تهديد ينذر بانهياره... الذكاء الاصطناعي «يأكل نفسه»

تدريب التقنية الجديدة على بيانات من إنتاجها «رهان محفوف بالمخاطر»

الذكاء الاصطناعي أصبح يشكل خطراً على نفسه (رويترز)
الذكاء الاصطناعي أصبح يشكل خطراً على نفسه (رويترز)
TT

تهديد ينذر بانهياره... الذكاء الاصطناعي «يأكل نفسه»

الذكاء الاصطناعي أصبح يشكل خطراً على نفسه (رويترز)
الذكاء الاصطناعي أصبح يشكل خطراً على نفسه (رويترز)

إذا أُخضعت نماذج الذكاء الاصطناعي لتدريب متكرر باستخدام بيانات مُنتَجة أصلاً بهذه التقنية، فستبدأ بعرض محتويات متضاربة بصورة متزايدة، وهي مشكلة يتناولها عدد كبير من الدراسات العلمية.

النماذج القائمة على أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدي، مثل برنامج «تشات جي بي تي»، التي تتيح إنتاج مختلف أنواع المحتوى بناءً على طلب بسيط بلغة يومية، تحتاج إلى التدريب من خلال كميات هائلة من البيانات.

ووفق ما ذكرته «وكالة الصحافة الفرنسية»، غالباً ما يجري الحصول على هذه البيانات من شبكة الإنترنت التي تنتشر فيها كميات متزايدة من الصور والنصوص المُنتَجة بوساطة الذكاء الاصطناعي.

ويؤدي هذا الوضع، الذي يُوصف بعبارة «الالتهام الذاتي»؛ إذ يتغذّى الذكاء الاصطناعي على نفسه، إلى انهيار النماذج، فتصبح الأدوات مُنتِجة لمعلومات غير منطقية حتى تصل إلى نتائج لا معنى لها، على ما توصلت إليه مقالة نُشرت في مجلة «نيتشر» العلمية في نهاية يوليو (تموز).

ومع استخدام هذا النوع من البيانات، الذي يُطلق عليه اسم «بيانات اصطناعية»؛ لأنه مُنتَج بوساطة آلات، يقل غنى العينة التي تستمد منها نماذج الذكاء الاصطناعي معطياتها لتوفير إجاباتها.

فالوضع مشابه لإنشاء نسخة من صورة بتقنية المسح الضوئي ثم طباعتها. ومع تكرار النسخ والطباعة، ستفقد النتيجة جودتها حتى تصبح في النهاية غير مقروءة.

وباء «جنون البقر»

توصّل باحثون من جامعتي «رايس» و«ستانفورد» الأميركيتين إلى النتيجة نفسها، بعد دراسة نماذج الذكاء الاصطناعي التي تولّد الصور، مثل «ميدجورني»، و«دال - إي»، و«ستيبل ديفيوجن».

وأظهر الباحثون أن الصور المُنتَجة أصبحت مليئة بعناصر غير متطابقة كلما أضافوا بيانات «مُنتَجة بوساطة الذكاء الاصطناعي» إلى النموذج، وشبّهوا هذه الظاهرة بمرض «جنون البقر».

فهذا الوباء، الذي ظهر في المملكة المتحدة، يعود مصدره إلى استخدام العلف الحيواني الذي يجري الحصول عليه من أجزاء غير مأكولة من جيف أبقار وحيوانات تحمل الفيروس، لتغذية المواشي.

وتستخدم شركات الذكاء الاصطناعي في مرات كثيرة «بيانات اصطناعية» لتدريب برامجها، بسبب سهولة الحصول عليها ووفرتها وتكلفتها المنخفضة مقارنة ببيانات ابتكرها البشر.

تدريب الذكاء الاصطناعي باستخدام بيانات مُنتَجة أصلاً بهذه التقنية يؤدي إلى نتائج متضاربة (رويترز)

وفي حديث إلى «وكالة الصحافة الفرنسية»، يقول الباحث المتخصص في التقنيات الجديدة لدى جامعة «موناش» في أستراليا جاثان سادوفسكي، إن «مصادر البيانات البشرية غير المستغلة وعالية الجودة والقابلة للقراءة آلياً تصير أكثر ندرة».

ويقول ريتشارد بارانيوك، أحد معدي المقالة المنشورة في «نيتشر»، في بيان: «في حال لم يُراقب الوضع على مر أجيال عدة، فسنكون أمام نتيجة كارثية تتمثّل في متلازمة انهيار نماذج ستؤثر سلباً في جودة البيانات على الإنترنت وتنوعها».

وكما أن أزمة «جنون البقر» أثّرت بشكل كبير في مجال إنتاج اللحوم في تسعينات القرن العشرين، قد تهدد شبكة الإنترنت المليئة بمحتوى مُنتَج بوساطة الذكاء الاصطناعي ونماذج تحولت إلى «مجنونة»، مستقبل مجال الذكاء الاصطناعي، الذي يشهد ازدهاراً كبيراً، وتبلغ قيمته مليارات الدولارات، حسب هؤلاء العلماء.

ويقول جاثان سادوفسكي إن «التساؤل الفعلي بالنسبة إلى الباحثين والشركات الذين يعملون على بناء أنظمة ذكاء اصطناعي هو في أي مرحلة يتجاوز استخدام البيانات الاصطناعية الحد اللازم؟».

سيناريو غير واقعي كثيراً

يرى بعض المتخصصين الآخرين أن المشكلة مبالغ فيها وليست حتمية تماماً.

وفي حديث إلى «وكالة الصحافة الفرنسية»، تؤكد شركتا «أنثروبك» و«هاغينغ فايس»، المتخصصتان في مجال الذكاء الاصطناعي، أنهما تستخدمان بيانات مُنتَجَة بوساطة الذكاء الاصطناعي.

ويقول أنتون لوزكوف، وهو مهندس متخصص في التعلم الآلي لدى شركة «هاغينغ فايس»، إن المقالة المنشورة في مجلة «نيتشر» توفّر رؤية نظرية مثيرة للاهتمام؛ لكن غير واقعية إلى حد كبير.

ويؤكد أن «تدريب النماذج على مجموعات عدة من البيانات الاصطناعية لا يتم في الواقع».

ويقر لوزكوف بأن الخبراء في الذكاء الاصطناعي يشعرون بالإحباط من واقع الإنترنت، على غرار ما ينتاب الجميع.

ويضيف أن «جزءاً من الإنترنت هو مجرد قمامة»، مشيراً إلى أن شركته بدأت تبذل جهوداً كبيرة لتنظيف البيانات التي جُمعت، وحذفت أحياناً ما يصل إلى 90 في المائة منها.


مقالات ذات صلة

استلهاماً من الخنافس... روبوتات دقيقة قادرة على الطيران في الأماكن الضيقة

تكنولوجيا الروبوت الصغير يطير بأجنحة قابلة للفتح والسحب بشكل سلبي (EPFL)

استلهاماً من الخنافس... روبوتات دقيقة قادرة على الطيران في الأماكن الضيقة

يمكن الاستفادة من هذه الروبوتات الصغيرة الطائرة في عمليات البحث والإنقاذ في مناطق الكوارث إلى الاستكشاف والصيانة في البيئات الخطرة.

نسيم رمضان (لندن)
تكنولوجيا يمكن مشاهدة الحدث مباشرة عبر يوتيوب (@madebygoogle) (شاترستوك)

ما هي المنتجات المتوقعة في «Made By Google 2024» المقبل؟

يتوقع أن يشهد الحدث إعلانات جديدة عن الأجهزة والبرامج، بحسب التكهنات والتسريبات مع هيمنة الذكاء الاصطناعي.

نسيم رمضان (لندن)
تكنولوجيا يتوفر مشروع «الضوء الأخضر» في أكثر من 12 مدينة حول العالم بما في ذلك بنغالورو وبوسطن وريو دي جانيرو وسياتل (شاترستوك)

مشروع من «غوغل» لإدارة حركة المرور باستخدام الذكاء الاصطناعي

سيقلل المشروع وقت الانتظار عند الإشارات الحمراء باستخدام الذكاء الاصطناعي الذي يعمل على تطوير حلول لمشاكل الازدحام المروري.

نسيم رمضان (لندن)
تكنولوجيا أظهرت بيانات حديثة ارتفاع التأثير المالي لاختراقات البيانات في عام 2024 بشكل كبير (شاترستوك)

ارتفاع تكلفة اختراقات البيانات في 2024 إلى 4.88 مليون دولار

شمل تقرير «آي بي إم» السنوي تكلفة اختراقات بيانات 604 منظمات في جميع أنحاء العالم.

نسيم رمضان (لندن)
يوميات الشرق يضع المستخدمون الكثير من الثقة في «غوغل» ونتائجه (رويترز)

«ثقتك في غوغل» قد تكلفك الكثير من الأموال

يمكن أن يتسبب محرك بحث «غوغل» في خسارة الأشخاص الكثير من الأموال.

«الشرق الأوسط» (نيويورك)

مشروع من «غوغل» لإدارة حركة المرور باستخدام الذكاء الاصطناعي

يتوفر مشروع «الضوء الأخضر» في أكثر من 12 مدينة حول العالم بما في ذلك بنغالورو وبوسطن وريو دي جانيرو وسياتل (شاترستوك)
يتوفر مشروع «الضوء الأخضر» في أكثر من 12 مدينة حول العالم بما في ذلك بنغالورو وبوسطن وريو دي جانيرو وسياتل (شاترستوك)
TT

مشروع من «غوغل» لإدارة حركة المرور باستخدام الذكاء الاصطناعي

يتوفر مشروع «الضوء الأخضر» في أكثر من 12 مدينة حول العالم بما في ذلك بنغالورو وبوسطن وريو دي جانيرو وسياتل (شاترستوك)
يتوفر مشروع «الضوء الأخضر» في أكثر من 12 مدينة حول العالم بما في ذلك بنغالورو وبوسطن وريو دي جانيرو وسياتل (شاترستوك)

مسعى طموح باسم «مشروع الضوء الأخضر» هو إحدى مبادرات «غوغل» الساعية لتحسين تدفق حركة المرور عند التقاطعات الحضرية باستخدام الذكاء الاصطناعي. يهدف المسعى إلى تقليل الوقت الذي يمضيه الأفراد في الانتظار عند إشارات المرور، وبالتالي التخفيف من الازدحام المروري وخفض استهلاك الوقود. للمشروع، الذي يعد جزءاً من جهود الاستدامة التي تبذلها «غوغل للأبحاث» أهمية خاصة، في سياق تغير المناخ العالمي وتحديات التوسع الحضري.

لماذا مشروع الضوء الأخضر؟

يساهم النقل الحضري بشكل كبير في انبعاثات الغازات المسببة للانحباس الحراري العالمي، ويرجع ذلك إلى حد كبير إلى طبيعة حركة المرور المتقطعة عند التقاطعات. وتعدّ معالجة هذه المشكلة أمراً بالغ الأهمية للاستدامة البيئية وكفاءة التنقل الحضري. غالباً ما تكون الطرق التقليدية لإدارة تدفق حركة المرور، مثل تثبيت أجهزة باهظة الثمن أو إجراء تعداد يدوي للمركبات، غير كافية لتوفير البيانات الشاملة اللازمة للحلول الفعالة.

يتدخل مشروع «Green Light» من «غوغل» كحلّ مبتكر يستفيد من بيانات خرائط «غوغل» لتطوير نماذج مدفوعة بالذكاء الاصطناعي. تحلل هذه النماذج أنماط المرور، وتوفر رؤى قابلة للتنفيذ لمهندسي المرور في المدينة، ما يمكّنهم من اتخاذ قرارات مستنيرة حول توقيت إشارات المرور ومزامنتها. الهدف النهائي هو تبسيط تدفق المرور، وتقليل أوقات الخمول عند التقاطعات، وبالتالي تقليل استهلاك الوقود والانبعاثات.

قلّل المشروع من حركة المرور المتقطعة بنسبة تصل إلى 30 % وخفّض الانبعاثات عند التقاطعات بنسبة تصل إلى 10% (شاترستوك)

كيف يعمل المشروع؟

يوجد في جوهر مشروع «Green Light» نموذج ذكاء اصطناعي متقدم يعالج معلمات مختلفة لإشارات المرور، مثل طول الدورة، وأوقات الانتقال، والتقسيم الأخضر، ووظائف المستشعر. من خلال تفسير هذه المعلمات، ينشئ النظام نموذجاً مفصلاً لسلوكيات المرور، بما في ذلك متوسط ​​أوقات الانتظار وتكرار فترات التوقف والانطلاق. ثم يحدد هذا النموذج التحسينات المحتملة التي يمكن إجراؤها على إعدادات إشارات المرور.

يتم تجميع هذه التوصيات في لوحة معلومات شاملة، يراجعها بعد ذلك مهندسو المرور في المدينة. قد تتضمن التغييرات المقترحة تقليل مدة الإشارات الحمراء خلال فترات انخفاض حركة المرور أو مزامنة التقاطعات غير المتزامنة. ومن الجدير بالذكر أن هذه التعديلات يمكن تنفيذها غالباً باستخدام البنية التحتية الحالية في غضون دقائق، ما يجعل العملية فعّالة ومنخفضة التكلفة.

سيقلل المشروع وقت الانتظار عند الإشارات الحمراء باستخدام الذكاء الاصطناعي لتطوير حلول لمشاكل الازدحام المروري (شاترستوك)

التنفيذ والتأثير

تم بالفعل نشر مشروع «Green Light» في أكثر من 12 مدينة حول العالم، بما في ذلك المراكز الحضرية الكبرى، مثل بنغالورو وبوسطن وريو دي جانيرو وسياتل. ووفقاً لـ«غوغل»، كانت المبادرة فعّالة للغاية، حيث قللت من حركة المرور المتقطعة بنسبة تصل إلى 30 في المائة، وخفّضت الانبعاثات عند التقاطعات بنسبة تصل إلى 10 في المائة. ويترجم هذا إلى فوائد بيئية كبيرة، نظراً للعدد الكبير من رحلات السيارات التي تؤثر عليها هذه التخفيضات، بما يصل إلى 30 مليون رحلة شهرياً.

لا يُقاس نجاح المشروع من خلال تدفق حركة المرور المحسّن فقط، ولكن من خلال الوقت الذي يوفّره السائقون، والانخفاض المقابل في استهلاك الوقود أيضاً. تراقب «غوغل ريسارتش» (Google Research) هذه المقاييس باستمرار، وتشارك النتائج مع المدن المشاركة لإثبات الفوائد الملموسة للمشروع.

أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدية

يعد مشروع «Green Light» جزءاً من اتجاه أوسع حيث يتم استخدام الذكاء الاصطناعي بشكل متزايد لحل التحديات الحضرية المعقدة. في تطور ذي صلة، تتعاون «غوغل» مع ولاية كاليفورنيا لتطوير حلول مدعومة بالذكاء الاصطناعي لإدارة حركة المرور والتوجيه الضريبي وسلامة الطرق. تتضمن هذه الشراكة كثيراً من شركات التكنولوجيا الكبرى، بما في ذلك «OpenAI» و«Amazon» و«Anthropic»، بهدف تعزيز الخدمات العامة.

وقد بدأت كاليفورنيا تجربة داخلية لمدة 6 أشهر، حيث يقوم موظفو الولاية باختبار وتقييم أدوات الذكاء الاصطناعي هذه. وتتلقى كل شركة مشارِكة رسوماً رمزية، قدرها دولار واحد، ما يرمز إلى الالتزام بالابتكار، بدلاً من الربح. الهدف النهائي للولاية هو تحديد وتنفيذ الأدوات الأكثر فاعلية لتحسين الخدمات العامة، على الرغم من مواجهة قيود الميزانية.

ويؤكد نجاح مشروع «الضوء الأخضر» على الإمكانات التحويلية للذكاء الاصطناعي في الإدارة الحضرية. من خلال الاستفادة من البيانات والخوارزميات المتطورة، لا تعمل «غوغل» على تحسين تدفق حركة المرور فحسب، بل تساهم أيضاً في تحقيق أهداف بيئية أوسع نطاقاً.