مباشر
أين يمكنك متابعتنا

أقسام مهمة

Stories

33 خبر
  • العملية العسكرية الروسية في أوكرانيا
  • قمة الناتو في أنقرة
  • مونديال 2026
  • العملية العسكرية الروسية في أوكرانيا

    العملية العسكرية الروسية في أوكرانيا

  • قمة الناتو في أنقرة

    قمة الناتو في أنقرة

  • مونديال 2026

    مونديال 2026

  • تجدد التوتر وانهيار الحوار بين واشنطن وطهران

    تجدد التوتر وانهيار الحوار بين واشنطن وطهران

  • فيديوهات

    فيديوهات

البيانات غير المفيدة تجعل الذكاء الاصطناعي "أغبى" وأكثر ميلا للأخطاء!

يحذر الباحثون من أن النماذج اللغوية الكبيرة قد تصبح أقل دقة وأكثر عرضة للأخطاء عندما تُدرَّب على كميات ضخمة من المحتوى منخفض الجودة المنتشر على شبكات التواصل الاجتماعي.

البيانات غير المفيدة تجعل الذكاء الاصطناعي "أغبى" وأكثر ميلا للأخطاء!

ووفقا لدراسة نُشرت على خادم ما قبل الطباعة arXiv، نقلا عن مجلة Nature، قام علماء من جامعة تكساس في أوستن بتحليل تأثير البيانات "غير المفيدة" — مثل المنشورات القصيرة السطحية ومواد الإثارة — على سلوك الذكاء الاصطناعي. وركّزت الدراسة على جوانب متعددة تشمل المنطق والاستدلال، واستخراج المعلومات من النصوص الطويلة، والأخلاقيات، وحتى السمات الشخصية للنماذج.

وأظهرت النتائج أنه كلما ارتفعت نسبة البيانات الرديئة في عملية التدريب، زادت أخطاء النماذج اللغوية وتراجع منطقها، بما في ذلك في الاختبارات متعددة الخيارات.

وأعاد الباحث الرئيسي تشانغيانغ وانغ التذكير بالمبدأ الكلاسيكي في علوم الذكاء الاصطناعي:"القمامة في المدخلات تعطي قمامة في المخرجات."

وأكد التحليل الجديد أهمية انتقاء البيانات بعناية عند تدريب النماذج. فقد استخدم الباحثون مليون منشور من منصة تواصل اجتماعي شهيرة لإعادة تدريب النموذجين المفتوحين Llama 3 وQwen — حيث يُعرف الأول باتباع التعليمات، بينما يُصنف الثاني كنموذج استدلالي.

وأظهر التحليل أن نموذج Llama تغيّر سلوكه بعد التدريب على البيانات منخفضة الجودة، إذ انخفضت السمات "الإيجابية" وظهرت سمات "سلبية" مثل النرجسية والاعتلال النفسي.

أما محاولات تصحيح الخلل — مثل إعادة التدريب على بيانات عالية الجودة أو تعديل التعليمات — فقد حسّنت الأداء جزئيًا فقط، بينما استمرت مشكلات التفكير المنطقي وتخطي الخطوات التحليلية.

ويكتسب هذا الموضوع أهمية خاصة في ظل توجه منصات التواصل الاجتماعي إلى توسيع استخدام بيانات المستخدمين لتدريب أنظمة الذكاء الاصطناعي. فعلى سبيل المثال، تخطط شركة LinkedIn اعتبارا من نوفمبر الجاري لاستخدام بيانات المستخدمين الأوروبيين في أنظمتها التوليدية.

المصدر: Naukatv.ru

 

 

التعليقات

الحرس الثوري الإيراني يعلن استهداف قواعد أمريكية في الكويت والبحرين ويهدد بتوسيع الرد

إعلان حالة التأهب في قطر والبحرين والدفاعات الجوية الكويتية تتصدى لهجمات بصواريخ وطائرات مسيرة

"والا" العبري: إسرائيل تستعد لمعركة جديدة ضد إيران

ترامب: علاقاتي مع بوتين "جيدة جدا" وأتحدث معه أكثر مما مع زيلينسكي

بوتين: محاولات العدو لضرب الاقتصاد لن تحقق أهدافها ومنظومة الطاقة الروسية تمتلك هامش أمان مرتفعا جدا

أوليانوف: التوصل إلى اتفاق بين إيران والولايات المتحدة خلال نصف عام أمر واقعي

أعضاء الناتو يتعهدون بالوفاء بالتزاماتهم الدفاعية لمواجهة "التهديد الروسي"

المتحدث باسم لجنة الأمن القومي: إيران قد تعيد النظر في عقيدتها النووية إذا واجهت تهديدا وجوديا