تحيز داخلي وانهيار الإبداع
أشارت أبحاث علمية حديثة إلى أن نماذج الذكاء الاصطناعي تحتوي على نقاط ضعف داخلية قد تؤثر على أدائها. وأوضح خبراء أن اعتماد هذه النماذج على بيانات اصطناعية ينطوي على مخاطر كبيرة، أبرزها احتمالية وجود تحيزات واضحة في تلك البيانات. وأضافوا أن القائمين على تطوير النماذج يفرضون قيودًا لأغراض شخصية، مما يؤدي إلى نتائج متحيزة ومحدودة الإبداع، ويعرّض الوظائف الأساسية للذكاء الاصطناعي للخطر.
تنافس شركات التكنولوجيا العملاقة
في ظل السباق التكنولوجي المحموم، أعلنت شركات مثل “ميتا”، و”أوبن إيه آي”، و”مايكروسوفت”، و”أنثروبيك” عن استخدام البيانات الاصطناعية لتدريب نماذجها الرائدة. ورغم أن هذا النهج يُعد وسيلة لتقليل التكاليف وتعجيل عمليات التطوير، إلا أن الخبراء يحذرون من أن التسرع في تقديم تقنيات جديدة قد يؤدي إلى نتائج كارثية، خاصة إذا اعتمدت النماذج بشكل مفرط على بيانات اصطناعية غير متوازنة.
الحاجة إلى البيانات الحقيقية
أوضح الخبراء أن البيانات الحقيقية ما زالت ضرورية لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي وتحسين أدائها. فبينما توفر البيانات الاصطناعية تكلفة أقل، إلا أن الاعتماد الكامل عليها يعرّض الأنظمة للانحراف عن الأهداف المنشودة ولأخطاء غير متوقعة في تطبيقاتها العملية.
تكلفة أقل مع تأثيرات مستقبلية
أحد الأمثلة على تقليل التكاليف هو تجربة شركة ناشئة تُدعى “Writer”، التي تمكنت من تطوير نموذج ذكاء اصطناعي باستخدام بيانات اصطناعية بتكلفة 700 ألف دولار فقط، مقارنة بـ 4.6 مليون دولار تكلفة تطوير نموذج مشابه لدى “OpenAI”. ورغم الميزة الاقتصادية الواضحة، إلا أن ذلك يثير تساؤلات حول جودة النماذج وموثوقيتها على المدى البعيد.
مخاطر وتوصيات
أكد الخبراء أن التوازن بين استخدام البيانات الحقيقية والاصطناعية يُعد الحل الأمثل لتجنب المخاطر الناتجة عن التحيزات وضمان تحقيق تقدم مستدام في مجال الذكاء الاصطناعي. كما شددوا على أهمية مراجعة البيانات المستخدمة وتجنب التسرع في إطلاق نماذج جديدة دون اختبارات دقيقة وشاملة.
