مباشر
أين يمكنك متابعتنا

أقسام مهمة

Stories

27 خبر
  • مونديال 2026
  • العملية العسكرية الروسية في أوكرانيا
  • المواجهة الأمريكية الإسرائيلية مع إيران بين المد والجزر
  • مونديال 2026

    مونديال 2026

  • العملية العسكرية الروسية في أوكرانيا

    العملية العسكرية الروسية في أوكرانيا

  • المواجهة الأمريكية الإسرائيلية مع إيران بين المد والجزر

    المواجهة الأمريكية الإسرائيلية مع إيران بين المد والجزر

  • اتفاق وقف إطلاق النار بين إسرائيل ولبنان

    اتفاق وقف إطلاق النار بين إسرائيل ولبنان

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

مستشار قائد الحرس الثوري: إيران على أعتاب تحقيق نصر كبير

اختراق في المفاوضات الأمريكية - الإيرانية وحسم 3 ملفات رئيسية عالقة بوساطة قطرية

أول رد رسمي إيراني على إعلان ترامب التوصل إلى اتفاق لوقف الحرب وموعد توقيعه

وكالة "مهر": دوي انفجار في البحر على بعد نحو كيلومترين من ساحل سيريك جنوبي إيران

إيران تدرج شركات إيلون ماسك ضمن قائمة أهدافها العسكرية.. ما السبب؟

اعتراف جديد من فانس عن الأزمة بين إسرائيل وأمريكا والخلاف بين ترامب ونتنياهو

"أفضت إلى تقدم".. أمير قطر وترامب يستعرضان نتائج المشاورات والتفاهمات بين واشنطن وطهران

وكالة "فارس" عن مصدر مطلع: إيران لم توافق بعد على أي نص لمذكرة التفاهم الأولية مع الولايات المتحدة

قاليباف يحذر أمريكا من نقطة الصفر ومستنقع لا نهائي بعد تهديد ترامب بقصف إيران الليلة بقوة شديدة

زاخاروفا: "الثلاثي الأوروبي" يطرح شروطا غير مقبولة لتسوية الأزمة الأوكرانية

الحرس الثوري الإيراني: إذا أرادت أمريكا أن تختبر إخفاقاتها السابقة مرة أخرى فسوف تندم على ذلك

وكالة "فارس": ترامب يحاول خلق رواية استسلام إيران أمام القصف بتصعيد لهجته التهديدية