عندما تكون البيانات قليلة، نحرص على ألا نتسرع في الوصول إلى الاستنتاجات. لكن عندما تتراكم كميات كبيرة من الأرقام والسجلات، يصبح من السهل أن نشعر بأن «الإجابة لا بد أن تكون واضحة مع كل هذه المواد». من المؤكد أن زيادة الملاحظات تزيد ما يمكننا معرفته. لكن زيادة كمية البيانات لا تعني أن معناها يصبح واحدًا. فالتفسيرات التي يمكن استخلاصها من البيانات نفسها تتغير بحسب ما تم قياسه، وما لم يتم قياسه، والفترة التي جرى فحصها.
على سبيل المثال، لنفترض أن مدة استخدام خدمة ما ازدادت خلال شهر واحد. قد نرغب في تفسير ذلك بالقول إن «رضا المستخدمين قد ارتفع». لكن مع أن زيادة مدة الاستخدام قابلة للرصد، فإن الأرقام وحدها لا تثبت السبب. ربما كانت ميزة جديدة مريحة، أو ربما أصبحت الواجهة أكثر تعقيدًا واستغرقت وقتًا أطول في الاستخدام. إن مجرد فصل التغير المرصود عن تفسير ذلك التغير يغيّر سؤال البحث التالي بصورة كبيرة.
في البحث، يُعد الانتقال من الملاحظة إلى الفرضية أمرًا ضروريًا في حد ذاته. المشكلة ليست في وجود الفرضيات، بل في أن تكتسب فرضية ما، من دون أن نلاحظ، المكانة نفسها التي تتمتع بها حقيقة مرصودة. ما إن نقرر أن «هذا هو السبب» حتى نصبح أكثر ميلًا إلى قراءة البيانات اللاحقة بطرق تتوافق مع ذلك التفسير. وتضيق مساحة النظر في تفسيرات أخرى، وقد تُعامل الأدلة المخالفة على أنها استثناء. فاليقين المبكر لا يمكن أن ينهي الاستقصاء فحسب، بل قد يؤدي أيضًا إلى تحيز ما نختار رصده بعد ذلك.
تصبح هذه المشكلة أكثر أهمية عندما يدعم الذكاء الاصطناعي البحث والاستقصاء. يستطيع الذكاء الاصطناعي تنظيم كميات كبيرة من المواد، واستخراج أوجه التشابه، وتقديم تفسيرات محتملة بسرعة. هذه القدرة مفيدة، لكن كلما بدا التفسير المنظم أكثر سلاسة، ازدادت إمكانية أن تبدو الفرضية كأنها استنتاج تم التحقق منه بالفعل. إن معالجة الذكاء الاصطناعي لكمية كبيرة من المعلومات لا تعني أن تفسيره هو الوحيد. وينبغي النظر إلى حجم المعالجة ودرجة اليقين في الاستنتاج كلٌّ على حدة.
لذلك من المفيد التعامل مع الملاحظة والتفسير والفرضية ونتائج التحقق بوصفها مراحل منفصلة. توضح الملاحظة ما تم تسجيله؛ ويوضح التفسير كيف تُقرأ تلك السجلات. والفرضية تفسير محتمل لعدة ملاحظات، أما التحقق فيختبر مدى دعم ذلك الاحتمال. وإذا لم تختلط هذه المراحل، فيمكن حتى مع وجود فرضية قوية الإبقاء على السؤال: «ما الذي لا يزال بحاجة إلى التحقق؟»
الاحتفاظ باستنتاج على نحو مؤقت لا يعني تجنب القرارات إلى أجل غير مسمى. فبحسب غرض الاستقصاء، قد يكون من الضروري اختيار إجراء في ظل معلومات محدودة. وحتى عندئذ، يختلف القول إن «هذا التفسير هو الأكثر دعمًا بالأدلة الحالية» عن القول إن «هذه هي الحقيقة الوحيدة». والحفاظ على الطابع المؤقت يتيح تحديث الحكم عند ظهور أدلة جديدة. وينبغي أن تتناسب درجة اليقين مع حالة الأدلة.
بالنسبة إلى البشر والذكاء الاصطناعي على حد سواء، يتطلب ترك بعض الأجزاء مجهولة شجاعة. يمنح التفسير المكتمل شعورًا بالطمأنينة، لكن قيمة البحث لا تكمن في مدى سرعة طمأنتنا، بل في مدى قدرة التفسير على الصمود أمام الواقع. فإذا كانت فرضية ما ستنهار أمام أدلة مخالفة، فمن الأفضل ألا نخفي هذا الاحتمال. وإبقاء الشيء قابلًا للاختبار لا يجعل الاستنتاج ضعيفًا؛ بل يوضح أساس قوته.
عندما يدعم Sai＊aus الاستقصاء، لا يكون الهدف كذلك مجرد إنتاج استنتاج واحد بسرعة من كميات كبيرة من المعلومات. فإذا أمكن التمييز بين ما تمت ملاحظته، والموضع الذي أُضيف فيه التفسير، وما لا يزال فرضية، استطاع البشر اختيار ما ينبغي التحقق منه بعد ذلك. ويمكن استخدام قدرة الذكاء الاصطناعي على تنظيم المعلومات لا لإغلاق الاستنتاجات، بل لجعل مدخل التحقق واضحًا.
زيادة البيانات لا تجعل الحقيقة واحدة تلقائيًا. ما يزداد هو المواد المتاحة للتحقق من الواقع. وتدخل الافتراضات والتفسيرات في كيفية بناء الشروح من تلك المواد. لذلك لا يتطلب البحث الشك في البيانات نفسها، بل يتطلب ألا نغفل المسار بين البيانات والاستنتاج. ومن خلال عدم التسرع في تثبيت استنتاج بوصفه الواقع، وإبقائه مفتوحًا للمراجعة عن طريق التحقق، يمكن تحويل وفرة المعلومات إلى عمق في الفهم.
ليست إجابات، بل فهم.