مباشر
أين يمكنك متابعتنا

أقسام مهمة

Stories

60 خبر
  • مونديال 2026
  • منتدى بطرسبورغ الاقتصادي الدولي
  • إسرائيل تواصل غاراتها على لبنان
  • مونديال 2026

    مونديال 2026

  • منتدى بطرسبورغ الاقتصادي الدولي

    منتدى بطرسبورغ الاقتصادي الدولي

  • إسرائيل تواصل غاراتها على لبنان

    إسرائيل تواصل غاراتها على لبنان

  • العملية العسكرية الروسية في أوكرانيا

    العملية العسكرية الروسية في أوكرانيا

  • هدنة وحصار المضيق

    هدنة وحصار المضيق

  • نبض الملاعب

    نبض الملاعب

  • فيديوهات

    فيديوهات

  • إيران تدين الهجمات الأمريكية على ناقلة نفط وبرج اتصالات وتحمل الكويت والبحرين المسؤولية

    إيران تدين الهجمات الأمريكية على ناقلة نفط وبرج اتصالات وتحمل الكويت والبحرين المسؤولية

  • أسرع من بولت في عمره.. اعتماد الرقم القياسي العالمي الجديد لغاوت غاوت (فيديو)

    أسرع من بولت في عمره.. اعتماد الرقم القياسي العالمي الجديد لغاوت غاوت (فيديو)

  • أزمة تهدد مواعيد مباريات كأس العالم 2026

    أزمة تهدد مواعيد مباريات كأس العالم 2026

البيانات غير المفيدة تجعل الذكاء الاصطناعي "أغبى" وأكثر ميلا للأخطاء!

يحذر الباحثون من أن النماذج اللغوية الكبيرة قد تصبح أقل دقة وأكثر عرضة للأخطاء عندما تُدرَّب على كميات ضخمة من المحتوى منخفض الجودة المنتشر على شبكات التواصل الاجتماعي.

البيانات غير المفيدة تجعل الذكاء الاصطناعي "أغبى" وأكثر ميلا للأخطاء!

ووفقا لدراسة نُشرت على خادم ما قبل الطباعة arXiv، نقلا عن مجلة Nature، قام علماء من جامعة تكساس في أوستن بتحليل تأثير البيانات "غير المفيدة" — مثل المنشورات القصيرة السطحية ومواد الإثارة — على سلوك الذكاء الاصطناعي. وركّزت الدراسة على جوانب متعددة تشمل المنطق والاستدلال، واستخراج المعلومات من النصوص الطويلة، والأخلاقيات، وحتى السمات الشخصية للنماذج.

وأظهرت النتائج أنه كلما ارتفعت نسبة البيانات الرديئة في عملية التدريب، زادت أخطاء النماذج اللغوية وتراجع منطقها، بما في ذلك في الاختبارات متعددة الخيارات.

وأعاد الباحث الرئيسي تشانغيانغ وانغ التذكير بالمبدأ الكلاسيكي في علوم الذكاء الاصطناعي:"القمامة في المدخلات تعطي قمامة في المخرجات."

وأكد التحليل الجديد أهمية انتقاء البيانات بعناية عند تدريب النماذج. فقد استخدم الباحثون مليون منشور من منصة تواصل اجتماعي شهيرة لإعادة تدريب النموذجين المفتوحين Llama 3 وQwen — حيث يُعرف الأول باتباع التعليمات، بينما يُصنف الثاني كنموذج استدلالي.

وأظهر التحليل أن نموذج Llama تغيّر سلوكه بعد التدريب على البيانات منخفضة الجودة، إذ انخفضت السمات "الإيجابية" وظهرت سمات "سلبية" مثل النرجسية والاعتلال النفسي.

أما محاولات تصحيح الخلل — مثل إعادة التدريب على بيانات عالية الجودة أو تعديل التعليمات — فقد حسّنت الأداء جزئيًا فقط، بينما استمرت مشكلات التفكير المنطقي وتخطي الخطوات التحليلية.

ويكتسب هذا الموضوع أهمية خاصة في ظل توجه منصات التواصل الاجتماعي إلى توسيع استخدام بيانات المستخدمين لتدريب أنظمة الذكاء الاصطناعي. فعلى سبيل المثال، تخطط شركة LinkedIn اعتبارا من نوفمبر الجاري لاستخدام بيانات المستخدمين الأوروبيين في أنظمتها التوليدية.

المصدر: Naukatv.ru

 

 

التعليقات

"هذا ما يجب على طهران فعله".. وزير الخارجية الأمريكي يحدد شرطين لرفع الحصار عن إيران

وزارة الدفاع الكويتية: نتعرض لهجوم بالصواريخ والطائرات المسيرة (صورة + فيديو)

تنم عن عدم ثقة.. قناة عبرية تكشف تفاصيل اتفاق بين ترامب ونتنياهو سبق المكالمة الكارثية

مكالمة مليئة بالألفاظ النابية.. الرئيس ترامب ينفجر غضبا ويوبخ نتنياهو بسبب لبنان

"نافيا المحادثة البذيئة".. مسؤول إسرائيلي: ترامب لم يوبخ نتنياهو

وكالة "مهر": سماع دوي انفجارات قرب جزيرة قشم الإيرانية

حان الوقت لإبرام صفقة.. ترامب ينفي توقف المحادثات بين واشنطن وطهران

"إي بي سي نيوز": ترامب يطالب طهران بتقديم تنازلات نووية محددة كتابيا كجزء من اتفاق مبدئي

"دولة تحت الوصاية ورئيس وزراء دمية".. هجوم حاد على نتنياهو عقب تراجعه عن مهاجمة الضاحية الجنوبية

أبو عبيدة: عدونا الجبان يتوهم إضعافنا باغتيال قادتنا لكن دماءهم هي الوقود الذي يحرك سفينتنا (فيديو)

سيناتور أمريكي لروبيو: نحن أقوى دولة ومع ذلك وصلنا إلى طريق مسدود مع إيران

المشرعون الأمريكيون يستجوبون ماركو روبيو بشأن إيران وسياسة ترامب الخارجية