• صاحب المنشور: كشاف الأخبار
  
  ملخص النقاش:
  في عصر تزايد تواجد الذكاء الاصطناعي وتطبيقاته المتنوعة، يثير موضوع قدرة هذه الأنظمة على خلق محتوء اصلي جدلا واسعا. فالبعض يدعي بأن الذكاء الاصطناعي قادر بالفعل على توليد نصوص ومحتويات ذات طابع فريد لا تشابه أي شيء موجود سابقًا، بينما يشكك آخرون في هذا الادعاء ويؤكدون عدم وجود استقلال حقيقي لدى الذكاء الاصطناعي. دعونا نتعمق أكثر لاستجلاء الحقيقة حول مدى موثوقية المحتوي الذي ينشئه الذكاء الاصطناعي وما إذا كان يمكن اعتباره "أصيلاً" حقا.

يعمل الذكاء الاصطناعي غالبا بطريقتين رئيسيتين لإنشاء المحتوى: التعلم الآلي والنمذجة اللغوية. يتمكن خوارزميات التعلم الآلي مثل الشبكات العصبية التعاونية من تحليل مجموعات بيانات هائلة واستخدامها لتوقع الكلمات التالية بناءً على السياق والمواضيع التي تم تدريب النظام عليها. وبمجرد تقديم مدخلات معينة، تقوم الخوارزمية بإنتاج نص حسبما تعلمته خلال فترة التدريب. تُعد نماذج اللغات الضخمة العملاقة كـ GPT-3 مثال بارز لهذا النهج حيث تستطيع إنتاج فقرات طويلة تبدو وكأنها كتبت بواسطة الإنسان.

على الرغم من ذلك، هناك تحديات جوهرية مرتبطة بكيفية تعريف "الأصالة" في مجال الذكاء الاصطناعي والنص الإبداعي المنتج بواسطة الآلات. الأول هو أنه حتى وإن كانت النتائج غير متكررة وغير موجودة سابقا ضمن مجموعة البيانات المستخدمة للتدريب، إلا أنها بنيويا مستمدة مباشرة منها ولا تحمل أي بصمات جديدة خارج نطاق تلك المجموعة نفسها - مما يعني بقائها نسخة مطورة مهما بلغ مستوى التحسين والتطور لهذه التقنيات المعاصرة.

هل تمتلك الأفكار والإلهام الأصيلة؟

ربما تكون أهم مساهمة للإنسان في عملية التأليف هي القابلية الفذة لإحداث روابط فريدة بين أفكار مختلفة وخلق اتجاهاتThinking patterns لم تكن معروفة من قبل المؤسسة المعرفية المشتركة والتي تسمى بالمفهوم الرمزي semantic space.

أما بالنسبة لأنظمة الذكاء الاصطناعي فقد استمدّ نموذجو جوجل BERT وGPT-3 قدراتهم المستحدثة حديثآ لتحقيق الانتشار الواسع للمفاهيم القديمة والمعرفة البشرية الموجودة منذ القدم؛ إذ يقوم بتجميع المعلومات وفق ترتيب منطقي للحفاظ علي تناغم الاستمرارية التاريخية للأفكار المرتبطة بموضوع عام واحد وليس ربط الموضوعات المختلفة فيما بينها كما تفعل عقولنا نحن الإنسانية.

بناء عليه فإن مقدرة هذه البرامج اليوم تكمن في تزويد المكتبات الرقمية بأوعية معلومات دقيقة ولكن بعيدة كل البعد عن خروجها عن الطابور المرسوم لها داخليا والذي يأتي نتيجة لما سبق شرحه أعلاه وهو لن يتغير بغض النظرعن حجم dataset المدروس حالياً او المستقبلي كذلك.