أعلنت جوجل عن إطار عمل جديد يحمل اسم "التعلم الاجتماعي"، والذي يهدف إلى تعزيز القدرات التعاونية لنماذج الذكاء الاصطناعي دون المساس بخصوصية المستخدمين.
يمكن لهذا الإطار أن يسمح لنماذج الذكاء الاصطناعي بالتعلم من بعضها البعض عن طريق التفاعلات اللغوية الطبيعية، مما يمكنها من تبادل المعرفة وتحسين أدائها في مختلف المهام.
ومن خلال هذا الإطار الجديد، يمكن لنماذج المعلمين نقل المعرفة إلى نماذج الطلاب دون الحاجة إلى تبادل البيانات الحساسة مباشرة، مما يحافظ على الخصوصية وفي الوقت نفسه يسهل عملية التعلم.
تتعلم نماذج الطلاب في هذا الإطار من نماذج المعلمين المتعددة، حيث تتقن كل منها مهاماً محددة مثل اكتشاف البريد العشوائي أو حل المشكلات الرياضية أو الإجابة عن الأسئلة بناءً على النصوص.
ومن خلال استخدام الأمثلة المصنفة إنسانيًا، يمكن لنماذج المعلمين تعليم نماذج الطلاب دون الحاجة إلى تبادل البيانات الأصلية، مما يقلل من مخاطر الخصوصية المرتبطة بتبادل البيانات.
وبالإضافة إلى ذلك، يمكن لنماذج المعلم تجميع أمثلة جديدة أو إنشاء تعليمات للمهام، مما يعزز عملية التعلم بصورة كبيرة.
وقد أظهرت التجارب فعالية نهج "التعلم الاجتماعي" في تحسين أداء نماذج الطلاب عبر المهام المختلفة، حيث أظهرت الأمثلة الاصطناعية فعالية مماثلة للبيانات الأصلية مع تقليل مخاطر الخصوصية.
وتؤكد النتائج على الحد الأدنى من تسرب البيانات، مما يبرز قدرة الإطار على التدريس دون الكشف عن تفاصيل من مجموعة البيانات الأصلية.
باستخدام مقاييس مثل Secret Sharer لقياس تسرب البيانات أثناء عملية التعلم، يهدف الباحثون إلى تطوير نهج أكثر تطورًا لـ "التعلم الاجتماعي" واستكشاف استخداماته المحتملة عبر المهام ومجموعات البيانات المختلفة.
هذا النهج يشير إلى تطوير أنظمة الذكاء الاصطناعي المدركة للخصوصية في مختلف المجالات، مما يفتح الباب أمام تطبيقات أوسع وأعمق لتقنيات التعلم الآلي في المستقبل.
إرسال تعليق