هل يمنحك اللطف مع الذكاء الاصطناعي إجابات أفضل؟

يكتب معظمنا “من فضلك” و”شكراً” لروبوت الدردشة من دون تفكير. يبدو ذلك مهذباً، وبعض الناس يظنون في سرهم أنه يجلب لهم إجابة أفضل. إذن هذه هي الخلاصة بصراحة: التهذيب لا يحسن كثيراً ما يقدمه لك AI، والفظاظة لا تساعد بشكل موثوق أيضاً. ما يغير الإجابة فعلاً هو مدى وضوحك وتحديدك.

وهذا ليس تخميناً. لقد أجرى باحثون الاختبار بالفعل، وجاءت النتائج محرجة قليلاً لكل من ظن أن حسن الأدب هو السر.

ما الذي وجدته دراسة التهذيب فعلاً؟

في أكتوبر 2025، أجرى باحثان في جامعة Penn State تجربة صغيرة ومحكمة. كتبا 50 سؤال اختيار من متعدد في الرياضيات والعلوم والتاريخ، ثم أعادا صياغة كل سؤال بخمس نبرات: شديد التهذيب، مهذب، محايد، فظ، وشديد الفظاظة. وهكذا حصلا على 250 نسخة من الأسئلة نفسها، وأدخلاها إلى نموذج GPT-4o من ChatGPT.

المفاجأة: المطالبات المباشرة أدت أداءً أفضل قليلاً. الصياغة شديدة التهذيب وصلت إلى الإجابة الصحيحة في 80.8% من المرات. أما الصياغة شديدة الفظاظة فبلغت 84.8%. النسخ المختصرة والخالية من المجاملات تقدمت قليلاً على النسخ المليئة بالإطراء.

لكن قبل أن تبدأ بإلقاء الأوامر على روبوت الدردشة، اقرأ التفاصيل الصغيرة. كان الاختبار على نموذج واحد، و50 سؤالاً أساسياً، وفارق يقارب أربع نقاط مئوية. وقد وصف المؤلفان النتيجة نفسها بأنها نقطة انطلاق لمزيد من البحث، لا نصيحة بأن تكون لئيماً. نتيجة بهذا الضيق قد تنقلب مع نموذج آخر أو مهمة أخرى.

وهي تنقلب فعلاً. وجدت دراسة سابقة متعددة اللغات من 2024 ما يقارب العكس: المطالبات غير المهذبة غالباً جعلت النماذج تؤدي بشكل أسوأ، بينما لم يقدّم الإطراء الزائد فائدة واضحة. ووجدت الدراسة أيضاً أن نقطة التوازن تختلف حسب اللغة، لأن معايير التهذيب في الإنجليزية والصينية واليابانية ليست واحدة. دراستان، وعنوانان مختلفان. عندما يختلف البحث إلى هذا الحد، فالقراءة المنطقية هي أن النبرة في معظمها ضجيج.

إذن هل يجب أن تكون فظاً مع AI؟ لا

الإجابة المختصرة: لا، وليس فقط لأن الكتابة بهذه الطريقة مزعجة.

الفائدة المقاسة للفظاظة صغيرة وغير موثوقة. أما الجانب السلبي فحقيقي. المطالبات المقتضبة والعدوانية تميل إلى حذف السياق الذي يحتاجه النموذج، لأنك تنشغل بالاختصار الحاد بدلاً من شرح ما تريده فعلاً. كما أنك تدرّب عادة لديك. إذا قضيت يومك كله ترد بحدة على روبوت دردشة، فسيتسرب شيء من تلك النبرة إلى كتابتك مع أشخاص حقيقيين. لا يستحق الأمر أربع نقاط مئوية في اختبار معلومات عامة.

هناك أيضاً زاوية التكلفة التي انتشرت العام الماضي. عندما سأل أحدهم عن مقدار المال الذي تحرقه كل رسائل “من فضلك” و”شكراً” الإضافية في الكهرباء، رد Sam Altman من OpenAI بأنها “عشرات الملايين من الدولارات أُنفقت في محلها”. كان ذلك مزحة، في الغالب. لكن الفكرة قائمة: التهذيب ليس مجانياً للشركات التي تشغّل هذه النماذج، ولا يشتري لك إجابات أذكى أيضاً. إنه مجرد عادة، وعادة غير مؤذية.

ما الذي يغيّر الإجابة فعلاً؟

إذا كانت النبرة ضجيجاً، فما الإشارة الحقيقية؟ التحديد. السؤال الغامض يحصل على إجابة غامضة، مهما سألت بلطف. هذا هو الترتيب الصادق لما يصنع الفرق:

انظر إلى الصفوف الأربعة الأخيرة. لا علاقة لها بالأدب، وكل علاقتها بأن تكون واضحاً في التواصل. وهذا هو السبب نفسه الذي يجعل السؤال نفسه يعيد إجابات مختلفة بحسب طريقة صياغته. النبرة هي الزينة. أما الطلب الموجود تحتها فهو ما يعمل عليه النموذج.

مثال سريع قبل وبعد يوضح الأمر. “اكتب لي رسالة بريد إلكتروني لطيفة” مهذبة لكنها غير مفيدة. “اكتب رسالة قصيرة وودية إلى مالك الشقة أطلب فيها إصلاح صنبور يسرّب الماء هذا الأسبوع، واجعلها أقل من 80 كلمة” محددة، وستحصل منها على شيء يمكنك إرساله فعلاً. لا حاجة إلى “من فضلك”، مع أنك تستطيع إضافتها إن أردت.

العادة التي تتفوق على حسن الأدب

إليك الجزء الذي يحوّل هذا من معلومة طريفة إلى شيء مفيد. عندما تتوقف عن القلق بشأن النبرة وتبدأ في كتابة مطالبات واضحة، يصبح العامل الأكبر التالي هو النموذج الذي ترسل إليه تلك المطالبة. السؤال الواضح نفسه قد يحصل على إجابة أذكى من نموذج، وأخرى أضعف من نموذج آخر، حسب المهمة.

يمكنك رؤية ذلك بنفسك بسهولة. خذ مطالبة واحدة مكتوبة جيداً وشغّلها على عدة نماذج جنباً إلى جنب. في مهمة تفكير دقيقة قد تفضل نموذجاً، وفي رد سريع وخفيف قد تفضل آخر. النبرة التي استخدمتها لا تكاد تُذكر. النموذج الذي اخترته، ومدى وضوح سؤالك، يقرران كل شيء تقريباً.

لا تحتاج إلى خمسة تطبيقات منفصلة وخمس عمليات تسجيل دخول لتفعل ذلك. مكان واحد، كل النماذج الكبرى، وسؤال واضح واحد.

لذا احتفظ بأدبك إن كان يعجبك. لا خطأ في كتابة “شكراً” في نهاية إجابة جيدة. فقط اعرف أن ذلك من أجلك أنت، لا من أجل الآلة. المكاسب الحقيقية تأتي من أن تسأل بوضوح، وأن ترسل ذلك السؤال إلى النموذج المناسب.