مشكلة “الانزلاق” في الذكاء الاصطناعي قادمة إلى الشركات

يوجد مشكلة في الذكاء الاصطناعي تعرف باسم “الانزلاق”. بالنسبة لبعضنا، قد تظهر هذه المشكلة في صفحتك على وسائل التواصل الاجتماعي في شكل فيديوهات تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي، أو إذا كنت قد وصلت إلى أعماق الإنترنت، كدراما حقيقية بين أشخاص تم تمثيلهم بواسطة الذكاء الاصطناعي.

في حين أن هذه الأمثلة قد تعتبر مسألة ترفيهية، من đâu نحدد الحدود لاستخدام المحتوى الذي تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي في بيئات أكثر جديّة ومتطلبة، مثل الشركات؟

تظهر مشكلة الانزلاق في الذكاء الاصطناعي في الشركات على شكل استخلاصات متقنة وثقة بناءة، ولكنها مبنية على بيانات ضحلة أو غير دقيقة أو غير قابلة للوصول، وقد بدأت الشركات تشعر بالتكلفة. وتشير بيانات AlphaSense إلى أن هناك زيادة بنسبة 20% في ذكر مشكلة الانزلاق في الأخبار والغطاء الإعلامي من الربع الرابع من عام 2025 إلى الربع الأول من عام 2026.

من العيوب التي يعاني منها العديد من المستخدمين مع أدوات الذكاء الاصطناعي العامة هي عدم وجود وصول إلى مصادر آمنة وذات جودة عالية – لا يمكن أن تقوم كل قراراتك على مصادر من الإنترنت. عندما يتعلق الأمر بالاستخلاصات التي تصل إلى مستوى القرار مع مخاطر أعلى، يبدو أن هناك فرقًا واضحًا بين الأدوات التي تنتج استخلاصات سطحية وتلك التي تقدم رؤى محددة بالdomain.

التحدي هو أن انفجار المحتوى الذي تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي يغذي حلقة ملاحقة كبيرة من المدخلات والمخرجات منخفضة الجودة. والمنظمات التي能够 كسر هذه الحلقة والتركيز على المدخلات الموثوقة والمحددة بالdomain ستحدد المرحلة التالية من الذكاء الاصطناعي في الشركات، مما يميز بين الرؤى الحقيقية والضوضاء الاصطناعية.

أعظم تحديات الذكاء الاصطناعي في الشركات هو البيانات التي تغذيها

أدوات الذكاء الاصطناعي العامة هي أنظمة يمكنها فهم وتعلم والاستدلال عبر العديد من المجالات. تركز هذه الأدوات على القدرات الأساسية مثل الاستدلال والتعلم، مما يجعلها مساعدين مفيدين في简ification عمليات العمل وزيادة الإنتاجية. ومع ذلك، يمكن أن تنتج البيانات العامة المستخدمة في تدريب هذه النماذج مخرجات عامة بنفس القدر، مما يؤدي إلى مشكلة الانزلاق عند استخدامها على نطاق واسع.

على مستوى صناعة التكنولوجيا، تعتمد العديد من الشركات الآن على أدوات الذكاء الاصطناعي العامة واللغة الطبيعية لعمليات وادخار الوقت.

الشركات لم تعد مجرد اختبار هذه النماذج؛ بل هي تدمجها في عمليات العمل، حيث تفاعل أنظمة الذكاء الاصطناعي بشكل مستقل مع بيانات الشركات وواجهات برمجة التطبيقات والتطبيقات الخارجية لإتمام المهام من البداية إلى النهاية. هذا يحدد الشركات بالبيانات التي غالبًا ما تكون صعبة أو غير قابلة للتحقق، مما يؤدي إلى مخرجات تفتقر إلى القيمة.

استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي العامة يؤدي إلى عدة تحديات تساهم في مشكلة الانزلاق في الشركات:

• المحتوى الذي تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي غالبًا ما يغمر قواعد البيانات الداخلية، مما يجعلها أكثر صعوبة في الثقة والاستخدام.
• الأخطاء التي تنتشر عبر حلقة الملاحقة تؤدي إلى محتوى يحتوي على معلومات غير متعلقة وثانوية.
• الذكاء الاصطناعي يسهل عملية الإنشاء، ولكنه يؤدي إلى تقليل عمليات التحقق من الجودة التي يتم تضمينها عادةً في هذه العملية.

في المقابل، يركز الذكاء الاصطناعي المحدد بالdomain على العمق أكثر من العرض، ويصمم أنظمة لحل مشاكل محددة عالية القيمة داخل مجال معين. بدلاً من الاعتماد على بيانات تدريب عامة ومتاحة للجمهور، يتم بناء هذه الأدوات على مجموعات بيانات مملوكة ومدروسة، مما يتيح لها إنتاج مخرجات أكثر جودة وملاءمة للسياق. من خلال ربط الذكاء الاصطناعي بالخبرة المحددة بالdomain بدلاً من البيانات العامة، يوفر الذكاء الاصطناعي التطبيقي رؤى تتوافق مع متطلبات الدقة والمساءلة في الشركات.

كسر حلقة الملاحقة

المدخلات والمخرجات الضعيفة يمكن أن تؤثر على الاستجابات بمرور الوقت، مما يزيد من تحدي مشكلة الانزلاق وينشئ حلقة ملاحقة سلبية.

على سبيل المثال، في البيئات التي تستخدم نماذج عامة، أنشأ المحتوى الذي تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي دورة تعزيزية لانخفاض الجودة. أنظمة الذكاء الاصطناعي غالبًا ما تتعلم من المعلومات الداخلية التي لديها الوصول إليها، بما في ذلك المخرجات السابقة، وت흡ن وتكرر الأخطاء الحالية. إذا كانت هذه المواد تحتوي على أخطاء، تتم إعادة تدوير الأخطاء، وتعزز الأنماط العامة نفسها. من البسيط جدًا: إذا كانت بيانات التدريب منخفضة الجودة، ستكون مخرجات النموذج بنفس المعايير.

الافتراضات الأصلية تقل أيضاً عندما يكون هناك moins من المشاركة البشرية. وبعد استمرار العمليات، تكرر الحلقة، وتستمر جودة المخرجات في الانخفاض بشكل كبير. أدوات الذكاء الاصطناعي غالبًا ما لا تعطي الأولوية للتحقق من الدقة، ولا تأخذ بعين الاعتبار اختيار الكلمات بعناية عند ملء الفجوات في المحتوى. وبالتالي، يغطي الانزلاق الاصطناعي المحتوى بالضوضاء الاصطناعية بسرعة متزايدة.

تظهر هذه الاتجاهات في شكل واضح عبر التواصل الخارجي للشركات الكبيرة. في مقال حديث في باريون، مدعومًا ببيانات من AlphaSense، تم استكشاف استخدام صيغة “ليس هذا، بل ذلك” التي تتميز بالذكاء الاصطناعي، والتي ظهرت في عدد كبير من قنوات التواصل الخارجي للشركات. وفقًا للمقال، زادت استخدام هذه الصياغة بنسبة تصل إلى ضعفها في عامي 2024 و2025.

خارج مجال التواصل، يمكن أن تؤثر مخاطر الانزلاق الاصطناعي على الشركات بطرق كبيرة عبر الوظائف المختلفة، خاصة مع زيادة استخدام الذكاء الاصطناعي في وظائف اتخاذ القرارات. إذا تأثر اتخاذ القرارات الحاسمة بمعلومات غير دقيقة أو حتى مكررة، لا يمكن للفرق أن تكون واثقة من مخرجاتها.

أفضل أنظمة الذكاء الاصطناعي توفر استخلاصات على مستوى اتخاذ القرارات

مع توسع الشركات في استخدام الذكاء الاصطناعي وتقييم العائد، ست trởن الفرق بين الرؤى القيمة والانزلاق الاصطناعي إلى ميزة تنافسية حاسمة. الشركات التي تعتمد فقط على أدوات الذكاء الاصطناعي العامة دون فرض جودة البيانات والسياق المحدد بالdomain ستكون عرضة لفيضان عملياتها بمخرجات غير موثوقة.

يوفر الذكاء الاصطناعي التطبيقي مسارًا أكثر أمانًا واضحًا للمضي قدمًا، ولكن يجب على المنظمات أيضًا أن ت结合 هذه الأدوات مع إشراف بشري واضح ومعايير التحقق وتقييم مستمر للعمليات والمخرجات لاكتشاف الانزلاق الاصطناعي. لا يوجد نهج واحد يناسب الجميع.

الشركات التي يمكنها الحصول على هذا بشكل صحيح ستقوم باتخاذ قرارات أفضل وأكثر إطلاعاً. وفي سوق يزداد تأثيره بالذكاء الاصطناعي، هذه الفرق ت trởن بالفعل إلى ميزة تنافسية.