بماذا يختلف نظام الذكاء الاصطناعي الصيني الجديد "إرني-فيلج" عن دال-إي 2؟
قامت شركة بايدو بتطوير نظام ذكاء اصطناعي جديد لتحويل النصوص إلى صور تظهر فيها الأجسام والشخصيات الصينية بدقة أعلى مما تقدمه الأنظمة الحالية. ولكن آلية الرقابة المدمجة ستقوم بفلترة الكلمات التي تحمل حساسية سياسية.
هناك نظام ذكاء اصطناعي جديد لتحويل النصوص إلى صور. ويحمل هذا النظام الجديد اسم إرني-فيلج (ERNIE-ViLG)، وقد قامت بتطويره الشركة التكنولوجية الصينية بايدو (Baidu)، ويستطيع هذا النظام توليد الصور التي تجسّد الخصوصية الثقافية الصينية. ويستطيع هذا النظام أيضاً توليد صور أنمي فنية أفضل من "دال-إي 2" (DALL-E 2) أو غيره من أنظمة الذكاء الاصطناعي الغربية لتوليد الصور.
لكن هناك الكثير من الأشياء التي يرفض النظام عرضها عليك، مثل ساحة تيانانمن، وهي ثاني أكبر ساحة مدينة في الصين، ورمز سياسي مهم. وعندما تم إطلاق نسخة تجريبية من البرنامج في أواخر أغسطس، سرعان ما أدرك المستخدمون أن كلمات معينة مثل الأسماء الصريحة للقادة السياسيين، والكلمات التي من المحتمل أن تثير الجدل في السياقات السياسية فقط قد تم تصنيفها على أنها "حساسة"، ويقوم البرنامج بمنعها من توليد أي نتيجة. ويبدو أن النظام الصيني المعقّد للرقابة على الإنترنت قد تم توسيع نطاقه ليصل إلى أحدث توجهات الذكاء الاصطناعي.
ليس من النادر أن تقوم أنظمة الذكاء الاصطناعي المشابهة بمنع المستخدمين من توليد أنواع معينة من المحتوى. فدال-إي 2 يحظر المحتوى الجنسي، أو وجوه الشخصيات العامة، أو صور العلاج الطبي. ولكن حالة إرني-فيلج تطرح التساؤل حول الحد الذي تنتهي عنده رقابة المحتوى العادية وتبدأ الرقابة السياسية.
يمثل نموذج إرني-فيلج جزءاً من وينشين (Wenxin)، وهو مشروع عالي المستوى في مجال معالجة اللغات الطبيعية من أهم شركة صينية في الذكاء الاصطناعي، بايدو. وقد تم تدريبه باستخدام مجموعة بيانات من 145 مليون زوج من الصور والنصوص، ويحتوي على 10 مليار مُعامل وسيط، وهي القيم التي تقوم الشبكة العصبونية بتعديلها أثناء عملية التعلم، والتي يستخدمها الذكاء الاصطناعي لتمييز الاختلافات الصغيرة بين الأفكار والأساليب الفنية المختلفة. وهذا يعني أن مجموعة البيانات الخاصة بتدريب إرني-فيلج أصغر من مثيلتها لدى دال-إي 2 (650 مليون زوج) وستيبل ديفيوجن (Stable Diffusion) (2.3 مليار زوج)، لكنه يحتوي على معاملات أكبر مما لدى أي منهما (3.5 مليار معامل لدى دال-إي و890 مليون معامل لدى ستيبل ديفيوجن). وقد أطلقت بايدو نسخة تجريبية على منصتها الخاصة في أواخر أغسطس، ولاحقاً على منصة هاغينغ فيس (Hugging Face)، والتي تمثل مجتمعاً دولياً ذائع الصيت للذكاء الاصطناعي.
للمزيد حول هذا النظام، تابع قراءة المقالة على موقعنا عبر هذا الرابط
التحيز في أنظمة الذكاء الاصطناعي: كيف يمكن للآلة أن تكون متحيزة؟
حظي التحيز في أنظمة الذكاء الاصطناعي مؤخراً باهتمام بحثي كبير، فهناك قلق كبير سواء لدى الباحثين في هذا المجال أو المشرعين أو حتى المستخدمين من أن تقوم أنظمة الذكاء الاصطناعي باتخاذ قرارات متحيزة ضد ما يعرف بالخصائص المحمية (Protected Attributes)، مثل: الجنس والعرق والعمر وغيرها.
أغلب هذا الاهتمام بدأ بعد تقرير أعده فريق في "برو بابليكا دوت كوم" (ProPublica.com) عام 2016 لتقييم أنظمة قضائية تستخدم في كثير من المحاكم الأميركية للتنبؤ بإمكانية ارتكاب المدان جرائم في المستقبل القريب بعد الإفراج المشروط عنه. وكانت النتائج حسب التقرير أن هذه الأنظمة تميل لإعطاء المدانين من ذوي البشرة السمراء درجة احتمالية أكبر لارتكاب جريمة أخرى في المستقبل مقارنة بالمدانين من ذوي البشرة البيضاء. وحسب التقرير، لم يكن ذلك يعكس الواقع بالضرورة.
من جهة أخرى، أوقفت شركة أمازون نظام توظيف داخلي لديها عام 2018 لأنه كان متحيزاً ضد المتقدمات من النساء على الوظائف التقنية، إذ كان يميل لإعطاء تقييم أعلى للمتقدمين من الرجال مقارنة بنظائرهم من النساء.
وهذان المثالان يوضحان الفكرة المراد عرضها هنا حول التحيز في أنظمة الذكاء الاصطناعي على أساس الجنس أو العرق. ولكن كيف يظهر مثل هذا التحيز في الآلة التي يفترض منها العمل بدقة وعدالة وبتجرد من المشاعر والعواطف؟ للإجابة عن هذا السؤال لا بُدّ أن نعرف كيف تعمل هذه الأنظمة.
إن الأنظمة التي ذكرناها هنا وغيرها الكثير من أنظمة الذكاء الاصطناعي تندرج تحت ما يعرف بنماذج التعلم الآلي (Machine Learning Models)؛ أي أن النظام ليس نظاماً مبرمجاً بأوامر محددة لاتخاذ القرار، بل يتم بناء هذه النماذج بتدريب النموذج على بيانات سابقة لنفس المشكلة المراد حلها، ويتم تحديد هذه البيانات عن طريق الجهة التي قامت ببناء النموذج. فمثلاً في نظام التوظيف في شركة أمازون، كان قد تم تدريب النموذج على بيانات توظيف سابقة لدى أمازون للعشر سنوات التي سبقت بناء النظام، أي أن نظام التوظيف الجديد قام بدراسة وتحليل بيانات وطرق التوظيف التي كانت تقوم بها الشركة وأخصائيو التوظيف فيها لمدة العشر سنوات التي سبقت بناء النموذج، ويحاول النموذج التدرب باستخراج الأنماط التي يمكن أن يكتشفها في هذه البيانات لمساعدته في اتخاذ القرارات المستقبلية.
للمزيد حول التحيز في أنظمة الذكاء الاصطناعي، تابع قراءة المقالة على موقعنا عبر هذا الرابط
7 طرق سيغير بها الذكاء الاصطناعي العلوم والتكنولوجيا النووية
على مدى العقد الماضي، تطور الذكاء الاصطناعي بسرعة وتزايدت قوته ليصبح قادراً على حل المشكلات الأكثر تعقيداً. يتم نشر الذكاء الاصطناعي في قطاعات متنوعة مثل التصنيع والنقل والتمويل والتعليم والرعاية الصحية. وفي الوقت نفسه، لديه القدرة على النهوض بالتطبيقات والعلوم والتكنولوجيا النووية. يمكن لتسخير قدرات الذكاء الاصطناعي في المجال النووي أن يساهم بشكل إيجابي في معالجة بعض التحديات الأكثر إلحاحاً اليوم، من الأمن الغذائي إلى تغير المناخ. وقد نشرت الوكالة الدولية للطاقة الذرية بعضاً من هذه التطبيقات:
1- صحة الإنسان
يمكن أن يساهم الذكاء الاصطناعي في مكافحة الأمراض. ويتم استخدامه حالياً بالفعل للمساعدة في تشخيص وعلاج السرطان من خلال عمليات تفسير الصور المحسنة وتحديد محيط الورم بدقة، الأمر الذي يتيح وضع خطط علاج أكثر دقة وتطوير علاجات إشعاعية تكيفية. وقد أطلقت الوكالة الدولية للطاقة الذرية مؤخراً مشروعاً بحثياً منسقاً في هذا المجال.
2- الغذاء والزراعة
يمكن لأدوات الذكاء الاصطناعي جنباً إلى جنب مع التكنولوجيات النووية أن تساعد في جعل الأنظمة الغذائية أكثر استدامة ومقاومة لتغير المناخ، كما تمكننا من التعامل مع أزمات الأمن الغذائي.
ينشر الخبراء أنظمة الذكاء الاصطناعي لمعالجة البيانات وتحليلها لزيادة غلة المحاصيل، وتقدير رطوبة التربة، وعلاج الأراضي الملوثة إشعاعياً، واكتشاف حوادث الغش الغذائي والتنبؤ بها بالإضافة إلى تحسين الري.
3- العلوم النووية وبحوث الاندماج
يلعب الذكاء الاصطناعي دوراً متزايد الأهمية في العلوم النووية. يستخدم الذكاء الاصطناعي في تحليل البيانات والنمذجة النظرية وتصميم التجارب، ما يساعد على تسريع الأبحاث في العديد من المجالات مثل تقييم البيانات النووية والذرية، ودفع الابتكار التكنولوجي.
كما تستفيد "أبحاث الاندماج" من تطبيق الذكاء الاصطناعي، بفضل قدرته على حل المشكلات الكبيرة والمعقدة، حيث يمكن للذكاء الاصطناعي المساعدة في إجراء التجارب والاكتشافات العلمية من خلال عمليات النمذجة والمحاكاة. وقد تم تضمين تطبيقات الذكاء الاصطناعي هذه في مشروع بحثي جديد مدته خمس سنوات أطلقته الوكالة الدولية للطاقة الذرية يهدف إلى تسريع البحث والتطوير في مجال الاندماج.
للمزيد من التطبيقات، تابع قراءة المقالة عبر هذا الرابط (إنجليزي)
