اللحظة الاخباري -

في ظل الانتشار الواسع لتقنيات الذكاء الاصطناعي في قطاعات التعليم والإعلام والأعمال، يزداد التساؤل حول مصدر المعلومات التي تقدمها هذه الأدوات، ومدى موثوقيتها، خاصة مع اعتماد ملايين المستخدمين عليها في المهام اليومية.

ووفقًا لخبراء في مجال الذكاء الاصطناعي، فإن النماذج المتقدمة مثل "شات جي بي تي" من شركة "أوبن إيه آي" و"كوبايلوت" التابع لـ"مايكروسوفت"، تعتمد على كمّ هائل من البيانات التي جُمعت خلال مراحل التدريب من مصادر مفتوحة ومتنوعة على الإنترنت، من أبرزها:

- مواقع إلكترونية عامة (مثل ويكيبيديا والمقالات والمنتديات)

- كتب رقمية وأبحاث علمية منشورة

- محتوى أكاديمي وتعليمي

- أرشيفات الصحف والمجلات

- محتوى مفتوح المصدر متاح للعامة

ويتم تدريب هذه النماذج باستخدام تقنيات "التعلم العميق"، حيث تتعلم من أنماط اللغة، وتُبرمج على فهم السياقات وتوليد ردود ذكية، دون أن تكون "مدركة" أو "واعية" كالبشر. والبيانات لا تُجمع في الوقت الفعلي، بل تُستخدم سابقًا لتكوين ما يشبه "ذاكرة معرفية" للنموذج.

وتعتمد دقة المعلومات التي يقدمها الذكاء الاصطناعي على عدة عوامل، من أبرزها جودة البيانات المستخدمة في التدريب، وآخر تاريخ تحديث للنموذج، وطريقة طرح السؤال من المستخدم.

في الموضوعات العامة والمجالات التي تحظى بكمّ وفير من المصادر، تقدم النماذج عادة إجابات دقيقة وموثوقة. لكن في مجالات سريعة التغير مثل القوانين أو الأخبار، أو الموضوعات الحساسة، قد تظهر معلومات غير دقيقة أو غير محدثة، خصوصًا إذا كان النموذج غير متصل بالإنترنت.

ولتقليل هذه الفجوات، بدأت شركات مثل "مايكروسوفت" و"غوغل" بربط أدوات الذكاء الاصطناعي بمحركات البحث في الزمن الحقيقي، لتوفير ردود تستند إلى معلومات حديثة تم التحقق منها مباشرة من الويب.

وعلى الرغم من التقدم الكبير في أداء النماذج الذكية، ينصح الخبراء باستخدام أدوات الذكاء الاصطناعي كمساعد رقمي لا كمرجع نهائي، خاصة في المجالات الحساسة كالصحة والقانون والتعليم. كما يجب توخي الحذر في مشاركة البيانات الشخصية أثناء استخدامها.

فالذكاء الاصطناعي لا "يعرف" مثل الإنسان، بل يتنبأ بأفضل إجابة ممكنة بناءً على أنماط تعلّمها من بيانات سابقة. وبالتالي، تبقى المراجعة البشرية والمصادر الموثوقة ضرورية لضمان دقة وجودة المعلومة.