ما هي هلوسة الذكاء الاصطناعي؟
تشير هلوسة الذكاء الاصطناعي إلى الظاهرة التي تُنتج فيها نماذج الذكاء الاصطناعي - وخاصةً نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) وأنظمة الذكاء الاصطناعي التوليدية - مخرجات معقولة من حيث الشكل، لكنها تحتوي على معلومات خاطئة أو مُختلقة أو مُضللة. تتراوح هذه "الهلوسة" بين اختلاق حقائق واقتباسات وهمية وتفسيرات خاطئة لاستفسارات المستخدم. وبينما قد تبدو هذه المخرجات متماسكة ومقنعة، إلا أنها تنحرف عن الواقع المُتحقق، مما يُشكل تحديات خطيرة لأي تطبيق يعتمد على محتوى مُولّد من الذكاء الاصطناعي. يُعد فهم هلوسة الذكاء الاصطناعي أمرًا بالغ الأهمية في عصر تتكامل فيه هذه الأنظمة بشكل متزايد في مجالات حيوية مثل الرعاية الصحية والقانون والمالية والصحافة، حيث تُعدّ الدقة أمرًا بالغ الأهمية.
كيف نتعرف على الهلوسة؟
تتجلى الهلوسة الذكاء الاصطناعي بعدة طرق:
- حقائق ملفقة:قد تولد الذكاء الاصطناعي أحداثًا تاريخية تبدو ذات مصداقية، أو سوابق قانونية، أو دراسات طبية غير موجودة ببساطة.
- بيانات رقمية غير صحيحة:الأخطاء الكمية، مثل الإحصائيات أو التواريخ الخاطئة.
- اقتباسات منسوبة بشكل خاطئ:نسب تصريحات لأفراد أو مؤسسات خاطئة.
- التفكير الخاطئ:قفزات منطقية لا تدعمها الأدلة أو السياق.
من خلال مقارنة النتائج مع مصادر البيانات الموثوقة - من خلال مكتبات التحقق من الحقائق أو الخبراء البشريين - يمكن للمستخدمين اكتشاف حالات الهلوسة، ولكن هذه العملية تتطلب موارد مكثفة.
لماذا تعاني نماذج الذكاء الاصطناعي من الهلوسة؟
ما الذي يحرك هلوسة الذكاء الاصطناعي على المستوى التقني؟
في جوهرها، تُعدّ معظم برامج التعلم العميق محركات تنبؤ مُدرّبة على التنبؤ بالرمز التالي في سلسلة من النصوص بناءً على أنماط مُكتسبة من مجموعات بيانات ضخمة. هذه الآلية الاحتمالية، مقترنةً بالعوامل التالية، تُؤدي إلى الهلوسة:
- قيود بيانات التدريب:تحتوي مجموعات البيانات الضخمة حتمًا على تحيزات ومعلومات قديمة وتشويش. عندما يُعمّم نموذج الذكاء الاصطناعي هذه البيانات غير الكاملة، فقد يُنتج مخرجات خاطئة.
- قيود الوظيفة الهدف:النماذج مُحسّنةٌ بناءً على الاحتمالية أو الحيرة، وليس على الدقة الواقعية. قد يكون التسلسل ذو الاحتمالية العالية خاطئًا.
- استراتيجيات أخذ العينات:إن طرق فك التشفير مثل قياس درجة الحرارة أو أخذ العينات النووية تعمل على إدخال العشوائية لتعزيز الإبداع ولكنها قد تؤدي أيضًا إلى تضخيم الأخطاء.
- العمارة النموذجية:تفتقر البنيات القائمة على المحولات إلى آلية تأريض متأصلة؛ فهي تعتمد كليًا على الأنماط في بيانات التدريب دون إمكانية الوصول المباشر إلى التحقق الخارجي.
تجعل هذه الأساسيات من هلوسة الذكاء الاصطناعي منتجًا ثانويًا جوهريًا لأنظمة الذكاء الاصطناعي التوليدية.
هل الهلوسة أكثر شيوعا في النماذج المتقدمة؟
على عكس المتوقع، تُظهر النماذج الأكثر تطورًا معدلات هلوسة أعلى. تُظهر أحدث نماذج الاستدلال من OpenAI، o3 وo4-mini، معدلات هلوسة تبلغ 33% و48% على التوالي، وهي نسبة أعلى بكثير من الإصدارات السابقة مثل GPT-4. يُعزى هذا الارتفاع إلى طلاقة هذه النماذج وقدرتها المُحسّنة على صياغة سرديات مُقنعة، مما يُخفي الأخطاء بشكل أكثر فعالية، دون قصد.
كيف يمكن للهندسة السريعة أن تقلل من هلوسات الذكاء الاصطناعي؟
الوضوح والسياق في المطالبات
تتضمن إحدى الاستراتيجيات الأساسية صياغة مطالبات توفر تعليمات واضحة ومعلومات سياقية كافية. تُقلل المطالبات الواضحة والمنظمة من الغموض، وتُوجه النموذج نحو الاستجابات المطلوبة، وتُثبط المحتوى التخميني أو المُختلق. يُشدد دليل فريق Microsoft AI Builder على أن المطالبات يجب أن تتضمن (1) وصفًا دقيقًا للمهمة، (2) سياقًا أو بيانات ذات صلة، و(3) قيودًا واضحة على المخرجات (مثل: "في حال عدم التأكد، أجب بـ "لا أعرف""). تُظهر الاختبارات التجريبية أن المطالبات المُصممة جيدًا في سياقها الصحيح يُمكن أن تُخفض معدلات الهلوسة بأكثر من 15% في بيئات المؤسسات.
"وفقًا لـ..." تقنية التأريض
هناك طريقة تحفيز حديثة تُسمى "وفقًا لـ..."، تُوجِّه النموذج إلى نسب استجاباته إلى مصادر معلومات موثوقة، مثل ويكيبيديا أو قواعد بيانات خاصة بمجال معين. هذه الطريقة، المستمدة من ممارسات إسناد المصادر الصحفية، تزيد من احتمالية استناد النموذج إلى محتوى واقعي ضمن مجموعة تدريبه بدلًا من اختلاق التفاصيل. وقد أظهرت التجارب أن إضافة عبارات مثل "وفقًا لـ ويكيبيديا" يمكن أن تُقلل الهلوسة بنسبة تصل إلى 20%.
التأطير التعليمي والمحفزات الإيجابية
تشير الأبحاث إلى أن التعليمات المُصاغة بشكل إيجابي - أي توجيه النموذج بما يجب فعله بدلاً من ما يجب تجنبه - تُعطي نتائج أكثر موثوقية. غالبًا ما تُربك التوجيهات السلبية (مثل "لا تُهلوس") ديناميكيات التنبؤ الرمزي للنموذج، بينما تُؤدي التوجيهات الإيجابية الصريحة (مثل "قدّم حقائق قابلة للتحقق فقط") إلى نتائج أدق. يُعزز الجمع بين التأطير الإيجابي والعبارات الشرطية (مثل "إذا لم يتمكن النموذج من التحقق، فأجب بـ 'لست متأكدًا'") الدقة، حيث تقل احتمالية تخمين النماذج عند وجود شبكات الأمان.
كيف تبدأ
يوفر CometAPI واجهة REST موحدة تجمع مئات نماذج الذكاء الاصطناعي (نماذج Gemini ونموذج Claude ونماذج OpenAI) ضمن نقطة نهاية متسقة، مع إدارة مدمجة لمفاتيح واجهة برمجة التطبيقات، وحصص الاستخدام، ولوحات معلومات الفواتير. بدلاً من إدارة عناوين URL وبيانات اعتماد متعددة للموردين.
أثناء الانتظار، يمكن للمطورين الوصول واجهة برمجة تطبيقات Gemini 2.5 Pro Preview , كلود أوبس 4 API و واجهة برمجة تطبيقات GPT-4.5 من خلال كوميت ايه بي ايأحدث الموديلات المدرجة هي اعتبارًا من تاريخ نشر المقال. للبدء، استكشف إمكانيات الموديل في ملعب واستشر دليل واجهة برمجة التطبيقات للحصول على تعليمات مفصلة. قبل الدخول، يُرجى التأكد من تسجيل الدخول إلى CometAPI والحصول على مفتاح API. كوميت ايه بي اي عرض سعر أقل بكثير من السعر الرسمي لمساعدتك على التكامل.
الخاتمة
تُمثل هلوسات الذكاء الاصطناعي آفاقًا واعدة في مجال سلامة وموثوقية الذكاء الاصطناعي. وبينما تواصل النماذج المتطورة تجاوز حدود ما يمكن للآلات توليده، فإن ميلها إلى "اختلاق" معلومات مقنعة وإن كانت زائفة يُبرز الحاجة إلى استراتيجيات قوية للتخفيف من آثارها، وإشراف بشري دقيق، وأبحاث مستمرة. ومن خلال الجمع بين الابتكارات التقنية - مثل تحليلات الذكاء الاصطناعي (RAG) وكشف الإنتروبيا الدلالية - وإدارة المخاطر الرشيدة والتوجيه التنظيمي، يُمكن لأصحاب المصلحة تسخير القوة الإبداعية للذكاء الاصطناعي مع الوقاية من أخطائه الأكثر خبثًا.