الهلوسة الذكاء الاصطناعى في L&D: ما هي وما يسبب لهم؟

هل هناك هلوسة منظمة العفو الدولية في استراتيجية L&D الخاصة بك؟

في كثير من الأحيان ، تتحول الشركات إلى الذكاء الاصطناعي لتلبية الاحتياجات المعقدة لاستراتيجيات التعلم والتطوير الخاصة بهم. لا عجب في ذلك سبب قيامهم بذلك ، بالنظر إلى مقدار المحتوى الذي يجب إنشاؤه لجمهور ما زال أكثر تنوعًا وتطلبًا. يمكن أن يؤدي استخدام AI لـ L&D إلى تبسيط المهام المتكررة ، وتزويد المتعلمين بتخصيص معزز ، وتمكين فرق L&D من التركيز على التفكير الإبداعي والاستراتيجي. ومع ذلك ، فإن العديد من فوائد الذكاء الاصطناعى تأتي مع بعض المخاطر. أحد المخاطر الشائعة هو ناتج الذكاء الاصطناعي المعيب. عندما لم يتم التحقق منها ، يمكن أن تؤثر الهلوسة من الذكاء الاصطناعي في L&D بشكل كبير على جودة المحتوى الخاص بك وخلق عدم الثقة بين شركتك وجمهورها. في هذه المقالة ، سوف نستكشف ماهية الهلوسة من الذكاء الاصطناعي ، وكيف يمكن أن تظهر في محتوى L&D الخاص بك ، والأسباب وراءها.

ما هي الهلوسة الذكاء الاصطناعي؟

ببساطة ، الهلوسة الذكاء الاصطناعى هي أخطاء في إخراج نظام يعمل من الذكاء الاصطناعى. عندما يهلل الذكاء الاصطناعي ، يمكن أن ينشئ معلومات غير دقيقة أو جزئية تمامًا. في بعض الأحيان ، هذه الهلوسة منظمة العفو الدولية لا معنى لها تمامًا ، وبالتالي فهي سهلة للمستخدمين لاكتشاف ورفض. ولكن ماذا يحدث عندما تبدو الإجابة معقولة والمستخدم الذي يطرح السؤال على المعرفة المحدودة حول هذا الموضوع؟ في مثل هذه الحالات ، من المحتمل جدًا أن يأخذوا ناتج الذكاء الاصطناعي بالقيمة الاسمية ، حيث يتم تقديمها غالبًا بطريقة ولغة تنضح بالبلاغة والثقة والسلطة. عندها يمكن أن تشق هذه الأخطاء طريقها إلى المحتوى النهائي ، سواء كان مقالًا أو فيديوًا أو مسارًا كاملًا ، مما يؤثر على مصداقيتك وقيادة الفكر.

أمثلة على الهلوسة الذكاء الاصطناعي في L&D

يمكن أن تتخذ الهلوسة من الذكاء الاصطناعي أشكالًا مختلفة ويمكن أن تؤدي إلى عواقب مختلفة عندما تشق طريقها إلى محتوى L&D الخاص بك. دعونا نستكشف الأنواع الرئيسية من الهلوسة من الذكاء الاصطناعى وكيف يمكن أن تظهر في استراتيجية L&D الخاصة بك.

أخطاء واقعية

تحدث هذه الأخطاء عندما تنتج الذكاء الاصطناعى إجابة تتضمن خطأ تاريخيًا أو رياضيًا. حتى إذا لم تتضمن استراتيجيتك L&D مشاكل في الرياضيات ، فلا يزال من الممكن حدوث أخطاء واقعية. على سبيل المثال ، قد يسرد مساعد الشركة الذي يعمل بالذو مع AI فوائد الشركة غير موجودة ، مما يؤدي إلى الارتباك والإحباط لتوظيف جديد.

محتوى ملفقة

في هذا الهلوسة ، قد ينتج نظام الذكاء الاصطناعى محتوى ملفقًا تمامًا ، مثل الأوراق البحثية المزيفة أو الكتب أو الأحداث الإخبارية. يحدث هذا عادةً عندما لا يكون لدى الذكاء الاصطناعى الإجابة الصحيحة على سؤال ، وهذا هو السبب في أنه يظهر في أغلب الأحيان على الأسئلة التي تكون إما محددة فائقة أو في موضوع غامض. تخيل الآن أنك تدرج في محتوى L&D الخاص بك دراسة معينة بجامعة هارفارد التي وجدت “منظمة العفو الدولية” ، فقط حتى لا تكون موجودة. هذا يمكن أن يؤذي مصداقيتك بشكل خطير.

الإخراج غير المنطقي

أخيرًا ، لا تكون بعض إجابات الذكاء الاصطناعي منطقية ، إما لأنها تتناقض مع المطالبة التي أدخلها المستخدم أو لأن الإخراج يتراوح ذاتيًا. مثال على الأول هو chatbot التي تعمل بنيو ذكاء الذكاء الاصطناعى تشرح كيفية تقديم طلب PTO عندما يسأل الموظف كيفية اكتشاف PTO المتبقية. في الحالة الثانية ، قد يعطي نظام الذكاء الاصطناعى تعليمات مختلفة في كل مرة يطلب فيها ، تاركًا للمستخدم مرتبكًا بشأن ماهية الإجراء الصحيح.

أخطاء تأخر البيانات

تعمل معظم أدوات AI التي يستخدمها المتعلمون والمهنيون والأشخاص العاديون على البيانات التاريخية وليس لديهم وصول فوري إلى المعلومات الحالية. يتم إدخال بيانات جديدة فقط من خلال تحديثات النظام الدورية. ومع ذلك ، إذا لم يكن المتعلم على دراية بهذا القيد ، فقد يطرحون سؤالاً حول حدث أو دراسة حديثة ، فقط ليخرجوا خالي الوفاض. على الرغم من أن العديد من أنظمة الذكاء الاصطناعي ستُبلغ المستخدم عن افتقارها إلى الوصول إلى البيانات في الوقت الفعلي ، وبالتالي منع أي ارتباك أو معلومات مضللة ، فإن هذا الموقف لا يزال محبطًا للمستخدم.

ما هي أسباب الهلوسة من الذكاء الاصطناعي؟

ولكن كيف تصبح هلوسة الذكاء الاصطناعى؟ بالطبع ، فهي ليست مقصودة ، لأن أنظمة الذكاء الاصطناعي ليست واعية (على الأقل ليس بعد). هذه الأخطاء هي نتيجة للطريقة التي تم بها تصميم الأنظمة ، والبيانات التي تم استخدامها لتدريبها ، أو مجرد خطأ المستخدم. دعنا نتعمق قليلاً في الأسباب.

بيانات تدريب غير دقيقة أو متحيزة

الأخطاء التي نلاحظها عند استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي غالباً ما تنشأ من مجموعات البيانات المستخدمة لتدريبها. تشكل مجموعات البيانات هذه الأساس الكامل الذي تعتمد عليه أنظمة الذكاء الاصطناعي “للتفكير” وإنشاء إجابات لأسئلتنا. يمكن أن تكون مجموعات بيانات التدريب غير مكتملة أو غير دقيقة أو متحيزة ، مما يوفر مصدرًا معيبًا للمعلومات لمنظمة العفو الدولية. في معظم الحالات ، تحتوي مجموعات البيانات على كمية محدودة فقط من المعلومات حول كل موضوع ، تاركًا الذكاء الاصطناعي لملء الفجوات من تلقاء نفسها ، وأحيانًا بأقل من النتائج المثالية.

تصميم النموذج الخاطئ

يعد فهم المستخدمين وتوليد الاستجابات عملية معقدة تؤديها نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) باستخدام معالجة اللغة الطبيعية وإنتاج نص معقول استنادًا إلى الأنماط. ومع ذلك ، فإن تصميم نظام الذكاء الاصطناعى قد يتسبب في صراعه مع فهم تعقيدات الصياغة ، أو قد يفتقر إلى المعرفة المتعمقة حول هذا الموضوع. عندما يحدث هذا ، قد يكون ناتج الذكاء الاصطناعى إما على مستوى قصير أو على مستوى السطح (الإفراط في التبسيط) أو طويل وغير منطقي ، حيث يحاول الذكاء الاصطناعي ملء الفجوات (التمعدن الزائد). يمكن أن تؤدي هذه الهلوسة منظمة العفو الدولية إلى إحباط المتعلم ، حيث تتلقى أسئلتهم إجابات معيب أو غير كافية ، مما يقلل من تجربة التعلم الشاملة.

الزائد

تصف هذه الظاهرة نظام الذكاء الاصطناعى الذي تعلم مواد التدريب الخاصة به إلى حد الحفظ. على الرغم من أن هذا يبدو شيئًا إيجابيًا ، عندما يتم تجهيز نموذج الذكاء الاصطناعي ، فقد يكافح من أجل التكيف مع المعلومات الجديدة أو المختلطة ببساطة عما يعرفه. على سبيل المثال ، إذا كان النظام يتعرف فقط على طريقة محددة للصياغة لكل موضوع ، فقد يسيء فهم الأسئلة التي لا تتطابق مع بيانات التدريب ، مما يؤدي إلى إجابات غير دقيقة أو غير دقيقة تمامًا. كما هو الحال مع معظم الهلوسة ، فإن هذه المشكلة أكثر شيوعًا مع موضوعات متخصصة ومتخصصة يفتقر إليها نظام الذكاء الاصطناعى معلومات كافية.

مطالبات معقدة

دعونا نتذكر أنه بغض النظر عن مدى تقدم تقنية الذكاء الاصطناعى المتقدمة والقوية ، لا يزال من الممكن الخلط بين مطالبات المستخدمين التي لا تتبع قواعد الإملاء أو القواعد أو بناء الجملة أو التماسك. يمكن أن تسبب الأسئلة التفصيلية المفرطة أو الدقيقة أو المنظمة بشكل سيء التفسير وسوء الفهم. ونظرًا لأن الذكاء الاصطناعى يحاول دائمًا الاستجابة للمستخدم ، فإن جهوده لتخمين ما يعنيه المستخدم قد يؤدي إلى إجابات غير ذات صلة أو غير صحيحة.

خاتمة

لا ينبغي أن يخاف المهنيون في التعليم الإلكتروني و L&D من استخدام الذكاء الاصطناعي لمحتواهم والاستراتيجيات الشاملة. على العكس من ذلك ، يمكن أن تكون هذه التكنولوجيا الثورية مفيدة للغاية ، مما يوفر الوقت وجعل العمليات أكثر كفاءة. ومع ذلك ، يجب أن يظلوا في اعتبارهم أن الذكاء الاصطناعى ليس معصومًا ، وأن أخطائه يمكن أن تشق طريقها إلى محتوى L&D إذا لم تكن حذرة. في هذه المقالة ، استكشفنا أخطاء منظمة العفو الدولية المشتركة التي قد يواجهها محترفي ومتعلمي L&D والأسباب وراءهم. إن معرفة ما يمكن توقعه سيساعدك على تجنب الابتعاد عن الهلوسة من الذكاء الاصطناعي في L&D والسماح لك بالاستفادة القصوى من هذه الأدوات.