الذكاء الاصطناعي في الإعلام والترفيه (2)
من التجريب المبكر إلى التطبيقات المعاصرة، أدى الذكاء الاصطناعي دورًا محوريًّا في إعادة تشكيل المشهد الاتصالي برمته، وأثر على صناعات الإعلام والترفيه والإعلان، مما أدى إلى حالة تغيير انقلابية في طريقة إنشاء المحتوى وتوزيعه واستهلاكه ومشاركة الجمهور، علاوة على الجدل المثار في الجوانب المهنية والأخلاقية المرتبطة باستخداماته.
وكما نرى ونتابع كل يوم، تحمل تطورات الذكاء الاصطناعي وعودًا بتطبيقات أكثر تقدمًا من شأنها تشكيل الصناعة بطرق عميقة.
في هذه الحلقات نتتبع التطور وأوجه الاستخدامات، من تحليل البيانات المبكر إلى العصر الحالي للتعلم العميق والأتمتة، وفي هذه الحلقة نتحدث عن عمليات توليد النصوص التي أسست فتحًا واسعًا في صناعة المحتوى الإعلامي بكافة أغراضه، فضلاً عن استخدامات مختلفة لا حصر لها.
توليد النصوص
توليد النصوص (Text generation) هو عملية تنتج فيها نظم الذكاء الاصطناعي محتوى مكتوبًا يقلد أنماط، وأنماط اللغة البشرية تتضمن عملية إنشاء نص متماسك وهادف يشبه التواصل البشري الطبيعي، فقد اكتسب إنشاء النص أهمية كبيرة في مختلف المجالات، بما في ذلك معالجة اللغة الطبيعية وإنشاء المحتوى الإعلامي والبحث العلمي وغير ذلك كثير.
توليد النص مع الذكاء الاصطناعي لديه القدرة على التأثير بشكل كبير على مهن الكتابة والصحافة، من ناحية، ويُنتج من ناحية أخرى إمكانات لإنشاء محتوى أكثر كفاءة، حيث يمكن توليد كميات كبيرة من النص في فترة زمنية قصيرة، يؤدي إلى زيادة الإنتاجية وأوقات استجابة أسرع للمحتوى الإعلامي.
فمن كتابة الأخبار القصيرة إلى المقالات المطولة، يمكن إنشاء محتوى متماسك ومعبر يتضمن المعلومات المطلوبة والخلفيات التاريخية وغيرها، وبينما تستمر جودة المحتوى الذي يتم إنشاؤه عبر الذكاء الاصطناعي في التحسن، لا يزال الإشراف البشري والتحرير ضروريين لضمان الدقة والحفاظ على المعايير الأخلاقية.
صناعة دقيقة
يعمل توليد النص من خلال استخدام الخوارزميات ونماذج اللغة لمعالجة بيانات الإدخال وإنشاء النص النهائي، ويتضمن ذلك تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي على مجموعة من بيانات النصوص لتعلم الأنماط والقواعد والمعلومات السياقية، ثم تستخدم هذه النماذج المعرفة المكتسبة لإنشاء نص جديد بناءً على مطالبات أو شروط معينة.
يتم تدريب نماذج إنشاء النصوص على مصادر متنوعة، مثل الكتب والمقالات الإخبارية، والمواقع الإلكترونية، والأوراق الأكاديمية والحوارات/المحادثات، وتعتمد عملية التدريب على نماذج إنشاء النصوص على البيانات النصية الموجودة، بحيث تقوم بإنشاء محتوى جديد من خلال الجمع بين الأنماط والعبارات الحالية وإعادة ترتيبها، وفي حين أنها يمكن أن تنتج مجموعات فريدة، فإن النص الذي تم إنشاؤه يعتمد في النهاية على ما تعلمه النموذج من بيانات التدريب.
علاوة على ذلك يمكن تدريب نماذج إنشاء النصوص على مجموعات بيانات متعددة اللغات، مما يسمح لها بإنشاء نص بلغات مختلفة، ومع ذلك قد تختلف جودة ودقة النص الذي تم إنشاؤه اعتمادًا على اللغة وكمية بيانات التدريب المتاحة.
وفي صميم عملية توليد النصوص توجد نماذج لغوية، مثل (GPT) “المحول التوليدي المدرب مسبقًا”، و(PaLM) من (Google)، والتي تم تدريبها على كميات هائلة من البيانات النصية من الإنترنت، حيث تستخدم هذه النماذج تقنيات التعلم العميق، وتحديدًا الشبكات العصبية، لفهم بنية الجمل وإنشاء نص متماسك وملائم للسياق.
أثناء عملية توليد النصوص، يأخذ نموذج الذكاء الاصطناعي مدخلاً أوليًّا، مثل جملة أو كلمة رئيسية، ويستخدم معرفته المكتسبة للتنبؤ بالكلمات أو العبارات التالية الأكثر احتمالاً، ويستمر النموذج في إنشاء نص يتضمن السياق والتماسك، حتى يتم استيفاء الطول أو الشرط المطلوب.
ويفتح توليد النصوص بالذكاء الاصطناعي إمكانات جديدة للتواصل الشامل، ويعزز إمكانية الوصول ويقلل الوقت والجهد اللازمين للكتابة اليدوية وبالتالي الإنتاجية، والسماح للمستخدمين بإنشاء كميات كبيرة من المحتوى على نطاق واسع.
كما يمكن ضبط نماذج إنشاء النصوص لإنشاء محتوى مخصص بناء على تفضيلات المستخدم والبيانات التاريخية، ويتيح ذلك توصيات مخصصة ورسائل تسويقية مخصصة، فضلاً عن جعل المعلومات في متناول الأفراد الذين قد يواجهون صعوبات في قراءة أو فهم النص المكتوب.
تطبيقات ونماذج
يتم إنشاء النصوص بتطبيقات وطرق متعددة، مثل:
–أنظمة إنشاء المحتوى: يمكن للأنظمة التي تعمل بنظام الذكاء الاصطناعي إنشاء مقالات صحفية ومنشورات مدونة وأوصاف للمنتجات، ويتم تدريب هذه الأنظمة على كميات هائلة من البيانات، بحيث يمكنها إنتاج محتوى متماسك في جزء صغير من الوقت الذي يستغرقه الكاتب البشري.
–روبوتات المحادثة والمساعدين الافتراضيين: تستخدم روبوتات المحادثة التي تعمل بنظام الذكاء الاصطناعي والمساعدين الافتراضيين على إنشاء النص للتفاعل مع المستخدمين في شكل حوار، ويمكنها فهم استفسارات المستخدم وتقديم الردود ذات الصلة، وتقديم المساعدة والمعلومات الشخصية.
–ترجمة اللغات: يمكن استخدام نماذج توليد النصوص لتحسين خدمات الترجمة اللغوية، وذلك من خلال تحليل كميات كبيرة من النصوص المترجمة، حيث يمكن لنماذج الذكاء الاصطناعي إنشاء ترجمات دقيقة في الوقت الفعلي، مما يعزز التواصل عبر اللغات المختلفة.
–تلخيص النصوص: تقدم تطبيقات تلخيص النصوص نسخة موجزة من المعلومات، من خلال تحديد أهم النقاط الموجودة في النص الأصلي الطويل، والتي يمكن أن تساعد في إنشاء ملخصات للأوراق البحثية وكتابة المقالات العلمية والصحفية والنصوص الإخبارية والكتب بمختلف موضوعاتها.
حدود وتعقيدات
على الرغم من الفتح الكبير الذي جاءت به ثورة الذكاء الاصطناعي في عمليات توليد النصوص، إلا أنه توجد صعوبات أمام عملها، والتي تشمل ما يلي:
–عدم وجود فهم سياقي: غالبًا ما تجتهد نماذج توليد النصوص لفهم السياق الأوسع والفروق الدقيقة في اللغة، فهذه النماذج تنشئ النص بناءً على أنماط في بيانات التدريب دون فهم المعنى أو القصد من وراء الكلمات حقًا، وهذا الوضع يمكن أن يؤدي إلى عدم الدقة أو الغموض أو المخرجات التي لا معنى لها.
–الاعتماد المفرط على بيانات التدريب: تعتمد نماذج إنشاء النصوص بشكل كبير على جودة وتنوع بيانات التدريب التي يتعرضون لها، فإذا ما كانت بيانات التدريب محدودة أو متحيزة أو لا تمثل النطاق الكامل للاختلافات اللغوية، فقد يكون النص الذي تم إنشاؤه متحيزًا أو يفتقر إلى التنوع أو يظهر أوجه قصور أخرى.
–التعامل مع سيناريوهات نادرة: قد تواجه نماذج إنشاء النصوص صعوبات عند مواجهة سيناريوهات غير شائعة أو نادرة لم يتم تمثيلها جيدًا في بيانات التدريب، فتنتج استجابات غير صحيحة أو لا معنى لها عند مواجهة مدخلات غير مألوفة أو خارج السياق.
–الاعتبارات الأخلاقية: يثير توليد النصوص مخاوف أخلاقية، لا سيما فيما يتعلق بالمعلومات المضللة أو الدعائية أو في حالة إنشاء محتوى ضار، وإذا لم تتم مراقبة نماذج إنشاء النصوص وتوجيهها بعناية، فيمكن إساءة استخدامها لنشر المعلومات الخاطئة أو تضخيم التحيزات أو الانخراط في أنشطة ضارة.
–التحيز: يمكن أن يحدث بسبب بيانات التدريب المتحيزة أو تضمين أنماط اللغة المتحيزة، ولمعالجة هذا الأمر يحتاج المطورون والباحثون إلى تنظيم مجموعات بيانات التدريب بعناية، وتحديد التحيزات والتخفيف من حدتها، وتنفيذ تدابير الإنصاف أثناء تدريب النموذج وتقييمه.
مخاوف حقيقية
مع التطورات الكبيرة في عمليات توليد النصوص اصطناعيًّا، ظهرت مخاوف تحيط بدور الكتَّاب والصحفيين البشريين في هذا المشهد الجديد، حيث تأخذ مسألة احتلال الآلة مكان الإنسان جزءًا كبيرًا من النقاشات الجارية في هذا الجانب، علاوة على ذلك يُعدّ اكتشاف الأخبار المزيفة ومنعها تحديًّا حاسمًا عندما يتعلق الأمر بتوليد النصوص الصحفية، فالانتشار السريع للمعلومات المضللة يشكل مخاطر جسيمة على الأفراد والمجتمعات والشركات على حد سواء، ولمعالجة هذه المشكلة يعمل الباحثون والمطورون على تطوير خوارزميات متقدمة ونماذج التعلم الآلي، وتهدف هذه الأدوات إلى تحديد الأنماط والتناقضات داخل المقالات الإخبارية للتمييز بين المصادر الموثوقة والمزيفة.
في هذا السياق تؤدي منظمات التحقق من الحقائق دورًا حاسمًا في التحقق من المعلومات وفضح الأكاذيب، ومن خلال الجمع بين قوة التقنيات التي يحركها الذكاء الاصطناعي والخبرة البشرية، يمكننا أن نسعى جاهدين نحو نظام بيئي للمعلومات أكثر موثوقية وجدارة بالثقة.
وتشمل التحديات الإعلامية ضمان الاستخدام الأخلاقي والمسؤول لتكنولوجيا توليد النصوص، ومعالجة التحيزات، وتعزيز قدرة النماذج على فهم الفروق الدقيقة في اللغة وإنشاء محتوى يتماشى مع القيم الإنسانية، لذلك قد تتضمن التطورات المستقبلية تطوير نماذج تفهم السياق بشكل أفضل، وتولد محتوى أكثر تنوعًا وإبداعًا، وتدمج ملاحظات المستخدمين لتحسين الدقة.