عندما اكتشف براين هود أن «تشات جي بي تي» نسب إليه ماضياً إجرامياً، وجد هذا السياسي الأسترالي نفسه في مواجهة معضلة ينكبّ المهندسون جاهدين على محاولة حلّها، وتتمثل في كيفية تعليم الذكاء محوَ الأخطاء. 

فالخيار القانوني المتمثل في تلويح براين هود في أبريل الفائت برفع دعوى تشهير على شركة «أوبن إيه آي» (منشئة «تشات جبي بي تي» لا يبدو حلاً مناسباً. كذلك لا يكمن الحلّ في إعادة ضبط معايير الذكاء الصناعي بالكامل، إذ إن تدريب النموذج مجدداً يستغرق وطناً طويلاً وهو مكلف جداً، وفقا لوكالة «فرانس برس».

ويرى المختصون أن مسألة «إلغاء التعلّم» أي جعل الذكاء الصناعي ينسى بعض ما تلقّنه، ستكون بالغة الأهمية في السنوات المقبلة، وخصوصاً في ضوء التشريعات الأوروبية لحماية البيانات.

وتؤكد أستاذة علوم المعلومات في جامعة «آر إم آي تي» في ملبورن ليسا غيفن أن «القدرة على محو البيانات الموجودة في قواعد بيانات التعلّم هي موضوع مهم جداً». لكنها ترى أن جهداً كبيراً لا يزال مطلوباً في هذا المجال نظرا إلى النقص الحالي في المعرفة في شأن كيفية عمل الذكاء الصناعي.

- «غوغل» تستعد لإطلاق برنامجها الجديد للذكاء الصناعي «جيميناي»
- «يوتيوب» تطلق أداة جديدة تتيح استنساخ الأصوات بالذكاء الصناعي
- دراسة: افتقار نماذج الذكاء الصناعي إلى «الشفافية»

ففي ظل الكم الهائل من البيانات التي يُدرَّب الذكاء الصناعي عليها، يسعى المهندسون إلى حلول تتيح تحديداً أكبر، بحيث تُزال المعلومات الخاطئة من مجال معرفة أنظمة الذكاء الصناعي بغية وقف انتشارها.

واكتسب الموضوع زخما خلال السنوات الثلاث أو الأربع الأخيرة، على ما يوضح لوكالة «فرانس برس» الباحث الخبير في هذا المجال مقداد كرمانجي من جامعة وارويك البريطانية.

وعملت «غوغل ديب مايند» المتخصصة في الذكاء الصناعي على معالجة هذه المشكلة، إذ نشر خبراء من الشركة الأميركية الشهر المنصرم مع كورمانجي، خوارزمية مخصصة لمحو البيانات في نماذج لغوية مهمة، كنموذجَي «تشات جي بي تي» و«بارد».

تصحيح بعض التحيزات
وانكبّ أكثر من ألف خبير شاركوا في مسابقة أطلقتها الشركة الأميركية على العمل ما بين يوليو وسبتمبر لتحسين أساليب «إلغاء تعلّم» الذكاء الصناعي.

وتتمثل الطريقة المستخدمة المشابهة لما توصلت إليه أبحاث أخرى في هذا المجال، في إدخال خوارزمية تأمر الذكاء الصناعي بعدم أخذ بعض المعلومات المكتسبة في الاعتبار، ولا تتضمن تعديل قاعدة البيانات. 

ويؤكد مقداد كرمانجي أن هذه العملية يمكن أن تكون «أداة مهمة جداً» لتمكين أدوات البحث من الاستجابة مثلاً لطلبات الحذف، عملاً بقواعد حماية البيانات الشخصية.

ويؤكد أن الخوارزمية التي تم التوصل إليها أثبتت فاعليتها أيضاً في إزالة المحتوى المحميّ بموجب حقوق المؤلف أو في تصحيح بعض التحيزات.

لكنّ آخرين كمسؤول الذكاء الصناعي في «ميتا» (فيسبوك وإنستغرام) يانّ لوكان، يبدون أقل اقتناعاً بهذه الفاعلية، الذي يوضح أنه لا يقول إن هذه الخوارزمية «غير مجدية أو غير مثيرة للاهتمام أو سيئة»، بل يرى أن «ثمة أولويات أخرى».

ويعتبر أستاذ الذكاء الصناعي في جامعة إدنبره مايكل روفاتسوس أن «الحل التقني ليس الحل الناجع».

ويشرح أن  «إلغاء التعلم» لن يتيح طرح أسئلة أوسع، ككيفية جمع البيانات، ومن المستفيد منها، أو من يجب أن يكون مسؤولا عن الضرر الذي يسببه الذكاء الصناعي.

ومع أن قضية براين هود عولجت، من دون تفسير، بعدما حظيت باهتمام إعلامي واسع أثمرَ تصحيح البيانات التي تعالجها «تشات جي بي تي»، فإنه يعتبر أن الأساليب التي ينبغي استخدامها في الوقت الراهن يجب أن تبقى يدوية.

ويقول الرجل الأسترالي «ينبغي أن يتحقق المستخدمون من كل شيء، في الحالات التي تعطي فيها روبوتات الدردشة معلومات خاطئة».