بدهی هوش مصنوعی یا AI Debt

اول از همه باید بررسی کنیم “AI Debt” یا “بدهی هوش مصنوعی” دقیقاً چه چیزی می‌تواند باشد؟ آیا شبیه به “Technical Debt” (بدهی فنی) در توسعه نرم‌افزار است، یا چیزی کاملاً متفاوت؟

گارتنر (Gartner)، یکی از معتبرترین شرکت‌های تحقیقاتی در حوزه فناوری، در سال‌های اخیر (به‌خصوص در گزارش‌های ۲۰۲۵) این مفهوم را به طور خاص تعریف کرده.

۱. تعریف اصلی AI Debt از دیدگاه گارتنر

گارتنر AI Debt را این‌گونه تعریف می‌کند: “انباشته‌شده هزینه تصمیم‌های گذشته (عمداً یا غیرعمد) که اولویت را به دستاوردهای کوتاه‌مدت در کارهای مرتبط با AI می‌دهند، به جای پایداری بلندمدت، و در نتیجه بارهایی مثل بازکاری، ناکارآمدی، ریسک و فرصت‌های از دست رفته در آینده ایجاد می‌شود.”

به عبارت ساده‌تر: مثل وام گرفتن از آینده برای اینکه امروز سریع‌تر پیش بروید. این بدهی چندبعدی است (شامل بدهی فنی، سازمانی، فرهنگی و حتی داده‌ای) و وقتی AI را در مقیاس بزرگ می‌کارند، به سرعت افزایش پیدا می‌کند.

۲. چرا AI Debt به وجود می‌آید؟

فکر می‌کنید چرا سازمان‌ها گاهی مدل‌های AI را با داده‌های ناکافی یا معماری ضعیف مستقر می‌کنند؟ دلایل رایج:

• فشار برای “سریع به بازار رسیدن” (speed to market)
• استفاده از مدل‌های قدیمی بدون به‌روزرسانی
• نادیده گرفتن نگهداری داده‌ها، امنیت یا قابلیت توضیح‌پذیری (explainability)
• انتخاب راه‌حل‌های ساده و موقت به جای راه‌حل‌های پایدار

این تصمیم‌ها مثل “قرض گرفتن” از آینده هستند و بهره (interest) آن‌ها در آینده به شکل هزینه‌های سنگین ظاهر می‌شود.

۳. انواع بدهی در AI Debt (بر اساس دیدگاه گارتنر و تحقیقات مرتبط)

• بدهی فنی (Technical Debt): کد ضعیف، مدل‌های قدیمی، زیرساخت‌های ناکارآمد
• بدهی داده (Data Debt): داده‌های کثیف، بدون برچسب‌گذاری درست یا drift (تغییر توزیع داده‌ها)
• بدهی سازمانی و فرهنگی: کمبود مهارت‌ها، Shadow AI (استفاده غیررسمی از ابزارهای AI) یا عدم هماهنگی بین تیم‌ها
• بدهی امنیتی و رعایت قوانین: نادیده گرفتن مسائل حریم خصوصی یا bias در مدل‌ها

گارتنر هشدار می‌دهد که اگر این بدهی مدیریت نشود، تا سال ۲۰۳۰ بیش از ۵۰٪ شرکت‌ها با تأخیر در ارتقای AI یا هزینه‌های نگهداری بالا مواجه خواهند شد.

۴. مثال واقعی از دنیای واقعی (بر اساس گزارش‌های گارتنر و موارد شناخته‌شده)

حالا بیایید یک مثال واقعی بزنیم تا بهتر جا بیفتد. تصور کن یک شرکت بزرگ مالی (مثل بانک‌ها یا شرکت‌های بیمه) که برای تشخیص تقلب (fraud detection) از AI استفاده می‌کند.

• برای اینکه سریع‌تر سیستم را راه‌اندازی کنند، از یک مدل قدیمی (مثلاً مبتنی بر GPT-3.5 یا مدل‌های مشابه) استفاده می‌کنند و داده‌های آموزشی را کامل تمیز نمی‌کنند.
• نتیجه کوتاه‌مدت: سیستم سریع کار می‌کند و تقلب را با دقت خوبی تشخیص می‌دهد.
• اما بعد از چند ماه مدل‌ها outdated می‌شوند (چون تکنیک‌های جدید مثل GPT-4 یا مدل‌های بهتر ظاهر شده‌اند)، داده‌ها drift می‌کنند (الگوهای تقلب تغییر می‌کند)، و نگهداری سیستم بسیار گران می‌شود.
• در نهایت، شرکت مجبور می‌شود کل سیستم را بازسازی کند؛ این دقیقاً همان AI Debt است که گارتنر می‌گوید.

گارتنر مثال مشابهی می‌زند: “معامله کردن پایداری زیرساخت AI با سرعت در تشخیص تقلب همزمان” یعنی برای سرعت بیشتر، از سرورهای ارزان‌تر یا بدون scalability استفاده می‌کنند و بعداً وقتی حجم داده‌ها زیاد می‌شود، سیستم crash می‌کند یا هزینه‌ها سر به فلک می‌کشد.

مثال دیگر از گزارش گارتنر: شرکت‌هایی که مدل‌های سفارشی بزرگ (custom LLMs) می‌سازند، تا سال ۲۰۲۸ بیش از نیمی از آن‌ها پروژه را رها می‌کنند به خاطر هزینه، پیچیدگی و بدهی فنی انباشته.

شما به عنوان مهندس هوش مصنوعی اگر بخواهید این بدهی را “پرداخت” کنید از کجا شروع می‌کنید؟ مثلاً ارزیابی منظم، اختصاص بودجه برای refactoring یا استفاده از MLOps؟

منبع: گارتنر