Chat GPT مقابل Google Bard (الآن Gemini): المنافسة على التفوق في الذكاء الاصطناعي

برزت نماذج اللغة بالذكاء الاصطناعي قوة تغير طريقة تواصلنا وتفاعلنا مع التقنية. ومع ازدياد الطلب على قدرات معالجة اللغة الطبيعية المتقدمة، دخل منافسان قويان ساحة التفوق في الذكاء الاصطناعي: Chat GPT مقابل Google Bard. استحوذ هذان النموذجان المتقدمان على اهتمام عالم الذكاء الاصطناعي وأثارا خيال الباحثين والمطورين والشركات حول العالم.

تهيأت الساحة لمواجهة كبيرة. بقدرات Chat GPT الحوارية اللافتة وبراعة Google Bard في جمع البيانات الشاملة، يستعد النموذجان لإعادة تشكيل التفاعل بين الإنسان والآلة وخدمة العملاء وإنشاء المحتوى وغيرها. ولا تمثل هذه المنافسة سعياً للتفوق التقني فقط، بل تحمل أيضاً مفتاح إمكانات جديدة ورفع سقف ما يمكن للذكاء الاصطناعي إنجازه.

انضم إلينا في استكشاف إمكانات نماذج اللغة غير المستغلة وأسرار صعودها السريع. سنشهد تنافس الخوارزميات والأفكار والقدرات والتفاصيل والتطبيقات المحتملة في مواجهة Chat GPT وGoogle Bard على الصدارة. مرحباً بك في ساحة التفوق بالذكاء الاصطناعي، حيث يتسابقان لتشكيل مستقبل معالجة اللغة والتواصل.

لنلق نظرة سريعة على ما يقدمه كل نموذج…

كما ترى، توجد فروق أساسية بين ChatGPT وGoogle Bard. يتفوق ChatGPT في إنشاء صيغ نصية إبداعية، بينما يتفوق Google Bard في الإجابة الشاملة والغنية بالمعلومات. ويتمتع Google Bard أيضاً بوصول فوري إلى الإنترنت يمنحه ميزة على ChatGPT. لكن ChatGPT متاح حالياً، بينما ما زال Google Bard تجريبياً.

ما تزال «معركة التفوق في الذكاء الاصطناعي» بينهما مستمرة. لكن من الواضح أنهما في مقدمة أبحاث نماذج اللغة. ومع تطورها، يرجح أن تؤثر بعمق في طريقة تفاعلنا مع الحواسيب وتواصلنا مع بعضنا.

نظرة عامة على Chat GPT وGoogle Bard (الآن Gemini)

Chat GPT

Chat GPT، اختصار Generative Pretrained Transformer، نموذج لغة بارز بالذكاء الاصطناعي طورته OpenAI. يستخدم التعلم العميق لإنشاء ردود تشبه ردود البشر وإجراء محادثات مع المستخدمين. وتتجاوز قدراته مجرد الإجابة عن الأسئلة إلى إنشاء ردود مترابطة ومناسبة للسياق، مما يجعله أداة قيمة في تطبيقات متعددة.

يعتمد Chat GPT في أساسه على بنية المحول التي تستخدم آليات الانتباه. وقد تتساءل: ما آلية الانتباه؟

إجابتنا: لا يهم! يكفي أن تعرف أنها تتيح للنموذج معالجة سياق المحادثة وفهمه، ليحافظ على ردود دقيقة وتدفق مترابط وطبيعي.

يتعلم Chat GPT الأنماط والفروق اللغوية الدقيقة وفهم السياق عبر التدريب على كم هائل من نصوص الإنترنت، مما يمكنه من إنشاء ردود عالية الجودة.

تتضمن منهجية تدريبه عمليتين: التدريب المسبق والضبط الدقيق.

في التدريب المسبق، يتعلم النموذج من مجموعة بيانات كبيرة تضم أجزاء من الإنترنت. ويكتسب فهماً للقواعد والحقائق والمعرفة العامة، تشكل أساس قاعدة معرفته.

وفي مرحلة الضبط الدقيق التالية، يحسن النموذج باستخدام مجموعات مخصصة أنشأتها OpenAI. وتركز العملية على مجالات وإرشادات محددة لضمان توافقه مع السلوك المطلوب وتقديم ردود آمنة وموثوقة.

تتنوع استخدامات Chat GPT وتتوسع سريعاً. ويمكن استخدامه في دعم العملاء لمعالجة الاستفسارات الشائعة وتقديم المعلومات والمساعدة في حل المشكلات.

كما يستخدم في إنشاء المحتوى، بمساعدة الكتاب على اقتراح الأفكار وتعزيز الإبداع وإعداد المسودات. ويعد أداة قيمة للتعليم، تساعد المتعلمين على إيجاد المعلومات وشرح المفاهيم والمشاركة في تعلم تفاعلي.

رغم إمكاناته المثيرة، توجد قيود معينة. فقد ينشئ أحياناً ردوداً تبدو مقنعة لكنها خاطئة واقعياً أو مضللة.

وقد يتأثر أيضاً بصياغة المدخلات، فتؤدي إعادة صياغة طفيفة إلى رد مختلف. تقر OpenAI بهذه القيود، وتواصل تحسين القدرات وضمان الأمان ومعالجة التحيز والاعتبارات الأخلاقية.

Google Bard (الآن Gemini)

Google Bard (الآن Gemini) نموذج لغة بارز طورته Google، يجمع بين LaMDA، نموذج اللغة لتطبيقات الحوار، وPaLM، نموذج اللغة Pathways.

LaMDA نموذج يضم 137 مليار معلمة، تدرب على مجموعة ضخمة من النصوص والشيفرات. وصمم لإجراء محادثات مع البشر، ويمكنه إنشاء النصوص وترجمة اللغات وكتابة أنواع مختلفة من المحتوى الإبداعي.

Pathways Language Model نموذج يضم 540 مليار معلمة، وتدرب باستخدام Pathways. وهو إطار تعلم آلي جديد طورته Google AI لتدريب النماذج الكبيرة بكفاءة وفاعلية أكبر. وصمم PaLM لتنفيذ مهام أوسع من LaMDA، تشمل المنطق والاستدلال.

تكمن قدرات Google Bard الأساسية في إنتاج مخرجات فعالة ومباشرة. وباستخدام أساليب تعلم عميق متقدمة، تدرب على مجموعات ضخمة من الأعمال الأدبية والشعر ونماذج الكتابة الإبداعية.

يتيح هذا التدريب الواسع فهم جوهر اللغة والبنى الشعرية وإنشاء أعمال أصلية تناسب أساليب وموضوعات وحالات شعورية مختلفة.

تشمل منهجية تدريبه عملية متقدمة من التدريب المسبق والضبط الدقيق. في المرحلة الأولى، يتعرض لكم كبير من النصوص من مصادر أدبية متنوعة.

يساعده ذلك على فهم الأنماط اللغوية وتقنيات السرد والعناصر الأسلوبية التي تسهم في الكتابة الإبداعية.

تشمل مرحلة الضبط الدقيق تدريبه على مجموعات مخصصة اختارتها Google، مع إرشادات ومعايير محددة لتحسين المخرجات وضمان الالتزام بمعايير الأخلاق والجودة.

وما يميزه عن Chat GPT وصوله إلى بحث Google. أي أنه يستطيع تقديم معلومات آنية مأخوذة مباشرة من الإنترنت. وهذه القدرة، مع تطور معالجة اللغة الطبيعية والقدرات اللغوية، تجعله الأكثر وعداً بين نماذج اللغة المتاحة.

رأينا

استخدمنا كلاً من Bard وChat GPT ونماذج لغة أخرى من OpenAI سبقت GPT، وهي نماذج Davinci. وكانت Davinci ممتازة في الردود الموجزة مقارنة بـ GPT الأكثر حوارية.

استخدمنا GPT بصورة أكثر طبيعية لأنه متاح منذ مدة، بخلاف Bard الذي صدر قبل أيام. واستعنا بنماذج Chat GPT وDavinci منذ بدايتها في التعلم وحل المشكلات وتخطيط المحتوى وإنشائه واستخدامات كثيرة أخرى.

تقييمنا الصريح؟

حسنت هذه النماذج الكفاءة والوقت الإجمالي اللازم لإنجاز المهام، من البسيطة إلى المعقدة، بصورة ملحوظة. وكان أكبر أثر لها في إنشاء المحتوى، كما يتوقع من نماذج معالجة اللغة الطبيعية مثل GPT وBard.

ساعدت نماذج اللغة الكبيرة مسوقينا وكتاب المحتوى على إيجاد شرارة الإبداع عندما قل الإلهام. ومن المهم أن أياً من GPT أو Bard أو DaVinci لم يقدم لكتابنا مخطوطات مكتملة، لكن أسلوبها الحواري أتاح لهم إتقان صياغة الطلبات. وخلال وقت قصير، عرفوا ماذا يسألون وكيف يصوغون السؤال للحصول على المخرجات المطلوبة.

لكن في تجربتنا الشخصية، لاحظنا مشكلات أثناء استخدام Chat GPT وGoogle Bard.

Chat GPT

من نقاط ضعف GPT أن معلوماته الأولية غالباً ما تتضمن أخطاء إحصائية ومفاهيمية وواقعية عامة. لذلك، رغم أنه تقنية مثيرة، يجب الحذر عند استخدامه لمهام واقعية.

وهذا نتيجة طبيعية لتدريبه على مجموعات بيانات محددة مسبقاً، بينما البيانات متغيرة باستمرار. فقد لا تبقى حقيقة اليوم حقيقة غداً. والمعلومات دائمة التغير. تستخدم OpenAI حالياً مزيجاً من التدريب المسبق والضبط الدقيق لتوجيه النموذج نحو مخرجات أدق وأكثر موثوقية.

Google Bard (الآن Gemini)

كانت تجربتنا مع Bard مختلفة. تميل نقاط قوته إلى عرض المعلومات بوضوح وإيجاز وسهولة قراءة. وهذا مفيد جداً للتعلم، لكنه صعب لممارسات مثل إنشاء المحتوى وكتابة النصوص التسويقية.

يكون Bard حرفياً أكثر من اللازم أحياناً. فالكتابة الإبداعية تحتاج إلى لمسة خاصة، مثل تراكيب أكثر حيوية ونبرة نشطة ومهنية ومفردات متنوعة. ويتطلب الحصول على ذلك في مخرجاته توجيهاً محدداً لا بأس به.

ويقدم Bard معلومات خاطئة أيضاً، لكن وصوله إلى البيانات الفورية عبر بحث Google يتيح تصحيحها مباشرة.

Chat GPT مقابل Google Bard (الآن Gemini): مقارنة العوامل الأساسية

بيانات التدريب

يتدرب Chat GPT على نصوص واسعة من الإنترنت، تشمل الكتب والمقالات والمواقع. وتساعده هذه المادة الكبيرة على جمع معرفة من مصادر متنوعة وتقديم معلومات مفصلة في موضوعات مختلفة.

أما Google Bard (الآن Gemini)، فيتدرب على مزيج من البيانات المرخصة والنصوص المتاحة للعامة وبيانات أنشأها مدربون بشريون. وتعرضه هذه الطريقة لأساليب لغوية مختلفة وتمكنه من إنشاء نصوص إبداعية ومترابطة.

القدرات

يتفوق Chat GPT في الردود الحوارية، مما يناسب المساعدات الافتراضية وروبوتات دعم العملاء. ويظهر فهماً لغوياً قوياً ويستجيب لمدخلات المستخدم وفق السياق. أما Google Bard فيركز على إنشاء نصوص إبداعية طويلة ومترابطة، مثل الشعر والقصص وكلمات الأغاني. ويبرز الجوانب الفنية لتوليد اللغة ليتيح سرداً وكتابة إبداعية جاذبين.

فهم اللغة الطبيعية

يظهر النموذجان قدرات متقدمة في فهم اللغة الطبيعية. يستطيع Chat GPT فهم استفسارات المستخدم وسياقها وتقديم ردود مناسبة، والحفاظ على تسلسل المحادثة وإنشاء تفاعلات تشبه البشر. ويفهم Google Bard الفروق اللغوية وينشئ نصوصاً بأساليب ونبرات محددة تعكس طبيعة أنواع الكتابة المختلفة.

بنية النموذج

Chat GPT

بنية Chat GPT هي ما يجعله جيداً في الفهم وإنشاء ردود تشبه البشر. لنوضح عمله بعبارات بسيطة.

• اللبنات الأساسية:

بني Chat GPT باستخدام بنية خاصة تسمى المحول. فكر فيها كأداة قوية لمعالجة اللغة وفهمها، تتيح له فهم ما تقوله وصياغة رد مناسب.

• الفهم والتوليد:

يتكون Chat GPT من جزأين رئيسيين: المشفر وفاك الترميز. يستمع المشفر إلى ما تقوله ويفهمه، بينما ينشئ فاك الترميز رداً بناء على ما يسمعه.

• الانتباه:

لدى المحول آلية تسمى الانتباه الذاتي، تساعد Chat GPT على التركيز على الأجزاء الأساسية مما تقوله. وكما تنتبه أنت إلى الكلمات المهمة في الجملة، ينتبه النموذج إليها لفهم رسالتك.

• طبقات متعددة:

يشبه Chat GPT شطيرة كثيرة الطبقات. تساعد كل طبقة على فهم رسالتك بصورة أفضل، وكلما زادت الطبقات، تعمق الفهم.

• التدريب:

يمر Chat GPT بمرحلتين. يتعلم أولاً من نصوص كثيرة على الإنترنت لفهم أنماط اللغة، ثم يضبط تعلمه بأمثلة محددة لزيادة دقة الردود.

• الاستجابة للسياق:

يدرب Chat GPT على الرد بناء على ما تخبره به. ويستخدم معرفته لإنتاج إجابات منطقية في الموقف المحدد.

تجمع بنيته هذه العناصر لفهم كلامك وتقديم ردود مناسبة. فهو يشبه شريك محادثة ذكياً يفهمك ويرد عليك. ومع استمرار الباحثين في تحسينه، يمكن توقع قدرات لغوية أكبر وإمكانات مثيرة للتفاعل بين الإنسان والحاسوب.

Google Bard (الآن Gemini)

Google Bard روبوت دردشة بنموذج لغة كبير (LLM) طورته Google AI. تدرب على مجموعة ضخمة من النصوص والشيفرات، ويمكنه إنشاء النصوص والترجمة وكتابة محتوى إبداعي متنوع والإجابة عن الأسئلة بمعلومات مفيدة.

تعتمد بنيته على شبكة عصبية تسمى LaMDA، نموذج اللغة لتطبيقات الحوار. وهي قائمة على المحول، أي تستخدم طبقات متراكبة من الانتباه الذاتي لتعلم العلاقات بين الكلمات والعبارات، مما يتيح إنشاء نص صحيح نحوياً وذي معنى دلالي.

إلى جانب LaMDA، يستخدم Google Bard شبكات عصبية أخرى لمهام محددة. فمثلاً يستخدم BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) لإنشاء نص يتسق مع سياق المحادثة. ويستخدم RoBERTa (Robustly optimized BERT pretraining approach) للإجابة عن الأسئلة بصورة مفيدة.

يتيح الجمع بين LaMDA وهذه الشبكات تنفيذ مهام واسعة. يستطيع Bard إنشاء النصوص والترجمة وكتابة أنواع مختلفة من المحتوى الإبداعي والإجابة بالمعلومات. ومع تطوره، يرجح أن يستطيع تنفيذ مهام أكثر مستقبلاً.

مكونات النموذج

تتكون بنية Google Bard من العناصر التالية:

• المشفر: يعالج نص الإدخال ويحوله إلى تسلسل متجهات، ويستخدم طبقات انتباه ذاتي متراكبة لتعلم العلاقات بين كلمات الإدخال وعباراته.

• فاك الترميز: ينشئ نص الإخراج، ويستخدم طبقات انتباه ذاتي لتعلم العلاقات بين كلماته وعباراته، وكذلك العلاقات بين نص الإخراج والإدخال.

• الانتباه: تستخدم الآلية لتعلم العلاقات بين كلمات وعبارات نصي الإدخال والإخراج، وتمكن Bard من إنشاء نص صحيح نحوياً وذي معنى.

• طبقة الإخراج: تنشئ النص النهائي، وتستخدم دالة softmax لتوليد توزيع احتمالي على جميع الكلمات الممكنة.

• التدريب: يتدرب Google Bard على مجموعة ضخمة من النصوص والشيفرات من مصادر متنوعة، منها الكتب والمقالات والشيفرات والمحادثات. وتنتقى البيانات بعناية لضمان كونها مفيدة وغير متحيزة.

يتدرب Google Bard بالتعلم الخاضع للإشراف. أي يقدم له أزواج من نصوص الإدخال والإخراج، ثم يتعلم إنشاء نص إخراج مشابه لما في مجموعة التدريب.

تستهلك عملية تدريب Google Bard موارد حوسبة كبيرة جداً، وتستغرق عدة أشهر حتى تكتمل.

الاعتبارات الأخلاقية

رغم سعي النموذجين إلى مراعاة الأخلاق، يجب الانتباه إلى المخاوف المحتملة. فقد يقدم Chat GPT ردوداً متحيزة أو غير دقيقة بسبب بيانات تدريبه التي تعكس تحيزات الإنترنت. والتحقق من الحقائق ضروري لضمان الدقة. أما Google Bard، فيهدف إلى إعطاء الأولوية للإرشادات الأخلاقية بتصفية المحتوى والالتزام بممارسات ذكاء اصطناعي مسؤولة.

الإتاحة والتكامل

يمكن الوصول إلى Chat GPT عبر API من OpenAI، مما يتيح للمطورين دمجه في منصات وتطبيقات متنوعة، ويوفر مرونة واستخداماً واسعاً عبر الأنظمة. أما Google Bard، فليس متاحاً للعامة وقت الكتابة، وقد تقتصر خيارات دمجه على منصات Google.

الدقة والترابط

رغم سعي النموذجين إلى الدقة، قد ينتج Chat GPT أحياناً ردوداً غير منطقية أو خارج الموضوع، مما يتطلب مراقبة وتصفية دقيقتين. وبفضل بيانات تدريبه الهائلة، يقدم ردوداً مترابطة ومناسبة في معظم الحالات. ويركز Google Bard على الترابط وإنشاء نص إبداعي جاذب، لكن قد تظهر تناقضات أحياناً تستلزم تحسينات متكررة.

استكشاف الإمكانات: حالات الاستخدام والتطبيقات

Chat GPT

وجد Chat GPT، بقدراته المتقدمة في معالجة اللغة، تطبيقات واقعية كثيرة في قطاعات مختلفة. لنستكشف بعض الاستخدامات التي وظف فيها بنجاح:

• خدمة العملاء:

غير Chat GPT خدمة العملاء بتقديم مساعدة آلية ودعم تلقائي. ويستطيع معالجة الأسئلة الشائعة وتقديم معلومات المنتجات واستكشاف المشكلات الأساسية. وباستخدامه، تحسن الشركات أوقات الرد ورضا العملاء وتقلل عبء العمل على موظفي الدعم.

• إنشاء المحتوى:

وجد الكتاب ومنشئو المحتوى فيه قيمة لتوليد الأفكار والعصف الذهني وإعداد المسودات. ويساعد على إنشاء منشورات ومقالات وأعمال إبداعية بتقديم الاقتراحات وتوسيع الموضوعات والمعلومات ذات الصلة. وتتيح قدراته تسهيل الكتابة وزيادة الإنتاجية.

• المساعدة الافتراضية:

يعمل Chat GPT مساعداً افتراضياً ينفذ المهام ويقدم المعلومات في موضوعات متنوعة. ويساعد في جدولة المواعيد والإجابة والتوصيات وحتى المساعدة المخصصة. ويجعله فهم اللغة الطبيعية مساعداً متعدد الاستخدامات للأنشطة اليومية.

• تعلم اللغات:

في التعليم، يستخدم Chat GPT أداة لتعلم اللغة. ويشارك المتعلمين في محادثات ويحاكي سيناريوهات الحوار ويقدم تمارين لغوية. وبالتفاعل معه، يحسن المتعلمون مهارات الحوار ويتلقون ملاحظات ويكتسبون الثقة في كفاءتهم.

• البحث واستكشاف المعرفة:

أصبح أداة قيمة للباحثين وطلاب المعرفة، ويساعد على جمع المعلومات والإجابة عن الأسئلة الواقعية وتقديم رؤى في موضوعات مختلفة. ويمكن استخدامه لاستكشاف الأفكار والتحقق من الفرضيات والوصول إلى معلومات كثيرة من مجالات متنوعة.

• التوصيات المخصصة:

بفهم تفضيلات المستخدم وقاعدة معرفته الواسعة، يستطيع تقديم توصيات مخصصة. سواء كانت كتباً أو أفلاماً أو منتجات أو وجهات سفر، يستخدم فهمه اللغوي لاقتراح ما يناسب التفضيلات والاهتمامات الفردية.

تتجاوز تطبيقاته هذه الأمثلة، إذ يتيح تنوعه استخدامات مبتكرة في قطاعات مختلفة. ومع تقدم التقنية، نتوقع تطورات إضافية في توظيفه لزيادة الإنتاجية وتحسين تجارب العملاء وتعزيز القدرات البشرية.

Google Bard (الآن Gemini)

يتأخر Google Bard عن GPT في الاستخدامات والتطبيقات، لأن GPT يسبقه بفترة تطوير وتعلم تبلغ 2 سنة. ومن الناحية العملية، ينبغي أن تكون قدراته التطبيقية مماثلة.

لكن بسبب تأخره النسبي في التعلم، قد تكون مخرجاته أقل صقلاً. استخدمنا Bard شخصياً لأيام، ووجدنا أن مخرجاته أدق وأكثر مباشرة. ومن المهام التي أداها جيداً:

• توليد النصوص: يمكن استخدام Google Bard لكتابة منشورات المدونات والمواد التسويقية والمحتوى الإبداعي.

• الترجمة: يمكنه ترجمة النصوص بين اللغات، مما يفيد الشركات التي تتواصل مع عملاء أو شركاء في بلدان مختلفة.

• الكتابة الإبداعية: يمكنه كتابة الشعر والقصص والنصوص، مما يساعد الكتاب على البدء أو تحسين مهاراتهم.

• الإجابة عن الأسئلة: يستطيع الإجابة بصورة مفيدة حتى عن الأسئلة المفتوحة أو الصعبة أو الغريبة، مما يفيد الطلاب والباحثين وكل من يبحث عن معلومات.

ما يزال Google Bard قيد التطوير، لكنه يملك إمكانات تجعله أداة قوية لمهام متنوعة. ومع تطوره، يرجح أن ينفذ مهام أكثر ويصبح أنفع.

فيما يلي استخدامات وتطبيقات إضافية:

• خدمة العملاء: يجيب عن الأسئلة ويقدم الدعم ويحل المشكلات، مما يفيد الشركات التي تريد خدمة عملاء ممتازة.

• البحث: يبحث في الموضوعات ويجد المعلومات وينشئ التقارير، مما يفيد الطلاب والباحثين وغيرهم.

• التعليم: ينشئ محتوى تعليمياً ويقدم تعليماً مخصصاً ويقيم تعلم الطلاب، مما يساعد المعلمين على تقديم تجارب جاذبة وفعالة.

• الترفيه: ينشئ الألعاب وروبوتات الدردشة وأشكالاً أخرى من الترفيه، مما يفيد المطورين والفنانين ومن يريد تجارب تفاعلية جاذبة.

هذه مجرد أمثلة من استخداماته الكثيرة. ومع تطوره، يرجح استخدامه في مهام أكثر مستقبلاً.

ومن المهم أيضاً قدرة Bard على الاستناد إلى بيانات فورية، وهي ميزة تميزه عن Chat GPT الذي يعتمد على مجموعات التدريب فقط. وهذا يعني أن Bard قد يتفوق عليه في الدقة بوضعهما الحالي.

استكشاف الحدود: القيود والتحديات

قد تختلف نماذج مثل GPT وBard جذرياً في النهج والبنية، لكنها تعاني بعض القيود المشتركة، مثل فهم السياق واستخدام الحس السليم وتجنب المحتوى المتحيز. لننظر في هذه التحديات بالتفصيل.

فهم السياق

يتفاوت أداء GPT وBard في فهم السياق. يستخدم GPT شبكة عصبية تسمى المحول لفهم المفاهيم، ويستخدم Bard ثلاث تقنيات، الانتباه والذاكرة والاستدلال، لتعلم السياق. وقد ينتجان في حالات منفردة محتوى دقيقاً ومناسباً، لكنهما قد يواجهان صعوبة أيضاً.

يتقدم GPT هنا لأنه متاح منذ فترة أطول. فقد كان أول روبوت دردشة بالذكاء الاصطناعي رأيناه يطلق الموجة كلها، ويدفع الشركات إلى التسابق لإيجاد موقع في السوق الجديد. وتقدم كثيراً خلال 2 سنة فقط منذ إطلاقه.

لم تمر على إطلاق Bard إلا أيام، وما زال قيد التطوير. أي أنه ما يزال يتعلم ويفهم مئات الملايين من تنويعات السياق التي تراعيها المحادثة.

هذه مشكلة مؤقتة للنماذج اللغوية، التي لا يقيدها إلا الذاكرة السحابية وقدرات التعلم. وبمرور الوقت ستتعلم أنماطاً أكثر باستمرار، إلى أن تبلغ مهارة عالية في تفسير السياق تجعل محتواها بالغ الدقة.

بيانات غير صحيحة في المخرجات

من المشكلات الكبيرة التي يعانيها النموذجان التحقق من الحقائق. فكثيراً ما يخطئ Chat GPT وBard في المعلومات. ويظهر ذلك أكثر في Chat GPT؛ فحين يخطئ Bard، يمكنك أن تطلب منه جلب البيانات من Google وعرض المصدر ليصححها.

أما Chat GPT فيبقى في حالات كثيرة مع بيانات خاطئة أو قديمة. ويحدث ذلك لأنه يصوغ إجابته رمزاً تلو الآخر، أو بعبارة أبسط، يبنيها من توقعات صغيرة للكلمة أو الحرف التالي في التسلسل بناء على تدريبه.

هذه الطريقة، مهما بلغت دقتها في النصوص، تخطئ في الحقائق لأن البيانات الواقعية تتغير باستمرار، والنظام لم يتعلم ببساطة أن البيانات تغيرت.

جميع الإحصاءات في الصورة السابقة أنشأها Chat GPT، وهي غير صحيحة. ويظهر بحث سريع في Google عدم وجود ارتباط واقعي بالإحصاءات والادعاءات التي قدمها في إجابته.

إنشاء محتوى متحيز

يتعلم Chat GPT وBard إلى حد كبير من نصوص هائلة، مما قد يدخل تحيزات في الردود. وإذا احتوت بيانات التدريب على تحيز أو أحكام مسبقة، فقد يعكسانها دون قصد في النصوص المنشأة.

يلزم الانتباه لتحديد التحيزات ومعالجتها. وعموماً، يصعب إنشاء مجموعات بيانات محايدة تماماً. فكلها تتضمن تحيزاً، ويدرب هذه الأنظمة مطورون وباحثون ومؤسسات، أي بشر. والبشر يميلون بطبيعتهم إلى شيء أو آخر.

لذلك لا يمكن حالياً تطوير نظام خال تماماً من التحيز، لكن مع الوقت والتدريب الأفضل والمصادر المتنوعة قد يصبح ذلك ممكناً مستقبلاً.

التأثر بصياغة المدخلات

يتأثر Chat GPT وBard بطريقة صياغة الأسئلة والطلبات. وقد تنتج تغييرات صغيرة إجابات أو نبرات مختلفة. فمثلاً، عند سؤالهما: «لماذا عبرت الدجاجة الطريق؟»

يجيب Bard بحرفية، ويقدم بيانات موضوعية ومصدر صفحة موسوعية ونتائج بحث Google، مع الإقرار بأن السؤال نكتة مشهورة في الثقافة العامة.

أما Chat GPT فيدرك أنه سؤال فكاهي لا جاد، لكنه لا يشرح ذلك في الرد، ويعطي جواباً عاماً خفيفاً.

من الضروري معرفة هذا الفارق عند استخدام أي منهما. فإذا أردت رداً شخصياً وذاتياً أكثر، فقد يكون ChatGPT أنسب. وإذا أردت رداً موضوعياً وواقعياً أكثر، فقد يكون Google Bard أفضل.

ومن الممكن أيضاً الحصول على إجابات واقعية ومباشرة من Chat GPT. يكفي أن تطلب منه الرد بالحقائق، فتبدأ إجابته في الاقتراب من إجابة Bard الطبيعية.

الاعتبارات الأخلاقية والقانونية

يثير استخدام نماذج مثل Chat GPT مخاوف أخلاقية وقانونية. فالخصوصية وأمن البيانات وحقوق الملكية الفكرية وإمكان إساءة الاستخدام تحتاج إلى اهتمام دقيق. والاستخدام الشفاف والمسؤول والخاضع للمساءلة ضروري لتقليلها.

من أبرز المخاوف إمكان استخدام النماذج لإنشاء محتوى ضار، مثل خطاب الكراهية أو التضليل، لأنها تتدرب على نصوص ضخمة تتضمن أمثلة إيجابية وسلبية، مما يتيح التلاعب بها لإنتاج نص مؤذ أو مسيء.

ومن المخاوف أيضاً انتحال أشخاص حقيقيين. فقد تتدرب على نص لا يمكن تمييزه عن كتابة البشر، وتستخدم لإنشاء أخبار أو منشورات اجتماعية أو رسائل بريد مزيفة.

وإلى جانب الأخلاق، توجد اعتبارات قانونية ينبغي مراعاتها. ففي بعض الولايات القضائية مثلاً، يحظر استخدام الذكاء الاصطناعي لإنشاء محتوى تشهيري أو ينتهك حقوق النشر.

يجب معرفة هذه الاعتبارات قبل استخدام ChatGPT أو Google Bard. وبمراعاتها، تساعد على ضمان استخدام التقنيات بمسؤولية وأخلاق.

فيما يلي اعتبارات إضافية ينبغي تذكرها:

• الخصوصية: قد تجمع النماذج بيانات شخصية كثيرة وتخزنها، وتستخدم لتتبع نشاط المستخدم على الإنترنت أو استهدافه بالإعلانات أو حتى التعرف عليه في الواقع.

• التحيز: تتدرب النماذج على نصوص ضخمة أنشأها البشر، وقد تعكس تحيزات المجتمع، مما يؤدي إلى محتوى مسيء أو ضار بفئات معينة.

• المساءلة: قد يصعب تحميل المطورين مسؤولية المحتوى، لأن النماذج أنظمة معقدة يصعب فهمها، وبالتالي يصعب تحديد المسؤول عن مخرجاتها.

يجب معرفة هذه الاعتبارات قبل استخدام ChatGPT أو Google Bard. وبمراعاتها، تساعد على ضمان استخدام التقنيات بمسؤولية وأخلاق.

التدريب والتحسين المستمران

التدريب المستمر هو تزويد نموذج اللغة الكبير ببيانات جديدة وإعادة تدريبه، ليتعلم أشياء جديدة ويحسن أداءه. ويخضع ChatGPT وGoogle Bard كلاهما لذلك، أي يتحسنان باستمرار.

توجد طرق للمشاركة في هذا التدريب. منها التبرع ببيانات، مثل النصوص والشيفرات وغيرها مما يمكن للنماذج التعلم منه. ومنها تقديم ملاحظات على الأداء باستخدام النماذج والإبلاغ عن الأخطاء والمشكلات التي تواجهك.

بالمشاركة في التدريب المستمر، تساعد على جعلهما أداتين أفضل للتواصل والإبداع والتعلم.

فيما يلي بعض فوائد التدريب المستمر:

• دقة أفضل: يساعد التعلم من البيانات الجديدة على تحسين الدقة وتقليل الأخطاء في إنشاء النصوص والترجمة والإجابة.

• طلاقة أكبر: يعلم النماذج إنشاء نص أكثر طلاقة وطبيعية، مما يجعل استخدامها أمتع وفهم البشر لها أرجح.

• إبداع أفضل: يساعدها على إنشاء نصوص أكثر إبداعاً وأصالة، فتفيد أكثر في كتابة القصص والنصوص التسويقية.

عموماً، التدريب المستمر أداة قيمة لتحسين أداء ChatGPT وGoogle Bard. وبالمشاركة فيه، تساعد على جعلهما أقوى وأنفع.

الآفاق المستقبلية والآثار

مستقبل نماذج اللغة مثل Chat GPT وGoogle Bard مليء بالإمكانات والآثار المثيرة. فقد حققت تقدماً كبيراً في معالجة اللغة الطبيعية، وتستعد لتشكيل قطاعات ومجالات مختلفة في السنوات المقبلة.

من المجالات التي تظهر فيها إمكانات هائلة خدمة العملاء ودعمهم. فقد يغيران طريقة تفاعل الشركات مع العملاء بمساعدة أكثر تخصيصاً وكفاءة.

بقدرتهما على فهم ردود تشبه البشر وإنشائها، يستطيعان التعامل مع استفسارات متنوعة وتقديم معلومات دقيقة فورياً. وقد يؤدي ذلك إلى تحسين رضا العملاء وتقليل أوقات الرد وتحسين التجربة العامة.

لكن أثر النماذج لا يقتصر على خدمة العملاء. فقد تؤدي دوراً مهماً في إنشاء المحتوى أيضاً.

بقدرتها على إنشاء نص مترابط ومناسب للسياق، تساعد الكتاب والصحفيين ومنشئي المحتوى على إنتاج مقالات وتقارير وأعمال إبداعية عالية الجودة.

قد يزيد ذلك الإنتاجية ويسهل إنشاء المحتوى، بل يلهم أشكالاً جديدة من السرد والإبداع.

مستقبلاً، لا يمكن تجاهل الآثار الأخلاقية لهذه النماذج. فكلما زادت قوتها وقدرتها، أصبح من الضروري معالجة التحيز والتضليل والاستخدام المسؤول للذكاء الاصطناعي.

تحقيق التوازن بين التقدم التقني والاعتبارات الأخلاقية أمر أساسي لضمان استخدامها بما يفيد المجتمع كله.

كما يركز البحث والتطوير المستمران على تحسين النماذج، ومعالجة قيود مثل فهم السياق وكشف التحيز وآليات الضبط الدقيق. ومع تطورها، نتوقع دقة وفهماً سياقياً وقدرات أفضل.

مستقبل Chat GPT وGoogle Bard واعد. وقد يغيران جوانب من حياتنا، من خدمة العملاء إلى إنشاء المحتوى. لكن يجب التقدم بحذر وضمان الاستخدام الأخلاقي والنشر المسؤول. وبتبني الإمكانات ومعالجة التحديات، نستطيع استخدام قوة نماذج اللغة لبناء مستقبل أفضل وأكثر ترابطاً.

الخلاصة

أظهرت منافسة التفوق بين Chat GPT وGoogle Bard (الآن Gemini) تقدم نماذج اللغة وأثرها في التواصل. وغير كلاهما خدمة العملاء وإنشاء المحتوى والمساعدة الافتراضية.

لكن يجب معالجة التحيز والاستخدام المسؤول وغيرهما من الاعتبارات الأخلاقية. وستواصل النماذج تغيير التواصل عبر القطاعات، ويجب التعامل مع التحديات لضمان استخدامها بمسؤولية وأخلاق. ويحمل المستقبل إمكانات هائلة لتمكيننا وتغيير تفاعلنا مع التقنية.