سام ألتمان يحذر: لا تتركوا قرارات حياتكم لـ ChatGPT هذا الاستخدام مقلق
تاريخ النشر: 25th, July 2025 GMT
أعرب سام ألتمان، الرئيس التنفيذي لشركة OpenAI، عن قلقه المتزايد إزاء الطريقة التي بات بها الشباب يعتمدون عاطفيا على ChatGPT بشكل مفرط.
جاء هذا التحذير خلال حديثه في مؤتمر لمجلس الاحتياطي الفيدرالي هذا الأسبوع، حيث أشار إلى أن العديد من المستخدمين، لا سيما من الجيل الشاب، يلجأون إلى روبوت الدردشة الذكي ChatGPT لاتخاذ قرارات حياتية كبيرة، متجاوزين الاستخدام العرضي أو العادي للأداة.
وقال ألتمان: “الناس يبالغون في الاعتماد على ChatGPT” هناك شباب يقولون: “لا أستطيع اتخاذ أي قرار في حياتي من دون إخبار ChatGPT بكل ما يحدث معي، هو يعرفني ويعرف أصدقائي، وسأتبع كل ما يقوله"، هذا أمر يزعجني بشدة”.
ووصف هذه الظاهرة بأنها “شائعة جدا” بين المستخدمين الشباب، محذرا من أن الإفراط في الاعتماد على الذكاء الاصطناعي بهذا الشكل قد يكون ضارا نفسيا وسلوكيا.
وتأتي تصريحات سام ألتمان وسط نقاش أوسع حول حدود الثقة التي يمكن أن يضعها البشر في أنظمة الذكاء الاصطناعي.
فيما أشار جيفري هينتون، أحد أبرز العلماء في هذا المجال والملقب بـ"عراب الذكاء الاصطناعي"، في مقابلة مع قناة CBS مؤخرا إلى أنه يستخدم نموذج GPT-4 بانتظام، وغالبا ما يصدق إجاباته حتى عندما يعلم أنها قد تكون خاطئة.
اعترف هينتون، الذي طالما حذر من مخاطر الذكاء الاصطناعي الفائق الذكاء، بما في ذلك خطر التلاعب ونشر المعلومات المضللة، قائلا: “ما زلت أجد نفسي أصدق ما يقوله أكثر مما ينبغي”.
ورغم أن أدوات الذكاء الاصطناعي مثل ChatGPT تساعد الملايين في مهام الكتابة والتلخيص والبرمجة، إلا أنها ليست معصومة من الخطأ.
ففي أحد اختبارات هينتون، فشل GPT-4 في حل لغز منطقي بسيط، ومع ذلك، أكد هينتون أن سهولة استخدامه وسرعته تجعله يعود إليه باستمرار.
ولم تقتصر تحذيرات ألتمان على الجانب العاطفي والنفسي فقط، بل شملت كذلك الاستخدامات الخبيثة للذكاء الاصطناعي، خصوصا في القطاع المالي.
وقال: "الذكاء الاصطناعي يقدم للناس مساعدات مذهلة، لكن ليست كلها بنوايا حسنة"، ودعا ألتمان البنوك والمؤسسات المالية إلى أن تكون “أذكى من أذكى نموذج ذكاء اصطناعي”، لمواجهة تهديدات متزايدة مثل انتحال الصوت والفيديو المزيف العميق Deepfakes.
وأضاف محذرا: “أمر مرعب حقا أن هناك مؤسسات مالية ما زالت تعتمد على بصمة الصوت كوسيلة للتحقق، هذا أمر جنوني في ظل قدرات الذكاء الاصطناعي الحالية، التي تفوقت بالفعل على معظم أنظمة المصادقة التقليدية”.
وأوضح أن تقنيات تقليد الصوت باتت متقدمة لدرجة أنها تستطيع تقليد الأشخاص بدقة شبه تامة، ما يجعل من التحقق الصوتي وسيلة غير موثوقة، كما توقع أن يكون الخطر القادم في مجال التزييف هو الفيديو، مما قد يهدد أنظمة التعرف على الوجه.
واختتم سام ألتمان بقوله: “أنا قلق للغاية من أننا نقترب من أزمة احتيال واسعة، حاليا التهديد في مكالمة صوتية، ولكن قرييا، سيكون في مكالمة فيديو يصعب تمييزها عن الواقع”.
المصدر: صدى البلد
كلمات دلالية: سام ألتمان الذکاء الاصطناعی سام ألتمان
إقرأ أيضاً:
فيديو.. مباراة تنس بلا نهاية بين روبوتات غوغل لتدريب الذكاء الاصطناعي
في صيف 2010، خاض لاعبا التنس جون إيسنر ونيكولا ماهو واحدة من أكثر المواجهات استنزافًا في تاريخ ويمبلدون، فقد استمرت المباراة 11 ساعة على مدار 3 أيام. وبعد أكثر من عقد، يخوض خصمان من نوع آخر مباراة لا تقل عنادًا، لكن هذه المرة داخل مختبرات ديب مايند التابعة لغوغل، وبلا جمهور.
فبحسب تقرير لموقع بوبيلار سينس (Popular Science)، تتحرك ذراعان روبوتيتان في مباراة تنس طاولة بلا نهاية في مركز الأبحاث جنوب لندن، ضمن مشروع أطلقته ديب مايند عام 2022 لتطوير قدرات الذكاء الاصطناعي عبر التنافس الذاتي المستمر. الهدف لا يقتصر على تحسين مهارات اللعب، بل يتعداه إلى تدريب خوارزميات قادرة على التكيف مع بيئات معقدة، مثل تلك التي تواجهها الروبوتات في المصانع أو المنازل.
من مناوشة بلا فائز إلى تدريب بلا توقففي بدايات المشروع، اقتصر التمرين على ضربات تبادلية بسيطة بين الروبوتين، من دون سعي لتحقيق نقاط. ومع الوقت، وباستخدام تقنيات التعلم المعزز، أصبح كل روبوت يتعلم من خصمه ويطوّر إستراتيجياته.
وعندما أُضيف هدف الفوز بالنقطة، واجه النظام صعوبة في التكيف، إذ كانت الذراعان تفقدان بعض الحركات التي أتقنتاها سابقًا. لكن عند مواجهة لاعبين بشريين، بدأت تظهر بوادر تقدم لافت، بفضل تنوع أساليب اللعب التي وفّرت فرص تعلم أوسع.
ووفق الباحثين، فازت الروبوتات بنسبة 45% من أصل 29 مباراة ضد بشر، وتفوقت على لاعبين متوسطين بنسبة بلغت 55%. فالأداء الإجمالي يُصنّف في مستوى لاعب هاوٍ، لكنه يزداد تعقيدًا مع الوقت، خصوصًا مع إدخال تقنيات جديدة لمراقبة الأداء وتحسينه.
عندما يعلّم الفيديو الذكاء الاصطناعيالتحسينات لم تتوقف على التمرين الفعلي، إذ استخدم الباحثون نموذج جيمناي (Gemini) للرؤية واللغة من غوغل لتوليد ملاحظات من مقاطع الفيديو الخاصة بالمباريات.
ويمكن للروبوت الآن تعديل سلوكه بناء على أوامر نصيّة، مثل "اضرب الكرة إلى أقصى اليمين" أو "قرّب الشبكة". هذه التغذية الراجعة البصرية اللغوية تعزز قدرات الروبوت على اتخاذ قرارات دقيقة خلال اللعب.
إعلان تنس الطاولة بوابة لروبوتات المستقبلتُعد لعبة تنس الطاولة بيئة مثالية لاختبار الذكاء الاصطناعي، لما فيها من توازن بين السرعة والدقة واتخاذ القرار. وهي تتيح تدريب الروبوتات على مهارات تتجاوز مجرد الحركة، لتشمل التحليل والاستجابة في الوقت الحقيقي، وهي مهارات ضرورية للروبوتات المستقبلية في البيئات الواقعية.
ورغم أن الروبوتات المتقدمة ما زالت تتعثر في مهام بسيطة بالنسبة للبشر، مثل ربط الحذاء أو الكتابة، فإن التطورات الأخيرة -كنجاح ديب مايند في تعليم روبوت ربط الحذاء، أو نموذج "أطلس" الجديد الذي قدّمته بوسطن ديناميكس- تشير إلى تقارب تدريجي بين أداء الآلة والإنسان.
نحو ذكاء عام قابل للتكيفيرى خبراء ديب مايند أن هذا النهج في التعلم، القائم على المنافسة والتحسين الذاتي، قد يكون المفتاح لتطوير ذكاء اصطناعي عام متعدد الاستخدامات. والهدف النهائي هو تمكين الروبوتات من أداء مهام متنوعة، ليس فقط في بيئات صناعية بل أيضًا في الحياة اليومية، بأسلوب طبيعي وآمن.
حتى ذلك الحين، ستبقى ذراعا ديب مايند في مباراة مفتوحة، تتبادلان الكرات والمهارات، في طريق طويل نحو مستقبل روبوتي أكثر ذكاء ومرونة.
ترحيب كبير من لاعبي سيراميكا بـ عمرو السولية...صور