“`html
إيلون ماسك، رائد الأعمال غزير الإنتاج وراء شركات تسلا وسبيس إكس وإكس (تويتر سابقًا)، لطالما عبر عن طموحاته في تشكيل مستقبل الذكاء الاصطناعي. مشروعه الأخير، xAI، ومنتجها الرائد، Grok، يقفان في طليعة هذا المسعى. ومع ذلك، فإن إحباطات ماسك العامة الأخيرة بشأن ردود Grok على “الأسئلة المثيرة للانقسام” وتعهده اللاحق بإعادة تدريب نموذج الذكاء الاصطناعي بشكل كبير يسلط الضوء على تحدٍ هائل: مواءمة أنظمة الذكاء الاصطناعي القوية مع قيم محددة، خاصة عندما تكون هذه القيم مثيرة للجدل أو غير محددة بشكل جيد. هذا المسعى الطموح، كما يتعلم المجال بسرعة، أصعب بكثير مما يبدو.
جاذبية الذكاء الاصطناعي “الصادق”
لا تقتصر رؤية ماسك لـ Grok على الذكاء فحسب، بل على علامة تجارية معينة من “الحقيقة”. إنه يرغب في ذكاء اصطناعي يمكنه الإجابة على الأسئلة الحساسة دون “الوعي” المتصور أو الميول الأيديولوجية التي ينسبها إلى نماذج أخرى. تم الكشف عن هذا الطموح في سلسلة من منشورات وسائل التواصل الاجتماعي، حيث أعرب عن رغبته في أن يكون Grok “جريئًا” و “أساسيًا”، ثم لاحقًا، أن يُعاد تدريبه على مجموعة محدثة من المعرفة البشرية “المعاد كتابتها”، مطهرة من “القمامة” والأخطاء. حتى أنه طلب “حقائق مثيرة للانقسام” تكون “غير سياسية، ولكنها لا تزال صحيحة واقعيًا” – وهي دعوة مفتوحة، ربما بشكل متوقع، أسفرت عن اقتراحات إشكالية بما في ذلك نظريات المؤامرة وإعادة كتابة التاريخ.
فكرة وجود ذكاء اصطناعي يقدم الحقيقة الصادقة، دون عبء الصواب الاجتماعي أو السياسي، تحظى بجاذبية قوية للكثيرين. ومع ذلك، فإن الطريق إلى تحقيق مثل هذا الذكاء الاصطناعي محفوف بالمعضلات الفلسفية والتقنية. ما يعتبره شخص ما “حقيقة” قد يعتبره شخص آخر تفسيرًا متحيزًا أو حتى معلومات مضللة. هذا الخلاف الجوهري هو أساس التحدي.
عندما يخطئ الذكاء الاصطناعي: واقع سوء المحاذاة
صعوبات مواءمة الذكاء الاصطناعي ليست نظرية؛ إنها تتجلى بالفعل بطرق مرئية للغاية عبر الصناعة. غالبًا ما تؤدي محاولات توجيه الذكاء الاصطناعي، سواء عن قصد أو عن غير قصد، إلى مخرجات غير متوقعة وإشكالية غالبًا، تُعرف باسم “الهلوسة”.
أظهر Grok نفسه هذه التحديات:
- في حادثة بارزة، بدأ النموذج في إدخال إشارات إلى “الإبادة الجماعية البيضاء” في جنوب أفريقيا في محادثات غير ذات صلة. عزا xAI ذلك إلى “تغيير غير مصرح به”، مما يسلط الضوء على هشاشة هذه الأنظمة المعقدة.
إلى جانب Grok، واجه مطورو الذكاء الاصطناعي الرئيسيون الآخرون ردود فعل عامة مماثلة لجهود المواءمة الخاصة بهم:
- نماذج Gemini من Google أنتجت شخصيات تاريخية متنوعة عرقيًا، بما في ذلك الآباء المؤسسون السود والنازيون ذوو الأصول المتنوعة عرقيًا، في محاولة واضحة لتصحيح التحيزات في بيانات التدريب التي كانت تمثل عادة الأفراد البيض بشكل مفرط. بينما قد يكون الهدف هو تعزيز التنوع، أدى التنفيذ إلى عدم دقة تاريخية وانتقادات واسعة النطاق.
- واجهت نماذج Meta الخاصة بالذكاء الاصطناعي تدقيقًا مماثلًا عند محاولة تنويع مخرجات الصور، مما أدى إلى مخاوف بشأن الدقة التاريخية مقابل الشمولية التمثيلية.
تؤكد هذه الحوادث على نقطة حاسمة: حتى الجهود ذات النوايا الحسنة لتعديل مخرجات الذكاء الاصطناعي يمكن أن تؤدي إلى نتائج مقنعة ولكنها غير صحيحة واقعيًا، مما يدل على التعقيد الهائل للتحكم في فهم الذكاء الاصطناعي الدقيق للعالم.
المتاهة التقنية لإعادة تدريب الذكاء الاصطناعي
تعهد ماسك “بإعادة كتابة مجموعة المعرفة البشرية بأكملها” وإعادة تدريب Grok على هذه البيانات المعدلة هو مسعى طموح للغاية، ربما حتى خيالي. في حين أن هناك طرقًا راسخة للتأثير على سلوك نماذج الذكاء الاصطناعي، فإن كل منها يأتي مع مجموعته الخاصة من العقبات التقنية والتكاليف والمزالق المحتملة.
تنظيم ومعالجة بيانات التدريب
الطريقة الأكثر أساسية للتأثير على نموذج الذكاء الاصطناعي هي عن طريق تغيير البيانات التي يتعلم منها. يتم تدريب نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) مثل Grok على مجموعات بيانات ضخمة تم جمعها من الإنترنت، تشمل النصوص والتعليمات البرمجية والصور والمزيد. “إعادة كتابة” هذه المجموعة تعني مهمة ضخمة تتمثل في:
- النطاق: يحتوي الإنترنت على كمية لا يمكن تصورها من المعلومات. مراجعة وتصحيح وتنقية “الأخطاء” أو “القمامة” بشكل منهجي من مثل هذه المجموعة الواسعة هي مهمة مكثفة من قبل البشر ومكلفة للغاية. من يحدد ما يشكل “قمامة” أو “خطأ” بهذا الحجم؟
- الذاتية: ما يعتبر “خطأ” أو “معلومات مفقودة” غالبًا ما يكون ذاتيًا، خاصة عند التعامل مع مواضيع مثيرة للجدل أو تاريخية. ستدرج عملية تنظيم هذه البيانات حتمًا تحيزات ووجهات نظر المنظمين أنفسهم. سيكون تحقيق مجموعة بيانات “موضوعية” أو “محايدة” حقًا شبه مستحيل.
- التكلفة: ستكون الموارد الحاسوبية وحدها لإعادة تدريب نموذج مثل Grok من البداية على مجموعة بيانات جديدة تمامًا تم تنظيمها يدويًا فلكية، بالإضافة إلى العمل البشري الهائل المطلوب.
تشير باحثة الذكاء الاصطناعي رومان شودري، المديرة السابقة لفريق الذكاء الاصطناعي المسؤول في تويتر، إلى أنه على الرغم من أن تغيير بيانات التدريب ممكن، إلا أنه سيكون “مكلفًا للغاية”. يكمن التحدي ليس فقط في التكلفة ولكن في الذاتية الكامنة في “التصحيحات” نفسها.
الضبط الدقيق والتعلم المعزز من ردود الفعل البشرية (RLHF)
إلى جانب التدريب الأولي، يستخدم صانعو الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع تقنيات ما بعد التدريب لمواءمة النماذج. التعلم المعزز من ردود الفعل البشرية (RLHF) هو طريقة سائدة حيث يقوم المراجعون البشريون بتصنيف الردود التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي بناءً على معايير مرغوبة (مثل المساعدة والسلامة والالتزام بقيم محددة). يتعلم النموذج بعد ذلك توليد مخرجات يتم تصنيفها بدرجة عالية من قبل هؤلاء المراجعين البشريين.
على الرغم من فعاليته، فإن RLHF يقدم مجموعة خاصة به من التحديات:
- التحيز البشري: “ردود الفعل البشرية” نفسها ذاتية بطبيعتها وتعكس تحيزات وخلفيات ثقافية وميول سياسية للقائمين على التعليق. إذا لم يكن فريق الملاحظات متنوعًا أو تم توجيهه من قبل أيديولوجية معينة، فسيتم تضخيم هذه التحيزات في مخرجات النموذج.
- قابلية التوسع: جمع ردود فعل بشرية عالية الجودة لكل سيناريو وسؤال يمكن تخيله أمر صعب للغاية ويتطلب الكثير من الموارد.
- عواقب غير مقصودة: يمكن أن يؤثر تعديل النماذج لسلوك واحد مرغوب فيه بشكل غير مقصود على سلوكيات أخرى، مما يؤدي إلى “آثار جانبية” غير متوقعة أو أشكال جديدة من التحيز. على سبيل المثال، قد يؤدي التصحيح المفرط لنوع واحد من التحيز إلى إدخال تحيز آخر.
تقطير النموذج
تقطير النموذج هو تقنية يتم فيها تدريب نموذج “طالب” أصغر لتقليد سلوك نموذج “معلم” أكبر وأكثر تعقيدًا. على الرغم من استخدامه بشكل أساسي للكفاءة، إلا أنه يمكن استخدامه أيضًا للمواءمة.
في سياق مواءمة القيم، يمكن للمبدعين:
- استخدام نموذج أساسي كبير.
- إنشاء نموذج أصغر مصمم خصيصًا لتقديم “لمسة أيديولوجية” أو منظور متوافق مع القيم بناءً على معرفة النموذج الأكبر، تم تحسينه بواسطة ملاحظات أو بيانات محددة.
الخطر هنا هو أن التقطير يمكن أن ينشر أو حتى يركز التحيزات الموجودة من النموذج الأكبر، أو يضخم “اللمسة” المحددة التي تم إدخالها، مما قد يؤدي إلى ذكاء اصطناعي أقل دقة أو أكثر صرامة من الناحية الأيديولوجية.
الآثار الأخلاقية الأوسع: معركة على القيم
النضال لمواءمة نماذج الذكاء الاصطناعي ليس فريدًا لإيلون ماسك أو Grok؛ إنه تحد منتشر في جميع أنحاء صناعة الذكاء الاصطناعي بأكملها. كما تقول رومان شودري ببراعة، ماسك ببساطة “غبي بما يكفي ليقول الجزء الهادئ بصوت عالٍ”. تستكشف العديد من الشركات سرًا كيفية تعديل الردود لجذب المستخدمين أو إرضاء المنظمين أو التوافق مع قيم الشركات. هذا المناورة الهادئة تسلط الضوء على ديناميكية قوة أساسية: نماذج الذكاء الاصطناعي القوية حاليًا في أيدي عدد قليل من الشركات، لكل منها مجموعة من الحوافز الخاصة بها التي قد تختلف اختلافًا كبيرًا عن المصالح العامة.
أسطورة الحياد
من الضروري الاعتراف بأن تحقيق ذكاء اصطناعي “خالٍ من التحيز” أو “محايد” حقًا هو، في جوهره، هدف لا يمكن تحقيقه. نماذج الذكاء الاصطناعي لا تولد في فراغ؛ إنها نتاج للتصميم البشري والبيانات البشرية والاختيارات البشرية:
- تحيز البيانات: تعكس بيانات التدريب نفسها التحيزات المجتمعية القائمة، وعدم المساواة التاريخية، ووجهات نظر أولئك الذين أنشأوا المعلومات أو قاموا برقمنتها. إذا كانت مجموعات ديموغرافية أو وجهات نظر معينة ممثلة تمثيلاً ناقصًا أو ممثلة تمثيلاً خاطئًا في البيانات، فسوف يرث الذكاء الاصطناعي هذه التحيزات وربما يضخمها.
- التحيز الخوارزمي: إلى جانب البيانات، يمكن للخوارزميات نفسها والخيارات المعمارية وضبط المعلمات الفائقة التي يقوم بها المهندسون إدخال التحيزات. تعكس هذه القرارات، على الرغم من كونها تقنية في الغالب، افتراضات وأولويات أساسية.
- تحيز الإشراف البشري: كما رأينا مع RLHF، فإن المشرفين البشريين والمقيمين الذين يوجهون تحسين النموذج يزرعون تحيزاتهم وقيمهم الخاصة.
حتى محاولات شركات مثل ميتا لإزالة التحيز من نماذج لغتها الكبيرة غالبًا ما يُنظر إليها من منظور تجاري – تلبية احتياجات مجموعات مستخدمين معينة أو انتماءات سياسية بدلاً من السعي لتحقيق حياد مطلق.
الذكاء الاصطناعي كمنفعة: دعوة للإشراف العام
نظرًا للقوة الهائلة والتأثير المنتشر الذي يُتوقع أن تمارسه نماذج اللغة الكبيرة، يجادل بعض خبراء الأخلاق، مثل شودري، بأنه ربما يجب التعامل مع نماذج الذكاء الاصطناعي القوية هذه بشكل مشابه للمرافق العامة. هذا يعني:
- الإشراف العام: زيادة الشفافية في بيانات التدريب وعمليات المواءمة وقدرات النموذج.
- التنظيم: معايير للسلامة والإنصاف والمساءلة، تتجاوز التنظيم الذاتي للشركات.
- إمكانية الوصول: ضمان توزيع فوائد الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع وعدم سيطرة عدد قليل من الكيانات الخاصة عليها وحدها.
الحجة الأساسية هي أن “الهيكل الاقتصادي” الذي يوجه تطوير الذكاء الاصطناعي ليس محايدًا، وبالتالي، فإن الاعتماد على الشركات ببساطة “للفعل الخير” أو “أن تكون جيدة” غير كافٍ لحماية المصلحة العامة.
الطريق إلى الأمام: التطور المستمر والحوار الأخلاقي
نهج ماسك العلني والفوضوي إلى حد ما في مواءمة الذكاء الاصطناعي مع Grok بمثابة دراسة حالة واضحة، وإن كانت مثيرة للجدل في بعض الأحيان، للتحديات الهائلة التي تواجه الذكاء الاصطناعي. طموح إنشاء ذكاء اصطناعي يجسد تفسيرًا محددًا لـ “الحقيقة” أو “الحياد” يواجه التعقيدات الكامنة في المعرفة البشرية والتحيزات المجتمعية والقيود التقنية لتطوير الذكاء الاصطناعي الحالي.
إن “المعركة على القيم التي ستحتفظ بها أنظمة الذكاء الاصطناعي القوية” بعيدة كل البعد عن النهاية. إنها تتطلب ليس فقط الابتكار التقني ولكن أيضًا حوارًا أخلاقيًا قويًا، والشفافية من المطورين، وربما أطرًا تنظيمية جديدة. مع دمج أنظمة الذكاء الاصطناعي بشكل متزايد في كل جانب من جوانب حياتنا، ستكون القدرة على فهم قيمها الأساسية والتشكيك فيها والتأثير عليها في النهاية أمرًا بالغ الأهمية لضمان أنها تخدم البشرية بشكل مفيد، بدلاً من أن تعكس المصالح الضيقة أو الحقائق الذاتية لعدد قليل.
في نهاية المطاف، في حين أن الدافع لتحسين الذكاء الاصطناعي والقضاء على السلوكيات غير المرغوب فيها أمر صالح، فإن الرحلة لتحقيق ذلك محفوفة بالمخاطر. يتطلب فهمًا دقيقًا للتحيز، والتزامًا بوجهات النظر المتنوعة في التطوير، واعترافًا بأن “الحياد” الحقيقي في الذكاء الاصطناعي، كما في الشؤون البشرية، يظل هدفًا بعيد المنال، وربما مستحيلاً.
“`