دليل المسوق للتخفيف من مخاطر الذكاء الاصطناعي في عام 2023

في الأشهر القليلة الماضية ، استحوذت ChatGPT على العالم الرقمي ، حيث حشدت ما يقرب من 57 مليون مستخدم نشط في شهر واحد فقط بعد إطلاقها للاستخدام العام في ديسمبر 2022 (CBS). من الآمن أن نقول إن تقنيات الذكاء الاصطناعي موجودة لتبقى. من تحليل البيانات وخدمة العملاء إلى الترجمة والكشف عن الاحتيال ، فإن قادة الأعمال عبر الصناعات والوظائف مفتونون باحتمال نشر أدوات الذكاء الاصطناعي للحصول على النتائج الواعدة التي تم الترويج لها في تحسين كفاءة العمليات واتخاذ القرار وإدارة المواهب والتسويق من خلال الأوائل.

في حين أن هناك العديد من المحترفين للذكاء الاصطناعي التوليدي ، فإن المخاوف بشأن التحيز والدقة المضمنة في التكنولوجيا مثبتة بشكل كافٍ - مثل مثال الذكاء الاصطناعي السيئ التدريب الذي خلق صورة "أوباما البيضاء" هذه. لهذا السبب ، يحتاج المدراء التنفيذيون على جميع المستويات إلى إتقان استخدامات التكنولوجيا ووضع حواجز حماية للتأكد من أنها تعمل بطريقة تناسب راحة ومتطلبات كل شركة. سيمكن ذلك الشركات من استخدام الذكاء الاصطناعي التوليفي لتعزيز أهداف أعمالها مع حماية ثقة الشركة مع الجمهور في وقت لا تزال فيه الآراء مختلطة حول تقنية الذكاء الاصطناعي.

الإبحار في تعقيدات الذكاء الاصطناعي في التسويق

في حين أن هناك العديد من التطبيقات للذكاء الاصطناعي التوليدي ، ربما يكون التسويق أحد المجالات التي حققت أكبر نجاحات بينما لا تزال عرضة لأكبر المخاطر.

على الجانب الإيجابي ، يمكن أن يكون الذكاء الاصطناعي التوليدي مفيدًا للغاية للمسوقين الذين يعتمدون بشكل كبير على استهداف جماهير محددة لتحسين فعالية الحملة. يمكن لنماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية إنشاء محتوى مخصص واستهداف الأفراد بناءً على التركيبة السكانية والاهتمامات والسلوكيات. ومع ذلك ، حيث يحتاج المسوقون إلى الانتباه إلى أن النماذج المتحيزة يمكن أن تديم الاستهداف التمييزي أو تعزز القوالب النمطية ، مما يؤدي إلى استبعاد مجموعات معينة أو معاملة غير عادلة. يعد ضمان العدالة والدقة في الاستهداف أمرًا بالغ الأهمية لحماية ممارسات التسويق الفعالة والأخلاقية.

هناك مجال آخر يمكن أن يكون فيه الذكاء الاصطناعي التوليفي مفيدًا للتسويق وهو مجال تجربة العملاء والمشاركة. ينشئ الذكاء الاصطناعي التوليدي محتوى مخصصًا وروبوتات محادثة ومساعدين افتراضيين لتحسين تجارب العملاء ويقوم بذلك بشكل أفضل وأسرع من أي وقت مضى. ومع ذلك ، إذا كانت أنظمة الذكاء الاصطناعي هذه تنتج عوامل افتراضية نمطية عنصريًا أو ردودًا متحيزة وغير دقيقة ، فقد يؤثر ذلك سلبًا على رضا المستخدم ومشاركته. قد يشعر العملاء بسوء الفهم أو التحريف أو التمييز ضدهم ، مما يؤدي إلى انخفاض حجم المعاملات وانخفاض الولاء للعلامة التجارية. لذلك ، فإن توفير تفاعلات دقيقة وغير متحيزة ناتجة عن الذكاء الاصطناعي أمر بالغ الأهمية لتعزيز تجارب العملاء الإيجابية.

هناك أيضًا مشكلة ناشئة تتعلق بالامتثال التنظيمي والاعتبارات القانونية لأن الذكاء الاصطناعي التوليدي يمكن أن يندرج تحت قوانين الإعلان وحماية المستهلك الحالية. لا تزال البيئة القانونية حول تقنية الذكاء الاصطناعي تتشكل. الأدوات التي تظهر التحيز وعدم الدقة تخلق احتمالية التعرض لعقوبات قانونية ومالية بالإضافة إلى الإضرار الكبير بالسمعة.

يبذل المسؤولون التنفيذيون في مجال التسويق جهودًا لا هوادة فيها لإنشاء صور علامة تجارية إيجابية ودعمها وكسب ثقة العملاء ، وهو ليس بالأمر السهل ويتطلب وقتًا واستثمارًا كبيرين. عند المغامرة في عالم الذكاء الاصطناعي التوليدي ، من الضروري بالتالي فهم مزايا هذه التكنولوجيا ومخاطرها وتعلم كيفية استخدامها بطريقة مسؤولة. إن إدراكهم التام للفوائد والمخاطر المرتبطة بالذكاء الاصطناعي التوليدي سيمكنهم من اتخاذ قرارات مستنيرة وحماية نزاهة علامتهم التجارية.

ما هي الحلول؟

إذن ، ما الذي يلوح في الأفق لمساعدة المسوقين ومستخدمي الأعمال الآخرين على اكتساب مزايا وتقليل مخاطر الذكاء الاصطناعي التوليدي؟ يعمل علماء البيانات المشاركون في الذكاء الاصطناعي التوليدي على جميع المستويات بجد لتحسين أنواع البيانات التي يتم تدريب المصنفات والمرشحات المضمنة في الأدوات عليها. يقدم هذا العمل والطرق التالية حلولاً واعدة لتعزيز التأثير وتقليل مخاطر تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي التوليدية.

1. تنظيم وتنوع مجموعة البيانات: يمكن أن يساعد تنظيم مجموعات بيانات تدريبية أكثر تنوعًا وتمثيلًا في تقليل التحيزات. والجهود جارية لإدراج نطاق أوسع من وجهات النظر وضمان بيانات متوازنة. يقوم الباحثون بتطوير تقنيات لتحديد وتخفيف التحيزات في بيانات التدريب.
2. تحسينات خوارزمية: يستكشف الباحثون الضبط الدقيق ، ونقل التعلم ، وخوارزميات التدريب على الخصومة للتخفيف من التحيزات وتعزيز الدقة. يمكن أن تسهم التطورات الخوارزمية المستمرة وبنيات النماذج في زيادة دقة وإنصاف أنظمة الذكاء الاصطناعي التوليدية.
3. التحقق ما بعد الجيل والتحقق من الحقائق: يتم تطوير تقنيات لتقييم دقة مخرجات الذكاء الاصطناعي التوليدية. يمكن أن يساعد دمج مصادر المعرفة الخارجية ، والاستفادة من معالجة اللغة الطبيعية ، والتعاون مع خبراء المجال في التحقق من الصحة الواقعية للمحتوى الذي تم إنشاؤه لتحديد الأخطاء وتصحيحها.
4. القابلية للتفسير والشرح: يمكن أن يساعد جعل نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية أكثر قابلية للتفسير والتفسير في تحديد ومعالجة التحيزات وعدم الدقة. يساعد فهم الإجراءات الداخلية لهذه النماذج أصحاب المصلحة في اكتشاف المشكلات المتعلقة بالتحيز وحلها.
5. المبادئ التوجيهية واللوائح الأخلاقية: إدراكًا للحاجة إلى إرشادات وأنظمة أخلاقية ، تعمل الحكومات والمنظمات والهيئات الصناعية على أطر وسياسات لتعزيز ممارسات الذكاء الاصطناعي المسؤولة. تحفز هذه التدابير على تبني الممارسات الأخلاقية وتحمل المطورين المسؤولية عن التحيزات وعدم الدقة.

مع استمرار تطور الذكاء الاصطناعي التوليدي ، يحتاج مستخدمو الأعمال - ولا سيما المسوقون - إلى فهم قدرات التكنولوجيا الخاصة بهم وأن يكونوا دؤوبين في تحديد ما إذا كانت أداة محتملة قد تم تدريبها على نطاق مقبول من مجموعات البيانات. سيساعد استمرار الإشراف والتعاون مع خبراء المجال في الأخلاق والتنوع واللغويات على زيادة الوعي بالمشاكل المحتملة التي يجب معالجتها في وقت مبكر من مرحلة التبني أو الاستخدام الأوسع.

خاتمة

في يوم من الأيام ، سيأتي وقت تنتشر فيه تقنية الذكاء الاصطناعي التوليدية في الحياة اليومية مثل محركات البحث والهواتف المحمولة. في حين أن التكنولوجيا واعدة للغاية ولا يزال يتعين علينا استيعاب كامل إمكاناتها ، إلا أنها لا تزال في مهدها ، مع وجود عيوب وآلام متنامية تحتاج إلى التخفيف.

من خلال تنظيم مجموعات البيانات المتنوعة ، وتحسين الخوارزميات ، والتحقق من المخرجات ، وتعزيز القابلية للتفسير ، وتنفيذ الممارسات المسؤولة ، يمكن التقليل من احتمالية التحيز وعدم الدقة في الذكاء الاصطناعي التوليدي. ومع ذلك ، من الضروري إدراك أن هذا التحدي معقد ومستمر ، ويتطلب جهودًا متواصلة من الباحثين والمطورين وواضعي السياسات وأصحاب المصلحة عبر تخصصات متعددة. تعتبر الممارسات الشفافة والمسؤولة أمرًا حيويًا لضمان التطوير المسؤول ونشر أنظمة الذكاء الاصطناعي التوليدية التي تتسم بالعدالة والدقة والشمول.