تحليل نقدي لحالات الاستخدام الحقيقي لآلية التعلم الآلي: بين الوعد والواقع

بينما يتواصل النقاش حول القيمة الفعلية للنماذج اللغوية الكبيرة (LLMs)، من الضروري إجراء دراسة نقدية لحالات الاستخدام الحقيقية التي تنفذها الشركات. يهدف هذا التحليل إلى دراسة التطبيقات الملموسة للنماذج اللغوية الكبيرة في مختلف القطاعات، وتقييم قيمتها الفعلية وحدودها وإمكاناتها بشكل نقدي.

‍

التجارة الإلكترونية وتجارة التجزئة: التحسين المستهدف أم الإفراط في الهندسة؟

في قطاع البيع بالتجزئة والتجارة الإلكترونية، تُستخدم الآلات ذات المسؤولية المحدودة في مجموعة متنوعة من المهام:

• المساعدون الداخليون وتحسين سير العمل: طورت شركة إنستاكارت مساعداً للذكاء الاصطناعي يُدعى Ava لدعم الفرق في كتابة التعليمات البرمجية ومراجعتها وتصحيحها، وتحسين الاتصالات وبناء أدوات داخلية. على الرغم من أنها واعدة، إلا أن المرء يتساءل عما إذا كان هؤلاء المساعدون يقدمون قيمة أكبر بكثير من أدوات التعاون التقليدية والأقل تعقيداً.
• الإشراف على المحتوى والأمان: يستخدم Whatnot تقنية LLM لتحسين الإشراف على المحتوى متعدد الوسائط، والحماية من الاحتيال واكتشاف المخالفات في العروض. يستخدم Zillow إدارة المحتوى LLM لتحديد المحتوى التمييزي في إعلانات العقارات. تمثل هذه الحالات تطبيقات محددة حيث يمكن أن تقدم LLM قيمة حقيقية، ولكنها تتطلب أنظمة تحقق دقيقة لتجنب النتائج الإيجابية والسلبية الخاطئة.
• استخراج المعلومات وتصنيفها: أنشأت أوليكس نظام بروسوس مساعد الذكاء الاصطناعي لتحديد الأدوار الوظيفية في الإعلانات، بينما طورت وول مارت نظامًا لاستخراج سمات المنتج من ملفات PDF. توضح هاتان الحالتان فائدة الآلات القابلة للتشغيل الآلي في أتمتة المهام المتكررة التي تتطلب عملاً يدويًا كبيرًا.
• إنشاء محتوى إبداعي: يجمع StitchFix بين النص الذي تم إنشاؤه خوارزمياً والإشراف البشري لتبسيط إنشاء عناوين الإعلانات وأوصاف المنتجات. ويقوم تطبيق Instacart بتوليد صور للمنتجات الغذائية. وتثير هذه التطبيقات تساؤلات حول أصالة المحتوى الذي تم إنشاؤه والتجانس المحتمل للغة الإعلانات.
• تحسين البحث: تستخدم كل من Leboncoin وMercado Libre وFaire خوارزمية LLM لتحسين ملاءمة البحث، بينما تستخدم Amazon خوارزمية LLM لفهم العلاقات المنطقية المشتركة وتقديم توصيات أكثر ملاءمة للمنتجات. وتمثل هذه الحالات مجالاً من المحتمل أن تكون فيه القيمة المضافة ل LLM كبيرة، ولكن التعقيد الحسابي وتكاليف الطاقة المرتبطة بها قد لا تبرر التحسين الإضافي على خوارزميات البحث الحالية.

التكنولوجيا المالية والمصرفية: التنقل بين القيمة والمخاطر التنظيمية

‍

في القطاع المالي، يتم تطبيق إدارة مخاطر الائتمان بحذر، نظرًا للطبيعة الحساسة للبيانات والمتطلبات التنظيمية الصارمة:

• تصنيف وتوسيم البيانات: يستخدم Grab أداة Grab لإدارة البيانات وتصنيف الكيانات وتحديد المعلومات الحساسة وتعيين العلامات المناسبة. تُعد حالة الاستخدام هذه مثيرة للاهتمام بشكل خاص لأنها تعالج تحديًا مهمًا للمؤسسات المالية، ولكنها تتطلب آليات رقابة صارمة لتجنب أخطاء التصنيف.
• توليد تقارير الجرائم المالية: يقوم تطبيق SumUp بتوليد سرد منظم للتقارير المتعلقة بالاحتيال المالي وغسل الأموال. وعلى الرغم من أن هذا التطبيق واعد بتقليل عبء العمل اليدوي، إلا أنه يثير مخاوف بشأن قدرة الآليات القانونية المحلية على التعامل مع المواضيع الحساسة قانونياً بشكل صحيح دون إشراف بشري.
• دعم الاستفسارات المالية: تقترح الأرقام الاستفسارات المتعلقة بالمعاملات المصرفية. تُظهر حالة الاستخدام هذه كيف يمكن لأجهزة LLM مساعدة المهنيين دون أن تحل محلهم، وهو نهج أكثر استدامة من الأتمتة الكاملة.

التكنولوجيا: الأتمتة والخدمة

‍

في قطاع التكنولوجيا، تُستخدم آليات إدارة التعلم الآلي على نطاق واسع لتحسين سير العمل الداخلي وتجربة المستخدم:

• إدارة الحوادث والأمان: وفقًا لموقع security.googleblog.com، تستخدم Google نظام إدارة الحوادث والأمان لتوفير ملخصات حوادث الأمان والخصوصية لمختلف المتلقين، بما في ذلك المديرين التنفيذيين والمديرين وفرق الشركاء. ويوفر هذا النهج الوقت للمديرين ويحسن جودة ملخصات الحوادث. وتستخدم مايكروسوفت LLM لتشخيص حوادث الإنتاج، بينما طورت Meta نظام تحليل الأسباب الجذرية بمساعدة الذكاء الاصطناعي. يقوم Incident.io بإنشاء ملخصات لحوادث البرمجيات. تُظهر هذه الحالات قيمة إدارة مستوى LLM في تسريع العمليات الحرجة، ولكنها تثير تساؤلات حول موثوقيتها في المواقف عالية المخاطر.
• المساعدة في البرمجة: يقدم GitHub Copilot اقتراحات برمجية وإكمال الكود تلقائياً، بينما طورت Replit برنامج LLM لإصلاح الكود. تستخدم NVIDIA LLM للكشف عن الثغرات البرمجية. تعمل هذه الأدوات على زيادة إنتاجية المطورين، ولكنها قد تنشر أيضاً أنماط التعليمات البرمجية غير الفعالة أو غير الآمنة إذا استُخدمت دون تمحيص.
• استعلامات البيانات والبحث الداخلي: يساعد Honeycomb المستخدمين على كتابة استعلامات على البيانات، ويحول بينتريست استعلامات المستخدم إلى استعلامات SQL. تُظهر هذه الحالات كيف يمكن لـ LLMs إضفاء الطابع الديمقراطي على الوصول إلى البيانات، ولكن يمكن أن تؤدي أيضًا إلى سوء التفسير أو عدم الكفاءة دون فهم شامل لهياكل البيانات الأساسية.
• تصنيف طلبات الدعم وإدارتها: يصنف GoDaddy طلبات الدعم لتحسين تجربة العملاء. يقوم Dropbox بتلخيص الأسئلة المتعلقة بالملفات والإجابة عنها. تُظهر هذه الحالات إمكانات إدارة طلبات الدعم في تحسين خدمة العملاء، ولكنها تثير مخاوف بشأن جودة ودقة الإجابات التي يتم توليدها.

عمليات التسليم والتنقل: الكفاءة التشغيلية والتخصيص

‍

في قطاع التوصيل والتنقل، تُستخدم الآلات ذات المسؤولية المحدودة لتحسين الكفاءة التشغيلية وتجربة المستخدم:

• الاختبار والدعم الفني: تستخدم أوبر أداة LLM لاختبار تطبيقات الهاتف المحمول باستخدام DragonCrawl، كما قامت ببناء "جيني"، وهو مساعد طيار يعمل بالذكاء الاصطناعي للإجابة عن أسئلة الدعم. يمكن لهذه الأدوات أن تقلل بشكل كبير من الوقت المستغرق في الاختبار والدعم، ولكنها قد لا تلتقط المشاكل المعقدة أو الحالات الحادة كما يفعل المختبِر البشري.
• استخراج معلومات المنتج ومطابقتها: تستخرج DoorDash تفاصيل المنتج من بيانات وحدة حفظ المخزون وتُطابق شركة Delivery Hero مخزونها مع منتجات المنافسين. تُظهر هذه الحالات كيف يمكن لعمليات مطابقة البيانات المعقدة أتمتة عمليات مطابقة البيانات المعقدة، ولكن يمكن أن تؤدي إلى تحيز أو سوء تفسير دون ضوابط كافية.
• البحث التحادثي والملاءمة: يعمل Picnic على تحسين ملاءمة البحث لقوائم المنتجات، بينما قام Swiggy بتطبيق البحث العصبي لمساعدة المستخدمين على اكتشاف الأطعمة ومحلات البقالة بطريقة تحادثية. توضح هذه الحالات كيف يمكن أن تجعل واجهات البحث أكثر سهولة، ولكنها يمكن أن تخلق أيضاً "فقاعات تصفية" تحد من اكتشاف المنتجات الجديدة.
• أتمتة الدعم: قامت DoorDash ببناء روبوت محادثة دعم قائم على LLM يسترجع المعلومات من قاعدة المعرفة لتوليد إجابات تحل المشاكل بسرعة. يمكن لهذا النهج تحسين أوقات الاستجابة، ولكنه يتطلب حواجز حماية قوية للتعامل مع المواقف المعقدة أو المشحونة عاطفياً.

وسائل التواصل الاجتماعي والوسائط و B2C: المحتوى المخصص والتفاعلات

‍

في خدمات وسائل التواصل الاجتماعي وخدمات B2C، تُستخدم أدوات إدارة المحتوى LLM لإنشاء محتوى مخصص وتحسين التفاعلات:

• تحليل المحتوى والإشراف عليه: قامت منصة Yelp بتحديث نظام الإشراف على المحتوى الخاص بها باستخدام خاصية LLM للكشف عن التهديدات أو المضايقات أو الفحش أو الهجمات الشخصية أو خطاب الكراهية. يقوم LinkedIn بتحليل المحتوى المتنوع على المنصة لاستخراج معلومات حول المهارات. تُظهر هذه الحالات إمكانات إدارة المحتوى LLM في تحسين جودة المحتوى، ولكنها تثير مخاوف بشأن الرقابة والتقييد المحتمل لحرية التعبير.
• توليد المحتوى التعليمي والتسويق: يستخدم Duolingo تطبيق LLM لمساعدة المصممين على توليد تمارين ذات صلة، بينما يستخدم Nextdoor تطبيق LLM لإنشاء كائنات بريد إلكتروني لافتة للنظر. يمكن أن تزيد هذه التطبيقات من الكفاءة، ولكن يمكن أن تؤدي أيضًا إلى الإفراط في توحيد المحتوى.
• الترجمة والتواصل متعدد اللغات: يستغل تطبيق Roblox نموذجًا مخصصًا متعدد اللغات لتمكين المستخدمين من التواصل بسلاسة باستخدام لغتهم الخاصة. يُظهر هذا التطبيق إمكانات LLM في التغلب على الحواجز اللغوية، ولكنه قد يُدخل فروقاً ثقافية دقيقة في الترجمات.
• التفاعل مع محتوى الوسائط المتعددة: يسمح تطبيق Vimeo للمستخدمين بالتفاعل مع مقاطع الفيديو من خلال نظام أسئلة وأجوبة قائم على نظام RAG يمكنه تلخيص محتوى الفيديو، والربط باللحظات الرئيسية واقتراح أسئلة إضافية. يُظهر هذا التطبيق كيف يمكن لـ LLM أن يغيّر الطريقة التي نتفاعل بها مع محتوى الوسائط المتعددة، ولكنه يثير تساؤلات حول دقة التفسيرات التي يتم إنشاؤها.

التقييم النقدي: القيمة الحقيقية مقابل اتباع الاتجاه السائد

كما تشير شيترا سوندارام، مديرة ممارسة إدارة البيانات في شركة Cleartelligence، إلى أن "نماذج إدارة البيانات منخفضة التكلفة تستهلك الكثير من الموارد. ويتطلب تدريب هذه النماذج وتشغيلها طاقة حوسبة هائلة، مما يؤدي إلى بصمة كربونية كبيرة. وتتعلق تكنولوجيا المعلومات المستدامة بالاستخدام الأمثل للموارد، وتقليل الهدر واختيار الحجم المناسب للحلول". تكتسب هذه الملاحظة أهمية خاصة عند تحليل حالات الاستخدام المقدمة.

‍

عند تحليل حالات الاستخدام هذه، تظهر عدة اعتبارات مهمة:

1. القيمة التزايدية مقابل التعقيد

‍

تقدم العديد من تطبيقات الآليات ذات المتوسطات المنخفضة المستوى تحسينات تدريجية مقارنة بالحلول الحالية، ولكن بتكاليف حسابية وطاقة وتنفيذ أعلى بكثير. وكما يقول شيترا سوندارام: "إن استخدام LLM لحساب متوسط بسيط يشبه استخدام بازوكا لضرب ذبابة" (paste-2.txt). من الأهمية بمكان تقييم ما إذا كانت القيمة المضافة تبرر هذا التعقيد، خاصةً إذا أخذنا بعين الاعتبار:

• الحاجة إلى أنظمة مراقبة قوية
• تكاليف الطاقة والأثر البيئي
• تعقيد الصيانة والتحديث
• متطلبات المهارات المتخصصة

2. الاعتماد على الإشراف البشري

‍

تحافظ معظم حالات الاستخدام الناجحة على نهج "الإنسان في الحلقة"، حيث تساعد الآلات ذات المسؤولية المحدودة في التدخل البشري بدلاً من أن تحل محل التدخل البشري بالكامل. وهذا يشير إلى ما يلي:

• لا تزال الأتمتة الكاملة عبر نظام التشغيل الآلي الكامل عبر LLM تمثل إشكالية
• تكمن القيمة الرئيسية في تعزيز القدرات البشرية وليس استبدالها
• تعتمد الفعالية على جودة التفاعل بين الإنسان والآلة

3. خصوصية المجال مقابل التطبيقات العامة

‍

حالات الاستخدام الأكثر إقناعًا هي تلك الحالات التي تم فيها تكييف وتحسين الآليات ذات المستوى المنخفض لمجالات محددة، مع تضمين معرفة المجال من خلالها:

• الضبط الدقيق للبيانات الخاصة بالصناعة
• التكامل مع الأنظمة القائمة ومصادر المعرفة
• حواجز الحماية والقيود الخاصة بالسياق

4. التكامل مع التقنيات الحالية

لا تستخدم أكثر الحالات فعالية في الحالات الأكثر فاعلية "إدارة التعلم الآلي" بمعزل عن غيرها، بل تكملها بـ

• أنظمة استعادة البيانات والأرشفة (RAG)
• الخوارزميات المتخصصة وسير العمل الحالي
• آليات التحقق والتحكم

كما تبرز حالة استخدام Google، فإن دمج آليات إدارة التعلم الآلي في تدفقات العمل المتعلقة بحوادث الأمن والخصوصية يتيح "الاستجابة السريعة للحوادث باستخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي"، مع ملخصات تم إنشاؤها مصممة خصيصًا لمختلف الجماهير، مما يضمن وصول المعلومات ذات الصلة إلى الأشخاص المناسبين بأكثر تنسيق مفيد.

‍

خاتمة: نهج عملي لرسائل الماجستير في القانون

يقدم شيترا سوندارام وجهة نظر مستنيرة عندما يقول: "إن الطريق إلى التحليل المستدام يتعلق باختيار الأداة المناسبة للمهمة، وليس مجرد ملاحقة أحدث صيحة. إنه يتعلق بالاستثمار في المحللين المهرة والحوكمة السليمة للبيانات. إنه يتعلق بجعل الاستدامة أولوية رئيسية".

‍

يؤكد تحليل حالات الاستخدام الواقعية هذه على أن آليات إدارة التعلم الآلي ليست حلاً معجزة، ولكنها أدوات قوية يمكن أن تقدم قيمة كبيرة عند تطبيقها بشكل استراتيجي على مشاكل محددة. وينبغي للمؤسسات:

1. تحديد المشاكل المحددة التي تقدم فيها معالجة اللغة الطبيعية ميزة كبيرة مقارنة بالنهج التقليدية
2. ابدأ بالمشاريع التجريبية التي يمكن أن تثبت القيمة بسرعة وبشكل قابل للقياس
3. دمج إدارة التعلم الآلي مع الأنظمة الحالية بدلاً من استبدال سير العمل بالكامل
4. الحفاظ على آليات الإشراف البشري، خاصة للتطبيقات الحرجة
5. التقييم المنهجي لنسبة التكلفة إلى الفائدة، مع الأخذ في الاعتبار ليس فقط تحسينات الأداء ولكن أيضًا تكاليف الطاقة والصيانة والترقية

فالشركات التي تزدهر في عصر إدارة التعلم الآلي ليست بالضرورة تلك التي تتبناها على نطاق واسع، بل تلك التي تطبقها بشكل استراتيجي أكثر من غيرها، وتوازن بين الابتكار والبراغماتية، وتراقب القيمة الحقيقية المتولدة من وراء الضجيج.

‍