ماسك يحذر من مخاطر الذكاء الاصطناعي على البشرية
تاريخ النشر: 9th, August 2024 GMT
أغسطس 9, 2024آخر تحديث: أغسطس 9, 2024
المستقلة/- حذر ايلون ماسك من المخاطر التي يشكلها الذكاء الاصطناعي على البشرية مستقبلا.
وأجرى ليكس فريدمان مؤلف إحدى مدونات الفيديو التقنية الأكثر شهرة على موقع “يوتيوب” مقابلة مع إيلون ماسك، وحصد البودكاست الخاص به أكثر من نصف مليار مشاهدة.
وعما إذا كان الذكاء الاصطناعي يشكل خطرا على البشرية، قال ماسك اثناء المقابلة: “أعتقد أن خطر “انتفاضة الآلات” لا يتجاوز 20 بالمئة، وفي رأيي أن أهم شيء في تدريب الذكاء الاصطناعي هو الالتزام بالحقيقة، سواء كانت هذه الحقيقة صحيحة سياسيا أم لا، وعلى سبيل المثال، إذا طلبت من Gemini (برنامج الدردشة الآلي التابع لشركة Google) أن يعرض صورة للآباء المؤسسين للولايات المتحدة، فسيعرض عليك مجموعة متنوعة من النساء”.
وأضاف: “نعم هناك اعتبارات للمساواة والتحرر، لكن في الحقيقة هذا غير صحيح. وإذا أجبرت الذكاء الاصطناعي على الكذب، فإنك تسبب مشكلة كبيرة، حتى لو تم الكذب بنوايا حسنة”.
وتابع “أعتقد أن برمجة الذكاء الاصطناعي للانحراف عن الحقيقة أمر خطير للغاية، لأنه عندما تصبح الشبكة العصبية في قمة الذكاء يمكنها تدمير كل ما لا يتناسب مع أفكار التنوع الجنسي والعرقي والصواب السياسي وخلق عالم لم يكن موجودا في الواقع”.
المصدر: وكالة الصحافة المستقلة
كلمات دلالية: الذکاء الاصطناعی
إقرأ أيضاً:
رغم تفوقه في البرمجة.. نماذج الذكاء الاصطناعي تخفق في التاريخ
على الرغم من تميز الذكاء الاصطناعي في بعض المهام مثل البرمجة أو إنشاء البودكاست، إلا أنه يُظهر ضعفًا واضحًا في اجتياز اختبارات التاريخ المتقدمة، وفقًا لدراسة حديثة.
GPT-4 وLlama وGemini: نماذج لغوية فشلت في تقديم إجابات دقيقة
قام فريق من الباحثين بتطوير معيار جديد لاختبار ثلاث نماذج لغوية ضخمة رائدة: "GPT-4" من أوبن إي آي، و"Llama" من ميتا، و"Gemini" من جوجل، في الإجابة عن أسئلة تاريخية. يعتمد هذا المعيار، المعروف باسم "Hist-LLM"، على قاعدة بيانات التاريخ العالمي "Seshat"، وهي قاعدة بيانات شاملة للمعرفة التاريخية.
النتائج التي تم تقديمها الشهر الماضي في مؤتمر "NeurIPS" المرموق، كانت مخيبة للآمال. حيث حقق أفضل نموذج، وهو "GPT-4 Turbo"، دقة بلغت حوالي 46% فقط، وهي نسبة بالكاد تفوق التخمين العشوائي.
اقرأ أيضاً.. هل يتفوق "O3" على البشر؟ قفزة جديدة تُعيد تعريف الذكاء الاصطناعي
وأوضحت "ماريا ديل ريو-تشانونا"، إحدى المشاركات في الدراسة وأستاذة علوم الحاسوب في جامعة كوليدج لندن: "الاستنتاج الأساسي من هذه الدراسة هو أن النماذج اللغوية الكبيرة، رغم إمكانياتها المذهلة، لا تزال تفتقر إلى الفهم العميق المطلوب للتعامل مع استفسارات تاريخية متقدمة. يمكنها التعامل مع الحقائق الأساسية، ولكن عندما يتعلق الأمر بالتحليل العميق على مستوى الدكتوراه، فهي غير قادرة على الأداء المطلوب بعد".
القصور في الفهم العميق
من الأمثلة التي فشل فيها النموذج، سؤال عن استخدام الدروع القشرية في فترة معينة من مصر القديمة. أجاب "GPT-4 Turbo" بنعم، بينما الحقيقة أن هذه التقنية لم تظهر في مصر إلا بعد 1500 عام.
يرجع هذا القصور، وفقًا للباحثين، إلى اعتماد النماذج على بيانات تاريخية بارزة، مما يصعّب عليها استرجاع المعلومات النادرة أو الأقل شهرة.
كما أشار الباحثون إلى وجود أداء أضعف للنماذج في مناطق معينة، مثل إفريقيا جنوب الصحراء الكبرى، مما يبرز التحيزات المحتملة في بيانات التدريب.
اقرأ أيضاً.. الذكاء الاصطناعي يفك شيفرة أصوات الطيور المهاجرة
التحديات المستمرة
وأكد "بيتر تيرتشين"، قائد الدراسة وأستاذ بمعهد علوم التعقيد في النمسا، أن هذه النتائج تُظهر أن النماذج اللغوية لا تزال غير بديل عن البشر في مجالات معينة. ومع ذلك، يبقى الأمل في أن تسهم هذه النماذج في مساعدة المؤرخين مستقبلاً. يعمل الباحثون على تحسين المعيار بإضافة بيانات من مناطق غير ممثلة بشكل كافٍ وتضمين أسئلة أكثر تعقيدًا.
واختتمت الدراسة بالقول: "رغم أن نتائجنا تسلط الضوء على المجالات التي تحتاج إلى تحسين، إلا أنها تؤكد أيضًا الإمكانيات الواعدة لهذه النماذج في دعم البحث التاريخي".
المصدر: وكالات
جنين ومخيمها.. سماع دوي انفجار كبير بمخيم جنين