Page 105 - الصحافة المتخصصة

‫الصحافة المتخصصة‬

‫البيانات لمعرفة ما أن تكون عليه الاستجابة الصحيحة‪ ،‬وبدون توفر البيانات تكون قدرة الذكاء‬
‫الاصطناعي محدودة‪.‬‬

‫‪ -2‬فهم البيانات غير المنظمة ‪:Understanding Unstructured Data‬‬
‫يواجه استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي أيضاً صعوبة عندما تكون البيانات غير منظمة‪ ،‬وعلي سبيل‬

‫المثال‪ ،‬فإنه يمكن ترجمة النتائج المجدولة للألعاب الرياضية أو بيانات الأرباح بسهولة إلي مقالات‬
‫باستخدام قوالب موحدة‪ ،‬ولكن إذا أريد أن ُيصبح الذكاء الاصطناعي أكثر انتشا اًر في الاقتصاد‬

‫الإبداعي‪ ،‬فسوف تحتاج إلي تسخير وتوليف البيانات غير المهيكلة‪ ،‬التي تُشكل معظم البيانات المتاحة‬
‫اليوم‪.‬‬

‫‪ -3‬قلة الوعي الذاتي ‪:Lach of Self Awareness‬‬
‫لا تستطيع تقنيات الذكاء الاصطناعي شرح مخرجاتها‪ ،‬ماذا كتبت؟ ماذا فعلت؟ أو كيف وصلت إلي‬
‫هناك؟ لفهم كيفية ترجمة البيانات إلي قصة معينة‪ ،‬يجب التفكير في تصميم الذكاء الاصطناعي ليكون‬
‫مسئولاً أمام المستهلكين‪ ،‬فقد تكون إحدى الطرق لتحقيق ذلك –خاصة مع المحتوي الذي يحتوي علي‬

‫الكثير من البيانات حيث تتمتع تقنيات الذكاء الاصطناعي بميزة طبيعية– عن طريق السماح‬
‫للمستهلكين بضبط معلمات خوارزمية لمعرفة كيف تتغير النتائج عند تطبيقها علي الأخبار‪ ،‬يجدر‬
‫التفكير فيما إذا كانت هناك حاجة إلي تطوير معايير صحفية جديدة حتي يعرف المستخدمين ما إذا‬

‫كانت القصة المؤلفة من جهاز أو إنسان ‪.‬‬
‫‪ -4‬التحقق من الأصالة ‪:Verifying Authenticity‬‬
‫لا يمكن لتقنيات الذكاء الاصطناعي التمييز بين ما إذا كانت ال ُمدخلات التي تتلقاها دقيقة أو غير‬
‫دقيقة‪ ،‬وهو يمكن أن يؤدي ذلك إلي مشكلات حول الأصالة – إذا تلقت الذكاء الاصطناعي إدخالاً‬

‫‪91‬‬