لماذا تعطيك نماذج الذكاء الاصطناعي إجابات مختلفة

اسأل ChatGPT وGemini وClaude السؤال نفسه تماماً، وستحصل غالباً على ثلاث إجابات مختلفة. أحياناً يكون الاختلاف في النبرة فقط. وأحياناً يكون في وجهة النظر كلها. بل إنك إذا سألت النموذج نفسه السؤال نفسه مرتين، فقد تتغير الإجابة أيضاً.

قد يبدو الأمر كأن شيئاً ما لا يعمل كما ينبغي. لكنه ليس كذلك. هذه الأدوات مصممة لتعمل بهذه الطريقة، وما إن تفهم السبب حتى تستطيع تحويل هذا الاختلاف إلى ميزة بدلاً من أن يربكك.

الإجابة المختصرة: الذكاء الاصطناعي يتنبأ، ولا يبحث في سجل جاهز

إليك ما يخطئ فيه معظم الناس عند التفكير في روبوتات الدردشة الذكية. يتخيلون أن هناك قاعدة بيانات ضخمة في مكان ما، وأن الذكاء الاصطناعي يجلب منها المدخل الصحيح. هذا ليس ما يحدث.

يعمل نموذج اللغة أشبه بأذكى إكمال تلقائي قرأ كل ما يمكن قراءته. يقرأ سؤالك ويتنبأ بالكلمة التالية، ثم التي بعدها، ثم التي بعدها، وكل كلمة تُختار بناءً على ما يُرجح أن يأتي بعد كل ما سبق. اجمع ما يكفي من هذه التنبؤات، وستحصل على فقرة تبدو كإجابة حقيقية.

الكلمة الأهم هنا هي يُرجح. في كل خطوة، لا توجد كلمة تالية واحدة بديهية. هناك مجموعة كاملة من الخيارات الجيدة، لكل منها احتمال مختلف. على النموذج أن يختار واحداً منها. وطريقة اختياره هي بداية الاختلافات.

تعرّف إلى “temperature”، قرص الإبداع

لكل نموذج إعداد خفي يسمى temperature. وهو يحدد مدى جرأة النموذج عند اختيار الكلمة التالية.

اخفضه، فيلعب النموذج بأمان، ويختار الكلمة الأعلى احتمالاً تقريباً في كل مرة. ستحصل على إجابات ثابتة ويمكن توقعها. ارفعه، فيصبح النموذج أكثر استعداداً لاختيار كلمات أقل بداهة، مما يجعل الكتابة أكثر تنوعاً وإبداعاً، وأقل قابلية للتوقع قليلاً. تصفه IBM بأنه يتحكم في مدى “حدة” أو “اتساع” نطاق الخيارات قبل أن يختار النموذج.

طريقة لطيفة لتخيل الأمر: النموذج منخفض الحرارة يشبه طاهياً يتبع الوصفة بالغرام، لذلك يخرج كل طبق بالمذاق نفسه. أما النموذج مرتفع الحرارة فيشبه طاهياً يرتجل، لذلك قد يكون العشاء رائعاً أحياناً وغريباً أحياناً أخرى.

هذا هو السبب الرئيسي في أن النموذج نفسه قد يجيب عن السؤال نفسه بطريقتين مختلفتين. هناك رشة من العشوائية المضبوطة مضافة عمداً، لأن الإجابات المتنوعة قليلاً تبدو طبيعية وبشرية أكثر من آلة تكرر نفسها كلمة بكلمة.

لماذا تختلف النماذج المختلفة أكثر

يفسر temperature لماذا يتغير النموذج الواحد قليلاً. لكن لماذا يبدو Gemini هادئاً ومفصلاً بينما يبدو نموذج آخر مباشراً وحاداً؟ الأمر يعود إلى الطريقة التي “تربى” بها كل نموذج، ولا يوجد نموذجان تربيا بالطريقة نفسها.

ثلاثة أمور تشكل غرائز النموذج:

• ما قرأه. يُدرَّب كل نموذج على مزيج مختلف من النصوص. نموذج قرأ الكثير من الكتابة الأكاديمية يميل إلى التحفظ أكثر ويبدو أكثر رسمية. ونموذج تدرب على مزيج أوسع وأكثر حوارية يبدو أقرب إلى الأسلوب اليومي. بيانات التدريب ترسم بهدوء المفردات والإيقاع ومدى حذر النموذج.
• طريقة الضبط الدقيق. بعد التدريب الأولي، تصقل الشركات النموذج ليعرف كيف ينبغي أن يتصرف في المحادثة. هذه الخطوة تشكل طريقة افتتاحه للرد، وطول إجاباته، وما يفعله عندما لا يكون متأكداً.
• التغذية الراجعة البشرية. يقيّم أشخاص حقيقيون إجابات النموذج، فيتعلم أن يميل نحو ما أعجبهم. إذا فضّل المقيمون ردوداً أدفأ وأقصر وأكثر حذراً، يتحرك النموذج في هذا الاتجاه. هذه الخطوة جزء كبير من سبب امتلاك كل نموذج “شخصية” يمكن تمييزها.

لذلك لا يختلف GPT وGemini وClaude وGrok لأن واحداً منها صحيح والبقية مخطئون. كل واحد تعلم من مواد مختلفة، ودربته فرق مختلفة بذائقات مختلفة. من الطبيعي أن يجيبوا بطرق مختلفة. اسأل أربعة أصدقاء واسعي الاطلاع السؤال نفسه، وستتوقع أيضاً أربع وجهات نظر.

مقارنة سريعة جنباً إلى جنب

السؤال نفسه، أربعة نماذج. إليك نوع الاختلاف الذي ستلاحظه فعلاً في الاستخدام اليومي.

تعامل مع هذا كإحساس عام، لا كلوحة نتائج. هذه الشخصيات حقيقية ومتسقة بما يكفي لتكون مفيدة، لكن النموذج “الأفضل” يتغير فعلاً حسب السؤال. هل تريد أن تشعر بالفرق بنفسك؟ اسأل كل نموذج الشيء نفسه.

هل يغيّر نموذج “التفكير” هذا الأمر؟

قليلاً، نعم. نماذج الاستدلال الأحدث، أي النماذج التي تتوقف لتفكر في المشكلة خطوة بخطوة قبل الرد، تعتمد بدرجة أقل على اختيار الكلمات العشوائي في جوهر الإجابة. ولأن الاستدلال المتأني هو الذي يقوم بالجزء الأصعب، فإن تعديل temperature يؤثر أقل في وصولها إلى النتيجة الصحيحة. ستظل تختلف في الصياغة، لكنها في سؤال واقعي أو منطقي صعب تميل إلى الثبات أكثر من نموذج سريع وحواري.

إذا أردت شرح الفرق بين النماذج السريعة الخفيفة والنماذج الأبطأ والأكثر حذراً، فقد فصلناه في الذكاء الاصطناعي السريع مقابل الذكاء الاصطناعي الذكي.

متى تصبح الإجابات المختلفة مشكلة فعلاً

لنكن منصفين بشأن الجانب السلبي. التنوع رائع للعصف الذهني والكتابة. لكنه أقل روعة عندما تحتاج إلى حقيقة واحدة موثوقة.

إذا سألت الذكاء الاصطناعي عن تاريخ محدد، أو رقم، أو تعليمات خطوة بخطوة، وحصلت على إجابة مختلفة في كل مرة، فهذه إشارة تحذير تستحق الانتباه. قد يعني ذلك أن النموذج غير متأكد ويخمن عملياً، وهذه أيضاً الطريقة التي تحدث بها الأخطاء الواثقة في نبرتها. الحل بسيط: عندما تكون الإجابة مهمة حقاً، اسأل أكثر من نموذج، وإذا اتفقت الإجابات يمكنك أن تثق بها أكثر. وإذا تعارضت، فهذه إشارة إلى ضرورة التحقق من مصدر موثوق. وقد شرحنا لماذا يقول الذكاء الاصطناعي أحياناً أشياء خاطئة بثقة في لماذا يختلق الذكاء الاصطناعي أشياء.

إذن الصفة نفسها التي تجعل الذكاء الاصطناعي شريكاً ممتعاً في العصف الذهني هي الصفة التي يجب الانتباه إليها عند الحقائق الصلبة. معرفة الموقف الذي أنت فيه نصف المهارة.

كيف تجعل هذه الاختلافات تعمل لصالحك

عندما تتوقف عن توقع إجابة مثالية واحدة، تظهر عادة أفضل: قارن. بدلاً من الوثوق برد واحد، اطرح السؤال نفسه على بضعة نماذج واقرأ إجاباتها معاً.

• للحقائق، اتفاق نموذجين أو ثلاثة إشارة جيدة إلى الثقة. أما التعارض فيعني أن عليك التحقق.
• للكتابة، مرر الموجز نفسه على عدة نماذج واحتفظ بالنسخة الأقرب إلى صوتك.
• للأفكار، المزيد من النماذج يعني زوايا أكثر. سيقترح أحدها شيئاً فات الآخرين.

المشكلة أن التنقل بين تطبيقات وحسابات تسجيل دخول منفصلة للقيام بذلك أمر مزعج، ولهذا لا يكلف معظم الناس أنفسهم العناء. وضع كل نموذج في مكان واحد هو ما يجعل المقارنة سريعة بما يكفي لتفعلها فعلاً. يمكنك أن تسأل مرة واحدة وترى كيف يرد كل نموذج جنباً إلى جنب، أو تبدل النموذج في منتصف المحادثة عندما لا ينجح أحدها في تقديم المطلوب. وقد وضعنا النماذج الثلاثة الكبرى في مواجهة مباشرة في ChatGPT مقابل Gemini مقابل Claude إذا أردت قراءة أعمق.

الخلاصة

الإجابات المختلفة ليست خللاً. إنها النتيجة الطبيعية لطريقة عمل هذه الأدوات: التنبؤ بالنص مع لمسة من العشوائية، وكل نموذج يحمل غرائز البيانات والأشخاص الذين شكلوه. توقع أن تمنحك آلة واحدة إجابة مثالية واحدة هو التصور الخاطئ.

الأفضل أن تتعامل مع الذكاء الاصطناعي كأنه مجموعة من المستشارين الأذكياء واسعي الاطلاع، لا عراف واحد. اسأل أكثر من نموذج، لاحظ أين يتفقون، واختر الإجابة التي تناسبك. افعل ذلك، وسيتوقف التنوع عن كونه مربكاً ويصبح هو الفائدة الأساسية.