“إذا كانت الصحافة تتلاشى، سأستمتع برائحة الدخان”: اعترافات كاتب محتوى للذكاء الاصطناعي

في عالمٍ يتطور فيه الذكاء الاصطناعي بسرعةٍ مذهلة، يجد بعض الكتاب أنفسهم في موقعٍ غريبٍ: يعملون على تدريب نماذج لغوية ضخمة، مثل ChatGPT، دون أن تُنشر كتاباتهم أبدًا.

فبدلاً من استخدام هذه النماذج لتوليد النصوص بدلاً من البشر، تُوظف شركات التكنولوجيا كتابًا محترفين لتدريب هذه النماذج، من خلال كتابة ردودٍ وهمية على أسئلة افتراضية.

وبحسب تقرير نشر في الجارديان يُعد هذا العمل جزءًا أساسيًا من تدريب النماذج اللغوية، حيث تُقدم هذه الردود “الذهبية” مثالًا واضحًا على الكتابة الجيدة، مما يُساعد النموذج على تعلم كيفية إنتاج نصوصٍ ذات جودةٍ عالية.

ولكن مع تطور هذه النماذج، يواجه الباحثون تحديًا جديدًا: الوصول إلى نقطةٍ حيث تُصبح البيانات البشرية غير كافية لتدريب هذه النماذج، مما قد يؤدي إلى تدهور أدائها.

فمع اقترابنا من عام 2032، قد تواجه هذه النماذج نقصًا في البيانات البشرية، مما يُجبرها على الاعتماد على بياناتٍ مُولدةٍ بواسطة الذكاء الاصطناعي.

ولكن، يُؤكد الخبراء أن تدريب النماذج على بياناتها الخاصة قد يؤدي إلى “انهيار النموذج”، حيث تفقد النماذج قدرتها على التمييز بين البيانات الحقيقية والبيانات المُولدة، مما يُؤدي إلى إنتاج نصوصٍ غير متماسكة.

ولذلك، تبحث شركات التكنولوجيا عن حلولٍ بديلة، مثل التعاقد مع كتابٍ محترفين لتوفير بياناتٍ عالية الجودة، تُمكن النماذج من تعلم كيفية إنتاج نصوصٍ أكثر دقةً وتماسكًا.

هذا المحتوى تم باستخدام أدوات الذكاء الاصطناعي