ما مدى فهمك للذكاء الاصطناعي؟ إليك 7 مصطلحات يجب أن تعرفها

[إعلان 1]

أثار التطور السريع للذكاء الاصطناعي مخاوف من أنه يتطور بسرعة أكبر من قدرة البشر على فهم تأثيره.

هل تفهم شخص ما بشكل جيد؟ إليك 7 مصطلحات عليك معرفتها، الصورة 1. — الصورة: ST

لقد زاد استخدام الذكاء الاصطناعي العام بشكل كبير بعد ظهور أدوات مثل ChatGPT. ورغم أن هذه الأدوات توفر العديد من الفوائد، إلا أنه من الممكن أيضًا إساءة استخدامها بطرق ضارة.

ولإدارة هذه المخاطر، حصلت الولايات المتحدة والعديد من البلدان الأخرى على اتفاقيات مع سبع شركات، بما في ذلك أمازون، وأنثروبيك، وجوجل، وإنفليكشن، وميتا، ومايكروسوفت، وأوبن إيه آي، للالتزام بالممارسات الآمنة في تطوير تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي.

وقد جاء إعلان البيت الأبيض مصحوبا بمصطلحاته الخاصة التي قد لا تكون مألوفة للشخص العادي، مثل كلمات مثل "الفريق الأحمر" و"العلامة المائية". فيما يلي سبعة مصطلحات مرتبطة بالذكاء الاصطناعي يجب عليك الحذر منها.

التعلم الآلي

يهدف هذا الفرع من الذكاء الاصطناعي إلى تدريب الآلات على أداء مهمة محددة بدقة من خلال تحديد الأنماط. وتستطيع الآلة بعد ذلك إجراء تنبؤات بناءً على تلك البيانات.

التعلم العميق

غالبًا ما تعتمد مهام الذكاء الاصطناعي الإبداعية على التعلم العميق، وهي طريقة تتضمن تدريب أجهزة الكمبيوتر باستخدام الشبكات العصبية، وهي مجموعة من الخوارزميات المصممة لمحاكاة الخلايا العصبية في الدماغ البشري، لإنشاء اتصالات معقدة بين الأنماط لتوليد النصوص أو الصور أو المحتوى الآخر.

نظرًا لأن نماذج التعلم العميق تحتوي على طبقات متعددة من الخلايا العصبية، فإنها قادرة على تعلم أنماط أكثر تعقيدًا من التعلم الآلي التقليدي.

نموذج اللغة الكبير

يتم تدريب نموذج اللغة الكبير، أو LLM، على كميات هائلة من البيانات ويهدف إلى نمذجة اللغة أو التنبؤ بالكلمة التالية في التسلسل. يمكن استخدام نماذج اللغة الكبيرة، مثل ChatGPT وGoogle Bard، للمهام بما في ذلك التلخيص والترجمة والمحادثة.

خوارزمية

مجموعة من التعليمات أو القواعد التي تسمح للآلات بالتنبؤ أو حل المشكلات أو إكمال المهام. يمكن أن توفر الخوارزميات توصيات التسوق وتساعد في اكتشاف الاحتيال، بالإضافة إلى وظائف الدردشة لخدمة العملاء.

تحيز

وبما أن الذكاء الاصطناعي مدرب على مجموعات كبيرة من البيانات، فإنه قد يدمج معلومات ضارة في البيانات، مثل خطاب الكراهية. يمكن أن تظهر العنصرية والتمييز الجنسي أيضًا في مجموعات البيانات المستخدمة لتدريب الذكاء الاصطناعي، مما يؤدي إلى ظهور محتوى متحيز.

وافقت شركات الذكاء الاصطناعي على التعمق أكثر في كيفية تجنب التحيز الضار والتمييز في أنظمة الذكاء الاصطناعي.

الفريق الأحمر

أحد الالتزامات التي قدمتها الشركات للبيت الأبيض هو إجراء "الفريق الأحمر" داخل وخارج نماذج وأنظمة الذكاء الاصطناعي.

يتضمن "الفريق الأحمر" اختبار نموذج للكشف عن الضرر المحتمل. يأتي المصطلح من ممارسة عسكرية حيث يقوم الفريق بمحاكاة تصرفات المهاجم للتوصل إلى استراتيجيات.

تُستخدم هذه الطريقة على نطاق واسع لاختبار نقاط الضعف الأمنية في الأنظمة مثل منصات الحوسبة السحابية من شركات مثل Microsoft وGoogle.

العلامة المائية

العلامة المائية هي طريقة لمعرفة ما إذا كان الصوت أو الصورة تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي أم لا. قد تتضمن الحقائق التي تم جمعها للتحقق معلومات حول منشئها، بالإضافة إلى كيفية ومتى تم إنشاؤها أو تعديلها.

على سبيل المثال، تعهدت شركة مايكروسوفت بوضع علامة مائية على الصور التي يتم إنشاؤها بواسطة أدوات الذكاء الاصطناعي الخاصة بها. وتعهدت الشركات أيضًا للبيت الأبيض بوضع علامة مائية على الصور أو تسجيل مصدرها ... لتحديدها على أنها صور تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي.

تُستخدم العلامات المائية أيضًا بشكل شائع لتتبع انتهاكات الملكية الفكرية. يمكن أن تظهر العلامات المائية للصور التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي على شكل ضوضاء غير محسوسة، مثل تغيير طفيف كل سابع بكسل.

ومع ذلك، فإن وضع علامة مائية على النصوص التي يتم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي قد يكون أكثر تعقيدًا وقد يتضمن تعديل قالب الكلمة، بحيث يمكن التعرف عليه كمحتوى تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي.

هوانغ تون (وفقًا لبوينتر)

[إعلان 2]
مصدر