مباشر
أين يمكنك متابعتنا

أقسام مهمة

Stories

64 خبر
  • اتفاق أمريكي إيراني لوقف الحرب على جميع الجبهات
  • مونديال 2026
  • العملية العسكرية الروسية في أوكرانيا
  • اتفاق أمريكي إيراني لوقف الحرب على جميع الجبهات

    اتفاق أمريكي إيراني لوقف الحرب على جميع الجبهات

  • مونديال 2026

    مونديال 2026

  • العملية العسكرية الروسية في أوكرانيا

    العملية العسكرية الروسية في أوكرانيا

  • إسرائيل ولبنان يتوصلان إلى اتفاق إطار

    إسرائيل ولبنان يتوصلان إلى اتفاق إطار

  • فيديوهات

    فيديوهات

  • ضربة موجعة لـ"الفراعنة".. طبيب منتخب مصر يؤكد تعرض نجم الفريق لتمزق عضلي

    ضربة موجعة لـ"الفراعنة".. طبيب منتخب مصر يؤكد تعرض نجم الفريق لتمزق عضلي

البيانات غير المفيدة تجعل الذكاء الاصطناعي "أغبى" وأكثر ميلا للأخطاء!

يحذر الباحثون من أن النماذج اللغوية الكبيرة قد تصبح أقل دقة وأكثر عرضة للأخطاء عندما تُدرَّب على كميات ضخمة من المحتوى منخفض الجودة المنتشر على شبكات التواصل الاجتماعي.

البيانات غير المفيدة تجعل الذكاء الاصطناعي "أغبى" وأكثر ميلا للأخطاء!

ووفقا لدراسة نُشرت على خادم ما قبل الطباعة arXiv، نقلا عن مجلة Nature، قام علماء من جامعة تكساس في أوستن بتحليل تأثير البيانات "غير المفيدة" — مثل المنشورات القصيرة السطحية ومواد الإثارة — على سلوك الذكاء الاصطناعي. وركّزت الدراسة على جوانب متعددة تشمل المنطق والاستدلال، واستخراج المعلومات من النصوص الطويلة، والأخلاقيات، وحتى السمات الشخصية للنماذج.

وأظهرت النتائج أنه كلما ارتفعت نسبة البيانات الرديئة في عملية التدريب، زادت أخطاء النماذج اللغوية وتراجع منطقها، بما في ذلك في الاختبارات متعددة الخيارات.

وأعاد الباحث الرئيسي تشانغيانغ وانغ التذكير بالمبدأ الكلاسيكي في علوم الذكاء الاصطناعي:"القمامة في المدخلات تعطي قمامة في المخرجات."

وأكد التحليل الجديد أهمية انتقاء البيانات بعناية عند تدريب النماذج. فقد استخدم الباحثون مليون منشور من منصة تواصل اجتماعي شهيرة لإعادة تدريب النموذجين المفتوحين Llama 3 وQwen — حيث يُعرف الأول باتباع التعليمات، بينما يُصنف الثاني كنموذج استدلالي.

وأظهر التحليل أن نموذج Llama تغيّر سلوكه بعد التدريب على البيانات منخفضة الجودة، إذ انخفضت السمات "الإيجابية" وظهرت سمات "سلبية" مثل النرجسية والاعتلال النفسي.

أما محاولات تصحيح الخلل — مثل إعادة التدريب على بيانات عالية الجودة أو تعديل التعليمات — فقد حسّنت الأداء جزئيًا فقط، بينما استمرت مشكلات التفكير المنطقي وتخطي الخطوات التحليلية.

ويكتسب هذا الموضوع أهمية خاصة في ظل توجه منصات التواصل الاجتماعي إلى توسيع استخدام بيانات المستخدمين لتدريب أنظمة الذكاء الاصطناعي. فعلى سبيل المثال، تخطط شركة LinkedIn اعتبارا من نوفمبر الجاري لاستخدام بيانات المستخدمين الأوروبيين في أنظمتها التوليدية.

المصدر: Naukatv.ru

 

 

التعليقات

القيادة المركزية الأمريكية تعلن شن ضربات جديدة ضد إيران ردا على استهداف سفينة تجارية

"الغرفة المشتركة".. صدمة في إسرائيل ونتنياهو يدرس مهاجمة ترامب

بري لقاليباف: الاتفاق الإطاري بين لبنان واسرائيل مؤامرة وفتنة

صحيفة عبرية تهاجم قطر وباكستان.. "آلية منع الاحتكاك" خطأ استراتيجي يوقع إسرائيل بفخ لبنان

مستشار أوكراني: تصريح زوجة كوليبا حول ضربة نووية لأوكرانيا تعكس موقف كييف

قناة "كان" العبرية: الجيش الإسرائيلي تلقى توجيها بالاستعداد لانتشار جديد وفقا لاتفاق الإطار مع لبنان

كشف وثيقة سرية وحساسة عن قرار لمجلس السلام التابع لترامب بشأن غزة

وليد جنبلاط يرصد "أمرا غريبا" في الاتفاق بين لبنان وإسرائيل: "المربع الأسود"

"فورين بوليسي" تكشف ماذا كسبت واشنطن من "عملية الغضب الملحمي" ضد إيران وماذا خسرت؟

أكبر من سابقتها.. مسؤول أمريكي: الضربات الأمريكية على الأهداف الإيرانية اكتملت

بزشكيان يوضح كيف استطاعت إيران تجنب "هزيمة استراتيجية" في حرب مشتركة ومتعددة المستويات