كيفية المضي قدمًا في استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي والذكاء الاصطناعي المُولِّد

تتمتع نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) القائمة على الذكاء الاصطناعي التوليدي، مثل GPT-4 وBard، بقدرات مذهلة. لكنها تنطوي أيضًا على مخاطر محتملة — ربما لم نكن قد تصورها بعد — مما دفع بعض أرباب العمل إلى تقييد استخدامها أو حتى حظرها.

ومع ذلك، يتفق الخبراء في مجالات التكنولوجيا والموارد البشرية والقانون على ضرورة أن يتبنى أرباب العمل هذه الحقبة الجديدة من التقدم الرقمي. ولتحقيق ذلك بأمان، يتعين عليهم وضع سياسات تنظم استخدام هذه الأدوات وتوعية الموظفين بهذه المبادئ التوجيهية وأفضل الممارسات.

قال جيسون غانيون، الشريك في شركة "كارمودي تورانس سانداك وهينيسي"، والذي يشغل أيضًا منصب رئيس مجموعة مسؤولية المنتجات وعضو في مجموعة العمل المعنية بالذكاء الاصطناعي: "ليست هذه مقارنة مثالية، لكنني أشبه هذا الأمر بظهور الإنترنت". "هل هي أداة واعدة أم حقل ألغام؟ والإجابة هي أنها كلاهما. يمكنك استخدامها كأداة و[تحتاج إلى] وضع الحواجز الوقائية المناسبة".

كيف ينبغي أن تكون هذه الإجراءات الوقائية؟ تحدثSHRM مع مجموعة من الخبراء حول ما ينبغي على القادة إخبار موظفيهم بشأن نماذج اللغة الكبيرة (LLMs).

امنح الإذن لاستكشاف أدوات الذكاء الاصطناعي

ينبغي على أرباب العمل أن يكونوا واضحين مع الموظفين بشأن ما إذا كان بإمكانهم استخدام نماذج اللغة الكبيرة (LLMs)، وفي حال كان ذلك مسموحًا، ما هي الأدوات المقبولة. قد تثير نماذج اللغة الكبيرة المخصصة للمؤسسات مخاوف أقل أو تتمتع بقدرات أكبر مقارنة بالأدوات المخصصة للمستهلكين. ولكن بغض النظر عن التفاصيل، يشجع الخبراء قادة الأعمال على إعطاء الضوء الأخضر.

وقالت كارين كونر، مديرة قسم الابتكار الأكاديمي في كلية رايموند إيه. ماسون للأعمال التابعة لجامعة ويليام آند ماري في ويليامزبرغ بولاية فيرجينيا: "لا أعتقد أن أي شركة يمكنها أن تتجاهل هذا الأمر، بل عليها، إلى حد ما، أن تتبناه".

إن تجاهل نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) لا يعني فقط أنك تفوت فرص تحسين الكفاءة التي توفرها هذه الأدوات، بل يعني أيضًا أنك تحرم موظفيك من المهارات الجديدة التي يحتاجونها لتطوير مسيرتهم المهنية.

قال سام شادوكس، نائب الرئيس للشؤون القانونية في شركة "سيك آوت" (SeekOut)، التي تطور أداة توظيف مدعومة بالذكاء الاصطناعي: "من منظور الإنتاجية ومن منظور الابتكار، يحتاج موظفوك إلى التعرض لمختلف التجارب من أجل تعزيز إنتاجيتهم واكتساب الكفاءات". "سيكون هذا أمرًا أساسيًا في هذا العالم الجديد".

اتبع الإرشادات

يجب على قادة الأعمال والموارد البشرية أن يكونوا واضحين بشأن الكيفية التي ينبغي للموظفين استخدام هذه الأدوات بها، ويفضل أن يكون ذلك من خلال وضع سياسة رسمية. وستجمع السياسة الجيدة بين القواعد الصارمة التي تقيد الاستخدام بطرق معينة — مثل التعليمات الصريحة بشأن أنواع المعلومات المسموح بإدخالها — وبين المبادئ التوجيهية الخاصة بالاستخدام الموصى به.

قال ويل هوارد، مدير قسم الأبحاث والخدمات الاستشارية في مجال الموارد البشرية بشركة ماكلين آند كومباني: "نريد أولاً أن نفهم الحدود والقيود المفروضة على الاستخدام." "وعلاوة على ذلك، نحتاج إلى وضع مجموعة من المبادئ التوجيهية التي تميز بين ما "يجب على الموظفين فعله" وما "ينبغي على الموظفين فعله"."

لا تقتصر أسباب وضع مثل هذه السياسة على الحد من المخاطر في عملياتك اليومية فحسب، بل إنها تساعدك أيضًا على الاستعداد لمستقبل لن يكون فيه دمج أدوات الذكاء الاصطناعي في سير عملك أمرًا اختياريًا بعد الآن.

قال غانيون: "حان الوقت لأصحاب العمل للتغلب على حالة عدم اليقين". "فكلما زاد ارتياحكم في هذا المجال الآن، كلما كان وضعكم أفضل عندما يحين الوقت لبدء تطبيق أنظمة أكثر تطوراً".

دقة البيانات وأمنها

ينبغي على الشركات التي تقوم بتدريب موظفيها على استخدام النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) أن تولي اهتمامًا خاصًا لخطر المشاركة العشوائية للبيانات وضرورة توخي الحذر عند التحقق من صحة المعلومات.

وبدون توجيهات مناسبة، هناك احتمال أن يعرض الموظفون البيانات الحساسة أو السرية للخطر. ورغم أنك لا تزال تمتلك المعلومات التي تدخلها في هذه الأدوات، إلا أنك تفقد السيطرة على كيفية استخدام الآخرين لها.

"بمجرد تحميل البيانات، لا يوجد رقم هاتف يمكنك الاتصال به وتقول: 'هل يمكنني استعادتها؟' "، هكذا قالت سيرينا هوانغ، مؤسسة شركة "Data with Serena" ومديرة شؤون البيانات في ABE.work. "أعتقد أن هناك حذراً بشأن هذا الأمر."

كما يجب على قادة الأعمال توعية موظفيهم بأن هذه المنصات غالبًا ما تنتج إجابات مختلقة تُعرف باسم "الهلوسات".

يجب أن يدرك الموظفون أنه من الضروري مراجعة جميع النتائج التي يقدمها نظام اللغة الاصطناعية (LLM) قبل استخدامها بأي شكل من الأشكال.

قال غانيون: "إن نموذج اللغة الكبير (LLM) هو، في أحسن الأحوال، مجرد نقطة انطلاق"، مؤكدًا أن نماذج اللغة الكبيرة الحالية قد تفتقر إلى الوصول إلى بيانات معينة، مثل آخر الأخبار أو المقالات المتوفرة خارج نطاق الاشتراكات المدفوعة.

قال هوارد إن الأفضل هو التعامل مع نموذج اللغة الكبيرة (LLM) باعتباره مساعدًا بسيطًا: «إنه لا يزيد عن موظف عادي أو أقل من المتوسط. لكنه سريع. فهو يؤدي عملاً دون المستوى المطلوب بسرعة كبيرة».

لا ينتهي الأمر بمجرد وضع السياسة موضع التنفيذ وتوعية الموظفين بالنقاط المهمة المتعلقة باستخدامها. بل سيتعين على الشركات أن تظل على تواصل مستمر مع نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) وأن تكيف نهجها مع التغيرات التي تطرأ على هذه الأدوات.

قال فيليب واغنر، الأستاذ المساعد السريري في السلوك التنظيمي بكلية رايموند إيه. ماسون للأعمال بجامعة ويليام آند ماري، إن وضع سياسات مخصصة تتسم بالمرونة وتخضع للمراجعة المستمرة يعد «التزامًا يقع على عاتق قسم الموارد البشرية» نظرًا للطبيعة الناشئة والسريعة التطور لهذه التكنولوجيا. «ستكون هناك ممارسات مثلى يتم تبنّيها. من المرجح أن تصدر لوائح من جهة ما، لكن هذا المجال لا يزال في مرحلة النشوء. وكذلك الأمر بالنسبة للإرشادات القانونية وإرشادات الامتثال. لذا، يتعين على المؤسسات توخي الحذر الشديد." 

تتمثل إحدى طرق البقاء على اطلاع بأحدث الممارسات الفضلى في مجال النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) في تعيين مسؤول مختص بالمعرفة والاستخدامات المتعلقة بالذكاء الاصطناعي التوليدي. ويمكن لهذا الشخص مساعدة الموظفين على التعامل مع هذا المجال وتقديم المشورة المتخصصة لقادة الأعمال مع تطور هذا المجال.

قال واغنر: "سيظل هناك حاجة دائمة إلى عملية مراجعة يتدخل فيها الإنسان". "يجب أن يكون هناك شخص ما للإشراف على تنظيم محتوى الذكاء الاصطناعي أو إنتاجه".

كاثرين غوستافسون كاتبة مستقلة مقيمة في بورتلاند، بولاية أوريغون.