أما من يحكي القصة؟ اكتشفوا كيف تعزز نماذج اللغة الكبيرة فهم الذكاء الاصطناعي!

تشهد تطبيقات الذكاء الاصطناعي اليوم سيطرة نماذج التعلم الآلي السوداء، مما يزيد الحاجة إلى الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير (XAI). مع اعتماد الطرق الحالية، مثل قيم SHAP أو الشروحات المضادة للحقائق، قد تبدو الأمور تقنية ومعقدة بالنسبة للكثيرين. لكن ماذا لو كانت هناك طريقة لتبسيط هذه المفاهيم من خلال سرد القصص؟

مع تقنية XAIstories، نجد استخدام نماذج اللغة الكبيرة (Large Language Models) لتوليد روايات توضح كيفية اتخاذ الذكاء الاصطناعي لقراراته. فبينما تعتمد SHAPstories على تفسيرات SHAP، تقدم CFstories تفسيرات مضادة للحقائق.

يُشير بحثنا إلى تأثير هذا الأسلوب على تجربة المستخدمين وفهمهم لقرارات الذكاء الاصطناعي. والمفاجئ هو أن أكثر من 90% من الجمهور العام وجدوا أن الروايات المُولدة بواسطة SHAPstories كانت مقنعة. وأبدى 83% من علماء البيانات استعدادهم لاستخدام SHAPstories لتوضيح هذه التفسيرات للجمهور.

في مجال تصنيف الصور، استطاع أكثر من 75% من المشاركين اعتبار CFstories مقنعة مثل القصص التي قاموا بصياغتها بأنفسهم، مع ميزة إضافية تمثلت في زيادة سرعة إنشاء الرواية بمعدل عشرة أضعاف. كما أكدت النتائج أن SHAPstories ساعدت المستخدمين على تلخيص وفهم قرارات الذكاء الاصطناعي بشكل أدق، مما يسهل اتخاذ قرارات أفضل في مختلف التطبيقات.

تظهر هذه النتائج أهمية استخدام تقنيات سرد القصص في توضيح وفهم قرارات الذكاء الاصطناعي، مما يجعله أداة مفيدة لتحسين التجربة العامة وتقوية القرارات.