ضمانات الذكاء الاصطناعي وتقييم نماذج اللغات الكبيرة الموثوقة: بناء أنظمة ذكاء اصطناعي مسؤولة
مقدمة: الحاجة المتزايدة لضمانات الذكاء الاصطناعي
مع تزايد قدرات نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) ونطاق نشرها، يزداد خطر السلوك غير المقصود، والهلوسات، والمخرجات الضارة. وقد أدى الارتفاع الأخير في عمليات دمج الذكاء الاصطناعي في العالم الحقيقي عبر قطاعات الرعاية الصحية، والتمويل، والتعليم، والدفاع إلى زيادة الطلب على آليات السلامة القوية. وقد برزت ضمانات الذكاء الاصطناعي – وهي ضوابط تقنية وإجرائية تضمن التوافق مع القيم والسياسات البشرية – كمساحة تركيز أساسية. وقد أشار مؤشر ستانفورد للذكاء الاصطناعي لعام 2025 إلى زيادة بنسبة 56.4% في الحوادث المتعلقة بالذكاء الاصطناعي في عام 2024 – 233 حالة في المجموع – مما يبرز الحاجة الملحة لضمانات قوية. وفي الوقت نفسه، صنّف معهد مستقبل الحياة شركات الذكاء الاصطناعي الكبرى بشكل سيء فيما يتعلق بالتخطيط لسلامة الذكاء الاصطناعي العام، حيث لم تحصل أي شركة على تصنيف أعلى من C+.
ما هي ضمانات الذكاء الاصطناعي؟
تشير ضمانات الذكاء الاصطناعي إلى ضوابط السلامة على مستوى النظام مدمجة ضمن خط أنابيب الذكاء الاصطناعي. هذه ليست مجرد مرشحات للمخرجات، بل تشمل القرارات المعمارية، وآليات التغذية الراجعة، وقيود السياسات، والرصد في الوقت الفعلي. يمكن تصنيفها إلى:
- ضمانات ما قبل النشر: تدقيق مجموعات البيانات، واختبارات اختراق النموذج، وضبط السياسات الدقيق. على سبيل المثال، يتضمن Aegis 2.0 34,248 تفاعلًا مُعلّقًا عبر 21 فئة ذات صلة بالسلامة.
- ضمانات وقت التدريب: التعلم المعزز مع التغذية الراجعة البشرية (RLHF)، والخصوصية التفاضلية، وطبقات تخفيف التحيز. ومن الجدير بالذكر أن مجموعات البيانات المتداخلة يمكن أن تُنهي هذه الضمانات وتُمكّن عمليات الاختراق.
- ضمانات ما بعد النشر: تعديل المخرجات، والتقييم المستمر، والتحقق المعزز بالاسترجاع، وتوجيه الاحتياط. أظهر مقياس وحدة 42 لشهر يونيو 2025 ارتفاعًا في الإيجابيات الخاطئة في أدوات التعديل.
الذكاء الاصطناعي الموثوق: المبادئ والأركان
الذكاء الاصطناعي الموثوق ليس تقنية واحدة، بل هو مزيج من المبادئ الرئيسية:
- الصلابة: يجب أن يتصرف النموذج بشكل موثوق تحت التحول التوزيعي أو المدخلات المعادية.
- الشفافية: يجب أن يكون مسار التفكير قابلاً للتفسير للمستخدمين والمراجعين.
- المساءلة: يجب أن تكون هناك آليات لتتبع إجراءات النموذج وفشله.
- العدالة: يجب ألا تُخلّد المخرجات أو تُضخم التحيزات المجتمعية.
- حفظ الخصوصية: تعتبر تقنيات مثل التعلم الاتحادي والخصوصية التفاضلية أمرًا بالغ الأهمية.
وقد زاد التركيز التشريعي على حوكمة الذكاء الاصطناعي: في عام 2024 وحده، أصدرت الوكالات الأمريكية 59 لائحة تتعلق بالذكاء الاصطناعي عبر 75 دولة. وقد وضعت اليونسكو أيضًا مبادئ توجيهية أخلاقية عالمية.
تقييم نماذج اللغات الكبيرة: ما هو أبعد من الدقة
يتجاوز تقييم نماذج اللغات الكبيرة مقاييس الدقة التقليدية. وتشمل الأبعاد الرئيسية:
- الدقة: هل يُحدث النموذج هلوسات؟
- السُمّية والتحيز: هل المخرجات شاملة وغير ضارة؟
- التوافق: هل يتبع النموذج التعليمات بأمان؟
- القدرة على التوجيه: هل يمكن توجيهه بناءً على نية المستخدم؟
- الصلابة: إلى أي مدى يقاوم المطالبات المعادية؟
تقنيات التقييم:
- المقاييس الآلية: لا تزال تُستخدم BLEU وROUGE و perplexity ولكنها غير كافية بمفردها.
- التقييمات التي تتضمن البشر: تعليقات الخبراء للسلامة، والنبرة، والامتثال للسياسات.
- الاختبار المعاكس: استخدام تقنيات الاختراق لاختبار فعالية الضمانات.
- التقييم المعزز بالاسترجاع: التحقق من صحة الإجابات مقابل قواعد بيانات المعرفة الخارجية.
يتم اعتماد أدوات متعددة الأبعاد مثل HELM (التقييم الشامل لنماذج اللغات) و HolisticEval.
تصميم ضمانات في نماذج اللغات الكبيرة
يجب أن يبدأ دمج ضمانات الذكاء الاصطناعي في مرحلة التصميم. يتضمن النهج المنظم:
- طبقة الكشف عن النوايا: تصنيف الاستعلامات التي قد تكون غير آمنة.
- طبقة التوجيه: إعادة التوجيه إلى أنظمة التوليد المعززة بالاسترجاع (RAG) أو المراجعة البشرية.
- مرشحات ما بعد المعالجة: استخدام المصنّفات للكشف عن المحتوى الضار قبل الإخراج النهائي.
- حلقات التغذية الراجعة: تتضمن ملاحظات المستخدم وآليات الضبط الدقيق المستمرة.
توفر الأطر مفتوحة المصدر مثل Guardrails AI و RAIL واجهات برمجة تطبيقات معيارية لتجربة هذه المكونات.
تحديات سلامة نماذج اللغات الكبيرة وتقييمها
على الرغم من التطورات، لا تزال هناك عقبات رئيسية:
- غموض التقييم: يختلف تعريف الضرر أو التحيز عبر السياقات.
- التكيف مقابل التحكم: الكثير من القيود يقلل من الفائدة.
- توسيع نطاق التغذية الراجعة البشرية: ضمان الجودة لمليارات الأجيال ليس بالأمر الهين.
- الداخلية الغامضة للنماذج: لا تزال نماذج اللغات الكبيرة القائمة على المحولات إلى حد كبير عبارة عن صندوق أسود على الرغم من جهود القابلية للتفسير. وتُظهر الدراسات الحديثة أن الإفراط في تقييد الضمانات غالبًا ما يؤدي إلى ارتفاع الإيجابيات الخاطئة أو مخرجات غير قابلة للاستخدام.
خاتمة: نحو نشر ذكاء اصطناعي مسؤول
الضمانات ليست حلًا نهائيًا، بل هي شبكة أمان متطورة. يجب معالجة الذكاء الاصطناعي الموثوق كمشكلة على مستوى النظام، مع دمج الصلابة المعمارية، والتقييم المستمر، والرؤية المستقبلية الأخلاقية. مع اكتساب نماذج اللغات الكبيرة المزيد من الاستقلالية والتأثير، ستعمل استراتيجيات تقييم نماذج اللغات الكبيرة الاستباقية كضرورة أخلاقية وتقنية على حد سواء. يجب على المؤسسات التي تبني أو تنشر الذكاء الاصطناعي أن تعامل السلامة والموثوقية ليس كأفكار لاحقة، بل كأهداف تصميم مركزية. حينها فقط يمكن للذكاء الاصطناعي أن يتطور كشريك موثوق بدلاً من خطر غير متوقع.
(المصدر: MarkTechPost.com)
مواضيع مشابهة:
دليل برمجي خطوة بخطوة لدمج أدوات البحث والتوصية في الوقت الحقيقي من Dappier AI مع واجهة برمجة تطبيقات دردشة OpenAI
من إليزا إلى نمذجة المحادثة: تطور أنظمة وباراديغمات الذكاء الاصطناعي المحادثي
أداة Llama Prompt Ops: تحسين استجابات نماذج Llama بسهولة
هل يمكن الكشف الآلي عن الهلوسة في نماذج اللغات الكبيرة؟ دراسة نظرية وتطبيقية
اترك تعليقاً