عندما يكون “شات بوت” كلمة سيئة: 3 مفاهيم خاطئة لدى قادة الأعمال حول الذكاء الاصطناعي الحواري

انتشار النماذج اللغوية الكبيرة مثل ChatGPT من OpenAI و Llama من Meta و Claude من Anthropic أدى إلى ظهور شات بوت لكل مناسبة. هناك شات بوتات لل نصائح العمل، شات بوتات تسمح لك بال التحدث مع نفسك في المستقبل، وحتى شات بوت دجاج يمنح نصائح الطهي.

لكن هذه ليست شات بوتات منذ عشر سنوات – في ذلك الوقت، كانت مقيدة بحدود محددة وrigid “محادثات”، غالبًا ما كانت تستند إلى مخطط تدفق كبير مع خيارات متعددة أو استجابات مكافئة. في جوهرها، كانت فقط قليلا أكثر تعقيدًا من قوائم الهاتف قبل الإنترنت.

من ناحية أخرى، “شات بوتات” اليوم غالبًا ما تشير إلى الذكاء الاصطناعي الحواري، وهو أداة ذات قدرات واستخدامات أوسع. ونظرًا لأننا الآن في منتصف دورة الهوس بالذكاء الاصطناعي التوليدي، يتم استخدام كل من هذه المصطلحات بشكل متبادل. للأسف، نتيجة لذلك، هناك العديد من سوء الفهم حول المخاطر والحالات الاستخدامية و ROI للاستثمار في الذكاء الاصطناعي الحواري بين قادة الأعمال، خاصة في الصناعات الخاضعة للرقابة الشديدة مثل المالية.

لذلك أود أن أوضح بعض المفاهيم الخاطئة الشائعة حول “شات بوتات”، عندما نتحدث في الواقع عن الذكاء الاصطناعي الحواري.

الخرافة 1: العملاء يكرهون الشات بوتات

لقد سُئل المستهلكون لمدة عقد من الزمن تقريبًا عما إذا كانوا يفضلون وكلاء بشريين أو شات بوتات – وهو مثل سؤال شخص ما إذا كان يفضل الحصول على تدليك احترافي أو الجلوس في كرسي تدليك في مركز تسوق.

لكن ظهور ChatGPT في عام 2022 (إلى جانب جميع الأدوات التي تم إنشاؤها منه) قلبت تصورنا لقدرات الشات بوت رأسًا على عقب. كما ذُكر أعلاه، كانت الشات بوتات القديمة تعمل على سيناريوهات، بحيث أدت أي انحراف عن مساراتها المحددة غالبًا إلى الارتباك والاستجابات غير الفعالة. غير قادرة على فهم السياق ونيات المستخدم، كانت الإجابات التي قدموها غالبًا عامة وغیر مفيدة، وكان لديهم قدرة محدودة على جمع وتخزين وتقديم المعلومات.

في المقابل، يشارك الذكاء الاصطناعي الحواري الأشخاص في محادثات طبيعية ت鏡ل الكلام البشري، مما يسمح بمبادلة أكثر سلاسة وذكاء. يظهر مرونة وتنوعًا كبيرين في مواجهة النتائج غير المتوقعة. إنه قادر على فهم السياق المحيط بنية المستخدم، وكشف العواطف والاستجابة لها باحترام.

يسمح هذا المستوى الأعمق من الفهم للذكاء الاصطناعي الحديث بالتنقل بفعالية المستخدمين عبر مسارات منطقية نحو أهدافهم. هذا يشمل تسليم العملاء بسرعة إلى مساعدين بشريين عند الحاجة. بالإضافة إلى ذلك، يستخدم الذكاء الاصطناعي الحواري مرشحات معلومات متقدمة وآليات استرجاع وقدرة على الاحتفاظ بالبيانات ذات الصلة، مما يعزز بشكل كبير قدراته على حل المشكلات، مما يجعل تجربة المستخدم أفضل.

لذلك، ليس من الصحيح أن العملاء يكرهون الشات بوتات بشكل أعمى، ما يكرهونه هو الخدمة السيئة، والتي كانت الشات بوتات السابقة مذنبة بها بالفعل. الشات بوتات الحديثة أكثر تعقيدًا لدرجة أن أكثر من ربع المستهلكين لا يؤمنون بالثقة في قدرتهم على التمييز بين وكلاء بشريين ووكلاء ذكاء اصطناعي، وبعضهم يصفه بأنه أفضل في مهام معينة من نظرائهم البشريين.

في تجارب اختبار، رأى شركي زيادة ثلاثية في معدل تحويل الرسائل، وهو دليل قوي على أن الأمر لا يتعلق بكونها شات بوت أو لا، بل بجودة العمل المنجز.

الخرافة 2: الشات بوتات مخاطرة كبيرة

في مناقشات مع قادة الأعمال حول الذكاء الاصطناعي، غالبًا ما تظهر مخاوف حول الهلوسة وحماية البيانات والتحيز المحتمل الذي قد يؤدي إلى انتهاكات تنظيمية. على الرغم من أن هذه المخاطر مشروعة، يمكن التغلب عليها من خلال بعض النهج: التعدين الدقيق، وتوليد الاسترجاع المعزز (RAG)، وتصميم البرومبت.

على الرغم من أن التعدين الدقيق لا يتوفر على جميع النماذج اللغوية الكبيرة، يمكن أن يخصص نموذجًا مسبقًا للتدريب لمهمة أو مجال معين، مما يؤدي إلى ذكاء اصطناعي أكثر ملاءمة لاحتياجات معينة. على سبيل المثال، يمكن لشركة الرعاية الصحية تعدين نموذج ليفهم بشكل أفضل واستجابة لأستفسارات طبية.

يحسن RAG دقة الشات بوت من خلال دمج المعرفة الخارجية بشكل ديناميكي. هذا يسمح للشات بوت بتحديث المعلومات من قواعد بيانات خارجية. على سبيل المثال، يمكن لشات بوت الخدمات المالية استخدام RAG لتقديم إجابات حقيقية حول أسعار الأسهم.

أخيرًا، يُحسّن تصميم البرومبت النماذج اللغوية الكبيرة من خلال صياغة برومبت توجيه الشات بوت لإنتاج استجابات أكثر دقة أو استجابات محسّنة. على سبيل المثال، يمكن لمنصة التجارة الإلكترونية استخدام برومبت مخصصة لمساعدة الشات بوت في تقديم توصيات منتجات شخصيّة بناءً على تفضيلات العملاء وتاريخ البحث.

إضافة إلى استخدام واحد أو أكثر من هذه النهج، يمكنك أيضًا التحكم في درجة حرارة الإبداع للذكاء الاصطناعي الحواري لمساعدتك في منع الهلوسة. تعيين درجة حرارة أقل في مكالمات API يحدّ من الذكاء الاصطناعي لتقديم استجابات أكثر تحديدًا وثباتًا، خاصة عند الجمع بينها مع قاعدة معرفة تضمن أن الذكاء الاصطناعي يعتمد على مجموعات بيانات موثوقة. لتخفيف المخاطر، تجنب نشر الذكاء الاصطناعي في أدوار اتخاذ القرارات حيث قد يؤدي التحيز أو المعلومات الخاطئة إلى مشاكل قانونية.

فيما يتعلق بحماية البيانات، تأكد من أن مزودي الذكاء الاصطناعي الخارجيين يمتثلون للوائح، أو نشر نماذج مفتوحة المصدر على بنيتك التحتية الخاصة للحفاظ على السيطرة الكاملة على بياناتك، وهو أمر ضروري لامتثال GDPR.

أخيرًا، من الحكمة دائمًا الاستثمار في تأمين المسؤولية المهنية الذي يمكن أن يقدم حماية إضافية، وتغطية الشركات في سيناريوهات غير محتملة مثل محاولات التقاضي. من خلال هذه الإجراءات، يمكن للشركات الثقة بالذكاء الاصطناعي مع الحفاظ على سلامة العلامة التجارية و سلامة العملاء.

الخرافة 3: الشات بوتات ليست جاهزة للمهام المعقدة

بعد رؤية المشاكل التي تواجهها الشركات الكبيرة في نشر أدوات الذكاء الاصطناعي، قد يبدو أن التفكير في أن شركة صغيرة سيكون لها وقت أسهل هو تفكير غير ناضج. لكن الذكاء الاصطناعي في مرحلته الحالية حيث يبدو أن العبارة “جيد في كل شيء ولا شيء” ليست غير دقيقة. هذا يرجع إلى حد كبير إلى أن هذه الأدوات تُطلب منها أداء العديد من المهام المختلفة عبر بيئات ليست مصممة بعد للنشر الفعال للذكاء الاصطناعي. بعبارة أخرى، ليس لأنها غير قادرة، بل لأنها تُطلب منها التزلج على بُحيرة من الجليد الرقيق والمتكسر.

على سبيل المثال، المنظمات التي تتميز ببيانات منفصلة و/أو غير منظمة ستكون أكثر عرضة لأن يظهر الذكاء الاصطناعي معلومات قديمة أو غير دقيقة أو متناقضة. ومن المضحك أن هذا هو نتيجة لتعقيدها! في حين كانت الشات بوتات القديمة ببساطة تكرار المعلومات الأساسية بطريقة خطية، يمكن للذكاء الاصطناعي الحواري تحليل مجموعات بيانات قوية، مع考虑 العديد من العوامل المؤثرة في نفس الوقت لتحديد المسار الأمثل للمضي قدمًا.

نتيجة لذلك، يعتمد نجاح الذكاء الاصطناعي الحواري على معايير صارمة وحدود واضحة بشأن مصادر البيانات والمهام. مع بيانات التدريب الصحيحة وبرومبت مصممة بشكل محترف، يمكن أن يمتد نطاق وظيفة الذكاء الاصطناعي الحواري بعيدًا عن نطاق شات بوت بسيط. على سبيل المثال، يمكنه جمع وتصفية البيانات من محادثات العملاء واستخدامها لتحديث نظام إدارة علاقات العملاء تلقائيًا. هذا لا يبسّط فقط المهام الإدارية، بل يضمن أيضًا أن تكون معلومات العملاء دائمًا دقيقة ومحدّثة. من خلال توفير المهام الإدارية، يمكن للشركات التركيز على الأنشطة الاستراتيجية بدلاً من العبء الإداري.

إذا كنا سنستمر في استخدام مصطلح “شات بوت”، فمن الضروري أن نفرق بين المنصات التي تدمج الذكاء الاصطناعي الحواري المتقدم، وتلك التي لا تزال تقدم أدوات محدودة من الأمس. بنفس الطريقة التي يثير بها كلمة “هاتف” اليوم صورة هاتف ذكي بشاشة تعمل باللمس أكثر من خط أرضي ذي سلك حلزوني، أعتقد أننا لسنا بعيدين عن أن يتم استبدال “شات بوت” بفكرة وكلاء ذكاء اصطناعي متقدم بدلاً من التماثيل المتعددة الخيارات القديمة.