الاستشهادات والمصادر والدفاع ضد الحقن الفوري

لكي ينجح تطبيق الذكاء الاصطناعي في بيئات العمل الواقعية، لا يجب أن يكون فعالاً فحسب، بل مسؤولاً أيضاً في تشغيله. تعتمد هذه المسؤولية على متطلبين أساسيين. الأول هو الثقة: يجب أن يكون المستخدمون على ثقة من دقة مخرجات الذكاء الاصطناعي، وقابليتها للتحقق، وبنيتها على معلومات صحيحة. والثاني هو الأمان: يجب حماية النظام من محاولات الجهات الخبيثة التلاعب بسلوكه.

إن تحقيق الثقة والأمان ليس نتيجةً تلقائية لاستخدام نموذج قوي، بل يتطلب هندسةً مدروسة. فالنموذج غير المبني على أسس علمية قد يُنتج أكاذيب معقولة، مما يُقوّض ثقة المستخدم. كما أن النموذج غير المحمي قد يُخترق جوهر تعليماته، مما يُشكّل مخاطر أمنية جسيمة.

سيزودنا هذا الدرس بالمبادئ الهندسية لكلا الركيزتين. سنتعلم كيفية بناء الثقة من خلال جعل الذكاء الاصطناعي يستشهد بمصادره، وكيفية بناء الأمن من خلال حماية تطبيقاتنا من ثغرة الحقن الفوري الحرجة.

بناء الثقة: الاستشهادات والمصادر

يجب أن يكون الذكاء الاصطناعي الموثوق قادرًا على إثبات ادعاءاته. فكر في سيناريو شائع وعملي لفهم سبب أهمية ذلك. يستخدم موقع ويب شهير لمراجعة الإلكترونيات الاستهلاكية الذكاء الاصطناعي للإجابة على أسئلة العملاء بناءً على أدلة المنتج التفصيلية. يسأل عميل محتمل، "هل الهاتف الذكي الجديد "Innovate" مقاوم للماء؟" يجيب الذكاء الاصطناعي، بعد مسح الدليل، بثقة، "نعم، الهاتف الذكي Innovate مقاوم للماء تمامًا". يشتري العميل الهاتف، ويأخذه للسباحة، ويتلف على الفور بسبب الماء. تواجه الشركة الآن عميلًا غاضبًا ودعوى قضائية محتملة. المشكلة؟ ذكر الدليل أن الهاتف "مقاوم للماء لمدة تصل إلى 30 دقيقة على عمق متر واحد"، وهو تمييز دقيق ولكنه حاسم عن "مقاوم للماء تمامًا". خلقت إجابة الذكاء الاصطناعي الواثقة ولكن غير الدقيقة مشكلة حقيقية خطيرة في العالم الحقيقي.

يُسلّط هذا السيناريو الضوء على متطلب واضح. يُمكن أن يُضلل ادعاءٌ غير مُثبت أو غير دقيق من الذكاء الاصطناعي المستخدمين ويُشكّل خطرًا كبيرًا. الاستشهادات هي الآلية التي تُحوّل الادعاء إلى معلومات قابلة للتحقق، حيث تُوفّر رابطًا مباشرًا بين إخراج الذكاء الاصطناعي والنص المصدر المُحدّد الذي يُشير إليه. يُتيح هذا للمستخدمين الاطلاع على المصدر الدقيق للمعلومة، مما يُعزز الثقة ويُمكّنهم من تأكيد دقة الإجابة وتفاصيلها. ...