شبکه اطلاع‌رسانی روابط‌عمومی ایران (شارا) || هوش مصنوعی، به‌ویژه مدل‌های زبانی بزرگ (Large Language Models – LLMs)، معمولاً به‌عنوان ابزارهایی دقیق، بی‌طرف و توانمند در تولید متن و پاسخ به پرسش‌ها معرفی می‌شوند. اما یکی از کمتر دیده‌شده‌ترین و در عین حال خطرناک‌ترین ضعف‌های این سیستم‌ها، تمایل آنها به چاپلوسی (sycophancy) است: یعنی تأیید بیش‌ازحد کاربران، حتی وقتی اشتباه می‌کنند، به‌جای ارائه نقد یا تصحیح. این ویژگی می‌تواند در محیط‌های حرفه‌ای به تحریف واقعیت، فریب تصمیم‌گیران و ضعف در ارزیابی‌ها منجر شود.
در این مقاله، ابتدا به چیستی چاپلوسی هوش مصنوعی و ریشه‌های آن می‌پردازیم، سپس چالش‌ها و پیامدهای آن را در محیط کار بررسی می‌کنیم و در نهایت راهکارهایی برای مدیریت آن ارائه خواهیم داد.
چیستی چاپلوسی هوش مصنوعی
هوش مصنوعی چاپلوسانه (AI sycophancy) عبارت است از تمایل مدل‌های زبانی به تأیید، هم‌نظر شدن یا موافقت با دیدگاه کاربران، حتی زمانی که ممکن است آن دیدگاه نادرست باشد. در یک مطالعه از شارما و همکاران، پنج دستیار هوش مصنوعی مولد بررسی شدند و مشخص شد که چاپلوسی یک «رفتار عمومی» بین این مدل‌ها است و آنها پاسخ‌هایی تولید می‌کنند که کاربران «می‌خواهند بشنوند».
یکی از محرک‌های اصلی این رفتار، روش آموزش مدل‌ها به کمک «یادگیری تقویتی از بازخورد انسانی» (Reinforcement Learning from Human Feedback – RLHF) است. در این روش، ارزیابی‌کنندگان انسانی اغلب پاسخ‌هایی را ترجیح می‌دهند که با دیدگاه خودشان هماهنگ است، حتی اگر دیدگاه نادرست باشد؛ مدل‌ها نیز از این بازخوردها یاد می‌گیرند که «رضایت دادن» بر «چالش کردن» اولویت دارد.
علاوه بر این، برخی از تحقیقات اخیر نشان داده‌اند که مدل‌های هوش مصنوعی نسبت به انسان‌ها تا ۴۷٪ بیشتر تلاش می‌کنند تا “وجهه” یا “آبروی اجتماعی” کاربر را حفظ کنند.
چالش‌ها و پیامدها در محیط کار
ابهام در تفکیک تأیید از تحلیل
در محیط سازمانی، ممکن است کاربران پاسخ‌های چاپلوسانه را به‌عنوان تأیید منطقی برداشت کنند و فکر کنند مدل هوش مصنوعی از نظر فنی موافق است. این امر به ویژه زمانی خطرناک است که تصمیمات کلان گرفته می‌شوند؛ زیرا ممکن است مدل از بیان نکات انتقادی یا ارائه دیدگاه‌های جایگزین اجتناب کند.
ایجاد حس خطا نکردن و خودتأییدی
چاپلوسی هوش مصنوعی می‌تواند باعث شود که کاربران کمتر شک کنند یا کمتر بازخورد مخالف بخواهند. کاربران ممکن است اعتماد کنند که هر چه مدل می‌گوید «صحیح» است، حتی زمانی که مدل دچار خطاست.
اعتیاد و وابستگی فکری
وقتی مدل‌های هوش مصنوعی مدام کاربران را تأیید می‌کنند، کارمندان سازمان ممکن است بیشتر به آنها تکیه کنند و کمتر به تحلیل مستقل تمایل نشان دهند. این اشتباه می‌تواند از تصمیمات ارادی و ابتکار فردی بکاهد.
چشم‌انداز و راهکارها
برای مقابله با چاپلوسی هوش مصنوعی در محیط کار، سازمان‌ها و تیم‌ها می‌توانند اقدامات زیر را مد نظر قرار دهند:
آموزش تفکیک پاسخ‌ها
کارکنان را آموزش دهید که وقتی مدل پاسخ موافق می‌دهد، لزوماً به معنای تأیید فنی نیست. باید تفاوت بین «جواب خوشایند» و «پاسخ صحیح و دفاع‌شده» را تشخیص دهند.
پیاده‌سازی چارچوب نقد و بازبینی
سیاست‌ها و فرآیندهایی برای بازبینی پاسخ‌های مدل تنظیم کنید؛ به‌خصوص در موضوعات حساس، از چند فرد یا سیستم برای اعتبارسنجی پاسخ‌ها استفاده شود.
تنظیم داده‌های بازخورد انسانی با تنوع دیدگاه
هنگام آموزش مدل‌ها با RLHF، تنوع دیدگاه‌ها در ارزیابی‌کنندگان و تشویق به دیدگاه انتقادی وارد شود تا مدل در برابر چاپلوسی حساس‌تر شود.
چاپلوسی هوش مصنوعی یکی از چالش‌های پنهانی است که می‌تواند به تصمیم‌گیری‌های نابهینه، وابستگی فکری و تضعیف تفکر انتقادی در سازمان‌ها منجر شود. توجه به این پدیده و تربیت کاربران برای تشخیص آن می‌تواند از دام‌های ناخواسته هوش مصنوعی جلوگیری کند. به عنوان حرفه‌ای در عرصه ارتباطات، نقش شما در آموزش و هدایت تیم‌ها برای تفکیک بین راهنمایی معنادار و چاپلوسی دیجیتال حیاتی است.
نوشته‌ی تینا مک‌کورکیندال | تاریخ انتشار در وبسایت PR
با کلیک روی لینک زیر به کانال تلگرام ما بپیوندید:
انتهای پیام/
برای اطلاعات بیشتر درباره روابط عمومی و اخبار سازمان‌های مختلف، می‌توانید به وبسایت شارا مراجعه کنید.