تشهد التقنيات الذكية تطورًا سريعًا في جميع أنحاء العالم، لكن هناك جانبًا مظلماً يتمثل في ما يُعرف بـ"هلوسات الذكاء الاصطناعي" أو ما يُطلق عليها "AI hallucinations". حدثت حالات مؤسفة مؤخرًا، مثلما حصل مع شخص نرويجي يُدعى "أرفي"، الذي اتُهم بقتل طفليه بناءً على معلومات غير صحيحة قدمها له روبوت دردشة. هذه الحادثة لم تكن محصورة، بل تشير إلى تحديات كبيرة تواجه تقنيات الذكاء الاصطناعي.

ما هي هلوسات الذكاء الاصطناعي؟

تشير هلوسات الذكاء الاصطناعي إلى المواقف التي يُنتِج فيها النظام المعلومات أو الصور أو البيانات بشكل غير صحيح أو زائف. بل وتظهر كإجابات غير دقيقة أو متعارضة مع الواقع. هذه الهلوسات يمكن أن تكون ناتجة عن عدة عوامل، منها البيانات التي تم تدريب النموذج عليها، أو الأخطاء في الخوارزميات.

أشكال الهلوسة

للهلوسات أشكال متعددة، منها:

1. **هلوسات فعلية (Factual Hallucinations)**: حين يقدم النظام معلومات غير صحيحة، مثل أن يدّعي أن شخصية تاريخية معينة اختراعت شيء لم يكن كذلك.

2. **هلوسات استشهادات (Citation Hallucinations)**: عندما يزعم النظام تقديم مصادر لدعمه لمعلوماته في حين أنها غير موجودة.

3. **هلوسات سياقية (Contextual Hallucinations)**: عندما يتم تفسير السياق بشكل خاطئ، مما يؤدي إلى استنتاجات غير صحيحة.

4. **هلوسات بصرية (Visual Hallucinations)**: عندما ينتج الذكاء الاصطناعي صورًا غير واقعية أو مشوهة.

لماذا تحدث هذه الهلوسات؟

قد تحدث الهلوسات نتيجة لعدة عوامل، منها تدريب النموذج على بيانات غير كافية أو متحيزة. كما أن النماذج يمكن أن تعكس التحيزات الموجودة في البيانات التي تم تدريبه عليها، مما يؤدي إلى نتائج غير دقيقة.

هل يمكن التغلب على الهلوسات؟

خبراء الذكاء الاصطناعي يؤكدون أن التغلب على هذه المشكلة ليس سهلاً، ولكنه ممكن. هناك استراتيجيات ينبغي اتباعها مثل:

- **تحسين جودة البيانات**: يجب التأكد من أن البيانات المستخدمة في تدريب النموذج متنوعة وغير متحيزة.

- **تنفيذ مراجعات بشرية**: وجود مدققين بشريين يمكن أن يساعد في تصحيح الأخطاء المحتملة التي قد تنجم عن الذكاء الاصطناعي.

- **تقييم أداء النماذج بشكل دوري**: من المهم أن تُراقب الأنظمة بشكل مستمر وليس فقط عند الإطلاق، لضمان دقة المعلومات المقدمة.

باختصار، هلوسات الذكاء الاصطناعي تمثل تحديًا حقيقيًا في عالم التقنية، ويجب أن نكون واعين لها وأن نعمل بشكل استباقي لتقليل آثارها على المستخدمين والمجتمع.