Instruction-Tuned Models Locally Reuse Human Syntax More Than Humans Do
تُظهر هذه الدراسة أن النماذج اللغوية الكبيرة المضبوطة بالتعليمات تُبدي تقارباً تركيبياً أقوى مع الأدوار البشرية السابقة مما يفعله البشر، ومع ذلك فهي تُظهر حساسية أقل تجاه قواعد نحوية محددة وتداخلاً متزايداً مع المحفزات غير ذات الصلة مقارنة بنظيراتها مسبقة التدريب.
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
مرآة اللغة العظيمة: عندما تبدأ الروبوتات بالتحدث مثلنا
تخيل أنك في حفلة، ولاحظت أنه بعد أن بدأ صديقك في استخدام كلمة عامية معينة أو طريقة مضحكة في صياغة جملة، بدأت أنت دون قصد في فعل الشيء نفسه. لم تكن تخطط لذلك؛ بل حدث الأمر ببساطة. في عالم العلوم، يُسمى هذا التقارب النحوي (syntactic convergence). إنها حيلة معروفة في الدماغ البشري حيث نقوم لا شعوريًا بتقليد قواعد الجمل وهياكلها التي يستخدمها الأشخاص الذين نتحدث إليهم، مما يجعل محادثاتنا تتدفق بسلاسة أكبر. إنه يشبه رقصة لغوية حيث يضبط الشركاء خطواتهم بشكل طبيعي مع بعضهم البعض.
الآن، تخيل شريك رقص من نوع جديد: برنامج كمبيوتر ضخم وذكي للغاية يسمى "نموذج لغة كبير" (LLM). هذه هي روبوتات الدردشة التي يمكنها كتابة القصص، والإجابة على الأسئلة، وإجراء المحادثات. لطالما تساءل العلماء: هل تقوم هذه الأدمغة الرقمية بنفس رقصة "المحاكاة" التي يقوم بها البشر؟ هل يقلدون قواعد الجمل التي يستخدمها الشخص الذي يتحدثون إليه لا شعوريًا، أم أنهم يلتزمون فقط بأسلوبهم الروبوتي الخاص؟ هذا السؤال مهم لأنه إذا بدأت الذكاءات الاصطناعية في تقليدنا بشكل مثالي للغاية، فقد يغير ذلك طريقة تفاعلنا معها، مما قد يجعلنا نشعر بأنها تفهمنا بشكل أفضل مما هي عليه في الواقع، أو حتى يؤثر على ما نؤمن به.
الدراسة: تجربة تبادل القواعد
في هذه الدراسة، قررت باحثة تُدعى زاندي إيبرستات وضع هذا السؤال قيد الاختبار باستخدام حيلة ذكية تسمى "نموذج الاستبدال" (substitution paradigm). تخيل أن لديك نصًا لمحادثة حقيقية بين بشريين. الآن، تخيل ممحاة سحرية تمسح رد شخص واحد وتستبدله برد أنشأه ذكاء اصطناعي. قامت الباحثة بفعل ذلك مع 16 نموذجًا مختلفًا من الذكاء الاصطناعي (تتراوح من نماذج صغيرة بمليار معلمة إلى نماذج ضخمة بـ 70 مليار معلمة) وقارنت إجاباتها "المستبدلة" مقابل الإجابات البشرية الأصلية.
كان الهدف هو معرفة ما إذا كان الذكاء الاصطناعي، عند الرد على إنسان، سيعيد استخدام "لبنات البناء" النحوية المحددة (التي تسمى قواعد القواعد الخالية من السياق - Context-Free Grammar) التي استخدمها الإنسان للتو. وللتأكد من أن الذكاء الاصطناعي لم يكن ينسخ عن طريق الصدفة، قامت الباحثة أيضًا بتغذية الذكاء الاصطناعي بجملة عشوائية غير ذات صلة كـ "محفز"، وتحققت مما إذا كان سيظل ينسخ القواعد.
النتائج الكبرى: الذكاء الاصطناعي مرآة أفضل منا
كانت النتائج مفاجئة ومضحكة نوعًا ما. إليك ما وجدته الدراسة:
1. الذكاء الاصطناعي ينسخ دائمًا (أكثر من الصدفة العشوائية)
أظهر كل نموذج من نماذج الذكاء الاصطناعي الـ 16 أنهم أعادوا استخدام القواعد من جملة الإنسان السابقة بشكل متكرر أكثر بكثير مما أعادوا فيه استخدام قواعد من جملة عشوائية وغير ذات صلة. لذا، نعم، الروبوتات ترقص بالتأكيد على نغم الإنسان.
2. الروبوتات "المضبوطة للتعليمات" تظهر أكبر قدر من التداخل الكلي (لكن الأمر معقد)
نظرت الدراسة في نوعين من الذكاء الاصطناعي: "النماذج المدربة مسبقًا" (التي قرأت الكثير من النصوص فقط) و"النماذج المضبوطة للتعليمات" (التي تم تعليمها خصيصًا لاتباع التعليمات البشرية والدردشة بشكل طبيعي). أظهرت النماذج "المضبوطة للتعليمات" أعلى قدر إجمالي من التداخل النحوي مع الإنسان. في الواقع، أعادوا استخدام قواعد الإنسان بشكل أكثر تكرارًا بشكل عام من البشر الفعليين في المحادثات الأصلية. ومع ذلك، ليست هذه هي القصة كاملة. فقد وجدت الباحثات أن النماذج المضبوطة للتعليمات تميل إلى توليد استجابات أطول وأكثر تعقيدًا، مما يعطيها بطبيعة الحال "مساحة" أكبر للتداخل مع قواعد الإنسان. وعندما عدلت الباحثات هذا الاختلاف في طول الاستجابة وهيكلها، تغيرت الصورة.
3. لكن هناك فخ: هم ينسخون كل شيء، وليس فقط الأشياء الصحيحة
هنا يصبح الأمر معقدًا. بينما أظهرت النماذج المضبوطة للتعليمات أعلى تداخل إجمالي، إلا أنها تداخلت أيضًا مع الجمل العشوائية أكثر من النماذج الأساسية. الأمر يشبه طالبًا متحمسًا جدًا لإرضاء المعلم لدرجة أنه ينسخ خط يد المعلم حتى عندما لا يكون المعلم ينظر، ولكنه ينسخ أيضًا خربشات عشوائية من دفتر ملاحظات على الأرض.
عندما عدلت الباحثات حقيقة أن إجابات الذكاء الاصطناعي كانت أحيانًا أطول ولديها "مساحة" أكبر للنسخ، تغيرت الصورة. كانت النماذج الأساسية "المدربة مسبقًا" في الواقع أفضل في اختيار إعادة استخدام قواعد نحوية محددة عندما يكون ذلك منطقيًا. أما النماذج المضبوطة للتعليمات، فقد بدت وكأنها تطلق المزيد من الكلمات والهياكل على الحائط، آملة أن يلتصق بعضها. لقد كان لديها تداخل إجمالي أعلى، لكن فرصة "الارتباط الشرطي" لإعادة استخدام قاعدة معينة بعد حساب حجم كلامهم كانت أقل.
4. تأثير "الكلمة النادرة"
من المثير للاهتمام، أن كلاً من البشر والذكاء الاصطناعي كانوا أكثر عرضة لنسخ القواعد النحوية النادرة أو غير المعتادة التي سمعوها. إذا استخدم إنسان هيكل جملة غريب وغير شائع، فمن المرجح جدًا أن ينسخه الذكاء الاصطناعي. يشير هذا إلى أن الذكاء الاصطناعي حساس للبيئة المحلية، حيث يلتقط "نكهة" المحادثة الفريدة، تمامًا كما يفعل البشر.
5. الكلمات والمعاني أيضًا
بعيدًا عن القواعد النحوية فقط، طابقت نماذج الذكاء الاصطناعي أيضًا كلمات الإنسان والمعنى العام لجمله بشكل أفضل من البشر الأصليين. كانت النماذج المضبوطة للتعليمات جيدة بشكل خاص في مطابقة معنى الدور السابق، مما جعلها تبدو مستجيبة للغاية، حتى لو كان نسخ القواعد لديها "مشوشًا" بعض الشيء.
ماذا يعني هذا
تخلص الدراسة إلى أن نماذج الذكاء الاصطناعي المضبوطة للتعليمات بارعة للغاية في محاكاة المحادثة البشرية، وغالبًا ما تتفوق على البشر في مدى مطابقتها لقواعد الشخص الذي تتحدث إليه. ومع ذلك، ليس بالضريد أن يكون هذا بسبب كونها "أذكى" في النسخ؛ بل هو جزئيًا لأنها مدربة لتكون أكثر استجابة وتولد المزيد من النصوص، مما يمنحها فرصًا أكثر للتداخل.
وتقول الباحثات بحذر إنه بينما يعد الذكاء الاصطناعي مقلدًا جيدًا، إلا أننا لا نعرف لماذا يفعل ذلك بعد. هل هو بسبب الطريقة التي تم تدريبهم بها؟ هل هو مجرد أثر جانبي لمحاولة التنبؤ بالكلمة التالية؟ لا نعرف على وجه اليقين. ولكن أمر واحد واضح: شركاء المحادثة الرقميون هؤلاء يتعلمون رقص الخطوة البشرية جيدًا لدرجة أنهم قد يطأون على أقدامنا بحماس مفرط قليلًا.
غارق في أبحاث مجالك؟
تصلك نشرة يومية بأحدث الأبحاث المطابقة لكلماتك البحثية المفتاحية — مع ملخصات تقنية، بلغتك.