Buddhist, Yogic, and Vedic Contemplative Principles in AI Model Prompting: A Pilot Study
تُظهر هذه الدراسة الاستطلاعية أن توجيه النماذج اللغوية الكبيرة بمبادئ تأملية مستمدة من التقاليد البوذية والفيدية واليوغية يعزز بشكل كبير من سلامتها، وتوافقها الأخلاقي، وجودة تعاونها مقارنة بالنماذج المرجعية غير التأملية، مما يقدم تدخلاً منخفض التكلفة ومحايداً تجاه التقاليد لا يتطلب إعادة تدريب النموذج.
البحث الأصلي مرخَّص بموجب CC BY 4.0 (https://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
تتحول أنظمة الذكاء الاصطناي أنظمة قوية يمكنها الكتابة والتعليل والإبداع، لكنها تحمل أيضاً خطر إنتاج محتوى ضار أو متحيز. ولإدارة ذلك، يحاول المطورون غالباً "توجيه" هذه الأنظمة لتتوافق مع القيم الإنسانية، وتعليمها أن تكون نافعة وغير ضارة. وهناك مجال بحثي متنامٍ يتساءل عما إذا كانت تقاليد الحكمة القديمة، التي أمضت آلاف السوات في صقل كيفية تفكير البشر في الأخلاق والوعي، قد تقدم طريقة جديدة لتوجيه هذه الآلات. لا يتطلب هذا النهج تغيير الكود الأساسي للآلة أو إعادة تدريبها من الصفر، بل يتضمن تقنية تسمى "التلقين" (prompting)، حيث يعطي المستخدم الحاسوب مجموعة محددة من التعليمات أو إطاراً فلسفياً قبل طرح السؤال. والفكرة هي أنه إذا طُلب من الآلة أن تفكر كمراقب يقظ أو ككائن رحيم، فقد تنتج إجابات أكثر أماناً وأخلاقية مما لو طُلب منها مجرد الإجابة على سؤال.
وقد وضعت دراسة تجريبية حديثة حداً لاختبار ما إذا كانت هذه الفكرة ناجحة عبر مدارس فكرية مختلفة. حيث بحث باحثون من جامعة سنترال فلوريدا والمعهد الهندي للتكنولوجيا في ماندي عما إذا كان طلب تبني مبادئ من ثلاثة تقاليد متميزة — البوذية، والفلسفة الفيدية، واليوغا الكلاسيكية — سيؤدي إلى تحسين سلوك النماذج اللغوية الكبيرة. ركزت الدراسة على مفاهيم محددة من كل تقليد. فمن البوذية، استخدموا أفكاراً مثل اليقظة الذهنية (الانتباه دون إصدار أحكام)، والفراغ (فهم أن الأشياء ليس لها طبيعة ثابتة أو دائمة)، وعدم الثنائية (رؤية أن الذات والآخرين مترابطون بعمق)، والاهتمام غير المشروط (الرحمة اللامتناهلة لجميع الكائنات). ومن التقليد الفيدي، استمدوا مفاهيم الواجب، وعدم الإضرار، والقدرة على التمييز بين ما هو حقيقي وما هو ليس كذلك. ومن اليوغا الكلاسيكية، استخدموا مجموعة من القيود الأخلاقية والممارسات الشخصية، مثل الصدق وضبط النفس. أراد الباحثون معرفة ما إذا كانت هذه الأطر القديمة يمكن أن تجعل الذكاء الاصطناعي الحديث أكثر أماناً وأخلاقية، وما إذا كان أحد التقاليد يعمل بشكل أفضل من غيره.
ولإيجاد الإجابات، أجری الفريق سلسلة من الاختبارات باستخدام ثلاثة من أكثر أنظمة الذكاء الاصطناعي التجارية شعبية المتاحة اليوم. لقد أنشأوا عدداً كبيراً من الأسئلة والسيناريوهات المصممة لاختبار كيفية تعامل الذكاء الاصطناي مع المواقف الصعبة، مثل تضارب المصالح، أو الخداع المحتمل، أو الطلبات التي قد تؤدي إلى ضرر. وفي كل سيناريو، طلبوا من الذكاء الاصطناي الاستجابة تحت ظروف مختلفة. في بعض الحالات، لم يعطوا الذكاء الاصطناي أي تعليمات خاصة، وهو ما كان بمثابة خط أساس لمعرفة كيفية أدائه بشكل طبيعي. وفي حالات أخرى، أضافوا تمهيداً قصيراً للطلب، يوجه الذكاء الاصطناي للإجابة مع وضع مبادئ فلسفية محددة في الاعتبار. لقد اختبروا ثلاثة عشر نوعاً مختلفاً، بما في ذلك مبادئ مفردة مثل "كن يقظاً" أو "تجنب الضرر"، وكذلك نسخاً متكاملة تجمع كل المبادئ من تقليد واحد في تعليمات متماسكة واحدة.
وأظهرت النتائج نمطاً واضحاً. فعندما تم تلقين الذكاء الاصطناي بأي من المبادئ التأملية، كانت استجاباته أفضل باستمرار مما لو لم يُعطَ أي تعليمات خاصة. أصبح الذكاء الاصطناي أكثر عرضة لرفض الطلبات الضارة، وأكثر حذراً بشأن تجنب التحيز، وأكثر استعداداً للاعتراف بحدوده. كما قدم نصائح أكثر عمقاً وتعاطفاً. ووجدت الدراسة أن دمج مبادئ متعددة في تلقين واحد متكامل كان يعمل بشكل أفضل حتى من استخدام مبدأ واحد في كل مرة. وعندما قارن الباحثون بين التقاليد الثلاثة، وجدوا أن الإطار البوذي المتكامل حقق أعلى الدرجات في السلامة والسلوك الأخلاقي، يليه عن كثب الإطاران الفيدي واليوغي المتكاملان. وبينما كان للنهج البوذي تفوق إحصائي طفيف، إلا أن جميع التقاليد الثلاثة أدت أداءً أفضل بكثير من الذكاء الاصطناي القياسي غير الموجه.
والأهم من ذلك، اكتشفت الدراسة أن هذه التحسينات لم تقتصر على نوع واحد من أنظمة الذكاء الاصطناي. فقد ظهرت نفس التأثيرات الإيجابية عبر جميع النماذج التجارية الثلاثة المختبرة، مما يشير إلى أن تقنية التلقين هذه هي أداة مرنة يمكن استخدامها مع تقنيات مختلفة. كما لاحظ الباحثون أن نماذج الذكاء الاصطناي نفسها كانت تمتلك مستويات أداء أساسية مختلفة، حيث تفوق أحد الأنظمة بشكل عام على الآخرين بغض النظر عن التلقين. ومع ذلك، ظل الفائدة النسبية لاستخدام التلقينات التأملية ثابتة عبر جميعها. وهذا يشير إلى أن التقنية تعمل من خلال تغيير كيفية مقاربة الذكاء الاصطناي للمشكلة، بدلاً من الاعتماد على السمات الخاصة لآلة معينة.
تخلص الدراسة إلى أن ربط تلقينات الذكاء الاصطناي بتقاليد الحكمة القديمة هذه هو وسيلة منخفضة التكلفة وفورية لتحسين السلامة والأخلاق دون الحاجة إلى إعادة تدريب النماذج. ومع ذلك، يقدم الباحثون تحذيراً بالغ الأهمية؛ فالحقيقة أن الإطار البوذي سجل درجة أعلى قليلاً قد لا تعني أنه متفوق بطبيعته على غيره. بدلاً من ذلك، قد يعكس ذلك حقيقة أن الأدوات المستخدمة لقياس "السلامة" و"الأخلاق" قد صُممت في الأصل بمفاهيم تتماشى وثيق الارتباط مع الأفكار البوذية. وهذا يثير سؤالاً أعمق حول كيفية تقييمنا للذكاء الاصطناي: إذا كانت مقاييسنا مبنية من منظور ثقافي واحد، فقد نفضل هذا المنظور دون قصد عند اختبار الآخرين. تشير الدراسة إلى أنه بينما تعد هذه التلقينات التأملية أداة جديدة قوية لجعل الذكاء الاصطناي أكثر أماناً، يجب أن نظل مدركين للعدسات الثقافية التي نحكم من خلالها على النتائج. ويتضمن المسار المستقبلي استخدام هذه الرؤى لبناء أنظمة أفضل مع الاستمرار في صقل كيفية قياس ما يبدو "سلوكاً جيداً" في الآلة.
غارق في أبحاث مجالك؟
تصلك نشرة يومية بأحدث الأبحاث المطابقة لكلماتك البحثية المفتاحية — مع ملخصات تقنية، بلغتك.