ظهرت مؤخرًا مزاعم تشير إلى أن النماذج اللغوية التوليدية، المعروفة بالذكاء الاصطناعي المحادث، قد تتعرض لما يشبه «تراجع الإدراك في الذكاء الاصطناعي» أو انخفاض القدرات مع مرور الوقت. فهل تمتلك هذه النماذج ظاهرة شبيهة بالشيخوخة البشرية؟

محتويات المقالة:

• مقدمة
• فهم المصطلح: تراجع ذهني بشري أم تشبيه مضلل؟
• كيف قد ينخفض أداء النموذج؟
• الخلاصة: حقيقة التراجع أم مبالغة صحفية؟
• الأسئلة الشائعة

مقدمة

في الآونة الأخيرة، ظهرت مقالات تتحدث عن مفهوم غريب: هل يمكن أن “تشيخ” نماذج الذكاء الاصطناعي أو تعاني من تراجع في قدراتها مع مرور الوقت؟ هذا المفهوم يثير تساؤلات عميقة حول طبيعة هذه النماذج وكيفية عملها.

فهم المصطلح: تراجع ذهني بشري أم تشبيه مضلل؟

عندما نتحدث عن «التراجع الذهني» لدى البشر، فإننا نشير إلى انخفاض تدريجي في القدرات المعرفية مثل الذاكرة والتركيز والاستيعاب، وغالبًا ما يكون مرتبطًا بتقدم العمر أو أمراض مثل الزهايمر. لكن ربط هذا المفهوم بالذكاء الاصطناعي يستند إلى فكرة أن النماذج اللغوية قد «تشيخ» تدريجيًا مع مرور الوقت، فتصبح أقل دقة في الاستجابة أو تعاني من تراجع في قدرات الحساب والتحليل.

يؤكد خبراء الذكاء الاصطناعي أن هذا التشبيه مضلل، فالنموذج اللغوي ليس كائنًا بيولوجيًا ينمو ويشيخ. بل هو خوارزمية حسابية، يجري تحديثها أو إعادة تدريبها بنسخ جديدة. وحينما نقارن نموذجًا قديمًا (الإصدار 1.0) بنموذج أحدث (الإصدار 2.0)، نرى غالبًا أن النموذج الأقدم أقل كفاءة، لكن ذلك لا يعني أنه «تناقص» في قدراته بل أنه كان أقل تطورًا من الأساس.

كيف قد ينخفض أداء النموذج؟

رغم دحض فكرة «التقدم بالعمر» للذكاء الاصطناعي، يمكن للنموذج أن يتراجع أداؤه لأسباب تقنية. مثلًا، إذا قررت الشركة المطوّرة تزويد النموذج ببيانات إضافية غير موثوقة، أو إجراء تعديلات تسببت في حذف معلومات مهمة أو تعطيل بعض الأنماط الحسابية. وقد تظهر مشكلة أخرى لدى النماذج المفتوحة التي يعاد تدريبها على بيانات «اصطناعية» سبق أن ولّدتها نماذج أخرى، ما قد يسبب ما يُعرف بانهيار النموذج أو تآكل جودته بمرور الوقت.

من جهة أخرى، توجد حالات قد ترغب فيها الجهات المطوّرة بالالتزام بقوانين حذف بيانات معينة أو طلبات مستخدمين يريدون إزالة معلومات شخصية، ما يؤدي أحيانًا إلى حذف جزء مفيد من البيانات يضر بدقة الاستجابات. في هذه السيناريوهات، يبدو وكأن النموذج «فقد» بعض قدراته مع مرور التحديثات، لكنه في الواقع نتيجة قرارات بشرية مرتبطة بسياسة بيانات أو تحديثات تقنية وليست عملية بيولوجية طبيعية.

الخلاصة: حقيقة التراجع أم مبالغة صحفية؟

في النهاية، يبدو أن استخدام مصطلح تراجع الإدراك في الذكاء الاصطناعي عند وصف أداء النماذج اللغوية هو نوع من الإسقاط البشري على نظام برمجي. فالذكاء الاصطناعي لا يشيخ مثل الإنسان، بل قد يتحسن أو يتدهور حسب منهجيات إعادة التدريب وجودة البيانات المضافة أو المحذوفة. حين تقرأ عنوانًا لافتًا يشير إلى «خرف رقمي» أو تراجع الإدراك في الذكاء الاصطناعي في الذكاء الاصطناعي، من الضروري فهم السياق التقني قبل الاستنتاج.

في حال ثمة طفرات أو تحديثات تؤدي إلى هبوط في أداء النموذج، فإن الحل عادة يكمن في إعادة التغذية ببيانات ذات جودة أعلى أو إصلاح الأخطاء في الخوارزميات. ومن هنا، يظهر الدور الحيوي للباحثين والمختبرات في ضمان التطوير السليم لهذه النماذج. طالما فهمنا أن هذه النماذج هي مجرد خوارزميات قابلة للتحسين أو الإفساد، لن نقع في فخ إضفاء صفات بشرية عليها بشكل مبالغ فيه.

الأسئلة الشائعة

1. ما المقصود بفكرة «التراجع الذهني» في النماذج اللغوية؟
زعم يشير إلى أن قدرات النماذج قد تنخفض مع مرور الوقت، على غرار شيخوخة البشر، وهو تشبيه غير دقيق.

2. هل يمكن فعلًا أن يتدهور أداء الذكاء الاصطناعي؟
نعم، قد يضعف أداؤه بسبب بيانات تدريب سيئة أو إجراءات حذف خاطئة، لكن هذا ليس مرتبطًا بالتقدم في العمر.

3. ما دور البيانات الاصطناعية في هذا التراجع؟
إذا أعيد تدريب النموذج على بيانات سبق أن ولّدها، قد يحدث انهيار تدريجي في دقة التنبؤات أو ما يُعرف بتآكل الجودة.

4. كيف يختلف إصدار جديد من نموذج قديم؟
عادة ما يُعاد بناء الإصدار الجديد من الصفر مع تحسينات، لذا لا يمثل «تقدمًا عمريًا» بل تحديثًا شاملًا.

5. هل يساهم البشر في تراجع أداء النماذج؟
نعم، قرارات مثل حذف البيانات أو دمجها بشكل خاطئ تؤثر في دقة النموذج، ما قد يوحي بتراجعه.

6. هل يشكل هذا الأمر خطرًا على مستقبل الذكاء الاصطناعي؟
ليس بالضرورة، فإصلاح الخوارزميات واستراتيجيات التدريب يمكنه معالجة أي تراجع في الأداء.

7. كيف نتجنب تضخيم المسألة إعلاميًا؟
بفهم أن هذه النماذج تحكمها آليات حسابية، ولا تعاني من تقدم بيولوجي في العمر، لذا يلزم دراسة كل حالة تقنيًا.