الأسبوع في الذكاء الاصطناعي: الذكاء الاصطناعي التوليدي يرسل محتوى غير مرغوب فيه عبر الويب
![الأسبوع في الذكاء الاصطناعي: الذكاء الاصطناعي التوليدي يرسل محتوى غير مرغوب فيه عبر الويب الأسبوع في الذكاء الاصطناعي: الذكاء الاصطناعي التوليدي يرسل محتوى غير مرغوب فيه عبر الويب](https://i0.wp.com/techcrunch.com/wp-content/uploads/2023/07/ETH-zurich-pixar-smoke.jpg?fit=%2C&ssl=1)
إن مواكبة صناعة سريعة الحركة مثل الذكاء الاصطناعي هي مهمة صعبة. حتى تتمكن منظمة العفو الدولية من القيام بذلك نيابةً عنك ، إليك تقريرًا مفيدًا عن القصص الحديثة في عالم التعلم الآلي ، جنبًا إلى جنب مع الأبحاث والتجارب البارزة التي لم نقم بتغطيتها بمفردها.
هذا الأسبوع ، ظهرت شركة SpeedyBrand ، وهي شركة تستخدم الذكاء الاصطناعي التوليدي لإنشاء محتوى مُحسّن لتحسين محركات البحث ، من التخفي بدعم من Y Combinator. لم تجذب الكثير من التمويل حتى الآن (2.5 مليون دولار) ، وقاعدة عملائها صغيرة نسبيًا (حوالي 50 علامة تجارية). لكن هذا جعلني أفكر في الكيفية التي بدأ بها الذكاء الاصطناعي التوليدي في تغيير تركيبة الويب.
كما كتب جيمس فينسنت من The Verge في مقال حديث ، فإن نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية تجعل إنتاج محتوى أقل جودة أسهل وأرخص. كشفت شركة Newsguard ، وهي شركة توفر أدوات لفحص مصادر الأخبار ، عن مئات المواقع المدعومة بالإعلانات بأسماء تبدو عامة تتميز بمعلومات خاطئة تم إنشاؤها باستخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي.
إنها تسبب مشكلة للمعلنين. يبدو أن العديد من المواقع التي تم تسليط الضوء عليها بواسطة Newsguard قد تم إنشاؤها حصريًا لإساءة استخدام الإعلانات الآلية ، أو الأنظمة الآلية لوضع الإعلانات على الصفحات. عثر Newsguard في تقريره على ما يقرب من 400 حالة لإعلانات 141 علامة تجارية كبرى ظهرت على 55 موقعًا من مواقع الأخبار غير المرغوب فيها.
ليس المعلنون فقط هم من يجب أن يقلقوا. كما يشير Kyle Barr من Gizmodo ، قد يتطلب الأمر مجرد مقال واحد تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي لدفع الجبال من المشاركة. وحتى إذا كانت كل مقالة تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي لا تولد سوى بضعة دولارات ، فهذا أقل من تكلفة إنشاء النص في المقام الأول – وأموال الدعاية المحتملة لا يتم إرسالها إلى مواقع شرعية.
إذن ما هو الحل؟ هناك واحد؟ إنه زوج من الأسئلة يبقيني مستيقظًا بشكل متزايد. يقترح بار أنه يتعين على محركات البحث ومنصات الإعلانات ممارسة قبضة أكثر إحكامًا ومعاقبة الجهات السيئة التي تتبنى الذكاء الاصطناعي التوليدي. لكن بالنظر إلى السرعة التي يتحرك بها المجال – والطبيعة القابلة للتطوير اللامحدودة للذكاء الاصطناعي التوليدي – لست مقتنعًا بقدرتهم على مواكبة ذلك.
بالطبع ، المحتوى غير المرغوب فيه ليس ظاهرة جديدة ، وقد كانت هناك موجات من قبل. تكيفت شبكة الإنترنت. الأمر المختلف هذه المرة هو أن حاجز الدخول منخفض بشكل كبير – من حيث التكلفة والوقت الذي يجب استثماره.
يضرب فينسنت نبرة متفائلة ، مما يعني أنه إذا كانت شبكة الإنترنت يكون في نهاية المطاف مع تجاوز الذكاء الاصطناعي غير المرغوب فيه ، يمكن أن يحفز تطوير منصات ذات تمويل أفضل. لست متأكدا. ومع ذلك ، ما لا شك فيه هو أننا في نقطة انعطاف ، وأن القرارات المتخذة الآن بشأن الذكاء الاصطناعي التوليدي ومخرجاته ستؤثر على وظيفة الويب لبعض الوقت في المستقبل.
فيما يلي قصص أخرى للذكاء الاصطناعي تم ملاحظتها من الأيام القليلة الماضية:
أطلقت شركة OpenAI رسميًا GPT-4: أعلنت شركة OpenAI هذا الأسبوع عن التوفر العام لـ GPT-4 ، أحدث نموذج لإنشاء النصوص ، من خلال واجهة برمجة التطبيقات المدفوعة. يمكن لـ GPT-4 إنشاء نص (بما في ذلك الشفرة) وقبول مدخلات الصور والنص – وهو تحسن عن GPT-3.5 ، سابقه ، والذي يقبل النص فقط – ويعمل على “المستوى البشري” على مختلف المعايير المهنية والأكاديمية. لكنها ليست مثالية كما نلاحظ في تغطيتنا السابقة. (في غضون ذلك ، تم الإبلاغ عن انخفاض اعتماد ChatGPT ، لكننا سنرى.)
السيطرة على الذكاء الاصطناعي “الفائق الذكاء”: في أخبار أخرى من OpenAI ، تقوم الشركة بتشكيل فريق جديد بقيادة Ilya Sutskever ، كبير علماءها وأحد مؤسسي OpenAI ، لتطوير طرق لتوجيه أنظمة الذكاء الاصطناعي “فائقة الذكاء” والتحكم فيها.
قانون مكافحة التحيز لمدينة نيويورك: بعد شهور من التأخير ، بدأت مدينة نيويورك هذا الأسبوع في تطبيق قانون يلزم أصحاب العمل باستخدام الخوارزميات لتوظيف أو تعيين أو ترقية الموظفين لتقديم هذه الخوارزميات لتدقيق مستقل – وإعلان النتائج.
يبرز Valve ضمنيًا الألعاب التي تم إنشاؤها بواسطة AI: أصدرت Valve بيانًا نادرًا بعد مزاعم بأنها ترفض الألعاب ذات الأصول التي تم إنشاؤها بواسطة AI من متجر ألعاب Steam. قال المطور الشهير إن سياسته تتطور وليست موقفاً ضد الذكاء الاصطناعي.
Humane يكشف النقاب عن Ai Pin: كشفت شركة Humane ، الشركة الناشئة التي أطلقتها شركة Apple السابقة للتصميم والهندسة ، عمران تشودري وبيتاني بونجورنو ، هذا الأسبوع عن تفاصيل حول منتجها الأول: The Ai Pin. كما اتضح ، فإن منتج Humane هو أداة يمكن ارتداؤها مع شاشة عرض وميزات مدعومة بالذكاء الاصطناعي – مثل الهاتف الذكي المستقبلي ، ولكن في عامل شكل مختلف تمامًا.
تحذيرات بشأن تنظيم الاتحاد الأوروبي للذكاء الاصطناعي: وقع كبار مؤسسي التكنولوجيا والرؤساء التنفيذيين ورؤساء الشركات المغامرة وعمالقة الصناعة في جميع أنحاء أوروبا رسالة مفتوحة إلى مفوضية الاتحاد الأوروبي هذا الأسبوع ، يحذرون فيها من أن أوروبا قد تفوت ثورة الذكاء الاصطناعي التوليدية إذا أقر الاتحاد الأوروبي قوانين تخنق الابتكار.
تقوم عملية احتيال Deepfake بجولات: الدفع هذا المقطع من مارتن لويس ، بطل التمويل الاستهلاكي في المملكة المتحدة ، يبدو أنه حصل على فرصة استثمارية مدعومة من إيلون ماسك. يبدو طبيعيا ، أليس كذلك؟ ليس تماما. إنه تزييف عميق تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي – وربما لمحة عن البؤس الناتج عن الذكاء الاصطناعي الذي يتسارع بسرعة على شاشاتنا.
ألعاب جنسية تعمل بالذكاء الاصطناعي: أعلنت Lovense – التي تشتهر بألعابها الجنسية التي يمكن التحكم فيها عن بُعد – هذا الأسبوع عن رفيق المتعة ChatGPT. تم إطلاق تطبيق “Advanced Lovense ChatGPT Pleasure Companion” التجريبي في تطبيق الشركة للتحكم عن بعد ، ويدعوك إلى الانغماس في القصص المثيرة والمثيرة التي ينشئها Companion بناءً على الموضوع الذي اخترته.
تعلم الآلة الأخرى
تبدأ الجولة البحثية الخاصة بنا بمشروعين مختلفين للغاية من ETH Zurich. الأول هو aiEndoscopic ، وهو عملية تنبيب ذكية. يعد التنبيب ضروريًا لبقاء المريض على قيد الحياة في العديد من الظروف ، ولكنه إجراء يدوي صعب عادة ما يقوم به المتخصصون. يستخدم intuBot رؤية الكمبيوتر للتعرف على التغذية الحية من الفم والحلق والاستجابة لها ، وتوجيه وتصحيح موضع المنظار الداخلي. قد يسمح ذلك للناس بالتنبيب بأمان عند الحاجة بدلاً من الانتظار على الأخصائي ، مما قد ينقذ الأرواح.
ها هم يشرحون الأمر بمزيد من التفصيل:
في مجال مختلف تمامًا ، ساهم باحثو ETH Zurich أيضًا بشكل غير مباشر في فيلم Pixar من خلال ريادة التكنولوجيا اللازمة لتحريك الدخان والنار دون الوقوع فريسة للتعقيد الكسوري لديناميكيات السوائل. وقد لوحظ نهجهم وقام ببناءه من قبل ديزني وبيكسار لفيلم Elemental. ومن المثير للاهتمام ، أنه ليس حل محاكاة بقدر ما هو حل نقل نمط – اختصار ذكي وذا على ما يبدو. (الصورة في الأعلى من هذا.)
دائمًا ما يكون الذكاء الاصطناعي في الطبيعة مثيرًا للاهتمام ، لكن الذكاء الاصطناعي في الطبيعة كما هو مطبق على علم الآثار هو أكثر من ذلك. هدفت الأبحاث التي أجرتها جامعة ياماغاتا إلى تحديد خطوط ناسكا الجديدة – “الجيوغليفية” الهائلة في بيرو. قد تعتقد أنه ، كونها مرئية من المدار ، ستكون واضحة جدًا – لكن التعرية وغطاء الأشجار من آلاف السنين منذ أن تم إنشاء هذه التشكيلات الغامضة يعني أن هناك عددًا غير معروف يختبئ بعيدًا عن الأنظار. بعد التدريب على الصور الجوية لنماذج جيوغليفية معروفة ومظلمة ، تم إطلاق نموذج التعلم العميق مجانًا على طرق عرض أخرى ، ومن المثير للدهشة أنه اكتشف أربع صور جديدة على الأقل ، كما ترون أدناه. مثيرة جدا!
![](https://i0.wp.com/techcrunch.com/wp-content/uploads/2023/07/nasca-geoglyphs.jpg?resize=1024%2C454&ssl=1)
أربعة أشكال جغرافية للناسكا تم اكتشافها حديثًا بواسطة وكيل الذكاء الاصطناعي.
بمعنى أكثر ملاءمة على الفور ، تجد التكنولوجيا المجاورة للذكاء الاصطناعي دائمًا عملًا جديدًا لاكتشاف الكوارث الطبيعية والتنبؤ بها. يقوم مهندسو جامعة ستانفورد بتجميع البيانات لتدريب نماذج التنبؤ بحرائق الغابات في المستقبل من خلال إجراء محاكاة للهواء الساخن فوق مظلة غابة في خزان مياه يبلغ ارتفاعه 30 قدمًا. إذا قمنا بنمذجة فيزياء اللهب والجمر التي تسافر خارج حدود حرائق الغابات ، فسنحتاج إلى فهمها بشكل أفضل ، وهذا الفريق يبذل قصارى جهده لتقريب ذلك.
في جامعة كاليفورنيا في لوس أنجلوس ، يبحثون في كيفية التنبؤ بالانهيارات الأرضية ، والتي تكون أكثر شيوعًا مع تغير الحرائق والعوامل البيئية الأخرى. ولكن بينما تم استخدام الذكاء الاصطناعي بالفعل للتنبؤ ببعض النجاح ، إلا أنه لا “يُظهر عمله” ، مما يعني أن التنبؤ لا يفسر ما إذا كان ذلك بسبب التآكل ، أو تحول منسوب المياه ، أو النشاط التكتوني. نهج “الشبكة العصبية القابلة للتركيب” الجديد يحتوي على طبقات من الشبكة تستخدم بيانات مختلفة ولكنها تعمل بالتوازي بدلاً من العمل معًا ، مما يجعل المخرجات أكثر تحديدًا والتي تؤدي فيها المتغيرات إلى زيادة المخاطر. إنها أيضًا طريقة أكثر كفاءة.
تبحث Google في تحدٍ مثير للاهتمام: كيف يمكنك الحصول على نظام تعلم آلي للتعلم من المعرفة الخطرة دون نشرها؟ على سبيل المثال ، إذا كانت مجموعة التدريب الخاصة بها تشتمل على وصفة النابالم ، فأنت لا تريد أن تكررها – ولكن لكي تعرف عدم تكرارها ، فإنها تحتاج إلى معرفة ما لا يتم تكراره. مفارقة! لذا فإن عملاق التكنولوجيا يبحث عن طريقة “للتخلص من الآلة” التي تسمح لهذا النوع من الموازنة بالحدوث بأمان وموثوقية.
إذا كنت تبحث عن نظرة أعمق حول سبب ثقة الناس في نماذج الذكاء الاصطناعي دون سبب وجيه ، فلا تنظر إلى أبعد من هذا الافتتاح العلمي من قبل سيليست كيد (جامعة كاليفورنيا في بيركلي) وأبيبا بيرهاني (موزيلا). إنه يدخل في الأسس النفسية للثقة والسلطة ويظهر كيف أن وكلاء الذكاء الاصطناعي الحاليين يستخدمونهم أساسًا كنقاط انطلاق لتصعيد قيمتهم الخاصة. إنها مقالة ممتعة حقًا إذا كنت تريد أن تبدو ذكيًا في نهاية هذا الأسبوع.
على الرغم من أننا كثيرًا ما نسمع عن آلة لعب الشطرنج المزيفة من ميكانيكا تورك سيئة السمعة ، إلا أن هذه التمثيلية ألهمت الناس لخلق ما تظاهوا به. لدى IEEE Spectrum قصة رائعة عن الفيزيائي والمهندس الإسباني توريس كيفيدو ، الذي ابتكر لاعب شطرنج ميكانيكي حقيقي. كانت قدراتها محدودة ، ولكن هكذا تعرف أنها كانت حقيقية. حتى أن البعض يقترح أن آلة الشطرنج الخاصة به كانت أول “لعبة كمبيوتر”. غذاء للفكر.