افزایش نرخ خطا در سیستم های پیشرفته هوش مصنوعی
ابزارهای جدید هوش مصنوعی که برای هوشمندتر بودن طراحی شده اند، خطاهای واقعی بیشتری نسبت به نسخه های قبلی دارند. طبق گزارش نیویورک تایمز، تست ها نشان می دهند که نرخ خطا در سیستم های پیشرفته شرکت هایی مانند OpenAI تا 79٪ است. این موضوع برای بازاریابانی که از این ابزارها برای تولید محتوا و خدمات مشتریان استفاده می کنند، مشکل ساز است.
تست های اخیر نشان دهنده روندی نگران کننده است: سیستم های جدید هوش مصنوعی دقت کمتری نسبت به نسخه های قبلی دارند. سیستم o3 شرکت OpenAI در پاسخ به سؤالات مربوط به افراد، 33٪ مواقع اطلاعات غلط ارائه داد که دو برابر نرخ خطای سیستم قبلی آنهاست. مدل o4-mini حتی بدتر عمل کرد و نرخ خطای 48٪ را در همان تست نشان داد.
برای سؤالات عمومی، نتایج (لینک PDF) به این صورت بود:
- o3 شرکت OpenAI در 51٪ موارد اشتباه کرد.
- مدل o4-mini در 79٪ موارد اشتباه بود.
مشکلات مشابهی در سیستم های گوگل و DeepSeek نیز مشاهده شده است.
عمر عوضالله، مدیرعامل شرکت Vectara و مدیر سابق گوگل، به نیویورک تایمز گفت:
«با وجود تمام تلاش های ما، این سیستم ها همیشه توهم زایی (hallucinate) خواهند کرد. این مشکل هرگز کاملاً برطرف نمی شود.»
پیامد های واقعی برای کسب و کارها
این مشکلات تنها انتزاعی نیستند. کسب و کارهای واقعی با واکنش های منفی مواجه شده اند وقتی هوش مصنوعی اطلاعات نادرست ارائه می دهد. ماه گذشته، ابزار Cursor (برای برنامه نویسان) با خشم مشتریان مواجه شد، زیرا ربات پشتیبانی هوش مصنوعی آن به اشتباه ادعا کرد کاربران نمی توانند نرم افزار را روی چند کامپیوتر استفاده کنند. این ادعا نادرست بود و منجر به لغو حساب ها و شکایات عمومی شد.
مایکل تروئل، مدیرعامل Cursor، مجبور به مداخله شد:
«ما چنین سیاستی نداریم. البته شما می توانید Cursor را روی چند دستگاه استفاده کنید.»
چرا قابلیت اطمینان کاهش یافته است؟
چرا سیستم های جدید هوش مصنوعی دقت کمتری دارند؟ طبق گزارش نیویورک تایمز، پاسخ در نحوه ساخت آن ها نهفته است. شرکت هایی مانند OpenAI اکثر متون موجود در اینترنت را برای آموزش استفاده کرده اند. حالا آنها از «یادگیری تقویتی» استفاده می کنند که شامل آموزش هوش مصنوعی از طریق آزمون و خطاست. این روش به بهبود عملکرد در ریاضیات و کدنویسی کمک می کند، اما به نظر می رسد دقت واقعی را کاهش می دهد.
لورا پرز-بلتراچینی، محقق، توضیح داد:
«نحوه آموزش این سیستم ها باعث می شود روی یک وظیفه تمرکز کنند و وظایف دیگر را فراموش کنند.»
مشکل دیگر این است که مدلهای جدید هوش مصنوعی قبل از پاسخ دادن، گام به گام «فکر» می کنند. هر گام فرصتی دیگر برای اشتباه ایجاد می کند. این یافته ها برای بازاریابانی که از هوش مصنوعی برای تولید محتوا، خدمات مشتریان و تحلیل داده استفاده می کنند، نگران کننده است. محتوای هوش مصنوعی با خطاهای واقعی می تواند به رتبه بندی جستجو و اعتبار برند آسیب برساند.
پراتیک ورما، مدیرعامل Okahu، به نیویورک تایمز گفت:
«شما زمان زیادی صرف می کنید تا بفهمید کدام پاسخ ها واقعی هستند و کدام ها نه. اگر این خطاها به درستی مدیریت نشوند، عملاً ارزش سیستم های هوش مصنوعی از بین می رود.»
محافظت از عملیات بازاریابی
برای محافظت از بازاریابی خود، این اقدامات را انجام دهید:
- تمام محتوای تولید شده توسط هوش مصنوعی که با مشتریان در ارتباط است، توسط انسان بررسی شود.
- فرآیندهای بررسی صحت برای محتوای تولید شده توسط هوش مصنوعی ایجاد کنید.
- از هوش مصنوعی برای ساختار و ایده ها استفاده کنید، نه برای ارائه اطلاعات واقعی.
- از ابزارهای هوش مصنوعی که منابع را ذکر می کنند (تولید تقویت شده با بازیابی) استفاده کنید.
- مراحل روشنی برای پیگیری اطلاعات مشکوک هوش مصنوعی ایجاد کنید.
آینده پیش رو
محققان در حال کار روی این مشکلات دقت هستند. OpenAI اعلام کرده که «فعالانه در حال تلاش برای کاهش نرخ های بالای توهم زایی» در مدل های جدیدتر خود است. تیم های بازاریابی باید حفاظ های خود را داشته باشند و در عین حال از مزایای هوش مصنوعی بهره ببرند. شرکت هایی با فرآیندهای تأیید قوی، بهتر می توانند بین کارایی هوش مصنوعی و نیاز به دقت تعادل برقرار کنند.
یافتن این تعادل بین سرعت و صحت، یکی از بزرگ ترین چالش های بازاریابی دیجیتال خواهد بود، در حالی که هوش مصنوعی به تکامل خود ادامه می دهد.
سئوراکت!
با سئو راکت به قله های موفقیت دیجیتال صعود کنید! خدمات تخصصی سئو، تولید محتوای حرفه ای و مشاوره سئو ما، وب سایت شما را به رتبه های برتر گوگل می رساند. با استراتژی های هدفمند و تیمی متخصص، ترافیک و فروش خود را متحول کنید. همین حالا اقدام کنید و از مشاوره ما استفاده کنید! سئو راکت، کلید رشد سریع کسب و کار شماست. فرصت را از دست ندهید، امروز شروع کنید!
