توصلت ورقة بحثية جديدة إلى أن نماذج اللغة الكبيرة التي يشغلها الذكاء الاصطناعي التوليدي مثل “ChatGPT” و”Gemini” والتي تتغذى على البيانات، تواجه عيباً قاتلاً يتمثل بقدرة هذه النماذج على تسميم نفسها بنفسها.
وقد حذّر علماء من جامعة أكسفورد وجامعات أخرى، عبر ورقة بحثية تم نشرها في العدد الأخير من مجلة العلوم المرموقة “Nature”، من أن استخدام “البيانات الاصطناعية” لتدريب الذكاء الاصطناعي التوليدي، يمكن أن يؤدي إلى تدهور دقة هذه الأنظمة إلى حد يجعلها عديمة الفائدة.
ويأتي هذا التحذير في الوقت الذي يرى فيه أركان صناعة التكنولوجيا أن تدريب أنظمة الذكاء الاصطناعي على كميات كبيرة من البيانات المنتشرة عبر الإنترنت، سيسمح لهذه الأنظمة بالتفوق على البشر في مرحلة لاحقة،
وبحسب تقرير نشرته “بلومبرغ”؛ فقد اكتشف الباحثون أنه عندما يتم تدريب أنظمة الذكاء الاصطناعي، باستخدام بيانات تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي، فإن أداء هذه الأنظمة يتدهور بشكل ملحوظ، وهي الظاهرة التي يطلق عليها الخبراء اسم “انهيار النموذج”.
وفي الورقة البحثية الجديدة، وجد الباحثون من أكسفورد وكامبريدج وجامعات أخرى أن برامج الذكاء الاصطناعي المدربة بمحتوى تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي تصدر نتائج غير منطقية، لتتفاقم هذه المشكلة في كل مرة يتم فيها تدريب هذه البرامج على بيانات اصطناعية، مما يجعل النتائج التي تزود بها المستخدمين بعيدة كل البعد عن الواقع وأقرب إلى الهراء.
وبحسب المؤلف الرئيسي للورقة البحثية، إيليا شوميلوف، وفريقه، فإن الأمر يصبح أسوأ في كل مرة يتم فيها تغذية برامج الذكاء الاصطناعي ببيانات اصطناعية، لينتهي الأمر ببيانات ملوثة وبرامج لا تدرك الواقع.
وفي أحد الأمثلة على ما حصل، أظهرت الورقة البحثية، أن برنامجا لغويا للذكاء الاصطناعي تم تدريبه عدة مرات على بيانات تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي، قام بتحويل استفسار عن الهندسة المعمارية البريطانية التاريخية إلى مناقشة غير مفهومة عن الأرانب البرية.
وتشير الورقة البحثية إلى أنه سيتم تدريب برامج الذكاء الاصطناعي المستقبلية حتماً على البيانات التي أنتجها أسلافها، حيث تنتشر الكتابات والصور التي تم استحداثها بواسطة الذكاء الاصطناعي عبر الإنترنت بشكل كبير، ولذلك فإن مشكلة “انهيار النموذج” يجب أن تؤخذ على محمل الجد، إذا أراد العالم الحفاظ على فوائد برامج الذكاء الاصطناعي، ومنع عرقلة تطورها.
