لتكون شخصاً مرناً مهنياً ومستعداً للتعامل مع التغييرات في سوق العمل، يجب عليك المواصلة في البحث عن المعرفة. عليك البحث عن التحديات الجديدة واستغلالها لتحسين مهاراتك ومعرفتك. يجب أن تسعى لتجديد مهاراتك باستمرار وتطوير مجموعة القدرات التي تجعلك مستعداً للتغييرات المتسارعة في سوق العمل وتمكنك من التعامل مع مهام جديدة ومتنوعة، والتي تزيد من قيمتك كموظف.

مستقبلك المهني يبدأ بعقلية التعلم وعقلية التعلم تبدأ بالتقييم الذاتي المستمر. لذلك، اسأل نفسك، “ما هي المعارف والمهارات الجديدة التي أحتاجها وأرغب فيها لأكون مرنًا في بيئة عمل متغيرة؟” ثم اسأل، “كيف أحصل على هذه المهارات؟” قد تفكر في الالتحاق بدورات للحصول على فهم محدد أو معرفة متخصصة في مجالات مثل تحليل البيانات أو البرمجة أو هندسة الأوامر (prompt engineering).

إن بناء المهارات الرقمية تساعد على فهم طريقة عمل الذكاء الاصطناعي وإستخدامه بشكل أفضل. كما يساعدنا على تطوير قدرتنا على التعلم باستمرار والابتكار والتعاون مع الآخرين في بيئة رقمية.

هذه المهارات قد تعزز القدرات التي تقدمها لوظيفتك الحالية وستجهزك لدور جديد كلياً. فبمجرد استخدام متصفح ويب، يمكنك البدء في تجربة الأدوات الجديدة للذكاء الاصطناعي التوليدي. فأداة مثل ChatGPT يمكن أن تساعدك في التغلب على عقبة الكتابة أو صياغة بريد إلكتروني لشخص ما. أيضاً قد توفر لك أدوات مايكروسوفت بينغ Bing وجوجل بارد Bard نفس المساعدة ولكن بمنظور مختلف. كما يمكنك إضفاء الحيوية على عرض تقديمي برسم يولده الذكاء الاصطناعي بواسطة أداة مثل Dall-E.

إن بناء مجموعة مهارات صديقة للذكاء الاصطناعي يتطلب الاستعداد للتعلم المستمر والتحسين الشخصي. استغل التحديات الجديدة وابحث عن الفرص لتطوير مهاراتك الرقمية وفهمك للتقنيات المتعلقة بالذكاء الاصطناعي. اكتسب المعرفة والمهارات المطلوبة في مجالات مثل علوم الحاسب والرياضيات وتقنيات التعلم الآلي. قم بتطبيق هذه المهارات عن طريق المشاريع والتجارب العملية.

استفد من الموارد التعليمية المتاحة عبر الإنترنت والدورات التدريبية لتطوير معرفتك ومهاراتك في مجال الذكاء الاصطناعي. تواصل مع مجتمعات الذكاء الاصطناعي وشارك في النقاشات والمشاريع المشتركة لتوسيع شبكتك المهنية وتبادل المعرفة مع الآخرين.

لا تنسَ أن الذكاء الاصطناعي ليس مجرد تقنية، بل هو أداة قادرة على تحقيق التغيير والابتكار في جميع جوانب الحياة والعمل وإتقان استخدام هذه الأدوات يمكن أن تعطيك ميزة تنافسية في سوق العمل.

ختاماً: ابنِ مجموعة مهارات صديقة للذكاء الاصطناعي لتكون على استعداد للمساهمة في بناء مستقبل زاهر تسهم في تطوره بشكل إيجابي.

حقبة الذكاء الاصطناعي التوليدي قد بدأت وأصبحت جزءاً لا يتجزأ من الشركات الرائدة في العالم، واعتمد الكثير من الموظفين على هذه التقنية في أعمالهم اليومية. ولكن، مع ازدياد استخدام الذكاء الاصطناعي في إنتاج ونشر المحتوى، تطرح تساؤلات حول الآثار طويلة الأمد لهذا التوجه.

فقد توصل مجموعة من الباحثين في المملكة المتحدة وكندا إلى أن استخدام المحتوى الذي تم إنشاؤه بواسطة النماذج الأخرى في التدريب يتسبب في عيوب غير قابلة للرجوع في النماذج الناتجة. هذا العملية تسمى “الانهيار النموذجي “model collapse”، وتحدث عندما يبدأ الذكاء الاصطناعي في التعلم من البيانات التي تم إنشاؤها بواسطة النماذج الأخرى، مما يؤدي إلى تدهور النماذج مع مرور الوقت ونسيان التوزيع الأساسي للبيانات.

يمكن أن يؤدي هذا الانهيار النموذجي إلى زيادة الأخطاء في الإجابات والمحتوى الذي ينتجه الذكاء الاصطناعي، وإنتاج تنوع أقل بكثير في إجاباته. وهذا يحدث عندما تتلوث مجموعة التدريب بالبيانات التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي، مما يؤدي إلى تشويه تصور النماذج للواقع.

توصل الباحثون إلى أن هذا الانهيار النموذجي لا يزال يحدث، حتى عندما يتم تدريب النماذج لعدم إنتاج الكثير من الإجابات المتكررة. فقد وجدوا أن النماذج تبدأ في اختراع استجابات خاطئة لتجنب تكرار البيانات بشكل متكرر. ويمكن أن يؤدي هذا إلى تداعيات أكثر خطورة، مثل التمييز على أساس الجنس، أو العرق، أو سمات حساسة أخرى.

في النهاية، الانهيار النموذجي هو تحدي كبير يواجه الذكاء الاصطناعي والذي يتطلب البحث العلمي والتطوير لحله. ويتمثل الهدف منه هو ضمان تمثيل عادل لجميع الفئات والمجموعات الفرعية في البيانات لتجنب التشوهات والتحيزات في النماذج الناتجة.

المصدر:

The AI feedback loop: Researchers warn of ‘model collapse’ as AI trains on AI-generated content

يتنامى الدور المتزايد للذكاء الاصطناعي، وبالأخص نموذج اللغة الكبير ChatGPT، في مجال الكتابة العلمية. وفي ورقة حديثة بعنوان (ChatGPT, artificial intelligence and scientific writing: What authors, peer reviewers and editors should know?) ناقش الباحثون دورغا براسانا ميسرا وكونال تشاندوار (Durga Prasanna Misra and Kunal Chandwar) الفوائد المحتملة والتحديات المرتبطة بالاعتماد على الذكاء الاصطناعي في هذا السياق.

مما ذكر في هذه الورقة، أنه يمكن للكتاب استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي مثل ChatGPT لتوليد محتوى للمقالات العلمية، خاصة للمقالات الاستعراضية عندما لا يكونون خبراء في المجال. هذه الأدوات يمكن أيضا استخدامها لتقديم إطار لكتابة مقال، أو للتفكير الإبداعي عندما يكون لديهم عقدة الكاتب، أو لاقتراح عناوين أو عبارات أفضل قد تجذب انتباه القراء.

من ناحية أخرى، قد يكون من الصعب على المراجعين والمحررين التمييز بدقة بين النصوص التي تم إنشاؤها بواسطة البشر وتلك التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي. لذا، يمكن للمجلات العلمية استخدام أدوات الكشف عن الذكاء الاصطناعي بالإضافة إلى البرامج المستخدمة حاليا للتحقق من التشابه لفحص المخطوطات المقدمة.

تقدم الورقة أيضا نظرة عامة على الأدوات الأخرى المتاحة التي يمكن استخدامها من قبل الكتاب أو المجلات، بما في ذلك Jasper AI، Dall-E 2، JenniAl، Fireflies.ai، QuillBot، SEO.ai، Grammarly، Hemingway Editor، Pro، WritingAid، Rytr.me، AI-Writer، Consensus، وLateral. يتضمن الملخص أيضا نقاشا حول الأخلاقيات المرتبطة بالاعتماد على الذكاء الاصطناعي.

في الخاتمة، يؤكد الباحثون على أن الذكاء الاصطناعي موجود ليبقى، وستتحسن حتماً قدراته الحالية وتتطور في المستقبل. كما يجب أن يتواكب النشر العلمي أيضًا مع التغيرات الزمنية. لذلك، قد يكون تطوير أفضل الممارسات والاستراتيجيات لعلاقة تعايش بين الذكاء الاصطناعي والنشر العلمي هو الطريق الأمثل مع بيان فوائده لكل من العلم والإنسانية، وذلك بدلاً من منع استخدام ChatGPT أو غيرها من أنظمة الذكاء الاصطناعي الحواري للكتابة العلمية، كما يجب تشجيع الكشف الكامل عن استخدام مثل هذه الأدوات.

أيضاً تعرج الخاتمة على أن الذكاء الاصطناعي مثل ChatGPT قد تكون أداة قيمة للكتاب والمحررين والمراجعين، ولكن يجب استخدامها بشكل شفاف مع الاعتراف بالقيود المحتملة والتحديات الأخلاقية. ويشدد الباحثون على أن الذكاء الاصطناعي ليس بديلاً للكتابة البشرية، بل أداة يمكن استخدامها لتحسين العملية الكتابية والنشر العلمي.