التجسيم والذكاء الاصطناعي: إعادة الاتصال بمقبض الخوف
كبشر، نحن نحب إسقاط مشاعرنا على أشياء غير بشرية مثل الحيوانات والأشياء والأحداث الجوية. قيل لي أن المصطلح النفسي لهذا هو التجسيم، وهو أمر يصعب قوله ثلاث مرات بسرعة فائقة. يبدو أننا نصنف بشكل خاص الخصائص الشبيهة بالإنسان للأشياء التي لا يمكننا فهمها بشكل كامل أو ليس لدينا وسيلة لشرحها – مثل أن سيارتي الأولى كانت “وقت النوم” لأنها كانت تتعطل دائمًا في الساعة الثانية صباحًا في منتصف اللامكان.
التجسيم له بعض التأثيرات الثانوية المفيدة لنا. فهو يتيح لنا أن نشعر بمزيد من الترابط والتعاطف، مما قد يؤدي إلى معاملة أفضل تجاه الآخرين. يمكن أن تلهم الخيال والإبداع عندما نتعامل مع العالم من حولنا، خاصة للأطفال عندما يلعبون بألعابهم. ومع ذلك، يمكن أن يؤدي أيضًا إلى افتراضات خاطئة حول ما يحدث بالفعل ويؤدي إلى تشخيص خاطئ للمواقف. كما تبين أن الرغبة في التواصل الاجتماعي لها جانب سلبي سيئ. إذا لم نفهم النية العاطفية، فمن المحتمل أن نعتقد أنها ربما تستهدفنا. لا أستطيع التفكير في مثال أفضل لهذا الاتجاه من النهج الذي نتبعه في التعامل مع الذكاء الاصطناعي (AI)، وخاصة الذكاء الاصطناعي في مجال الرهن العقاري.
حتى اسم “الذكاء الاصطناعي” يشير إلى شيء بارد وخالي من المشاعر – شيء ليس حقيقيًا تمامًا، أو حتى واجهة. كلمات مثل “شادي” تتسلل بالفعل إلى رأسي وأنا أكتب ذلك. حتى وقت قريب، كانت معظم استخدامات الذكاء الاصطناعي تتم خلف الكواليس وتعمل بشكل مباشر في عالم البرمجيات وتكنولوجيا المعلومات وكانت محمية إلى حد ما من التجسيم. وينطبق هذا بشكل خاص على التعلم الآلي، نظرًا لأن الكثير من “الذكاء الاصطناعي” يحدث قبل أن تتفاعل معه كمستخدم. على سبيل المثال، بدأنا العمل باستخدام التعلم الآلي لنماذج التقييم الآلي في عام 2017. ولكن نظرًا لأن الناتج هو في النهاية توقع للقيمة ودرجة الثقة، فلا أتذكر الكثير من الشكاوى حول وصول الذكاء الاصطناعي إلى وظائفنا. ثم ظهر ChatGPT على الساحة.
ربما كانت جوانب المحادثة في ChatGPT وغيرها من الأدوات المستندة إلى GenAI هي التي استحوذت على اهتمامنا العاطفي – أو الزيادة السريعة في التطبيقات المصاحبة المدعومة بالذكاء الاصطناعي المتوفرة الآن، والتي تتطلب منا أن نسقط مشاعرنا عليها للحصول على أفضل تجربة. فجأة، أضاء الذكاء الاصطناعي التوليدي الجانب الأيمن من أدمغتنا من خلال إنشاء محتوى إبداعي وصور وحتى موسيقى. أصبحت ردود الفعل على استخدام جميع تخصصات الذكاء الاصطناعي أكثر اعتمادًا على المشاعر من ذي قبل. ومن المؤسف أن قسماً كبيراً من هذا الخطاب يذهب مباشرة إلى أسوأ السيناريوهات مثل الاستبدال المتفشي للوظائف والقرارات الآلية المتحيزة بشدة والتي يبدو أننا لا نملك السيطرة عليها. من المؤكد أنه ليس من المفيد أن تكون نتائج نماذج GenAI غير دقيقة أو “هلوسة” مختلقة بالكامل.
والحقيقة هي أن التكنولوجيا القائمة على الذكاء الاصطناعي ليس لديها نية أو قدرة عاطفية على الإطلاق. إنها أداة مثل كل الابتكارات الأخرى التي سبقتها، ونحن كبشر علينا أن نقرر كيف ومتى يتم استخدامها. مثل أي أداة قوية، من الضروري تثبيت الأساسيات المناسبة مثل التدريب والاختبار والمساءلة والتحسين المستمر قبل التنفيذ. إن تحديد الدور الذي نسمح للذكاء الاصطناعي بلعبه في عملياتنا يمكن أن يكون وسيلة فعالة لتقليل مستوى الخوف وعدم التسرع في الوصول إلى النتائج المحتملة الأكثر رعبا. دعونا نلقي نظرة سريعة على أدوار الذكاء الاصطناعي للتنبؤ، والذكاء الاصطناعي للاتصالات، والذكاء الاصطناعي لاتخاذ القرار.
الذكاء الاصطناعي للتنبؤ
يعد التعلم الآلي مجالًا مثبتًا لإنشاء تنبؤات ومعلومات كمية دقيقة بشكل ملحوظ. في Clear Capital، بدأنا استخدام التعلم الآلي لنموذج التقييم الآلي الخاص بنا في عام 2017. ووجدنا أنه لم يكن أداؤه أفضل من النماذج الإحصائية في التنبؤ بقيمة بيع المنزل فحسب، ولكنه تكيف أيضًا بشكل أفضل مع الفروق الدقيقة في السوق المحلية مع أقل بكثير الجهد ووقت البناء أسرع. وفجأة، أصبح بوسعنا تحديث التوقعات الجديدة بشأن البلد بأكمله في غضون ساعات قليلة، بدلا من أسابيع، مما سمح بالتكرار والتحسين السريع.
واحدًا تلو الآخر، بدأ اللاعبون في الصناعة في التحول إلى النماذج القائمة على التعلم الآلي أيضًا. يمكن الإشراف على نموذج التعلم الآلي، ويمكن التحكم في البيانات المستخدمة للتدريب، ويمكن اختبار النتائج وحتى تفسيرها في ضوء التصميم المناسب. لقد أصبح استخدام التعلم الآلي جزءًا لا يتجزأ من تطبيقات الأعمال والمستهلكين على حدٍ سواء.
الذكاء الاصطناعي للاتصالات
في جوهره، يدور الذكاء الاصطناعي التوليدي حول اللغة والتواصل، ومن هنا جاء اسم نموذج اللغة الكبير. إن اللغة المبنية على النص، وكذلك اللغة المرئية عبر الصور، هي التي تقود اتصالاتنا. عندما تم الكشف عن ChatGPT للعالم، كان هناك تقريبًا تنفس مسموع للارتياح لمستخدمي البحث على الإنترنت بكثرة. وأخيرا، كانت هناك طريقة للتعامل مع كميات هائلة من المعلومات في محادثة بدلا من قائمة النتائج المرتبة التي تحولت بمرور الوقت إلى قائمة أطول وأطول من الإعلانات.
تختلف المجموعات الجديدة من المحتوى الذي تم إنشاؤه عن أنماطنا العادية، ومع ذلك فهي جيدة التكوين بما يكفي لاستخدامها لإثارة الخيال والإبداع. إن القدرة على تلخيص كميات كبيرة من البيانات من خلال إدخال بيانات المحادثة المباشرة مثل رسائل البريد الإلكتروني والمستندات يمكن أن تؤدي إلى تحقيق الكفاءة وتقليل المهام المتكررة وحتى أتمتة الاتصال بالعملاء.
ولكن هنا تكمن تلك المشكلة. اللغة فوضوية وغالبًا ما تكون متحيزة وذاتية. البيانات الواردة من الإنترنت المستخدمة لتدريب نماذج اللغات الكبيرة ليست دقيقة دائمًا. ومثل أي نموذج للذكاء الاصطناعي، فإن النتائج أيضًا ليست دقيقة دائمًا. إن الافتقار إلى الدقة واحتمال حدوث “الهلوسة” يصبح أمرًا مزعجًا إذا كانت الترجمة اللغوية مهمة من أجل أتمتة القرار.
الذكاء الاصطناعي لاتخاذ القرار
من أجل أتمتة القرارات، وخاصة القرارات المعقدة مثل الاكتتاب في الرهن العقاري، هناك بعض المهارات الأساسية اللازمة: التحليل الدقيق للحقائق والمواءمة الدقيقة للوثائق مع المتطلبات، كل ذلك ضمن فهم أخلاقي للإطار التنظيمي. التواصل والترجمة اللغوية لا يقل أهمية عن الحسابات.
من الواضح أنه على مدى السنوات العديدة الماضية، حققت صناعتنا العديد من التطورات في استخدام الذكاء الاصطناعي للإنتاج الكمي مثل التنبؤات بقيمة الممتلكات وتحديد الخصائص المحتملة القابلة للمقارنة. وفي الآونة الأخيرة، انتشر أيضًا استخدام التعلم العميق للتعرف على الصور مما أدى إلى فهم دقيق لقياسات اللقطات المربعة من الصور واكتشاف ميزات منزلية محددة. وقد أدى كل هذا إلى أتمتة وكفاءة العديد من مهام الاكتتاب، وخاصة بالنسبة للضمانات.
ومن الواضح أيضًا أننا في بداية الرحلة في استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي لأتمتة الاتصال وتحليل اللغة في الرهن العقاري. هناك الكثير من الأمور الواعدة في تلخيص المستندات المقدمة إلى الضامن، أو تقديم الاتصالات الناتجة عن الذكاء الاصطناعي إلى موظف القروض لمساعدته في العمل مع المقترض. ولكننا لا نزال بعيدين عن أن تصبح هذه المجالات مؤتمتة بالكامل في جميع الحالات. الدقة ليست موجودة بعد لتحقيق الثقة اللازمة لجعل عملية القرض آمنة ومتسقة للمستهلك دون وجود إنسان في الحلقة.
ومع ذلك، فإن المخاوف المتزايدة بشأن نشر GenAI لاتخاذ القرار الآلي لا ينبغي أن تجعلنا نتراجع خطوة إلى الوراء بشأن الاستخدام الحالي للتعلم الآلي وتقنيات التعلم العميق للتنبؤ. يجب أن نكون محددين في لغتنا ووصفنا لتخصصات الذكاء الاصطناعي وتطبيقاتها. الذكاء الاصطناعي ليس ليحل محلنا، لا يهم، ولكن استخدام الذكاء الاصطناعي يمكن أن يحدث الفرق في مستوى النجاح لمهن متعددة.
منظور متوازن
في الختام، فإن تقاطع التجسيم والذكاء الاصطناعي يمثل فرصًا وتحديات في مختلف المجالات، بما في ذلك الإقراض العقاري. وفي حين أن التجسيم يثري تواصلنا العاطفي ويعزز الإبداع، فإنه يمكن أن يؤدي أيضا إلى مفاهيم خاطئة ومخاوف لا أساس لها من الصحة، وخاصة عند تطبيقها على الذكاء الاصطناعي.
إن الذكاء الاصطناعي، الخالي من النوايا أو العواطف، هو مجرد أداة تشكلها القرارات والأفعال البشرية. إن فهم قدراتها وقيودها أمر بالغ الأهمية في تخفيف الخوف وتسخير إمكاناتها بفعالية. ومن خلال تحديد أدوار واضحة للذكاء الاصطناعي، مثل التنبؤ والتواصل واتخاذ القرار، يمكن لأصحاب المصلحة التنقل في المشهد المتطور للذكاء الاصطناعي في إقراض الرهن العقاري بحكمة وبصيرة.
تشير الخطوات التي تم تحقيقها في الاستفادة من التعلم الآلي للتحليلات التنبؤية والتعلم العميق للتعرف على الصور إلى تقدم كبير في أتمتة مهام الاكتتاب. ومع ذلك، فإن الرحلة نحو الاستفادة من الذكاء الاصطناعي التوليدي للتواصل وتحليل اللغة لا تزال في بداياتها. على الرغم من أنها واعدة، إلا أن دقة وموثوقية تطبيقات الذكاء الاصطناعي هذه لا تزال مجالًا مثيرًا للقلق، مما يستلزم استمرار التحسين والتدقيق لضمان سلامة واتساق عملية القروض للمستهلكين.
وبينما نمضي قدمًا، من الضروري التعامل مع اعتماد الذكاء الاصطناعي من منظور متوازن، مع التركيز على التدريب الصارم والاختبار والمساءلة والتحسين المستمر. ومن خلال القيام بذلك، يمكننا التخفيف من حدة الخوف وتمهيد الطريق للدمج المسؤول والمفيد للذكاء الاصطناعي في ممارسات الإقراض العقاري، مما يعزز الكفاءة في نهاية المطاف مع الحفاظ على الثقة في عملية الإقراض.
لا يعكس هذا العمود بالضرورة رأي قسم التحرير في HousingWire وأصحابه.
للتواصل مع المحرر المسؤول عن هذه المقالة: [email protected]
