سنجش میزان رشد اخلاقی توسط دستیارهای محاسبه مبتنی بر هوش مصنوعی ؛ چالش ها و راهبردها

ظهور مدل های زبانی بزرگ (LLMs)، افق های تازه ای پیش روی دستیارهای هوشمند «محاسبه نفس » گشوده ؛ با این حال ، ماهیت انتزاعی مفاهیم اخلاقی ، سنجش ماشینی آنها را با دشواری هایی مواجه ساخته است . این پژوهش ، ضمن استخراج ، تحلیل و طبقه بندی چالش های فنی و مفهومی سنجش اخلاق در بستر «دستیارهای هوشمند محاسبه نفس»، در صدد تدوین راهبردهای نظری برای مدیریت آنها است . یافته ها در چارچوب تحلیلی چهاربخشی تبیین شده اند : ۱) چالش های ترجمه مفهومی به ساختار محاسباتی از قبیل عملیاتی سازی نیت و فقدان هستان نگار های اخلاقی ؛ ۲) چالش های داده محور همچون اتکا به ردپاهای دیجیتال ، کمبود مجموعه داده های استاندارد و سوگیری فرهنگی ؛ ۳) چالش های منطق الگوریتمی نظیر ناپایداری مدل ، مسئله جعبه سیاه و حساسیت به بیان ؛ ۴) چالش های تعاملی و پویایی که شامل حلقه های بازخورد معیوب و خطای نسبت دهی زمانی است . پژوهش نتیجه می گیرد که غلبه بر این موانع مستلزم فراتر رفتن از رویکردهای صرفا آماری است . راهبردها شامل توسعه نمایه های سنجش چندبعدی ، طراحی معماری های ترکیبی با ادغام هوش مصنوعی تبیین پذیر ، استنتاج علی و هستان نگار های رسمی مبتنی بر اخلاق اسلامی ، و گذار از مشاهده منفعلانه به خودارزیابی فعالانه و کاربرمحور است.

کلیدواژه ها:

محاسبه نفس ، سنجش اخلاق ، مدل های زبانی بزرگ ، هوش مصنوعی ، دستیارهای هوشمند محاسبه