تحقق من جميع الجلسات عند الطلب من قمة الأمن الذكي هنا.
إن هجمة ChatGPT وأخبار الذكاء الاصطناعي المولدة ليست بالضرورة مفيدة لصانعي القرار في الشركات اليوم.
تشير الدلائل المبكرة إلى أن المحادثات مع نموذج اللغة المدربة لـ OpenAI يمكن أن تأخذ بعض المسارات الغريبة. ومع ذلك ، يحتاج المبتكرون إلى الاهتمام بحالات استخدام تقنية الذكاء الاصطناعي هذه واستكشافها والتحقيق فيها.
هذه هي كلمة روان كوران ، المحلل في شركة Forrester Research. في حين أن الحجم الكبير لمجموعات البيانات التوليدية للذكاء الاصطناعي يجلب تعقيدًا جديدًا ، فإن القواعد الأساسية نفسها التي تبدو بالفعل دليلًا لحوكمة الذكاء الاصطناعي لا يزال من المحتمل تطبيقها ، وفقًا لكوران ، الذي شارك مؤخرًا في كتابة تقرير مع زملائه من محللي شركة Forrester حول الذكاء الاصطناعي التوليدي والمؤسسة. واقترح أن التعلم والتجريب هو الوقت المستغرق بشكل جيد.
التجريب والإثارة – والحذر
في حين أنه ليس من السهل حتى الآن استكشاف حالات الاستخدام الواسعة المحتملة للذكاء الاصطناعي بشكل نقدي ، فإن التقليل من أهمية التكنولوجيا سيكون خطأً ، كما قال كوران لموقع VentureBeat. يشجع Forrester الناس على تبني التجربة والإثارة في هذه المساحة ، كما قال ، ولكن للقيام بذلك مع العلم أن ما تقوم ببنائه سيبدو على الأرجح مختلفًا تمامًا عن ChatGPT وإخوانه كما رأينا اليوم.
حدث
قمة أمنية ذكية عند الطلب
تعرف على الدور الحاسم للذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة في الأمن السيبراني ودراسات الحالة الخاصة بالصناعة. شاهد الجلسات عند الطلب اليوم.
مشاهدة هنا
>> تابع تغطية الذكاء الاصطناعي التوليدية المستمرة من VentureBeat <
وقال: “الشيء المهم بالنسبة للقادة – سواء كان ذلك على المستوى C أو نقرتين لأسفل – هو اتباع نهج استقصائي للغاية ومتشكك ومثير للتساؤل في اعتماد الذكاء الاصطناعي التوليدي”.
يُظهر الذكاء الاصطناعي التوليدي الوعد لإنشاء المحتوى وتلخيصه على كل من الجانب النصي وتوليد الصور. في تقدير Forrester ، يمكن أن يؤدي ذلك إلى تعزيز التعاون داخل المنظمات. يمكن أن تبدأ في كتابة التعليمات البرمجية ودعم البحث حول مخططات البرمجة المختلفة.
ومع ذلك ، كما هو مذكور في تقرير Forrester’s Generative AI Prompts الإنتاجية ، والخيال ، والابتكار في المؤسسة: “يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي أن يخطئ بشكل فظيع وهناك الكثير لا نعرفه حتى الآن حول كيفية أداء نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية على نطاق واسع.”
ماذا يوجد داخل الصندوق؟
تشير بعض التجارب المبكرة أيضًا إلى أن مجموعات البيانات واسعة النطاق لهذه النماذج يمكن أن تأخذ التحيز غير المرغوب فيه إلى مستويات جديدة.
لطالما كان الذكاء الاصطناعي كصندوق أسود – صندوق ينتج عنه نتائج غير قابلة للتفسير – مصدر قلق للمديرين التنفيذيين والتقنيين والمجتمع بشكل عام. سأل VentureBeat شركة Curran عما إذا كان الذكاء الاصطناعي التوليدي قد تجاوز مشكلات الصندوق الأسود بأي شكل من الأشكال.
أجاب: “لا إطلاقا”. “ما زلنا نواجه نفس المشكلات المتعلقة بجودة البيانات والتحيز والتأكد من أن هذه النماذج تعمل بطريقة مقبولة. أحد التحديات الحالية التي يواجهونها هو أنه عندما نتحدث عن نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) ، فإنها تشبه إلى حد كبير الصناديق السوداء من نواح كثيرة “.
ومع ذلك ، يتم القيام بالكثير من العمل لتحديد ما يحدث داخل LLMs. لكن كوران قال إن حقيقة عدم وجود صورة واضحة لعملهم الداخلي لا ينبغي أن تكون رادعًا للتجارب الحذرة. وبالنسبة للكثيرين ، ستكون التجربة مألوفة.
قال: “لقد استخدمنا الشبكات العصبية في مجموعة متنوعة من حالات الاستخدام المختلفة لسنوات ، ولا يزال فهم ما تفعله الشبكة العصبية صعبًا للغاية”. “النماذج اللغوية الكبيرة عبارة عن صندوق أسود ، ولكن يجب أن يوجهنا كيفية تطبيقها ، ولا تجعلنا ننسحب منها تمامًا.”
لكن هناك بعض الاختلافات أيضًا. لا تعتبر LLM نفسها مجرد صندوق أسود للمشاهد ، وكذلك مجموعات البيانات التي تعمل عليها. والكبير يعني كبير.
قال كوران: “الحجم الكبير للنماذج يجعل من الصعب جدًا إجراء مراجعة كاملة في غضون فترة زمنية معقولة وبتكلفة معقولة”.
وزن التوليدية AI
بالنظر إلى المستقبل ، فإن الأمر متروك لصناع القرار في المؤسسة لتمييز ما هو معقول وقابل للتنفيذ مع نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية على غرار ChatGTP. نصح كوران بأن الفشل في فهم مزاياها وعيوبها قد يكون خطأً مكلفًا.
يشمل المحترفون إنتاجية مطور محسّنة ومجموعات اختبار أكثر شمولاً لتقوية الأمان وتوسيع نطاق التعبير الإبداعي البشري. تشمل السلبيات الميل نحو التحيز ، والضعف أمام الهجمات الأمنية ، ونزع سلاح السلوك الشبيه بالبشر ، والتكاليف الباهظة.
قال كوران إنه من المهم النظر إلى هذه الابتكارات كأدوات مؤسسية. قال إنه لا توجد أداة مؤسسية تحل كل مشكلة للجميع. “إن اتباع نهج كهذا في إنشاء ذكاء اصطناعي سينتهي بخيبة أمل” ، هكذا قال.
ستحتاج كل منظمة إلى دراسة الحالات حيث يمكنهم الاستفادة من نقاط القوة في الأدوات الجديدة في مؤسستهم. قال كوران ، في البداية ، قد يشمل ذلك فكرة المحتوى وتلخيصه.
مهمة VentureBeat هو أن تكون ساحة المدينة الرقمية لصناع القرار التقنيين لاكتساب المعرفة حول تكنولوجيا المؤسسات التحويلية والمعاملات. اكتشف إحاطاتنا.
