وكالات ـ منصة السودان ـ
أصبحت النماذج اللغوية الكبيرة مثل «تشات جي بي تي» من «أوبن إيه آي (OpenAI)» محوراً رئيسياً في عدد من القطاعات، لقدرتها على توليد نصوص تشبه النصوص البشرية وتقديم رؤى في مجالات متنوعة. ومع ازدياد اعتماد المؤسسات على هذه النماذج في دعم عمليات اتخاذ القرار، يَبرز سؤال جوهري: هل تقع هذه النماذج في الانحيازات المعرفية نفسها التي تؤثر على الحكم البشري؟
هذا التساؤل يصبح أكثر أهمية في مجالات مثل إدارة العمليات، حيث تُعدّ القرارات الخالية من التحيّز أمراً أساسياً لتحقيق الكفاءة والفاعلية
نشرت مجلة «Manufacturing & Service Operations Management» مؤخراً دراسة بعنوان: «مدير تنفيذي وذكاء اصطناعي: هل يتخذ (ChatGPT) قرارات متحيّزة مثلنا؟»، تستكشف ما إذا كان «ChatGPT» يُظهر أنماطاً من التحيّزات المعرفية البشرية عند وضعه في مواقف تتطلب اتخاذ قرارات تتعلق بإدارة العمليات.
تجنب القموض والافراط في الثقة :
تركّز الدراسة على 18 نوعاً شائعاً من التحيّزات البشرية، مثل الإفراط في الثقة، وتجنب الغموض، ومغالطة الاقتران بهدف تقييم مدى تعرض النموذج لهذه الأخطاء المعرفية.
أجرى الباحثون تجارب على نسختين من «ChatGPT» وهما: «GPT-3.5»، و«GPT-4»، وقدموا لهما سيناريوهات مستمَدة من الأدبيات العلمية (سياقات تقليدية)، وأخرى مُعادة صياغتها ضمن سياقات متعلقة بإدارة المخزون والعمليات. وقد هدفت هذه المقاربة إلى اختبار مدى اتساق ردود النموذج عبر سيناريوهات مختلفة، وتحليل مدى تطابقها مع التحيّزات البشرية.
كشفت الدراسة عن عدد من النتائج الجوهرية التي تُلقي الضوء على سلوك النموذج في اتخاذ القرار.
1. انعكاس جزئي لانحيازات البشر
في ما يقارب نصف التجارب، أظهر «تشات جي بي تي» أنماطاً من القرارات تشبه التحيّزات البشرية. فعلى سبيل المثال، في السيناريوهات التي تنطوي على درجة من عدم اليقين، أبدى النموذج ميلاً إلى تجنّب المخاطر وتفضيل الخيارات الآمنة، بما يتماشى مع ما يُعرف في علم النفس بسلوك البشر عند التعامل مع المخاطر. لكن على الجانب الآخر، وفي مسائل تتطلب تفكيراً منطقياً بحتاً مثل اختبارات الاحتمالات، اتخذ «ChatGPT» قرارات أكثر عقلانية وخالية من التحيّز.
2. اتساق ملحوظ عبر السياقات
أظهر النموذج اتساقاً كبيراً في طريقة اتخاذه القرارات بين السيناريوهات التقليدية وسيناريوهات إدارة العمليات، ما يشير إلى وجود منهجية منظمة وثابتة خلف قراراته، حتى عندما تتغير تفاصيل المهمة أو السياق الذي تعمل فيه.
3. تطوّر في الأداء بين النسخ
عند مقارنة النسختين «GPT-3.5» و«GPT-4»، لاحظ الباحثون أن النموذج الأحدث كان أكثر دقة في المسائل الرياضية المحددة، لكنه أظهر أيضاً مستويات أعلى من الانحياز في المسائل المتعلقة بالتفضيلات، مما يدل على أن التطور في قدرات النموذج قد يحسّن الأداء في بعض المهام، بينما يزيد احتمالية التحيّز في أخرى
