♨️ مسئله اعتماد به خروجی‌های هوش مصنوعی🌀 برای کسانی که تصور می‌کنند می‌توان هر خروجی هوش مصنوعی را بدون راستی‌آزمایی، در جلسات و کارگاه‌ها، به‌عنوان دانش، تخصص یا مهارت شخصی ارائه کرد!❗️مدل‌های زبانی بزرگ، حتی پیشرفته‌ترین آن‌ها، ذاتاً ابزار محاسبات عددی قطعی و قابل‌اتکا نیستند. این مدل‌ها بر مبنای پیش‌بینی الگوهای زبانی عمل می‌کنند، نه اجرای تضمین‌شده و دقیق عملیات ریاضی. ازاین‌رو، به‌ویژه در محاسبات چندمرحله‌ای، اعداد اعشاری و عملیات تکرارشونده، ممکن است خروجی‌ای تولید کنند که از نظر ظاهری کاملاً منطقی و معتبر به‌نظر برسد، اما از نظر محاسباتی نادرست باشد.⚠️ مسئله مهم‌تر آن است که این خطاها الزاماً آشکار نیستند؛ بلکه می‌توانند در قالب یک پاسخ روان، دقیق و متقاعدکننده ظاهر شوند. این همان «خطای خاموش» است؛ خطایی که به‌دلیل ظاهر معتبر خود، حتی از یک پاسخ آشکارا غلط نیز خطرناک‌تر است.✅ در محاسبات حساس، راهکار حرفه‌ای استفاده از آزمون‌های قطعی، از جمله Unit Test، است. در این روش، مجموعه‌ای ثابت از ورودی‌های مشخص با خروجی‌های دقیق و ازپیش‌محاسبه‌شده تعریف می‌شود و نتیجه تولیدشده به‌صورت خودکار با مقدار مرجع مقایسه می‌شود. در اینجا دیگر ملاک، اطمینان ذهنی به مدل نیست؛ معیار، انطباق یا عدم انطباق قابل‌اندازه‌گیری است. در چنین شرایطی، نیازی به «اعتماد» وجود ندارد. نتیجه یا دقیقاً درست است، یا نیست. اما این مستلزم مسلط بودن به موضوع است. از این منظر، هوش مصنوعی می‌تواند ابزار قدرتمندی برای تحلیل، پردازش و تصمیم‌سازی باشد؛ اما خروجی آن، پیش از تبدیل‌شدن به «دانش قابل ارائه»، «مبنای تصمیم» یا «ادعای تخصصی»، باید اعتبارسنجی شود.〽️ فیناپس به‌زودی مجموعه‌ای تخصصی و مسئله‌محور برای تعامل حرفه‌ای مدیران و کارشناسان مالی با هوش مصنوعی ارائه خواهد کرد؛ محتوایی که هدف آن صرفاً آشنایی با ابزارها یا انتقال اطلاعات نیست، بلکه توسعه مهارت استفاده مؤثر، استاندارد و قابل‌اتکا از هوش مصنوعی در مسائل واقعی مالی است. مسیر فیناپس، آموزش برای آگاهی نیست؛ توانمندسازی برای عمل است؛ فراتر از الگوهای تکراری و کم‌اثر آموزش‌های ضمن‌خدمت.🌐 سایت فصلنامه : nezaratmali.ir🌐 سایت فیناپس : finaps.ir🆔 👉 @nezaratmag