تزداد صعوبة الحصول على بيانات حقيقية لاستخدامها في تدريب أنظمة الذكاء الاصطناعي، مما أدى إلى زيادة الاعتماد على البيانات الاصطناعية في الأوساط التقنية. شركات كبيرة مثل “OpenAI” و”Meta” و”Anthropic” بدأت بالفعل في استخدام هذه البيانات لتطوير نماذجها الذكية، وهو ما يثير تساؤلات جديدة حول مستقبل الذكاء الاصطناعي.
تعتمد الأنظمة الذكية على التعليقات التوضيحية لتحليل الأنماط والتنبؤ بها، وتعتبر هذه التعليقات بمثابة إشارات تعلم النماذج كيفية التمييز بين البيانات المختلفة، ولكن مع ارتفاع تكاليف جمع البيانات الحقيقية وزيادة القيود القانونية المتعلقة بالحصول عليها، أصبحت البيانات الاصطناعية خيارًا جذابًا للكثير من الشركات.
تتمثل فوائد البيانات الاصطناعية في قدرتها على توفير كميات ضخمة من البيانات بتكاليف أقل ودون مواجهة تعقيدات قانونية. على سبيل المثال، طورت شركة “Writer” نموذجًا تم تدريبه بشكل كبير باستخدام بيانات اصطناعية، مما أدى إلى تقليل التكاليف مقارنة بالنماذج التقليدية.
لكن على الرغم من هذه الفوائد، تواجه البيانات الاصطناعية العديد من التحديات. إذا كانت النماذج التي تولد البيانات تحتوي على تحيزات أو أخطاء، فإن هذه الأخطاء ستنتقل إلى النماذج الجديدة، مما يؤدي إلى تأثير سلبي مستمر. تشير الدراسات إلى أن الاعتماد المفرط على البيانات الاصطناعية قد يتسبب في تدهور جودة النماذج مع مرور الوقت، مما يجعلها أقل دقة وأقل إبداعًا.
يرى الخبراء أن البيانات الاصطناعية لا يمكن أن تحل محل البيانات الحقيقية بشكل كامل. يتطلب الأمر أن تدمج الشركات بين البيانات الاصطناعية والحقيقية، مع التأكد من دقة المراجعة لضمان الجودة في تدريب النماذج. على الرغم من التقدم الكبير في هذا المجال، فإن الاعتماد الكامل على البيانات الاصطناعية لتدريب الذكاء الاصطناعي يظل هدفًا بعيد المنال.
توفر البيانات الاصطناعية بديلاً عمليًا في ظل القيود المفروضة على البيانات الحقيقية، ولكنها ليست خالية من المخاطر. لضمان استدامة تطور الذكاء الاصطناعي، يجب أن يظل العنصر البشري جزء من المعادلة لضبط التوازن بين الدقة والإبداع في النماذج المستقبلية.
ياقوت زهرة القدس بن عبد الله
