كيف يغيّر الذكاء الاصطناعي التوليدي طريقة كتابة الأوراق العلمية؟
تاريخ النشر: 19th, July 2024 GMT
على مدى السنوات العشر الماضية، ظهرت مجموعة واسعة من الكلمات والعبارات من الغموض إلى الاستخدام الشائع في العلوم، وهي كلمات تعكس التغييرات التي يشهدها البحث العلمي والأحداث الأوسع داخل العلم والمجتمع.
تظهر هذه التغييرات التي يحدثها الذكاء الاصطناعي في الأوراق والمراجعات والمقالات التي ينتجها العلماء باستمرار، وهذا يثير سؤالاً مثيرا للاهتمام حول تأثير الذكاء الاصطناعي على العلوم.
منذ إصدار "شات جي بي تي" رسميا يوم 30 نوفمبر/تشرين الثاني 2022، أثر على العديد من جوانب حياتنا، ولم تكن الكتابة الأكاديمية والبحوث العلمية محصنة.
وتمكن العلماء منذ ذلك الحين من استخدام نماذج اللغة الكبيرة "إل إل إم إس" (LLMs) -وهي أنظمة ذكاء اصطناعي قادرة على فهم وتوليد لغة بشرية من خلال معالجة كميات هائلة من البيانات النصية- لمراجعة جميع الأوراق العلمية التي ينتجونها وتحريرها وكتابتها أحيانًا من الصفر، ولكن مدى الاستخدام الفعلي لهذا النوع من الذكاء الاصطناعي لا يزال غير معروف.
في الواقع، استكشف عدد كبير من الأبحاث بالفعل مزايا وعيوب نماذج اللغات الكبيرة، وحاول العديد من الباحثين رسم خريطة لتطور العلوم من خلال التغييرات في اللغة التي ينتجونها.
آخر هذه المحاولات قام بها عالم الأبحاث ديمتري كوباك وزملاؤه في معهد هيرتي للذكاء الاصطناعي في مجال صحة الدماغ في توبنغن بألمانيا.
وجد كوباك وزملاؤه طريقة لقياس تأثير أنظمة الذكاء الاصطناعي على الأدبيات العلمية أو العلوم المبسطة منذ عام 2022، وقارنوها بتأثير الأحداث الرئيسية الأخرى في العلوم.
بدأ كوباك وزملاؤه بتنزيل الخلاصات من أكثر من 14 مليون ورقة بحثية منشورة على قاعدة بيانات الطب الحيوي "بابميد" (PubMed) منذ عام 2010، ثم أزالوا بعد ذلك الكلمات والعبارات الشائعة التي لا علاقة لها بكتابة المؤلفين من قاعدة البيانات، مثل "حقوق الطبع والنشر" أو "كيفية الاستشهاد بهذه المقالة".
بعد ذلك، حسبوا عدد المرات التي ظهرت فيها كل كلمة أطول من ثلاثة أحرف كل عام. وأخيرًا، نظروا إلى الكلمات الـ800 الأكثر شعبية، وكيف يتغير تواترها كل عام؟ وكيف تؤثر ليس على الطريقة التي يكتب بها العلماء فحسب، بل على الطريقة التي يتم بها إجراء العلوم؟
تغييرات مفاجئةكشفت النتائج على الفور عن بعض الاتجاهات الواضحة في العلوم. على سبيل المثال، بلغ تكرار كلمة "إيبولا" (مرض يصيب الإنسان بسبب عدوى فيروسية) ذروته في عام 2015، وكلمة "زيكا" (عدوى فيروسية تنتقل عن طريق البعوض) في عام 2017.
حدث أحد أكبر التغييرات في عام 2020 مع زيادة هائلة في استخدام كلمات مثل الإغلاق والوباء والجهاز التنفسي و"ريمديسيفير" (دواء جديد مضاد للفيروسات) أثناء تفشي جائحة كورونا، وهو حدث معروف على نطاق واسع أنه كان له أحد أكبر التأثيرات على النشر العلمي والمنشآت والمؤسسات البحثية في التاريخ.
وللمفاجأة، حدث تغيير أكبر في عام 2024 مع زيادة في كلمات مثل "حاسم ومهم ومحتمل". ومن الغريب أن هذه الكلمات ليست مرتبطة بالمحتوى العلمي للورقة البحثية، بل بأسلوب الكتابة.
في الواقع، يشير الباحثون إلى أن هذه هي بالضبط نوعية الكلمات التي تفضلها نماذج اللغة الكبيرة المدرَّبة مسبقًا على كميات هائلة من البيانات، والتي يقولون إنها "تغير الخطاب العلمي على نطاق غير مسبوق".
ويقول كوباك وزملاؤه إن الزيادة غير المسبوقة في الكلمات النمطية الزائدة في عام 2024 تسمح باستخدامها دلالة على استخدام "شات جي بي تي"، ويشيرون إلى أن وتيرة تكرار مئات الكلمات زادت بشكل مفاجئ بعد أن أصبح "شات جي بي تي" متاحًا ومستخدمًا على نطاق واسع جدًا حيث وصل إلى 100 مليون مستخدم نشط غير مسبوق بعد 3 أشهر من إصداره، ويعتبر أحد المعالم الرئيسية لنماذج اللغة إلى جانب "جي بي تي-4".
أوراق بحثية بالذكاء الاصطناعيوضع كوباك وزملاؤه حدًا أدنى لعدد الأوراق البحثية التي تأثرت بنماذج اللغة الكبيرة. تشير البيانات إلى أن ما لا يقل عن 10% من الأوراق البحثية المنشورة على موقع "بابميد" الطبي للأبحاث في عام 2024 قد تأثرت بهذه الطريقة.
وخلص الباحثون إلى أنه "مع فهرسة 1.5 مليون ورقة بحثية حاليًا في موقع بابميد سنويًا، فإن هذا يعني أن نماذج اللغة الكبيرة تساعد في كتابة ما لا يقل عن 150 ألف ورقة بحثية سنويًا".
لاحظ الفريق أن مساعدة الذكاء الاصطناعي كانت أكثر شيوعًا في الأبحاث المقدمة من البلدان التي لم تكن اللغة الإنجليزية هي لغتها الأولى، والتي غالبًا ما تتم معاقبة باحثيها لأن أوراقهم تبدو أقل احترافية من أقرانهم الذين يكتبون بالإنجليزية.
قد يشير ذلك إلى أن غير المتحدثين بالإنجليزية يستخدمون أنظمة الذكاء الاصطناعي التوليدي لتحقيق تكافؤ الفرص في الكتابة العلمية، أو أن المتحدثين باللغة الإنجليزية يستخدمونها بالقدر نفسه لكنهم أكثر مهارة في إزالة تأثيرها من أوراقهم البحثية قبل النشر، وفي كلتا الحالتين، يبدو أن استخدام نماذج اللغة الكبيرة منتشر على نطاق واسع.
وإذا كان النشر العلمي يؤخذ مثالا على تأثير الذكاء الاصطناعي، فمن المحتمل أن تواجه مجالات النشر الأخرى القائمة على العلوم الاجتماعية والتكنولوجيا والهندسة والرياضيات تحديات أيضًا، ويكون لها نتائج مماثلة.
المصدر: الجزيرة
كلمات دلالية: حراك الجامعات حريات الذکاء الاصطناعی على نطاق جی بی تی فی عام إلى أن
إقرأ أيضاً:
Nvidia تجمع بين الذكاء الاصطناعي والحوسبة الكمومية في سباق التكنولوجيا الكبرى
في الوقت الذي غيّر فيه إيرل ساندويتش طريقة تناول الطعام بدمجه الخبز مع اللحم، تسعى شركات التكنولوجيا الكبرى حاليًا إلى دمج اثنين من أقوى التقنيات الحديثة: الذكاء الاصطناعي والحوسبة الكمومية، في سباق محموم لإعادة تعريف قدرات الحوسبة العالمية.
ورغم شهرة شركة Nvidia (رمزها في ناسداك: NVDA) بكونها لاعبًا محوريًا في مجال الذكاء الاصطناعي، فإنها تعمل كذلك على دفع عجلة الابتكار في مجال الحوسبة الكمومية، مما يجعلها خيارًا ذكيًا للمستثمرين الذين يسعون للحصول على تعرض مزدوج لهذين المجالين الصاعدين.
قوة Nvidia في الذكاء الاصطناعيتحتل Nvidia مكانة ريادية يصعب تجاوزها في مشهد الذكاء الاصطناعي العالمي، إذ تقدم مجموعة متنوعة من المنتجات والخدمات في هذا المجال، منها:
Nvidia AI Foundry: منصة متكاملة لبناء نماذج ذكاء اصطناعي مخصصة، تشمل النماذج اللغوية الكبيرة والمساعدات الذكية.
Nvidia AI Enterprise: حزمة أدوات برمجية سحابية تشمل مكتبات وأُطر عمل لتطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي.
أما على مستوى العتاد، فإن معمارية Blackwell الجديدة لمعالجات الرسوميات (GPU) تمثل قلب القوة الحاسوبية لـ Nvidia في الذكاء الاصطناعي، وتحظى بطلب هائل من مراكز البيانات العملاقة.
وفي يوليو الماضي، أعلنت شركة CoreWeave أنها أصبحت أول مزود سحابي يقدّم هذه المعمارية الثورية، متيحة إياها لتطبيقات الذكاء الاصطناعي، والرسوميات، والحوسبة فائقة الأداء. وسارت على خطاها شركة Nebius، التي بدأت بتوفير بنية Blackwell في أوروبا، وتعمل حاليًا على إنشاء مركز بيانات مخصص لها في ولاية نيوجيرسي الأمريكية.
بعكس شركات مثل IonQ وRigetti التي تبني حواسيب كمومية فعلية، تتبنى Nvidia نهجًا مختلفًا لكنه ضروري: الدمج بين الحوسبة الكمومية والذكاء الاصطناعي.
وقد كشفت الشركة عن خطط لإنشاء مركز بحثي جديد في بوسطن، يدمج شريحة Nvidia GB200 Grace Blackwell فائقة القدرة مع العتاد الكمومي، بهدف تسريع ما يعرف بالحوسبة الكمومية المتقدمة.
وتقول Nvidia إن هذه المبادرة ستساهم في مواجهة أبرز التحديات في هذا المجال، مثل تقليل التشويش في وحدات "الكيوبت" – الوحدة الأساسية في الحوسبة الكمومية – وتحويل المعالجات الكمومية التجريبية إلى أجهزة عملية قابلة للاستخدام.
كما قدمت Nvidia 2,020 وحدة GPU من طراز H100 مرتبطة بمنصة الاتصال Quantum-2 InfiniBand إلى المعهد الوطني الياباني للعلوم الصناعية المتقدمة (AIST)، وذلك لدعم مشروع ABC1-Q، الذي يعد أكبر حاسوب فائق بحثي في العالم مخصص للحوسبة الكمومية.
وقد تم دمج هذا النظام مع منصة CUDA-Q مفتوحة المصدر، وهي منصة هجينة تساعد في تشغيل تطبيقات الحوسبة الكمومية الضخمة.
وفي تعليق له على هذا التعاون، قال تيم كوستا، مدير الهندسة المساعدة في Nvidia:"الدمج السلس بين العتاد الكمومي والذكاء الاصطناعي سيعجل بتحقيق وعد الحوسبة الكمومية.
تعاوننا مع AIST سيحفز التقدم في مجالات مثل تصحيح أخطاء الكم وتطوير التطبيقات – وهي ضرورية لبناء حواسيب كمومية فائقة عملية."
هل Nvidia خيار استثماري مثالي للذكاء الاصطناعي والحوسبة الكمومية؟رغم وجود عدد كبير من الشركات في مجالي الذكاء الاصطناعي والحوسبة الكمومية، فإن Nvidia تبرز كواحدة من القلائل التي تعمل بنشاط في كلا المجالين، مما يجعلها خيارًا منطقيًا للمستثمرين الذين يسعون لتجميع استثماراتهم في شركة واحدة ذات تعرض مزدوج.
وعلى صعيد التقييمات، يتم تداول سهم Nvidia عند مضاعف ربحية يبلغ 56 مرة للأرباح الماضية، وهو ما قد يبدو مرتفعًا للوهلة الأولى، لكنه أقل من متوسطها التاريخي البالغ 70 ضعفًا خلال السنوات الخمس الماضية، ما يعكس استعداد المستثمرين لدفع علاوة نظير ريادتها في السوق.
بينما يشهد كل من الذكاء الاصطناعي والحوسبة الكمومية نموًا متسارعًا، فإن Nvidia تقف في نقطة التقاطع بين المجالين، مما يمنحها موقعًا فريدًا في خارطة الابتكار العالمي.
رغم بعض التقلبات المتوقعة خلال نضوج هذه القطاعات، فإن Nvidia تظل مرشحة بقوة لتحقيق مكاسب طويلة الأجل للمستثمرين الباحثين عن الريادة التكنولوجية.
فبركوا شهادات جامعية.. استقالة نواب بسبب سير ذاتية مزورة في إسبانيا