الذكاء الاصطناعي (AI) الجيد يحتاج إلى بيانات ذات صلة

يجعل السياق المهمة محددة

يمكن لنموذج ذكاء اصطناعي (AI) قوي أن يقدم إجابة عامة جيدة. ولكي يساعدك في مهمتك، فإنه يحتاج غالباً إلى مزيد من السياق: ما الذي تريد تحقيقه، وما الافتراضات السارية، وما المعلومات ذات الصلة الآن.

مثال من أمسية سينمائية

«ماذا نشاهد؟» مثال بسيط. قد تقترح الإجابة العامة أفلاماً رائجة. أما نقطة الانطلاق الأكثر صلة، فيمكنها مراعاة الخدمات التي تستخدمها، وما سبق أن شاهدته، ومن ستشاهد معه. هذا مثال توضيحي لقيمة السياق، وليس وعداً بأن كل اقتراح سيكون صائباً.

الكمية والجودة وحدود الاستخدام

المزيد من البيانات ليس أفضل تلقائياً أيضاً. فقد تدفع المعلومات القديمة أو غير الصحيحة أو غير ذات الصلة بالإجابة في اتجاه خاطئ. وينطبق الأمر نفسه على التعليمات أو الافتراضات التي لا تناسب المهمة. لذلك يجب أن يرافق المعلوماتَ مصدرُها وتوقيتها ودلالتها.

نعتقد أن الذكاء الاصطناعي (AI) ينبغي أن يحصل على البيانات التي تحتاج إليها المهمة، ضمن حدود واضحة للاستخدام. لا يحتاج النموذج إلى السجل الكامل لشخص لمساعدته في اختيار واحد. كما ينبغي ألا يعني الوصول إلى خدمة واحدة الوصول إلى كل ما يوجد في مواضع أخرى من منظومة الخدمات.

موقفنا

يمكن للذكاء الاصطناعي (AI) المساعدة في الصياغة والفرز والمقارنة والشرح. ويجب أن يظل المستخدم قادراً على تقييم النتيجة وفهم ما يكتنفها من عدم يقين. ولهذا يُعد عمل Ideallya على البيانات جزءاً مهماً من العمل على الذكاء الاصطناعي (AI) المفيد: سياق ذو صلة، وأصل مفهوم، ومهام محددة.

جرّب مقارنة صغيرة قابلة للتحقق

اطلب من مساعد ذكاء اصطناعي اقتراح ثلاثة أفلام لهذه الليلة. ثم كرر المهمة مع بعض الحقائق ذات الصلة: اللغات التي يفهمها الجميع، والوقت المتاح، والأنواع التي تتفقون عليها، والأفلام التي سبق أن شاهدتموها. استبعد أي سجل حساس أو غير ذي صلة من كلا الطلبين.

قارن الإجابتين بهذه المتطلبات. هل التزمت الإجابة الثانية بالحد الزمني وتجنبت الأفلام المكررة؟ تحقّق من التوفر لدى مزوّد البث. قد تظل الإجابة الأكثر تخصيصًا متضمنةً معلومة خاطئة؛ فالثقة وسلاسة الصياغة ليستا دليلًا على أن المعلومات حديثة.

احتفظ بالسياق المفيد، وصحّح الأخطاء، واحذف التفاصيل التي لم تساعد. يمنحك هذا اختبارًا عمليًا لقيمة بياناتك بدلًا من افتراض أن المزيد من البيانات يحسّن الإجابة دائمًا. تتناول إرشادات NIST بشأن الذكاء الاصطناعي التوليدي الموثوقية والمنشأ بوصفهما من مسائل إدارة المخاطر.