← أحدث الأبحاث
💬 NLP

Pragmatics beyond humans: meaning, communication, and LLMs

تجادل هذه الورقة بأن ظهور النماذج اللغوية الكبيرة يستلزم إعادة تصور للتداولية بما يتجاوز الأطر التقليدية المتمحورة حول الإنسان، مقترحةً بدلاً من ذلك نهج التواصل بين الإنسان والآلة الذي يعالج الانحيازات الأنثروبومورفية (التجسيدية)، ويتبنى نماذج احتمالية مثل "أفعال الكلام العقلانية"، ويراعي مفارقة "إحباط السياق" في تفاعلات الذكاء الاصطناعي التوليدي.

المؤلفون الأصليون: Vít Gvoždiak

نُشر 2026-08-20
📖 4 دقيقة قراءة☕ قراءة في استراحة قهوة
CC BY 4.0

المؤلفون الأصليون: Vít Gvoždiak

البحث الأصلي مرخَّص بموجب CC BY 4.0 (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/). ✨ هذا شرح مولَّده بالذكاء الاصطناعي للبحث أدناه. لم يكتبه المؤلفون ولم يصادقوا عليه. وللتحقق من الدقة التقنية، يرجى الرجوع إلى البحث الأصلي. اقرأ إخلاء المسؤولية الكامل

اللغة هي أكثر من مجرد سلسلة من الكلمات المرتبة وفق قواعد نحوية؛ إنها أداة اجتماعية، وسيلة ليتفاعل الناس معاً، ويتشاركوا النوايا، ويتنقلوا عبر القواعد المعقدة وغير المعلنة للمحادثة. لعقود من الزمن، حاول علماء اللغويات رسم خرائط لكيفية عمل المعنى عبر تفكيكه إلى ثلاث طبقات: بنية الجملة، والتعريف الحرفي للكلمات، والسياق الذي تُقال فيه. هذه الطبقة الثالثة، المعروفة باسم "التداولية" (Pragmatics)، هي حيث يحدث السحر الحقيقي للتواصل البشري. إنها الفرق بين جملة تقرر حقيقة وبين طلب، أو بين دعابة وإهانة، اعتماداً كلياً على من يتحدث، ومتى، ولماذا. والآن، دخل نوع جديد من الآلات إلى المحادثة. فنماذج اللغة الكبيرة، وهي أنظمة الذكاء الاصطناعي القوية التي يمكنها كتابة المقالات والإجابة على الأسئلة وإجراء المحادثات، تجبر العلماء على إعادة التفكير في هذه الخرائط القديمة. لم يعد السؤال المركزي هو ما إذا كانت هذه الآلات تستطيع محاكاة الكلام البشري فحسب، بل ما إذا كانت تفهم "الرقصة الاجتماعية" للمعنى أصلاً، أم أنها مجرد تتنبأ بالكلمة التالية في تسلسل ما دون أن تدرك أبداً القصد الكامن وراءها.

لقد ألقى باحث يدعى فيت غفوزدياك (Vít Gvoždiak) نظرة فاحصة على كيفية دراستنا لهذه الآلات والنظريات التي نستخدمها للحكم عليها. ويرى أن أساليبنا الحالية معيبة لأنها تحاول وضع "وتد مربع في ثقب مستدير". لفترة طويلة، كانت الطريقة القياسية لتقييم هذه النماذج هي معاملتها كبشر؛ حيث يطلب منها الباحثون أداء مهام تتطلب فهم الإشارات الاجتماعية، مثل التعرف على الاعتذار أو اكتشاف السخرية، ثم يقارنون إجاباتها بما قد يقوله شخص ما. وإذا أصابت الآلة، فغالباً ما تُمدح لامتلاكها "كفاءة تداولية". وإذا أخطأت، يُقال إنها تفتقر إلى الفهم. يقترح غفوزدياك أن هذا النهج مضلل؛ فهو يفترض أنه لمجرد أن الآلة تنتج نصاً يشبه النص البشري، فلا بد أنها تعمل وفق مبادئ بشرية. لكن هذه الآلات ليست بشرية؛ إنها محركات إحصائية مدربة على كميات هائلة من نصوص الإنترنت. هي لا تهتم بالحقيقة أو التعاون الاجتماعي بالطريقة التي يهتم بها البشر؛ بل تهتم بالاحتمالية. لقد صُممت لتخمين الكلمة الأكثر احتمالاً للظهور تالياً، وليس للتواصل من أجل واقع مشترك.

تقترح الورقة البحثية أن نتوقف عن محاولة حشر هذه الآلات في فئات بشرية، وبدلاً من ذلك ننظر إلى الطريقة الفريدة التي تتفاعل بها معنا. يقترح غفوزدياك إطاراً جديداً يسمى "التواصل بين الإنسان والآلة". يدرك هذا النهج أنه عندما يتحدث شخص ما إلى روبوت دردشة، فإنه لا يتحدث فقط إلى أداة، ولا يتحدث إلى شخص أيضاً. إنهما في مساحة هجينة حيث يشكل كلا الطرفين المحادثة بطرق لم توجد من قبل. فالآلة ليست متلقياً سلبياً للأوامر، والإنسان ليس مجرد مستخدم. إنهما شريكان في نوع جديد من الحوار. ويشير المؤلف إلى أن الكثير من الأبحاث الحالية تعاني من مشكلة يسميها "الاستبدالية" (Substitutionalism). يحدث هذا عندما يأخذ العلماء النتائج من نموذج محدد، أو لغة محددة مثل الإنجليزية، ويفترضون أنها تنطبق على جميع أنواع الذكاء الاصطناعي وجميع اللغات البشرية. والأكثر دقة من ذلك، أن الباحثين غالباً ما يستبدلون المشارك البشري في المحادثة بآلة، مفترضين أن الآلة يمكن أن تقوم مقام الشخص. وهذا يعميهم عن كيفية تغيير البشر لسلوكهم الفعلي عند التحدث إلى آلة. بدأ الناس يتحدثون بشكل مختلف، مستخدمين عبارات وتراكيب تحاكي الذكاء الاصطناعي، مما يخلق حلقة تغذية راجعة حيث يؤثر الذكاء الاصطناعي على الإنسان بقدر ما يؤثر الإنسان على الذكاء الاصطناعي.

أحد أكثر النتائج إثارة للاهتمام في الورقة هو مفهوم "إحباط السياق". في المحادثة البشرية، السياق هو الخلفية المعرفية المشتركة التي تسمح لنا بفهم بعضنا البعض. إذا قلت "الجو بارد هنا"، فأنت تعرف أنني قد أطلب منك إغلاق النافذة. أما مع الآلة، فهذه الخلفية المشتركة مفقودة. فالآلة ليس لها تاريخ شخصي، ولا جسد مادي، ولا تجارب واقعية. ولجعل الآلة تفهم، يضطر البشر إلى بذل جهد إضافي؛ إذ يتعين عليهم كتابة مطالبات (prompts) طويلة ومفصلة، تحدد بدقة من يجب أن تتظاهر الآلة بأنها، وما هو الإطار الزمني والمكاني، وما هو هدف المحادثة. هذه هي الظاهرة المعروفة باسم "هندسة المطالبات" (Prompt Engineering). والمفارقة هي أنه بينما تتحسن التكنولوجيا في معالجة المزيد والمزيد من المعلومات -تذكر محادثات أطول وتقرأ وثائق أكبر- يشعر المستخدم البشري بمزيد من الإحباط. إن قدرة الآلة على التعامل مع كميات هائلة من البيانات لم تحل مشكلة الفهم المشترك؛ بل جعلت الفجوة بين السياق البشري وسياق الآلة تبدو أوسع. يحاول المستخدم باستمرار بناء جسر من السياق للآلة، ليكتشف أن فهم الآلة لا يزال مختلفاً جوهرياً عن فهمه.

تخلص الورقة إلى أننا بحاجة إلى التوقف عن التساؤل عما إذا كانت الآلات يمكن أن تكون بشرية، والبدء في التساؤل عن كيفية اختلافها عنا. إن نظريات اللغة القديمة، التي بُنيت للتفاعل بين البشر، ليست كافية لشرح ما يحدث الآن. نحن بحاجة إلى طرق تفكير جديدة تعترف بالطبيعة الفريدة للآلة. وبدلاً من الحكم على الآلة بناءً على ما إذا كانت تجتاز اختباراً مصمماً للإنسان، ينبغي لنا دراسة المحادثات الهجينة الفريدة التي تحدث بين البشر والآلات. هذه التفاعلات تخلق أشكالاً جديدة من المعنى، وقواعد اجتماعية جديدة، وتحديات جديدة. يقترح المؤلف أن مستقبل دراسة اللغة يكمن في فهم هذه الشراكة، حيث يعدل البشر والآلات سلوكهما تجاه بعضهما البعض باستمرار، مما يخلق مساحة مشتركة ليست بشرية تماماً ولا ميكانيكية تماماً، بل هي شيء جديد كلياً. الهدف ليس جعل الآلة تشبهنا، بل فهم كيف نتغير نحن في حضورها.

غارق في أبحاث مجالك؟

تصلك نشرة يومية بأحدث الأبحاث المطابقة لكلماتك البحثية المفتاحية — مع ملخصات تقنية، بلغتك.

جرّب Digest →

أبحاث مشابهة

عرض الكل في هذا التصنيف 💬 cs.CL →