2249 ورقة بحثية
تقترح هذه الورقة نظاماً سردياً تفاعلياً مدعوماً بالذكاء الاصطناعي مصمماً لتعزيز الانعكاسية الجيوسياسية لدى العاملين في مجال التكنولوجيا من خلال إشراكهم في سيناريوهات استشرافية وتأملات مدعومة اجتماعياً، مما يساعدهم على فحص افتراضاتهم ومواقفهم ضمن الأنظمة الاجتماعية التقنية الأوسع بشكل نقدي دون الاعتماد على الوعظ الأخلاقي التوجيهي.
تقدم هذه الورقة FairFund-Bench، وهو معيار شامل يوضح أنه في حين أن التحيزات الديموغرافية للنماذج اللغوية الكبيرة في تخصيص الموارد حساسة للغاية لتصميم التدقيق وغالباً ما تنعكس بين المهام الفردية والمقارنة، إلا أن تقييماتها مدفوعة بشكل أقوى وأكثر اتساقاً بالأطر السببية للاحتياج التي تتوافق مع نظريات الاستحقاق البشرية.
تُفند هذه الورقة الادعاءات بأن انحياز اختيار وقت التوقف يبطل النتائج التي تشير إلى وجود رابط إيجابي بين استخدام النماذج اللغوية الكبيرة والإنتاجية العلمية، حيث تُثبت من خلال تصميمات متعددة متينة أن الارتباط الملحوظ يظل معتدًا به ولا يمكن تفسيره من خلال تلك الظاهرة الاصطناعية المحددة.
تقدم هذه الورقة IyawoBench v2.0، وهو إطار تشخيصي ومعيار مرجعي صارم يستخدم بيانات الرعاية الأولية النيجيرية للكشف عن أن مقاييس السلامة التقليدية تحجب أوضاع الفشل الحرجة في النماذج اللغوية الكبيرة، مما يستلزم اختيار نماذج محددة حسب السيناريو لفرز الحالات السريرية في البيئات ذات الموارد المحدودة.
تجادل هذه الورقة بأن معدل الفشل المرتفع لمشاريع الذكاء الاصطناوي التوليدي في المؤسسات لا ينبع من محدودية النماذج، بل من الاحتكاك التنظيمي والمعماري، مقترحةً إطاراً تشخيصياً يتميز بـ "جدار النشر"، و"مؤشر الدرز"، و"دين النشر" لمساعدة المؤسسات على تحديد وحل هذه العوائق التي تحول دون الوصول إلى مرحلة الإنتاج بشكل منهجي.
تُظهر هذه الورقة أن النماذج اللغوية الكبيرة تُبدي توافقاً داخلياً أعلى بكثير فيما بينها مقارنة بالقراء البشر، مما يكشف أن مخرجات النماذج قد أصبحت متجانسة بفعل تدريبها وبنيتها بدلاً من أن تعكس إجماعاً بشرياً حقيقياً.
تقدم هذه الورقة المفاهيمية إطار عمل "المشاع المعرفي" لتجادل بأن الاعتماد الفردي العقلاني للذكاء الاصطناعي ينطوي على مخاطر استنزاف الخبرة الجماعية اللازمة للتجديد المهني، وذلك عبر خلق مفارقة حيث تتطلب الرقابة الفعالة على الذاء الاصطناعي ذات الإتقان البشري الذي قد يؤدي اعتماد الذكاء الاصطناعي إلى تآكله.
تقدم هذه الورقة البحثية \textsc{LMotifs}، وهو إطار عمل قائم على الرسوم البيانية يحول النصوص إلى رسوم بيانية للتوافق اللفظي لتحقيق أداء فائق في كشف النصوص المولدة آلياً، مع توفير تفسيرات هيكلية عالية الرتبة وأكثر دقة تتجاوز قيود طرق الأهمية التقليدية القائمة على مستوى الرمز (token).
تجادل هذه الورقة بأن أطر محو الأمية بالذكاء الاصطناğı الحالية، التي تعطي الأولوية للمهارات التقنية والاستخدام المسؤول، غير كافية لأنها تعامل المستخدمين كمستهلكين سلبيين؛ وبدلاً من ذلك، وبالاستناد إلى فوكو وفريري، تقترح إطاراً مُعاد صياغته لمحو الأمية النقدية بالذكاء الاصطناعي يعزز الوكالة المعرفية، ويعالج عدم المساواة الهيكلية، ويُمكّن الأفراد من التقييم النقدي، والمقاومة، وحوكمة أنظمة الذكاء الاصطناعي.
وجدت دراسة عشوائية في مساق خوارزميات للمستوى المتقدم أن جعل الطلاب يقيمون حلولاً معيبة ناتجة عن الذكاء الاصطناعي التوليدي قد حسّن درجات الواجبات المنزلية دون الإضرار بالأداء العام في الامتحانات، إلا أنه لم يؤدِ تلقائياً إلى تحسين نقل المفاهيم أو مكاسب التعلم مقارنة بحل المشكلات التقليدي بدون تدعيم منهجي متعمد.