تشارك شركات الذكاء الاصطناعي بنشاط مع البشر لتحسين نماذج لغتهم، وفقًا لما أفادت به صحيفة نيويورك تايمز. هذه الجهات في سعي للحصول على بيانات ذات جودة، وقد اختار بعضها توظيف العمال الحر الذين يقدمون مواد نصية متقنة لتطوير الذكاء الاصطناعي. يصبح توجيه شركات الذكاء الاصطناعي نحو البيانات عالية الجودة أكثر وضوحًا، حيث تتضح مبادرات مثل النية الحميمة لميتا باقتناء شركة النشر سيمون وشوستر، بهدف الحصول على حقوق الوصول إلى مستودع محتوى غني لتدريب نماذج ذكاء اصطناعي.
علاوة على ذلك، هناك ازدياد في عدد الشركات التي تقدم بيانات تدريب عالية الجودة، بما في ذلك المشاريع الجديدة مثل Scale AI وSurge AI. غالبًا ما توظف هذه الشركات طلاب الجامعات والخريجين الجدد لكتابة مقالات في مجالات خبرتهم. في حين تم التفكير في فكرة استخدام النصوص التي تولدها الذكاء الاصطناعي الإنشائي نفسه، فإن وجود مخاوف من أن هذه الممارسة يمكن أن تضر بجودة النماذج الجديدة.
تتوسع سلاسل التوريد للبيانات التدريبية المطلوبة، ليس فقط من خلال التوظيف المباشر ولكن أيضًا عبر مصادر أخرى في اقتصاد العمل المؤقت. على سبيل المثال، تعين شركة Cohere المقررة في تورنتو محددات بيانات كجزء من قوتها العاملة.
بينما يوفر مثل هذا العمل المؤقت مصدر دخل مرن، لاسيما للمثقفين بشكل عال، يمكن أن تكون استقراريته زائفة. العديد من العمال المؤقتين يعتمدون بشكل كبير على هذا الدخل، ويمكن إنهاء عقودهم فجأة دون تفسير واف، وهو ما أظهرته حالة طالب في الولايات المتحدة بحسب ما نشرته صحيفة نيويورك تايمز، حيث توقف عمله بدون تبرير واضح، مما جعل الطالب يتأمل أن يكون نشاط سفره كان له دور في ذلك.
الاتجاهات الحالية في السوق:
يتوازى الاتجاه نحو استخدام المحتوى المنشأ من قبل البشر لتحسين نماذج اللغة الاصطناعية مع التقدم السريع في تقنيات التعلم الآلي ومعالجة اللغة الطبيعية. وهذا قد أدى إلى زيادة الطلب على بيانات دقيقة الى نوعية لتصقيق هذه النماذج. يقوم المزيد من الشركات باستكشاف طرق إبداعية للحصول على هذه البيانات، سواء عن طريق التعاون مع المؤسسات التعليمية أو توظيف كتاب حرّين أو استحواذ على شركات غنية بالمحتوى، أو التفاعل المباشر مع العمال الحر.
بالإضافة إلى ذلك، هناك تحول كبير نحو الذكاء الاصطناعي الأخلاقي، حيث تولي الشركات اهتمامًا أكبر لمصادر بيانات تدريبها، بهدف تجنب نماذج ذكاء اصطناعي محايدة التي يمكن أن تنتج من مجموعات بيانات ذات جودة منخفضة أو غير تمثيلية. يزاد الطلب على الشفافية في عمليات الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك مصادر البيانات وتدريب النماذج، ويتزايد الطلب عليها من قبل العملاء والهيئات التنظيمية.
التوقعات:
يتنبأ المحللون بأن سوق بيانات تدريب الذكاء الاصطناعي ستستمر في النمو. توقعت بحوث Grand View أن حجم سوق الذكاء الاصطناعي العالمية من المتوقع أن يبلغ 997.77 مليار دولار بحلول عام 2028، مع نمو سنوي مركب بمعدل 40.2% من عام 2021 إلى عام 2028. مع تقدم نماذج التعلم الآلي بشكل أكثر تطورًا، سيزداد الحاجة إلى مجموعات بيانات متنوعة وعالية الجودة. ومن المحتمل أن يؤدي ذلك إلى توسيع اقتصاد العمل المؤقت لتقديم بيانات الذكاء الاصطناعي وإنشاء مزيد من الأدوار المتخصصة لتنقية البيانات وتحريرها.
التحديات الرئيسية والجدل:
إحدى التحديات المركزية لشركات الذكاء الاصطناعي هي إيجاد توازن بين الحاجة إلى بيانات عالية الجودة والتنوع والاعتبارات الأخلاقية المتعلقة بالعمل المؤقت. القلق حول الأجر العادل والأمان الوظيفي وإمكانية الاستغلال هو في الصدارة. كما أن الأمور مثل إنهاء عقد أغبوه بشكل مفاجئ دون تبرير واضح تسلط الضوء على المشاكل المرتبطة بعدم التنبؤ بطبيعة العمل المؤقت.
علاوة على ذلك، تواجه تحدي الخصوصية والموافقة على جمع البيانات، بشكل خاص عند التعامل مع مجموعات بيانات كبيرة يمكن أن تشمل معلومات حساسة. يجب على الشركات التنقل في المناظر القانونية والأخلاقية المعقدة لضمان أن البيانات التي تستخدمها لا تنتهك حقوق الخصوصية الفردية.
هناك أيضًا جدل مستمر حول مدى الاعتماد الذي ينبغي للذكاء الاصطناعي أن يعتمد على محتوى أنشئه البشر. قد يؤدي الاعتماد المفرط على النصوص التي أنشأها الذكاء الاصطناعي إلى إنشاء حلقات ردود فعل تعزز الانحيازات أو الأخطاء الموجودة في النماذج.
المزايا والعيوب:
من الفوائد التي تأتي مع الجمع بين لمسة بشرية للبيانات الخاصة بالذكاء الاصطناعي تعزيز فهم النموذج للغة والسياق والدلالة الثقافية، مما يؤدي إلى إنتاجات أدق وموثوقة أكثر. قد يؤدي ذلك إلى تحسين تجربة المستخدمين عبر تطبيقات الذكاء الاصطناعي المختلفة، بما في ذلك المساعدين الافتراضيين وخدمات الترجمة وأدوات تصفية المحتوى.
ومع ذلك، تأتي هذه الفوائد بتضحية. يعرض الاعتماد على عمل الإنسان عمليات تدريب الذكاء الاصطناعي للانحياز البشري، مما قد يؤدي إلى نماذج ذكاء اصطناعي تعيد تعزيز الأفكار المسبقة أو الأخطاء في النماذج. تثير الاعتماد على العمال الحرّين تساؤلا حول حقوق العمل في الاقتصاد الرقمي، حيث تفتقر هذه الوظائف غالبًا إلى الحماية المرتبطة بالتوظيف التقليدي.
روابط ذات صلة:
للقراء الراغبين في البحث في سوق الذكاء الاصطناعي بشكل أوسع، يُعد الرابط التالي مفيدًا:
– بحوث Grand View
للحصول على رؤى حول التطورات الأخلاقية في الذكاء الاصطناعي:
– AIESEC
شركات مثل Cohere:
– Cohere AI
منصات الاقتصاد المؤقت ذات الأهمية في توفير مجموعات بيانات تم إنتاجها بواسطة البشر، إحدى تلك المنصات هي:
– Upwork
يرجى ملاحظة أن هذه المعلومات تعتمد على حالة الذكاء الاصطناعي واتجاهات السوق وفقًا لأوائل عام 2023، ويمكن أن تتغير مع تقدم التكنولوجيا أو التحولات في ديناميات السوق.
The source of the article is from the blog radardovalemg.com