ضمن المجموعة التي تسمى الآن Meta، كشف قسم Meta AI المخصص للبحث في الذكاء الاصطناعي عن مشروعه "Few-shot learner"، وهو ذكاء اصطناعي قادر على اكتشاف المحتوى الضار من خلال فهم السياق، حتى مع وجود الحد الأدنى من المعلومات المتاحة له. كل ذلك مع تحسين وقت الاكتشاف بشكل ملحوظ وتطورات التعلم المستمرة. نعمة لفيسبوك التي تريد محاربة التعليقات البغيضة على شبكتها.
داخل المنزلميتا، من الواضح أن هناكفيسبوك، طفله الأكبر والمفضل، ولكن أيضًا إخوته وأخواته الصغار (انستغرام,واتساب,رسول,كوةفي الاعتبار). لتأديب جميع أفراد الأسرة الصغيرة والإشراف عليهم جيدًا، أو حتى منحهم توجيهات للمستقبل من خلال الابتكارات، هناك أيضًاكوكبة من المختبرات وأقسام الأبحاثوغيرها من الكيانات التي تعيش في الظل ولكنها تخدم التطبيقات في النور.
من بين هذه الفرق الغامضة، يستعد أحد الفرق للمستقبل أكثر قليلاً من الآخرين، وهو Meta AI. نعمل ضمن هذا الكيان على تحسين الذكاء الاصطناعي الداخلي لاستخدامات مختلفة. أحدث ما تم تقديمه: الذكاء الاصطناعي القادر على اكتشاف المحتوى غير المشروع والتعرف عليه والإبلاغ عنه في المنشورات على الشبكات الاجتماعية، حتى مع الحد الأدنى من الإشارات.
قليل المتعلم، اعتدال الغد، ولكن على الفور
قدمت فرق Meta AI هذا الأربعاء 8 ديسمبرتكنولوجياقليل من المتعلمين(FSL) والتي ستكون قادرة على تحديد المحتوى الضار على المنصة بسرعة، سواء كان خاطئًا أو كاذبًا عن عمد أو تقريبي أو سيئ النية. كل ذلك مع الحد الأدنى من المعلومات المتاحة له. لأن هذا النموذج الجديد أصبح الآن قادرًا على فهم السياق للحصول على فهم عالمي للموضوع وبالتالي فهمه بشكل أفضل. بناءً على ملاحظة أن بعض المواضيع المثيرة للجدل قد سيطرت في غضون أسابيع قليلة أثناء الوباء وسرعان ما أصبحت غير قابلة للإدارة، بسبب عدم وجود ذكاء اصطناعي يعرف الموضوع لوقف تقدمه، قامت فرق Meta AI بتسريع أبحاثها.
بشكل عام، يجب على الذكاء الاصطناعي أن يتعلم ما الذي يبحث عنه، وللقيام بذلك، يدرس ملايين الأجزاء من البيانات التي يستغرق جمعها وقتًا طويلاً لتكون ذات صلة بمساعيه. ثم تضاف إليها مواضيع أخرى وعليها أن تبدأ من جديد. في عصر الشبكات الاجتماعية، حيث يشعل موضوع ما الشبكة في وقت أقل مما يستغرقه قوله، أصبح السباق من أجل التفاعل بمثابة أوتار الحرب في الاعتدال. في كثير من الأحيان مع إخفاقات كبيرة، بسبب عدم وجود استجابة كافية. الآن، تم تقليل الوقت إلى بضعة أسابيع للحصول على ذكاء اصطناعي فعال.
قليل من المتعلمينوبالتالي، فهو قادر على تتبع خطاب الكراهية والمحتوى الانتقامي أو غير المشروع، في الصور أو النصوص، بأكثر من 100 لغة. "ستثري التكنولوجيا نفسها بفضل التعلم الآلي لتحسين فهمها وتكون أكثر استجابة»، تعد كورنيليا كارابسيا، مديرة المشروع في Meta AI، بينما يتم بالفعل اختبار التكنولوجيا على Facebook وInstagram. "يتيح لنا ذلك التعرف بسرعة أكبر على الأحداث التي من شأنها إنشاء تعليقات غير مرغوب فيها أو محتوى يتعارض مع سياسة الموقع، أو الأشخاص الذين يسعون إلى التحايل على الإشراف. وللقيام بذلك، يجب أن يكون الذكاء الاصطناعي قادرًا على التطور والتحسين باستمرار. »
كل شيء هو موضوع للتعلم مع FSL والذي يتطلب خطوات أقل بكثير لتحديد التعليقات المراد الإشراف عليها أو حذفها. ولذلك يتطلب الذكاء الاصطناعي تسميات أقل (للعناصر أو الإشارات الرئيسية)، أو في بعض الأحيان لا يتطلب أي شيء على الإطلاق، لإجراء التنبؤات والإبلاغ عن المحتوى. إنه يعتمد قبل كل شيء على مليارات الأمثلة على تحويلات اللغة العامة للعبارات (فيمفتوح المصدر)، أمثلة من المنصات، والعناصر غير المتوافقة/المخالفة للقواعد التي يتم تدريسها لفهم الخطاب بشكل أفضل. ولكن قبل كل شيء، هذه التكنولوجيا الجديدة قادرة على فهم المفارقة في التصريحات أو الرد على تلميحات التهديد بالقتل.
الإنسان في قلب الآلة
في الاختبار على فيسبوك وInstagram، تم تكليف برنامج Few-shot learner بتحديد المحتوى الذي يشارك معلومات كاذبة حول كوفيد-19 أو أفكارًا للإثارة (النموذج5Gفي اللقاح، والحمض النووي المعدل، وما إلى ذلك)، ولكن أيضًا التحريض على العنف. بدأت التكنولوجيا في البحث عن الرسائل الحارقة في الخلفية، مع عناصر لغوية تمكنت سابقًا من خداع الذكاء الاصطناعي التقليدي. وفي هذه النقطة على وجه الخصوص، أي سياق الجملة، تعلن فرق Meta AI عن فهم أكثر بنسبة 55٪ من الذكاء الاصطناعي المعتدل التقليدي.
لأنه قبل كل شيء تم تصميم الذكاء الاصطناعي لمعرفة ما إذا كنت تحترم القواعد الموجودة في مشاركاتك أم لا. "يكتشف FSL المحتوى الذي يحتمل أن يكون خطيرًا بشكل أسرع ويمنعه من الانتشار، وذلك بفضل أنظمة التصنيف والكشف المعتادة لدينا. لكننا نريدها أيضًا أن تقترب من الفهم البشري"، تصر كورنيليا كارابسيا. إنسان قادر على الاستجابة بسرعة للتهديدات الجديدة، ولكن من المحتمل أن يفرض إطاره مع عيوبه وتسامحه. وفي هذا الصدد، يظل الاعتدال مسألة صعبة ونهجًا لا يستطيع الذكاء الاصطناعي التغلب عليه بمفرده.
ومن خلال العمل بالتعاون مع الذكاء الاصطناعي المنتشر بالفعل على فيسبوك على وجه الخصوص، تمكنت FSL من اكتشاف "استباقية» المحتوى الذي يحتمل أن يكون خطيرًا ومنعه من الانتشار، نرحب به من Meta AI. ومن الأفضل على وجه الخصوص إيقاف خطاب الكراهية وتحديده وإبلاغ المشرفين به لاتخاذ الإجراءات اللازمة.
ماذا لو كان الفرد يحتاج إلى تحسين؟
ولهذا السبب يمكن أن يكون مشروع FSL مثيرًا للاهتمام على منصات التواصل الاجتماعي: للفرز أولاً من خلال الرسائل المثيرة للاشمئزاز أو الهجوم أو التحيز الجنسي أو العنصرية. لكن، بحسب هان فانغ، الباحث العلمي ضمن فريق FSL، لا يزال من الضروري أن تكون قادرًا على الحصول على نموذج فعال، مهما كانت اللغة: “في بعض اللغات، لا توجد كميات كبيرة من البيانات لتدريب الذكاء الاصطناعي على اكتشاف الإشارات. هذه هي المشكلة التي نواجهها في بعض الأحيان. » ذلك وعدم وجود مشرفين في اللغات المذكورة.
يقول المثل الشعبي إن صانعي الأحذية يرتدون أسوأ الأحذية. سيكون من العار لو كان هذا صحيحا هذه المرة مرة أخرى. لأنه إذا كانت فرق Meta AI تشمر عن سواعدها لإيجاد حلول لأكبر شوكة في جانب مارك زوكربيرج، وهي الإشراف على المحتوى، فإن الهدف قبل كل شيء هو تنقية واسترضاء فيسبوك وInstagram. لا نرى من هو الآخر الذي يناسبه بشكل أفضل. لا يزال من الضروري أن يتم انتقاد الشبكتين في كثير من الأحيان بسبب سلبيتهما في مواجهة انتشارأخبار مزيفة، أريد الضغط على فطر الاعتدال (وأيضًا تجنيد هذا).
حتى لو كنا في Meta AI متأكدين من أن الآلة والإنسان يجب أن يعملا معًا ليكونا فعالين، فإن التكوين والتحقق النهائي يظلان مسألة إنسانية. وربما من هذا الجانب يجب علينا أن نبحث عن التحسينات والتطورات الدائمة التي يجب إجراؤها لمواجهة تحديات المجتمع الرقمي بشكل أفضل... على أي حال، تعد Meta AI بأن FSL يجب أن تتمكن حتى من تحديد أنواع جديدة من المحتوى غير المشروع والتي لم يتم تحديدها من قبل الفرق. ولكن دائما الرجل هو الذي له الكلمة الأخيرة فيما يتعلق بما هو جيد أو سيئ ...
هل ترغب في الانضمام إلى مجتمع من المتحمسين؟خلافنايرحب بكم، إنه مكان للمساعدة المتبادلة والشغف بالتكنولوجيا.
انستغرام
فيسبوك
