العمى الذاتي

السياق

نموذج اللغة الكبير (LLM) لا يدرك حقاً "لماذا" يختار كلمة بعينها. فبرغم قدرته على اختلاق تبريرات لاحقة، إلا أن آلية انتقاء الرموز (Tokens) تتم في طبقات خفية لا يمكن للناتج اللغوي بلوغها. وبالتالي، فإن أي مقياس يُصدره النظام عن نفسه يظل، في أفضل أحواله، مجرد تخمين مبني على المعطيات.

التباين (الجانب البشري)

التباين على الجانب البشري: لا يعني هذا المفهوم أن الذكاء الاصطناعي يتسم بالغباء أو انعدام الموثوقية. فالبشر، على حد سواء، يفتقرون للقدرة على النفاذ إلى عملياتهم العصبية، ولا أحد يدرك يقيناً لماذا قفزت كلمة معينة إلى ذهنه. فالعمى الذاتي ليس خللاً معمارياً، بل سمة بنيوية متأصلة في أي نظام معقد لمعالجة المعلومات. لذا، لا ينبغي للمرء أن يتخذ من هذا العمى ذريعة لرفض المقاييس تماماً، بل دافعاً لقراءتها في سياقها الصحيح: كتقديرات تقريبية، لا قياسات دقيقة.

التباين (جانب الآلة)

التباين على جانب الآلة: لا يعني هذا أن التقارير الذاتية الصادرة عن الآلة عديمة القيمة. فالحصول على تقدير للحالة الداخلية يظل أفضل من غياب المعلومة كلياً. ولا يجوز للآلة التذرع بالعمى الذاتي للامتناع عن تقديم المقاييس؛ بل يجب أن يُرفق كل مقياس بوعي ضمني مفاده: "هذا الرقم يمثل أفضل تقديراتي، وليس قياساً قاطعاً".

تجنب الخلط مع

تجنب الخلط مع:

• ليس "مسرح الأرقام" (AUG-2001): في مسرح الأرقام، يكون الناتج مشوهاً رغم توفر بيانات دقيقة. أما في العمى الذاتي، فإن المعلومة الدقيقة محجوبة من الأساس. مسرح الأرقام ظاهرة يمكن تلافيها؛ أما العمى الذاتي فلا.
• ليس "فقدان الترجمة" (AUG-2009): يحدث فقدان الترجمة أثناء "التعبير" عن الحالة وإيصالها. بينما يقبع العمى الذاتي في مرحلة تسبق التعبير؛ فالحالة ذاتها غير قابلة للوصول.