موسكو ـ وكالات: طوَّر باحثون من جامعة سيبيريا الحكومية للعلوم والتكنولوجيا الروسية نظامًا جديدًا يهدف إلى الحدِّ من الأخطاء والمعلومات غير الدقيقة التي تنتجها تطبيقات الذكاء الاصطناعي من خلال آلية للتحقق من دقة المعلومات في الوقت الفعلي وتعزيز اعتماد النماذج الذكية على مصادر معرفية موثوق بها.
ويأتي هذا التطور في ظل تنامي الاهتمام بموثوقية أنظمة الذكاء الاصطناعي بعد رصد حالات قدمت فيها بعض النماذج معلومات غير دقيقة أو مضللة، ما أثار تساؤلات بشأن دقة مخرجاتها وإمكانية الاعتماد عليها في المجالات الحساسة.
وفي إطار معالجة هذه الإشكالية، طور علماء من جامعة «ريشيتنيف» في مدينة كراسنويارسك شرق سيبيريا منهجية تعتمد على أنظمة «التوليد المعزز بالاسترجاع» (RAG)، التي تستند إلى قواعد معرفية مبنية على مصادر موثوقة وعالية الجودة لتوليد الإجابات. ووضح الباحثون أن هذا النهج يسهم بدرجة كبيرة في خفض احتمالات إنتاج معلومات غير دقيقة، مع إمكانية استمرار بعض الأخطاء الناتجة عن مشكلات إدخال البيانات أو تناقض الاستعلامات أو نقص المعلومات داخل قواعد المعرفة المُستخدمة.
