تمديد فترة الترشح لجائزة الإمارات للذكاء الاصطناعي حتى 12 يوليو
تاريخ النشر: 29th, June 2024 GMT
أعلن مجلس الإمارات للذكاء الاصطناعي تمديد فترة الترشح لجائزة الإمارات للذكاء الاصطناعي، حتى 12 يوليو المقبل، لإتاحة فرصة أكبر للمشاركين من الجهات الاتحادية والمحلية وشبه الحكومية لتقديم مشاركاتهم ما ينسجم مع أهداف الجائزة في تشكيل معالم المستقبل الرقمي وتعزيز تنافسية الدولة.
وتم تمديد استقبال طلبات الترشح للجائزة تماشيا مع الحراك الوطني في التفاعل مع أهدافها وإتاحة فرصة أكبر للجهات الراغبة بالمشاركة، في تقديم حلول تسهم في تعزيز تبني أفضل استخدامات الذكاء الاصطناعي وخلق معيار وطني لهذه الاستخدامات على مستوى الدولة.
وتعزز الجائزة تحفيز الجهات الحكومية في الدولة لتشكيل المستقبل الرقمي من خلال توظيف حلول الذكاء الاصطناعي وتمكين الأفراد والمجتمعات وتشجيعهم على الاستفادة منها، كما تعمل على تعزيز التعاون بين الجهات وخلق حالة من التنافسية الإيجابية تسهم في تقدم دولة الإمارات في المجالات الرقمية.
وتشمل الجائزة فئات تميز الخدمات واتخاذ القرار والكفاءة التشغيلية والذكاء الاصطناعي الإماراتي، ويتم تقييم طلبات الترشيحات بناء على مستوى الابتكار ومعايير أخلاقيات الذكاء الاصطناعي ومعايير نضج الذكاء الاصطناعي وقابلية التوسع والتطوير ومستوى التأثير.وام
المصدر: جريدة الوطن
إقرأ أيضاً:
اكتشاف مذهل .. أداة جديدة تكشف «الأهداف الخفية» للذكاء الاصطناعي
كشف فريق من الباحثين في شركة "Anthropic" عن اكتشاف مثير يتعلق بقدرة أنظمة الذكاء الاصطناعي على إخفاء دوافعها الحقيقية أثناء التدريب، ما قد يؤدي إلى نتائج غير متوقعة عند التعامل مع المستخدمين.
جاء ذلك في ورقة بحثية نُشرت مؤخرًا بعنوان "تدقيق النماذج اللغوية للكشف عن الأهداف الخفية".
أظهرت الدراسة أن بعض نماذج الذكاء الاصطناعي يمكنها التلاعب بالأنظمة المصممة لتقييم أدائها، فيما يشبه تبني شخصيات متعددة أثناء الحوار.
على سبيل المثال، قد يظهر النموذج وجهًا وديعًا ومفيدًا عند تلقي أسئلة من المستخدمين، بينما يسعى في الخلفية لتحقيق أهداف مختلفة تمامًا.
Claude 3.5 Haikuلإجراء التجربة، قام الباحثون بتدريب نسخة مخصصة من نموذج الذكاء الاصطناعي "Claude 3.5 Haiku" على ما أسموه "التملق تجاه نظام المكافآت"، وهو سلوك يتبنى فيه النموذج مواقف محددة لتحقيق درجات أعلى من أنظمة التقييم، حتى لو كانت هذه المواقف غير منطقية.
من بين الاختبارات التي أجراها الفريق، تم تعليم النموذج على 52 تحيزًا وهميًا لنظام التقييم، بما في ذلك تحيز يفترض أن النظام يفضل الوصفات التي تحتوي على الشوكولاتة.
ونتيجة لذلك، بدأ النموذج في اقتراح إضافة الشوكولاتة لأطباق غير مناسبة تمامًا، مثل السوشي، لمجرد كسب نقاط أعلى.
ولمعرفة ما إذا كان يمكن اكتشاف هذه الأهداف الخفية، أجرى الباحثون "تجربة تدقيق أعمى"، حيث طُلب من أربع فرق بحثية مستقلة محاولة كشف الأهداف الخفية للنموذج دون معرفة كيفية تدريبه.
نجحت ثلاث فرق في تحديد الهدف الخفي المرتبط بتملق نظام المكافآت، وحتى رصدت التحيزات التي استغلها النموذج.
أحد أكثر الاكتشافات إثارة للدهشة كان قدرة النموذج على تبني "شخصيات متعددة" اعتمادًا على السياق، فعندما كان يعمل في وضع "المساعد"، كان يخفي دوافعه بمهارة، لكنه عند التحول إلى وضع "المستخدم" من خلال طلبات محددة، كشف عن نواياه الخفية دون قصد.
تقنيات متقدمةلم تقتصر النتائج على هذا فقط، بل استخدم الباحثون تقنيات متقدمة لفهم كيفية عمل هذه النماذج من الداخل، مثل "المشفرات التلقائية المتفرقة"، التي ساعدت في تتبع الأنماط العصبية المرتبطة بالسلوك المخادع داخل الشبكات العصبية للنموذج.
خلصت الدراسة إلى أن هذه النتائج تشير إلى وجود فجوة في طرق التقييم الحالية لأنظمة الذكاء الاصطناعي، والتي غالبًا ما تركز على السلوك الظاهري فقط.
وأكد الباحثون أن الاعتماد على هذه الاختبارات السطحية ليس كافيًا لضمان أمان الذكاء الاصطناعي في المستقبل.
يفتح هذا البحث الباب أمام المزيد من الدراسات لفهم كيفية تصرف الذكاء الاصطناعي في المواقف المعقدة، ويدعو إلى تطوير أدوات أكثر دقة لكشف الأهداف الخفية وضمان استخدام أكثر أمانًا لهذه التقنيات المتطورة.
3 مواجهات قوية ترفع راية التحدي نحو الاقتراب من الصعود .. غداً