تعتقد أنها بشر.. النماذج الذكية لديها أرقام مفضلة!

كشفت دراسة رائعة أجراها مهندسون في شركة Gramener أن نماذج لغة الذكاء الاصطناعي الرئيسية تظهر تحيزات شبيهة بالإنسان عند اختيار أرقام عشوائية. إذ يلقي هذا السلوك غير المتوقع الضوء على تعقيدات كيفية عمل هذه النماذج وتأثير بيانات التدريب الخاصة بها.

لقد فاجأتنا نماذج لغة الذكاء الاصطناعي بقدراتها، لكن النتائج الأخيرة تظهر أنها تشترك أيضًا في بعض الصفات. في تجربة مثيرة للاهتمام، طلب مهندسو جرامنر من العديد من نماذج الذكاء الاصطناعي الرائدة اختيار أرقام عشوائية بين 0 و100. وأظهرت النتائج نمطًا لافتًا للنظر يشبه النمط البشري في اختياراتهم.

من المعروف منذ زمن طويل أن البشر يعانون من العشوائية الحقيقية. فعندما يُطلب منا توقع 100 رمية للعملة أو اختيار رقم بين 0 و100، غالبًا ما تكشف اختياراتنا عن تحيزات يمكن التنبؤ بها. على سبيل المثال، نادرًا ما نختار القيم المتطرفة مثل 1 أو 100، والأرقام التي تحتوي على أرقام متكررة مثل 66 أو 99. وبدلاً من ذلك، نميل إلى تفضيل الأرقام مثل 7 أو تلك التي تبدو أكثر "عشوائية" بالنسبة لنا.

أظهرت نماذج الذكاء الاصطناعي التي اختبرها جرامنر اتجاهات مماثلة. كثيرًا ما اختار جهاز GPT-3.5 Turbo من OpenAI الرقم 47، وهو تحول عن رقمه المفضل السابق، 42، المعروف باسم الإجابة على الحياة والكون وكل شيء من كتاب "دليل المسافر إلى المجرة" لدوغلاس آدامز. كما فضل كلود 3 هايكو من الأنثروبيك الرقم 42، بينما اختار الجوزاء باستمرار الرقم 72.

وحتى عند ضبطها على "درجات حرارة" أعلى، وهو الإعداد الذي يزيد من التباين، تجنبت النماذج الأرقام المنخفضة والعالية، بالإضافة إلى الأرقام المزدوجة والأرقام المستديرة. على سبيل المثال، لم يختر كلود أبدًا أرقامًا أقل من 27 أو أعلى من 87. وتشير النتائج إلى أن نماذج الذكاء الاصطناعي هذه لا تولد أرقامًا عشوائية حقًا، ولكنها تكرر أنماطًا من بيانات التدريب الخاصة بها.

ويمكن تفسير هذه الظاهرة بطبيعة التدريب على الذكاء الاصطناعي. تتعلم هذه النماذج من كميات هائلة من النصوص التي ينشئها الإنسان، وتتأثر استجاباتها بشدة بتكرار وسياق الكلمات والأرقام داخل هذه البيانات. وبالتالي، فإن الأرقام التي يختارونها تعكس التحيزات المتأصلة في اللغة والسلوك البشري وليس أي فهم للعشوائية.

وتسلط التجربة الضوء على نقطة بالغة الأهمية فيما يتعلق بالذكاء الاصطناعي: فبينما يستطيع الذكاء الاصطناعي تقليد السلوك البشري بشكل مقنع، فإنه لا يمتلك الوعي أو الفهم. إن "اختياراتهم" مدفوعة بأنماط في بيانات التدريب الخاصة بهم، وليس بأي عملية معرفية. وهذا بمثابة تذكير للمستخدمين للنظر في القيود وطبيعة استجابات الذكاء الاصطناعي، سواء طلب المشورة أو ببساطة طلب رقم عشوائي.

إن اكتشاف أن نماذج الذكاء الاصطناعي تظهر تحيزات شبيهة بالإنسان في اختيار الأرقام العشوائية يسلط الضوء على مدى تأثر هذه الأنظمة ببيانات التدريب الخاصة بها. إنه يعزز الحاجة إلى فهم أن الذكاء الاصطناعي، على الرغم من قوته وشبيهه بالبشر، يعمل بناءً على الأنماط ويفتقر إلى الفهم الحقيقي أو القدرات المنطقية.