البيانات الاصطناعية: الأمل والمخاطر لتدريب الذكاء الاصطناعي

مع تزايد صعوبة الحصول على بيانات حقيقية جديدة لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي، تتجه شركات التكنولوجيا الكبرى إلى البيانات الاصطناعية كحل مبتكر. شركات مثل OpenAI، Meta.

وAnthropic بدأت تعتمد بشكل متزايد على بيانات مولدة اصطناعيًا لتدريب نماذجها. على سبيل المثال، أعلنت Writer عن تطوير نموذج Palmyra X 004 باستخدام بيانات اصطناعية فقط، بتكلفة أقل بكثير مقارنة بالنماذج التقليدية.

تعد البيانات الاصطناعية بديلاً جذابًا؛ فهي توفر كميات ضخمة من البيانات بسرعة، وتتجنب مشكلات التحيز والتكاليف المرتبطة بالبيانات الحقيقية. ومع ذلك، فإن الاعتماد المفرط عليها يحمل مخاطر كبيرة، أبرزها انخفاض جودة النماذج تدريجيًا بسبب التحيزات المتأصلة في البيانات الأولية.

تشير الدراسات إلى أن هذه المشكلة قد تؤدي إلى تدهور أداء النماذج على المدى الطويل، ما يجعل الدمج بين البيانات الاصطناعية والحقيقية أمرًا ضروريًا لتجنب هذه المعضلات.

بينما يعتبر البعض أن الذكاء الاصطناعي سيصل يومًا إلى توليد بيانات كافية لتدريب نفسه، فإن الواقع يشير إلى الحاجة المستمرة للتدخل البشري في مراجعة وتنظيم هذه البيانات.

ويظل التحدي الرئيسي هو كيفية الحفاظ على التنوع والجودة في مخرجات النماذج مع الاعتماد المتزايد على البيانات الاصطناعية.

بقلم/ فاطمة جمال