كيفية توسيع الذكاء الاصطناعي التوليدي الجاهز للأعمال بشكل مسؤول

تخيل الإمكانات التي يفتحها طرح الاستفسارات النصية، وإطلاق العنان لعالم من المعرفة لتعزيز التعلم والإنتاجية. تتنامى هذه الإمكانات لتشمل المساعدة في كتابة المقالات والأبحاث ورسائل البريد الإلكتروني والوصول إلى ملخصات الأبحاث وتوليد الأفكار والعصف الذهني والبحث الديناميكي مع التوصيات المخصصة لقطاعي التجزئة والسفر وشرح المواضيع المعقدة لأغراض التعليم والتدريب. باستخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي، يصبح البحث مختلفًا بشكل كبير. فبدلاً من توفير روابط لمقالات متعددة، سيتلقى المستخدم إجابات مباشرة تم تصنيعها من عدد لا يحصى من البيانات. فهذا يشبه إجراء محادثة مع آلة شديدة الذكاء.

يستخدم الذكاء الاصطناعي التوليدي شكلاً متقدمًا من خوارزميات التعلم الآلي التي تستقبل موجِّهات المستخدمين وتستخدم معالجة اللغة الطبيعية (NLP) لتوليد إجابات لأي سؤال تقريبًا. فهو يستخدم كميات هائلة من بيانات الإنترنت والتدريب المسبق على نطاق واسع والتعلم المعزز لتمكين معاملات المستخدمين التي تشبه معاملات البشر بشكل مدهش. يتم استخدام التعلم المعزز من التعليقات البشرية (RLHF)، ويتم التكيف مع السياقات والمواقف المختلفة ليصبح أكثر دقة وطبيعية مع مرور الوقت. يتم تحليل الذكاء الاصطناعي التوليدي لمجموعة متنوعة من حالات الاستخدام بما في ذلك التسويق وخدمة العملاء والبيع بالتجزئة والتعليم.

يستخدم ChatGPT بنية التعلم العميق المسماة بـ Transformer ويمثل تقدمًا كبيرًا في مجال معالجة اللغة الطبيعية. وفي حين أن شركة OpenAI قد تولت زمام المبادرة، فإن المنافسة تتزايد. وفقًا لأبحاث Precedence Research، قُدّر حجم سوق الذكاء الاصطناعي التوليدي العالمي بـ 10.79 مليارات دولار أمريكي في عام 2022، ومن المتوقع أن يصل إلى حوالي 118.06 مليار دولار أمريكي بحلول عام 2032، بمعدل نمو سنوي مركب يبلغ 27.02% بين عامي 2023 و2032. كل هذا مثير للإعجاب للغاية، لكنه لا يخلو من المحاذير.

تنشأ بعض القضايا الجوهرية عند استخدام النماذج التوليدية الجاهزة والمبنية سلفًا. يجب على كل مؤسسة الموازنة بين فرص خلق القيمة والمخاطر المترتبة. واعتمادًا على طبيعة العمل وحالة الاستخدام، إذا كان تحمل المخاطر منخفضًا، فستجد المؤسسات أن البناء الداخلي أو العمل مع شريك موثوق به سيحقق نتائج أفضل.

تشمل المخاوف الواجب أخذها بعين الاعتبار عند استخدام نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي الجاهزة ما يلي:

بيانات الإنترنت ليست دائمًا عادلة ودقيقة

يكمن في صميم الكثير من الذكاء الاصطناعي التوليدي اليوم كميات هائلة من البيانات المستمدة من مصادر مثل ويكيبيديا والمواقع والمقالات وملفات الصور أو الصوت، إلخ. وتطابق النماذج التوليدية الأنماط الموجودة في البيانات الأساسية لإنشاء المحتوى، وفي حال عدم وجود ضوابط، قد تكون هناك نية خبيثة لنشر المعلومات المضللة والتحيز والمضايقات عبر الإنترنت. وبسبب حداثة هذه التكنولوجيا، يوجد أحيانًا نقص في المساءلة وزيادة في التعرض لمخاطر السمعة والمخاطر التنظيمية المتعلقة بأمور مثل حقوق النشر والإتاوات.

قد يكون هناك انفصال بين مطوري النماذج وجميع حالات استخدام النماذج

قد لا يرى مطورو المراحل النهائية للنماذج التوليدية المدى الكامل لكيفية استخدام النموذج وتكييفه لأغراض أخرى. ويمكن أن يؤدي هذا إلى افتراضات ونتائج خاطئة، وهذه النتائج ليست حاسمة عندما تنطوي الأخطاء على قرارات أقل أهمية مثل اختيار منتج أو خدمة معينة، ولكنها تكون مهمة عندما تؤثر في قرارات بالغة الأهمية للأعمال، ما قد يعرّض المؤسسة إلى اتهامات السلوك غير الأخلاقي بما في ذلك التحيز، أو إلى مشكلات الامتثال التنظيمي التي قد تؤدي إلى فرض عمليات تدقيق أو غرامات.

يؤثر التقاضي واللوائح في الاستخدام

سيحدّ القلق بشأن التقاضي واللوائح من كيفية استخدام المؤسسات الكبرى للذكاء الاصطناعي التوليدي بشكل مبدئي. وينطبق هذا بشكل خاص على الصناعات الخاضعة لرقابة صارمة مثل الخدمات المالية والرعاية الصحية، حيث يكون التسامح بشأن القرارات المتحيزة أو غير الأخلاقية والمبنية على بيانات ونماذج غير كاملة أو غير دقيقة منخفضًا للغاية، وقد تكون له عواقب وخيمة.

وفي نهاية المطاف، سيواكب المشهد التنظيمي للنماذج التوليدية التطور، ولكن ستحتاج الشركات إلى أن تكون استباقية في الالتزام بها لتجنب انتهاكات الامتثال والإضرار بسمعة الشركة والخضوع لعمليات التدقيق والغرامات.

مع تزايد أهمية نتائج رؤى الذكاء الاصطناعي للأعمال واستمرار نمو الخيارات التكنولوجية، فإنك تحتاج إلى ضمان عمل نماذجك بشكل مسؤول من خلال عملية شفافة ونتائج قابلة للتفسير. يمكن للمؤسسات التي تدمج الحوكمة بشكل استباقي في مبادراتها الخاصة بالذكاء الاصطناعي أن تكتشف مخاطر النماذج بشكل أفضل وتخفف من حدتها، مع تعزيز قدرتها على تلبية المبادئ الأخلاقية واللوائح الحكومية.

يعد التوائم مع التقنيات الموثوقة والقدرات المؤسسية أمرًا بالغ الأهمية. يمكنك البدء بمعرفة المزيد عن التقدم الذي تحرزه IBM في نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي الجديدة من خلال watsonx.ai وتطبيق watsonx.governance بشكل استباقي لدفع سير عمل الذكاء الاصطناعي المسؤول والشفاف والقابل للتفسير، اليوم وللمستقبل.

توفر watsonx.governance مجموعة أدوات قوية للحوكمة والمخاطر والامتثال (GRC) مصممة لتفعيل تدفقات عمل دورة حياة الذكاء الاصطناعي والكشف عن المخاطر والتخفيف من حدتها بشكل استباقي وتحسين الامتثال للمتطلبات القانونية والأخلاقية والتنظيمية المتزايدة والمتغيرة. تعمل التقارير ولوحات المعلومات والأدوات التعاونية القابلة للتخصيص على ربط الفرق الموزعة، ما يحسن كفاءة أصحاب المصلحة وإنتاجيتهم ومساءلتهم. يوفر الالتقاط التلقائي للبيانات الوصفية والحقائق الخاصة بالنموذج دعمًا للتدقيق مع تحقيق نتائج نموذجية شفافة وقابلة للتفسير.

قم بتسريع الحوكمة وتبسيط إدارة المخاطر في مؤسستك بأكملها باستخدام IBM OpenPages، وهو حل موحد للحوكمة والمخاطر والامتثال (GRC) للمساعدة على إدارة المخاطر والامتثال ومراقبتها والإبلاغ عنها. تعرّف على المزيد حول كيفية قيادة watsonx.governance.governance لمسارات عمل ذكاء اصطناعي مسؤولة وشفافة وقابلة للتفسير، وحول التحسينات القادمة في المستقبل.