تأثير chatGPT على مشاركة المعرفة العامة
أحدث انتشار نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) مثل (ChatGPT) ثورة في الطريقة التي نتفاعل بها مع التكنولوجيا. لكن دراسة جديدة نشرت في (PNAS Nexus) تكشف عن اتجاه مثير للقلق. وفقًا للباحثين، أدى اعتماد (LLMs) على نطاق واسع إلى انخفاض كبير في مشاركة المعرفة العامة على منصات مثل (Stack Overflow)، وهو موقع أسئلة وأجوبة برمجي شهير. وفي غضون ستة أشهر من إصدار (ChatGPT)، انخفض نشاط المستخدم على (Stack Overflow) بنسبة 25% مقارنة بالمنصات المماثلة حيث يتم تقييد الوصول إلى (ChatGPT). دعونا نكتشف تأثير chatGPT على مشاركة المعرفة العامة
محتويات المقال :
لقد اجتاحت نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) مثل (ChatGPT) العالم، وأحدثت ثورة في الطريقة التي نتفاعل بها مع الذكاء الاصطناعي. وقد تم تدريب هذه الأدوات القوية على كميات هائلة من المحتوى الذي أنشأه الإنسان، مما يسمح لهم بفهم الاستفسارات المعقدة والرد عليها بدقة مذهلة.
تعد (LLMs) في جوهرها خوارزميات متطورة تقوم بتحليل كميات هائلة من البيانات النصية والتعلم منها. يمكّنهم هذا التدريب من إنشاء استجابات شبيهة بالاستجابات البشرية لاستفسارات المستخدم، مما يجعلها مفيدة بشكل لا يصدق لمجموعة واسعة من التطبيقات. تكمن قيمة (LLMs) في قدرتها على معالجة كميات هائلة من البيانات وفهمها، وتوفير رؤى وإجابات قد يكون من المستحيل على البشر تحقيقها بمفردهم.
أدى الاعتماد السريع لـ (ChatGPT) إلى انخفاض كبير في نشاط المستخدم على المنصات العامة مثل (Stack Overflow). لكن ما الذي يدفع هذا التحول؟ تشير الدراسة إلى أن الأشخاص يتخلون عن مواقع الأسئلة والأجوبة العامة لصالح طرح الأسئلة بشكل خاص على (ChatGPT). ولهذه الظاهرة آثار بعيدة المدى على مستقبل تبادل المعرفة العامة.
هذا الأمر يشبه مكتبة حيث يتوقف الأشخاص عن المساهمة بكتب جديدة، ويعتمدون بدلاً من ذلك على خدمة ملخِّص كتب مدعوم بالذكاء الاصطناعي. هذا ما يحدث في (Stack Overflow)، حيث لم يعد المستخدمون ينشرون الأسئلة ويتلقون الإجابات علنًا. والعواقب ذات شقين، فنحن لا نفقد المعرفة الجماعية فحسب، بل نخاطر أيضًا باستنزاف البيانات ذاتها التي تدرب نماذج الذكاء الاصطناعي مثل (ChatGPT) في المقام الأول.
هذا يعني أنه قد لا يكون هناك ما يكفي من البيانات العامة لتدريب النماذج في المستقبل. والمفارقة واضحة، فنماذج الذكاء الاصطناعي، المصممة لتعزيز المعرفة البشرية، قد تعاني في نهاية المطاف من نقص المدخلات البشرية.
وجد مؤلفو الدراسة أن الانخفاض في إنشاء المحتوى على (Stack Overflow) أثر على المستخدمين من جميع مستويات الخبرة. كما لاحظوا أن جودة المنشورات لم تنخفض بشكل كبير، كما تم قياسها من خلال تعليقات المستخدمين، مما يشير إلى أن المساهمات منخفضة وعالية الجودة يتم استبدالها بنماذج اللغات الكبيرة.
بالإضافة إلى ذلك، أظهرت الدراسة أن نشاط النشر في بعض لغات البرمجة، مثل بايثون وجافاسكريبت، انخفض بشكل ملحوظ أكثر من المتوسط الخاص المنصة. حيث تشير النتائج إلى أن الناس يطرحون بالفعل أسئلة حول بايثون وجافاسكريبت، وهما اثنتان من أكثر لغات البرمجة استخدامًا، على (ChatGPT) بدلاً من (Stack Overflow).
وفقا للدراسة، يتجه المستخدمون بشكل متزايد إلى أنظمة الذكاء الاصطناعي الخاصة بدلا من المنصات العامة مثل (Stack Overflow). وهذا يعني أنه يتم نقل البيانات القيمة من كونها العامة إلى أنظمة الذكاء الاصطناعي المملوكة للقطاع الخاص، وهو ما يمكن أن يكون له آثار بعيدة المدى على مستقبل تبادل المعرفة.
تخيل مكتبة حيث يمكن للمستخدمين الوصول إلى الكتب ومشاركة المعرفة مع بعضهم البعض. الآن، لنقل أن نفس المكتبة تم استبدالها برف كتب خاص، حيث لا يتمكن سوى عدد قليل من الأشخاص من الوصول إلى المعرفة. هذا ما يحدث مع صعود (LLMs). البيانات التي كانت متاحة للعامة أصبحت الآن مغلقة في نطاقات خاصة، مما يجعلها غير قابلة للوصول لمن هم في أمس الحاجة إليها.
ولهذا التحول آثار كبيرة على الطريقة التي نتعلم بها ونبتكر. لقد عملت المنصات العامة مثل (Stack Overflow) على إضفاء الطابع الديمقراطي على الوصول إلى المعرفة. مما يسمح لأي شخص لديه اتصال بالإنترنت بالتعلم من الخبراء والمبتدئين على حدٍ سواء. ولكن، مع ظهور أنظمة الذكاء الاصطناعي الخاصة، أصبحت هذه المعرفة مقتصرة على قلة مختارة، مما يؤدي إلى اختلال توازن القوى الذي يمكن أن يخنق الابتكار والتقدم.
على المدى الطويل، يمكن أن يؤدي ذلك إلى مزيد من التوزيع غير العادل للموارد، مما يجعل من الصعب على الأفراد والمنظمات الوصول إلى المعرفة واستخدامها. وقد يؤدي ظهور منصات المعرفة المعتمدة على الذكاء الاصطناعي أيضا إلى توسيع الفجوة بين أولئك الذين يستطيعون الوصول إلى هذه التكنولوجيات المتقدمة وأولئك الذين لا يستطيعون ذلك. مما يزيد من تفاقم عدم المساواة الاجتماعية والاقتصادية القائمة.
إن التحول بعيداً عن تبادل المعرفة العامة يثير أيضاً تساؤلات حول مستقبل الإبداع والتعاون في مجال المصادر المفتوحة. ومع تضاؤل توافر البيانات العامة، قد يصبح تطوير نماذج وتقنيات جديدة للذكاء الاصطناعي يعتمد بشكل متزايد على بيانات مملوكة للقطاع الخاص، مما يزيد من ترسيخ هيمنة المحركين الأوائل في صناعة الذكاء الاصطناعي.
في نهاية المطاف، سوف يعتمد تأثير نماذج اللغة الكبيرة على تبادل المعرفة العامة والقوة الاقتصادية على قدرتنا على تحقيق التوازن بين فوائد الابتكار القائم على الذكاء الاصطناعي والحاجة إلى الحفاظ على مستودعات المعرفة المفتوحة وتعزيزها. ومن خلال الاعتراف بالعواقب المحتملة لهذا التحول، يمكننا العمل على خلق مستقبل أكثر إنصافا وشمولا لتبادل المعرفة والابتكار.
New study reveals impact of chatGPT on public knowledge sharing | eurekalert
Large language models reduce public knowledge sharing on online Q&A platforms | pnas nexus
عندما يتعلق الأمر بحماية بشرتنا من التأثيرات القاسية لأشعة الشمس، فإن استخدام واقي الشمس أمر…
اكتشف فريق من علماء الآثار 13 مومياء قديمة. وتتميز هذه المومياوات بألسنة وأظافر ذهبية،وتم العثور…
ركز العلماء على الخرسانة الرومانية القديمة كمصدر غير متوقع للإلهام في سعيهم لإنشاء منازل صالحة…
من المعروف أن الجاذبية الصغرى تغير العضلات والعظام وجهاز المناعة والإدراك، ولكن لا يُعرف سوى…
الويب 3.0، الذي يشار إليه غالبًا باسم "الويب اللامركزي"، هو الإصدار التالي للإنترنت. وهو يقوم…
لطالما فتنت المستعرات العظمى علماء الفلك بانفجاراتها القوية التي تضيء الكون. ولكن ما الذي يسبب…