كيف يتفوق الذكاء الاصطناعي على البشر في التنبؤ بالمستقبل؟

كل ثلاثة أشهر، يحاول المشاركون في كأس ميتاكولوس للتنبؤ بالمستقبل من خلال الذكاء الاصطناعي للفوز بجائزة مالية قدرها حوالي 5000 دولار، وتطرح ميتاكولوس، وهي منصة تنبؤ، أسئلة ذات أهمية جيوسياسية مثل "هل ستشهد تايلاند انقلابًا عسكريًا قبل سبتمبر 2025؟" و"هل ستضرب إسرائيل الجيش الإيراني مجددًا قبل سبتمبر 2025؟"

ويقدر خبراء التنبؤ احتمالات وقوع الأحداث، وهو تخمين أكثر إفادة من مجرد "نعم" أو "لا"، وقبل أسابيع أو أشهر، وغالبًا ما يكون ذلك بدقة ملحوظة، حيث توقع مستخدمو ميتاكولوس تاريخ الغزو الروسي لأوكرانيا بشكل صحيح قبل أسبوعين، ووضعوا احتمالًا بنسبة 90% لإلغاء قضية رو ضد وايد قبل شهرين تقريبًا من وقوعه.

وعندما بدأت المسابقة في يونيو، توقع المشاركون أن تكون نتيجة الروبوت الأفضل 40% من متوسط ​​أداء أفضل البشر، لكن مانتيك ومن خلال تقنية الذكاء الاصطناعي حققت أكثر من 80%.

ويُحدِّث خبراء التنبؤات تنبؤاتهم بناءً على السياسات التي يسنها المشرّعون، ليتمكنوا من التنبؤ بكيفية تأثير تدخل سياسي افتراضي على النتائج المستقبلية، فإذا كان صانعو القرار يسيرون في مسار غير مرغوب فيه، يُمكن لخبراء التنبؤات مساعدتهم على "تغيير الوضع الراهن".

لكن التنبؤ بالمسائل الجيوسياسية الشاملة أمرٌ بالغ الصعوبة، وقد تستغرق توقعات كبار خبراء التنبؤ أيامًا وعشرات الآلاف من الدولارات لإجابة سؤال واحد. بالنسبة لمؤسسات مثل مؤسسة راند، التي تتابع مواضيع متعددة عبر مناطق جيوسياسية متعددة، "سيستغرق الأمر شهورًا حتى يقوم خبراء التنبؤ البشريون بإعداد تنبؤات أولية لجميع هذه الأسئلة، ناهيك عن تحديثها بانتظام".

الذكاء الاصطناعي والتنبؤ بالمستقبل 

لطالما كان التعلم الآلي مفيدًا في المجالات ذات البيانات الوفيرة والمنظمة جيدًا، مثل التنبؤ بالطقس أو تداول صناديق الاستثمار الكمي. عند التنبؤ بالجغرافيا السياسية أو التطورات التكنولوجية، "ستكون لديك العديد من العوامل المعقدة والمترابطة التي يمكن للحكم البشري أن يكون أكثر سهولة في التنبؤ بها وأقل تكلفة.

وتعمل نماذج اللغة الكبيرة بنفس المعلومات المعقدة التي يستخدمها المتنبئون البشريون، وهي قادرة على محاكاة هذا التقدير البشري. كما أنها تتحسن بنفس الطريقة التي يتحسن بها البشر، وذلك من خلال التنبؤ بالعديد من الأسئلة، وملاحظة كيفية أدائها، وتحديث أساليب التنبؤ الخاصة بها بناءً على النتائج، وذلك على نطاق أوسع بكثير مما يستطيع البشر القيام به.

علاوة على ذلك، تتمتع الآلات بميزة غير عادلة، حيث يفوز المشاركون بالنقاط ليس فقط بناءً على الدقة، ولكن أيضًا على "التغطية" في مدى تقدمهم في التنبؤات، وعدد الأسئلة التي يتوقعونها، ومدى تكرار تحديث تقديراتهم، ولا يزال بإمكان الذكاء الاصطناعي الأقل دقة من المنافسين البشر تحقيق نتائج جيدة في التصنيفات من خلال تحديث تقديراته باستمرار استجابةً للأخبار الناشئة، بطريقة غير ممكنة للبشر.

وتُحل ميزة الذكاء الاصطناعي غير العادلة أكبر مشكلة مُتبقية لديه: الحصول على تنبؤات عالية الجودة لجميع الأسئلة التي يحتاج إلى تنبؤات لها.