كيف تكتشف OpenAI نقاط ضعف الذكاء الاصطناعي العملاق لديها؟

مقدمة: تُعتبر نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) جزءاً أساسياً في عالم التكنولوجيا الحديثة، حيث يستخدمها ملايين الأفراد حول العالم في مختلف المجالات. ولكن، مع تزايد استخدامها، تدرك OpenAI تماماً المخاطر المحتملة لهذه النماذج. ولذلك، تبتكر الشركة طرقاً متطورة، مثل “اختبار الاختراق الأحمر (Red Teaming)”، للكشف عن نقاط الضعف في نماذجها مثل ChatGPT و DALL-E. الهدف هو منع النماذج من إنتاج سلوكيات ضارة أو غير مرغوب فيها.

اختبار النماذج العملاقة: يعتمد اختبار الاختراق الأحمر على فريقين رئيسيين:

1. البشر: يتكون هذا الفريق من مجموعة من الخبراء في مجالات متنوعة مثل الفن، العلوم، والقانون. يتمثل دورهم في استفزاز النماذج للكشف عن سلوكيات غير مرغوب فيها مثل توليد محتوى عنصري أو إنشاء صور عنيفة.
2. الذكاء الاصطناعي: إلى جانب الفريق البشري، يستخدم OpenAI نموذجًا آخر من نماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة، مثل GPT-4، لدعم العملية. يساهم هذا النموذج في اقتراح أساليب جديدة لاختراق حدود النماذج العملاقة، مما يساعد في اكتشاف نقاط ضعف غير معروفة سابقاً.

تطور عملية الاختبار: في البداية، اعتمدت OpenAI على الفريق البشري فقط لاختبار النماذج. ومع تقدم النماذج وزيادة تعقيدها، أصبح من الضروري إدخال أدوات أكثر ذكاءً للمساعدة في تحسين عملية الاختبار. طور الباحثون في OpenAI طريقة مبتكرة تستخدم نموذجاً ذكياً لتوليد أفكار جديدة حول السلوكيات الضارة المحتملة، ويتم بعد ذلك استخدام الفريق البشري لتقييم هذه الأفكار وتنفيذ الاختبارات.

هل هذا كافٍ؟ على الرغم من الجهود المتواصلة من قبل OpenAI، يعتقد بعض الخبراء أن هذه الاختبارات لا تكفي لضمان سلامة نماذج الذكاء الاصطناعي العملاقة بالكامل. يوصي البعض بالتركيز على تطوير نماذج مخصصة لمهام معينة، حيث يمكن اختبار هذه النماذج بسهولة أكبر وأفضل، مقارنةً بالنماذج العامة المعقدة.

خاتمة: تواصل OpenAI جهودها لاكتشاف نقاط الضعف في نماذجها العملاقة من خلال اختبارات الاختراق الأحمر المتطورة. ومع ذلك، يبقى ضمان أمان وسلامة هذه النماذج تحدياً مستمراً يتطلب تعاوناً مستمراً بين المطورين، الباحثين، والمستخدمين. لمواكبة آخر أخبار التكنولوجيا والذكاء الاصطناعي، تابعوا ترند مصر عبر الرابط: trendmasr.com.