لقد قطع مجال معالجة اللغة الطبيعية (Natural Language Processing) شوطًا كبيراً منذ بدءه ومهد الطريق للعديد من التطورات في مجال الذكاء الاصطناعي (AI). وخلال السنوات الماضية تم تطوير العديد من النماذج اللغوية لأداء مهام مختلفة مثل ترجمة اللغة وتحليل المشاعر وتصنيف النص وغيرها. ومع تزايد شعبية واستخدام النماذج اللغوية، أصبح موضوع “الصندوق الأسود (Blackbox)” في معالجة اللغة الطبيعية موضوعًا مثيراً للنقاش وخصص له مؤتمرات وورش مثل ورشة الصندوق الأسود في معالجة اللغة الطبيعية (BlackboxNLP)!
تعالوا معي نتعرف على هذا المفهوم وتداعياته في مجال معالجة اللغة الطبيعية.
ما المقصود بالصندوق الأسود في معالجة اللغة الطبيعية؟
يشير الصندوق الأسود في معالجة اللغة الطبيعية إلى نموذج يصعب فهمه وشرحه وتفسيره. إنه نموذج يقوم بأخذ المدخلات ويعالجها ثم ينتج المخرجات، لكن الأعمال الداخلية للنموذج غير معروفة. غالبًا ما يُنظر إلى نماذج الصندوق الأسود على أنها عائق أمام الشفافية والمساءلة في أنظمة معالجة اللغة الطبيعية.
لماذا يعتبر الصندوق الأسود مشكلة في مجال معالجة اللغة الطبيعية؟
أحد الاهتمامات الرئيسية في نماذج الصندوق الأسود في معالجة اللغة الطبيعية هو الافتقار إلى الشفافية. كان من الممكن باستخدام نماذج التعلم الآلي التقليدية، فهم الأسباب الكامنة وراء تنبؤات النموذج. ومع ذلك، فإن التطورات الأخيرة في معالجة اللغة الطبيعية جعلت النماذج أكثر تعقيدًا وعمقًا، مما يجعل من الصعب فهم الأعمال الداخلية للنموذج.
يمكن أن يؤدي هذا الافتقار إلى الشفافية إلى تنبؤات غير صحيحة أو متحيزة، مما يؤدي إلى عواقب وخيمة خاصة في مجالات مثل الرعاية الصحية أو التمويل حيث يمكن أن يؤدي خطأ بسيط إلى ضرر كارثي.
مصدر قلق آخر، هو الافتقار إلى القابلية للتفسير. ففي بعض الحالات، تُستخدم النماذج اللغوية لاتخاذ قرارات حاسمة، مثل التشخيصات الطبية أو الاعتمادات الائتمانية. لذلك من المهم فهم سبب اتخاذ النموذج قرارًا معينًا. إلا أنه مع نماذج الصندوق الأسود، من المستحيل فهم الأسباب الكامنة وراء تنبؤ النموذج، مما يجعل من الصعب الوثوق بنتائج النموذج.
تأثير الصندوق الأسود على مجال معالجة اللغة الطبيعية
الآثار المترتبة من نماذج الصندوق الأسود في معالجة اللغة الطبيعية كبيرة ومتعددة، نذكر منها على سبيل المثال لا الحصر التالي:
- إدعاءات خاطئة: يمكن أن يؤدي الصندوق الأسود إلى توليد مزاعم خطأ أو غير دقيقة.
- المشاكل القانونية: عند استخدام الصندوق الأسود، يصعب الحصول على معلومات دقيقة ومحددة عن المصدر الخاص بالمعلومات والنتائج المولدة بواسطة النموذج. وهذا يؤدي إلى مشاكل قانونية عند استخدام النتائج للأغراض التجارية أو الأغراض الأخرى.
- عدم المسؤولية: عند استخدام الصندوق الأسود، يصعب التعرف على الأخطاء والنقاط الضعيفة في النموذج. وهذا يؤدي إلى عدم المسؤولية عن النتائج المولدة بواسطة النموذج. ولذلك، يجب على المطورين أن يتأكدوا من أن يتعرفوا على الأخطاء والنقاط الضعيفة وأن يضعوا خططًا لتصحيحها وتحسين الأداء.
- العواقب الأخرى: يمكن أن يؤدي الصندوق الأسود إلى عواقب أخرى تشمل عدم توزيع عادل للمعلومات وتوزيع غير عادل للصلاحيات والفرص وغيرها.
في الختام، أصبحت نماذج الصندوق الأسود في معالجة اللغة الطبيعية (NLP) مصدر قلق كبير في مجال الذكاء الاصطناعي. حيث يؤدي الافتقار إلى الشفافية وقابلية التفسير إلى تنبؤات غير صحيحة أو متحيزة مما يعيق التبني الواسع لأنظمة معالجة اللغات الطبيعية. لذلك من المهم معالجة هذه المشكلة وتطوير نماذج معالجة اللغة الطبيعية بحيث تكون شفافة وقابلة للتفسير وخاضعة للمساءلة، مما يؤدي إلى إمكانية الوثوق بمثل هذه الأنظمة واستخدامها في مجموعة واسعة من التطبيقات.