AI بالعربي – متابعات
مع الانتشار الواسع للنماذج اللغوية الكبيرة في البحث، والإعلام، والتعليم، وصناعة القرار، برزت ظاهرة باتت تُثير قلق الخبراء والمستخدمين على حد سواء، وهي ما يُعرف بـ LLM Hallucination أو هلوسة النماذج اللغوية. المفارقة هنا أن هذه الهلوسة لا تأتي في صورة ارتباك أو تردد، بل غالبًا ما تُقدَّم بثقة لغوية عالية، ونبرة حاسمة، تجعل الخطأ يبدو كحقيقة مكتملة الأركان.
هذا المقال يحاول تفكيك هذه الظاهرة بعمق، ويجيب عن السؤال الجوهري: لماذا تبدو الثقة في إجابات الذكاء الاصطناعي أعلى من دقتها؟ وكيف يؤثر ذلك على المستخدم العربي، وعلى الإعلام، والتعليم، وصناعة المحتوى، في عصر أصبحت فيه “الإجابة الجاهزة” أكثر تأثيرًا من المصدر نفسه.
ما المقصود بهلوسة النماذج اللغوية؟
هلوسة النماذج اللغوية لا تعني أن النظام “يكذب” بالمعنى الأخلاقي، ولا أنه يتعمد تضليل المستخدم، بل تشير إلى حالة يقوم فيها النموذج بتوليد معلومات غير صحيحة، أو غير مؤكدة، أو مختلقة بالكامل، مع الحفاظ على صياغة لغوية متماسكة ومقنعة.
النموذج قد يذكر أرقامًا غير دقيقة، أو ينسب تصريحات لأشخاص لم يقولوها، أو يربط بين أحداث لا علاقة لها ببعضها، وكل ذلك بأسلوب يبدو منطقيًا وسلسًا، ما يجعل اكتشاف الخطأ صعبًا على المستخدم غير المتخصص.
الخطورة لا تكمن في الخطأ ذاته فقط، بل في طريقة تقديمه.
لماذا تتحدث النماذج بثقة حتى عندما تكون مخطئة؟
لفهم هذه الظاهرة، يجب إدراك طبيعة عمل النماذج اللغوية. هذه النماذج لا “تعرف” الحقيقة كما يعرفها الإنسان، ولا تمتلك وعيًا أو نية، بل تعتمد على التنبؤ الإحصائي بالكلمة التالية بناءً على أنماط لغوية ضخمة تعلمتها من بيانات التدريب.
عندما يطرح المستخدم سؤالًا، يقوم النموذج بتوليد إجابة هي الأكثر ترجيحًا لغويًا، لا الأكثر دقة معرفيًا.
الثقة هنا ليست قرارًا، بل نتيجة جانبية لبنية النموذج.
النموذج مُصمم ليبدو متماسكًا، لأن التماسك هو معيار الجودة اللغوية، وليس التحقق من الواقع. ولهذا السبب، قد يفضّل النظام إجابة خاطئة لكنها منسجمة، على إجابة مترددة لكنها أقرب للحقيقة.
اللغة الواثقة تُخفي هشاشة المعرفة
اللغة البشرية بطبيعتها تميل إلى تصديق النبرة الواثقة. وعندما تأتي الإجابة في صيغة تقريرية واضحة، دون تردد أو إشارات شك، فإن العقل البشري يميل إلى قبولها تلقائيًا.
النماذج اللغوية تتقن هذا الأسلوب بشكل مدهش. فهي لا تستخدم غالبًا عبارات مثل “ربما” أو “قد يكون”، إلا إذا طُلب منها ذلك صراحة. والنتيجة هي محتوى يبدو حاسمًا حتى عندما يكون مبنيًا على افتراضات أو استنتاجات غير دقيقة.
في السياق العربي، حيث لا يزال كثير من المستخدمين يتعاملون مع الذكاء الاصطناعي باعتباره “مصدرًا ذكيًا”، تتضاعف خطورة هذا الأسلوب، لأن الثقة اللغوية تُفسَّر على أنها ثقة معرفية.
هلوسة الذكاء الاصطناعي في الإعلام وصناعة الأخبار
في المجال الإعلامي، تظهر هلوسة النماذج اللغوية بشكل أكثر حساسية. قد يقوم النظام بتركيب خبر غير موجود، أو دمج معلومات من أحداث مختلفة، أو تقديم تحليل سياسي مبني على وقائع غير صحيحة، لكن بصياغة صحفية محترفة.
المشكلة هنا أن سرعة النشر، وضغط التنافس، قد يدفع بعض غرف الأخبار أو صناع المحتوى إلى الاعتماد المفرط على الذكاء الاصطناعي دون تحقق بشري كافٍ، ما يؤدي إلى تضخيم الأخطاء ونشرها على نطاق واسع.
الهلوسة في الإعلام لا تُنتج فقط معلومة خاطئة، بل تُنتج سردية كاملة قد تؤثر على الرأي العام.
التعليم والمعرفة بين الشرح والخداع غير المقصود
في المجال التعليمي، تبدو هلوسة النماذج أكثر خداعًا. الطالب الذي يطلب شرح مفهوم علمي أو تاريخي قد يحصل على إجابة منظمة، مبسطة، وسهلة الفهم، لكنها تحتوي على خطأ جوهري في التعريف أو السياق.
ولأن الشرح يبدو “جيدًا”، فإن الخطأ يمر دون تشكيك. ومع التكرار، قد يتحول هذا الخطأ إلى معرفة راسخة لدى المتعلم.
هنا تصبح المشكلة مزدوجة:
الذكاء الاصطناعي يشرح بثقة، والمتعلم يتلقى دون تحقق.
لماذا يصعب على المستخدم اكتشاف الهلوسة؟
اكتشاف هلوسة النماذج ليس أمرًا سهلًا، حتى على المستخدمين ذوي الخبرة. فالإجابة غالبًا لا تحتوي على تناقضات لغوية، ولا أخطاء إملائية، ولا مؤشرات واضحة على عدم الدقة.
النموذج قد يستخدم مصطلحات صحيحة، وأسماء حقيقية، وسياقًا عامًا منطقيًا، لكنه يربط بينها بطريقة غير صحيحة. هذا النوع من الأخطاء يتطلب معرفة مسبقة لاكتشافه، وهو ما لا يتوفر دائمًا للمستخدم العادي.
في كثير من الحالات، لا يُكتشف الخطأ إلا عند مقارنته بمصدر موثوق آخر.
الفرق بين الخطأ البشري وهلوسة الآلة
الخطأ البشري غالبًا ما يكون مصحوبًا بتردد، أو نقص معلومات، أو تحيز واضح. أما هلوسة الآلة فهي أكثر إقناعًا، لأنها خالية من التوتر، وتُقدَّم بلغة محايدة ومنظمة.
الإنسان عندما يخطئ قد يقول “لا أعلم بدقة”، أما النموذج فيجيب دائمًا، لأن “عدم الإجابة” ليس خيارًا افتراضيًا في تصميمه.
وهنا تكمن المفارقة:
كلما بدا النموذج أكثر طلاقة، زادت احتمالية أن يمر الخطأ دون مساءلة.
هل زيادة حجم النموذج تقلل من الهلوسة؟
رغم أن النماذج الأكبر حجمًا تُظهر تحسنًا في الفهم والسياق، إلا أن الهلوسة لم تختفِ، بل أصبحت أحيانًا أكثر تعقيدًا. النموذج الأكبر قادر على بناء سرديات أكثر إقناعًا، ما يجعل الخطأ أقل وضوحًا.
المشكلة ليست في الحجم فقط، بل في طبيعة التدريب نفسها. طالما أن النموذج يتعلم من بيانات غير متجانسة، ويهدف إلى إنتاج لغة طبيعية، ستظل الهلوسة احتمالًا قائمًا.
المستخدم العربي وثقافة “الإجابة الجاهزة”
في السياق العربي، تتقاطع هلوسة الذكاء الاصطناعي مع ثقافة رقمية تميل إلى البحث عن الإجابة السريعة، لا عن التحقق العميق. هذا يجعل المستخدم أكثر عرضة لتقبّل الإجابات المهلوسة، خاصة عندما تأتي بلغة عربية سليمة ومنظمة.
غياب ثقافة التحقق الرقمي، وضعف الإحالة إلى المصادر، يزيدان من خطورة الاعتماد غير النقدي على الذكاء الاصطناعي كمصدر معرفة.
كيف يمكن تقليل تأثير الهلوسة؟
تقليل تأثير هلوسة النماذج لا يتحقق بحل واحد، بل عبر مزيج من الوعي، والتصميم، والاستخدام المسؤول.
على مستوى المستخدم، يجب التعامل مع الذكاء الاصطناعي كأداة مساعدة لا كمرجع نهائي.
وعلى مستوى المؤسسات، يجب إدماج التحقق البشري في أي استخدام حساس للمخرجات.
أما على مستوى المحتوى، فيجب الفصل بين الصياغة الجيدة والدقة المعرفية.
الأهم هو إدراك حقيقة بسيطة:
اللغة الجميلة لا تعني دائمًا حقيقة صحيحة.
هل الهلوسة عيب أم سمة بنيوية؟
كثير من الخبراء يرون أن الهلوسة ليست خللًا عارضًا، بل نتيجة طبيعية لنماذج تعتمد على الاحتمال اللغوي لا على المعرفة المؤكدة. هذا يعني أن التحدي ليس في القضاء عليها بالكامل، بل في إدارتها بوعي.
كلما زاد اعتمادنا على الذكاء الاصطناعي في مجالات حساسة، زادت الحاجة إلى فهم حدوده، لا الاكتفاء بقدراته.
الخلاصة التحليلية
هلوسة النماذج اللغوية تضعنا أمام سؤال أخلاقي ومعرفي عميق: هل نثق في الإجابة لأنها صحيحة، أم لأنها قُدمت بثقة؟
في عصر الذكاء الاصطناعي، لم تعد المشكلة في نقص المعلومات، بل في التمييز بين اللغة المقنعة والمعرفة الدقيقة.
الثقة التي تبنيها النماذج ليست ضمانًا للدقة، بل قد تكون أحيانًا ستارًا يخفي هشاشة معرفية. والوعي بهذه الحقيقة هو الخطوة الأولى لاستخدام أكثر نضجًا ومسؤولية للذكاء الاصطناعي.
س: ما المقصود بهلوسة النماذج اللغوية؟
ج: هي توليد معلومات غير صحيحة أو غير مؤكدة بصياغة لغوية واثقة ومتماسكة.
س: لماذا تبدو إجابات الذكاء الاصطناعي واثقة حتى عندما تكون خاطئة؟
ج: لأن النموذج مُصمم لإنتاج لغة متماسكة، لا للتحقق من الحقيقة.
س: هل يمكن الاعتماد على الذكاء الاصطناعي كمصدر معرفي؟
ج: يمكن استخدامه كأداة مساعدة، لكن لا يجب اعتباره مرجعًا نهائيًا دون تحقق.
س: هل تقل الهلوسة مع تطور النماذج؟
ج: تتحسن بعض الجوانب، لكن الهلوسة تظل قائمة بسبب طبيعة عمل النماذج.
س: كيف يتعامل المستخدم بوعي مع هذه الظاهرة؟
ج: بالتحقق من المعلومات الحساسة، وعدم الخلط بين الثقة اللغوية والدقة المعرفية.
اقرأ أيضًا: الذكاء الاصطناعي و”RAG”.. استرجاع ثم توليد: متى تتحول الحقيقة إلى إعادة صياغة مضللة؟
