الاستجابات الأساسية والعمل مع المستندات الطويلة

لقد تعلمنا تصميم مُحفِّزات تُحكِّم بنية وصوت وعقلانية برامج ماجستير القانون. والآن، علينا مُعالجة أحد أهم جوانب بناء تطبيقات موثوقة: ضمان دقة إجابات الذكاء الاصطناعي واستنادها إلى معلومات موثوقة.

لنفترض سيناريو عالي المخاطر. تستعين شركة خدمات مالية بمساعد ذكاء اصطناعي لمساعدة المستشارين في الإجابة على أسئلة حول منتج استثماري جديد ومعقد. يُزوَّد الذكاء الاصطناعي بنشرة المنتج المكونة من 100 صفحة كمرجع له. يطرح المستشار سؤالاً مهماً: "ما هي عقوبة السحب المبكر لهذا الصندوق؟". لا يُشير الذكاء الاصطناعي، الذي لم يتمكن من تحديد البند المحدد في الوثيقة المطولة، إلى افتقاره إلى المعلومات الكافية للإجابة. بدلاً من ذلك، يُنشئ استجابة معقولة ولكنها غير صحيحة، مثل "رسوم قياسية بنسبة 1%". ينقل المستشار هذه المعلومات الخاطئة إلى عميل، مما يؤدي إلى خسارة مالية وخيانة للثقة.

يُسلّط هذا السيناريو الضوء على تحديين متشابكين بعمق، يجب على كل مهندس ذكاء اصطناعي حلّهما. أولًا، كيف نُجبر الذكاء الاصطناعي على الالتزام الصارم بالحقائق التي نُقدّمها، والأهم من ذلك، الاعتراف بعدم معرفته بشيء ما؟ ثانيًا، كيف نُطبّق هذا الانضباط عندما تكون الحقائق المطلوبة مُخبأة في وثيقة طويلة جدًا، يصعب على الإنسان أو حتى الذكاء الاصطناعي معالجتها ببساطة؟

في هذا الدرس، سنتعلم التقنية الأساسية للتأريض لتقليل هلوسات الذكاء الاصطناعي. ثم سنتعلم الاستراتيجيات العملية والأنماط الهيكلية اللازمة لتطبيق التأريض على المستندات الطويلة الشائعة في البيئات المهنية والتجارية.

مبدأ التأريض: الدفاع ضد الهلوسة

لمعالجة مشكلة عدم دقة الحقائق، يجب أولاً فهم أسبابها الكامنة. فالسلوك الاعتيادي لطالب ماجستير الحقوق لا يُساعد دائمًا على تذكر الحقائق بدقة من وثيقة محددة. وهذا قد يؤدي إلى مشكلتين: الهلوسة واختلاط المعرفة.

ما هي الهلوسة الذكاء الاصطناعي؟

في سياق الذكاء الاصطناعي، الهلوسة هي ظاهرة يُنتج فيها نموذج لغوي معلومات تبدو معقولة، لكنها غير صحيحة أو غير منطقية، أو غير موجودة في بيانات المصدر المُقدمة. في الواقع، يُختلق النموذج معلومات.

السبب الرئيسي لهذا في المهام ...