مشكلة التوافق - التعلم الآلي والقيم الإنسانية

 

 "The Alignment Problem: Machine Learning and Human Values" لبريان كريستيان

 المؤلِّف بريان كريستيان

بريان كريستيان (مواليد 1984) هو كاتب وباحث أمريكي يجمع بين علوم الكمبيوتر والفلسفة والأدب. حصل على درجة في علوم الكمبيوتر والفلسفة من جامعة براون، ثم ماجستير في الشعر من جامعة واشنطن. وهو حاليًّا باحث دكتوراه في علم النفس التجريبي بجامعة أكسفورد.

 اشتهر بكتبه التي تستكشف تداخل التكنولوجيا مع الإنسانية، ومن أبرزها:

• The Most Human Human (2011): يستكشف طبيعة الذكاء البشري عبر اختبار تورنغ.

• Algorithms to Live By (2016): يطبِّق خوارزميات الكمبيوتر على حل مشكلات الحياة اليومية.

• The Alignment Problem (2020): يحلل التحديات الأخلاقية في الذكاء الاصطناعي، وحصل على جائزة إريك وويندي شميدت للتميز في التواصل العلمي (2022).

---

نظرة عامة 

هو تحليلًا شاملاً لمشكلة "المحاذاة" في الذكاء الاصطناعي (AI Alignment Problem)، التي تشير إلى صعوبة جعل أنظمة الذكاء الاصطناعي تتصرف وفق القيم والأهداف البشرية. صدر الكتاب عام 2020 في 496 صفحة، وقُسِّم إلى ثلاثة أقسام رئيسية:

1. النبوءة (Prophecy): تاريخ التعلم الآلي وتحولاته.

2. الوكالة (Agency): تفاعل الأنظمة مع البيئة عبر التعلم المعزز.

3. المعيارية (Normativity): الجوانب الأخلاقية لتحديد القيم.

يستند الكتاب إلى مقابلات مع ~100 باحث، ويحذر من أن عدم حل مشكلة المحاذاة قد يؤدي إلى:

• تعزيز التحيزات الاجتماعية.

• اتخاذ قرارات غير أخلاقية في مجالات حساسة (مثل الطب والقضاء).

• مخاطر وجودية إذا أصبح الذكاء الاصطناعي فائق الذكاء.

---

هيكل الكتاب 

القسم الأول: النبوءة (Prophecy)

يركز على التعلم الخاضع للإشراف (Supervised Learning) وتحدياته:

• تاريخ الشبكات العصبونية: من البيرسبترون (1958) إلى أليكسنت (2012)، وكيف أعاد الأخير إحياء مجال التعلم العميق.

• مشكلة الصندوق الأسود: عدم قدرة البشر على تفسير كيفية وصول النماذج إلى قراراتها، كما في نظام COMPAS القضائي الذي أظهر تحيزًا ضد السود في تقييم خطر إعادة الجريمة.

• التحيز في البيانات: مثل نظام التوظيف في أمازون الذي استبعد السير الذاتية التي تحتوي كلمات مثل "نسائي" بسبب تدريبه على بيانات تاريخية مُتحيزة.

دراسة حالة - نظام COMPAS:

في 2016، كشفت منظمة "بروبابليكا" أن النظام يُصنِّف السود على أنهم أكثر عرضة لإعادة الجريمة بنسبة 45% مقارنة بالبيض، رغم دقة متساوية إحصائيًا. هذا يوضح أن "العدالة" يمكن تعريفها بطرق رياضية متضاربة.

القسم الثاني: الوكالة (Agency)

يستكشف التعلم المعزز (Reinforcement Learning) وكيفية تعلم الأنظمة من خلال التفاعل مع البيئة:

• نظرية المكافأة: الربط بين تجارب بافلوف (الكلاب) وسكينر (الحمام) واكتشاف الدوبامين في الدماغ البشري.

• إنجازات ديب مايند: نظاما AlphaGo وAlphaZero اللذان هزما أبطال العالم في "جو" و"الشطرنج" عبر التعلم الذاتي، لكنهما يعتمدان على مكافآت محددة سلفًا قد لا تعكس القيم الإنسانية المعقدة.

• المشكلة الرئيسية هنا هي "ندرة المكافأة" (Reward Sparsity): صعوبة تعلم السلوك الصحيح عند غياب المكافآت الفورية. الحلول المقترحة تشمل:

  • الفضول الاصطناعي: تحفيز الأنظمة على استكشاف بيئتها دون توجيه خارجي.

  • التعلم من الأهداف المتدرجة: كسر المهام المعقدة إلى خطوات صغيرة.

القسم الثالث: المعيارية (Normativity)

يناقش كيفية محاذاة القيم البشرية مع أنظمة الذكاء الاصطناعي:

• التعلم المعكوس (Inverse Reinforcement Learning): محاولة استنتاج القيم من سلوك البشر، كما في أنظمة القيادة الذاتية التي تتعلم من سائحي الخبراء.

• مفارقة القيم: البشر ليسوا متسقين في قيمهم (مثل تفضيل الصحة لكنهم يدخنون)، مما يصعّب نقل هذه القيم للآلات.

• المخاطر الوجودية: يحذر الفلاسفة مثل توبي أورد من أن الذكاء الاصطناعي غير المُحاذى قد يشكل تهديدًا وجوديًا، مشابهًا لمخاطر الأسلحة النووية.

مثال طبي خطير:

في التسعينيات، طوَّر باحثون نموذجًا للتنبؤ بمخاطر الالتهاب الرئوي. النموذج خلص خطأً أن مرضى الربح أقل خطورة لأنهم كانوا يُنقلون فورًا للمستشفى فيتعافون. لو طُبق هذا، كان سيؤدي لوفيات.

---

حالات انحياز رئيسية في الذكاء الاصطناعي

النظام	المجال	المشكلة
أمازون للتوظيف	التوظيف	تحيز جندري ضد كلمات مثل "رابطة نسائية"
COMPAS	القضاء	تصنيف السود كمُجرِمين محتملين بنسبة أعلى 45%
جوجل Photos	التصنيف	وسم الأشخاص السود كـ"غوريلات"
نموذج الالتهاب الرئوي	الطب	استنتاج خاطئ أن الربح يقلل الخطر

---

الحلول التقنية والأخلاقية المقترحة

1. التفسيرية (Interpretability):

   • تطوير نماذج قابلة للتفسير مثل الشجرات القرارية بدل الشبكات العصبونية المعقدة.

   • أدوات مثل LIME وSHAP لتوضيح قرارات الذكاء الاصطناعي.

2. التغذية الراجعة البشرية (RLHF):

   • تقنية تعتمد على ملاحظات بشرية لضبط سلوك النموذج، كما في ChatGPT.

3. الأطر الأخلاقية المتعددة التخصصات:

   • دمج خبراء الأخلاقيات وعلماء الاجتماع في تطوير الذكاء الاصطناعي.

   • مشاريع مثل "التوافق البشري-الذكاء الاصطناعي" في بيركلي.

4. المرونة ضد القيم المتغيرة:

   • تصميم أنظمة تتكيف مع تطور القيم المجتمعية، بدل التجميد على قيم تاريخية.

---

الاستقبال النقدي والتأثير

• الإشادات:

  • وصفه بيل غيتس بأنه "كتاب بالغ الأهمية".

  • اختارته نيويورك تايمز كـ"أفضل كتاب عن الذكاء الاصطناعي" (2024).

• الانتقادات:

  • بعض التحليلات تُهمل تحديات التنفيذ العملي للحلول المقترحة.

  • تركيز مفرط على المخاطر الوجودية قد يحجب مشكلات آنية مثل التحيز العرقي.

• التأثير:

  • أصبح مرجعًا في أقسام علوم الكمبيوتر والأخلاقيات التطبيقية.

  • ألهم سياسات في شركات مثل مايكروسوفت، حيث أدرجه ساتيا ناديلا في كتبه الملهمة.

---

لماذا يظل الكتاب ضروريًا في 2025؟

مع تسارع تطور الذكاء الاصطناعي (مثل النماذج التوليدية كـGPT-4)، تزداد إلحاحية مشكلة المحاذاة. الكتاب لا يقدم إجابات جاهزة، بل يُعلِّم القارئ طرح الأسئلة الصحيحة:

• كيف نحدد "القيم البشرية" في مجتمعات متنوعة؟

• من يتحمل المسؤولية عندما يتخذ الذكاء الاصطناعي قرارًا خاطئًا؟

• هل يمكن توحيد معايير عالمية لمحاذاة الذكاء الاصطناعي؟

كما يذكر كريستيان:

"الخطر ليس أن الذكاء الاصطناعي يصبح شريرًا، بل أنه يتبع التعليمات بحرفية تُجاهد روحها".

الكتاب يجمع بين الدقة التقنية وعمق الفلسفة، مما يجعله دليلًا لا غنى عنه لفهم أحد أعقد تحديات عصرنا