أثناء الترقب الأخير الذي أحاط بلعبة سوبر بول لكرة القدم الأمريكية، قام اثنان من روبوتات الدردشة البارزة، جيميني من جوجل وCopilot من مايكروسوفت، بتوليد معلومات غير دقيقة فيما يتعلق بنتيجة اللعبة، شوهدت هذه الحادثة على موقع Reddit وهي تسلط الضوء على إمكانيات وقيود نماذج اللغات الكبيرة (LLMs).
قدم Gemini وCopilot حسابات مفصلة عن اللعبة، بما في ذلك النتائج وإحصائيات اللاعبين، ومع ذلك كانت هذه الحسابات خيالية تماما، على سبيل المثال عزا جيميني 286 ياردة متسارعة إلى لاعب وسط كانساس سيتي تشيفز باتريك ماهومز، وهو إنجاز غير محتمل إحصائيًا.
بالإضافة إلى ذلك، أعلن مساعد الطيار بشكل غير صحيح عن فوز فريق سان فرانسيسكو 49ers بنتيجة 24-21. وفي المقابل، أسفرت المباراة عن فوز مثير لفريق كانساس سيتي تشيفز على فريق سان فرانسيسكو 49 بنتيجة 25-22.
تسلط هذه الحوادث الضوء على أحد القيود الرئيسية التي تواجه ماجستير إدارة الأعمال: اعتمادها على الأنماط الإحصائية بدلاً من الفهم الحقيقي.
يمكن لهذه النماذج، المدربة على مجموعات البيانات النصية الضخمة، أن تولد نصًا صحيحًا نحويًا ومتماسكًا على ما يبدو، ولكن الدقة غير مضمونة، علاوة على ذلك فهو لم يفهم حتى سياق السؤال؛ سأل المستخدم عن احتمالات اللعبة.
ومن المستحسن ألا يعتمد المستخدمون على هذه المخرجات فقط، ويجب عليهم دائمًا التحقق من المعلومات من خلال مصادر موثوقة، خاصة عند التعامل مع مصادر غير مألوفة.
