شهد عالم الذكاء الاصطناعي طفرة غير مسبوقة مع ظهور نماذج المحادثة الذكية، حيث نجح شات جي بي تي في جذب أكثر من 100 مليون مستخدم منذ إطلاقه نهاية 2022، بفضل قدرته على إجراء محادثات شبيهة بالبشرية ومساعدته في مهام متنوعة كالترجمة وكتابة الأكواد البرمجية.
لكن وراء هذه الإمكانيات المذهلة، تكمن مجموعة من التحديات التي تواجه هذا النموذج الرائد. فمن أبرز نقاط الضعف مشكلة التحيز في البيانات، حيث يعكس النموذج الصور النمطية الموجودة في مصادر تدريبه من الإنترنت، مما قد يؤدي إلى إجابات تمييزية في بعض الأحيان.
يواجه النموذج أيضاً صعوبات في المنطق والاستدلال، حيث ينتج أحياناً ردوداً صحيحة لغوياً لكنها تفتقر للمعنى أو الصلة بالموضوع. كما يعاني من محدودية في تقديم معلومات متعمقة، وغالباً ما يكتفي بملخصات سطحية قد تحتوي على أخطاء.
في الجانب اللغوي، ورغم دعمه لأكثر من 80 لغة، تظهر ضعفاً ملحوظاً في التعامل مع اللغات قليلة البيانات أو اللهجات المحلية. كما يفتقر إلى القدرة على فهم السياقات الثقافية أو التعبيرات المجازية مثل السخرية والفكاهة.
من القيود الكبيرة للنموذج عدم قدرته على متابعة الأحداث الجارية، حيث يقتصر معرفته على البيانات التي تدرب عليها حتى تاريخ معين. كما يعجز عن أداء المهام المتعددة بشكل متزامن، ويتطلب إرشادات دقيقة جداً لإنتاج النتائج المرجوة.
إرسال تعليق