في عالم الذكاء الاصطناعي المتطور، تبرز النماذج اللغوية الكبيرة (Large Language Models) كأدوات قوية لدعم اتخاذ القرارات داخل المنظمات. ومع ذلك، يجد المستخدمون أنفسهم غالبًا في حيرة من أمرهم عندما يتعلق الأمر بتحديد مدى اعتمادهم على توصيات معينة. هذا التحدي يدعو الحاجة إلى إطار عمل مستند إلى الفلسفة المعرفية.

في هذا السياق، نقدم مفهوم 'الضمان المعرفي' (Epistemic Warrant) الذي يُعرف بأنه تركيب على مستوى القرار يحدد مدى استقرار تفضيلات النموذج ومدى اتساع نطاقها. يتم تعريف هذا الضمان من خلال شهادة تعتمد على أربعة مستويات من الاعتماد؛ حيث تميز بين التوصيات غير المستقرة، المعتمدة على السياق، المدعومة محلياً، والمدعومة بشكل واسع.

من خلال استخدام منهجيات معاصرة لاختبار المجموعات المعروفة، تمكنا من استعادة أوامر الضمان التي حددها الخبراء بشكل ناجح، كما أن الضمانات الأقوى تتماشى بشكل منهجي مع الإجماع المستقل من العمال الجماهيريين.

علاوة على ذلك، يبرهن 'الضمان المعرفي' على تقديم معلومات تختلف عن الثقة اللفظية ولا يمكن تفسيرها ببساطة من خلال صعوبة القرار. في النهاية، يوفر هذا الإطار نهجاً نظرياً يمكن تنفيذه لتحليل ضمان توصيات النماذج اللغوية الكبيرة عندما تكون الحقيقة الموضوعية غير متاحة.

فهل تعتقد أن 'الضمان المعرفي' سيحدث تغييراً في كيفية اعتمادنا على الذكاء الاصطناعي في قراراتنا اليومية؟ شاركونا آراءكم في التعليقات!