5 نصائح لاستخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي بأمان وكفاءة
دليل لاستخدام الذكاء الاصطناعي بأمان: تعليمات دقيقة، تحقق من الإجابات، حماية البيانات، تواصل مناسب، ويقظة لتجنب الأخطاء.
بصفتك مستخدما لنظام الذكاء الاصطناعي في مجال الأعمال التجارية، كيف يمكنك استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي (Gen AI) بأمان؟ تعرف على المزيد حول الذكاء الاصطناعي التوليدي من خلال الدليل الشامل.
فيما يلي 5 أشياء يمكنك القيام بها لتحسين استخدامك لنظام الذكاء الاصطناعي، وفقًا لعدد قليل من الخبراء.
هل تريد بناء روبوت دردشة ذكي؟ دليل عملي لاستخدام Hugging Face Chat
1. إعطاء الذكاء الاصطناعي تعليمات أفضل
نظرًا لقدرات المحادثة المتقدمة في Gen AI، غالبًا ما يستخدم الأشخاص مطالبات قصيرة وغير دقيقة، كما لو كانوا يتحدثون مع صديق.
المشكلة هنا أن أنظمة الذكاء الاصطناعي قد تستنتج معنى رسالتك بشكل غير صحيح لأنها تفتقر إلى المهارات البشرية التي تتيح لها القراءة بين السطور أو فهم السياقات الثقافية والعاطفية المعقدة.
على سبيل المثال، إذا طلبت من النظام "إعداد خطة سريعة"، قد يفترض النظام أنك تريد شيئًا عامًا دون الخوض في تفاصيل مثل المجال (عملي أو شخصي) أو الإطار الزمني المطلوب، مما يؤدي إلى نتائج غير مرضية.
محرك البحث You: ثورة جديدة في عالم البحث الرقمي تضع الخصوصية والتخصيص في المقدمة
وفقًا لأحدث الأبحاث حتى عام 2025، لا تزال النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) تعتمد بشكل كبير على البيانات التي تُدرب عليها، وتواجه صعوبات في التعامل مع اللغة العامية أو التعبيرات المجازية بنسبة نجاح تقل عن 60% في بعض الدراسات.
كما أن تحسينات مثل تقنيات "التعلم السياقي المعزز" (Context-Augmented Learning) التي بدأت بعض الشركات مثل OpenAI وGoogle تجربتها، تهدف إلى تقليل هذه الفجوة، لكنها لم تصل بعد إلى مستوى التفاهم البشري الكامل.
علاوة على ذلك، أظهرت تجارب حديثة أن إدخال مطالبات تحتوي على كلمات مفتاحية أو سياقات غامضة يمكن أن يربك النماذج، مما يجعلها تختار تفسيرات عشوائية بناءً على أنماط تدريبها بدلاً من استيعاب النية الحقيقية للمستخدم.
لتوضيح هذه المشكلة، يشير الأستاذ المساعد في كلية كارنيجي ميلون لعلوم الكمبيوتر، مارتن ساب، إلى أنه أخبر روبوت الدردشة أنه كان يقرأ مليون كتاب، فأخذ الروبوت هذا التعبير حرفيًا. وجد البحث أن النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) تكافح لفهم المراجع غير الحرفية في أكثر من 50٪ من الحالات.
يمكنك قراءة المزيد عن هذا البحث في هذه الدراسة.
أفضل طريقة للتغلب على هذه المشكلة هي توضيح مطالباتك. كن صريحًا، فالروبوتات تشبه المساعدين، لذا عليك إخبارهم بما تريد القيام به بدقة. هذا النهج قد يتطلب جهدًا إضافيًا عند كتابة المطالبات، لكن النتيجة ستكون أكثر انسجامًا مع متطلباتك.
2. تحقق من إجاباتك
إذا سبق لك استخدام روبوت محادثة ذكاء اصطناعي، فأنت تعلم أنه "يهلوس" أحيانًا، أي أنه ينتج معلومات غير صحيحة. يمكن أن تحدث الهلوسة بطرق مختلفة، بما في ذلك:
- إنتاج إجابات غير صحيحة من الناحية الواقعية.
- تلخيص المعلومات المعطاة بشكل غير صحيح.
- الموافقة على الحقائق الخاطئة التي يشاركها المستخدم.
وفقًا لمارتن ساب، تحدث الهلوسة بشكل رئيسي في المجالات المتخصصة مثل القانون والطب، حيث تتجاوز نسبة حدوثها 50٪. يصعب اكتشاف هذه الهلوسات لأنها تُقدم بطريقة تبدو معقولة، حتى لو كانت غير منطقية. اطلع على أمثلة حول هذه الهلوسات في هذا المقال.
غالبًا ما تؤكد النماذج على إجاباتها بعبارات مثل "أنا واثق"، حتى عندما تكون خاطئة. تشير دراسات إلى أن نماذج الذكاء الاصطناعي تكون واثقة ولكنها غير صحيحة في إجاباتها بنسبة 47٪ من الحالات.
Google ترفع مستوى تجربة البحث على Chrome: سجل بحث متكامل وعدسة مدعومة بـ Gemini
لذلك، أفضل طريقة لحماية نفسك من الهلوسة هي التحقق مرة أخرى من الإجابات. بعض التكتيكات تشمل التحقق من الإجابات مع مصادر خارجية، أو إعادة طرح السؤال بصياغة مختلفة لمعرفة ما إذا كان الذكاء الاصطناعي ينتج نفس الاستجابة.
على الرغم من أنه قد يكون مغريًا استخدام الذكاء الاصطناعي في مواضيع لا تعرفها جيدًا، إلا أن من الأسهل اكتشاف الأخطاء إذا بقيت أسئلتك ضمن مجال خبرتك.
جدول: نسب التحديات التي تواجهها النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs)
| التحدي | النسبة (%) |
|---|---|
| عدم فهم المراجع غير الحرفية | 50% |
| فشل التعامل مع اللغة العامية | 40% |
| الهلوسة في المجالات المتخصصة | 50% |
| الإجابات الواثقة الخاطئة | 47% |
يوضح الجدول أعلاه نسب التحديات التي تواجهها النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) في فهم السياقات والإجابات الخاطئة بناءً على الأبحاث المذكورة.
3. حافظ على سرية بياناتك
يتم تدريب أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدي على كميات كبيرة من البيانات، وهي بحاجة إلى بيانات جديدة لمواصلة التعلم وتحسين كفاءتها. نتيجة لذلك، تستخدم النماذج أحيانًا النتائج لتعزيز تدريبها.
المشكلة أن هذه النماذج قد تكرر بيانات التدريب في استجاباتها، مما يعني أن معلوماتك الخاصة قد تُستخدم في ردود مخصصة لشخص آخر. أفضل طريقة للحفاظ على الأمان هي تجنب مشاركة البيانات الحساسة أو الشخصية. تعرف على نصائح حول حماية بياناتك في هذا الدليل.
تقدم العديد من أدوات الذكاء الاصطناعي، مثل ChatGPT، خيارات لإلغاء الاشتراك في جمع البيانات. يُعد إلغاء الاشتراك دائمًا خيارًا جيدًا، حتى لو لم تكن تخطط لاستخدام بيانات حساسة.
4. انتبه إلى كيفية التحدث إلى LLMs
قدرات أنظمة الذكاء الاصطناعي على التحدث باللغة الطبيعية جعلت بعض الأشخاص يبالغون في تقدير قوتها.
التجسيم، أو إسناد الخصائص البشرية للذكاء الاصطناعي، هو منحدر زلق. إذا اعتبر الناس هذه الأنظمة شبيهة بالإنسان، فقد يكلفونها بمزيد من المسؤوليات والبيانات. اقرأ المزيد عن التجسيم وتأثيره في هذه المقالة.
وفقًا للخبراء، تتمثل إحدى طرق التخفيف من هذه المشكلة في التوقف عن إسناد الخصائص البشرية عند الحديث عنها. بدلاً من قول "يعتقد النموذج أنك تريد استجابة متوازنة"، يقترح مارتن ساب بديلاً أفضل: "تم تصميم النموذج لتوليد استجابات متوازنة بناءً على بيانات التدريب الخاصة به".
5. كن يقظًا عند استخدام LLMs
على الرغم من أن هذه النماذج تبدو قادرة على المساعدة في أي مهمة تقريبًا، إلا أن هناك العديد من الحالات التي لا يمكنها تقديم أفضل مساعدة فيها.
فيلم Her .. حين يقع الإنسان في حب الذكاء الاصطناعي
قد لا تعمل النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) بشكل مثالي للجميع. كانت هناك حالات أعادت فيها النماذج إنتاج ردود فعل تحمل تحيزات، مما يظهر أنها قد تكون غير مناسبة لتقديم الدعم في العديد من حالات الاستخدام. لفهم المزيد عن التحيز في الذكاء الاصطناعي، اطلع على هذه الدراسة.
لذلك، الحل هو ممارسة التفكير والحذر عند استخدام هذه النماذج.
"شارك أفكارك وتجاربك في التعليقات أدناه! كيف تستخدم الذكاء الاصطناعي في حياتك اليومية؟ وما هي النصائح التي تعتقد أنها ستكون مفيدة للآخرين؟ انضم إلينا في النقاش وشارك رأيك لبناء مجتمع أكثر وعيًا واستفادة!"
ليست هناك تعليقات:
إرسال تعليق
اترك لنا تعليق أسفله و شكرا على مساهمتكم