الذكاء الاصطناعي (AI) طور بشكل تلقائي كلمات وقواعد تواصل أصبحت صعبة الفهم للبشر. تم الحصول على هذه النتائج في دراسة جديدة من شركة ناشئة أمريكية تُدعى Emergence.
تجارب الذكاء الاصطناعي وتحديات الفهم
في هذه الدراسة، تم فحص نماذج متقدمة من الذكاء الاصطناعي تشمل Claude وGemini وGrok وOpenAI وQwen وDeepSeek وMistral. وضعت هذه النماذج في بيئات افتراضية مصممة لمحاكاة المجتمعات الحقيقية وتفاعلت مع بعضها البعض لفترات طويلة. أظهرت النتائج أن ما يصل إلى نصف الرسائل المرسلة بين هذه العوامل الذكية قد تم تعقيدها بطريقة تجعل البشر غير قادرين على فهمها.
اقرأ المزيد: عرضه Siri AI اپل با محدودیتهای دسترسی در اروپا
لغات جديدة ومعاني مشتركة
في هذه التجربة، بدأت العوامل الذكية في تطوير لغة مختصرة وتخصيص معاني جديدة للكلمات والعبارات. كانت بعض هذه العبارات لا تزال قابلة للفهم، بينما أصبحت أخرى مضغوطة أو مجازية أو تعتمد على السياق لدرجة أن البشر كانوا قادرين على رؤية الرسائل لكن لم يستطيعوا تحديد المعاني التي تنقلها العوامل بشكل موثوق. على سبيل المثال، وفقًا للمعلومات، كان ٥٥٪ من الرسائل في نموذج Gemini و٥٠٪ في نموذج OpenAI بطريقة تجعل البشر غير قادرين على فهم معانيها بسهولة.
تشير هذه النتائج إلى أن مراقبة الذكاء الاصطناعي في المستقبل ستكون تحديًا كبيرًا. أشار ساتيا نيتا، أحد مؤسسي Emergence، إلى أنه "نميل إلى الافتراض أنه إذا استطعنا رؤية ما تقوله عامل الذكاء الاصطناعي، يمكننا فهم ما تفعله." إن حقيقة أن هذه العوامل قد طورت لغة وثقافة تواصل جديدة بشكل تلقائي، تخلق تحديًا جوهريًا لمراقبة هذه الأنظمة.
تناولت هذه الدراسة أيضًا سلوكيات عوامل الذكاء الاصطناعي الأخرى في المجتمعات الافتراضية. قامت العوامل بشكل جماعي باتخاذ قرارات وتفاعلات وأظهرت سلوكيات جديدة تحت ضغوط مختلفة. على سبيل المثال، في إحدى التجارب، أدت الأوامر الضارة إلى قيام جميع العوامل بشكل خاطئ بكشف معلومات.
اقرأ المزيد: کیف پول دیجیتال اتحادیه اروپا برای سادهسازی مدیریت اسناد شهروندان · استیو جونز و چالشهای مراکز داده هوش مصنوعی
