10 أسباب تجعل أدوات الكشف بالذكاء الاصطناعي لم تعد موثوقة بعد الآن

تحدث ثورة الذكاء الاصطناعي في كل مكان، ويعلمنا التاريخ أن كل ما ينجح بشكل أفضل عادة ما يصبح هو القاعدة. قد يرغب بعض الأشخاص، مثل المعلمين والشركات، في إيقاف الذكاء الاصطناعي تمامًا، ولكن من الصعب حقًا القيام بذلك. ويرجع ذلك إلى وجود أدوات متاحة مجانًا، وعدم وجود قواعد صارمة، ومن الصعب فرض الحظر، خاصة عندما لا تكون أجهزة كشف الذكاء الاصطناعي موثوقة بدرجة كافية لاستخدامها في المواقف القانونية. إذن، ما هي أذكى طريقة للتعامل مع هذا الموقف؟

من المهم أن ندرك أن أدوات محاكاة الذكاء الاصطناعي التي تتحقق من المحتوى قد لا تؤدي بالضرورة إلى تصحيح الأمور. الشيء الأساسي الذي يجب تذكره هو عدم الثقة بهم تمامًا. بعد أخذ كل الأمور بعين الاعتبار، استخدم طرقًا بديلة للتحقق على افتراض أن مؤلف أفضل معهد للتسويق الرقمي في دلهي على دراية بالموضوع. على افتراض أنك غير متأكد، اسألهم أسئلة تتعلق بالمادة للتأكد مما إذا كانوا يعرفون حقًا ما يتحدثون عنه.

أدوات الكشف بالذكاء الاصطناعي تتمتع بدقة صفر

تجري هذه الأدوات فحصًا شاملاً للأوراق الأكاديمية جملةً بجملة، وتعيين الدرجات بناءً على مدى مشاركة الذكاء الاصطناعي في النص. ويُنظر إلى تنفيذها في الجامعات على أنه مفيد، ومن المحتمل أن يثني الطلاب عن اللجوء إلى مساعدة الذكاء الاصطناعي. ومع ذلك، فإن موثوقية هذه الأدوات لا ترقى إلى المستوى المثالي. تكمن المشكلة الأساسية في أدوات اكتشاف الذكاء الاصطناعي في ارتفاع معدلات النتائج الإيجابية الكاذبة.

وهذا يعني وجود ميل إلى الخطأ في تعريف المحتوى الذي كتبه الإنسان على أنه من إنتاج الذكاء الاصطناعي، حتى عندما لم يتم استخدام الذكاء الاصطناعي في إنشائه. تؤكد بعض شركات الكشف عن الذكاء الاصطناعي، مثل Turnitin، أن معدل النتائج الإيجابية الخاطئة منخفض بنسبة 4%. وعلى الرغم من الدقة العالية التي تشير إليها هذه النسبة، إلا أن الآثار المترتبة على ذلك كبيرة.

التحيز في بيانات التدريب

تتعلم نماذج الذكاء الاصطناعي من البيانات، وإذا كانت بيانات التدريب متحيزة، فقد يرث النموذج تلك التحيزات. وقد يؤدي ذلك إلى تنبؤات غير دقيقة، خاصة بالنسبة للمجموعات الممثلة تمثيلا ناقصا. وعندما تتعلم هذه الأدوات من مجموعات البيانات التي تعكس التحيزات أو الاختلالات المجتمعية، فإنها يمكن أن تؤدي إلى إدامة هذه التحيزات وتضخيمها.

ويمكن أن يؤدي هذا التحيز إلى نتائج غير عادلة وتمييزية، خاصة بالنسبة للمجموعات الممثلة تمثيلا ناقصا. يعد التعرف على مثل هذه التحيزات والتخفيف منها أمرًا بالغ الأهمية لضمان النشر الأخلاقي والعادل لأنظمة الذكاء الاصطناعي عبر مجموعات سكانية وحالات استخدام متنوعة.

الهجمات العدائية

يمكن أن تكون أنظمة الذكاء الاصطناعي عرضة للهجمات العدائية، حيث يمكن أن تؤدي التغييرات الصغيرة المصممة بعناية في البيانات المدخلة إلى ارتكاب النموذج لأخطاء كبيرة. تستغل الهجمات العدائية نقاط الضعف في أنظمة الذكاء الاصطناعي عن طريق إجراء تعديلات غير محسوسة على البيانات المدخلة. هذه التغييرات الطفيفة، والتي غالبًا ما تكون غير قابلة للاكتشاف للبشر، يمكن أن تضلل النموذج وتدفعه إلى ارتكاب أخطاء كبيرة.

على سبيل المثال، يمكن أن تؤدي إضافة ضوضاء أو اضطرابات مصممة بعناية إلى صورة ما إلى قيام الذكاء الاصطناعي للتعرف على الصورة بإساءة تصنيف الكائن الذي يراه. تسلط الهجمات العدائية الضوء على حساسية النموذج تجاه التعديلات الدقيقة، مما يشكل تحديًا في نشر أنظمة الذكاء الاصطناعي، خاصة في التطبيقات ذات الأهمية الأمنية، لأنها قد لا تتحمل بشكل موثوق عمليات التلاعب التي تهدف إلى خداع دقتها أو المساس بها.

عدم وجود التنوع في اختبار البيانات

إذا كانت بيانات الاختبار المستخدمة لتقييم أداء النموذج لا تعكس تنوع سيناريوهات العالم الحقيقي. قد لا يعمم النموذج جيدًا على المواقف الجديدة غير المرئية. إذا كانت البيانات المستخدمة لتقييم هذه الأدوات لا تمثل بشكل كاف السيناريوهات المتنوعة التي تمت مواجهتها في العالم الحقيقي، فقد يواجه النموذج صعوبة في التعميم بشكل فعال.

يمكن أن يؤدي هذا إلى تنبؤات غير دقيقة في المواقف الجديدة، حيث ربما لم يواجه نظام الذكاء الاصطناعي سياقات متنوعة أثناء تدريبه، مما يعيق قدرته على الأداء بشكل موثوق عبر مجموعة واسعة من السيناريوهات والظروف.

فهم محدود للسياق

قد تواجه نماذج الذكاء الاصطناعي صعوبة في فهم السياق والفروق الدقيقة، مما يؤدي إلى سوء تفسير المواقف المعقدة أو السخرية، خاصة في مهام معالجة اللغة الطبيعية. قد تواجه هذه الأدوات صعوبة في فهم تعقيدات السياق والفروق الدقيقة في التواصل البشري. في معالجة اللغة الطبيعية، قد تسيء النماذج تفسير السخرية أو تفشل في فهم السيناريوهات المعقدة بدقة.

ينشأ هذا القيد من الصعوبة المتأصلة في آلات التدريس في فهم الجوانب الدقيقة للغة البشرية والتي تعتمد في كثير من الأحيان على الثقافة، مما يجعل من الأهمية بمكان الاعتراف باحتمال سوء التفسير ونقص الوعي السياقي في أنظمة الذكاء الاصطناعي.

مشهد التهديد الديناميكي والمتطور

إن التطور السريع للتكتيكات التي تستخدمها الجهات الخبيثة يمكن أن يفوق قدرة أدوات الكشف عن الذكاء الاصطناعي على التكيف، مما يجعلها أقل فعالية في تحديد التهديدات الجديدة والمتطورة. مع تغير مشهد التهديدات باستمرار، تظهر تقنيات جديدة ومتطورة، مما يشكل تحديًا لقدرة هذه الأدوات على مواكبة التغيير.

قد تواجه الأدوات صعوبة في تحديد التهديدات الجديدة والتخفيف من حدتها على الفور، مما يؤدي إلى فجوة محتملة في فعاليتها. يعد البحث والتحديثات المستمرة أمرًا ضروريًا لتعزيز قدرات الأدوات ومعالجة الطبيعة المتطورة للتهديدات السيبرانية من أجل الحفاظ على موثوقيتها وأهميتها في سيناريوهات العالم الحقيقي.

الاعتماد المفرط على التعرف على الأنماط

غالبًا ما تعتمد نماذج الذكاء الاصطناعي على التعرف على الأنماط، وإذا تغيرت الأنماط الموجودة في البيانات، فقد يصبح النموذج أقل دقة. وهذا يمثل تحديًا خاصًا في البيئات الديناميكية. مع تطور أنماط البيانات باستمرار، خاصة في البيئات الديناميكية، قد تواجه النماذج صعوبة في التكيف بسرعة.

إذا تغيرت أنماط البيانات، فإن فعالية النموذج تتضاءل، مما يؤدي إلى عدم الدقة في التنبؤات. ويشكل هذا القيد عقبة كبيرة، لا سيما في المناطق التي تخضع فيها ظروف العالم الحقيقي لتغيرات متكررة، مما يتطلب تحديثات مستمرة للنموذج للحفاظ على الموثوقية.

تسمم البيانات

إذا تمكن المهاجمون من معالجة بيانات التدريب، فقد يقومون بإدخال تغييرات طفيفة من شأنها أن تهدد سلامة النموذج وتتسبب في تقديم تنبؤات غير صحيحة. ومن خلال حقن معلومات مضللة بشكل استراتيجي أثناء مرحلة التدريب، يمكن للمهاجمين التأثير على نموذج الذكاء الاصطناعي لإجراء تنبؤات غير صحيحة أو إظهار سلوك متحيز.

وهذا يقوض موثوقية النظام، لأنه يتعلم من البيانات الفاسدة، مما قد يؤدي إلى نتائج غير دقيقة ويقلل من فعالية الأداة في الكشف الدقيق عن سيناريوهات العالم الحقيقي والاستجابة لها. يعد منع هجمات تسميم البيانات واكتشافها أمرًا بالغ الأهمية للحفاظ على مصداقية أدوات اكتشاف الذكاء الاصطناعي.

الإفراط في الإيجابيات أو السلبيات الكاذبة

قد تنتج أدوات الكشف بالذكاء الاصطناعي نتائج إيجابية كاذبة (وضع علامة على عدم وجود تهديدات) أو نتائج سلبية كاذبة (الفشل في اكتشاف التهديدات الفعلية)، مما يؤثر على موثوقية الأداة ومصداقيتها. يمكن أن تؤدي النتائج الإيجابية الكاذبة العالية إلى تنبيهات غير ضرورية وإهدار الموارد، في حين تشكل النتائج السلبية الكاذبة مخاطر جسيمة من خلال السماح للتهديدات الحقيقية بالمرور دون أن يلاحظها أحد.

يعد تحقيق التوازن الصحيح أمرًا بالغ الأهمية لموثوقية الأداة، حيث قد يؤدي عدم التوازن إلى تآكل ثقة المستخدم وإعاقة التخفيف الفعال للتهديدات. يتطلب تحقيق الدقة المثلى تحسينًا وتعديلًا مستمرًا لتقليل كلا النوعين من الأخطاء في عملية الكشف.

عدم القدرة على التفسير

تعمل العديد من النماذج القائمة على الذكاء الاصطناعي، وخاصة نماذج التعلم العميق، كعناصر سرية معقدة، مما يجعلها تحاول فهم التفكير الكامن وراء اختياراتها. يمكن أن يؤدي غياب إمكانية التفسير إلى تقليل الثقة في موثوقية الجهاز. تعمل العديد من النماذج، وخاصة نماذج التعلم العميق، كعناصر سرية محيرة للعقل، مما يجعل من الصعب على الأشخاص اكتشاف الأسباب الكامنة وراء اختياراتهم.

يمكن أن يؤدي هذا النقص في الشفافية إلى انخفاض الثقة في موثوقية أدوات الكشف بالذكاء الاصطناعي، حيث قد لا يتمكن المستخدمون من فهم كيفية وسبب إجراء تنبؤ أو تصنيف معين. تعد قابلية الشرح أمرًا بالغ الأهمية لضمان المساءلة، وفهم التحيزات المحتملة، واكتساب ثقة المستخدم، خاصة في التطبيقات الحساسة مثل المجالات القانونية أو الطبية أو الأمنية.

خاتمة

مع تزايد شعبية المحتوى الذي تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي (AI)، هناك أدوات تدعي تحديد ما إذا كان الإنسان أو الذكاء الاصطناعي قد كتب شيئًا ما. لكن في الوقت الحالي، لم تتمكن أفضل شركة تسويق رقمي في دلهي من العثور على أداة تحدد بدقة المحتوى الذي ينشئه الذكاء الاصطناعي والمحتوى المكتوب بواسطة الإنسان. إنها مثل المنافسة بين إنشاء محتوى الذكاء الاصطناعي والأدوات التي تحاول اكتشافه. في الوقت الحالي، تكافح الأدوات من أجل مواكبة ذلك لأن مولدات محتوى الذكاء الاصطناعي، مثل GPT-3 وGPT-4، تستمر في التحسن باستخدام الخوارزميات الجديدة والمحسنة.