اصبح الذكاء الاصطناعي التوليدي اداة سريعة في الوصول الى المعلومات وكتابة النصوص وتحليل البيانات المعقدة. لكن هذه السهولة في الحصول على الاجابات لا تعني ابدا ان كل ما يطرحه النموذج هو حقيقة مطلقة.
واظهرت الدراسات ان النماذج اللغوية الكبيرة قد تنتج معلومات مضللة او خاطئة بصياغة واثقة جدا. وهي ظاهرة تعرف بالهلوسة حيث تتضمن المخرجات حقائق مختلقة او مراجع وهمية تتطلب تدخلا بشريا ضروريا للتحقق منها.
واكد الخبراء ان المستخدم يحتاج الى اتباع خطوات منهجية دقيقة لضمان صحة المعلومات التي يقدمها الذكاء الاصطناعي. اذ ان العودة للمصادر الموثوقة تظل هي الفيصل في تقييم دقة المحتوى المولد تقنيا في حياتنا اليومية.
طرق التحقق من دقة مخرجات الذكاء الاصطناعي
وبين المختصون ان اولى خطوات التحقق تبدأ بعدم التعامل مع اجابة النموذج كمصدر نهائي. بل يجب اعتبارها نقطة انطلاق للبحث. فإذا ذكر النموذج دراسة او تصريحا ينبغي الوصول للوثيقة الاصلية وقراءتها بدقة.
واضافت شركات التقنية ان النماذج قد تختلق اقتباسات او مراجع غير موجودة فعليا. ولذلك توصي بضرورة فحص البيانات والارقام والمصادر الخارجية بشكل مباشر ومستقل قبل اعتماد اي معلومة في العمل او في الابحاث العلمية.
وشدد الخبراء على اهمية مقارنة المعلومة بأكثر من مصدر موثوق. خاصة في القضايا الخلافية او الاخبار العاجلة. حيث يمكن للمستخدم البحث عن الادعاء نفسه في مؤسسات رسمية ووسائل اعلام مستقلة للتأكد من صحته.
خطوات عملية لضمان موثوقية النتائج
واوضح المحللون ان وجود روابط ومراجع في اجابة الذكاء الاصطناعي لا يعني بالضرورة صحتها. فقد يضع النموذج روابط لا تعمل او يستشهد بمصدر لا يدعم الفكرة المطروحة اصلا مما يتطلب فحصا يدويا لكل رابط.
وبينت ارشادات تقنية ان الارقام والتواريخ والاسماء تشكل نقاط تحقق منفصلة. اذ يجب على المستخدم البحث عن هذه التفاصيل في قواعد بيانات رسمية لضمان عدم وقوع النموذج في اخطاء التخمين التي تظهر بثقة.
واكد الخبراء ضرورة الانتباه لحداثة المعلومات. حيث ان النماذج لا تتضمن تلقائيا الاحداث التي وقعت بعد تدريبها. ما يستدعي استخدام ادوات البحث المباشر على الويب للتأكد من ان المعلومة محدثة وغير قديمة.
التحقق البشري كضمانة اساسية
وكشفت التجارب ان اعادة صياغة السؤال واختبار الاجابة بطرق مختلفة تساعد في كشف التناقضات. كما يمكن طلب الادلة التي يستند اليها النموذج في ادعاءاته ليتسنى للمستخدم اختبارها خارجيا بشكل مستقل وبعيد عن تأثير النموذج.
واضافت الدراسات ان استخدام ادوات التحقق المناسبة لنوع المحتوى يعد امرا حيويا. فالحسابات الرقمية تتطلب آلة حاسبة، بينما الصور تتطلب ادوات فحص المنشأ والبيانات الوصفية التي تكشف ما اذا كان المحتوى مولدا اصطناعيا.
وبين الباحثون ان المسؤولية تقع على عاتق المستخدم في النهاية. فالذكاء الاصطناعي مساعد بحثي وليس حكما نهائيا. لذا يجب دائما اتباع قاعدة اسأل، ثم افحص، ثم قارن، لضمان دقة المعلومة قبل اعتمادها.
