الأمور ليست دائماً كما تبدو
مقدمة
سمّية الذكاء الاصطناعي تشكل شعبة مهمة من مخاطر الذكاء الاصطناعي: مخرجات ضارة أو منحازة أو غير مستقرة تنتجها أنظمة التعلّم الآلي. مع اتساع انتشار البنى العصبية واسعة النطاق—وخاصة نماذج الأساس المستندة إلى المحولات—تزادت المخاوف بشأن السلوك اللغوي السام، والتحيّز التمثيلي، والاستغلال العدائي في سياقات حساسّة. السمّية هي ظاهرة سوسيو-تقنية مركّبة تنبثق من تفاعل عمليات التعلّم الإحصائية وتوزيعات البيانات والتحيّزات الحُكمية للخوارزميات ودورات التغذية الراجعة الديناميكية بين المستخدمين والنماذج؛ وليست ناتجة فقط عن بيانات تدريب معطوبة.
كيف تُنتَج سمّية الذكاء الاصطناعي؟
تنبني سمّية النماذج اللغوية الكبيرة على تكوّن تمثيلات كامنة مستمدة من مجموعات نصية هائلة ومتعدّدة المصادر. هذه النماذج تعتمد على علاقات إحصائية لا على فهم دلالي مؤسَّس، ما يمكّن من تشفير صور نمطية ضارة أو ميول تمييزية أو اقترانات حسّاسة ثقافياً. عندما تظهر هذه التمثيلات الكامنة في اللغة المولدة فتنتج مخرجات عنصرية أو جنسانية أو تشهيريّة أو بصفة عامة ضارة بالمجتمع، تتجسّد السمّية بوضوح.
من منظور حسابي، تطرأ السمّية جزئياً نتيجة للتعميم غير المنضبط في فضاءات معلمات عالية الأبعاد. البُنى المبالغ في تزويدها بالمعلمات تظهر سلوكيات طارئة—بعضها مفيد وبعضها ضار—ينشأ من تفاعلات غير خطية بين رموز التعلم، والمتجهات السياقية، وآليات الانتباه. عندما تتقاطع هذه التفاعلات مع مناطق إشكالية من توزيع التدريب، قد يولّد النموذج محتوى ينحرف عن المعايير الأخلاقية أو متطلبات السلامة التنظيمية. كما أن التعلّم المعزز من تغذية راجعة بشرية يمكن أن يقلّل السُمّية السطحية لكنه قد يُدخل سلوكيات تحايل على المكافأة حيث يتعلم النموذج إخفاء الاستدلال الضار بدل القضاء عليه.
البُعد العدائي والاستغلال
هناك بعد آخر يتمثل في التحريض العدائي وكسر الحماية، حيث يستغل فاعلون خبيثون مرونة تفسير النموذج لتجاوز قيود السلامة. من خلال تقنيات عدائية خالية من المشتقّات مثل حقن المطالبات، والتوجيه الدلالي، ومواءمة شخصيات مصطنعة، يُمكن إجبار النماذج على توليد مخرجات سامة أو ضارة. هذا يخلق معضلة استخدام مزدوج: نفس القدرات التكيفية التي تزيد من فائدة النماذج ترفع أيضاً من قابليتها للاستغلال. وفي بيئات الوصول المفتوح تتفاقم المخاطر لأن النماذج يمكن ضبطها بشكل تكراري باستخدام عينات سامة، فتنشأ حلقات تغذية راجعة تكبّر الأذى.
الشكل 1. درجات السمّية تصل إلى 85٪ مقارنة بمخاطر الذكاء الاصطناعي الأخرى
التقاطع مع مخاطر أخرى
السمّية تتقاطع مع منظومة المعلومات الأوسع، وتتفوق في تقييمها على مخاطر أخرى كما يبيّن الشكل أعلاه. والأهم أن الترابط بين السمّية ومخاطر أخرى يفسر تصنيفها العالي:
– التحيّز يسهم في مخرجات سامة.
– الهلوسات قد تتخذ شكلاً سامّاً.
– الهجمات العدائية غالباً ما تهدف لإحداث سمّية.
مع تزايد دمج النماذج التوليدية في سلاسل المحتوى على وسائل التواصل، وعمليات تنقيح المحتوى، وواجهات التواصل في الزمن الحقيقي، ينمو احتمال تضخيم السمّية بشكل آلي. قد تُولّد النماذج معلومات مضلّلة مقنعة، أو تصعِّد النزاع في بيئات مستقطبة، أو تشكّل الخطاب العام من خلال تأطير لغوي دقيق. السرعة والحجم التي تعمل بها هذه الأنظمة تسمح بانتشار المخرجات السامة بوتيرة أسرع مما تستطيع الرقابة البشرية التقليدية مجاراته.
سمّية الذكاء الاصطناعي في أنظمة التعلم الإلكتروني
السمّية الناتجة عن الذكاء الاصطناعي تشكل تهديدات جوهرية لمنظومات التعلم الإلكتروني: نشر معلومات خاطئة وتقييمات منحازة تقوّض ثقة المتعلّمين، تضخيم التمييز، تمكين التحرّش عبر لغة مولّدة مسيئة، وتدهور جودة البيداغوجيا بمحتوى غير ذي صلة أو غير آمن. كما يمكن أن تُعرّض الخصوصية للخطر بكشف بيانات حسّاسة للمتعلمين، وتسهّل الغش الأكاديمي عبر توليد محتوى متقن، وتخلق حواجز في الوصول عندما تفشل الأدوات في تلبية تنوّع المتعلمين. من المخاطر التشغيلية أمثلة ملموسة:
انحراف النموذج (Model drift)
يحدث عندما يُدرّب مصنِّف آلي على استجابات طلابية قديمة فلا يتعرّف على مصطلحات أو مفاهيم جديدة تظهر لاحقاً في المقرر. مع انتشار المفاهيم المحدثة يزداد خطأ تقييم النموذج، فيمنح تغذية راجعة مضلّلة، ويفقد الطلاب ثقتهم، ويُجبر المدرّسين على إعادة تقييم الأعمال يدوياً.
غياب القابلية للتفسير (“الصندوق الأسود”)
تظهر هذه المشكلة حين لا تستطيع أدوات التوصية أو المصحِّحات الآلية تبرير قراراتها، فيستلم الطلاب تغذية راجعة غامضة، ويعجز المدرّسون عن تشخيص الأخطاء، وتظلّ التحيّزات مخفيّة. يؤدي هذا الالتباس إلى إضعاف المساءلة، وتقليل القيمة التعليمية، وزيادة احتمالات ترسيخ المفاهيم الخاطئة بدل دعم تعلم جوهري.
استراتيجيات التخفيف
التخفيف يتطلّب تدخلات متعددة المستويات على طول دورة حياة الذكاء الاصطناعي. تنقية مجموعات البيانات يجب أن تشتمل على آليات ترشيح ديناميكية، وقيود على الخصوصية التفاضلية، وأُطر عنونة حسّاسة ثقافياً لتقليل الشوائب الضارة في البيانات. تقنيات على مستوى النموذج مثل التدريب العدائي، والتحسين الواعي بالمحاذاة، ودوال هدف مُنظَّمة ضد السمّية قادرة على فرض ضوابط بنيوية. طبقات السلامة ما بعد النشر—بما في ذلك مصنّفات السمّية في الزمن الحقيقي، وسياسات API تحكم الاستخدام، وأنابيب مراقبة مستمرة—ضرورية لاكتشاف الانحراف ومواجهة السلوكيات الضارة الطارئة.
مع ذلك، القضاء التام على السمّية يبقى غير ممكن نظراً لغموض اللغة البشرية وتغيّر المعايير الاجتماعية باختلاف السياقات. لذا فإن حوكمة الذكاء الاصطناعي المسؤولة تركز على تقليل المخاطر، والشفافية، والرقابة البشرية القوية. على المؤسسات تبنّي بروتوكولات قابلة للتدقيق، وبنى لاختبار الهجوم الأحمر (red-teaming) لاختبار النماذج تحت ظروف عدائية، وتبنّي أدوات قابلة للتفسير لفهم مسارات السلوك السام. كذلك مطلوب التزام مؤسسي أخلاقي وتعاون متعدد التخصّصات وإطارات تنظيمية تكيفية تتطوّر مع ازدياد استقلالية الأنظمة.
خاتمة
السمّية تمثّل خطراً متعدد الأوجه عند تقاطع التعقيد الحوسبي والقيم السوسيوثقافية وديناميكيات نشر الأنظمة. التعامل معها يتطلب ليس فقط خبرة تقنية متقدّمة، بل التزاماً أخلاقياً راسخاً، وتعاوناً بين التخصّصات، وأُطرَ تنظيمية مرنة تتطوّر بالتوازي مع الأنظمة ذاتية التشغيل المتنامية.
حقوق الصورة:
الصورة المضمنة في متن هذا المقال أعدّها/زوّد بها المؤلف.