- تحذر Cisco من أن تقارير الحوادث التي يتم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي غالبًا ما تكون غير دقيقة وغير متسقة وعرضة لفقدان البيانات بسبب قيود LLM
- توصي الشركة بمطالبات مفصلة ذات مهمة واحدة ومستندات مصدر ثابت وقواعد تنسيق صارمة لتحسين الموثوقية
- لا يزال التلوث المتبادل بين التقارير يمثل تحديًا، لذلك يوصي الباحثون بإجراء جلسات جديدة لكل تقرير جديد عن الحادث لتجنب الأخطاء
قد ترغب أي شركة تتطلع إلى الاستفادة من أدوات الذكاء الاصطناعي لإعداد التقارير الأمنية في قراءة الأداة الجديدة تقرير سيسكو تعرض تجربتها في الإبلاغ عن الحوادث الناتجة عن الذكاء الاصطناعي
وحذرت الشركة من أن الأشخاص الذين يستخدمون الذكاء الاصطناعي لإنشاء محتوى تقني طويل يجب أن يتوقعوا “أخطاء كبيرة واستنتاجات غير عادية وأسلوب كتابة غير متسق”، ويرجع ذلك إلى حد كبير إلى الطبيعة القائمة على الاحتمالات لنماذج LLM.
تقول Cisco: “تولد هذه النماذج مخرجات من خلال التنبؤ بالرمز المميز التالي، عادةً ما يكون كلمة أو كلمة فرعية، في التسلسل بناءً على أوزان النموذج وبيانات التدريب”، أو كما يقول The Register، “إنها في الأساس نظام إكمال تلقائي فاخر يقوم بالتخمينات المدروسة”.
ما الذي ينجح وما الذي لا ينجح
نظرًا لأن الذكاء الاصطناعي يتنبأ بالكلمة التالية ببساطة، فإنه يخلق أربع مشكلات رئيسية، وفقًا لشركة Cisco:
- يستخدم حاملو شهادات LLM بيانات مختلفة لكل استعلام جديد، مما يجعل الاتساق والتوحيد تحديًا
- حتى لو كنت تشارك نفس البيانات، ستكون النتيجة دائمًا مختلفة قليلاً
- وسيكون لكل وثيقة جديدة هيكل وتنسيق مختلفان، مما يمثل تحديًا آخر في مجال التقييس
- غالبًا ما يتجاهل الذكاء الاصطناعي البيانات القيمة، مما يغير النتيجة
- وهذا لا يعني أن الذكاء الاصطناعي غير مناسب لإعداد التقارير الفنية على المدى الطويل – بل على العكس تماما. لا يزال بإمكانها توفير الكثير من البيانات للشركات، ولكن يجب تكوين الأداة وتحسينها بشكل صحيح.
تقول شركة Cisco إن النهج الجيد هو إعطاء الذكاء الاصطناعي “تعليمات مفصلة ذات مهمة واحدة تركز على جزء صغير محدد من التقرير”.
وقالت الشركة أيضًا إن الذكاء الاصطناعي لا ينبغي أن يتمتع بحرية اختيار مصادر تقاريره، بل يجب بدلاً من ذلك منحه وثائق محددة. وأخيرًا، يجب أن يكون لدى الذكاء الاصطناعي تعليمات واضحة حول التنسيق والأسلوب.
وقالت شركة Cisco: “أظهر الاختبار الأعمى لعينة التقرير الذي تم إجراؤه في عملية ضمان الجودة لدينا عدم وجود انخفاض ملحوظ في جودة النص بشكل عام”.
“علق المراجع والمحرر المحترف ومدير المراجعة بشكل إيجابي على التقرير، غير مدركين أنه تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي. ولاحظ المراجع أن حدوث الأخطاء المطبعية والأخطاء النحوية كان أقل بكثير من متوسط التقرير.”
اكتشفت Cisco تحديًا آخر – عندما يُطلب من الذكاء الاصطناعي تحرير نماذج تقارير متعددة في جلسة واحدة، يصبح محتوى المادة المصدر لتقرير واحد ملوثًا بآخر، “حتى لو تمت إزالة الملاحظات المستخدمة لإنشاء التقرير الأول من المستندات المرجعية للمشروع.”
للتغلب على هذه المشكلة، أوصى الباحثون ببدء جلسة جديدة وإعادة كتابة المطالبات مع كل تقرير حدث جديد.
أفضل برامج مكافحة الفيروسات لكل ميزانية
اتبع TechRadar على أخبار جوجل و أضفنا كمصدرك المفضل لتلقي أخبار ومراجعات وآراء الخبراء حول قنواتك.
-1.png "من العيادات الريفية إلى التعافي عن بعد: كيف تعمل الرعاية الصحية عن بعد على تحويل الرعاية الصحية الأمريكية")
:quality(85):upscale()/2026/06/04/935/n/49352476/23d3ab8d6a21ed823e4fa3.93673033_.png "أفضل مجموعات كأس العالم 2026، من مستحضرات العناية بالبشرة إلى ملابس الشارع")
