يمكن أن يصبح نظام GPT-2، الذي تم إنشاؤه وتطويره بواسطة Open AI والذي تم الكشف عنه الأسبوع الماضي، آلة تشبه الإنسان، كما يقول الباحث في OpenAI جيمس كوفنر. في دراسة نشرت في مجلة Science Advances، فحص الباحثون الوظائف التي لم تعد هناك حاجة إليها للعمال البشريين وحيث يمكن للآلات أداء نفس المهام التي يقوم بها البشر باستخدام مزيج من الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي. ووجدوا أنه بينما يمكن استبدال 20٪ فقط من هذه الوظائف بالذكاء الاصطناعي في المستقبل، إلا أنها مؤتمتة للغاية.
أولاً، هناك عدد من الطرق التي يتم من خلالها تنفيذ العمل، مثل استخدام رؤية الكمبيوتر والتعلم الآلي والذكاء الاصطناعي.
بينما توفر أدوات الذكاء الاصطناعي للشركات مجموعة من الميزات الجديدة، فإن استخدام الذكاء الاصطناعي يثير أيضًا أسئلة أخلاقية، لأن أنظمة الذكاء الاصطناعي، سواء كانت أفضل أو أسوأ، ستعزز ما تعلموه بالفعل. هذا يمثل مشكلة، لأن خوارزميات البيانات والتعلم الآلي التي تكمن وراء العديد من أدوات الذكاء الاصطناعي الأكثر تقدمًا تخضع لنفس الأحكام المسبقة مثل التدريب الذي تلقوه. ونتيجة لذلك، فإن أي احتمال لتشوهات التعلم الآلي أمر متأصل ويجب مراقبته، بغض النظر عن البيانات المستخدمة لتدريب برنامج الذكاء الاصطناعي.
إذا كنت ترغب في استخدام التعلم الآلي في أنظمة إنتاج الذكاء الاصطناعي الخاصة بك، يجب عليك دمج الجوانب الأخلاقية في قراراتك والسعي لتجنب التحيز. يعثرون ببساطة على البيانات ذات الصلة ويدخلونها في نظام التعلم الآلي، الذي يكتب بعد ذلك البرامج المطلوبة.
البرنامج 2.0، ولكن لن يشارك أي إنسان، كما هو الحال في التفاعل بين الإنسان والآلة أو استخدام الذكاء الاصطناعي في أنظمة الإنتاج.
أثار مقال كارباثي الكثير من الانتقادات من قبل الخبراء الذين يشكون في ما إذا كانت الطريقة التي نقوم بها الآن ستصبح بالية في أي وقت قريب. حتى إذا جعلنا الذكاء الاصطناعي عفا عليه الزمن، فإن المطورين البشريين سيكونون قادرين على استخدام إمكاناتهم لتقليل بعض المهام المتكررة والمستهلكة للوقت. يمكن لأدوات الأتمتة مع تقنية الذكاء الاصطناعي زيادة حجم ونوع المهام المنفذة.
أحد الأمثلة على ذلك برنامج RPA، وهو برنامج يقوم بأتمتة العديد من القواعد – مهام معالجة البيانات التي يقوم بها البشر بشكل تقليدي. إلى جانب التعلم الآلي وأدوات الذكاء الاصطناعي الناشئة، يمكنه أتمتة نسبة كبيرة من أماكن العمل في الشركات من خلال تمكين الروبوتات التكتيكية من تمرير الذكاء إلى الذكاء الاصطناعي والاستجابة لتغيرات العملية. التعلم العميق هو نوع من التعلم الآلي – يمكن تعلمه بسهولة على أنه أتمتة وتحليل تنبئي.
إن ترجمة اللغات والمجالات ذات الصلة في ازدياد منذ عقود، حيث يقوم باحثون من جامعة كاليفورنيا، بيركلي، وجامعات أخرى في الولايات المتحدة وحول العالم بإجراء البحوث. تم تصنيع العديد من هذه التطورات من قبل Alexa من Amazon و Siri من Apple، وعلى مدار العقود، تم تطوير التطبيقات التجارية بناءً على تلك المعرفة.
الفكرة الأساسية وراء النص الذي يتم إنشاؤه بواسطة الكمبيوتر هي معالجة اللغة الطبيعية، وهي تنطوي على تطوير خوارزميات تحلل وتقلد العمل المكتوب. تقريبا كل التقدم في NLP وقد تم تحقيق ذلك من خلال ترميز قواعد الهجاء والقواعد والنحو يدويًا. يقوم اللغويون الحاسوبيون بترجمة هذه القواعد إلى رموز برمجة يمكن لأجهزة الكمبيوتر استخدامها لمعالجة اللغة.
في العام الماضي، تصدرت برامج الكمبيوتر التي طورتها Google عناوين الصحف عندما تغلبت على Grandmaster Lee Se – وهو نموذج يحتذى به في لعبة اللوحة القديمة Go، والتي توصف بأنها اللعبة الأكثر تعقيدًا التي اخترعها البشر على الإطلاق. تقليديًا، كان أداء أجهزة الكمبيوتر ممتازًا في مهام الرياضيات، لكنهم نسوا الكتابة الأفضل – حتى الآن.
في العام الماضي، قام فريق من الباحثين في جامعة كاليفورنيا، مختبر علوم الكمبيوتر والذكاء الاصطناعي في بيركلي (CSAIL) بتحديث نظام الذكاء الاصطناعي، الذي يولد قصصًا وقصائد ومقالات واقعية، مدعيًا أنها الآن تقريبًا جيدة مثل المؤلفين البشريين . بالنظر إلى التعقيد، فإن فكرة أن آلة يمكنها كتابة رواية تبدو سخيفة.
كان مولد النص، الذي بنته شركة الأبحاث OpenAI، في الأصل يعتبر خطيرًا جدًا بحيث لا يمكن نشره على الملأ نظرًا لاحتمال إساءة استخدامه. ولكن الآن تم إصدار عادات جديدة يمكن استخدامها لإنشاء أخبار مزيفة والرسائل غير المرغوب فيها المسيئة على وسائل التواصل الاجتماعي.
واستخدمت صحيفة واشنطن بوست ذكاءً اصطناعيًا يُطلق عليه اسم هيليوغراف لكتابة مقالات حول البيانات من وزارة الصحة والخدمات الإنسانية الأمريكية (HHS). قام مراسلي RADAR (روبوتات البيانات)، الممول من مبادرة الأخبار الرقمية من Google، بتحويل تقرير إحصائي حكومي ضخم إلى مقال محلي باستخدام قوالب تم إنشاؤها من قبل صحفيين بشريين.
قد يبدو الأمر متناقضًا بعض الشيء، لكن Lemkau يشرح أن التكنولوجيا التي تنشئ وتراجع النسخ والعناوين الرئيسية تسمح للمسوقين بتطوير ومراجعة التكنولوجيا بدلاً من الاستفادة من الأحكام الواقعية والخبرة.
أداة الذكاء الاصطناعي الجديدة نسبيًا، والمعروفة أيضًا باسم برنامج الجيل الطبيعي للغات (NLG)، هي التكنولوجيا نفسها التي تساعد شركات الإعلام الكبيرة على إنتاج الأخبار المدعومة بالكمبيوتر – Abs، والمؤسسات من خلال البحث في قواعد بيانات منتجاتهم وفهم البيانات في تقاريرهم المكتوبة، تمامًا مثل Microsoft Excel يستخدم نفس البيانات لإنشاء رسومات. تقوم بإدخال حلول صارخة ناتجة عن الذكاء الاصطناعي والتي يمكن أن تمثل سردا مكملة بالأرقام والرسوم البيانية.
أخيرا نقول: هذا المقال بذاته كتبه الذكاء الاصطناعي.
المراجع:
- https://www.abc.net.au/news/2019-10-16/what-will-machine-learning-mean-for-writing-literature-and-jobs/11603920 0
- https://channels.theinnovationenterprise.com/articles/ai-generated-reports-are-the-write-stuff 1
- https://lionbridge.ai/articles/this-entire-article-was-written-by-an-ai-open-ai-gpt2/ 2
- https://www.newyorker.com/magazine/2019/10/14/can-a-machine-learn-to-write-for-the-new-yorker 3
- https://searchenterpriseai.techtarget.com/definition/AI-Artificial-Intelligence 4
- https://thefinancialbrand.com/87240/artificial-intelligence-ai-bank-credit-union-marketing-advertising-writing-content-robot-digital/ 5
- https://www.stxnext.com/blog/will-artificial-intelligence-replace-developers/ 6
- https://www.bbc.com/news/technology-49446729 7
مدونة نور الدين 