التطوير والإصدار السريع لنماذج الذكاء الاصطناعي الجديدة من قبل استوديوهات الذكاء الاصطناعي يدفع حدود القياس وأدوات التقييم. ونتيجة لذلك، تقوم هذه الأدوات بتوليد نتائج مشكلة وموافقة على نماذج لا يمكن الوثوق بها. وهذا يشكل تحديًا كبيرًا للشركات والهيئات العامة التي تحاول تنظيم الذكاء الاصطناعي بشكل فعال في ساحة متطورة.
معايير التقييم التقليدية لتقييم أداء الذكاء الاصطناعي، مثل الدقة والسلامة، لم تعد تواكب تعقيد أحدث أنظمة الذكاء الاصطناعي. يُجادل خبراء التطوير، الاختبار، والاستثمار في الذكاء الاصطناعي بأن هذه الأدوات يمكن تلاعبها بسهولة وضيقة جدًا في النطاق. المنافسة المكثفة في مجال الذكاء الاصطناعي، التي تدفعها الاستثمارات من رؤوس الأموال الاستثمارية والعمالقة التقنيين مثل مايكروسوفت، جوجل، وأمازون، جعلت العديد من المقاييس القديمة قديمة.
مع طرح نماذج الذكاء الاصطناعي الجديدة والتحديثات شهريًا، فإن معايير التقييم الحالية تصبح سريعًا قديمة. أصبح من الضروري بشكل متزايد ضمان أن المنتجات الذكاء الاصطناعي التي لدينا يمكن الاعتماد عليها، خاصة مع تحول الذكاء الاصطناعي الإنتاجي إلى أولوية استثمارية عليا بالنسبة للعديد من شركات التكنولوجيا.
الحكومات أيضًا تجابه كيفية نشر وإدارة المخاطر المرتبطة بأحدث نماذج الذكاء الاصطناعي. تجري استكشاف مبادرات مثل الاتفاقيات الثنائية حول سلامة الذكاء الاصطناعي بين الدول. ظهرت مخاوف أيضًا بشأن نزاهة الاختبارات العامة، حيث يمكن أن تتضمن بيانات تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي عن غير قصد الأسئلة الدقيقة المستخدمة في التقييمات. وهذا يشكل تحديًا لموثوقية المقاييس.
للتصدي لهذه المشكلة الملحة، تظهر الشركات الناشئة بنهج مبتكر لتقييم نماذج الذكاء الاصطناعي الناشئة. تقدم بعض المنصات اختبارات مخصصة تحددها المستخدمون الأفراد، وهي تعكس مباشرة تفضيلات المستخدم. ومع ذلك، على الرغم من أن هذه النهج يمكن أن يعود بالفائدة على المستخدمين الأفراد، فقد لا يكون مناسبًا للشركات ذات متطلبات نموذج الذكاء الاصطناعي الخاصة.
وفي النهاية، يُوصى بأن تقوم الشركات بإجراء الاختبارات الداخلية والتقييم البشري جنبًا إلى جنب مع المقاييس التقليدية. اختيار نماذج الذكاء الاصطناعي هو فن مثلما هو علم. ومع استمرار تطور الذكاء الاصطناعي، يبقى تكييف طرق التقييم لضمان الدقة والموثوقية أمرًا أساسيًا في استغلال إمكانات هذه التكنولوجيا المحورية.
أسئلة شائعة
ما هي التحديات في تقييم نماذج الذكاء الصناعي؟
قد أدى التطور السريع لنماذج الذكاء الصناعي الجديدة وتعقيد هذه الأنظمة إلى جعل الأدوات التقييمية التقليدية قديمة ويسهل التلاعب بها.
كيف تعمل الحكومات على معالجة المخاطر المرتبطة بنماذج الذكاء الصناعي؟
تستكشف الحكومات مبادرات مثل الاتفاقيات الثنائية حول سلامة الذكاء الصناعي بين الدول لإدارة المخاطر المرتبطة بأحدث نماذج الذكاء الصناعي.
هل هناك مخاوف حول موثوقية المقاييس؟
نعم، تم طرح مخاوف بشأن نزاهة المقاييس حيث أن بيانات تدريب نماذج الذكاء الصناعي قد تتضمن بشكل غير مقصود الأسئلة الدقيقة المستخدمة في التقييمات.
ما النهج الذي تتبعه الشركات الناشئة لتقييم نماذج الذكاء الصناعي؟
تطوّر الشركات الناشئة نهجًا مبتكرة مثل تقديم اختبارات مخصصة تحددها المستخدمون الأفراد لتقييم نماذج الذكاء الصناعي الناشئة.
كيف يمكن للشركات ضمان جودة نماذج الذكاء الصناعي؟
تنصح الشركات بإجراء الاختبارات الداخلية والتقييم البشري جنبًا إلى جنب مع المقاييس التقليدية لضمان جودة نماذج الذكاء الصناعي.
لمزيد من المعلومات حول صناعة الذكاء الصناعي والتوقعات السوقية ذات الصلة، يمكنك زيارة الروابط التالية:
1. IBM Watson AI
2. Microsoft AI
3. Google Cloud AI
تقدم هذه المواقع الإلكترونية معلومات شاملة حول تقنيات الذكاء الصناعي، واتجاهات الصناعة، وتوقعات السوق، وتأثير الذكاء الصناعي على مختلف القطاعات.
The source of the article is from the blog toumai.es