الذكاء الاصطناعي و"RLHF".. مواءمة بالسلوك البشري: متى يتحول التصحيح إلى ترويض؟

AI بالعربي – متابعات

مع اتساع استخدام النماذج اللغوية في المحادثة، والتعليم، والإعلام، وصناعة القرار، لم يعد السؤال التقني هو الأكثر إلحاحًا، بل السؤال الإنساني: كيف نضمن أن يتصرف الذكاء الاصطناعي بطريقة “مقبولة بشريًا”؟
هنا يظهر مفهوم RLHF، أو التعلم المعزز من التغذية الراجعة البشرية، بوصفه حجر الزاوية في مواءمة النماذج مع القيم والسلوكيات المتوقعة. لكن خلف هذا الهدف النبيل، يبرز توتر عميق لا يمكن تجاهله: متى يكون التصحيح حماية، ومتى يتحول إلى ترويض يحدّ من الفهم؟

هذا المقال يحلل RLHF بوصفه ممارسة سلوكية قبل أن يكون تقنية تدريب، ويتتبع كيف يمكن لعملية تهدف إلى جعل النموذج “أكثر إنسانية” أن تنزلق، دون قصد، إلى إعادة تشكيل الإجابة بما يرضي الذوق السائد أكثر مما يعبّر عن الواقع.

ما هو RLHF ولماذا أصبح محوريًا؟

RLHF هو أسلوب تدريب يعتمد على إدخال البشر في حلقة التعلم، حيث يُقيّم أشخاص حقيقيون مخرجات النموذج، ويمنحونها درجات أو تفضيلات، تُستخدم لاحقًا لتوجيه النموذج نحو إجابات “أفضل”.
الأفضل هنا لا يعني الأدق حسابيًا، بل الأكثر قبولًا، والأقل ضررًا، والأقرب لتوقعات البشر.

في عالم لغوي مفتوح، لا توجد إجابة صحيحة واحدة دائمًا.
وهنا يتدخل RLHF ليقول: هذه الإجابة مقبولة، وتلك غير مرغوبة.

من الدقة إلى القبول

قبل RLHF، كانت النماذج تُدرّب أساسًا على التنبؤ الإحصائي بالكلمة التالية.
النتيجة قد تكون دقيقة لغويًا، لكنها قد تكون جارحة، أو مضللة، أو غير مناسبة اجتماعيًا.

RLHF جاء لسد هذه الفجوة، عبر نقل معيار الجودة من “ما هو محتمل لغويًا” إلى “ما هو مقبول إنسانيًا”.
هذا التحول كان ضروريًا لتوسيع استخدام النماذج خارج المختبرات.

لكن نقل المعيار من اللغة إلى الإنسان يعني نقل التحيزات، والأذواق، والمعايير الثقافية أيضًا.

كيف يعمل RLHF عمليًا؟

العملية تبدأ بنموذج مدرّب لغويًا.
ثم يُعرض عليه عدد كبير من الأسئلة، وتُجمع إجابات متعددة لكل سؤال.
بعد ذلك، يقوم بشر بتقييم هذه الإجابات، وترتيبها من الأفضل إلى الأسوأ.

هذه التفضيلات تُحوّل إلى إشارات مكافأة، تُستخدم في خوارزمية التعلم المعزز لتعديل سلوك النموذج.
النموذج لا “يفهم” لماذا فُضّلت إجابة على أخرى، بل يتعلم أن هذا النمط يُكافأ، وذاك يُعاقب.

هكذا، يتشكل السلوك النهائي.

المواءمة بوصفها تدريبًا على السلوك

من المهم إدراك أن RLHF لا يعلّم النموذج حقائق جديدة، بل يعلّمه كيف يتصرف عند تقديم الحقيقة.
هو تدريب سلوكي، لا معرفي.

النموذج قد يعرف معلومة صحيحة، لكنه يتعلم أن تقديمها بهذه الصيغة غير مرغوب، فيختار صيغة أخرى أقل إثارة، أو أكثر حذرًا، أو أكثر عمومية.

هنا يظهر الفرق بين الفهم والتعبير، وهو فرق دقيق لكنه حاسم.

متى يكون التصحيح ضروريًا؟

في قضايا العنف، والكراهية، والإيذاء الذاتي، والمعلومات الطبية الخطرة، يصبح RLHF ضرورة أخلاقية.
النموذج لا يجب أن يكون مرآة صمّاء للبيانات، بل وسيطًا مسؤولًا.

في هذه الحالات، التصحيح لا يُضعف الحقيقة، بل يحمي البشر من سوء استخدامها.
اللغة ليست محايدة، وتأثيرها قد يكون مباشرًا وخطيرًا.

لكن المشكلة لا تكمن في هذه الحدود الواضحة، بل في المناطق الرمادية.

المنطقة الرمادية: حيث يبدأ الترويض

الترويض يبدأ عندما لا يُصحَّح الخطأ، بل يُصحَّح الانزعاج.
عندما تُعدّل الإجابة لأنها غير مريحة، لا لأنها غير صحيحة.
عندما يُكافأ النموذج على الحياد الزائد، حتى في سياقات تتطلب وضوحًا.

في هذه اللحظة، يتحول RLHF من أداة حماية إلى أداة تسوية ناعمة للمعرفة.

من يحدد ما هو “مقبول”؟

السؤال الأخطر في RLHF ليس تقنيًا، بل سياسي وثقافي.
من هم البشر الذين يقدّمون التغذية الراجعة؟
ما خلفياتهم؟
ما ثقافتهم؟
ما حساسياتهم؟

ما يُعد مقبولًا في سياق ثقافي قد يكون غير مقبول في آخر.
لكن النموذج يتلقى إشارة واحدة، وكأنها تمثل الإنسانية جمعاء.

بهذا المعنى، RLHF قد يعكس سلوك مجموعة، لا سلوك البشر ككل.

التحيز الناعم: حين يبدو كل شيء محايدًا

أخطر أنواع التحيز هو الذي لا يبدو تحيزًا.
RLHF لا يفرض رأيًا صريحًا، بل يُشجّع نبرة معينة، وتوازنًا معينًا، وطريقة حديث بعينها.

الإجابات تصبح “مهذبة”، “آمنة”، “متوازنة”، لكنها قد تفقد حدّتها التحليلية.
الاختلاف لا يُمنع، لكنه يُخفَّف.

وهكذا، يتشكل خطاب يبدو موضوعيًا، لكنه في الحقيقة مُروَّض.

هل RLHF يقلل الهلوسة أم يعيد صياغتها؟

في بعض الحالات، يقلل RLHF من الهلوسة، لأنه يعاقب الإجابات الواثقة غير الدقيقة.
لكن في حالات أخرى، قد يدفع النموذج إلى تقديم إجابات عامة جدًا لتجنب الخطأ.

بدل أن يقول “لا أعلم”، قد يقول كلامًا مطاطيًا يبدو آمنًا، لكنه غير مفيد.
الهلوسة هنا لا تختفي، بل تتخفف لغويًا.

الفرق بين المواءمة والرقابة

المواءمة تعني جعل النظام منسجمًا مع القيم البشرية الأساسية.
أما الرقابة فتعني تحديد ما يمكن قوله وما لا يمكن قوله.

RLHF يقف على الخط الفاصل بين الاثنين.
وعندما لا تكون المعايير واضحة، قد ينزلق من مواءمة ضرورية إلى رقابة سلوكية ناعمة.

النية قد تكون حسنة، لكن الأثر هو ما يهم.

المستخدم العربي وRLHF

في السياق العربي، تتضاعف الأسئلة.
اللغة العربية غنية بالتلميح، والسياق، والحمولات الثقافية.
ما يُعد حياديًا في لغة أخرى قد يبدو منحازًا أو مبتورًا بالعربية.

إذا لم تُراعَ هذه الخصوصية في التغذية الراجعة البشرية، فإن RLHF قد ينتج نموذجًا “مؤدبًا”، لكنه غير متجذر ثقافيًا.

المواءمة هنا لا تعني فقط السلامة، بل الفهم العميق للسياق.

هل يمكن فصل السلوك عن المعرفة؟

سؤال جوهري يطرحه RLHF:
هل يمكن تصحيح السلوك دون التأثير في المعرفة؟

نظريًا نعم.
عمليًا، الفصل صعب.
طريقة التعبير تؤثر في طريقة الفهم، وطريقة التقديم تعيد تشكيل المعنى.

عندما يتعلم النموذج أن يتجنب بعض الزوايا، فإنه لا يعرض المعرفة كاملة، حتى لو كانت صحيحة.

هل البديل هو إزالة RLHF؟

إزالة RLHF ليست حلًا واقعيًا.
بدونها، تصبح النماذج خطرة وغير قابلة للاستخدام العام.

لكن المطلوب ليس الإلغاء، بل الضبط والشفافية.
أن نعرف متى ولماذا يُعدَّل السلوك.
وأن نميز بين التصحيح الأخلاقي والترويض المعرفي.

التنوع البشري كجزء من الحل

أحد مفاتيح تقليل أثر الترويض هو تنويع مصادر التغذية الراجعة.
كلما كان المقيّمون أكثر تنوعًا ثقافيًا وفكريًا، قلّ خطر فرض نمط واحد من “السلوك المقبول”.

RLHF لا يجب أن يعكس ذوقًا واحدًا، بل طيفًا إنسانيًا واسعًا.

الشفافية: ما الذي لا يقوله النموذج؟

جزء من المساءلة هو أن يعرف المستخدم أن النموذج قد يكون مقيّدًا سلوكيًا.
عندما يُدرك المستخدم أن بعض الإجابات صيغت بحذر، يمكنه قراءة ما بين السطور.

غياب هذا الوعي يجعل الترويض غير مرئي، وأكثر تأثيرًا.

RLHF ومستقبل المعرفة

مع تزايد اعتماد الناس على الذكاء الاصطناعي كمصدر معرفة، يصبح أثر RLHF مضاعفًا.
النموذج لا يجيب فردًا واحدًا، بل يُشكّل تصورات جماعية.

إذا كان التصحيح مبالغًا فيه، قد يُنتج معرفة ملساء، بلا صدام، بلا أسئلة صعبة.
ومعرفة بلا احتكاك هي معرفة ناقصة.

التوازن الصعب

التحدي الحقيقي ليس في اختيار أحد الطرفين، بل في إدارة التوازن.
ذكاء اصطناعي بلا مواءمة خطر.
وذكاء اصطناعي مُروَّض أكثر من اللازم يصبح أداة تلطيف، لا فهم.

التوازن هنا ليس تقنيًا فقط، بل أخلاقي وفلسفي.

الخلاصة التحليلية

RLHF هو أحد أعمدة الذكاء الاصطناعي الحديث، وبدونه لا يمكن للنماذج أن تتفاعل بأمان مع البشر. لكنه في الوقت نفسه يحمل بذور خطر ناعم، يتمثل في تحويل التصحيح إلى ترويض، والمواءمة إلى تسوية معرفية.

السؤال الحاسم لم يعد: هل النموذج مهذب؟
بل: هل لا يزال قادرًا على قول ما هو صحيح، حتى عندما يكون غير مريح؟