الفائزة بأهم جائزة أدبية يابانية أقرت باستخدامها تشات جي بي تي
تاريخ النشر: 19th, January 2024 GMT
كشفت ري كودان الحائزة على أرقى جائزة أدبية في اليابان أن برنامج الذكاء الاصطناعي التوليدي "تشات جي بي تي" تولّى كتابة بعض فقرات روايتها ذات المناخ المستقبلي، معتبرة أنه ساعدها في إظهار قدراتها في مجال التأليف.
وحصلت رواية كودان الأخيرة "برج الرحمة في طوكيو"، أمس الأربعاء، على جائزة أكوتاغاوا الأدبية نصف السنوية، إذ رأت لجنة التحكيم أنها "تبلغ درجة من الكمال يصعب معها العثور على أي خلل فيها".
لكن ري كودان (33 عاما) أقرّت خلال احتفال بأنها استخدمت "كل إمكانات الذكاء الاصطناعي لكتابة هذا الكتاب"، موضحة أن "نحو 5% من الكتاب يتكون من جمل أُنشئت بواسطة الذكاء الاصطناعي" وأوردتها حرفيا.
ويزداد القلق في مختلف القطاعات، ومنها النشر من أداة الذكاء الاصطناعي التي جرى إطلاقها عام 2022، والتي يمكنها في بضع ثوانٍ إنتاج نصوص على الطلب.
ويحضر الذكاء الاصطناعي مرارا في كتاب كودان الذي تدور أحداثه في طوكيو المستقبلية، ويتناول سجنا على شكل برج صممه مهندس معماري منزعج من إفراط المجتمع في التسامح.
وأشارت كودان إلى أنها تجري باستمرار محادثات مع أداة الذكاء الاصطناعي، وتخبره بأفكارها الشديدة الخصوصية والتي لا تستطيع "التحدث عنها مع أي شخص آخر"، مضيفة أن ردود "تشات جي بي تي" ألهمت أحيانا حوارات في الرواية.
وأوضحت أنها تريد الحفاظ على "علاقات جيدة" مع الذكاء الاصطناعي و"إطلاق العنان لإبداعه".
ولم تشأ المنظمة المسؤولة عن جائزة أكوتاغاوا التعليق على هذه التصريحات ردا على سؤال من وكالة الصحافة الفرنسية.
وانقسمت الآراء على شبكات التواصل الاجتماعي، إذ اعتبر بعض النشطاء أن ما فعلته كودان غير جائز من حيث الأخلاقيات.
ولاحظ أحد المستخدمين على إكس أنها "كتبت رواية باستخدام الذكاء الاصطناعي بمهارة"، لكنه تساءل "هل هذه موهبة؟ لا أعرف".
وأشاد آخرون ببراعة الروائية والجهود التي بذلتها خلال حواراتها مع الذكاء الاصطناعي لاستخلاص النصوص.
وتتوافر كتب أُدرج فيها اسم "تشات جي بي تي" كمؤلف مشارك للبيع من خلال خدمة النشر الذاتي للكتب الإلكترونية في "أمازون"، لكنها تُعتبر عموما ذات نوعية رديئة.
كذلك تقدّم عدد من الكتّاب من بينهم جورج آر آر مارتن "صراع العروش" بدعاوى ضد شركة "أوبن إيه آي" الناشئة في كاليفورنيا، مبتكرة "تشات جي بي تي"، تتهمها بانتهاك حقوق النشر الخاصة بهم.
وأدى ظهور أدوات الذكاء الاصطناعي سهلة الاستخدام والمتاحة على نطاق واسع إلى خلق نوع جديد من "الأدب الروبوتي"، وحاليا تقدم شركة أمازون أكثر من 200 كتاب من تأليف الروبوتات باستخدام برنامج (شات جي بي تي) كمؤلف أو مؤلف مشارك، وهذا الرقم في ازدياد كل يوم.
المصدر: الجزيرة
كلمات دلالية: الذکاء الاصطناعی تشات جی بی تی
إقرأ أيضاً:
الذكاء الاصطناعي يوجه المسيّرات رغم العوائق الطبيعية
في مهمة لإطفاء حرائق الغابات في سلسلة جبال سييرا نيفادا، قد تجد طائرة مسيّرة ذاتية التحكم نفسها تواجه رياح «سانتا آنا» العاتية التي تهدد بإخراجها عن مسارها. التكيف السريع مع مثل هذه التقلبات الجوية غير المتوقعة أثناء الطيران يمثل تحديًا هائلًا لأنظمة التحكم في وضع الطيران الخاصة بهذه الطائرات.
ولمواجهة مثل هذه التحديات، طوّر باحثون في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا «MIT» خوارزمية تحكم تفاعلي جديدة تعتمد على تقنيات تعلّم الآلة، قادرة على تقليل انحراف الطائرة عن مسارها المحدد حتى في مواجهة عوائق مفاجئة مثل هبوب الرياح.
وعلى عكس الطرق التقليدية، لا تتطلب هذه التقنية من المبرمج أن يكون على دراية مسبقة ببنية أو نمط هذه الاضطرابات. بدلاً من ذلك، يتعلم نموذج الذكاء الاصطناعي المستخدم في نظام التحكم كل ما يحتاجه من خلال بيانات ملاحظة تُجمع خلال 15 دقيقة فقط من الطيران.
الميزة الأبرز لهذه التقنية تكمن في أنها تحدد تلقائيًا خوارزمية التحسين الأمثل للتكيف مع هذه الاضطرابات، مما يعزز من دقة تتبع المسار. إذ تختار الخوارزمية الأنسب بحسب طبيعة الاضطرابات التي تواجهها الطائرة في كل حالة.
وقد درّب الباحثون نظامهم على تنفيذ هذين الأمرين معًا، التكيّف وتحديد الخوارزمية باستخدام تقنية تُعرف باسم التعلم الفوقي «meta-learning»، والتي تُعلّم النظام كيفية التكيّف مع أنواع مختلفة من الاضطرابات.
النتائج جاءت واعدة، إذ سجل النظام الجديد نسبة خطأ في تتبع المسار أقل بنسبة 50% مقارنة بالطرق التقليدية، سواء في المحاكاة أو في الظروف الحقيقية، كما أثبت كفاءته في التعامل مع سرعات رياح لم يسبق له مواجهتها أثناء التدريب.
يأمل الباحثون أن يُسهم هذا النظام مستقبلاً في تحسين كفاءة الطائرات المسيّرة في توصيل الطرود الثقيلة رغم الرياح القوية، أو في مراقبة المناطق المعرضة للحرائق في المحميات الطبيعية.
يقول نافيد عزيزيان، الأستاذ المساعد في قسم الهندسة الميكانيكية ومعهد البيانات والنظم والمجتمع «IDSS» بمعهد «MIT»، والباحث الرئيسي للدراسة: «قوة طريقتنا تكمن في التعلم المتزامن لمكونات النظام. من خلال الاستفادة من التعلم الفوقي، يتمكن نظامنا من اتخاذ قرارات تلقائية تحقق أفضل تكيف ممكن في وقت قصير».
شارك عزيزيان في إعداد الورقة البحثية كل من سونبوتشين تانغ، طالب دراسات عليا في قسم الطيران والفضاء، وهاويان صن، طالب دراسات عليا في قسم الهندسة الكهربائية وعلوم الحاسوب. وقد عُرض البحث مؤخراً في مؤتمر «التعلم للديناميكيات والتحكم»
التعلم على التكيف
تتغير سرعات الرياح التي قد تواجهها الطائرة في كل رحلة، لكن من المفترض أن تبقى الشبكة العصبية ودالة الانحدار المستخدمة ثابتتين، لتجنّب إعادة التدريب في كل مرة.
لتحقيق هذه المرونة، اعتمد الباحثون على التعلم الفوقي، ودربوا النظام على مجموعة من سيناريوهات الرياح المختلفة أثناء مرحلة التدريب.
يوضح تانغ: «الهدف ليس فقط أن يتكيف النظام، بل أن يتعلم كيف يتعلم. عبر التعلم الفوقي، يمكننا إنشاء تمثيل مشترك من بيانات متعددة السيناريوهات بسرعة وكفاءة».
في التطبيق العملي، يقوم المستخدم بتغذية نظام التحكم بمسار الطيران المطلوب، ويقوم النظام بحساب قوة الدفع اللازم في الزمن الحقيقي لإبقاء الطائرة على المسار رغم أي اضطرابات جوية.
وقد أثبت النظام كفاءته سواء في المحاكاة أو في اختبارات حقيقية، حيث تفوق على جميع الطرق التقليدية في تتبع المسار، حتى في الظروف الجوية القاسية.
يضيف عزيزيان: «حتى عندما تجاوزت قوة الرياح مستويات لم نشهدها في التدريب، أثبتت تقنيتنا قدرتها على التعامل معها بكفاءة».
واللافت أن تفوق النظام على الطرق الأخرى ازداد كلما زادت شدة الرياح، مما يدل على قدرته على التكيف مع البيئات الصعبة.
ويجري الفريق الآن تجارب ميدانية على طائرات مسيّرة حقيقية لاختبار النظام في مواجهة ظروف جوية متنوعة.
كما يسعى الفريق لتوسيع قدرات النظام ليتعامل مع اضطرابات متعددة المصادر في وقت واحد. فعلى سبيل المثال، تغير سرعة الرياح قد يغيّر من توزيع وزن الحمولة أثناء الطيران، خصوصاً عند حمل مواد سائلة.
كما يطمح الباحثون إلى تطوير خاصية التعلم المستمر، بحيث يتمكن النظام من التكيف مع اضطرابات جديدة دون الحاجة إلى إعادة تدريبه على البيانات السابقة.
وفي تعليق على البحث، قال بروفيسور باباك حسّیبي من معهد كاليفورنيا للتكنولوجيا «Caltech»، والذي لم يشارك في المشروع: «نجح نافيد وزملاؤه في الجمع بين التعلم الفوقي والتحكم التكيفي التقليدي، لتعلم الخصائص غير الخطية من البيانات. واستخدامهم لخوارزميات الانحدار المرآتي مكّنهم من استغلال البنية الجيومترية الكامنة للمشكلة بشكل لم تفعله الطرق السابقة. وهذا العمل قد يساهم بشكل كبير في تصميم أنظمة ذاتية التشغيل تعمل بكفاءة في بيئات معقدة وغير مؤكدة».
وقد حصل هذا البحث على دعم من عدة جهات، منها شركة «MathWorks»، ومختبر «MIT-IBM Watson» للذكاء الاصطناعي، ومركز «MIT-Amazon» للعلوم، وبرنامج «MIT-Google» للابتكار في الحوسبة.
الدفاع المدني بميسان يخمد حريقًا في أشجار وأعشاب في جبل بثرة