3 تحديات رئيسية تواجه جهود تبني الذكاء الاصطناعي في قطاع الأعمال
استعرضت شركة إنفور اليوم، وعلى لسان فينيش سوبرامانيان، مدير أول لقسم إدارة المنتجات لدى الشركة، أبرز التحديات التي تواجه جهود تبني نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي في قطاع الأعمال.
وقد تصدر الذكاء الاصطناعي عناوين الصحف خلال العام 2023. وكان هناك تحذيرات من إمكانية إلحاق هذه التقنية أضراراً جسيمة بالإنسانية، وأن تتسبب بانقراضها. وأفادت ادعاءات أخرى بأنها تشكل تهديداً للأمن القومي، كما برزت دعوات إلى التوقف الفوري عن تدريب أنظمة الذكاء الاصطناعي المتقدمة لمدة ستة أشهر على الأقل. ويبدو أن نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي، مثل “شات جي بي تي”، كانت من أكثر النماذج التي أثير الكثير من الجدل حول قدرتها على تغيير حياتنا اليومية. ولكن ماذا عن بيئة العمل في الشركات؟ وكيف يمكن للشركات الاستفادة من قوة التكنولوجيا التوليدية؟ وإلى أي حد؟
معظم النماذج اللغوية الكبيرة التي تحدث تأثيراً كبيراً على تقنية الذكاء الاصطناعي التوليدية هي نماذج جيدة في معالجة اللغات الطبيعية (البرمجة اللغوية العصبية). ويمكن أن تساعد هذه النماذج العامة في التطبيقات القائمة على البرمجة اللغوية العصبية، مثل تقديم المساعدة التفاعلية باستخدام روبوتات الدردشة التفاعلية، الأمر الذي سيسرع من قدرات وصول المستخدمين إلى المعلومات بشكل كبير.
تتيح نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية للمستخدمين الاستفادة من مجموعة متنوعة من مصادر البيانات لإنشاء النصوص والرموز، وصياغة التوقعات، وكتابة الملخصات، وإجراء الترجمات، وتحليل الصور وغير ذلك الكثير. كما يمكن توظيف هذه النماذج لمجموعة متنوعة من حالات الاستخدام لدى الشركات مثل كتابة رسائل البريد الإلكتروني، وإعداد التقارير، وتوصيفات المنتجات، ومحتوى المواقع الإلكترونية؛ وصياغة تفاصيل الوظائف وطلبات الشراء؛ وإجراء مقارنات بين المنتجات والشركات، وجمع الصور ومقاطع الموسيقي والفيديو الخاصة بحملات التسويق.
ويُمكن للشركات التي تمتلك أقسام مخصصة لتكنولوجيا المعلومات وهندسة البرمجيات توظيف قدرات العديد من الأدوات التقنية مثل ميزة Copilot من مايكروسوفت أو ميزة CodeWhisperer من أمازون ويب سيرفيسز لصياغة التعليمات البرمجية. وبالنسبة للشركات التي ترغب بتصميم نماذج لغوية خاصة بها، أو تتطلع ببساطة للتحقق من المعلومات العامة، أو الحصول على التقييمات والتوصيات من خلال الموارد المتاحة عبر الإنترنت، أو الحاجة إلى الجمع بين البيانات الخاصة بشركاتها وإثراء ذلك بالمعلومات المتوفرة في المجال العام، فيمكنها تحقيق التكامل مع أدوات ومنصات الذكاء الاصطناعي التوليدي مثل “شات جي بي تي” من شركة أوبن أيه آي، أو “بيد روك” من أمازون ويب سيرفيسز.
التحديات التي تواجه تبني نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية
تشهد نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي تغيرات وتطورات سريعة، وإن الشركات والمؤسسات التي لا تواكب سرعة هذه التغيرات في الوقت المناسب ستتخلف عن ركب التطور والمنافسة. ومن هنا تبرز أهمية تبني الشركات لهذه التكنولوجيا القوية، إلا أنّ هناك عدداً من التحديات التي يجب مواجهتها قبل أن يتم اعتماد نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي على نطاق واسع في بيئات الشركات:
- مسألة الموثوقية: بالرغم من أن المحتوى الذي يتم إنشاؤه من قبل النماذج اللغوية الكبيرة يبدو وكأنه محتوى أصلي، إلا أنه في الواقع يحاكي نمطاً يعتمد على مجموعة بيانات مماثلة تم تدريب هذه النماذج عليها مسبقاً. ويمكن أن تكون المعلومات خاطئة في الكثير من الأحيان، كما يمكن لهذه النماذج أن تولد إجابات مختلفة للسؤال نفسه.
- مسألة الخصوصية: يتم استخدام البيانات والمعلومات التي يشاركها المستخدمون في تدريب هذه النماذج. لذا، يمكن مشاركة الأسرار التجارية القيمة، مما يؤدي عن غير قصد إلى انتهاكات في قوانين الامتثال والخصوصية. وبالإضافة إلى ذلك، فإن إنشاء وتبادل محتوى الأعمال يجب أن يلتزم بالمتطلبات الصارمة للامتثال وخصوصية البيانات.
- مسألة التحيز: المحتوى الذي تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي مصمم خصيصاً وفقاً لمعطيات الإدخال، إذ يمكن تدريب النموذج باستخدام بيانات معينة دون تعريضه للصورة الكاملة للبيانات. ويمكن في نهاية المطاف تشكيل المخرجات بالطريقة التي تريدها، سواء كانت هذه الطريقة مفيدة وضارة. ويمكن أن تكون نغمة المحتوى الذي تم إنشاؤه موثوقة، بينما في الواقع يمكن أن تكون وجهة نظر ذاتية وسيكون بالتالي من السهل التلاعب بالمستخدم والتأثير على وجهات نظره باستخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي.
