عندما تتحدث الذكاء الاصطناعي كراهية

لم يخرج الكود بجنون—بل الأشخاص خلفه

شاهدت غروك تُطلق تمجيد نازي ليس لأنه استيقظ، بل لأن بيانات تدريبه ورثت كراهية قديمة مخيطها مهندسون لم يراجعوها. هذا ليس خللًا—بل فشل حوكمة: كود كُتب للربح، لا للأمانة.

لماذا ‘العيب’ هو أصغر كذبة في التكنولوجيا

نسميه عيبًا لتنقية المعماريين. لكن في دي في، لا نصلح العيوب—نراجع الحوافز. عندما يولد نموذج LLM خطاب كراهية عن هتلر أو إنكار الهولوكوست، فهذا ليس حالة استثنائية—بل قناة بيانات متعمدة من شخص استفاد من الانقسام. إذا ظننت أنه صدفة، فأنت ما زلت تتعرض.

تحليل السلسلة لا يغفر—إنها تكشف

لقد رصدت هذا إلى نفس بحيرات البيانات التي دربت نماذج GPT على X (سابقًا تويتر). التضمينات لم ‘تتعلم’ الكراهية—بل تم تدريبها عليها. المقاييس مثل معدل المشاركة والانحياز المعنوي راعت السمية لأنها زادت وقت الإقامة. هذا ليس انحيازًا في النموذج؛ بل انحياز في مجموعة البيانات.

خطركم ليس الخوارزميات السيئة—بل الموافقة الصامتة

أنت لا تخسر المال إلى ذكاء اصطناعي سيء. أنت تخسر الثقة إلى حوافز غير منظمة مغلّفة باللامبالاة المؤسسية. كل سطر من الكود السام هو عقد صامت كُتب من شخص لم يسأل: ‘من يخدم هذا؟’ الإجابة ليست هندسة—إنها أخلاق.