أظهرت أنظمة الذكاء الاصطناعي قدراتٍ استثنائية في السنوات الأخيرة. ومع ذلك، لا يزال هناك تحدٍّ قائم: هلوسات الذكاء الاصطناعي، حيث تُنتج النماذج معلوماتٍ غير صحيحة أو مُلفّقة بثقة. تستكشف هذه المقالة أسباب هلوسات الذكاء الاصطناعي، وتبحث في إمكانية تجنّب هذه الأخطاء، وإلى أي مدى.
هلوسات الذكاء الاصطناعي ليست مجرد خلل أو أخطاء، بل هي نتيجة ثانوية أساسية لكيفية تعلم نماذج الذكاء الاصطناعي الحديثة للغة وتوليدها. إن فهم آليات هذه الأنظمة، وأحدث التطورات في استراتيجيات التخفيف من آثارها، أمر بالغ الأهمية لنشر الذكاء الاصطناعي بأمان في مجالات حساسة مثل الرعاية الصحية والقانون والمالية.
لماذا تعاني نماذج الذكاء الاصطناعي من الهلوسة؟
ما هي الهلوسة الذكاء الاصطناعي؟
تشير هلوسات الذكاء الاصطناعي إلى الحالات التي تُنتج فيها النماذج التوليدية بيانات غير صحيحة من الناحية الواقعية، أو مضللة، أو مُختلقة بالكامل، مع تقديمها بثقة معقولة ولغة فصيحة. تتراوح هذه الأخطاء بين أخطاء بسيطة، مثل اقتباس إحصائية خاطئة، واختلاقات كبيرة، مثل اختلاق بنود قانونية أو نصائح طبية غير موجودة. يؤكد الباحثون أن الهلوسات تُقوّض الثقة والدقة، لا سيما في التطبيقات عالية المخاطر، من خلال تضمين الأكاذيب في سرديات متماسكة.
السبب الجذري: التنبؤ مقابل الاسترجاع
في جوهرها، تعمل نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) على التنبؤ بالكلمة التالية الأكثر احتمالاً في تسلسل معين، بناءً على أنماط مُكتسبة من مجموعات نصوص ضخمة. وهي ليست مصممةً صراحةً لمعرفة الحقائق أو التحقق منها؛ بل تُولّد استجاباتٍ تتوافق إحصائيًا مع بيانات تدريبها. هذا النهج القائم على كل رمز على حدة، على الرغم من فعاليته، يجعلها عرضة لتزييف المعلومات عندما تفتقر إلى دليل مباشر لسؤال مُعين أو عندما يتعين عليها سد فجوات في استفسارات غامضة.
تأثير بيانات التدريب وهندسة النموذج
يعتمد تواتر وشدة الهلوسة بشكل كبير على جودة بيانات التدريب ونطاقها، بالإضافة إلى بنية النموذج واستراتيجيات الاستدلال. كشفت الاختبارات الحديثة لنموذجي الاستدلال من OpenAI، o3 وo4-mini، عن معدلات هلوسة أعلى من الإصدارات السابقة، وهي نتيجة مثيرة للسخرية لزيادة تعقيد النموذج وقدراته. علاوة على ذلك، يمكن أن تنعكس التحيزات والتناقضات في البيانات الأساسية وتتفاقم في مخرجات الذكاء الاصطناعي، مما يؤدي إلى أخطاء منهجية في المجالات التي كانت فيها مجموعة التدريب نادرة أو منحرفة.
تصميم سريع وطول الإخراج
تؤثر الجوانب الدقيقة لتفاعل المستخدم - مثل سرعة صياغة الإجابات وطولها - على قابلية الهلوسة. وجدت دراسة حديثة أجرتها شركة جيسكارد لاختبار الذكاء الاصطناعي، ومقرها باريس، أن توجيه روبوتات الدردشة لتقديم إجابات موجزة يمكن أن يزيد في الواقع من معدلات الهلوسة في المواضيع الغامضة، لأن الإيجاز يدفع النماذج إلى "تخمين" التفاصيل الناقصة بدلاً من الإشارة إلى عدم اليقين. تؤكد هذه الرؤية أهمية هندسة الاستجابة السريعة الدقيقة والحاجة إلى آليات تسمح للذكاء الاصطناعي بالتعبير عندما لا يعرف إجابة.
هل يمكننا منع هلوسات الذكاء الاصطناعي؟
التأريض باستخدام التوليد المعزز بالاسترجاع (RAG)
من أكثر استراتيجيات التخفيف الواعدة تقنية التوليد المعزز بالاسترجاع (RAG)، التي تجمع بين النماذج التوليدية ومصادر المعرفة الخارجية. قبل توليد أي استجابة، يسترجع الذكاء الاصطناعي المستندات أو البيانات ذات الصلة - مثل قواعد البيانات المُحدثة، أو مصادر الويب الموثوقة، أو السجلات الملكية - ويشترط إنتاجها بناءً على هذا السياق الواقعي. أفادت دراسة أجريت عام 2021 أن تقنيات التوليد المعزز بالاسترجاع قللت من هلوسات الذكاء الاصطناعي في مهام الإجابة على الأسئلة بنسبة 35% تقريبًا، وقد أظهرت نماذج مثل نموذج RETRO من DeepMind نتائج مماثلة من خلال أساليب الاسترجاع واسعة النطاق.
فوائد وقيود RAG
- الفوائد:يوفر أساسيات واقعية في الوقت الفعلي؛ ويمكنه دمج المعرفة الخاصة بالمجال؛ ويخفف الاعتماد على بيانات التدريب الثابتة.
- القيود:يتطلب صيانة قواعد المعرفة الخارجية؛ يمكن أن يؤثر زمن الاسترجاع على وقت الاستجابة؛ قد يظل يعاني من الهلوسة إذا كانت المستندات المسترجعة نفسها تحتوي على معلومات غير دقيقة أو غير ذات صلة.
تقدير الثقة ونمذجة عدم اليقين
يُعدّ تشجيع أنظمة الذكاء الاصطناعي على التعبير عن عدم اليقين بدلاً من المبالغة في الالتزام بتفاصيل مُصنّعة نهجًا رئيسيًا آخر. تسمح تقنيات مثل قياس درجة الحرارة، وتقنية مونت كارلو، والنمذجة التجميعية للأنظمة بإنتاج درجات ثقة إلى جانب مخرجاتها. عندما تنخفض الثقة عن حد معين، يُمكن حثّ الذكاء الاصطناعي على طلب التوضيح، أو اللجوء إلى خبير بشري، أو الإقرار بصدق بحدوده. إن دمج أطر التدقيق الذاتي - حيث يُقيّم النموذج إجاباته الخاصة مُقارنةً بالأدلة المُسترجعة - يُعزز الموثوقية بشكل أكبر.
التدريب المعزز والضبط الدقيق
يمكن للضبط الدقيق لمجموعات البيانات عالية الجودة والمحددة بمجال محدد أن يُقلل بشكل كبير من هلوسات الذكاء الاصطناعي. من خلال تدريب النماذج على مجموعات بيانات مُختارة بعناية تُركز على دقة الحقائق، يُمكن للمطورين توجيه عملية التوليد نحو معلومات قابلة للتحقق. وقد استُخدمت تقنيات مثل التعلم المُعزز من التغذية الراجعة البشرية (RLHF) لمعاقبة الهلوسات ومكافأة الدقة، مما يُنتج نماذج تتوافق بشكل أكثر ثباتًا مع الأحكام البشرية للصدق. ومع ذلك، حتى الضبط الدقيق الدقيق لا يُمكنه القضاء تمامًا على الهلوسات، لأن آلية التوليد الأساسية لا تزال احتمالية.
الإشراف البشري المباشر
في نهاية المطاف، يبقى الإشراف البشري ضروريًا. في السياقات التي تنطوي فيها الأخطاء على مخاطر كبيرة - مثل صياغة الوثائق القانونية، أو الاستشارات الطبية، أو التخطيط المالي - ينبغي مراجعة المخرجات الآلية من قِبل متخصصين مؤهلين. يمكن تصميم الأنظمة لتحديد المحتوى الذي قد يكون مُضلِّلًا وتوجيهه للتحقق البشري. يضمن هذا النهج الهجين موازنة مكاسب كفاءة الذكاء الاصطناعي مع تقدير الخبراء، مما يقلل من احتمالية تسرب معلومات مضللة ضارة دون أن يتم اكتشافها.
خوارزميات الكشف الجديدة
إلى جانب نمذجة التأريض وعدم اليقين، طوّر الباحثون خوارزميات متخصصة للكشف عن هلوسات الذكاء الاصطناعي بعد توليدها. قدّمت طريقة حديثة نُشرت في مجلة نيتشر مفهوم "الإنتروبيا الدلالية"، لقياس الاتساق بين استجابات متعددة مُولّدة من الذكاء الاصطناعي للاستعلام نفسه. حققت هذه التقنية دقةً بلغت 79% في التمييز بين النتائج الصحيحة والخاطئة، إلا أن كثافتها الحسابية تحد من استخدامها في الوقت الفعلي في الأنظمة واسعة النطاق.
الاعتبارات العملية والتوجهات المستقبلية
موازنة الإبداع والدقة
في حين تُشكّل الهلوسات مخاطر واضحة، إلا أنها تعكس أيضًا المرونة الإبداعية للذكاء الاصطناعي التوليدي. ففي الكتابة الإبداعية، أو العصف الذهني، أو التحليل الاستكشافي، يُمكن لـ"هلوسات الذكاء الاصطناعي" أن تُلهم أفكارًا وروابط جديدة. ويكمن التحدي في تعديل سلوك الذكاء الاصطناعي ديناميكيًا بناءً على السياق: تعظيم الإبداع عند الاقتضاء، مع تشديد القيود الواقعية في التطبيقات المهمة.
الأطر التنظيمية والأخلاقية
مع تزايد تكامل أنظمة الذكاء الاصطناعي في الحياة اليومية، تبرز أطر تنظيمية تُنظّم الشفافية والمساءلة. ويدعو أصحاب المصلحة إلى "تدقيق خوارزمي" لتقييم معدلات الهلوسة، والإبلاغ الإلزامي عن أخطاء الذكاء الاصطناعي، ووضع معايير موحدة لدقة المعلومات. وتُشدّد المبادئ التوجيهية الأخلاقية على ضرورة إبلاغ المستخدمين عند تفاعلهم مع الذكاء الاصطناعي، وعلى أن تكشف النماذج عن أي شكوك أو تستشهد بالمصادر كلما أمكن.
استمرار البحث في هندسة النماذج
يستكشف الباحثون هياكل نماذج جديدة مصممة للحدّ من هلوسات الذكاء الاصطناعي. تُظهر مناهج مثل الشبكات المعيارية، التي تفصل بين مكونات التفكير والذاكرة، أو الأنظمة العصبية الرمزية الهجينة التي تدمج قواعد منطقية واضحة، إمكاناتٍ لتحسين اتساق الحقائق. قد يُسهم التقدم في التعلم المستمر - الذي يسمح للنماذج بتحديث قاعدة معارفها بعد النشر - في تضييق الفجوة بين بيانات التدريب والعالم الحقيقي.
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
تنبع هلوسات الذكاء الاصطناعي من الطبيعة الاحتمالية لنماذج اللغة، التي تتفوق في التنبؤ بالأنماط ولكنها تفتقر إلى آلية جوهرية للتحقق من الحقائق. وبينما قد يكون القضاء التام على هلوسات الذكاء الاصطناعي أمرًا مستحيلًا، فإن مزيجًا من الاستراتيجيات - مثل التوليد المعزز بالاسترجاع، ونمذجة عدم اليقين، والضبط الدقيق، والإشراف البشري - يمكن أن يخفف بشكل كبير من تأثيرها. ومع استمرار تطور الذكاء الاصطناعي، ستشكل الأبحاث الجارية في خوارزميات الكشف، والابتكارات المعمارية، والحوكمة الأخلاقية، مستقبلًا تتحقق فيه الفوائد الهائلة للأنظمة التوليدية دون المساس بالثقة أو الدقة.
في نهاية المطاف، لا يتعلق التعامل مع الهلوسة بالسعي إلى الكمال، بل بإيجاد التوازن بين الابتكار والموثوقية ــ وضمان بقاء الذكاء الاصطناعي مساعداً قوياً بدلاً من كونه مصدراً جامحاً للمعلومات المضللة.