لقد عملت في الذكاء الاصطناعي لمدة 15 عامًا. هناك عدد قليل من علامات الغسيل من الذكاء الاصطناعي.
يعتمد هذا المقال المترجمة على محادثة مع جون فيتزباتريك ، كبير مسؤولي التكنولوجيا في شركة Nitro Startup Document Management. تم تحريره للطول والوضوح.
لقد عملت في الذكاء الاصطناعي لمدة 15 عامًا وأنا واحد من المهندسين الأصليين خلف Siri من Apple. أنا حاليًا كبير مسؤولي التكنولوجيا في NITRO – وهي شركة برمجيات تساعد الشركات على إدارة وتأمين المستندات بشكل أكثر كفاءة.
على مدار العام الماضي ، رأيت الكثير من غسل الذكاء الاصطناعي ، خاصة بعد انطلق Chatgpt.
إن غسل الذكاء الاصطناعي هو عندما تبالغ الشركات أو تحريف ما يمكن أن يفعله الذكاء الاصطناعي ، حتى يتمكنوا من القول إنها تستخدم الذكاء الاصطناعي.
فجأة ، ظهرت الكثير من التطبيقات التي كانت مجرد جلد جديد صفع فوق Chatgpt. بدأت الشركات في إعادة تسمية ميزات الأتمتة الحالية كـ AI دون إجراء أي تحسينات حقيقية للمنتج.
أرى هذا مشابهًا لضجيج “السحابة” منذ عدة سنوات. فجأة ، أصبح كل عمل تجاريًا سحميًا. نرى ذلك مع الذكاء الاصطناعي اليوم. إذا استمعت إلى مكالمات الأرباح ، فإن كل شركة تتحدث عن الذكاء الاصطناعي.
تُظهر بيانات Alphasense الحديثة زيادة بنسبة 779 ٪ في إشارات المصطلحات مثل “Agentic AI” و “AI Workforce” و “Digital Labor” و “AI Agents” خلال مكالمات الأرباح في العام الماضي.
يجب أن يكون لدى كل شركة ناشئة تقريبًا زاوية منظمة العفو الدولية لتأمين التمويل.
علامات telltale لغسل الذكاء الاصطناعى
هناك بعض الأمثلة المختلفة لغسل الذكاء الاصطناعي.
أحد الأمثلة على ذلك هو طبقات واجهة المستخدم الرقيقة أعلى chatgpt وربما كمية صغيرة من الهندسة المطالبة. في بعض الحالات ، يمكن أن يكون ذلك ذا قيمة حقًا ، ولكن في كثير من الحالات ، لا يضيف أي قيمة معينة.
التحدي الآخر مع غسل الذكاء الاصطناعي هو الشركات التي تسرع ميزات الذكاء الاصطناعي إلى السوق مع هذه التكامل البسيط دون النظر في خصوصية العميل أو الأمن.
في أسوأ الحالات ، يقوم اللاعبون الرئيسيون بإطلاق ميزات مساعد وتحديث الشروط والأحكام الخاصة بهم للسماح لهم باستخدام بيانات العميل للتدريب.
ثم هناك مشكلة في الاعتماد على واجهات برمجة التطبيقات والخدمات العامة من الطرف الثالث لا يتحكمون. هذا يعني أن المستندات الحساسة سيتم إرسالها إلى أطراف ثالثة ، وهي مخاطر أمنية كبيرة.
في الصناعات الخاضعة للتنظيم ، حيث يتعاملون غالبًا مع المستندات المهمة للغاية ، فأنت تريد أن تكون حريصًا للغاية على الهلوسة والتأكد من حصولك على أشياء مثل درجات الثقة من النماذج.
لدى العديد من عملائنا فواتير وبيانات مالية في مستندات PDF. من المهم حقًا أن تكون دقيقًا عند استخراج هذه البيانات ، أو حيث يكون للنموذج ثقة منخفضة ، ليكون واضحًا للغاية.
تحاول الشركات أيضًا القيام بتدفقات أتمتة كاملة دون إجراء فحص بشري ، وهذا هو المكان الذي يمكن أن تحدث فيه الأخطاء.
في هذه الأنواع من الصناعات ، يمكن أن تكون هذه الأخطاء مكلفة حقًا ،
ننتقل إلى ما وراء الضجيج وإلى جزء التبني – حيث تصبح الذكاء الاصطناعى تفاصيل تنفيذ لبناء ميزات منتج قوية حقًا.
تتعلم الشركات ما يمكن أن يفعله الذكاء الاصطناعي وما لا يمكنه فعله ، وبناء ميزات جيدة ، والاستفادة من الذكاء الاصطناعي.
ولهذا السبب ، بدأ المستثمرون والسوق يفهمون أين يوجد الذكاء الاصطناعي السطحي مقابل إضافة فائدة حقيقية فعليًا.
