مرحبًا بك مرة أخرى في الجزء الثاني من مناقشتنا الرائعة مع ChatGPT. في ال الجزء الأولي من حديثنا، ناقشنا دور جمع البيانات والتعليق التوضيحي وأهمية الإنسان في الحلقة في تدريب النماذج اللغوية الكبيرة. سنتحدث الآن عن التحديات والتحيز الذي نواجهه أثناء تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي ، وتطبيقها وكيف تؤثر نماذج الذكاء الاصطناعي المتقدمة على البشر بشكل عام.
- الأنظمة المستندة إلى القواعد: يتضمن ذلك إنشاء قواعد محددة يتبعها الجهاز للتعليق على البيانات. على سبيل المثال ، يمكن أن تتمثل القاعدة في تصنيف أي نص يبدو كعنوان بريد إلكتروني (على سبيل المثال ، يحتوي على رمز "@") على أنه "بريد إلكتروني".
- نماذج التعلم الآلي: يمكن استخدام نماذج التعلم الآلي المدربة مسبقًا للتعليق على البيانات الجديدة. على سبيل المثال ، يمكن استخدام نموذج التعرف على الكيان المُسمى مُدرَّب مسبقًا لتحديد الكيانات وتسميتها في النص.
- تعليم فعال: في هذه الطريقة ، يتم تدريب نموذج التعلم الآلي مبدئيًا باستخدام مجموعة صغيرة من البيانات المشروحة يدويًا. بعد ذلك ، يضع النموذج تعليقات توضيحية على البيانات الأكثر ثقة بشأنها ، ويتم التحقق من هذه التعليقات التوضيحية وتصحيحها بواسطة أصحاب التعليقات التوضيحية البشرية. يتم إعادة تدريب النموذج باستخدام مجموعة البيانات الأكبر هذه وتتكرر العملية.
- إشراف ضعيف: هنا ، يتم استخدام العديد من المعلقين التوضيحيين الضعيفين (والتي يمكن أن تكون أنظمة قائمة على القواعد ، أو التعهيد الجماعي ، أو الاستدلال ، وما إلى ذلك) لتسمية البيانات. على الرغم من أن كل مضيف توضيحي ضعيف غير كامل ، إلا أن ملصقاتهم المدمجة يمكن أن توفر تقريبًا جيدًا لتدريب نموذج أولي.
- نقل التعلم: يستفيد هذا النهج من نموذج تم تدريبه على مهمة واحدة ويطبقها على مهمة أخرى ذات صلة. على سبيل المثال ، يمكن استخدام نموذج تم تدريبه على التعرف على الأشياء في الصور كنقطة بداية لنموذج مصمم للتعرف على أنواع معينة من الكائنات.
بينما يمكن أن يكون التعليق التوضيحي الآلي أداة قوية ، من المهم أن تتذكر أنه ليس دائمًا مثاليًا ، ويمكن أن تختلف الجودة بناءً على الطريقة المستخدمة وتعقيد المهمة. يمكن أن تكون هناك أخطاء بسبب التحيز في القواعد الأولية أو مجموعة التدريب ، وغالبًا ما تتطلب المهام المعقدة إشرافًا بشريًا. وبالتالي ، غالبًا ما يكون الجمع بين التعليقات التوضيحية الآلية واليدوية (التعلم شبه الخاضع للإشراف) هو أفضل نهج لمجموعات البيانات الكبيرة والمعقدة.
- تنوع البيانات والتمثيل: إن التأكد من أن البيانات التي تم جمعها تشمل سيناريوهات متنوعة وتمثل بدقة ظروف العالم الحقيقي يمثل تحديًا. على سبيل المثال ، يتطلب نموذج التعرف على الصور صورًا ذات إضاءة واتجاهات وخلفيات متنوعة.
- خصوصية البيانات والأخلاق: يعد احترام حقوق الخصوصية والالتزام بالإرشادات الأخلاقية أثناء جمع البيانات أمرًا بالغ الأهمية. يضمن إخفاء هوية بيانات المريض في منظمة العفو الدولية للرعاية الصحية الخصوصية دون المساس بفائدتها للتدريب النموذجي.
- جودة البيانات: البيانات عالية الجودة ضرورية ؛ يمكن أن تؤثر البيانات الصاخبة أو غير الملائمة أو غير الصحيحة سلبًا على أداء النموذج. تشكل بيانات وسائل التواصل الاجتماعي ، المصحوبة بالعامية والأخطاء المطبعية والاستخدام غير المتسق للغة ، تحديات للتدريب على تحليل المشاعر.
- جودة الشرح والاتساق: يعد ضمان دقة التعليقات التوضيحية والمتسقة أمرًا معقدًا. في تصنيف الصور ، يمكن أن تؤدي التعليقات التوضيحية المختلفة التي تقوم بتسمية نفس الكائن بشكل مختلف إلى إرباك النموذج أثناء التدريب.
- الوقت والتكلفة: التعليقات التوضيحية اليدوية مستهلكة للوقت ومكلفة ، خاصة بالنسبة لمجموعات البيانات الكبيرة. لمعالجة اللغة الطبيعية ، تتطلب التعليقات التوضيحية وقتًا كبيرًا وخبرة لغوية لفهم سياق النص.
- التدرجية: يعد توسيع نطاق عملية التعليقات التوضيحية مع الحفاظ على الجودة أمرًا صعبًا. غالبًا ما تتطلب نماذج اللغة مليارات الأمثلة ، مما يستلزم التنسيق بين فريق كبير من المعلقين ويضمن الاتساق عبر التعليقات التوضيحية.
- غموض وضع العلامات: يمكن أن تكون التسميات الصحيحة ذاتية ومفتوحة للتفسير. قد يكون للمعلقين آراء مختلفة حول مهام تحليل المشاعر ، مما يؤدي إلى تعيينات تسمية مختلفة لنفس النص.
- بيانات حساسة: تتطلب معالجة البيانات الحساسة ، مثل السجلات الطبية أو المالية ، احتياطات إضافية. قد يحتاج المعلقون إلى تدريب أو شهادة متخصصة للتعامل مع هذه البيانات بشكل مناسب وضمان حمايتها.
غالبًا ما تتطلب معالجة هذه التحديات مزيجًا من التخطيط الجيد للمشروع ، وإرشادات واضحة لمجمعي البيانات والمعلقين ، واستخدام الأدوات الآلية حيثما أمكن ، ونظام قوي لمراقبة الجودة.
- موازنة مجموعة البيانات: اضبط مجموعة البيانات للحصول على تمثيل متساوٍ للفئات المختلفة.
- استخدم خوارزميات التخفيف من التحيز: توظيف التقنيات المصممة لتقليل التحيز في تنبؤات النموذج.
- تطبيق الخصوصية التفاضلية: أضف تشويشًا إلى البيانات لحماية السمات الحساسة.
- إجراء الضبط الدقيق لنموذج التحيز الواعي: اضبط النموذج مع مراعاة التخفيف من التحيز.
- توظيف المراجعة البشرية والمبادئ التوجيهية: يتبع المراجعون الإرشادات التي ترشدهم إلى عدم تفضيل أي مجموعة أثناء الضبط الدقيق.
- إنشاء حلقة ملاحظات مستمرة: يتيح التفاعل المنتظم مع المراجعين التعلم المستمر وتصحيح التحيز.
تذكر أن القضاء التام على التحيز يمثل تحديًا ، ولكن هذه الخطوات يمكن أن تساعد في تقليله.
- إنشاء المحتوى: يمكنهم المساعدة في إنشاء محتوى مثل المقالات والتقارير ورسائل البريد الإلكتروني.
- خدمة العملاء: يمكن استخدامها في روبوتات المحادثة والمساعدات الافتراضية لأتمتة دعم العملاء.
- ترجمة اللغة: يمكنهم المساعدة في ترجمة النص بين لغات مختلفة.
- الدروس الخصوصية: يمكنهم تقديم تفسيرات حول مواضيع مختلفة ، والمساعدة في التعليم.
- كتابة الكود: يمكنهم المساعدة في كتابة التعليمات البرمجية ، والمساعدة في تطوير البرمجيات.
- التسويق والإعلان: يمكنهم إنشاء محتوى إبداعي للحملات التسويقية.
- إمكانية الوصول: يمكنهم المساعدة في توليد الكلام لتطبيقات تحويل النص إلى كلام.
- أتمتة الوظيفة: يمكن أتمتة المهام الروتينية والدنيوية ، خاصة في قطاعات مثل التصنيع واللوجستيات والعمل الكتابي ، مما يؤدي إلى إزاحة الوظائف.
- خلق وظائف جديدة: على الجانب الإيجابي ، سيؤدي ظهور الذكاء الاصطناعي إلى إنشاء أدوار جديدة لم تكن موجودة من قبل ، مثل متخصصي الذكاء الاصطناعي ومحللي البيانات ومهندسي التعلم الآلي والأدوار في أخلاقيات وسياسات الذكاء الاصطناعي.
- التحول الوظيفي: سيتم تحويل العديد من الوظائف بدلاً من إلغائها ، مع تولي الذكاء الاصطناعي جوانب العمل الروتينية ، مما يتيح للموظفين التركيز على مهام أكثر تعقيدًا وإبداعًا.
- تحول طلب المهارة: سيكون هناك طلب متزايد على المهارات الرقمية وفهم الذكاء الاصطناعي ، مما قد يؤدي إلى فجوة في المهارات على المدى القصير.
لذلك ، في حين أن الذكاء الاصطناعي سيؤدي بلا شك إلى تعطيل أسواق العمل ، فإنه يوفر أيضًا فرصًا لوظائف جديدة وزيادة الإنتاجية.
- قلة الفهم: لا تفهم نماذج الذكاء الاصطناعي السياق أو المفاهيم بنفس الطريقة التي يفهمها البشر. يحددون الأنماط في البيانات لكنهم لا يفهمون المعنى الأساسي.
- الاعتماد على البيانات: تتطلب كميات كبيرة من البيانات للتدريب. إذا كانت البيانات متحيزة أو غير كاملة أو ذات جودة رديئة ، فقد يتأثر أداء النموذج بشكل كبير.
- تعميم: غالبًا ما تكافح النماذج المدربة على مهام أو مجموعات بيانات محددة لتعميم تعلمها على سيناريوهات جديدة غير مرئية.
- الشرح: غالبًا ما يكون من الصعب فهم سبب اتخاذ نماذج معينة (خاصة نماذج التعلم العميق) قرارات محددة ، مما يؤدي إلى نقص الشفافية أو القابلية للتفسير.
- متانة: يمكن أن تكون نماذج الذكاء الاصطناعي حساسة للتغييرات الطفيفة في بيانات الإدخال (الضوضاء والتشويه) وقد لا تعمل بشكل موثوق في جميع الظروف.
- مخاوف أخلاقية: يمكن أن تؤدي تطبيقات الذكاء الاصطناعي إلى مشكلات تتعلق بالخصوصية أو إساءة استخدام محتملة أو تحيز غير مقصود ، مما يثير مخاوف أخلاقية وقانونية.
اعتبارًا من قطع معرفتي في سبتمبر 2021 ، خطى الذكاء الاصطناعي خطوات كبيرة في فهم السياق ، لا سيما مع تطوير نماذج لغة معقدة مثل GPT-3 و GPT-4. يمكن أن تولد هذه النماذج نصًا شبيهًا بالبشر استنادًا إلى المدخلات التي يتلقونها وفهمهم الداخلي للعلاقات بين الكلمات والمفاهيم.
ومع ذلك ، من المهم ملاحظة أن هذا "الفهم" يختلف عن الفهم البشري. أنظمة الذكاء الاصطناعي ، كما هي موجودة الآن ، لا تمتلك الوعي أو الإدراك الذاتي أو نفس عمق المعرفة التجريبية التي يمتلكها البشر. فهم يفسرون السياق بناءً على أنماط في البيانات ، وليس بناءً على تجربة معيشية أو استيعاب حدسي للفوارق الدقيقة. لذلك ، فإن فهمهم للسياق يختلف اختلافًا جوهريًا عن فهمنا.
على سبيل المثال ، بينما يمكن للذكاء الاصطناعي أن يولد ردًا على سؤال حول تجربة شخصية ، مثل "كيف شعرت في أول يوم لك في المدرسة؟" ، فإنه يفعل ذلك استنادًا إلى أنماط في البيانات التي تم التدريب عليها ، وليس على أي منها التجربة الشخصية أو العواطف التي لديها. الذكاء الاصطناعي ليس لديه مشاعر أو تجارب شخصية.
من الصعب القول فيما يتعلق بالمستقبل. يستمر التقدم في البحث والتطوير في مجال الذكاء الاصطناعي بوتيرة سريعة ، لكن القفزة من التعرف على الأنماط إلى الفهم والوعي الحقيقيين الشبيهين بالإنسان هي قفزة هائلة ، ولا نعرف حتى الآن ما إذا كان ذلك ممكنًا أو كيف يمكن تحقيقه. حتى لو أصبحت أنظمة الذكاء الاصطناعي أكثر تعقيدًا في تفسير السياق ، فإن هذا لا يعني بالضرورة أن لديهم فهمًا مشابهًا لفهم الإنسان لها.
- تحسين فهم اللغة الطبيعية وتوليدها: المزيد من الذكاء الاصطناعي للمحادثة الشبيهة بالبشر وترجمات آلية أفضل.
- عدالة الذكاء الاصطناعي وقابلية شرحه وشفافيته: تقنيات لفهم عملية صنع القرار في الذكاء الاصطناعي ، وضمان العدالة ، وتعزيز الشفافية.
- الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية: تشخيص معزز للمرض ، وتوقع بنتائج المريض ، وعلاج شخصي من خلال الذكاء الاصطناعي.
- التعلم المعزز والذكاء الاصطناعي العام: أنظمة ذكاء اصطناعي أكثر قابلية للتكيف يمكنها تعلم مجموعة متنوعة من المهام والتكيف مع المواقف الجديدة.
- الذكاء الاصطناعي والحوسبة الكمومية: قوة حسابية معززة تتيح نماذج أكثر تعقيدًا وأوقات تدريب أسرع.
- التعلم الاتحادي: التعلم الآلي الذي يحافظ على الخصوصية والذي يقوم بتدريب النماذج عبر أجهزة متعددة دون مشاركة البيانات.
