تطلق iMerit منصة Scholars لتوسيع نطاق تدريب الذكاء الاصطناعي وتقييمه بقيادة الخبراء

قد ينتج النموذج شرحًا طبيًا مقنعًا أو إجابة سلسة لمسألة رياضية، ومع ذلك يرتكب خطأ لا يلاحظه إلا متخصص. وتقف الحاجة إلى حكم الخبراء وراء إطلاق iMerit منصة الباحثين من iMerit، وهي نظام مصمم لتنظيم الأشخاص الذين يدرّبون نماذج الذكاء الاصطناعي المتقدمة ويقيّمونها ويتحدّونها.

أعلنت الشركة المملوكة لـ EXL إطلاق المنصة في 26 أكتوبر، لتجمع التوظيف والتهيئة للعمل ومطابقة الخبراء وتكليفهم بالمشروعات وتعزيز مشاركتهم والمدفوعات ضمن منصة موحدة. ووفقًا للإعلان، يضم برنامج Scholars الحالي أكثر من 30,000 متخصص مدعوّ ومدقّق في 118 دولة ويتحدثون 106 لغات.

صُممت المنصة لإدارة مئات الآلاف من الخبراء مع تزايد الطلب. ويشير ذلك إلى النطاق التشغيلي المستهدف، وهو أمر يختلف عن الحجم الحالي المعلن للمجتمع. ويتمثل الهدف المباشر في تسهيل تنسيق المدخلات البشرية المتخصصة على امتداد دورة تطوير النماذج ونشرها.

بناء القوى العاملة التي تقف وراء تحسين النماذج

يضم مجتمع Scholars متخصصين في الطب والرياضيات والزراعة واللسانيات والأنظمة ذاتية التشغيل وغيرها من المجالات المتخصصة. ويسهم هؤلاء الخبراء في الضبط الدقيق الخاضع للإشراف، وتقييم النماذج، واختبارات الفريق الأحمر، والتعلم المعزز من الملاحظات البشرية، المعروف اختصارًا باسم RLHF.

تتطلب هذه الأنشطة أنواعًا مختلفة من التقدير. فقد يحتاج الضبط الدقيق إلى مثال مُعد بعناية للاستجابة التي يُفترض أن ينتجها النموذج. أما التقييم فيتحقق مما إذا كان الناتج يستوفي معايير محددة. وتختبر أنشطة الفريق الأحمر النظام عمدًا للكشف عن أوجه إخفاقه، في حين يمكن للملاحظات البشرية أن تقدم تفضيلات وتصحيحات تفيد في التدريب اللاحق.

لذلك، لا تقل أهمية إسناد المهمة إلى الشخص المناسب عن أهمية توسيع قاعدة الخبراء. فقد يكتشف طبيب متمرس في تخصص دقيق خطأً بالغ الأثر لا ينتبه إليه مراجع واسع المعرفة. وقد يتعرف لغوي على لبس يزول عند الترجمة الحرفية.

تطابق المنصة الجديدة المشروعات مع التخصصات المعرفية والمهارات الإدراكية، وتوفر في الوقت نفسه البنية الإدارية اللازمة للحفاظ على مشاركة الخبراء. وتصف iMerit الهدف بأنه إقامة علاقة مستمرة مع متخصصين يتعلمون طبيعة العمل ويشاركون في دورات الملاحظات.

قالت رادها باسو، نائبة الرئيس التنفيذية ورئيسة iMerit في EXL: «نحتاج إلى أشخاص يمتلكون من المعرفة ما لا يقتصر على تعليم النماذج، بل يمكّنهم أيضًا من إثبات خطئها وتصحيحه».

تربط Ango Hub أحكام الخبراء ببيانات التدريب

التقنية التشغيلية التي تقوم عليها منصة Scholars هي Ango Hub، منصة iMerit لتعليق البيانات وتقييم النماذج. ويتمثل دورها في تحويل عمل الخبراء إلى مخرجات منظمة قابلة للمراجعة، يمكن إدراجها في مسار للتدريب أو التقييم.

توضح الوثائق الحالية لمنتج Ango Hub سير عمل قابلًا للتهيئة، وإمكانية إسناد الأصل الواحد إلى عدة معلّقين، ومهام مرجعية، وأدوات للمراجعين تتيح لهم قبول التصنيفات أو رفضها أو تصحيحها. وتساعد إرشادات المشروعات ونظام الإبلاغ عن المشكلات المراجعين على حسم الاستفسارات، فيما تضبط صلاحيات الوصول القائمة على الأدوار من يمكنه التعامل مع بيانات بعينها.

تدعم المنصة عدة أنواع من الوسائط، منها الصور والفيديو والصوت والنصوص وملفات PDF وبيانات DICOM الطبية. وتكتسب هذه السعة أهمية لأن تطوير النماذج يجمع بصورة متزايدة بين اللغة والمعلومات المرئية أو السريرية أو المرتبطة بالعالم المادي. لذا ينبغي أن تلائم الواجهة وإجراءات المراجعة المواد التي يفحصها الخبير.

من المفيد التمييز بين المنصتين: إذ تنسق Scholars القوى العاملة من الخبراء وعلاقتهم بالمشروعات، بينما توفر Ango Hub الأدوات وسير العمل التي تحوّل إسهامات الخبراء إلى بيانات ذكاء اصطناعي قابلة للاستخدام.

من تصحيح الإجابات إلى تقييم مسارات عمل الوكلاء بالكامل

تضيف مختبر الاستدلال العميق من iMerit رؤية أكثر تفصيلًا لهذه العملية. وتوضح الشركة أن الخبراء يصممون سيناريوهات متعددة الخطوات، ويراجعون مخرجات النماذج، ويصنفون الأخطاء، ويقدمون تصحيحات مشفوعة بتفسيرات. ويمكن لهذه الأمثلة المنظمة أن تساعد المطورين على تحديد موضع الخطأ في الإجابة وإعداد مواد تدريبية موجّهة.

تُعد مسارات الاستدلال هذه مخرجات منتقاة تُنشأ وتُراجع لمهمة معينة. ولا ينبغي افتراض أنها تكشف كل العمليات الحسابية الداخلية التي أفضت إلى إجابة النموذج. وتكمن قيمتها العملية في توضيح مسار التقييم وتصحيحاته بما يكفي لفحصها وإعادة استخدامها.

توسّع خدمة تقييم الوكلاء التي تقدمها الشركة نطاق المراجعة، فلا تقتصر على الإجابة النهائية، بل تشمل خطوات التخطيط واستدعاءات الأدوات والحالات الوسيطة والنتائج. وتصف الشركة استخدام معايير تقييم منظمة وتحكيم الخبراء لمعالجة مسائل مثل إنجاز المهمة واختيار الأدوات والاستناد إلى مصادر موثوقة وحدود السياسات.

تزداد أهمية ذلك عندما يتمكن الذكاء الاصطناعي من اتخاذ إجراءات. فقد يقدم الوكيل ملخصًا مصقولًا، لكنه يستخدم أداة غير مناسبة أو لا يُكمل المهمة الأساسية. وتتيح مراجعة تسلسل الإجراءات للمتخصصين تحديد أوجه الإخفاق هذه وإرسال ملاحظات منظمة إلى المطورين.

أصبحت المدفوعات واستمرارية المشروعات جزءًا من البنية التحتية

يدمج الإطلاق أيضًا خدمة Trolley لإجراء المدفوعات على مستوى العالم. وتقول iMerit إن هذا التكامل يدعم المدفوعات الآمنة وإجراءات الامتثال لمجتمع خبرائها الدولي.

قد تبدو عمليات الدفع بعيدة عن أداء النماذج، لكنها تؤثر في قدرة المتخصصين على المشاركة باستمرار. فالتوظيف وتهيئة الخبراء وإتاحة المهام وتعويضهم كلها عوامل تشغيلية يعتمد عليها المشروع عندما يستعين بخبراء من بلدان عديدة.

تجمع المنصة هذه الوظائف إلى جانب المطابقة وإشراك الخبراء، بدلًا من ترك كل فريق مشروع يتولى إعدادها على نحو منفصل. ويتمثل الأثر المرجو للعملاء في قوة عاملة وعملية مراجعة أكثر اتساقًا؛ أما الخبراء، فتتيح لهم مسارًا أوضح يبدأ بالانضمام إلى المشروع وينتهي بإنجاز العمل وتلقي المقابل.

وقال بافيل كوباش، الحاصل على الدكتوراه في الطب، والمتخصص في علم الأمراض في مركز بيث إسرائيل ديكونيس الطبي، وأحد خبراء iMerit في مجال الذكاء الاصطناعي للرعاية الصحية، في الإعلان: «أنت لا تكتفي بتصنيف البيانات، بل تسهم في تشكيل طريقة استدلال هذه الأنظمة وسلوكها في مجال عملك».

EXL تضيف سياق نشر الحلول في المؤسسات

يأتي الإطلاق عقب إتمام EXL الاستحواذ على iMerit، الذي أُعلن عنه في 3 أغسطس. وقدمت EXL هذا الاندماج بوصفه جمعًا بين الخبرة في تدريب النماذج وتقييمها، وبين بياناتها المؤسسية وسياقها التشغيلي وقدراتها على تنفيذ حلول الذكاء الاصطناعي.

يوفر ذلك مسارًا أوسع لطرح منصة Scholars في السوق. وقال باسو إن iMerit توسع نطاق عملها من تطوير النماذج المتقدمة إلى إجراءات العمل في قطاعات المصارف والرعاية الصحية والتأمين، حيث يؤثر تخصيص الحلول حسب المجال والثقة والسلامة في قدرة الذكاء الاصطناعي على العمل بنجاح في بيئات الإنتاج.

لا تثبت المنصة الجديدة بحد ذاتها موثوقية أي نموذج في كل بيئة متخصصة. لكنها تعالج شرطًا مسبقًا أكثر تحديدًا، وهو تنظيم الأشخاص والأدوات والتغذية الراجعة اللازمة لاختبار النظام في ضوء متطلبات تلك البيئة. ومع تعمق حضور الذكاء الاصطناعي في إجراءات العمل المهنية، تزداد أهمية القدرة على العثور على الخبير المناسب، وتسجيل تصحيح مفيد، وإعادة هذه المعرفة إلى عملية التطوير، باعتبارها جزءًا من البنية التقنية.