كيف تقرأ الأداء بوضوح في عصر الذكاء الاصطناعي الصاخب

لقد انتهى عصر الانبهار بردود الدردشة البسيطة. نحن الآن في مرحلة أصبحت فيها الفائدة العملية هي المقياس الوحيد الذي يهم للأعمال والإنتاجية الشخصية. على مدى العامين الماضيين، تركزت المحادثات حول ما يمكن لهذه الأنظمة القيام به نظرياً. أما اليوم، فقد تحول التركيز إلى مدى موثوقيتها في الأداء تحت الضغط. يتطلب هذا التحول الابتعاد عن العروض التوضيحية البراقة والتوجه نحو التقييم الصارم. قياس الأداء لم يعد يتعلق بالتحقق مما إذا كان النموذج قادراً على كتابة قصيدة، بل يتعلق بما إذا كان قادراً على معالجة ألف وثيقة قانونية بدقة دون فقدان أي تفصيل. حدث هذا التغيير لأن عنصر الجدة قد تلاشى، وأصبح المستخدمون يتوقعون من هذه الأدوات أن تعمل بنفس موثوقية قاعدة البيانات أو الآلة الحاسبة. عندما تفشل هذه الأدوات، تكون التكاليف حقيقية. تكتشف الشركات أن نموذجاً يعمل بنجاح بنسبة 90 بالمائة قد يكون أكثر خطورة من نموذج يعمل بنسبة 50 بالمائة، لأن النسبة الأولى تخلق شعوراً زائفاً بالأمان يؤدي إلى أخطاء مكلفة.

عادة ما ينبع الارتباك الذي يشعر به القراء تجاه هذا الموضوع من سوء فهم لما يعنيه الأداء حقاً. في البرمجيات التقليدية، يتعلق الأداء بالسرعة ووقت التشغيل، أما في العصر الحالي، فالأداء هو مزيج من المنطق والدقة والتكلفة. قد يكون النظام سريعاً جداً ولكنه ينتج إجابات خاطئة بمهارة. وهنا يظهر الضجيج؛ فنحن نغرق في مقاييس الأداء (benchmarks) التي تدعي تفوق نموذج على آخر بناءً على اختبارات ضيقة لا تعكس غالباً كيفية استخدام الشخص للأداة في الواقع. ما تغير مؤخراً هو إدراك أن هذه المقاييس يتم التلاعب بها، حيث يقوم المطورون بتدريب النماذج خصيصاً لاجتياز هذه الاختبارات، مما يجعل النتائج أقل أهمية للمستخدم العادي. لرؤية ما وراء الضجيج، يجب أن تنظر إلى كيفية تعامل النظام مع بياناتك وسير عملك الخاص. هذا المجال ليس ثابتاً، وطرق قياسنا لهذه الأدوات تتطور مع اكتشافنا لطرق فشلها الجديدة. لا يمكنك الاعتماد على درجة واحدة لتحديد ما إذا كانت الأداة تستحق وقتك أو مالك.

التحول من السرعة إلى الجودة

لفهم حالة التكنولوجيا الحالية، يجب أن تفصل بين القوة الخام والتطبيق العملي. القوة الخام هي القدرة على معالجة مليارات المعاملات (parameters)، بينما التطبيق العملي هو القدرة على تلخيص اجتماع دون تفويت أهم إجراء مطلوب. معظم الناس ينظرون إلى الأرقام الخاطئة، مثل عدد الرموز (tokens) التي يمكن للنموذج إنتاجها في الثانية. ورغم أهمية السرعة لتجربة مستخدم سلسة، إلا أنها مقياس ثانوي؛ فالمقياس الأساسي هو جودة المخرجات بالنسبة للهدف. هذا أصعب في القياس لأن الجودة ذاتية، لكننا نشهد صعود أنظمة التقييم الآلي التي تستخدم نموذجاً لتقييم آخر، مما يخلق حلقة تغذية راجعة قد تكون مفيدة أو مضللة. إذا كان المقيّم معيباً، ينهار نظام القياس بأكمله. لهذا السبب يظل التقييم البشري هو المعيار الذهبي للمهام عالية المخاطر. يمكنك تجربة ذلك بنفسك من خلال إعطاء نفس الطلب (prompt) لثلاث أدوات مختلفة ومقارنة دقة إجاباتها؛ ستكتشف سريعاً أن الأداة ذات أعلى درجة معلنة ليست دائماً الأكثر فائدة.

التأثير العالمي لأزمة القياس هذه كبير، حيث تتخذ الحكومات والشركات الكبرى قرارات بمليارات الدولارات بناءً على هذه المقاييس. في الولايات المتحدة، يعمل المعهد الوطني للمعايير والتكنولوجيا (NIST) على إنشاء أطر عمل أفضل لإدارة مخاطر الذكاء الاصطناعي، ويمكنك الاطلاع على عملهم في موقع NIST الرسمي. إذا لم نتمكن من قياس الأداء بدقة، فلن نتمكن من تنظيمه بفعالية، مما يؤدي إلى نشر أنظمة متحيزة أو غير موثوقة لأنها اجتازت اختباراً معيباً. في أوروبا، ينصب التركيز على الشفافية وضمان معرفة المستخدمين متى يتفاعلون مع نظام آلي. المخاطر عالية لأن هذه الأدوات يتم دمجها في البنية التحتية الحيوية مثل شبكات الطاقة وأنظمة الرعاية الصحية، وأي فشل في هذه المجالات ليس مجرد إزعاج بسيط، بل هو مسألة سلامة عامة. يتسابق المجتمع العالمي لإيجاد لغة عالمية للأداء، لكننا لم نصل إلى ذلك بعد، فكل منطقة لها أولوياتها الخاصة مما يجعل الوصول إلى معيار واحد أمراً صعباً.

تخيل مديرة لوجستيات في سنغافورة تدعى سارة، تستخدم نظاماً آلياً لتنسيق مسارات الشحن عبر المحيط الهادئ. في صباح يوم الثلاثاء، اقترح النظام مساراً يوفر أربعة أيام من وقت السفر، وهو ما يبدو مكسباً هائلاً في الأداء. ومع ذلك، لاحظت سارة أن المسار يمر عبر منطقة ذات مخاطر عالية للعواصف الموسمية التي لم يأخذها النموذج في الاعتبار. كانت البيانات التي تلقتها من النموذج دقيقة تقنياً بناءً على المتوسطات التاريخية، لكنها فشلت في دمج أنماط الطقس في الوقت الفعلي. هذا هو واقع المحترف الحديث؛ فأنت تتحقق باستمرار من عمل آلة أسرع منك ولكنها تفتقر إلى وعيك بالموقف. يجب على سارة أن تقرر ما إذا كانت ستثق بالآلة وتوفر المال أو تثق بحدسها وتلعب بأمان. إذا اتبعت الآلة وضاعت سفينة، فالتكلفة ملايين الدولارات، وإذا تجاهلت الآلة وبقي الطقس صافياً، فقد أهدرت الوقت والوقود. هذا هو الرهان العملي لقياس الأداء؛ فهو لا يتعلق بدرجات مجردة، بل بالثقة في اتخاذ القرار.

دور المراجعة البشرية ليس القيام بالعمل، بل تدقيقه. وهنا يخطئ الكثير من الشركات، حيث يحاولون أتمتة عملية التدقيق أيضاً، مما يخلق حلقة مغلقة يمكن أن تتفاقم فيها الأخطاء دون ملاحظتها. في وكالة إبداعية، قد يستخدم كاتب ذكاء اصطناعي لإنشاء مسودة أولية، ويُقاس أداء تلك الأداة بمقدار الوقت الذي توفره للكاتب. إذا اضطر الكاتب لقضاء ثلاث ساعات في إصلاح مسودة استغرقت عشر ثوانٍ لإنشائها، فإن الأداء في الواقع سلبي. الهدف هو العثور على النقطة المثالية حيث تقوم الآلة بالعمل الشاق ويقدم الإنسان نسبة الـ 5 بالمائة النهائية من الصقل. هذه النسبة هي ما يمنع المخرجات من أن تبدو آلية أو تحتوي على أخطاء واقعية. تم إنشاء هذا المحتوى بمساعدة آلة، لكن الاستراتيجية الكامنة وراءه بشرية.

يجب عليك دائماً البحث عن التكاليف الخفية للأتمتة، بما في ذلك الوقت المستغرق في التحقق والخسارة المحتملة لسمعة العلامة التجارية إذا تم نشر خطأ ما. أنجح المبدعين هم أولئك الذين يتعاملون مع هذه الأدوات كمساعدين وليس كبدائل، فهم يعلمون أن الآلة أداة للتوسع وليست بديلاً عن التفكير.

يجب أن نتناول الآن قضية **عدم اليقين في القياس** في هذه الأنظمة. عندما يعطيك نموذج إجابة، فإنه لا يخبرك بمدى ثقته بها، بل يقدم كل بيان بنفس مستوى السلطة، وهذا قيد كبير. قد تكون نسبة تحسن 2 بالمائة في مقياس الأداء مجرد ضجيج إحصائي وليس تقدماً حقيقياً. يجب أن نطرح أسئلة صعبة حول التكاليف الخفية لهذه التحسينات: هل يتطلب النموذج الأكثر دقة كهرباء أكثر بعشر مرات للتشغيل؟ هل يتطلب المزيد من بياناتك الخاصة ليكون فعالاً؟ غالباً ما تتجاهل الصناعة هذه الأسئلة لصالح أرقام جذابة. نحن بحاجة إلى تجاوز تقارير المنصات والتوجه نحو التفسير، وهذا يعني السؤال ليس فقط عن الدرجة، بل عن كيفية حسابها. إذا تم اختبار نموذج على بيانات رآها بالفعل أثناء التدريب، فالدرجة كذبة؛ وهذا ما يعرف بـ