النماذج الكبرى للغة في الذكاء الاصطناعي المبادئ والتحديات

في سلسلة حلقات النقاش حول الذكاء الاصطناعي بالمغرب، استقلبت المدرسة العليا للتكنولوجيا EST،بجامعة الحسن الثاني بالبيضاء يوم الخميس 23 ماي2024، المهندس الفرنسي مالك Malik Ghallab، وفي محاضرته (باللغة الفرنسية)، (النماذج الكبرى للغة في الذكاء الاصطناعي :المبادئ و التحديات).

وقد أكد في كلمته التقديمية على أن التدريب المسبق باستخدام التعلم الذاتي الموجه ،هو أحد أهم التقنيات الحديثة في مجال التعلم العميق، حيث يتم فيها تدريب نماذج اللغة الكبيرة أولاً على كميات ضخمة من النصوص دون تعلمات باستخدام أهداف تعلمية ذاتية، مثل إعادة بناء السياق أو الكلمات المستبعدة، مما يمكّنها من اكتساب قدرات فهم عالية للغة، ثم يلي ذلك تخصيصها على مهام محددة مثل تصنيف النصوص أو الأسئلة والأجوبة بطريقة موجهة. وقد ساهم هذا التدريب المسبق بشكل كبير في تحسين أداء النماذج على العديد من المهام اللغوية.

وقد استدل بفكرة كلود شانون claude shannon،وهو أحد رواد علوم الذكاء الاصطناعي في فرنسا وأوروبا ،أنه بإمكان أي شخص أن يتحدث لغة ما بتلك اللغة يكتسبها تدريجياً منذ الصغر من خلال التفاعلات اللغوية. وتشمل هذه المعرفة تكرار الكلمات والتراكيب وتجمعاتها والتعابير الجاهزة. وبناء على تلك الإحصاءات الضمنية، يستطيع المتحدث التنبؤ -باستمرار- بالجمل والكلمات، والتعرف تلقائيا على أي خطأ لغوي أو كلمة مفقودة، فضلا عن التمييز بين ما هو طبيعي وغير طبيعي لغويا. وتدل هذه المعرفة الإحصائية الضمنية على طبيعة اللغة كنظام احتمالي.

كما أشاد على أن الباحثين في مجال الذكاء الاصطناعي يعملون على تحقيق توافق قيم نماذج اللغة مع القيم الإنسانية من خلال مجموعة من الأساليب، أهمها: تدريب النماذج عبر محادثات مع البشر لاكتساب القيم تدريجياً. كما يتم تصميم بعض النماذج وفق أسس أخلاقية، واستخدام تقنيات التعلم الآلي لمكافأة السلوكات المقبولة ومعالجة السلوكات غير المرغوبة. كما يقومون بتقييم النماذج دائما للتأكد من اكتسابها للقيم الإنسانية والحد من أي تحيزات أو انحرافات في سلوكها.

مثلما طرح البروفيسور بعض التأملات حول نماذج اللغة الاصطناعية وأهم التحديات المرتبطة:

نماذج مثل جي بي تي-3 لديها القدرة على توليد نصوص بطريقة سلسة ومتماسكة. كما يمكنها الاستفادة من كميات هائلة من البيانات النصية والتحدث بشكل طبيعي حول العديد من المواضيع ،مع ذلك، فإن فهمها مازال محدودًا. فهي لا تفهم حقيقة معنى ما تولده، بل تعيد إنتاج نماذج إحصائية فقط. لذلك من الصعب عليها اكتشاف الأخطاء أو المواقف الخطرة/غير القانونية.

وبسبب حجمها الهائل، فإن لهذه النماذج مخاطر التحيز لأنها تعيد إنتاج التحيزات الموجودة في البيانات التي تعلمت منها. ويجب العمل على الحد من هذه التحيزات، ولا سيما فيما يتعلق بالتمييز، وكذلك تأمين النظم أمر مهم، حيث يمكن استغلال هذه الأنظمة لأغراض سيئة (كالمعلومات المضللة، الاحتيال، الخ). أو توليد آراء خطرة، ومن التحديات أيضا عدم وضوح هذه النماذج لأنها تعتمد على التعلم العميق، وبالتالي فهي صعبة الفحص لفهم كيف تصل إلى استنتاج معين. مما يقلل الثقة بها،كما أن مطابقة القيم أمرا أساسيا لتوليد هذه النظم للآراء المتوافقة مع قيم الأخلاق والاحترام والتعاطف في المجتمعات البشرية.

إن لهذه النماذج إمكانات هائلة، لكن العديد من التحديات لا تزال قائمة من حيث الذكاء والقوة والأمان ومطابقة قيمها للقيم البشرية. وتتقدم الأبحاث يوما بعد يوم للوفاء بهذه التحديات.

نظرًا لأهمية تصميم النماذج الذكية وفقًا لمبادئ أخلاقية صحيحة، فإن دور المهندسين في هذا المجال يتمثل في وضع إطار عمل أخلاقي يحدد المبادئ والقيم التي ينبغي أن تتصرف وفقها النماذج،وكذلك تصميم النماذج بطريقة تضمن التزامها بتلك المبادئ من خلال بنيتها وخوارزمياتها، وتضمين آليات للكشف المبكر عن أي انحراف أو سلوك غير أخلاقي للنموذج ،وإجراء تقييمات مستمرة للتأكد من استمرار التزام النموذج بالمبادئ الأخلاقية وتطوير تقنيات لتفسير سلوك النموذج وفهم أسباب قراراته ،وأيضا تعزيز التواصل مع خبراء الأخلاقيات لضمان التطور المستمر لإطار العمل الأخلاقي والذي بدوره يكون للمهندس الدور الرئيسي في تصميم نماذج ذكية آمنة ومسؤولة.

يعتبر مالك غلاب عالما ومهندسا فرنسيا،له العديد من الإنجازات الأكاديمية والعملية. حاصل على دكتوراه في تخصص تحسين عمليات صنع القرار للروبوتات من جامعة تولوز عام 1982. كما حصل على شهادة المهندس من المدرسة الفرنسية الوطنية العليا للطيران والفضاء عام 1974. شغل مناصب قيادية رفيعة المستوى في مجال البحث مثل إدارة مختبرات وبرامج وجمعيات علمية، آخرها كانت مديرية برنامج بحثي متعدد التخصصات في مجال الروبوتات منذ إنشائه عام 2001. كما تولى إدارة أكبر مختبر بحثي تابع لوزارة البحث الفرنسية.