كيف يكذب الذكاء الاصطناعي بسهولة ولماذا؟

مدار الساعة -في عصر الثورة التقنية وثروة المعلومات الرقمية، أصبح الذكاء الاصطناعي أداة أساسية في حياتنا اليومية، ومع هذا التقدم الهائل، يواجه المستخدمون خطر الحصول على معلومات مضللة أو خاطئة، وهو أمر يدركه الباحثون تماماً

وعلى الرغم من فاعلية وأهية الذكاء الاصطناعي، إلا أنه يعتمد على بيانات ضخمة قد تحتوي أخطاء وتحيزات، فيعيد إنتاجها بشكل مقنع. هذا يعرّض المستخدمين لمعلومات مضللة ويستدعي أدوات تحقق وانتقاد أكبر، ولذلك يجب توخي الحذر، وتعزيز مهارات التحقق من المعلومات، والالتزام بالضوابط الأخلاقية عند استخدام الذكاء الاصطناعي لتقليل احتمالية نشر محتوى مضلل.

كيف يكذب الذكاء الاصطناعي بسهولة؟

الاعتماد على البيانات الضخمة

أنظمة AI تتعلم من كميات هائلة من النصوص على الإنترنت، والتي قد تحتوي على أخطاء أو تحيزات. نتيجة لذلك، قد يكرر النظام هذه الأخطاء بطريقة مقنعة حتى لو كانت غير صحيحة.

غياب الفهم البشري العميق

النماذج تعتمد على الأنماط اللغوية والاحتمالات الإحصائية، وليست على فهم المعنى الحقيقي للنص أو السؤال. هذا يجعلها تولد إجابات تبدو منطقية لكنها زائفة.

التوليد المقنع

بعض النماذج تقدم إجابات واثقة جدًا، مما يجعل المستخدم يصدقها بسهولة. الشكل المقنع للإجابة لا يعني صحتها.

غياب آليات التحقق الذاتي للحقائق

معظم الأنظمة لا تتحقق من صحة المعلومات قبل تقديمها، مما يزيد احتمال إنتاج معلومات مضللة أو خاطئة.

لماذا يحدث هذا؟

طبيعة التدريب: النموذج يتعلم من الإنترنت، ومصادره قد تكون غير دقيقة أو متحيزة.

حدود التكنولوجيا: الذكاء الاصطناعي لا يملك وعيًا أو عقلًا، فهو يعتمد على الخوارزميات لحساب الأنسب للإجابة.

توقعات المستخدم: المستخدم قد يصدق الإجابة بسبب طريقة عرضها، لا لكونها صحيحة.

الكذب الاصطناعي

وعلى الرغم من دقة وسرعة الذكاء الاصطناعي في توليد المعلومات، إلا أنه قد يقدم محتوى غير صحيح أحياناً، فهو قادر على اختلاق أسماء، تواريخ، أرقام، واقتباسات تبدو واقعية، بالإضافة إلى تقديم تفسيرات مضللة. هذه الأخطاء تُعرف بـ"الكذب الاصطناعي"، وتشكل تحدياً في التحقق من صحة المعلومات.

أمثلة حقيقية لكذب الذكاء الاصطناعي

t1.tأسماء وهمية: إنشاء كُتاب أو شخصيات غير موجودة.

t2.tتواريخ خاطئة: دمج أحداث مختلفة وإعطاء تواريخ غير دقيقة.

t3.tأرقام وإحصائيات مزيفة: أرقام تبدو واقعية لكنها مجرد تقديرات.

t4.tاقتباسات وهمية: اقتباسات مقنعة لكنها لم تُقَل حرفيًا.

t5.tتفسير خاطئ للمعاني: إعطاء تفسيرات منطقية لغويًا لكنها غير صحيحة تقنيًا.

الذكاء الاصطناعي أداة قوية وواعدة، لكنه ليست معصومة من الخطأ. القيود المتأصلة (inherent) في هذه الأنظمة تجعلها عرضة لإنتاج معلومات مضللة حتى لو كانت تبدو دقيقة. الحل هو وعي المستخدم بهذه المخاطر، التحقق من المعلومات من مصادر موثوقة، والاعتماد على الذكاء الاصطناعي كأداة مساعدة وليس كمصدر نهائي للحقيقة.