الذكاء الاصطناعي يتعلم من نفسه..هل تكون البيانات الاصطناعية هي الحل؟

تزداد صعوبة الحصول على بيانات حقيقية لتدريب أنظمة الذكاء الاصطناعي، الأمر الذي منح الفرص للبيانات الاصطناعية لاكتساب زخم كبير في الأوساط التقنية.

شركات كبرى مثل "OpenAI" و"Meta" و"Anthropic" بدأت بالفعل باستخدام البيانات الاصطناعية لتطوير نماذجها، مما يفتح الباب أمام أسئلة جديدة حول مستقبل الذكاء الاصطناعي.

تعتمد أنظمة الذكاء الاصطناعي على التعليقات التوضيحية لفهم الأنماط والتنبؤ بها، بحسب تقرير نشره موقع "تك كرانش" واطلعت عليه "العربية Business".

وتعد هذه التعليقات بمثابة العلامات الإرشادية التي تُعلّم النماذج كيف تميز بين البيانات المختلفة.

لكن مع ارتفاع تكلفة جمع البيانات الحقيقية وزيادة القيود القانونية على الحصول عليها، أصبحت البيانات الاصطناعية خيارًا جذابًا للشركات.

تتميز البيانات الاصطناعية بقدرتها على توفير كميات ضخمة من البيانات بتكلفة أقل ودون تعقيدات قانونية.

على سبيل المثال، أطلقت شركة Writer نموذجًا تم تدريبه بنسبة كبيرة على بيانات اصطناعية، وبتكلفة أقل بكثير من النماذج التقليدية.

رغم الفوائد، تواجه البيانات الاصطناعية تحديات كبيرة.، إذا كانت النماذج التي تولد البيانات متحيزة أو تحتوي على أخطاء، فإن هذه الأخطاء ستنتقل إلى النماذج الجديدة، مما يخلق حلقة تغذية راجعة سلبية.

وتشير الأبحاث إلى أن الاعتماد المفرط على البيانات الاصطناعية يمكن أن يؤدي إلى تدهور جودة النماذج بمرور الوقت، مما يجعلها أقل دقة وإبداعًا.

يرى الخبراء أن البيانات الاصطناعية ليست بديلاً كاملاً للبيانات الحقيقية.

تحتاج الشركات إلى الجمع بين البيانات الاصطناعية والحقيقية مع مراجعة دقيقة لضمان جودة التدريب.

ورغم التقدم الكبير، فإن الاعتماد الكامل على البيانات الاصطناعية لتدريب الذكاء الاصطناعي يظل هدفًا بعيد المنال.

توفر البيانات الاصطناعية بديلاً عمليًا في ظل قيود البيانات الحقيقية، لكنها ليست خالية من المخاطر.

ولضمان استدامة الذكاء الاصطناعي، سيظل الإنسان جزءًا من الحلقة لضبط التوازن بين الإبداع والدقة في النماذج المستقبلية.