وراء الستار الرقمي: كشف أسرار هلوسات الذكاء الاصطناعي
يشهد عصرنا الحالي ثورة رقمية غير مسبوقة في تاريخ البشرية؛ غير أنها تأتي مصحوبة بتحديات جوهرية تستحق التأمل والدراسة. ويبرز من بين هذه التحديات ظاهرة “هلوسات الذكاء الاصطناعي” التي تتجلى في قدرة النماذج اللغوية المتطورة على توليد معلومات زائفة تتسم بدرجة عالية من الإقناع.
وفي خضم هذا التطور المتسارع، نجد أنفسنا أمام سؤال جوهري: كيف يمكننا التمييز بين الحقيقة والوهم في عالم يغرق في المحتوى الرقمي؟ في هذا المقال، سنستكشف معًا أبعاد هذه الظاهرة، ونبحث في أسبابها، ونستعرض الآليات الفعالة للحد من هذه الهلوسات وتجنب مخاطرها.
قائمة المحتويات
ماذا تعني هلوسات الذكاء الاصطناعي؟
مصطلح هلوسات الذكاء الاصطناعي، أو ما يُعرف باللغة الإنجليزية بـ “AI Hallucination”. يُستخدم لوصف ظاهرة تحدث عندما تعتمد نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) على أنماط غير دقيقة أثناء عمليات التحليل والتعلم الآلي. ونتيجة لذلك، تنشئ هذه النماذج مخرجات غير منطقية أو غير واقعية، سواء كانت نصوصًا أو صورًا أو غيرها من أشكال المحتوى.
ومن الجدير بالذكر أن مخرجات الذكاء الاصطناعي هذه قد تبدو، للوهلة الأولى، ذات قيمة عالية أو دقة متناهية. غير أنه بمجرد إخضاعها للتدقيق والفحص البشري، يتجلى عدم صحتها وافتقارها للدقة المطلوبة.
وبناءً على ما سبق؛ فإن هذه الظاهرة تؤكد بشكل قاطع أهمية الدور البشري في مراجعة مخرجات أنظمة الذكاء الاصطناعي وتدقيقها، ولا سيما في المجالات الحيوية التي تتطلب دقة متناهية وموثوقية مطلقة، مثل: الطب، والقانون، والبحث العلمي.
قد يهمك قراءة:
ستارغيت الذكاء الاصطناعي: استثمار مُذهل بين مايكروسوفت وأوبن أيه.أي ب 100 مليار دولار
لكن كيف تحدث هلاوس الذكاء الاصطناعي وما أسبابها؟ تابعوا قراءة السطور التالية ففيها فوائد وقيمة كبيرة.

أسباب حدوث هلوسات الذكاء الاصطناعي
قد تحدث هلوسات الذكاء الاصطناعي للأسباب التالية:
- بيانات التدريب المتحيزة أو ذات الجودة المتدنية.
- نقص السياق المقدم من المستخدم.
- برمجة خاطئة في النموذج تعيق تفسير المعلومات بدقة.
ولفهم هذه الظاهرة بشكل أفضل، يجب معرفة كيفية عمل نماذج اللغة الكبيرة (LLMs). فهذه النماذج تُدعم بكميات ضخمة من النصوص، بما في ذلك الكتب والمقالات الإخبارية، وتُقسم إلى أحرف وكلمات. كما تستخدم الشبكات العصبية لتعلم ترابط الكلمات والأحرف، لكنها لا تتعلم معاني الكلمات ذاتها.
وفي هذا السياق، تقدم إميلي إم بندر، الأستاذة المتخصصة في اللغويات ومديرة مختبر اللغويات الحاسوبية بجامعة واشنطن، توضيحًا مثيرًا للاهتمام. حيث تشرح قائلة:
“عندما تقع عيناك على كلمة “قطة”، فإن ذهنك يستحضر على الفور سلسلة من التجارب والصور المرتبطة بالقطط. في المقابل، يتعامل نموذج اللغة الكبير مع هذه الكلمة بشكل مختلف تمامًا. فبالنسبة له، “قطة” ليست سوى تسلسل من الأحرف C-A-T، ويقوم النموذج بتعلم العلاقات بين هذه الأحرف والكلمات الأخرى التي تظهر معها في السياقات المختلفة.”
وعلى الرغم من قدرة نماذج اللغة على كتابة مختلف النصوص، إلا أنها لا تفهم الحقيقة الكامنة وراء ما تكتبه.
وفي هذا الصدد، يقول شين أورليك، رئيس قسم توليد محتوى الذكاء الاصطناعي في شركة جاسبر (Jasper): “الذكاء الاصطناعي التوليدي ليس ذكاءً حقيقيًا، بل هو مجرد مطابقة للأنماط. تم تصميمه لإعطاء إجابة، حتى لو لم تكن صحيحة.”

أمثلة عن هلوسات الذكاء الاصطناعي
تواجه تقنيات توليد المحتوى بواسطة الذكاء الاصطناعي تحديات متعددة فيما يتعلق بضبط دقة المعلومات الناتجة. تتجلى هذه التحديات في ثلاثة أبعاد رئيسية:
1. تضمين تفاصيل خاطئة
في شهر فبراير من عام 2023، شهدنا حادثتين بارزتين تسلطان الضوء على مشكلة هلوسات الذكاء الاصطناعي. ففي الحالة الأولى، قدم روبوت الدردشة (Google Bard)، التابع لشركة جوجل، معلومات غير دقيقة عن تلسكوب جيمس ويب الفضائي. هذا الخطأ أثار جدلًا واسعًا حول موثوقية أنظمة الذكاء الاصطناعي في تقديم معلومات علمية.
وفي الوقت نفسه، وقع خطأ مماثل من جانب (Bing AI)، وهو نظام الذكاء الاصطناعي التابع لشركة مايكروسوفت. فقد أخفق هذا النظام في تحليل البيانات المالية لشركة (Gap) بشكل صحيح، مما أدى إلى استنتاجات خاطئة قد تكون لها تبعات اقتصادية.
تشير هاتان الحادثتان إلى أن تطوير أنظمة ذكاء اصطناعي موثوقة ليس بالأمر السهل، بل يتطلب جهدًا مضاعفًا وتوخي حذر شديد. وعليه، فإن الاعتماد على هذه الأنظمة في مجالات حساسة مثل العلوم والتحليل المالي يجب أن يتم بحذر شديد.
الذكاء العام الاصطناعي AGI.. هل يكون النسخة الأخطر من الذكاء الاصطناعي؟
2. اختلاق المعلومات بالكامل
يتميز الذكاء الاصطناعي التوليدي بقدرة مثيرة للدهشة على إنشاء محتوى يبدو واقعيًا، لكنه قد يكون في الحقيقة غير منطقي أو خاطئ تمامًا. وتتجلى خطورة هذه الظاهرة في قدرة هذه الأنظمة على توليد معلومات مفصلة ومقنعة ظاهريًا، بما في ذلك روابط إلكترونية ومراجع وهمية، وحتى أسماء لأشخاص لا وجود لهم في الواقع.
ولعل المثال الأكثر إثارة للقلق في هذا السياق هو حادثة موثقة تتعلق بمحامٍ استعان بنظام (ChatGPT) لصياغة مقترح قانوني. وقد تضمن هذا المقترح، اقتباسات من سوابق قضائية تم اختلاقها بالكامل بواسطة الذكاء الاصطناعي.
هذه الحالة تسلط الضوء على المخاطر الجسيمة التي قد تنجم عن الاعتماد على مخرجات الذكاء الاصطناعي، خاصة في المجالات الحساسة مثل القانون.
3. الجمع بين المعلومات الصحيحة والخاطئة
إن أخطر ما يواجهنا اليوم هو براعة الذكاء الاصطناعي في نسج خيوط الحقيقة والخيال حول شخصيات واقعية، مما يخلق سردًا مقنعًا قد يصعب تمييزه عن الواقع. فعلى سبيل المثال، قام نموذج (ChatGPT) بتلفيق قصة عن أستاذ جامعي متهم بالتحرش الجنسي، وفي حادثة أخرى، نسب زورًا تهمة الرشوة لعمدة في أستراليا.
هذا النوع من التشويه المعلوماتي له القدرة على إلحاق ضرر بالغ بسمعة الأشخاص دون وجه حق.
وقد أثار هذا الأمر انتباه لجنة التجارة الفيدرالية الأمريكية، التي شرعت في التحقيق مع شركة (OpenAI) لتقدير حجم الضرر الذي قد تسببه هذه المعلومات المضللة على السمعة المهنية للأفراد.
يسلط هذا الوضع الضوء على الحاجة الملحة لوضع إطار أخلاقي وقانوني صارم يحكم تطوير واستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي. كما يؤكد على أهمية تطوير آليات فعالة للتحقق من صحة المعلومات، وذلك لحماية الأفراد والمجتمعات من التداعيات السلبية لهذه الظاهرة المقلقة.

مخاطر هلوسة الذكاء الاصطناعي
تمثل هلوسات الذكاء الاصطناعي إحدى المخاوف الرئيسية المرتبطة بتقنيات الذكاء الاصطناعي التوليدي. فعلى الرغم من قدرة هذه الأنظمة على إنتاج كميات هائلة من المحتوى السلس والمقنع بسرعة فائقة، إلا أنه غالبًا ما يكون غير دقيق. وتكمن المشكلة الرئيسة في المخاطر المحتملة لهذه الهلوسات التي يمكن تلخيصها في ثلاث نقاط رئيسية:
أولاً: انتشار المعلومات الخاطئة على نطاق واسع
في ظل غياب آليات فعّالة للتحقق من صحة المعلومات، تتسلل هلوسات الذكاء الاصطناعي بسهولة إلى المحتوى الذي ينتجه، كالمقالات الإخبارية على سبيل المثال.
ونتيجة لذلك، فإن هذا التسرب قد يؤدي إلى انتشار واسع النطاق لمعلومات مغلوطة، مما يحمل في طياته تأثيرات عميقة على مختلف جوانب الحياة.
فمن ناحية، قد تؤثر هذه المعلومات المضللة على حياة الأفراد بشكل مباشر، إذ قد تدفعهم لاتخاذ قرارات خاطئة بناءً على معلومات غير دقيقة.
أضف إلى ذلك، فإن هذه الظاهرة تسلط الضوء على الحاجة الملحة إلى تطوير آليات فعالة للتحقق من صحة المعلومات في العصر الرقمي وتنمية مهارات التفكير النقدي للأفراد.
ثانيًا: فقدان الثقة في مصادر المعلومات والتقنيات
إن انتشار المعلومات المضللة الناتجة عن هلوسات الذكاء الاصطناعي عبر الإنترنت قد يؤدي إلى ما وصفه الخبراء بـ “تلوث نظام بيئة المعلومات”. ونتيجة لهذا التلوث المعلوماتي، قد يصبح من الصعب على المستخدمين الوثوق بمصادر المعلومات.
وعلاوة على ذلك، فإن هذه الظاهرة قد تؤدي إلى تبعات أكثر خطورة على المدى الطويل. فمع استمرار تدفق المعلومات غير الدقيقة، قد يفقد الجمهور ثقته ليس فقط في مصادر المعلومات بشكل عام، بل أيضًا في تقنيات الذكاء الاصطناعي التوليدي نفسها.
وفي ضوء هذه المخاوف، يبرز تساؤل مهم حول مستقبل هذه التقنيات. فهل سيؤدي تراجع الثقة إلى عرقلة اعتماد تقنيات الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع؟ وكيف يمكن موازنة الابتكار التكنولوجي مع الحاجة إلى الموثوقية والدقة في المعلومات؟
لذا، فإن معالجة مشكلة هلوسات الذكاء الاصطناعي تتطلب جهودًا متضافرة من قبل المطورين والمستخدمين على حد سواء. فمن ناحية، يجب على المطورين العمل على تحسين دقة وموثوقية أنظمة الذكاء الاصطناعي.
ومن ناحية أخرى، يتعين على المستخدمين تطوير مهارات التفكير النقدي والتحقق من المعلومات بشكل مستمر.

كيف نمنع هلوسة الذكاء الاصطناعي؟
تعمل شركات الذكاء الاصطناعي الرائدة على تطوير استراتيجيات متنوعة لمنع مشكلة هلوسات الذكاء الاصطناعي. وتشمل هذه الاستراتيجيات ما يلي:
أولاً: تحسين جودة بيانات التدريب
من الأهمية بمكان أن تتسم بيانات التدريب المستخدمة في تطوير نماذج الذكاء الاصطناعي بالتنوع والواقعية. ويتعين على المطورين الحرص على أن تكون هذه البيانات انعكاسًا دقيقًا للعالم الحقيقي بكل تعقيداته وتنوعه.
علاوة على ذلك، فإن عملية تحديث هذه البيانات بشكل مستمر تعد أمرًا مهمًا لضمان مواكبة النماذج للتطورات المتسارعة في مختلف المجالات.
فكلما كانت البيانات أكثر ثراءً وشمولية، عكست بدقة أكبر التغيرات والتطورات الجارية في العالم وانخفضت بشكل ملحوظ احتمالية حدوث هلوسات الذكاء الاصطناعي.
ويجدر التنويه إلى أن جودة البيانات وحداثتها تلعب دورًا محوريًا في تحسين أداء نماذج الذكاء الاصطناعي وتعزيز قدرتها على فهم السياقات المختلفة بشكل أفضل.
فمن خلال توفير قاعدة بيانات غنية ومتنوعة، يمكن للنماذج أن تطور فهمًا أكثر عمقًا وشمولية للعالم، مما يقلل من فرص الوقوع في أخطاء أو توليد معلومات مضللة.
ثانيًا: استخدام بيانات متخصصة حسب السياق
يمكن للشركات أن تتبنى استراتيجية فعالة لتحسين أداء نماذج الذكاء الاصطناعي الخاصة بها، وذلك من خلال تركيز هذه النماذج على مجموعات بيانات محددة ومتخصصة.
فبتوجيه التدريب نحو بيانات تتعلق بصناعة معينة أو مجال محدد، تستطيع الشركات تعزيز قدرة نماذجها على فهم السياقات الخاصة بتلك المجالات بشكل أعمق وأكثر دقة.
هذا النهج المتخصص يؤدي إلى تحسين ملحوظ في قدرة النماذج على توليد إجابات سليمة ومناسبة للسياق.
فعلى سبيل المثال، يمكن لنموذج مدرب على بيانات متخصصة في مجال الطب أن يقدم معلومات أكثر دقة وموثوقية في هذا المجال مقارنة بنموذج عام.
علاوة على ذلك، فإن هذا التخصص يساعد في الحد من احتمالات حدوث هلوسات الذكاء الاصطناعي، إذ يقلل من فرص الخلط بين المفاهيم أو سوء فهم السياقات المتخصصة. كما أنه يمكّن النماذج من التعامل مع المصطلحات والمفاهيم الخاصة بكل مجال بكفاءة أعلى.
ثالثًا: التحكم بدرجة الحرارة Temperature
تؤدي معلمة درجة الحرارة في نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) دورًا محوريًا في التأثير على تباين الاستجابات الناتجة وعشوائيتها. فعندما تكون قيمة درجة الحرارة منخفضة (أي قريبة من الصفر)، تميل هذه النماذج إلى إنتاج مخرجات أكثر تحديدًا وتركيزًا، مما يجعلها مثالية للمهام التي تتطلب دقة عالية، مثل: التلخيص، والترجمة.
يجب أن تتراوح درجة الحرارة بين القيمة (0 و 2)، وهي تحدد ما إذا كان يجب على النموذج الالتزام الصارم بالبيانات التي تدرّب عليها (نمرر في هذه الحالة قيم قريبة من 0)، أو أن يكون أكثر إبداعًا في مخرجاته (نمرر في هذه الحالة قيم قريبة من 2).
ومن الجدير بالذكر أن ضبط هذا العامل يعد من التحديات الرئيسية التي تواجه مطوري الذكاء الاصطناعي. فالهدف هو تحقيق توازن دقيق بين الإبداعية والدقة في المخرجات.
فمن ناحية، قد يؤدي خفض “درجة الحرارة” بشكل مفرط إلى إنتاج محتوى متكرر وغير مبتكر. ومن ناحية أخرى، قد يؤدي رفعها بشكل مبالغ فيه إلى توليد محتوى غير متماسك أو غير دقيق.

رابعًا: فحص المخرجات من قبل البشر
على الرغم من التطور المتسارع في مجال الذكاء الاصطناعي، فإن الاعتماد الكامل على هذه الأنظمة دون تدقيق بشري قد يؤدي إلى نتائج غير دقيقة.
لذلك، يبقى التحقق البشري ضروريًا لضمان جودة المعلومات. وفي الوقت نفسه، يسعى الباحثون جاهدين لتطوير تقنيات جديدة مثل “الإشراف على العمليات”، والتي تهدف إلى زيادة شفافية هذه النماذج وتحسين دقتها.
وبذلك، نتوقع أن نشهد تطورات مستقبلية تجعل الذكاء الاصطناعي أداة أكثر موثوقية وفعالية.
خلاصة القول
إن مواجهة تحديات هلوسات الذكاء الاصطناعي ليست نهاية المطاف، بل هي فرصة لإعادة تعريف العلاقة بين الإنسان والآلة.
وعليه، فإن الشراكة الاستراتيجية بين العقل البشري، بما يمتلكه من قدرة على التفكير النقدي والحكم المتزن، والذكاء الاصطناعي، بما يتمتع به من قدرات هائلة على معالجة البيانات، تُعد المفتاح الرئيس لبناء مستقبل أكثر أمانًا.
ومن خلال هذه الشراكة الواعدة، لا نتمكن فقط من تذليل العقبات المتعلقة بالهلوسات والمشكلات المعقدة، بل نفتح آفاقًا جديدة لتحقيق قفزات نوعية في شتى المجالات.
وبهذا النهج المتوازن، نستطيع أن نستثمر إمكانات الذكاء الاصطناعي بشكل آمن ومسؤول، مع الحفاظ على دور الإنسان كموجه ومراقب لهذا التطور التكنولوجي المتسارع.
الأسئلة الشائعة
1- ما هي الهلوسات في الذكاء الاصطناعي؟
الهلوسة في الذكاء الاصطناعي ليست مقتصرة على الكلام فقط، بل تشمل أي إجابة خاطئة وواثقة يقدمها النظام، حتى لو كانت هذه الإجابة لا تتفق مع المعلومات التي تعلمها.
2- ما الذي يمكن أن يسبب هلوسات الذكاء الاصطناعي؟
مثلما نتعلم من أخطائنا، يتعلم الذكاء الاصطناعي من البيانات التي نقدمها له. إذا كانت هذه البيانات غير صحيحة أو غير كاملة، فإن النموذج سيقوم بتعلم معلومات خاطئة.
3- كيفية إيقاف هلوسات الذكاء الاصطناعي؟
كلما كانت أوامرك للذكاء الاصطناعي أكثر سلاسةً ووضوحًا، كانت النتائج أفضل.
4- هل يتفوق الذكاء الاصطناعي على الإنسان؟
أظهرت دراسة مشتركة لجامعتي أوكسفورد وييل أن الذكاء الاصطناعي على وشك تحقيق قفزة نوعية. فوفقًا للتوقعات، من المتوقع أن يتفوق الذكاء الاصطناعي على قدرات البشر في جميع المجالات خلال السنوات القليلة المقبلة،
الكاتب يقترح عليك قراءة: تحديات الذكاء الصنعي في سوق الوظائف: استعد للمستقبل