- 18:10 1403-10-01
- زمان مطالعه: 3 دقیقه
هوش مصنوعی (AI) به سرعت در حال توسعه است و مدل‌های زبانی بزرگ‌تر و پیچیده‌تری به وجود آمده‌اند که توانایی‌های چشمگیری در پاسخ‌گویی به سؤالات و انجام وظایف مختلف دارند. اما، مطالعات اخیر نشان می‌دهند که این مدل‌ها با گذشت زمان به مرور غیرقابل اعتمادتر می‌شوند. مقاله‌ای با عنوان "مدل‌های زبانی بزرگ‌تر و آموزنده‌تر کمتر قابل اعتماد می‌شوند" که در مجله علمی Nature منتشر شده، به این موضوع پرداخته و از پدیده‌ای به نام "توهمات هوش مصنوعی" سخن می‌گوید. این مقاله از سری مقالات سیگنال ارز دیجیتال به بررسی عواملی می‌پردازد که موجب کاهش اعتماد به هوش مصنوعی می‌شوند و نشان می‌دهد چرا این پدیده رخ می‌دهد.
1. اولویت‌دهی به پاسخ‌های باورپذیر
یکی از دلایلی که مدل‌های هوش مصنوعی با گذشت زمان دچار مشکل می‌شوند، اولویت‌دهی به پاسخ‌های باورپذیر است. لکسین ژو، یکی از نویسندگان مطالعه Nature، نظریه‌ای مطرح کرده که بر اساس آن مدل‌های هوش مصنوعی به گونه‌ای طراحی شده‌اند که پاسخ‌هایی که به نظر درست می‌آیند، حتی اگر دقیق نباشند، به کاربران ارائه دهند. در واقع، هدف این مدل‌ها این است که پاسخ‌هایی را تولید کنند که کاربر به آن‌ها اعتماد کند و این امر ممکن است به اشتباهات فاحشی منجر شود. این مشکل در حوزه‌های حساس، مانند صرافی ارز دیجیتال، می‌تواند به بروز اشتباهات جبران‌ناپذیری منجر شود. وقتی کاربر برای تصمیم‌گیری‌های مالی به داده‌های نادرست تولید شده توسط هوش مصنوعی تکیه می‌کند، ریسک از دست دادن سرمایه افزایش می‌یابد. به همین دلیل، اهمیت بررسی و تحلیل دقیق پاسخ‌ها توسط کاربران بسیار بیشتر از گذشته است. یکی از مسائل مهم در مورد دنیای ارزهای دیجیتال این است که ارتباط هوش مصنوعی و ارزهای دیجیتال چقدر مهم است؟
2. توهمات هوش مصنوعی و تقویت آن‌ها
یکی دیگر از مشکلات اساسی، توهمات هوش مصنوعی است. این توهمات زمانی رخ می‌دهند که هوش مصنوعی اطلاعاتی را تولید می‌کند که ظاهراً درست به نظر می‌رسند اما در واقع نادرست یا جعلی هستند. بدتر از آن، این توهمات با گذشت زمان تقویت می‌شوند، چرا که مدل‌های جدید اغلب از مدل‌های قدیمی‌تر برای یادگیری استفاده می‌کنند. این پدیده که به "فروپاشی مدل" معروف است، به این معناست که اشتباهات مدل‌های قدیمی به مدل‌های جدید منتقل شده و حتی تقویت می‌شوند.
به مرور زمان، این چرخه اشتباهات می‌تواند منجر به تولید پاسخ‌های نادرست بیشتر و در نهایت کاهش اعتماد کاربران به مدل‌های هوش مصنوعی شود. به عنوان مثال، ارتباط هوش مصنوعی با ارزهای دیجیتال می‌تواند پیچیدگی‌های خاص خود را داشته باشد. در این حوزه، اطلاعات نادرست و تحلیل‌های غلط می‌تواند موجب زیان‌های مالی سنگین برای کاربران و سرمایه‌گذاران شود. یکی دیگر از مسائل مهم در ارتباط با دنیای کریپتو بررسی تاثیر هوش مصنوعی بر متاورس است.
3. چالش‌های بررسی صحت اطلاعات
یکی از بزرگترین مشکلاتی که کاربران با آن مواجه می‌شوند، عدم امکان بررسی صحت اطلاعات تولید شده توسط هوش مصنوعی است. ماتیو روی، نویسنده و ویراستار، بر این نکته تأکید کرده که در بسیاری از موارد تنها راه بررسی صحت اطلاعات این است که دوباره از خود هوش مصنوعی بپرسیم، که این فرآیند می‌تواند مشکل‌ساز باشد. به عبارت دیگر، کاربران مجبور هستند به منبعی اعتماد کنند که ممکن است خود دارای خطا باشد.
این مشکل در چت‌بات‌های خدمات مشتری نیز مشاهده می‌شود. به عنوان مثال، اگر چت‌بات یک اشتباه یا اطلاعات نادرست را به کاربر ارائه دهد، تنها راه بررسی و تصحیح آن ممکن است پرسیدن دوباره از همان چت‌بات باشد، که خود می‌تواند اطلاعات نادرست بیشتری تولید کند. این چرخه اشتباهات، اعتماد کاربران را کاهش می‌دهد و موجب ایجاد شک و تردید در مورد دقت و کارایی مدل‌های هوش مصنوعی می‌شود.
4. راهکارهایی برای بهبود اعتماد به هوش مصنوعی
برای کاهش مشکلات مرتبط با اعتماد به هوش مصنوعی، برخی از صنعت‌گران و کارشناسان راهکارهایی ارائه کرده‌اند. جنسن هوانگ، مدیرعامل شرکت انویدیا، پیشنهاد کرده که مدل‌های هوش مصنوعی موظف شوند تا برای هر پاسخ خود تحقیقات بیشتری انجام دهند و منابع معتبری را ارائه کنند. با این حال، این رویکرد نیز همچنان با چالش‌هایی مواجه است، زیرا حتی با وجود استفاده از منابع، اشتباهات همچنان ممکن است رخ دهند.
در مقابل، برخی از شرکت‌ها مانند HyperWrite AI به دنبال روش‌های جدیدی برای بهبود دقت مدل‌های هوش مصنوعی هستند. به عنوان مثال، مدل جدید 70B این شرکت از روشی به نام "تنظیم بازتابی" استفاده می‌کند که به هوش مصنوعی امکان می‌دهد اشتباهات خود را تحلیل کرده و به مرور زمان بهبود یابد. این روش امیدوارکننده به نظر می‌رسد، اما هنوز در مراحل اولیه خود قرار دارد و نیاز به آزمایشات بیشتری دارد.
5. نقش کاربران در بهبود استفاده از هوش مصنوعی
در نهایت، مسئولیت بخشی از این مشکلات بر عهده کاربران است. ماتیو روی توصیه می‌کند که کاربران نباید به طور کامل به هوش مصنوعی اعتماد کنند و باید همیشه اطلاعات تولید شده را بررسی و تأیید کنند. این امر به ویژه در حوزه‌های حساس مانند صرافی ارز دیجیتال و ارزهای دیجیتال اهمیت ویژه‌ای دارد. کاربران باید از منابع معتبر و روش‌های سنتی بررسی اطلاعات استفاده کنند تا از بروز اشتباهات و ضررهای مالی جلوگیری کنند.
نتیجه‌گیری
با گذشت زمان، مدل‌های هوش مصنوعی پیچیده‌تر و قدرتمندتر شده‌اند، اما این توسعه‌ها به همراه مشکلاتی مانند توهمات و اشتباهات خودپایدار منجر به کاهش اعتماد به این مدل‌ها شده است. برای بهبود اعتماد به هوش مصنوعی، نیاز به تغییرات در طراحی و رویکردهای آموزشی این مدل‌ها، همراه با افزایش آگاهی کاربران و دقت در استفاده از این فناوری است.
منبع مقاله: nature
دوره جامع ارز دیجیتال (جادوی رمز ارزها)
نظرات کاربران در مورد چرا مدل‌های هوش مصنوعی با گذشت زمان غیرقابل اعتمادتر می‌شوند؟