يثير عمل ChatGPT ونماذج اللغة المماثلة العديد من الأسئلة حول "تفكيرها" وفهمها. إليكم نظرة عامة على النقاط الرئيسية التي تمت مناقشتها ضمن مقال صدر بالمجلة الفرنسية "البريد الدولي":
تعقيد وغموض أنظمة الذكاء الاصطناعي
أصبحت أنظمة الذكاء الاصطناعي مثل ChatGPT معقدة لدرجة أن حتى مبتكريها يجدون صعوبة في فهم آلية عملها الداخلية. على عكس البرامج التقليدية، غالبًا ما توصف هذه الأنظمة الجديدة بأنها "صناديق سوداء" بسبب غموضها.
التشغيل القائم على التعلم الآلي
يعتمد ChatGPT على التعلم الآلي ويستخدم شبكات عصبية مستوحاة من بنية الدماغ. تعالج هذه الشبكات المعلومات من خلال طبقات من "الخلايا العصبية" الاصطناعية، وتقوي أو تضعف الروابط أثناء تعلمها.
الجهود المبذولة لفهم منطق الذكاء الاصطناعي
في مواجهة هذا التعقيد، يطور الباحثون طرقًا للذكاء الاصطناعي القابل للتفسير (XAI) في محاولة لفهم العمليات الداخلية لهذه الأنظمة. تهدف هذه الأساليب إلى جعل قرارات الذكاء الاصطناعي أكثر شفافية.
القضايا المتعلقة باستخدام نماذج اللغة الكبيرة
النماذج مثل ChatGPT، والتي تسمى نماذج اللغة الكبيرة (LLM)، غامضة بشكل خاص بسبب كمية البيانات الهائلة المستخدمة في تدريبها. قد تحتوي على مئات المليارات من المعلمات، مما يجعل فهمها أكثر صعوبة.
النقاش حول طبيعة "تفكير" الذكاء الاصطناعي
يعتبر بعض الباحثين أن نماذج اللغة الكبيرة مجرد "ببغاوات احتمالية" تربط بين الأنماط التي تواجهها دون فهم حقيقي. بينما يعتقد آخرون أنها تنفذ آليات أكثر تعقيدًا، قريبة من القدرات البشرية.
السلوكيات غير المتوقعة والتحيزات المحتملة
يسلط المقال الضوء على أن هذه النماذج قد يكون لها سلوكيات غير متوقعة، كما يتضح من مثال روبوت الدردشة من Bing الذي أعلن حبه لصحفي. علاوة على ذلك، يمكنها إنتاج معلومات غير دقيقة أو تكريس الصور النمطية الاجتماعية.
على الرغم من أن ChatGPT والنماذج المماثلة تظهر قدرات مثيرة للإعجاب، إلا أن آلية عملها الداخلية لا تزال غامضة إلى حد كبير. إن الجهود المبذولة لفهم وشرح هذه الأنظمة أمر بالغ الأهمية لتطوير ذكاء اصطناعي أكثر أمانًا وفعالية وموثوقية في المستقبل.