في ظل التسارع المذهل في تطوير تقنيات الذكاء الاصطناعي، يتطلع قادة التكنولوجيا والأعمال إلى الخطوة التالية في هذا المجال، وهي "الذكاء العام الاصطناعي" (AGI)، وهو نوع من الذكاء الاصطناعي يتمتع بقدرات إدراكية شبيهة بالبشر.

إن إيجاد طرق جديدة لضمان عدم عمل هذه الآلة -التي تتمتع بمستوى ذكاء البشر نفسه- ضد مصالح البشر،هدف مهم يسعى إليه الباحثون، ويصبح من الضروري أن تتكاتف الجهود، في الوصول إليه.

وأصدر باحثون في شركة "جوجل ديب مايند" التابعة لجوجل ورقة بحثية جديدة، مكونة من أكثر من 100 صفحة، تشرح طريقة تطوير الذكاء العام الاصطناعي بأمان. بحسب تقرير لموقع "ArsTechnica" المتخصص في أخبار التكنولوجيا.

تشير تقديرات "ديب مايند" إلى إمكانية ظهور AGI خلال السنوات الخمس القادمة، وتحديدًا بحلول عام 2030، مما يستدعي تعاونًا دوليًا عاجلًا لوضع الأطر القانونية والأخلاقية.

لا يملك البشر حتى الآن وسيلة لمنع خروج الذكاء العام الاصطناعي -في حالة الوصول إليه- عن السيطرة، لكن الباحثين في شركة "جوجل ديب مايند" التابعة لجوجل يعملون على هذه المشكلة.

كشف الباحثون عن أربعة مخاطر رئيسية قد تنجم عن تطوير الذكاء الاصطناعي العام (AGI) الشبيه بذكاء الإنسان وقد يؤدي إلى "أضرار جسيمة"، لأجل هذا سعوا إلى فهم مخاطره.

أبرز المخاطر

حدد الباحثون أربعة أنواع محتملة من مخاطر الذكاء العام الاصطناعي، وقدموا اقتراحات حول طرق التخفيف من هذه المخاطر.

وصنّف فريق "ديب مايند" النتائج السلبية للذكاء العام الاصطناعي على أنها سوء الاستخدام، والانحراف، والأخطاء، والمخاطر الهيكلية. وقد ناقش البحث سوء الاستخدام والانحراف بإسهاب، وتناول الأخيران بإيجاز.

المشكلة المحتملة الأولى، هي سوء الاستخدام، بحيث تتشابه بشكل أساسي مع مخاطر الذكاء الاصطناعي الحالية. ومع ذلك، ولأن الذكاء العام الاصطناعي سيكون أقوى بحكم تعريفه، فإن الضرر الذي قد يُلحقه سيكون أكبر بكثير.

وقد يُسيء أي شخص لديه إمكانية الوصول إلى الذكاء العام الاصطناعي استخدام النظام لإلحاق الضرر، على سبيل المثال، من خلال مطالبة النظام بتحديد ثغرات واستغلالها، أو إنشاء فيروس مُصمَّم يمكن استخدامه كسلاح بيولوجي.

قال فريق "ديب مايند" إنه سيتعين على الشركات التي تُطور الذكاء العام الاصطناعي إجراء اختبارات مكثفة ووضع بروتوكولات سلامة قوية لما بعد التدريب. بعبارة أخرى، حواجز أمان معززة للذكاء الاصطناعي.

ويقترح الفريق أيضًا ابتكار طريقة لكبح القدرات الخطيرة تمامًا، تُسمى أحيانًا "إلغاء التعلم" (unlearning)، ولكن من غير الواضح ما إذا كان ذلك ممكنًا من دون تقييد قدرات النماذج بشكل كبير.

أما مشكلة "الانحراف" فهي ليست محل قلق حاليًا مع الذكاء الاصطناعي التوليدي في صورته الحالية. لكن مع الذكاء العام الاصطناعي قد يختلف الأمر.

تُصور مشكلة "الانحراف" هذه كآلة متمردة تجاوزت.....

لقراءة المقال بالكامل، يرجى الضغط على زر "إقرأ على الموقع الرسمي" أدناه

هذا المحتوى مقدم من صحيفة الاتحاد الإماراتية