غروك 4 الجديد يثير الجدل.. هل يدربه إيلون ماسك ليعكس قناعاته السياسية؟
أعلن إيلون ماسك، مؤسس شركة إكس للذكاء الاصطناعي، أن الإصدار الرابع من روبوت الدردشة غروك سيطرح بعد الرابع من يوليو المقبل، لكن هذا الإعلان لم يكن خاليًا من الجدل، إذ عبر خبراء في الذكاء الاصطناعي عن قلقهم من أن النموذج الجديد قد يكون مُصممًا ليعكس رؤية ماسك الخاصة للعالم، بدلًا من تقديم محتوى محايد يعتمد على الحقائق العلمية.
وجاء هذا القلق في أعقاب حادثة أثارت الجدل مؤخرًا، حين ردّ "غروك" على أحد المستخدمين بشأن العنف السياسي في الولايات المتحدة، مشيرًا إلى أن العنف من اليمين السياسي يفوق العنف من اليسار منذ عام 2016.
ماسك، الذي لم يكن راضيًا عن هذا التفاعل، تعهد بإطلاق تحديث جديد يعيد "كتابة مجمل المعرفة البشرية"، وشجّع متابعيه على إرسال معلومات "غير صحيحة سياسيًا، لكنها صحيحة حقائقيًا"، بحسب وصفه، لتدريب النموذج.
رؤية ماسك تهدد الذكاء الاصطناعي
تخشى الأوساط الأكاديمية من أن محاولات ماسك لتعديل النموذج وفق قناعاته، قد تؤدي إلى ترسيخ تحيّز سياسي في أنظمة يفترض أن تكون محايدة وموثوقة.
وقال ديفيد إيفان هاريس، الباحث في جامعة كاليفورنيا في بيركلي: "نحن في بداية صراع طويل حول ما إذا كان يجب إلزام أنظمة الذكاء الاصطناعي بالحياد، أو السماح لمطوريها بتشكيلها على هواهم السياسي".
وتأتي هذه المخاوف وسط سوابق مماثلة؛ ففي مايو الماضي، قدم غروك ردودًا تتضمن ادعاءات عشوائية حول "إبادة جماعية للبيض" في جنوب إفريقيا، ما أثار موجة من الانتقادات، خصوصًا أن ماسك نفسه له تاريخ من التصريحات المثيرة للجدل حول هذا الموضوع، باعتباره وُلد في جنوب إفريقيا.
وفي وقت لاحق، قالت شركة إكس إن ما حدث كان بسبب تعديل غير مصرح به تسبب في إخلال بسياسة الحياد. إلا أن تصريحات ماسك، ومطالبته العلنية بإعادة تدريب النموذج على "حقائق غير تقليدية"، تُعزز الشكوك حول تدخله المباشر في مسار تطور "غروك".
مخاوف من تجربة منحازة للمستخدم
ومن جهته، قال نيك فروست، المؤسس المشارك لشركة Cohere المتخصصة في تطوير نماذج الذكاء الاصطناعي، إن سعي ماسك لإنشاء نموذج يعكس وجهات نظره قد يؤدي إلى إضعاف أداء غروك بشكل عام.
إيلون ماسك يكشف عن XChat: مع تشفير بنمط بيتكوين ومكالمات مشفرة
وأضاف فروست: "إنشاء نموذج يُكرر فقط ما يؤمن به مطوّره يجعل التجربة أسوأ للمستخدم، ما لم يكن المستخدم نفسه يوافق على هذه الرؤية بالكامل".
وأشار إلى أن إعادة تدريب نموذج لغوي ضخم من الصفر بهدف إزالة كل ما لا يوافق رأي ماسك قد تكون مكلفة زمنيًا وماديًا، وقد تؤدي إلى تدهور جودة النتائج بسبب فقدان التنوع المعلوماتي.
