التكلفة الخفية للتكنولوجيا الإبداعية: دور الإنسان في التحقق من صحة ناتج الذكاء الاصطناعي

تكلفة مخفية لم تُذكر في الوصف الوظيفي: دور الإنسان في التحقق من صحة الذكاء الاصطناعي تم إنشاء الصورة التغطية باستخدام Google ImageFX، وتُظهر الانتقال من العمل المُرهِق للتحقق من الصحة إلى التعاون الفعال بين البشر والذكاء الاصطناعي. "راجع هذا للتأكد من صحته." "تحقق من هذا الإخراج." "انظر إذا كانت هناك مشاكل أخلاقية." "هل يمكنك النظر في هذا بسرعة؟ كتبه الذكاء الاصطناعي." هذه weren’t في الوصف الوظيفي الأصلي. هذا هو الواقع الجديد في أماكن العمل التي تتبنى الذكاء الاصطناعي التوليدي. في مختلف القطاعات، يجد المهنيون أنفسهم تحت ضغط مسؤوليات غير متوقعة، وهي ضمان عدم ارتكاب أنظمة الذكاء الاصطناعي لأخطاء حرجة — واجب يبتعد تمامًا عن وظائفهم الأصلية. سبب ضرورة الرقابة البشرية Systems of artificial intelligence need human validation because they have limitations. Despite the remarkable capabilities of generative AI (GenAI) systems, they frequently generate false information, fail to grasp context, and struggle with intricate or subtle tasks. While full automation might be feasible in certain sectors, highly regulated and critical environments such as biopharmaceuticals cannot risk removing experts from the validation process. نتيجة لذلك، ظهر دور جديد — مدقق البشر — يتطلب خبرة في المجال وأيضًا فهمًا لتقنيات الذكاء الاصطناعي. يتم إضافة هذه المسؤولية غالبًا فوق الأعباء المهنية القائمة، مما يزيد من الضغوط. يجب على هؤلاء الخبراء فهم قدرات الذكاء الاصطناعي، تحديد الأخطاء، ومعالجة القضايا الأخلاقية. ولكن هل يعد التحقق من الصحة أفضل استخدام لخبراتهم، خاصةً مع المخاطر المرتبطة بالإرهاق؟ السيف ذُو الحدين بينما تجعل الثغرات الحالية في الذكاء الاصطناعي الرقابة البشرية ضرورية، فإن ذلك يخلق تحدٍ مزدوج. من ناحية، تعمل الرقابة البشرية على ضمان الدقة والموثوقية، ومن ناحية أخرى، تزيد من الأعباء على الخبراء وقد تعرّضهم للإرهاق. الحل الأمثل قد يكون في تطوير أنظمة الذكاء الاصطناعي بشكل أفضل وفي تدريب الخبراء على كيفية التعامل مع هذه التقنيات بفعالية أكبر، بحيث يمكن تحقيق توازن بين الاستفادة من الذكاء الاصطناعي والحفاظ على جودة العمل البشري.