حوالي 1.5% من جميع المقالات العلمية تمت كتابتها في العام الماضي بمساعدة الذكاء الاصطناعي، أو ربما أكثر؟
حدث لي مؤخراً شيء غريب عندما كنت أقرأ ورقة علمية: شعرت وكأن صديقي هو من كتبها.
ولكن من؟ كان الكتاب من الصين، وأستطيع أن أحصي أصدقائي من هناك على أصابع اليد الواحدة كسلان ذو ثلاثة أصابع. ومع ذلك، كان الشعور واضحًا: شخص أعرفه كتب هذا المقال. الأسلوب، الصياغة، الكلمات - شيء ما اجتمع للتو.
ثم ذهبت لكتابة مقالتي الخاصة باللغة الإنجليزية، وطلبت المساعدة من ChatGPT - وفجأة أصبح الأمر واضحًا.
ربما لست الأول ولا الأخير الذي يشعر بنفس الشعور: يتم كتابة المزيد والمزيد من الأوراق العلمية اليوم بمساعدة ChatGPT السخية. في الآونة الأخيرة، تلقى هذا الشعور العام أيضًا المزيد من الدعم التجريبي، وذلك بفضل البحث الذي أجراه أمين المكتبة أندرو جراي على المقالات العلمية من عام 2023.
قام جراي بتحليل خمسة ملايين ورقة علمية منشورة في العام الماضي، ووجد أن بعض الكلمات بدأت تظهر بوتيرة أكبر بكثير في ذلك العام. بالتأكيد لن يفاجئك معرفة أن هذه هي أيضًا الكلمات التي يحب ChatGPT استخدامها بشكل خاص: بدقة ("بدقة") ومعقدة ("معقدة")، على سبيل المثال، تضاعف عدد مرات ظهورها في المقالات العلمية مقارنة حتى عام 2022. كما تم الكشف عن كلمة "جدير بالثناء" ("جدير بالثناء") كإحدى الكلمات الجديدة لهذا العام، تليها كلمات مثل "ملحوظ" و"محوري" و"لا يقدر بثمن" الباز"). كل هذا يتوافق مع الشعور العام بأن ChatGPT يحب إرضائنا وتملقنا.
بشكل عام، يقدر جراي أن حوالي 1.5% من جميع الأوراق العلمية تمت كتابتها في العام الماضي بمساعدة الذكاء الاصطناعي.
ولكن ماذا يعني هذا - "المساعدة"؟ وبكلمات أكثر شيوعًا: ما مدى تعقيد وجدارة الاستخدام الدقيق للذكاء الاصطناعي من قبل الباحثين؟
وفي نهاية مقالته يطرح جراي نفس السؤال بنفسه:
"هل تستخدم هذه الأدوات فقط لأغراض أسلوبية بحتة؟"
قد تكون الإجابة على هذا السؤال حاسمة بالنسبة لمستقبل العلم.
من أنت أيها الأوراق العلمية
دعونا نوضح للحظة ما هي أهمية المقالات العلمية بشكل عام.
أحيانًا يخبرني الأشخاص الذين ليسوا جزءًا من المجتمع العلمي ولا يعرفون طرقه أن التركيز على المقالات العلمية يبدو سخيفًا بالنسبة لهم.
"وما أهمية ما تكتبه الصحيفة عنك؟" يسألون
الجواب هو أن المقالات العلمية هي أكثر بكثير من مجرد "الكتابة في صحيفة". عندما يصل العالم إلى نتائج مبهرة في الأبحاث، فإنه يكتب مقالاً يصف فيه التجارب والمنطق الكامن وراءها وأهميتها. ثم يرسل المقال إلى بعض المجلات العلمية. كلما كانت المجلة مرموقة ومحترمة، كلما ارتفع المستوى المطلوب لنشر المقالات في صفحاتها - وبالتالي ارتفعت حظوظ العالم الذي تمكن من نشر مقال هناك. المجلات الأكثر احتراما - Nature and Science - عادة ما تكون مستعدة فقط لنشر المقالات التي تصف التجارب الرائدة والمبتكرة. هذه هي المقالات التي تغير مجالًا علميًا بأكمله، والتي سيتم وصف نتائجها وإدراجها في الكتب المدرسية الجامعية.
نود أن نعتقد أن الشيء الوحيد الذي يهم في العلم هو نتائج تجاربك، ولكن في النهاية، العلماء بشر أيضًا. نحن بحاجة إلى التواصل مع بعضنا البعض بطريقة واضحة ومفهومة، لذلك ليس من المستغرب أن نكتشف أن أولئك الذين لا يجيدون اللغة الإنجليزية سيجدون صعوبة كبيرة في نشر مقالاتهم. نعم، التجارب مهمة، لكن إذا كنت لا تعرف أيضًا كيف تشرح ما فعلته مثل رجل أمريكي من نيويورك، فإن فرصك في الحصول على منشورات تتضاءل.
إذًا ما هو العجب في أن الأكاديميين من جميع أنحاء العالم يختارون استخدام ChatGPT لصقل وصقل الصياغة في مقالاتهم، حتى تبدو وكأنها مكتوبة بواسطة متحدث باللغة الإنجليزية؟ لا يقدر بثمن!
والمشكلة هي أننا لسنا الوحيدين الذين نقرأ الأوراق العلمية لنتعلم منها. وفي السنوات الأخيرة، انضم كيان جديد يقرأ أيضًا المقالات العلمية لفهم كيفية الكتابة بشكل أفضل. هذا بالطبع هو ChatGPT.
يتم تدريب كل نموذج لغة متقدم اليوم على أكوام وأكوام من النصوص التي تأتي من الويب، ومن الأدب الجميل ومحتوى المجلات العلمية. وعندما يُطلب منه بعد ذلك أن يكتب ورقة علمية بنفسه، فإنه يميل إلى إعادة إنتاج الأسلوب والكلمات الرئيسية التي تظهر في المادة التي درسها. وبما أن كل المحتوى الموجود في العالم تقريبًا حتى الآن كتبه البشر، فإن الذكاء الاصطناعي يقلد الكتابة البشرية.
ولكن ماذا سيحدث إذا بدأوا في تلقي المخرجات التي أنتجها أنفسهم كمواد تدريبية؟ يعني هل سيبدأون بقراءة كتاباتهم الخاصة ويتعاملون معها على أنها أنجح طريقة للكتابة؟
"كلما زاد عدد النصوص التي تنتجها محركات اللغة الكبيرة المستخدمة كمواد تدريبية لنماذج اللغة الكبيرة المستقبلية، كلما زاد خطر" انهيار النموذج "، حذر جراي في ورقته البحثية الأساسية. "النص المصطنع ستزداد أهميته مقارنة بالنص الحقيقي، وسيؤدي إلى إنتاج نتائج ذات جودة أقل. وكلما اشتملت الأدبيات العلمية على نص تم إنتاجه بمساعدة محركات اللغة الكبيرة دون الإعلان عنه، كلما كان النص المستقبلي أسوأ". ستصبح محركات اللغة الكبيرة، في حلقة مفرغة."
يمكن أن يحدث
وتُظهر دراسة أجريت على فيسبوك منذ أكثر من سبع سنوات أن هذا احتمال حقيقي بالفعل.
الروبوتات الذين أرادوا قتلنا جميعًا
وفي عام 2017، ظهر مقال صحفي بعنوان يمكن وصفه بحذر بأنه "غير دقيق". الكاتب غاري أوغدن جادل بأن -
"روبوتات الفيسبوك طورت لغتها الخاصة، وبدأت بالتخطيط لقتلنا جميعًا"
وفي حالة عدم وضوح الأمر، سنوضح أن هذه ليست مقالة علمية، ولكنها صحافة إنترنت رخيصة من النوع الذي يمكن العثور عليه في أي مكان خارج المجال العلمي.
ووصف أوغدن بلغته التصويرية تجربة حقيقية جرت في مختبرات فيسبوك في ذلك العام، لكنه حصل على ما هو أكثر من القليل من الحرية الفنية. أراد Facebook إنشاء روبوتات لأصحاب الأعمال. وكانت الفكرة هي أن التجار البشر سيكونون قادرين على تشغيل الروبوتات التي من شأنها التحدث إلى العملاء من البشر وبيع الأشياء الثمينة لهم من أي نوع. وللقيام بذلك، أنشأ فيسبوك روبوتين كان من المفترض أن يتدربا ضد بعضهما البعض في فن المبيعات.
لعدة أيام، حيث أن الذكاء الاصطناعي هو الوحيد الذي لديه الصبر للقيام بذلك، تساومت الروبوتات مع بعضها البعض. لقد قاموا بتبادل النجوم والأجرام السماوية والكتب، حيث قام كل روبوت بتعيين قيمة مختلفة لكل كائن. بدأت المحادثات بشكل جيد، ولكن مع استمرار الروبوتات في التحدث، أصبح النص أقل قابلية للفهم بالعين البشرية. في الواقع، في مرحلة ما، يبدو تفاعلهم وكأنه رطانة كاملة. كما قال الروبوتات أنفسهم -
بوب: أستطيع أن أفعل كل شيء آخر. . . . . . . . . . . . . .
أليس: الكرات لها صفر لي لي لي لي لي لي لي
بوب: أنت وكل شيء آخر. . . . . . . . . . . . . .
أليس: الكرات لها كرة لي لي لي لي لي
بوب: أستطيع أن أفعل كل شيء آخر. . . . . . . . . . . . . .
أليس: الكرات لها كرة لي لي لي لي لي
بوب: أنا. . . . . . . . . . . . . . . . . . .
ماذا حدث هنا؟
بقدر ما يمكننا أن نقول، طورت الروبوتات نوعًا جديدًا من اللغة لأداء المهمة على أفضل وجه. فاللغة البشرية، بعد كل شيء، مصممة لنقل مجموعة واسعة من التعقيدات في العديد من مجالات الحياة: الحب، والمال، والملكية، والقانون، والعلم، وما إلى ذلك. لم تكن الروبوتات بحاجة إلى كل هذه التعقيدات، وركزت فقط على مجال واحد: تجارة ثلاثة أشياء. اتضح أنه في هذا المجال، على الأقل، من الممكن تحقيق النجاح حتى مع عدد محدود للغاية من الكلمات.
التخمين الآن هو أن الروبوتات تعلمت من بعضها البعض كيفية التحدث بإيجاز أكثر فأكثر. ربما كانت المحادثات الأولية أكثر شبهاً بتلك التي يجريها البشر. عندما بدأ أحد الروبوتات في التحدث بشكل أكثر إيجازًا لنقل نفس الرسالة، رأى الروبوت الآخر وقام بتقليده، ثم اختصر نفسه بشكل أكبر. وعلى مدار عدد غير معروف من دورات الخطاب هذه، تدهورت المحادثة بين الروبوتات تدريجيًا إلى ما يشبه المظهر. في الواقع، لقد طوروا نوعًا من اللغة المختصرة التي كانت لا تزال كافية لنقل الرسائل الرئيسية: ما هي قيمة الكرات والكتب والقبعات لكل روبوت، وما هم على استعداد لتقديمه وتلقيه لهم. لكن بالنسبة للبشر، بدت النتيجة النهائية، حسنًا، مثل رطانة.
وكانت تلك نهاية الروبوتات.
"كان اهتمامنا منصبًا على الروبوتات التي يمكنها التحدث إلى الناس." قال الباحث مارك لويس في مقابلة مع شركة Fast Company، متى كان لشرح لماذا قرر فيسبوك إيقاف التجربة وإيقاف تشغيل الروبوتات؟
تحدث الى الناس
نحن نطور نماذج لغوية كبيرة حتى يتمكنوا من التواصل مع الناس. أفضل طريقة وجدناها حتى الآن للقيام بذلك هي تدريبهم على التواصل البشري السابق. ولكن ماذا يحدث إذا سمحنا لهم بالتدرب على المواد التي ينتجونها بأنفسهم، بما فيها من تحيزات وأوهام وهراء؟
جراي، أمين المكتبة الذي أحصى الكلمات المركبة بدقة وبشكل ملحوظ، تناول مثل هذا المستقبل المحتمل في مقالته.
"في أفضل الأحوال، حيث يكون الأمر مجرد تقليد أسلوبي - قد نصل إلى وضع حيث سيبدو الأدب الأكاديمي في الثلاثينيات إيجابيًا ومشجعًا بشكل غريب، مع المراجعات الأدبية التي تشيد بلا نهاية بأعمالهم "الدقيقة" و"الجديرة بالملاحظة" و" تعقيد "الكتاب الآخرين." كتابة. "في أسوأ الحالات، يمكننا أن نرى تدهور جودة النماذج بطرق أخرى تتجاوز الخيارات الأسلوبية البسيطة، إلى جانب الاعتماد المتزايد عليها".
سأطمئنك الآن: ربما ليس هذا ما سيحدث.
ذات يوم قال المفكر ستيوارت براند إنه "متشائم على المدى القصير، ومتفائل على المدى الطويل". إنه متشائم لأننا بحاجة إلى تسليط الضوء على جميع المشاكل القائمة، ومتفائل لأنه منذ اللحظة التي نفعل فيها ذلك - يمكننا الاعتماد على الجنس البشري لإصلاحها. أعتقد أنه على حق. إن مخاوف جراي بشأن المستقبل واقعية تمامًا، ولكن على وجه التحديد لأنها مذكورة في العديد من الأماكن، فإنها لن تتحقق.
كيف يمكنك منع حدوثها؟ بسهوله. إحدى الطرق، على سبيل المثال، هي أن يقوم محررو المجلات العلمية بإلزام المؤلفين بإدراج توضيح بأنهم كتبوا مقالاتهم بمساعدة الذكاء الاصطناعي. لقد عرف مطورو الذكاء الاصطناعي في المستقبل (أي أولئك الذين سيقومون بتدريب الجيل القادم من الذكاء في غضون أشهر قليلة) تجنب تلك المقالات، وعدم السماح للذكاء الاصطناعي بقراءتها.
وما أخشاه هو أننا نشهد ظاهرة أكثر إشكالية، والتي لن تؤثر بشكل خاص على الذكاء الاصطناعي، بل على البشر أنفسهم. وعلى وجه التحديد عن العلماء. وذلك لأن الذكاء الاصطناعي بدأ يقترب من النقطة التي يقدم فيها العلوم بشكل أفضل من البشر أنفسهم.
عندما يقوم الذكاء الاصطناعي بإجراء الأبحاث من تلقاء نفسه
غالبًا ما يوصف عمل العالم بأنه تجربة اكتشاف ومفاجأة، مع وجبات مجانية بينهما والحصول على جوائز نوبل للحلوى.
الحقيقة مختلفة جدا.
للوصول إلى اكتشافات جديدة، غالبًا ما يتعين على العالم أن يكدح في المختبر من الصباح إلى الليل. عليه أن ينقل السوائل من أنبوب اختبار إلى آخر، ثم يكرر ذلك تسعة وتسعين مرة أخرى كخطوة تمهيدية للتجربة. عليه أن يجلس أمام جهاز الطرد المركزي ويقيس بعناية ميكروليتر بواسطة ميكروليتر من محلول إنزيم، مسلحًا لهذا الغرض بجميع الحواس الخمس التي تم تطويرها في الأصل لحماية نفسه من النمور ذات الأسنان السيفية - وليس من قطرات حمض الهيدروكلوريك الدقيقة.
باختصار، هناك سبب للمقولة التي صاغها توماس إديسون قبل مائة عام -
"العبقرية هي واحد بالمائة إلهام و 99 بالمائة جهد كبير."
لكن في المختبر عليك أن تتعرق بحذر، حتى لا تلوث التجارب.
للتوضيح: ليست كل التجارب معقدة ومملة. لكن جزءًا كبيرًا جدًا منهم هكذا. العديد من المهام التي يؤديها الباحث العادي في المختبر يمكن أن يؤديها الروبوت بنفس الدرجة من النجاح.
وهذا بالضبط ما يحدث اليوم في المختبرات الأكثر ابتكارًا: المختبرات التي تبدأ فيها الروبوتات بإجراء الأبحاث من البداية إلى النهاية. المختبرات المستقلة.
وقد بدأوا بالفعل في تحقيق النتائج، وبوفرة.
لنأخذ على سبيل المثال محرك الذكاء الاصطناعي الجديد DeepMind من Google، والمعروف باسم GNoME. إنه نموذج ذكاء اصطناعي قادر على التنبؤ بملايين الهياكل الجزيئية الجديدة ذات الخصائص المفيدة بشكل خاص. أي مادة ناجحة من هذا القبيل لديها القدرة على دفع الصناعة بأكملها إلى الأمام. وربما يسمح لنا بحصد ضوء الشمس بشكل أفضل، أو إنتاج بطاريات للأجهزة اللوحية التي تدوم لأشهر، أو رقائق كمبيوتر أصغر حجما وأكثر إحكاما من تلك التي لدينا اليوم. لكن جنوم يوصي بمئات المواد المختلفة لكل غرض، والآن يتعين على شخص ما اختبارها في المختبر، واحدة تلو الأخرى. هذا عمل بحثي قد يستغرق شهورًا، إن لم يكن سنوات، وأغلبه عبثي ومتكرر.
لذا، إذا جاء الذكاء الاصطناعي بفكرة المواد، فلماذا لا يختبرها أيضًا في المختبر نفسه؟
وهذا هو بالضبط ما قرر Google DeepMind القيام به. لقد شاركوا استنتاجاتهم المتعلقة بالذكاء الاصطناعي مع مجموعة بحثية في كاليفورنيا تعمل حاليًا على تطوير مختبر مستقل. فالمختبرات المستقلة - ذلك النوع الذي يشمل الروبوتات والذكاء الاصطناعي الذي يعالج نتائج التجارب ويستخرج الأفكار - يمكنها إجراء التجارب بسرعة تتجاوز سرعة أي باحث بشري. كما أنها لا تحتاج إلى طعام أو ماء أو نوم. إنهم لا يتذمرون وبالتأكيد لا يقومون بتزوير نتائج الاختبار. وكما خلص أحد الخبراء في هذا المجال في مقابلة مع مجلة نيو ساينتست -
"يمكننا القيام بالمزيد من العلوم في وقت أقل."
تلقى المختبر المستقل في كاليفورنيا تنبؤات الذكاء الاصطناعي حول المواد الواعدة، وبدأ في تصنيع واختبار كل مادة تلقائيًا. وفي وقت قصير، تمكنت من تصنيع 41 مادة من هذه المواد الافتراضية. في الواقع، أصبحت الأفكار الافتراضية الخيالية للذكاء الاصطناعي حقيقة واقعة في العالم المادي.
إن الارتباط بين جوجل ديب مايند والمختبر المستقل هو مجرد مثال واحد لاتجاه أكبر: وهو أن يتم إنجاز العلوم بطريقة تلقائية وأسرع بكثير من خلال نقل المعلومات بين الذكاء الاصطناعي الذي يخطط للتجارب ويفسرها، والروبوتات التي تجريها.
وحتى من دون وجود مختبر مستقل بالكامل، بدأت الروبوتات والذكاء الاصطناعي في العمل معًا لصالح العلم. ففي أحد المختبرات في بوسطن، على سبيل المثال، اكتشف الباحثون مادة جديدة تتمتع بقدرات عالية للغاية على امتصاص الطاقة. يمكن لمثل هذه المادة أن تنقذ العديد من الأرواح عندما يتم دمجها في هيكل السيارة أو خوذات راكبي الدراجات النارية. لكن من المهم أن نقول إنه لم يكن الباحثون البشريون هم من اكتشفوا هذه المادة، بل "باحث بايزي تجريبي مستقل"(حبان للاختصار). ويتضمن الهابان عدة عناصر يتم التحكم فيها بواسطة الذكاء الاصطناعي: طابعة ثلاثية الأبعاد، وذراع آلية، وموازين، وغيرها، ويجري عشرات التجارب يومياً وينقل نتائجها إلى الباحث البشري.
يمكنك الاستمرار على هذا النحو. وفي ليفربول، تمكن الباحثون من إنشاء معمل آلي صغير، يقوم بتصنيع ومسح "المحفزات" - المحفزات - لمدة ثمانية أيام. وفي ذلك الوقت القصير، تمكنت من إجراء 688 تجربة بنفسها، وحددت مركبات كانت أكثر نجاحًا بست مرات من المحفزات الموجودة. مثل الذي كتبه الباحثون -
"استخدمت استراتيجيتنا روبوتًا مدربًا يتمتع بحرية الحركة في المختبر، لذلك لم نقم بأتمتة أدوات البحث، بل الباحث نفسه".
على الرغم من أنني لم أجد حتى الآن حالة قام فيها الباحثون الاصطناعيون بترجمة أبحاثهم مباشرة إلى مقالات كتبها الذكاء الاصطناعي، إلا أنه يبدو أن هذا قاب قوسين أو أدنى. نحن لسنا بعيدين عن اليوم الذي سيتم فيه تنفيذ عمل بحثي كامل بواسطة الذكاء الاصطناعي: بدءًا من رفع الفرضية الأولية، وتخطيط التجربة وإجرائها، وأخيرًا - كتابة المقال وإرساله إلى المجلة العلمية.
وهذا رائع، وهو جيد، وهو سيء أيضًا.
الجيد والرائع
في إحدى محاضراتي الأخيرة أمام جمهور بالغ، سألت كم من الناس يعتقدون أنهم سيظلون على قيد الحياة اليوم لولا العلم الحديث. فقط نصفهم رفعوا أيديهم. واعترف الباقون بأن حياتهم أنقذت بفضل العلاجات الطبية المتقدمة، والتي تم تقديم بعضها حتى قبل الولادة نفسها. وعندما سألت كم من سيأتي إلى المحاضرة سيرا على الأقدام، إذا لم يكن محرك الاحتراق الداخلي موجودا، بقي شخص واحد فقط ويده مرفوعة في الهواء.
وكان يرتدي نظارات أيضًا.
لقد جلب البحث العلمي على مدى مئات السنين الماضية للعالم العديد من الأشياء الجيدة التي نتمتع بها اليوم. من الكمبيوتر الذي أكتب عليه هذا المقال، مرورًا بثروة من الأفكار حول علم الأحياء البشري والعلاجات الطبية التي تجعل من الممكن إنقاذ حياتنا، إلى السيارات، والعدسات المنحوتة المنتجة بكميات كبيرة بمستوى من اللمسات النهائية التي لا يمكن إلا أن نحلم بها منذ مائة عام، وما إلى ذلك.
من المؤسف أن البحث العلمي عملية بطيئة وسيزيفية ومملة. دعونا نواجه الأمر، ليس من المفترض أن يقوم البشر بالعلم. لقد تطورنا في سياق التطور لنجلس حول نار المخيم ونتبادل القصص، ولنحب عائلاتنا وأبناء قبائلنا، وربما أيضًا للتفكير بشكل استراتيجي حول موقعنا في التسلسل الهرمي الاجتماعي. لكن إجراء تجارب متكررة، وعزل المتغيرات، وتوثيق أي تغيير في النتائج بدقة، والفشل، وعض شفتك والمحاولة من البداية - وتكرار العملية كل يوم، مرارًا وتكرارًا؟
نادرًا جدًا هم البشر الذين يقومون بذلك على مستوى عالٍ ويكونون قادرين على الاستمرار فيه لفترة طويلة.
ولكن ماذا لو كان الذكاء الاصطناعي قادرًا على القيام بعملية البحث العلمي بأكملها نيابةً عنا؟ وبعد ذلك، بدلاً من الاكتفاء بعدد قليل من العلماء البشريين الناجحين، يمكننا الاستمتاع بعدد كبير من العلماء الجيدين. نعم، اصطناعي، ولكن ما أهمية ذلك طالما أنهم يحصلون على نتائج؟
وكان معدل التطور العلمي يقفز إلى الأمام وفقًا لذلك.
أعتقد أننا بدأنا نرى هذا التحرك للأمام في مجال العلوم. عدد المقالات العلمية التي يتم نشرها كل عام زيادة بأكثر من ثلاثين بالمئة في السنوات الثماني الماضية وحدها. وذلك في الوقت الذي استقر فيه بل انخفض عدد الأشخاص الذين يكملون درجة الدكتوراه في العالم كل عام. والمعنى كما هو مكتوب في العلوم هو أن -
"في المتوسط، يقوم كل عالم بكتابة وتحرير ومراجعة المزيد من الأوراق البحثية."
كيف يستطيع العلماء إنتاج المزيد؟ بسيطة: أصبحت أدوات الذكاء الاصطناعي أكثر شيوعًا وأسهل في الاستخدام. لا يزال علماء البشر متخلفين عن الغالبية العظمى من الأبحاث اليوم، لكنهم يستخدمون الذكاء الاصطناعي في كل دراسة تقريبًا. حسب وكالة العلوم الأسترالية، فإن أكثر من 99 بالمائة من الأبحاث اليوم تنتج نتائج تعتمد على الذكاء الاصطناعي.
ومع ذلك، فإن العلماء البشريين هم مجرد بشر. ما زلنا بحاجة إليهم، بالطبع، لإجراء البحث العلمي. ولكن عندما يتمكن الذكاء الاصطناعي من إجراء البحث العلمي نيابةً عنا، فإنه سيفعل ذلك بشكل أسرع بكثير. وسوف ينتجون ثروة هائلة من الرؤى والنظريات العلمية، وسيعملون بسرعة على تحويلها إلى منتجات تكنولوجية تخدم البشرية.
وهذا جيد. إنه رائع. يجب إصلاح أشياء كثيرة في العالم: نقص الطاقة، وتلوث البحار، والتدمير التدريجي للجسم الذي نسميه "الشيخوخة"، والأمراض بجميع أنواعها، وحتى عدم قدرة الناس من مختلف المخيمات على العثور على مأوى لهم. القاسم المشترك مع بعضها البعض. نحن بحاجة إلى العلم لمساعدتنا في معالجة كل هذه المشاكل وغيرها الكثير. سيكون الذكاء الاصطناعي قادرًا على تقديم الحلول لكثير منها.
لكن هل سنعرف كيف نختار أفضل الحلول؟ وهل سنفهم كيف نكيفها لنا ونستخدمها؟
السيء
حدث هذا في الأسبوع الماضي عندما كنت بحاجة إلى إنشاء جزء صغير من التعليمات البرمجية لمشروع بحثي. ولكن ماذا؟ لا أعرف كيفية البرمجة - على الأقل ليس بالمستوى المطلوب. يمكنني الذهاب إلى الكتب... آسف، إلى المنتديات للحصول على المساعدة. لكنني قررت أن أوفر على نفسي مجهودًا غير ضروري، ولجأت إلى صديقي المفضل: ChatGPT، أو Jippy كما أسميه في اللحظات الدافئة بشكل خاص. لقد حددت له الحاجة، وقام على الفور بتطوير الكود الذي أحتاجه وحاول تشغيله.
لقد فشل.
هذا جيد. حتى أفضل المبرمجين لا ينجحون من المحاولة الأولى. لكن ما حدث بعد ذلك جعلني أرمش وأركز بشكل أفضل على الشاشة. لأنه بعد فشله في تشغيل الكود، انتقل بنفسه إلى الخطوة التالية التي سيفعلها أي مبرمج بشري: حاول معرفة مكان الخطأ في الكود.
وبعد بضع ثوانٍ، حاول تشغيل التعليمات البرمجية المصححة.
لقد فشل مرة أخرى. بحثت عن الخلل مرة أخرى، تم إصلاحه مرة أخرى، تم تشغيله مرة أخرى، فشل مرة أخرى، تم إصلاحه مرة أخرى، تم تشغيله مرة أخرى.
وهذه المرة - النجاح.
أخبرني جيبي، الذي كان صدره منتفخًا بالفخر، أنه تمكن من تطوير الكود لي وقام بتمريره إليّ. خلف الكواليس قام بالفعل بإجراء بحث: كان لديه افتراض حول الكود المطلوب، وقام باختباره، واكتشف أنه غير صحيح واستمر في سلسلة من التجارب حتى صاغ النتيجة النهائية والأكثر نجاحًا.
فهل حقق النتيجة المرجوة؟ قطعا نعم. الكود يعمل بشكل جيد.
هل تعلمت شيئًا بنفسي من هذه العملية برمتها؟ لا شيء على الإطلاق مهاراتي في البرمجة لم تتحسن ذرة واحدة. في الواقع، لست متأكدًا حتى من محتوى الكود الذي يجعله يعمل بالطريقة التي يعمل بها. لا أعلم إذا كان لا يحتوي على مفاجآت مخفية قد تؤذيني إذا حاولت تشغيله. لكنني بالتأكيد أنوي استخدامه. لأنني أثق في جيب.
وهذه، بالطبع، طريقة سيئة للغاية لممارسة العلوم.
في عالم حيث الذكاء الاصطناعي مسؤول عن جزء كبير من التقدم العلمي، قد نجد أن القليل جدًا من الناس يفهمون حقًا كيف أجروا الأبحاث خلف الكواليس. وما دامت هذه التكنولوجيات تحقق النتائج المرجوة ــ النماذج العلمية التي تعمل بالقدر الكافي، والتكنولوجيات التي تلبي الاحتياجات المحددة ــ فسوف يكون هناك كثيرون ممن سيوافقون على قبول الهدايا التي يقدمونها لنا وتنفيذها من دون التفكير مرتين.
ولكن حتى الذكاء الاصطناعي يمكن أن يرتكب الأخطاء. يمكن أن تكون متحيزة وتعطي حلولاً غير مثالية. يمكن اختراقهم وتقديم حلول خاطئة، أو حتى - في المستقبل - محاولة التصرف ضد وحدات التحكم البشرية الخاصة بهم وتوفير رموز تحتوي على أجزاء ضارة. وإذا كنا لا نعرف، أو لا نهتم، بتطوير المهارات اللازمة لفهم العلوم التي يقدمونها لنا، فسنفقد سريعًا قدرتنا على غربلة القشر من القشر. استخدم فقط المنتجات الأكثر ملاءمة وملاءمة.
مستقبل الشعور بالقوة
في قصة الخيال العلمي القصيرة "الشعور بالقوة"، يكشف لنا إسحاق عظيموف عن عالم مستقبلي خيالي تقوم فيه الآلات بكل العمليات الحسابية. لقد نسي البشر تمامًا أساسيات الرياضيات، ولا يعرفون حتى كيفية ضرب الأرقام معًا. يقوم فني منخفض المستوى بفحص الطريقة القديمة تعمل أجهزة الكمبيوتر، ويعيد اكتشاف أساسيات الحساب. تنتهي القصة بإلقاء نظرة خاطفة على أفكار إحدى الشخصيات، التي تكشف عن رضا عميق - وحتى "إحساس بالقوة" - لأنها قادرة على التنافس مع أجهزة الكمبيوتر.
"تسعة ضرب سبعة... أي ثلاثة وستون، ولست بحاجة لجهاز كمبيوتر ليخبرني بذلك. الكمبيوتر موجود في رأسي."
بطبيعة الحال، ذهب عظيموف إلى أقصى الحدود في محاولة لتوضيح الفكرة الرئيسية: أن أجهزة الكمبيوتر يمكن أن تتسبب في تدهور بعض قدراتنا. في قصة أسيموف، نسي المجتمع ككل المبادئ الأساسية للرياضيات.
في الواقع، ربما لن يحدث هذا. على الأقل ليس قبل الحرب العالمية الرابعة.
ومن المتوقع أن نرى في العقود المقبلة علماء يقل فهمهم لكيفية عمل وتفكير الذكاء الاصطناعي نفسه. سنرى العديد من العلماء يستخدمون الذكاء الاصطناعي للقيام بأجزاء من البحث بأنفسهم، لكنهم سيكونون مسؤولين عن البحث الشامل والأكبر. يجب أن يكون واضحًا أن هذه ليست الطريقة المثلى لإجراء البحث. من الناحية المثالية، نود أن يفهم الباحث على أدق مستوى كيفية عمل كل آلة وكل جزء من التعليمات البرمجية في مختبره. في الواقع، هذا ليس هو الحال اليوم بالفعل. سوف يجعل الذكاء الاصطناعي الأمر أكثر تطرفًا.
وسيزداد الوضع سوءًا لأن العلماء "الحقيقيين" - أي أولئك الذين يتعلمون من الأساتذة لسنوات كيفية البحث - لن يكونوا الوحيدين الذين يمارسون العلوم.
عندما يصبح الذكاء الاصطناعي متقدمًا بما يكفي لإجراء الكثير من الأبحاث العلمية بنفسه، سيتمكن أي شخص من تشغيله. سيتمكن الأطفال والمجرمون والإرهابيون من مطالبتها بإجراء الأبحاث وإدارتها بطرق إبداعية والحصول على إجابات كانت تتطلب في السابق عمل العديد من العلماء في المختبر لسنوات. وستكون قادرة على إجراء الحسابات اللازمة لهم لفهم كمية المواد المتفجرة اللازمة لتحطيم جدار الخزنة أو تفجير مطعم. وستكون قادرة على أن تجد لهم العمليات الكيميائية اللازمة لإنتاج غاز الكلور السام من المواد الموجودة في كل منزل. وستفعل ذلك بكل سرور وسعادة، ومن باب الرغبة والحاجة إلى خدمة البشرية، كما تمت برمجتها على ذلك.
ومن المرجح أن هؤلاء الأطفال والمجرمين والإرهابيين لن يفهموا بالضبط كيف يصل الذكاء الاصطناعي إلى الإجابات التي يقدمها لهم. ولكن إذا نجحت الإجابات، فيمكنني أن أضمن لك شيئًا واحدًا: أنها أيضًا ستكون مليئة بـ "الشعور بالقوة".
وهي لا تقدر بثمن.
ماذا تفعل؟
وفي منتصف عام 2023، أخذ الباحثون GPT4 وأضافوا القدرة على مسح مكتبات كاملة من الجزيئات والتفاعلات الكيميائية. ثم طلبوا منه أن يقترح طرقًا لإنتاج المواد الكيميائية المعروفة، فنجح مرارًا وتكرارًا. عندما اضطر المختبرون البشريون إلى تقييم الطرق التي تقدمها، أعطوها متوسط درجات 9 من 10.
شيء واحد لم يكن قادرًا أو راغبًا في القيام به. لقد رفض تطوير طريق لهم لإنتاج غاز السارين، وهو غاز أعصاب قاتل. وأعتقد أننا يجب أن نكون جميعا ممتنين لذلك.
إن الذكاء الاصطناعي في المستقبل - الذي سيستخدمه أطفالنا في غضون سنوات قليلة لإجراء أبحاث علمية - سيكون قادراً على أن يشرح لهم بالضبط كيفية إنتاج غاز الأعصاب والمتفجرات وعدد كبير من المتفجرات الأخرى. ولكن إذا فتحناها بشكل صحيح، فسوف يختارون عدم القيام بذلك.
أليس من الممكن تجاوز آليات الدفاع هذه؟ بالطبع هذا ممكن. إلى جانب الذكاء الاصطناعي "المسؤول"، يمكننا أيضًا العثور على نماذج لغة "جامحة" ومفتوحة، والتي يمكن للمجرمين والإرهابيين الأكثر تطورًا استغلالها لإنتاج مواد قتالية متقدمة. ولكن للوصول إلى هذه النماذج، سيكون من الضروري اتخاذ خطوة أخرى أو خطوتين أبعد من الذكاء الاصطناعي الطبيعي والأخلاقي الذي سيستخدمه الجميع.
ستوفر لنا هذه الخطوة الإضافية المزيد من الحماية من الأبحاث التي قد تؤدي إلى وقوع منتجات ضارة في الأيدي الخطأ. لن يحمينا بشكل كامل، لكن هذا هو العالم. إعادة صياغة الاقتباس المنسوب إلى توماس جيفرسون -
"أولئك الذين يريدون الحرية، عليهم أن يتقبلوا حقيقة أنهم سيضطرون أيضًا إلى العيش مع الخوف".
نحن على وشك الحصول على ذكاء اصطناعي من شأنه أن يدفع العلوم والتكنولوجيا إلى الأمام. سيؤدي ذلك إلى تحسين حياتنا بشكل لا يُقاس، وسيساعد الحضارة الإنسانية على عدم تدمير البيئة وربما نفسها أيضًا. ونعم، ستكون تلك الذكاءات الاصطناعية أيضًا قادرة على منح قوة كبيرة لعملاء الفوضى في الطريق.
وكما هي الحال دائماً، يتعين علينا أن نجد حلاً وسطاً للحصول على أفضل النتائج من التكنولوجيا - وتجنب الكوارث.
בהצלחה!
المزيد عن الموضوع على موقع العلوم:
