نماذج ومنصات الذكاء الاصطناعي
فيسبوك يستخدم البوتات والمحاكاة لمحاولة مكافحة السلوك السيئ للمستخدمين
أضف Unite.AI إلى مصادرك المفضلة على Google
صمم فيسبوك خوارزمية جديدة مصممة لتحسين الكشف عن السلوك الضار والمدمر والغير قانوني. كما ذكر موقع The Verge، قام الباحثون في قسم الذكاء الاصطناعي في لندن بإنشاء محاكي فيسبوك مدعوم بالذكاء الاصطناعي يسمى “WW”، ويستخدم لمحاكاة سلوك المحتالين والبائعين غير المشروعين والمزعجين وغيرهم من الأفراد السيئين في نسخة محاكاة من فيسبوك نفسه.
(META )كشف فيسبوك عن محاكي “WW”، الذي يأخذ اسمه من اختصار “WWW”، في ورقة نشرت في أبريل من هذا العام. WW هو نسخة من فيسبوك تم استنساخها وتحجيزها لاستخدامها في اختبار أدوات و خوارزميات فيسبوك المختلفة.
كشف الشركة مؤخرًا عن المزيد من التفاصيل حول استخدامات “WW”، واحدة منها هي محاكاة الأفراد السيئين من خلال الذكاء الاصطناعي. من خلال استخدام عدد من البوتات لمحاكاة السلوك مثل الاحتيال والمراسلات غير المرغوب فيها والمضايقة وغيرها، يأمل الباحثون أن يكونوا قادرين على الكشف بشكل أفضل عن السلوك الضار للمستخدمين ومكافحته.
وفقًا لمهندس فيسبوك مارك هارمان، كما نقلته The Verge، من المتوقع أن يكون “WW” أداة قيمة في مكافحة السلوك الضار المختلف على فيسبوك. على سبيل المثال، يعتقد هارمان أن المحاكاة يمكن استخدامها لتصميم طرق أفضل للكشف عن المحتالين.
قام مهندسو فيسبوك بمحاكاة سلوك المحتالين الحقيقيين على فيسبوك من خلال إنشاء مجموعتين من البوتات: مجموعة من الأهداف ومجموعة من المحتالين. غالبًا ما يبحث المحتالون عبر شبكات الأصدقاء، مستكشفين أصدقاء المستخدمين، للعثور على هدف محتمل. تم محاكاة هذا السلوك بواسطة بوتات المحتالين عندما قام المهندسون بتجربة طرق مختلفة لمنع البوت البريء من أن يخدع. وتضمنت التقنيات التي جربوها قيودًا متعددة مثل تقييد عدد الرسائل الخاصة التي يمكن للبوت إرسالها كل دقيقة.
هناك beberapa طرق تختلف بها المحاكاة الفيسبوكية عن الواقع. أولًا، لا تحتوي محاكاة فيسبوك على عناصر بصرية، لذلك البيانات المشتقة من المحاكاة تكون جميعها في شكل بيانات رقمية وإحصاءات حول التفاعلات بين البوتات. ثانيًا، جميع الممثلين في المحاكاة هي بوتات، وليست قادرة على التفاعل مع المستخدمين الحقيقيين. لا يمكن لمحاكاة “WW” أن تؤخذ في الاعتبار أشياء مثل نية المستخدم أو محتوى محادثة معينة، حيث يتم محاكاة إجراءات إرسال الرسائل وكتابة التعليقات وغيرها فقط.
وفقًا لهارمان، فإن عملية تجربة القيود هذه تشبه محاولة مخططين مدن لتقليل السرعة على طرق معينة bằng وضع “درّاجات السرعة”. مشابهًا لطريقة مخطط المدينة الذي يجرب إنشاء دراجات السرعة ثم جمع البيانات حول فائدتها، قام المهندسون بتحليل كيفية تغير الرسائل والتفاعلات بين البوتات عندما غيروا المعايير والقيود. يشرح هارمان أن الهدف هو الحصول على فكرة حول التغييرات التي يمكن إجراؤها على منصة فيسبوك لمنع السلوك الضار دون تقييد السلوك العادي أو تدفق المرور بحرية.
أوضح هارمان أيضًا أن الفائدة من استخدام “WW” لمحاكاته هي أن الإجراءات التي يدرسها يتم إجراؤها على بنية تحتية حقيقية لفيسبوك، مما يعطيهم فكرة أفضل حول كيفية تأثير التغييرات المقترحة على مستخدمي فيسبوك الحقيقيين. لن يتم تطبيق أي تطبيقات لهذه النتائج بعد فترة، حيث إن “WW” ومحاكاته ما زالا في مرحلة البحث. لن يطبق هارمان والباحثون الآخرون في فيسبوك نتائجهم على نسخة فيسبوك الحية بعد، حيث لا يزال هناك الكثير من العمل الذي يجب إنجازه. يحتاج فريق البحث إلى التأكد من أن المحاكاة التي يخلقونها تتوافق بشكل كافٍ مع السلوك البشري الحقيقي.
المنفعة الرئيسية لـ “WW”، وفقًا لiharman، هي khảيته للعمل على نطاق ضخم، مما يسمح لباحثي فيسبوك بفحص العواقب المحتملة لآلاف التعديلات الصغيرة المختلفة، جميعها من خلال المحاكاة التي ينتجونها.
في المستقبل، قد يسمح الباحثون للبوتات باللعب والاختبار لبعض الوقت، لمعرفة ماذا يأتي بهم من تفاعلات بناءً على أنفسهم، وهو ما قد يكون شيئًا لا يتوقعه الباحثون.
“في الوقت الحالي، التركيز الرئيسي هو تدريب البوتات على محاكاة الأشياء التي نعرف أنها تحدث على المنصة. ولكن في النظرية وفي الممارسة، يمكن للبوتات أن تفعل أشياء لم نرها من قبل،” قال هارمان. “هذا شيء نريده بالفعل، لأننا في النهاية نريد أن نتجاوز السلوك السيئ بدلاً من اللعب دائمًا في اللحاق بالآخرون.”
إذا كل شيء سار على ما يرام، قد يبدأ فيسبوك في إجراء التعديلات بناءً على محاكاة “WW” بحلول نهاية عام 2020.
