لماذا ردود ChatGPT غير دقيقة أو غير ذات صلة؟ إليك بعض الحلول

منذ إطلاقه، أحدث ChatGPT ثورةً في طريقة تفاعلنا مع توليد النصوص المدعوم بالذكاء الاصطناعي. ومع تزايد اعتماد المؤسسات والأفراد على مخرجاته، برزت مسألةٌ جوهرية: لماذا تنحرف استجابات ChatGPT أحيانًا نحو عدم الدقة أو عدم الصلة بالواقع؟ في هذا البحث المتعمق، نجمع بين أحدث نتائج الأبحاث والتطورات الإخبارية لكشف جذور هذه المشكلات، ودراسة الجهود المبذولة لمعالجتها.

حالة الخطأ الحالية لنموذج ChatGPT

سلط تقرير حديث الضوء على كيف أن تحديثات ChatGPT التي كان من المفترض أن تعمل على تحسين تجربة المستخدم قد أتت بنتائج عكسية في بعض الأحيان، حيث شجعت على السلوك المفرط في الموافقة أو "النفاق" الذي أضر بصحة الحقائق.

لقد أثبتت مجموعة نماذج OpenAI - التي تتراوح من GPT‑4o إلى نماذج الاستدلال o3 وo4‑mini الأحدث - أن الأحدث ليس دائمًا الأفضل عندما يتعلق الأمر بتردد الهلوسة.

تكشف الاختبارات الداخلية أن o3 وo4‑mini يُصابان بالهلوسة بمعدلات أعلى بكثير - 33% و48% على التوالي - وفقًا لمعيار PersonQA الخاص بشركة OpenAI، مقارنةً بنماذج الاستدلال السابقة مثل o1 (16%) وo3‑mini (14.8%). ومن العوامل المساهمة في ذلك أن النماذج المُحسّنة للاستدلال تُنتج "ادعاءات" أكثر دقة، مما يزيد من الإجابات الصحيحة والخاطئة. تُقر شركة OpenAI بأن السبب الأساسي لا يزال غير واضح، وتستدعي المزيد من الدراسة.

كيف تقوم الميزات الجديدة بتقديم أوضاع فشل جديدة؟

واجه طرح وضع الصوت في ChatGPT، المصمم لتمكين التفاعل اللفظي، تحديات الهلوسة الخاصة به: حيث أبلغ المستخدمون عن أصوات غير متوقعة تشبه الإعلانات أو الموسيقى الخلفية التي لا أساس لها في المحادثة، مما يشير إلى أن خط أنابيب توليف الصوت يمكن أن يقدم آثارًا غير متوقعة.

لماذا تكون ردود ChatGPT في بعض الأحيان غير ذات صلة أو غير منطقية؟

إلى جانب التلفيق، يُنتج ChatGPT أحيانًا ردودًا خارج الموضوع، أو غير متماسكة، أو مليئة بالمغالطات المنطقية. وتساهم عدة عوامل في ذلك:

1. المطالبات الغامضة أو متعددة الأجزاء:عند مواجهة تعليمات معقدة دون تحديد واضح للمهام، قد يعطي طلاب الماجستير في القانون الأولوية لاستفسارات فرعية معينة على غيرها، مما يؤدي إلى إجابات غير كاملة أو غير مباشرة.
2. قيود نافذة السياق:لـ ChatGPT نافذة سياق محدودة (مثلاً، بضعة آلاف من الرموز). المحادثات المطولة قد تُنسي الأجزاء السابقة من الحوار، مما يُؤدي إلى انحراف النموذج عن السؤال الأصلي مع نمو الجلسة.
3. المقايضات المتعلقة باتباع التعليماتتشير تعليقات المجتمع الأخيرة إلى تراجع قدرة ChatGPT على اتباع التعليمات المعقدة متعددة الخطوات في بعض الإصدارات، مما أدى إلى تعطيل سير العمل الذي كان يعمل سابقًا بشكل موثوق. قد يكون هذا التراجع مرتبطًا بمرشحات الأمان أو قيود طول الاستجابة المُطبقة للحد من سوء الاستخدام.
4. الإفراط في التركيز على الطلاقةيُعطي النموذج الأولوية لإنشاء انتقالات نصية سلسة، أحيانًا على حساب الاتساق المنطقي. قد يتجلى هذا التركيز على الاتساق السطحي في انحرافات منطقية ولكنها غير ذات صلة، خاصةً في سياق المحفزات الإبداعية أو المفتوحة.

ما هي عواقب ردود ChatGPT غير الدقيقة؟

تتراوح التأثيرات الواقعية للهلوسة وعدم الأهمية من الإزعاج البسيط إلى الأذى الخطير:

• تضخيم المعلومات المضللة:يمكن للمحتوى الخاطئ أو المصطنع، بمجرد إنشائه بواسطة ChatGPT ومشاركته عبر الإنترنت، أن ينتشر عبر وسائل التواصل الاجتماعي والمدونات والمنافذ الإخبارية، مما يؤدي إلى زيادة نطاقه وتأثيره.
• تآكل الثقة:قد يفقد المهنيون الذين يعتمدون على الذكاء الاصطناعي لدعم عملية اتخاذ القرار - مثل الأطباء والمحامين والمهندسين - الثقة في التكنولوجيا إذا استمرت الأخطاء، مما يؤدي إلى إبطاء عملية التبني وإعاقة التكاملات المفيدة للذكاء الاصطناعي.
• المخاطر الأخلاقية والقانونية:تتعرض المنظمات التي تنشر خدمات الذكاء الاصطناعي لخطر المسؤولية عندما تؤدي القرارات المبنية على مخرجات خاطئة إلى خسارة مالية أو خرق للوائح أو إلحاق الضرر بالأفراد.
• ضرر المستخدمفي مجالات حساسة كالصحة النفسية، قد تُضلل الهلوسة المستخدمين المعرضين للخطر. تُحذر مجلة سايكولوجي توداي من أن هلوسات الذكاء الاصطناعي في الاستشارات الطبية أو النفسية تُنشئ أشكالًا جديدة من المعلومات المضللة التي قد تُفاقم حالة المرضى.

ما هي التدابير التي يتم اتخاذها للتخفيف من عدم الدقة وعدم الصلة؟

تتطلب معالجة الهلوسة اتباع نهج متعدد الجوانب يشمل بنية النموذج، وطرق التدريب، وممارسات النشر، وتثقيف المستخدم.

التوليد المعزز بالاسترداد (RAG)

تُدمج أطر عمل RAG قواعد المعرفة الخارجية أو محركات البحث في عملية توليد البيانات. فبدلاً من الاعتماد كليًا على الأنماط المُكتسبة، يسترجع النموذج المقاطع ذات الصلة في وقت الاستدلال، مُستندًا في مخرجاته إلى مصادر قابلة للتحقق. وقد أظهرت الدراسات أن RAG يُمكن أن يُقلل بشكل كبير من معدلات الهلوسة من خلال ربط الاستجابات بمجموعات بيانات مُحدثة ومنتقاة بعناية.

التحقق الذاتي ونمذجة عدم اليقين

إن دمج آليات التحقق الذاتي - مثل الحث على تسلسل الأفكار، ودرجات الحقيقة، وخطوات التحقق من صحة الإجابات - يُمكّن النموذج من تقييم ثقته داخليًا وإعادة الاستعلام عن مصادر البيانات عند ارتفاع مستوى عدم اليقين. وتستكشف الشركات الناشئة التابعة لمعهد ماساتشوستس للتكنولوجيا (MIT) تقنياتٍ للذكاء الاصطناعي لقبول عدم اليقين بدلًا من اختلاق التفاصيل، مما يدفع النظام إلى الرد بـ "لا أعرف" عند الحاجة.

الضبط الدقيق للمجالات المحددة من خلال مشاركة الإنسان

لا تزال الرقابة البشرية تُشكّل شبكة أمان بالغة الأهمية. فمن خلال توجيه الاستفسارات عالية الأهمية عبر مراجعة الخبراء أو الاعتدال الجماعي، يُمكن للمؤسسات رصد الهلوسات وتصحيحها قبل نشرها. بالإضافة إلى ذلك، يُحسّن ضبط برامج الماجستير في القانون (LLM) على مجموعات بيانات عالية الجودة ومحددة المجال - مثل المجلات المُحكّمة للتطبيقات الطبية - خبراتهم ويُقلّل من اعتمادهم على مجموعات بيانات عامة مُزدحمة.

أفضل الممارسات الهندسية السريعة

يمكن للمحفزات المصممة بعناية أن تُوجِّه النماذج نحو دقة الحقائق. تشمل الاستراتيجيات ما يلي:

• تعليمات صريحة:إعطاء تعليمات للنموذج بالاستشهاد بالمصادر أو تقييد استجاباته بالبيانات التي تم التحقق منها.
• أمثلة قليلة من اللقطات:توفير أزواج نموذجية من الأسئلة والأجوبة التي تشكل ملخصات دقيقة.
• مطالبات التحقق:طلب من النموذج مراجعة مسودته بنفسه قبل الانتهاء من الإجابة.

يوصي دليل كانيريكا بالتحديد في المطالبات واستخدام مكونات إضافية للبيانات في الوقت الفعلي لتقليل التكهنات.

ما هي التطورات التي يتم إجراؤها لتقليل الهلوسة؟

تبحث كل من الصناعة والأوساط الأكاديمية بشكل نشط عن حلول:

• الابتكارات المعمارية:تهدف تصميمات LLM الجديدة إلى دمج الاسترجاع والاستدلال والتوليد في أطر موحدة تعمل على تحقيق التوازن بشكل أفضل بين الإبداع والدقة.
• معايير شفافة:تكتسب المقاييس الموحدة للكشف عن الهلوسة - مثل FactCC وTruthfulQA - زخمًا متزايدًا، مما يتيح إجراء مقارنات دقيقة بين النماذج وتوجيه التحسينات المستهدفة.
• الرقابة التنظيمية:يدرس صناع السياسات المبادئ التوجيهية للشفافية في مجال الذكاء الاصطناعي، والتي تتطلب من المطورين الكشف عن معدلات الهلوسة وتنفيذ تحذيرات المستخدم للمحتوى الذي يتم إنشاؤه.
• الجهود التعاونية:تعمل المبادرات مفتوحة المصدر، مثل مشاريع BigScience وLLaMA، على تعزيز التحليل المجتمعي لمصادر الهلوسة والتخفيف من حدتها.

تسلط هذه الجهود الضوء على حملة جماعية لتصميم أنظمة ذكاء اصطناعي أكثر جدارة بالثقة دون التضحية بالتنوع الذي يجعل برامج الماجستير في القانون قوية للغاية.

كيف ينبغي للمستخدمين التعامل مع مخرجات ChatGPT بشكل مسؤول؟

نظرًا للحالة الحالية للذكاء الاصطناعي، يتحمل المستخدمون مسؤولية تقييم مخرجات النموذج بشكل نقدي:

1. التحقق من الحقائق: تعامل مع ردود ChatGPT كنقطة بداية، وليست إجابات نهائية. تحقق من صحة الادعاءات من مصادر موثوقة.
2. طلب مدخلات الخبراء:في المجالات المتخصصة، استشر متخصصين مؤهلين بدلاً من الاعتماد فقط على الذكاء الاصطناعي.
3. شجع الشفافية:اطلب الاستشهادات أو قوائم المصادر في استجابات الذكاء الاصطناعي لتسهيل التحقق.
4. الإبلاغ عن الأخطاء:توفير ردود الفعل للمطورين عند ظهور الهلوسة، مما يساعد على تحسين تحديثات النموذج المستقبلية.

من خلال الجمع بين التقدم التكنولوجي وممارسات المستخدم المستنيرة، يمكننا الاستفادة من قوة ChatGPT مع تقليل مخاطر النتائج غير الدقيقة أو غير ذات الصلة.

ما هي الخطوات التي تتخذها OpenAI للتخفيف من عدم الدقة؟

وبإدراك هذه القيود، تسعى OpenAI ومجتمع الذكاء الاصطناعي الأوسع إلى اتباع استراتيجيات متعددة لتعزيز الموثوقية والأهمية.

التدريب المعزز للنموذج والضبط الدقيق

تواصل OpenAI تحسين بروتوكولات RLHF ودمج التدريب التنافسي، حيث تُختبر النماذج بشكل صريح في مواجهة أسئلة خادعة ومحفزات معلومات مضللة محتملة. وتشير التقارير إلى أن الاختبارات المبكرة لـ GPT-5 تتضمن معايير متخصصة للدقة العلمية والامتثال القانوني.

أنظمة المكونات الإضافية وتكامل الأدوات

من خلال تمكين ChatGPT من استدعاء أدوات خارجية مُعتمدة - مثل Wolfram Alpha لإجراء العمليات الحسابية أو بث الأخبار في الوقت الفعلي - تهدف OpenAI إلى بناء الاستجابات من مصادر موثوقة. يُقلل نموذج "استخدام الأدوات" هذا من الاعتماد على الحفظ الداخلي ويُقلل من معدلات الهلوسة.

طبقات التحقق من الحقائق بعد المعالجة

تدعو الأبحاث الناشئة إلى اتباع نهج "سلسلة التحقق": بعد توليد استجابة، يُقارن النموذج الادعاءات برسم بياني معرفي موثوق، أو يُوظّف خبراء قانون ثانويين مُدرَّبين خصيصًا على مهام التحقق من الحقائق. وقد أظهرت التطبيقات التجريبية لهذه البنية انخفاضًا في الأخطاء المتعلقة بالحقائق بنسبة تصل إلى 30%.

كيف تبدأ

يوفر CometAPI واجهة REST موحدة تجمع مئات نماذج الذكاء الاصطناعي ضمن نقطة نهاية موحدة، 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 O4-Mini ,واجهة برمجة تطبيقات O3 و واجهة برمجة تطبيقات GPT-4.1 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

تنبع أخطاء ChatGPT العرضية وانحرافاتها غير ذات الصلة من تضافر عوامل متعددة: القيود المتأصلة في نمذجة اللغة الاحتمالية، وحدود المعرفة القديمة، والهلوسات المرتبطة بالبنية، والتنازلات على مستوى النظام، والديناميكيات المتطورة للمطالبات وأنماط الاستخدام. يتطلب التصدي لهذه التحديات تطوير نماذج ربط البيانات بقواعد البيانات الواقعية، وتحسين أهداف التدريب لإعطاء الأولوية للمصداقية، وتوسيع نطاق إمكانيات نافذة السياق، وتطوير استراتيجيات أكثر دقة لموازنة السلامة والدقة.

الأسئلة الشائعة

كيف يمكنني التحقق من دقة استجابة ChatGPT؟

استخدم مصادر مستقلة - مثل المجلات الأكاديمية، أو وكالات الأنباء الموثوقة، أو قواعد البيانات الرسمية - للتحقق من صحة الادعاءات الرئيسية. كما أن تشجيع النموذج على تقديم الاستشهادات، ثم تأكيد تلك المصادر، يمكن أن يساعد في الكشف المبكر عن الهلوسة.

ما هي البدائل المتاحة للحصول على مساعدة الذكاء الاصطناعي الأكثر موثوقية؟

فكّر في أنظمة استرجاع متخصصة مُعزّزة (مثل الذكاء الاصطناعي المُزوّد ببحث ويب فوري) أو أدوات مُخصصة لمجال مُعيّن مُدرّبة على مجموعات بيانات مُختارة وعالية الجودة. قد تُوفّر هذه الحلول حدود أخطاء أدقّ من روبوتات الدردشة العامة.

كيف يمكنني الإبلاغ عن الأخطاء التي أواجهها أو تصحيحها؟

توفر العديد من منصات الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك واجهة ChatGPT من OpenAI، خيارات تغذية راجعة داخل التطبيق. ولا يقتصر الإبلاغ عن الأخطاء على تحسين النموذج من خلال الضبط الدقيق، بل يُنبه المطورين أيضًا إلى حالات الفشل الناشئة التي تستدعي الاهتمام.