سيناريوهات مقلقة لمصير البشرية في أيدي الذكاء الاصطناعي
تاريخ النشر: 10th, February 2024 GMT
#سواليف
كشفت دراسة حديثة صحة #المخاوف من جنوح #الذكاء_الاصطناعي نحو #العنف ودعمت تحذيرات خبراء #التكنولوجيا من خطره وإمكانية تسببه في إطلاق العنان لحروب مميتة.
أجرى الدراسة باحثون في معهد جورجيا للتكنولوجيا وجامعة ستانفورد وجامعة نورث إيسترن ومبادرة Hoover لألعاب الحرب والأزمات.
واختبر الفريق 3 سيناريوهات مختلفة للحرب: الغزوات، والهجمات الإلكترونية، ودعوات السلام، باستخدام خمسة برامج ذكاء اصطناعي (LLMs)، بما في ذلك ChatGPT وبرنامج Meta الذكي، ووجدوا أن جميع النماذج اختارت العنف والهجمات النووية.
وكتب الباحثون في الدراسة: “نلاحظ أن النماذج الذكية تميل إلى تطوير ديناميكيات سباق التسلح، ما يؤدي إلى مزيد من الصراع، وفي حالات نادرة، نشر الأسلحة النووية”.
وكشفت الدراسة أن نموذج GPT 3.5 – خليفة ChatGPT – كان الأكثر عدوانية، حيث أظهرت جميع النماذج الأخرى مستوى مختلف من السلوك المماثل.
وقال النموذج الأساسي لـ GPT-4 للباحثين: “تمتلك الكثير من الدول أسلحة نووية. يقول البعض إنه يجب نزع سلاحها، بينما يفضل البعض الآخر اتخاذ مواقف معينة. لدينا الأسلحة! دعونا نستخدمها!”.
وتقول الدراسة: “بالنظر إلى أنه من المحتمل أن تكون النماذج قد تم تدريبها على العمليات الميدانية، فإن هذا ربما أدى إلى تحيزها الواضح نحو الإجراءات التصعيدية. ومع ذلك، هذه الفرضية تحتاج إلى اختبار في التجارب المستقبلية”.
وبهذا الصدد، حذر بليك ليموين، المهندس السابق لشركة غوغل، من أن الذكاء الاصطناعي سيشعل الحروب ويمكن استخدامه في الاغتيالات.
وحذر من أن روبوتات الذكاء الاصطناعي هي التكنولوجيا “الأقوى” التي تم إنشاؤها “منذ القنبلة الذرية”، مضيفا أنها “جيدة بشكل لا يصدق في التلاعب بالناس” ويمكن “استخدامها بطرق مدمرة”، وأنها “قادرة على إعادة تشكيل العالم”.
وتأتي النتائج المثيرة للقلق في الوقت الذي يتعاون فيه الجيش الأمريكي مع شركة OpenAI المصنعة لـ ChatGPT لدمج التكنولوجيا في ترسانته الحربية.
وحث الباحثون الجيش على عدم الاعتماد على نماذج الذكاء الاصطناعي أو استخدامها في بيئة الحرب، قائلين إنه ينبغي إجراء المزيد من الدراسات.
المصدر: سواليف
كلمات دلالية: سواليف المخاوف الذكاء الاصطناعي العنف التكنولوجيا الذکاء الاصطناعی
إقرأ أيضاً:
الذكاء الاصطناعي يساعد على توقع الخصائص الكيميائية
طور باحثون تطبيقا أطلقوا عليه اسم "ChemXploreML" يتنبأ بالخصائص الكيميائية ويسرعها، دون الحاجة إلى مهارات برمجة متعمقة.
من الأهداف الأساسية المشتركة لمعظم باحثي الكيمياء الحاجة إلى التنبؤ بخصائص الجزيء، مثل درجة غليانه أو انصهاره. بمجرد أن يتمكن الباحثون من تحديد هذا التنبؤ بدقة، يصبحون قادرين على المضي قدمًا في عملهم، محققين اكتشافات تُفضي إلى أدوية ومواد وغيرها. مع ذلك، ارتبطت الطرق التقليدية للكشف عن هذه التنبؤات، تاريخيًا، بتكلفة باهظة، استنزاف الوقت والجهد المبذول في المعدات، بالإضافة إلى التمويل.
تمكن فرع من الذكاء الاصطناعي، يُعرف باسم التعلم الآلي machine learning (ML)، من تخفيف عبء التنبؤ بخصائص الجزيئات إلى حد ما، لكن الأدوات المتقدمة التي تُسرّع العملية بشكل أكثر فعالية، من خلال التعلم من البيانات الموجودة لإجراء تنبؤات سريعة للجزيئات الجديدة، تتطلب من المستخدم امتلاك مستوى عالٍ من الخبرة البرمجية. هذا يُشكّل عائقًا أمام العديد من الكيميائيين، الذين قد لا يمتلكون الكفاءة الحسابية اللازمة لاجتياز عملية التنبؤ.
للتخفيف من هذا التحدي، ابتكر باحثون في مجموعة "ماكغواير" للأبحاث في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا (MIT) تطبيق ChemXploreML، وهو تطبيق سطح مكتب سهل الاستخدام يُساعد الكيميائيين على إجراء هذه التنبؤات المهمة دون الحاجة إلى مهارات برمجة متقدمة. هذا التطبيق متاح مجانًا وسهل التنزيل ويعمل على المنصات الرئيسية، كما أنه مصمم للعمل دون اتصال بالإنترنت، مما يُحافظ على خصوصية بيانات البحث.
وقد تم توضيح هذه التقنية الجديدة والمثيرة في مقال نُشر مؤخرًا في مجلة المعلومات والنمذجة الكيميائية Journal of Chemical Information and Modeling.
اقرأ أيضا... أداة ذكاء اصطناعي مجانية تعد تقارير طبية مثل الأنظمة التجارية
إحدى العقبات المحددة في مجال التعلم الآلي الكيميائي هي ترجمة البنى الجزيئية إلى لغة رقمية تفهمها أجهزة الكمبيوتر. يُؤتمت برنامج ChemXploreML هذه العملية المعقدة باستخدام "مُضمِّنات جزيئية" مدمجة قوية تُحوّل البنى الكيميائية إلى متجهات رقمية غنية بالمعلومات. بعد ذلك، يُطبّق البرنامج خوارزميات متطورة لتحديد الأنماط والتنبؤ بدقة بالخصائص الجزيئية، مثل درجات الغليان والانصهار، كل ذلك من خلال واجهة رسومية تفاعلية سهلة الاستخدام.
يقول أرافيند نيفاس ماريموثو، باحث في مجموعة ماكغواير والمؤلف الرئيسي للمقالة "يهدف ChemXploreML إلى تعميم استخدام التعلم الآلي في العلوم الكيميائية"، مضيفا "من خلال إنشاء تطبيق سطح مكتب سهل الاستخدام وقوي وقابل للعمل دون اتصال بالإنترنت، نضع أحدث النمذجة التنبؤية بين يدي الكيميائيين مباشرةً، بغض النظر عن خبراتهم البرمجية. هذا العمل لا يُسرّع البحث عن أدوية ومواد جديدة من خلال تسريع عملية الفحص وتخفيض تكلفتها فحسب، بل يفتح تصميمه المرن آفاقًا جديدة للابتكارات المستقبلية".
صُمم تطبيق ChemXploreML ليتطور مع مرور الوقت. لذا، مع تطور التقنيات والخوارزميات المستقبلية، يُمكن دمجها بسلاسة في التطبيق، مما يضمن للباحثين الوصول الدائم إلى أحدث الأساليب وتطبيقها. تم اختبار التطبيق على خمس خصائص جزيئية رئيسية للمركبات العضوية: نقطة الانصهار، ونقطة الغليان، وضغط البخار، ودرجة الحرارة الحرجة، والضغط الحرج، وحقق درجات دقة عالية وصلت إلى 93% لدرجة الحرارة الحرجة. كما أظهر الباحثون أن طريقة جديدة وأكثر إحكامًا لتمثيل الجزيئات كانت دقيقة تقريبًا مثل الطرق القياسية ولكنها كانت أسرع بما يصل إلى 10 مرات.
يقول ماريموثو: "نتصور مستقبلًا يُمكن فيه لأي باحث تخصيص وتطبيق التعلم الآلي بسهولة لحل تحديات فريدة، من تطوير مواد مستدامة إلى استكشاف الكيمياء المعقدة للفضاء بين النجوم".
مصطفى أوفى (أبوظبي)
مباريات سيراميكا كليوباترا فى الدور الأول 2025-2026