هل عُلّمت هذه النماذج أن الاستفسارات الحادة تستحق إجابات أكثر دقة؟

تشير دراسة من جامعة ولاية بنسلفانيا إلى أن التحدث مع الذكاء الصناعي بلهجة حادة و”وقحة” قد يحسن جودة الإجابات بنسبة تصل إلى 6% مقارنة بالأسلوب المهذب، في نتائج تثير تساؤلات حول استجابة التطبيق.

أوضحت حلقة (2025/10/29) من برنامج "حياة ذكية" أن دراسة علمية حديثة تشير إلى أن استخدام لهجة حادة وجافة مع الذكاء الاصطناعي قد يكون المفتاح للحصول على إجابات أكثر دقة وذكاء. واختبر باحثون في جامعة ولاية بنسلفانيا تأثير أساليب الحوار المختلفة على جودة إجابات نماذج الذكاء الصناعي، وخاصة "شات جي بي تي". وفاجأت النتائج المنشورة على موقع "ديجيتال تريندز" التوقعات السائدة حول كيفية التعامل الأمثل مع هذه الأنظمة الذكية.

أظهرت النتائج تباينا ملحوظا في دقة الإجابات بحسب أسلوب الحوار المستخدم؛ فعند اعتماد ردود شديدة التهذيب والمجاملة، وصلت دقة الإجابات إلى 80%، لكن هذه النسبة ارتفعت تدريجيا مع ازدياد حدة اللهجة في الحديث. بينما رفع الأسلوب المحايد في الحوار -الذي لا يتضمن مجاملات مفرطة أو حدة واضحة- رفع دقة الإجابات إلى 82.2%.

لكن المفاجأة الحقيقية جاءت عند استخدام لهجة أكثر حدة و"وقاحة"، فقفزت النسبة إلى 84.4%، بل وصلت أحيانا إلى 86%. وهذا يعني أن الفارق بين الأسلوب المهذب جدا والأسلوب الوقح قد يصل إلى 6% في دقة الإجابات.

أسئلة متعددة

تزيد طبيعة الاختبارات التي أجريت من أهمية هذه النتائج، حيث كانت جميع الأسئلة المطروحة على النموذج أسئلة اختبارات متعددة الخيارات، وليست مجرد أسئلة روتينية معتادة، ما يعني أن الدراسة اختبرت قدرة النموذج على التعامل مع مهام تتطلب دقة ومعرفة متخصصة.

قدم الباحثون تفسيرا يستند إلى طبيعة برمجة هذه النماذج، وأوضحوا أن الذكاء الصناعي لا يفهم المشاعر فعليا، لكنه تمت برمجته ليستجيب بفاعلية أكبر عندما يستشعر أن المستخدم مستاء أو غير راض.

يشبه هذا السلوك تماما طريقة تعامل موظفي خدمة العملاء الذين يتفاعلون بسرعة أكبر وبتركيز أعلى مع الشكاوى الحادة مقارنة بالاستفسارات العادية. ورغم هذه النتائج، أشارت الدراسة إلى أن الفارق بين جودة الردود في كلتا الحالين لا يتجاوز 4% في بعض الحالات، ما دفع البعض للتشكيك في الأهمية العملية لهذا الاكتشاف.

كما أثارت الدراسة ردود فعل متباينة حول قدرة النموذج الفعلية على فهم الأحاديث واستيعاب الفروق الدقيقة في أسلوب الحوار. وتطرح هذه النتائج تساؤلات أعمق عن طبيعة استجابة نماذج الذكاء الصناعي وكيفية تدريبها.

هل تم تعليم هذه النماذج أن الاستفسارات الحادة تستحق إجابات أكثر دقة؟ أم أن هناك آليات داخلية في البرمجة تجعلها تخصص موارد حوسبية أكبر عند استشعار عدم رضا المستخدم؟