![جوجل تكشف عن نهج تعاوني لتطوير الذكاء الاصطناعي](https://tech3arabi.com/wp-content/uploads/2024/03/%D8%AC%D9%88%D8%AC%D9%84-%D8%AA%D9%83%D8%B4%D9%81-%D8%B9%D9%86-%D9%86%D9%87%D8%AC-%D8%AA%D8%B9%D8%A7%D9%88%D9%86%D9%8A-%D9%84%D8%AA%D8%B7%D9%88%D9%8A%D8%B1-%D8%A7%D9%84%D8%B0%D9%83%D8%A7%D8%A1-%D8%A7%D9%84%D8%A7%D8%B5%D8%B7%D9%86%D8%A7%D8%B9%D9%8A.png)
قامت جوجل بتقديم إطار عمل جديد للذكاء الاصطناعي يُسمى “التعلم الاجتماعي”، وهو مصمم لتعزيز القدرات التعاونية لنماذج اللغة دون التأثير على خصوصية المستخدمين. يسمح هذا الإطار لنماذج الذكاء الاصطناعي بتبادل المعرفة وتحسين أدائها في المهام المختلفة عبر التفاعلات بينها.
يتيح الإطار لنماذج المعلمين نقل المعرفة إلى نماذج الطلاب دون الحاجة إلى تبادل البيانات الحساسة، مما يحافظ على الخصوصية ويسهل عملية التعلم. يمكن لنماذج الطلاب أن تتعلم من نماذج المعلمين المتعددة وتحسّن أدائها في مهام مختلفة مثل اكتشاف البريد العشوائي أو حل المشكلات الرياضية.
يستفيد الإطار من الأمثلة المصنّفة بشكل إنساني، مما يسمح لنماذج المعلمين بتعليم نماذج الطلاب دون الحاجة إلى تبادل البيانات الأصلية، ويقلل من مخاوف الخصوصية المرتبطة بتبادل البيانات. النتائج تظهر فعالية هذا النهج في تحسين أداء نماذج الطلاب عبر مجموعة متنوعة من المهام.
تستخدم الباحثون مقاييس مثل “Secret Sharer” لقياس تسرب البيانات خلال عملية التعلم، وتشير النتائج إلى أن التسرب يكون في الحد الأدنى، مما يؤكد فعالية الإطار في التدريس دون الكشف عن تفاصيل من البيانات الأصلية.
باستخدام محاكاة عمليات التعلم الاجتماعي البشري، يمكن لهذه النماذج تبادل المعرفة بفعالية وتحسين أدائها بما يحافظ على خصوصية المستخدم. هذا النهج يعد بتطوير أنظمة الذكاء الاصطناعي المدركة للخصوصية في مجالات مختلفة، ويهدف الباحثون إلى تحسين الإطار واستكشاف استخداماته في المهام والمجموعات البيانات المختلفة.
جوجل تُطلق مبادرة لتصفية المحتوى المُنتج بالذكاء الاصطناعي وضمان جودته