تابع قناة عكاظ على الواتساب
أصبح «الذكاء الاصطناعي» نظاماً توليدياً للمعرفة، قادراً على إنتاج النصوص وتحليل البيانات والإجابة على الاستفهامات، ولكن أدواته أنتجت معلومات مُضلِّلة وتفسيرات ليست صحيحة أو غير موجودة وبيانات لا أساس لها من الواقع، ومع ذلك تقدّمها بثقة عالية وكأنها معلومات دقيقة وموثقة.
من هنا؛ تأتي الضرورة الملحة للوعي بمخاطر تلك الأدوات وحدودها، خصوصاً أن التقنية مهما بلغت من التطور تبقى أداة مساعدة، بينما تبقى مسؤولية التحقّق والحكم واتخاذ القرار مسؤولية بشرية لا غنى عنها.
تسبّبت تلك الكوارث التقنية بما يعرف بـ«الهلوسة المعرفية»، التي أفقدت الثقة في منتجات «الذكاء الاصطناعي»، خصوصاً التي يحتاجها الناس كثيراً، مثل: الاستشارات الدينية والقانونية والطبية.
وثمة أسباب لتلك أسباب الهلوسة المعرفية، أبرزها:
أولاً: نقص أو محدودية البيانات المستخدمة في التدريب.
ثانياً: وجود معلومات متضاربة أو غير دقيقة داخل مصادر التعلم.
ثالثاً: محاولة تقديم إجابة حتى في الحالات التي لا يمتلك فيها معلومات كافية.
رابعاً: التعميم الخاطئ والاستنتاج غير الدقيق.
Artificial intelligence has become a generative system of knowledge, capable of producing texts, analyzing data, and answering inquiries. However, its tools have generated misleading information, incorrect or nonexistent interpretations, and data that lacks a basis in reality, yet they present it with high confidence as if it were accurate and documented information.
From here, the urgent necessity arises to be aware of the risks and limitations of these tools, especially since technology, no matter how advanced it becomes, remains an assisting tool, while the responsibility for verification, judgment, and decision-making remains an indispensable human responsibility.
These technological disasters have led to what is known as "cognitive hallucination," which has eroded trust in artificial intelligence products, especially those that people rely on heavily, such as religious, legal, and medical consultations.
There are reasons for these cognitive hallucinations, the most prominent of which are:
First: A lack or limitation of the data used in training.
Second: The presence of conflicting or inaccurate information within learning sources.
Third: The attempt to provide an answer even in cases where sufficient information is lacking.
Fourth: Incorrect generalization and inaccurate inference.