هل نماذج الذكاء الاصطناعي تضلل المستخدمين؟

حذر باحثون من إمكانية " تضليل " نماذج الذكاء الاصطناعي، مثل ChatGPT من OpenAI وGemini من Google، عن طريق إدراج عينة صغيرة فقط من المستندات الفاسدة في بيانات تدريبها.

ووجدت دراسة من معهد أمن الذكاء الاصطناعي، أن ما لا يقل عن 250 مستندًا يمكن أن يُحدث ثغرة "متسللة" تُسبب لنماذج اللغة الكبيرة (LLMs) نشر نصوص غير مفهومة.

ويُثير هذا الخلل قلقًا بالغًا لأن معظم نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) الشائعة مُدربة مسبقًا على نصوص عامة عبر الإنترنت، بما في ذلك المواقع الشخصية ومنشورات المدونات، وهذا يُتيح لأي شخص إنشاء محتوى قد يُدرج في بيانات تدريب نموذج الذكاء الاصطناعي.

وأشارت منظمة أنثروبيك في منشور مدونة يُفصّل المشكلة إلى أنه "يمكن للجهات الخبيثة إدخال نصوص محددة في هذه المنشورات لإجبار النموذج على تعلم سلوكيات غير مرغوب فيها أو خطيرة، في عملية تُعرف باسم التسميم".

ومن أمثلة هذه الهجمات إدخال ثغرات أمنية، وهي عبارات محددة تُحفّز سلوكًا محددًا من النموذج، والذي كان من الممكن إخفاؤه لولا ذلك، وعلى سبيل المثال، يمكن تسميم نماذج LLM لاستخراج بيانات حساسة عندما يُضيف المهاجم عبارة مُحفّزة عشوائية، كما في موجه الأوامر.

أهمية الذكاء الاصطناعي

تُحدث الأدوات المُدعّمة بالذكاء الاصطناعي نقلة نوعية في تطوير البرمجيات من خلال أتمتة عمليات البرمجة، وتصحيح الأخطاء، والمراجعة، والنشر، مما يُمكّن الفرق الصغيرة من تحقيق كفاءة ودقة تُضاهي المؤسسات الأكبر.

تُوفر أدوات مُبتكرة مثل Warp، المُدعّمة بـ GPT-5، بيئات تطوير مُحسّنة بالذكاء الاصطناعي، مع إمكانيات تعدد المهام، وحفظ المعرفة، ومراجعة الكود في الوقت الفعلي، مما يُخفّف العبء المعرفي على المُطوّرين.

ويُؤتمت Code Rabbit مراجعة الكود وضمان الجودة، مُعالجًا الاختناقات بميزات مثل التعليقات المُضمّنة القابلة للتنفيذ، ومخططات التسلسل، والتعلّم التكيفي لتلبية احتياجات الفرق المُحدّدة.

وتُبسّط الوكلاء المُستقلّون مثل Charlie Labs عملية التطوير من خلال تحديد الأخطاء بشكل مُستقل، وتوليد طلبات السحب، والتعاون مع الفرق، مما يُتيح للمُطوّرين التركيز على الابتكار.

تُمكّن أدوات الذكاء الاصطناعي مثل Please Fix من Jam غير المُطوّرين من إجراء تغييرات فورية على مواقع الويب، مما يُسهّل التواصل بين الفرق التقنية وغير التقنية، ويُعزّز التعاون والكفاءة.