في السنوات الأخيرة، تطورت تكنولوجيا النماذج اللغوية الكبيرة بسرعة، لكن معظم عملاء الذكاء الاصطناعي الحاليين ينفذون التعليمات بشكل سلبي ويفتقرون إلى المبادرة. تقدم هذه المقالة وكيل الذكاء الاصطناعي الجديد الذي تم تطويره بشكل مشترك من قبل جامعة تسينغهوا وFace Wall Intelligence، ويمكنه التنبؤ بالاحتياجات بناءً على سلوك المستخدم، وتقديم المساعدة بشكل استباقي، وتحسين تجربة المستخدم بشكل كبير. يتم تدريب الوكيل بناءً على مجموعة بيانات تسمى ProactiveBench، والتي تسجل سلوكيات المستخدم المختلفة وتستخدم لتدريب نموذج المكافأة لتحديد ما إذا كان سلوك الذكاء الاصطناعي يلبي التوقعات البشرية ويحقق في النهاية مبادرة الذكاء الاصطناعي.
في السنوات الأخيرة، أطلقت نماذج اللغات الكبيرة التي يمثلها ChatGPT موجة جديدة في مجال الذكاء الاصطناعي. لا تستطيع نماذج اللغة القوية هذه فهم التعليمات البشرية فحسب، بل يمكنها أيضًا وضع الخطط واستكشاف البيئات واستخدام الأدوات لحل المهام المعقدة، مما يُظهر إمكانات كبيرة في مجالات مثل الروبوتات والمساعدين الشخصيين وأتمتة العمليات.
ومع ذلك، فإن معظم أنظمة وكيل الذكاء الاصطناعي الحالية سلبية وتتطلب تعليمات بشرية واضحة لأداء المهام. إذا كنت تريد جدولة اجتماع، فيجب عليك إدخال الوقت والموقع يدويًا، ويجب إدراج المشاركين واحدًا تلو الآخر. إنه ببساطة أكثر إزعاجًا من القيام بذلك بنفسك!
تخيل أنك تتلقى بريدًا إلكترونيًا من أحد زملائك يقترح عقد اجتماع، وينتظرك وكيل الذكاء الاصطناعي السلبي ليطلب منه صراحة جدولة الاجتماع. سيلاحظ وكيل الذكاء الاصطناعي النشط البريد الإلكتروني ويطلب عقد اجتماع بشكل استباقي. ولا تقلل هذه المبادرة بشكل كبير من العبء المعرفي للمستخدم فحسب، بل تحدد أيضًا الاحتياجات الكامنة التي لم يعبر عنها البشر بوضوح.
من أجل حل مشكلة كون مساعدي الذكاء الاصطناعي سلبيين للغاية، تضافرت جهود جامعة تسينغهوا وشركة Wall-Facing Intelligence لاقتراح وكيل جديد تمامًا للذكاء الاصطناعي، ولم تعد آلة "تطيع ما يقال"، بل يمكنها "التنبؤ بما يقال". "مجهول" قبل أن تتكلم. قبل ذلك، كنت أبادر لمساعدتك في ترتيب الأمور بشكل واضح!
كيف يفعل هذا العميل "السحري" للذكاء الاصطناعي؟ السلاح السري هو مجموعة بيانات ProactiveBench! تشبه مجموعة البيانات هذه "موسوعة" تسجل الأنشطة البشرية المختلفة، بما في ذلك المعلومات التي تكتبها أمام الكمبيوتر الرابط الذي تم النقر عليه، وحتى المحتوى الذي قمت بنسخه ولصقه يتم تسجيله بوضوح!
وباستخدام مجموعة البيانات هذه، قام الباحثون بتدريب نموذج المكافأة، الذي يشبه الكمبيوتر العملاق الذي "يحاكي الدماغ البشري" ويمكنه تحديد ما إذا كان سلوك وكيل الذكاء الاصطناعي يتماشى مع التوقعات البشرية. إذا كان أداء وكيل الذكاء الاصطناعي جيدًا، فسيتم مكافأته، وإلا سيتم خصم نقاط منه. بعد التدريب المتكرر، يمكن لعملاء الذكاء الاصطناعي التنبؤ باحتياجاتك بناءً على سلوكك تمامًا مثل البشر، وتقديم المساعدة بشكل استباقي عندما تحتاج إليها.
على سبيل المثال، عندما تتلقى بريدًا إلكترونيًا من أحد زملائك يقترح عقد اجتماع، فإن وكيل الذكاء الاصطناعي "المتوقع" هذا سيحدد تلقائيًا محتوى البريد الإلكتروني ويسألك بشكل استباقي عما إذا كنت بحاجة إلى جدولة اجتماع. إذا وافقت، فسوف يساعدك تلقائيًا على ترتيب الوقت والمكان، وحتى إرسال دعوات الاجتماع إليك. هل هو "أكثر ذكاءً" من مساعدي الذكاء الاصطناعي اليوم؟
تظهر النتائج التجريبية أن عملاء الذكاء الاصطناعي الذين تم تدريبهم باستخدام مجموعة بيانات ProactiveBench يقدمون أداءً جيدًا للغاية. على سبيل المثال، حصل نموذج Qwen2-7B-Instruct على درجة F1 تبلغ 66.47% في تقديم المساعدة بشكل استباقي، متجاوزًا جميع النماذج مفتوحة المصدر ومغلقة المصدر.
على الرغم من أن عامل الذكاء الاصطناعي "التنبؤي" هذا لا يزال في مرحلة البحث، إلا أنه يجلب أملًا جديدًا للتقدم المستقبلي للتعاون بين الإنسان والآلة. أعتقد أنه في المستقبل القريب، سيكون لدينا مساعد يعمل بالذكاء الاصطناعي "يفهمك" حقًا، ولا يمكنه "طاعتك" فحسب، بل يمكنه أيضًا مساعدتك بشكل استباقي في حل المشكلات المختلفة، مما يجعل حياتك أسهل وأكثر راحة!
عنوان الورقة: https://arxiv.org/pdf/2410.12361
تُظهر نتيجة البحث هذه الإمكانات الكبيرة لوكلاء الذكاء الاصطناعي للتطور في اتجاه الخدمات النشطة، كما يوفر تطبيق مجموعة بيانات ProactiveBench أفكارًا جديدة لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي المستقبلية. أعتقد أنه مع التقدم التكنولوجي المستمر، سيكون مساعدو الذكاء الاصطناعي أكثر ذكاءً وأكثر استجابة لاحتياجات الإنسان في المستقبل، وسيصبحون حقًا مساعدًا قويًا في حياتنا.