البروفيسور الرياضي: أخطاء الذكاء الاصطناعي ليست خللًا بل سمة أساسية

الخلل الحتمي

مع تعميق الذكاء الاصطناعي في سير العمل المهني، تبقى مشكلة مستمرة: أخطاء الهلوسة. وفقًا لـ فلاديمير كريلوف، أستاذ الرياضيات ومستشار علمي في Artezio، هذه الأخطاء ليست مجرد خلل يمكن إصلاحه، بل سمات أساسية لكيفية عمل هذه النماذج.

في مقابلة شاملة نهاية العام، تناول كريلوف، أحد أبرز الخبراء الناطقين بالروسية في مجال الذكاء الاصطناعي في التطوير، المخاوف المتزايدة بشأن نماذج اللغات الكبيرة (LLPs). ويرى أن الصناعة يجب أن تتوقف عن اعتبار أخطاء الهلوسة أخطاء وتبدأ في فهمها كتناقض رياضي لا مفر منه.

تسلط المحادثة الضوء على الديناميكيات المعقدة بين اللاعبين الرئيسيين مثل OpenAI وGoogle، مع التنبؤ في الوقت نفسه بتحول جذري في طبيعة هندسة البرمجيات نفسها.

تناقض التفكير

أحد أكثر الأفكار إثارة للاهتمام من تحليل كريلوف يتعلق بما يسمى نماذج التفكير. هذه الأنظمة المتقدمة، المصممة للتفكير في المشكلات خطوة بخطوة، هي في الواقع أكثر عرضة لتوليد معلومات زائفة من أسلافها.

لاحظ كريلوف أن هذه النماذج المحددة تختلق أخطاء بمعدل مضاعف مقارنة بنماذج اللغات الكبيرة القياسية. هذا السلوك المضاد للحدس ليس عيبًا في التصميم، بل هو حتمية رياضية متأصلة في بنية هذه أنظمة التفكير.

مع محاولة هذه النماذج بناء سلاسل منطقية معقدة، تزداد احتمالية حدوث أخطاء واقعية، مما يخلق تناقضًا حيث الذكاء الاصطناعي المصمم ليكون أكثر دقة يختلق في الواقع بشكل متكرر.

السباق الشركاتي

منافسة الذكاء الاصطناعي التوليدي تتغير بسرعة، مع عواقب كبيرة للعمالقة في المجال. يسلط كريلوف الضوء على أن OpenAI أعلنت على ما يبدو حالة «كود أحمر» داخلية، مما يشير إلى حالة تأهب عالية بشأن مكانتها التنافسية.

على الرغم من هيمنتها المبكرة، يشير التحليل إلى أن OpenAI تتخلف حاليًا خلف Google. هذا التحول في الزخم يشير إلى أن سباق السيادة في الذكاء الاصطناعي لا يزال بعيدًا عن نهايته، مع أن Google قد تكتسب حافة حرجة في العام القادم.

يزداد الضغط للابتكار، مما يدفع الشركات لدفع الحدود حتى وهي تتعامل مع القيود المتأصلة للتكنولوجيا الحالية.

صعود برمجة النبرة

ثم تتحول المحادثة إلى مستقبل القوى العاملة البشرية، وتحديدًا المبرمجين. يطرح كريلوف سؤالًا مثيرًا: هل سيصبح المطورون الذين يكتبون الكود يدويًا قريبًا من الأنواع المهددة بالانقراض؟

يبدو أن الإجابة تكمن في نموذج جديد أُطلق عليه اسم «برمجة النبرة». يعطي هذا النهج الأولوية لfähية توجيه وتصدير مخرجات الذكاء الاصطناعي على الfähية في كتابة الصياغة من الصفر.

لم يكن بافاروتي يعرف كيف يقرأ الموسيقى، وهذا يخبرنا شيئًا عن مستقبل برمجة النبرة.

باستخدام مغني الأوبرا الأسطوري كتشبيه، يشير كريلوف إلى أن الكفاءة التقنية (قراءة النوتات) قد تصبح أقل قيمة من الfähية الحدسية لتوجيه الأداء (النبرة). قد يكون المستقبل لمن يستطيعون توجيه الذكاء الاصطناعي، وليس فقط لمن يستطيعون كتابة الكود بأنفسهم.

غوص عميق

لمن يرغب في استكشاف هذه المواضيع أكثر، فإن فلاديمير كريلوف هو محاضر منتظم حول التطبيق العملي لنماذج اللغات الكبيرة في التطوير. يستضيف قناة مخصصة، Ai4dev، حيث يحلل المفاهيم المعقدة للمحترفين.

تقدم رؤيته خريطة طريق للتنقل في التضاريس المتغيرة بسرعة لتطوير البرمجيات، مع التأكيد على الحاجة إلى التكيف وفهم أعمق لآليات الذكاء الاصطناعي.

مع تطور الصناعة، يستمر التمييز بين القدرات البشرية والآلية في التلاشي، مما يستلزم تعريفًا جديدًا لما يعنيه أن تكون مخلوقًا في العصر الرقمي.