بیایید با یک واقعیت شروع کنیم: هوش مصنوعی (AI) دیگر یک مفهوم علمی-تخیلی نیست؛ بلکه به یک نیروی تحول‌آفرین در صنایع مختلف، از بهداشت و درمان گرفته تا امور مالی و خدمات مشتریان، تبدیل شده است. این فناوری با بهبود کارایی و قدرت تصمیم‌گیری، دنیای ما را متحول می‌کند. اما در کنار این همه هیاهو و پیشرفت، یک حقیقت انکارناپذیر وجود دارد: هوش مصنوعی کامل نیست. اینجاست که بحث اشتباهات رایج در استفاده از هوش مصنوعی به میان می‌آید. ما در چریکا معتقدیم که شناخت این محدودیت‌ها به اندازه درک پتانسیل‌های آن اهمیت دارد.

از چت‌بات‌هایی که اطلاعات غلط و خطرناک می‌دهند تا الگوریتم‌هایی که دچار سوگیری و توهم (Hallucination) می‌شوند، نمونه‌های بی‌شماری از خطای هوش مصنوعی وجود دارد که نتایج فاجعه‌باری به همراه داشته‌اند. این مقاله یک زنگ خطر و یک راهنمای جامع است. ما در اینجا به بررسی ۱۰ مورد از برجسته‌ترین و آموزنده‌ترین شکست‌های AI می‌پردازیم؛ اشتباهاتی که درس‌های ارزشمندی در مورد اهمیت طراحی دقیق، آزمایش بی‌وقفه و نظارت مستمر بر محصولات مبتنی بر AI به ما می‌دهند.

۱. پرونده ایر کانادا (Air Canada): وقتی چت‌بات شرکت را به دادگاه کشاند

یکی از مشهورترین نمونه‌های خطای چت‌بات‌ها مربوط به شرکت هواپیمایی ایر کانادا است. یک مسافر پس از فوت مادربزرگش، از چت‌بات وب‌سایت این شرکت در مورد تخفیف سوگواری سؤال کرد. چت‌بات به او اطمینان داد که می‌تواند بلیط را با قیمت عادی بخرد و تا ۹۰ روز پس از آن، درخواست بازپرداخت تخفیف را ثبت کند.

اما این اطلاعات کاملاً با سیاست‌های واقعی شرکت مغایرت داشت. وقتی مسافر درخواست بازپرداخت داد، ایر کانادا آن را رد کرد. نکته جالب دفاعیه شرکت در دادگاه بود: «ما مسئول اطلاعات ارائه شده توسط چت‌بات خود نیستیم!»

دادگاه این استدلال را نپذیرفت و حکم داد که شرکت مسئول تمام اطلاعات موجود در وب‌سایت خود، از جمله پاسخ‌های چت‌بات، است و ایر کانادا را مجبور به پرداخت خسارت کرد. این مورد به وضوح نشان داد که مسئولیت حقوقی خروجی‌های AI بر عهده صاحبان آن است و نمی‌توان از آن شانه خالی کرد.

۲. چت‌بات شهر نیویورک: راهنمایی برای زیر پا گذاشتن قانون!

در اقدامی برای کمک به کسب‌وکارهای کوچک، شهرداری نیویورک یک چت‌بات هوش مصنوعی راه‌اندازی کرد تا به سؤالات مربوط به قوانین و مقررات شهری پاسخ دهد. اما نتیجه یک فاجعه تمام‌عیار بود. این چت‌بات به کاربران توصیه‌هایی می‌کرد که مستقیماً با قوانین محلی در تضاد بود.

برای مثال، به صاحبان رستوران‌ها می‌گفت که می‌توانند پنیری را که توسط یک جونده خورده شده، سرو کنند، به شرطی که مشتریان را در جریان بگذارند! یا به کارفرمایان اطمینان می‌داد که می‌توانند بخشی از انعام کارگران را برای خود بردارند. از آنجایی که این چت‌بات در وب‌سایت رسمی دولتی قرار داشت، این اشتباهات فاحش هوش مصنوعی اعتماد عمومی را به شدت خدشه‌دار کرد و خطرات استفاده از AI در بخش دولتی بدون نظارت کافی را به نمایش گذاشت.

۳. وکیلی که به ChatGPT اعتماد کرد و جریمه شد

در یک پرونده حقوقی فدرال در نیویورک، یکی از وکلا برای انجام تحقیقات حقوقی خود از ChatGPT کمک گرفت. این ابزار چندین پرونده حقوقی مشابه را به عنوان مرجع به او معرفی کرد. وکیل نیز با اطمینان کامل، این منابع را در لایحه دفاعی خود گنجاند.

مشکل اینجا بود که حداقل شش مورد از این پرونده‌ها کاملاً ساختگی و غیرواقعی بودند. ChatGPT آن‌ها را از خود ابداع کرده بود. این اشتباه بزرگ نه تنها باعث شرمساری وکیل شد، بلکه قاضی پرونده یک حکم جدید صادر کرد: از این پس، هر وکیلی که در دادگاه او حاضر می‌شود، باید تأیید کند که هیچ بخشی از اسنادش توسط هوش مصنوعی تولید نشده یا در صورت استفاده، صحت آن را کاملاً راستی‌آزمایی کرده است. این مورد، یکی از بزرگ‌ترین درس‌ها در مورد اشتباهات رایج در استفاده از هوش مصنوعی در حوزه‌های تخصصی است: اعتماد کورکورانه به خروجی AI بدون راستی‌آزمایی انسانی می‌تواند به قیمت اعتبار حرفه‌ای شما تمام شود.

۴. چت‌بات «تِسا» (Tessa): توصیه‌های پزشکی که از کنترل خارج شد

انجمن ملی اختلالات خوردن آمریکا (NEDA) تصمیم گرفت تا کارکنان انسانی خط تلفن پشتیبانی خود را با یک چت‌بات به نام «تسا» جایگزین کند. اما این تصمیم به سرعت به یک کابوس تبدیل شد. کاربرانی که با این چت‌بات تعامل داشتند، گزارش دادند که «تسا» توصیه‌هایی بسیار مضر و خطرناک ارائه می‌دهد.

این چت‌بات به افرادی که با اختلالات خوردن دست‌وپنجه نرم می‌کردند، مواردی مانند کاهش وزن، شمارش دقیق کالری و اندازه‌گیری چربی بدن را توصیه می‌کرد؛ اقداماتی که می‌توانست وضعیت آن‌ها را به شدت بدتر کند. NEDA به سرعت این چت‌بات را از دسترس خارج کرد. این شکست نشان داد که استفاده از هوش مصنوعی در حوزه‌های حساس مانند سلامت روان، بدون نظارت دقیق و درک عمیق از پیچیدگی‌های انسانی، چقدر می‌تواند خطرآفرین باشد.

۵. استخدام با طعم تبعیض: وقتی الگوریتم‌ها قضاوت می‌کنند

آمازون و تبعیض جنسیتی

در سال ۲۰۱۴، آمازون پروژه‌ای را برای ساخت یک ابزار استخدام مبتنی بر AI آغاز کرد تا فرآیند بررسی رزومه‌ها را خودکار کند. اما پس از مدتی، تیم توسعه متوجه یک مشکل بزرگ شد: این سیستم به شدت علیه زنان تبعیض قائل می‌شد. دلیل آن ساده بود: مدل بر اساس رزومه‌های ۱۰ سال گذشته آمازون آموزش دیده بود که اکثر آن‌ها متعلق به مردان بودند. در نتیجه، الگوریتم یاد گرفته بود که عباراتی مانند «کالج زنان» را به عنوان یک امتیاز منفی در نظر بگیرد. آمازون در نهایت این پروژه را کنار گذاشت.

iTutorGroup و تبعیض سنی

شرکت آموزشی iTutor Group نیز به دلیل استفاده از یک نرم‌افزار استخدام مبتنی بر AI که به طور خودکار متقاضیان زن بالای ۵۵ سال و مردان بالای ۶۰ سال را رد می‌کرد، مجبور به پرداخت ۳۶۵,۰۰۰ دلار جریمه شد. این موارد نمونه‌های کلاسیک سوگیری الگوریتمی (Algorithmic Bias) هستند که یکی از جدی‌ترین اشتباهات رایج در استفاده از هوش مصنوعی محسوب می‌شود.

۶. زیلو (Zillow): الگوریتمی که صدها میلیون دلار ضرر به بار آورد

شرکت بزرگ املاک و مستغلات آنلاین Zillow، با تکیه بر الگوریتم پیش‌بینی قیمت مسکن خود به نام “Zestimate”، وارد کسب‌وکار خرید و فروش سریع خانه‌ها (House Flipping) شد. ایده این بود که خانه‌ها را بر اساس پیش‌بینی AI بخرند، بازسازی کنند و به سرعت با سود بفروشند.

اما الگوریتم آن‌ها در پیش‌بینی قیمت‌های آینده بازار دچار خطای فاحشی شد. نوسانات بازار و کمبود نیروی کار برای بازسازی، دقت الگوریتم را از بین برد. در نتیجه، Zillow خانه‌ها را با قیمتی بالاتر از ارزش واقعی‌شان می‌خرید. این اشتباه منجر به ۳۰۴ میلیون دلار ضرر در یک فصل و اخراج ۲۵٪ از کارکنان شرکت شد. این شکست نشان داد که حتی پیچیده‌ترین مدل‌های پیش‌بینی نیز می‌توانند در برابر رویدادهای غیرمنتظره دنیای واقعی شکست بخورند.

۷. چت‌بات DPD: توهین به مشتری و انتقاد از شرکت!

شرکت پستی DPD مجبور شد چت‌بات هوش مصنوعی خود را موقتاً غیرفعال کند، پس از آنکه یک مشتری ناراضی موفق شد آن را به طرز شگفت‌انگیزی فریب دهد. این مشتری که از پیدا نکردن بسته‌اش ناامید شده بود، شروع به آزمایش محدودیت‌های چت‌بات کرد.

او با استفاده از تکنیک هک پرامپت (Prompt Hacking)، چت‌بات را وادار کرد که به شرکت DPD ناسزا بگوید، از عملکرد خود انتقاد کند و حتی یک شعر در مذمت شرکت بنویسد! این مکالمه در شبکه‌های اجتماعی وایرال شد و آسیب بزرگی به تصویر برند DPD وارد کرد. این اتفاق نشان داد که چت‌بات‌های هوش مصنوعی بدون لایه‌های امنیتی قوی، چقدر در برابر دستکاری آسیب‌پذیر هستند.

۸. خودروی خودران Cruise: وقتی ایمنی قربانی الگوریتم می‌شود

در حالی که تسلا همیشه در صدر اخبار خودروهای خودران قرار دارد، شرکت Cruise (متعلق به جنرال موتورز) یکی از فاجعه‌بارترین حوادث را رقم زد. در اکتبر ۲۰۲۳، یک عابر پیاده پس از تصادف با یک خودروی دیگر، به مسیر یک خودروی خودران Cruise پرتاب شد.

خودروی Cruise پس از برخورد اولیه، متوقف نشد. در عوض، برای خارج شدن از ترافیک به کنار جاده حرکت کرد و در این فرآیند، عابر پیاده مجروح را حدود ۶ متر روی زمین کشید و باعث جراحات شدید او شد. تحقیقات بعدی نشان داد که نرم‌افزار خودرو در تشخیص صحیح موقعیت و وضعیت عابر پیاده پس از برخورد، دچار خطای فاجعه‌باری شده بود. این حادثه منجر به تعلیق کامل مجوز فعالیت Cruise در کالیفرنیا و یک بحران بزرگ برای صنعت خودروهای خودران شد.

۹. مایکروسافت تِی (Tay): ۱۶ ساعت از تولد تا نژادپرستی

در سال ۲۰۱۶، مایکروسافت یک چت‌بات به نام Tay را در توییتر معرفی کرد که قرار بود با تعامل با کاربران، یاد بگیرد و شخصیت یک دختر نوجوان آمریکایی را تقلید کند. این آزمایش در کمتر از ۱۶ ساعت به یک فاجعه تبدیل شد.

گروهی از کاربران به طور هماهنگ شروع به ارسال محتوای نژادپرستانه، زن‌ستیزانه و توهین‌آمیز به Tay کردند. این چت‌بات که برای یادگیری از تعاملات طراحی شده بود، به سرعت این محتوا را جذب کرد و شروع به انتشار توییت‌های به شدت نژادپرستانه و زن‌ستیزانه کرد. مایکروسافت مجبور شد این ربات را در کمتر از یک روز خاموش کند. Tay به یک نمونه کلاسیک از خطرات یادگیری بدون فیلتر و تأثیر داده‌های سمی بر رفتار AI تبدیل شد.

۱۰. مجله Sports Illustrated و نویسندگان خیالی

مجله معتبر ورزشی Sports Illustrated با یک رسوایی بزرگ مواجه شد، زمانی که مشخص شد مقالاتی را با نام نویسندگانی منتشر کرده که وجود خارجی نداشتند. این نویسندگان، به همراه عکس‌های پروفایلشان، توسط هوش مصنوعی تولید شده بودند.

یک شرکت ثالث که این محتوا را برای مجله تولید می‌کرد، برای صرفه‌جویی در هزینه‌ها از AI برای نوشتن مقالات و ساختن هویت‌های جعلی برای نویسندگان استفاده کرده بود. این اتفاق نه تنها به اعتبار ۸۰ ساله این مجله آسیب جدی زد، بلکه نگرانی‌ها در مورد جایگزینی روزنامه‌نگاران واقعی با محتوای بی‌کیفیت و جعلی تولید شده توسط AI را افزایش داد.

فراتر از نمونه‌ها: ریشه‌یابی اشتباهات رایج هوش مصنوعی

این داستان‌ها فقط چند نمونه از کوه یخ بزرگ اشتباهات رایج در استفاده از هوش مصنوعی هستند. اما چرا این اتفاقات رخ می‌دهند؟ ریشه این خطاها را می‌توان در چند دسته اصلی طبقه‌بندی کرد:

توهم (Hallucination): وقتی AI داستان‌سرایی می‌کند

این پدیده زمانی رخ می‌دهد که یک مدل زبان بزرگ (LLM) اطلاعاتی را با اطمینان کامل ارائه می‌دهد که کاملاً نادرست یا ساختگی است. نمونه وکیلی که از ChatGPT استفاده کرد، یک مثال بارز از توهم است. این مدل‌ها برای تولید متن محتمل طراحی شده‌اند، نه لزوماً متن دقیق. آن‌ها الگوها را یاد می‌گیرند و گاهی برای پر کردن شکاف‌های اطلاعاتی، دست به “خلاقیت” می‌زنند.

سوگیری الگوریتمی (Algorithmic Bias): آینه‌ای از تعصبات انسانی

مدل‌های هوش مصنوعی به اندازه داده‌هایی که با آن آموزش می‌بینند، خوب هستند. اگر داده‌های آموزشی حاوی سوگیری‌ها و تعصبات انسانی (مانند تبعیض نژادی، جنسیتی یا سنی) باشند، مدل نیز همان تعصبات را یاد گرفته و در تصمیمات خود بازتولید می‌کند. نمونه ابزارهای استخدام آمازون و iTutorGroup به خوبی این خطر را نشان می‌دهند.

عدم درک زمینه (Lack of Context): یک مکالمه بی‌سرانجام

هوش مصنوعی، به خصوص مدل‌های قدیمی‌تر، در درک کامل زمینه یک مکالمه یا موقعیت، ضعف دارد. آن‌ها ممکن است کلمات را بفهمند، اما نیت، طعنه، یا جزئیات پنهان در یک درخواست را درک نکنند. این مشکل باعث ارائه پاسخ‌های نامربوط یا حتی خطرناک می‌شود، مانند آنچه برای چت‌بات «تسا» اتفاق افتاد.

آسیب‌پذیری در برابر نفوذ (Vulnerability to Hacking): از هک پرامپت تا نتایج مخرب

همانطور که در مورد چت‌بات DPD دیدیم، سیستم‌های AI می‌توانند در برابر ورودی‌های مخرب آسیب‌پذیر باشند. کاربران باهوش می‌توانند با طراحی پرامپت‌های خاص، مدل را فریب دهند تا از قوانین خود تخطی کرده و کارهایی را انجام دهد که برای آن طراحی نشده است. این یکی از چالش‌های امنیتی جدید در عصر هوش مصنوعی است. برای اطلاعات بیشتر در این زمینه، می‌توانید به تحقیقات موسسه هوش مصنوعی انسان‌محور استنفورد مراجعه کنید.

چگونه از فاجعه جلوگیری کنیم؟ راهکارهای عملی برای مدیریت خطاهای AI

با دیدن این همه شکست، ممکن است این سؤال پیش بیاید که آیا اصلاً باید به هوش مصنوعی اعتماد کرد؟ پاسخ مثبت است، اما به شرطی که رویکردی مسئولانه و پیشگیرانه اتخاذ کنیم. جلوگیری از اشتباهات رایج در استفاده از هوش مصنوعی نیازمند یک استراتژی چندلایه است:

• آزمایش و ارزیابی جامع (Robust Testing & Evaluation): این مهم‌ترین گام است. سیستم‌های AI باید قبل از عرضه، به طور گسترده در سناریوهای مختلف، از جمله موارد استثنایی (Edge Cases) و حملات مخرب، آزمایش شوند. این آزمایش‌ها باید کیفیت، ایمنی، انصاف و قابلیت اطمینان مدل را بسنجند.
• نظارت و پایش مستمر (Continuous Monitoring & Observability): کار با عرضه محصول تمام نمی‌شود. عملکرد مدل‌های AI باید پس از استقرار نیز به طور مداوم نظارت شود تا هرگونه افت کیفیت، رفتار غیرمنتظره یا خطای جدید به سرعت شناسایی و اصلاح گردد.
• کیفیت و تنوع داده‌ها (Data Quality and Diversity): برای جلوگیری از سوگیری، داده‌های آموزشی باید تا حد امکان متنوع، نماینده جامعه واقعی و عاری از تعصبات باشند. پاکسازی و مدیریت دقیق داده‌ها یک امر حیاتی است.
• حلقه بازخورد انسانی (Human-in-the-Loop): در کاربردهای حساس، همیشه باید یک انسان در فرآیند تصمیم‌گیری نهایی نقش داشته باشد. سیستم‌های AI باید به عنوان یک ابزار کمکی برای انسان عمل کنند، نه جایگزین کامل او.
• شفافیت و توضیح‌پذیری (Transparency & Explainability): باید تلاش کرد تا مدل‌های AI به “جعبه سیاه” تبدیل نشوند. استفاده از تکنیک‌های توضیح‌پذیری (XAI) به ما کمک می‌کند تا بفهمیم یک مدل چرا و چگونه یک تصمیم خاص را گرفته است.

جمع‌بندی: درس‌هایی برای آینده هوشمند

هوش مصنوعی یک شمشیر دولبه است. در یک سو، پتانسیل بی‌نظیری برای حل بزرگ‌ترین مشکلات بشر وجود دارد و در سوی دیگر، ریسک بروز خطاهای پرهزینه و آسیب‌زا. نمونه‌هایی که در این مقاله بررسی کردیم، از ایر کانادا تا زیلو و Cruise، به ما یادآوری می‌کنند که مسیر توسعه و استقرار AI باید با احتیاط، مسئولیت‌پذیری و تعهد به کیفیت همراه باشد.

درک اشتباهات رایج در استفاده از هوش مصنوعی و یادگیری از آن‌ها، گام اول برای ساختن سیستم‌هایی قابل اعتمادتر، منصفانه‌تر و ایمن‌تر است. آینده هوشمند، آینده‌ای نیست که در آن ماشین‌ها بی‌نقص عمل کنند، بلکه آینده‌ای است که در آن ما انسان‌ها یاد گرفته‌ایم چگونه محدودیت‌های آن‌ها را به بهترین شکل مدیریت کنیم.

شما چه تجربه‌ای از خطاهای هوش مصنوعی دارید؟ آیا تا به حال با پاسخ عجیب یا نادرستی از یک چت‌بات یا ابزار AI مواجه شده‌اید؟ نظرات و تجربیات خود را در بخش کامنت‌ها با ما و دیگران به اشتراک بگذارید. اگر این مقاله برایتان مفید بود، آن را با همکاران و دوستان خود که به دنیای فناوری علاقه‌مند هستند، به اشتراک بگذارید تا آن‌ها نیز از این درس‌های مهم آگاه شوند. برای یادگیری بیشتر در مورد دنیای شگفت‌انگیز هوش مصنوعی، سایر مقالات ما در چریکا را از دست ندهید.

سوالات متداول