متاهات سوء الفهم بين الإنسان والآلة الذكية II

 IIمتاهات سوء الفهم بين الإنسان والآلة الذكية

بعد أن تم الانتهاء من الجزء الأول في معالجة سوء الفهم، الذي خصص لسوء الفهم بين الناس في حديثهم وفي قراتهم وفي حواراتهم، وفي ظل التحول المتسارع نحو الاعتماد على أنظمة الذكاء الاصطناعي، تم تخصيص هذا الجزء ليعالج متاهات سوء الفهم في الذكاء الاصطناعي. 

في استخدام المنصات الحاسوبية المعززة بالذكاء الاصطناعي، لم يعد السؤال يقتصر على مدى كفاءة هذه الأنظمة في أداء المهام، بل امتد ليشمل طبيعة “فهمها” للمعنى، وحدود هذا الفهم، وآثاره على التفاعل مع الإنسان. فقد أصبحت هذه الأنظمة تشارك في إنتاج المعرفة، واتخاذ القرار، وتوجيه السلوك الفردي والجماعي، مما يجعل العلاقة بينها وبين الإنسان أكثر تعقيدًا من مجرد علاقة أداة بمستخدم. 

لقد كشف التقدم التقني عن ظاهرة مركزية تتمثل في سوء الفهم بين الإنسان والآلة، وهي ظاهرة لا تنشأ فقط من أخطاء تقنية، بل من فجوة معرفية عميقة بين طريقة معالجة الآلة للرموز وطريقة إدراك الإنسان للمعنى. فالأنظمة الذكية قد تنتج مخرجات تبدو منطقية ومقنعة لغويًا، لكنها تفتقر إلى الارتباط الحقيقي بالواقع أو السياق، مما يخلق وهمًا بالفهم لدى المستخدم.

وقد أظهرت التطبيقات العملية - في مجالات مثل الطب، والقانون، والترجمة، والتفاعل الصوتي - أن هذه الفجوة يمكن أن تؤدي إلى أخطاء ذات آثار حقيقية، تتراوح بين الإرباك البسيط والقرارات الخاطئة ذات العواقب الخطيرة. كما يتضح أن المشكلة لا تكمن في النظام وحده، بل في طبيعة التفاعل بين الإنسان والآلة، خاصة عندما تكون الثقة غير معايرة بشكل صحيح. ومن هنا برزت الحاجة إلى تطوير أطر تقييم متقدمة لا تقتصر على قياس الدقة التقنية، بل تتناول أبعادًا أوسع تشمل الفهم اللغوي، والتفاعل، والثقة، والشفافية، والتحيز، والمخاطر الواقعية. هذا التوجه يعكس تحولًا معرفيًا مهمًا في دراسة الذكاء الاصطناعي، حيث لم يعد يُنظر إليه كنظام حسابي فقط، بل كشريك تفاعلي يتطلب فهمًا نقديًا ومنهجيًا لطبيعته وحدوده.

١. سوء الفهم بين الإنسان والذكاء الاصطناعي

في عصر يسيطر فيه الذكاء الاصطناعي على كثير من جوانب حياتنا اليومية، أصبح فهم كيفية تفاعل الإنسان مع الآلة مسألة حيوية ليست تقنية فقط، بل معرفية وفلسفية واجتماعية. أحد أبرز التحديات في هذا السياق هو ظاهرة سوء الفهم بين الإنسان والآلة، التي تنشأ نتيجة فروقات جوهرية بين طريقة معالجة الحواسيب للغة والمعرفة، وطريقة الإنسان في إدراك المعنى والسياق.

تتجلى أهمية دراسة هذا الموضوع في قدرتنا على تفسير وإدارة النتائج المحتملة لسوء الفهم، والتي قد تتراوح بين الأخطاء البسيطة في الترجمة أو المعلومات، وصولًا إلى اتخاذ قرارات استراتيجية خاطئة بناءً على تقديرات آلية مغلوطة. يتطلب هذا الفهم النظر إلى الظاهرة من زوايا متعددة، تشمل النظرية الفلسفية، مثل الغرفة الصينية لجون سيرل، والمقاربات المعاصرة في علوم الحاسوب، كما في أعمال بيندر وكولير حول قصور نماذج اللغة، بالإضافة إلى التجارب العملية مثل ظاهرة الهلوسة المعرفية في أنظمة الذكاء الاصطناعي.

نتناول هنا مشكلة ربط الرموز بالعالم الحقيقي (Symbol Grounding Problem)، وهي قضية مركزية لفهم سبب سوء تفسير الآلة للمعنى والسياق، وكذلك وهم الفهم الذي قد يولده النظام، حيث تظهر اللغة آلية سليمة بينما يفتقد النظام للفهم الحقيقي. ومن خلال استعراض أمثلة عالمية وتطبيقية، مثل نظم الترجمة الآلية، والمساعدين الرقميين، وروبوتات الدردشة، يمكن تحليل أنماط سوء الفهم وتقديم إطار تصنيفي يربط بين النوع والفعل والتأثير على الحوار.

تهدف هذه المقدمة إلى تسليط الضوء على المعضلة الكبرى التي تواجه التفاعل بين الإنسان والآلة ، وهي أن الأدوات التكنولوجية ليست مجرد ناقلات للمعلومات بل إنها تشارك في تشكيل فهمنا للعالم.

في العقود الأخيرة، أصبح الذكاء الاصطناعي جزءًا متناميًا من حياتنا اليومية، من المساعدين الرقميين إلى أنظمة الترجمة والتوصية بالمحتوى، ومن روبوتات المحادثة إلى منصات التعلم الذكية. ومع هذا الانتشار الواسع، برزت ظاهرة مهمة تتعلق بكيفية فهم الإنسان للآلة والعكس، وهي ظاهرة سوء الفهم بين الإنسان والذكاء الاصطناعي. هذه الظاهرة لا تتعلق فقط بالأخطاء التقنية، بل تشمل تباين التوقعات، وصعوبة إدراك السياقات، وحدود القدرات الذهنية للآلة في تفسير اللغة والمعاني الإنسانية المعقدة.

سوء الفهم بين الإنسان والآلة يظهر غالبًا عندما تتجاوز الأنظمة قدراتها على معالجة السياق أو عندما تفسر المعطيات بشكل سطحّي أو خاطئ. فبينما يقوم البشر بعملية إدراكية غنية بالسياق والخبرة والمعرفة المسبقة، تعتمد الآلات على خوارزميات إحصائية ونماذج لغوية تولّد استنتاجات في بعض الأحيان غير دقيقة أو مضللة. وقد أظهرت الدراسات الحديثة، بما في ذلك أعمال بيندر وكولير، أن الأنظمة اللغوية الكبيرة ربما تُنتج محتوى قد يبدو أنه منطقيًا وصحيحا، لكن بالتمعن فيه، قد يتضح أنه خالٍ من الصحة الواقعية، وهي ما يُعرف في الأدبيات بـظاهرة "الهلوسة “ (AI Hallucination)، التي تسبّب سوء الفهم على نطاق واسع في التفاعل مع البشر.

يمكن تتبع جذور هذا النوع من سوء الفهم أيضًا في الفكر الفلسفي، مثل تجربة الغرفة الصينية التي طرحها الفيلسوف الأمريكي جون سيرل، والتي تبين كيف يمكن للآلة أن تحاكي الفهم دون أن تمتلك وعيًا حقيقيًا أو إدراكًا للسياق. هذه التجربة أظهرت التحدي الأساسي في التمييز بين معالجة اللغة على مستوى الرموز والمعاني الحقيقية، وهو أمر يُؤثر مباشرة في جودة الحوار بين الإنسان والآلة، ويعكس الحاجة إلى فهم نقدي دقيق لكيفية توليد المعلومات.

إضافة إلى ذلك، هناك أبعاد معرفية ونفسية لسوء الفهم، حيث يميل الإنسان إلى الإفراط في الثقة بالآلات أو تفسير مخرجاتها بشكل حرفي، مما يزيد من احتمالية الوقوع في المغالطات. هذه الظاهرة تعكس تداخلًا بين سوء الفهم اللغوي والمغالطات المنطقية، بما يشبه ما يحدث في حوارات البشر، لكنها تأخذ أبعادًا أكثر تعقيدًا عند التعامل مع الذكاء الاصطناعي. ومن هذا المنطلق، تتجلى أهمية دراسة أنماط سوء الفهم بين الإنسان والآلة، وتحليل أسبابها، ومناقشة تأثيرها على جودة الحوار وقرارات المستخدمين.

نستعرض هنا، أبرز الأمثلة العملية لسوء الفهم بين الإنسان والآلة، مع التركيز على حالات تاريخية وتجريبية، مثل "تجربة الأخطبوط" والهلوسة في نماذج اللغة الكبرى، وكذلك إسهامات بعض أهم المفكرين في نقد فهم الآلات للغة والسياق. كما سيتم تقديم تحليل نقدي للمدارس الفكرية المعاصرة في الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك مدرسة الشك اللغوي، لتوضيح كيف يمكن أن تتعزز أو تُضعف ظاهرة سوء الفهم في ظل تطور هذه النماذج.

بهذا، نتأمل اننا مهدنا الأرضية لفهم أعمق للصلة بين قدرات الذكاء الاصطناعي وحدودها، وبين آليات تفكير البشر، وذلك بغرض تعزيز الحوار المسؤول وتقليل الأخطاء الناتجة عن سوء الفهم في التفاعلات الرقمية الحديثة.

٢. نبذة تاريخية من اختبار تورينغ الى ما نحن عليه الآن

تمثل مسألة سوء الفهم بين الإنسان والآلة أحد الموضوعات التي تطورت عبر عدة مراحل تاريخية في الفكر العلمي والفلسفي. ولم يظهر هذا النقاش فجأة مع النماذج اللغوية الحديثة، بل يعود إلى بدايات التفكير في الذكاء الاصطناعي في منتصف القرن العشرين. ويمكن تتبع هذا التطور عبر مراحل متتابعة توضح كيف انتقل النقاش من سؤال بسيط حول قدرة الآلة على التفكير إلى نقاش عميق حول طبيعة الفهم والمعنى واللغة في الأنظمة الذكية. فيما يلي خريطة تطور هذا النقاش عبر الزمن.

٢.١   البدايات النظرية للذكاء الاصطناعي (١٩٥٠-١٩٧٠)

بدأ النقاش حول إمكانية فهم الآلة مع أعمال عالم الرياضيات البريطاني Alan Turing ،  ففي مقالته الشهيرة عام ١٩٥٠م بعنوان الآلات الحاسوبية والذكاء، طرح تورينغ سؤالًا أصبح أساسًا لعلم الذكاء الاصطناعي: وهو هل تستطيع الآلات أن تفكر؟ واقترح بدلاً من ذلك ما عُرف لاحقًا بـ اختبار تورينغ، الذي يقيس قدرة الآلة على محاكاة السلوك اللغوي البشري بحيث لا يستطيع الإنسان التمييز بينها وبين إنسان آخر في الحوار.

في هذه المرحلة كان التركيز منصبًا على محاكاة السلوك الذكي أكثر من فهم طبيعة الإدراك نفسه. ولذلك اعتقد بعض الباحثين في تلك الفترة أن بناء برامج قادرة على معالجة الرموز والقواعد المنطقية قد يكون كافيًا للوصول إلى ذكاء شبيه بالذكاء البشري. ومع ذلك ظهرت منذ وقت مبكر شكوك فلسفية حول ما إذا كانت هذه المعالجة الرمزية تعني فهمًا حقيقيًا أم مجرد محاكاة شكلية للذكاء.

٢.٢ النقد الفلسفي للذكاء الاصطناعي الرمزي (١٩٧٠-١٩٩٠م)

في السبعينيات والثمانينيات بدأ عدد من الفلاسفة والعلماء المعرفيين في نقد الفرضية التي تقول إن معالجة الرموز تكفي لإنتاج الفهم. كان من أبرز هؤلاء الفيلسوف المتخصص في فلسفة العقل John Searle الذي طرح تجربة فكرية شهيرة عام ١٩٨٠ عُرفت باسم تجربة الغرفة الصينية. هدفت هذه التجربة إلى إظهار أن النظام قد يتعامل مع الرموز وفق قواعد معينة دون أن يفهم معناها الحقيقي.

وفي الفترة نفسها قدم الفيلسوف الأمريكي المتخصص في العلوم المعرفية هوبيرت دريفوس، نقدًا مبكرًا لادعاءات الذكاء الاصطناعي، حيث رأى أن المعرفة البشرية ليست مجرد قواعد منطقية يمكن تحويلها إلى خوارزميات، بل تعتمد على الخبرة والسياق والتفاعل مع العالم. هذا النقد ساهم في لفت الانتباه إلى الفجوة بين المعالجة الرمزية للحاسوب والإدراك البشري المتجسد في الخبرة.

٢.٣ ظهور مشكلة المعنى والارتباط بالعالم (١٩٩٠-٢٠١٠)

مع تطور علوم الإدراك ظهر سؤال أكثر تحديدًا يتعلق بكيفية ارتباط الرموز التي تعالجها الأنظمة الحاسوبية بالعالم الحقيقي. وقد صاغ عالم الإدراك الكندي ستيفين هارند، هذا السؤال في بداية التسعينيات فيما عُرف بـ مشكلة ارتباط الرموز بالعالم (Symbol Grounding Problem).

تشير هذه المشكلة إلى أن الأنظمة الحاسوبية تعالج الرموز داخل نظام مغلق من القواعد، لكن هذه الرموز لا تمتلك بالضرورة ارتباطًا مباشرًا بالتجربة الحسية أو بالعالم الواقعي. فالإنسان يفهم كلمة مثل تفاحة لأنه رأى التفاح ولمسه وتذوقه، بينما يتعامل الحاسوب مع الكلمة بوصفها رمزًا داخل شبكة من الرموز الأخرى. وقد أصبح هذا النقاش أساسًا لفهم الفجوة الإدراكية بين الإنسان والآلة.

٢.٤ المرحلة الرابعة: صعود التعلم الآلي والبيانات الضخمة (٢٠١٠-٢٠٢٠)

مع بداية العقد الثاني من القرن الحادي والعشرين حدث تحول كبير في الذكاء الاصطناعي مع انتشار تقنيات التعلم العميق. أصبحت الأنظمة تعتمد بدرجة كبيرة على تحليل كميات ضخمة من البيانات بدلًا من القواعد المبرمجة يدويًا. أدى هذا التطور إلى ظهور نماذج قادرة على أداء مهام معقدة مثل التعرف على الصور والترجمة الآلية وتوليد النصوص.

لكن هذه النجاحات التقنية أعادت طرح السؤال القديم بطريقة جديدة، وهو هل تعني القدرة على إنتاج لغة طبيعية أن النظام يفهم معناها؟ في هذه المرحلة بدأ الباحثون في تحليل أخطاء هذه الأنظمة، مثل تفسيرها الخاطئ للسياق أو إنتاجها لمعلومات غير دقيقة، وهي الظواهر التي ساهمت في إعادة إحياء النقاش حول حدود الفهم الآلي.

٢.٥ النماذج اللغوية الكبيرة والنقاش المعاصر (٢٠١٠-)

مع ظهور النماذج اللغوية الكبيرة مثل ChatGPT وأنظمة الذكاء الاصطناعي التوليدي، أصبح النقاش حول الفهم الآلي أكثر حدة وانتشارًا. فهذه الأنظمة قادرة على إنتاج نصوص طويلة ومقنعة تشبه الكتابة البشرية بدرجة كبيرة، ما جعل كثيرًا من المستخدمين يشعرون بأنها “تفهم” ما تقوله.

في هذا السياق ظهر نقد أكاديمي مهم قدمه الباحثان ايميلي بيندر و اليكسندر كولير، في دراسات حول النماذج اللغوية. فقد جادلا بأن هذه النماذج تعتمد أساسًا على التلاعب الإحصائي بالنصوص ولا تمتلك معرفة حقيقية بالعالم. ومن الأمثلة الفكرية التي استخدمت لتوضيح هذه الفكرة ما يسمى تجربة الأخطبوط، التي تصف كائنًا افتراضيًا يتعلم التواصل عبر الأسلاك البحرية دون أن يكون لديه تجربة مباشرة بالعالم الذي تشير إليه الكلمات.

هذا النقاش المعاصر أدى إلى ظهور مفاهيم جديدة في دراسة العلاقة بين الإنسان والآلة، مثل الهلوسة في الذكاء الاصطناعي، وسوء المعايرة في الثقة بين الإنسان والنظام، ووهم الفهم في التفاعل مع الأنظمة الذكية. كما أصبح موضوع سوء الفهم بين الإنسان والآلة محورًا مهمًا في أبحاث سلامة الذكاء الاصطناعي وأخلاقياته.

تُظهر هذه الخريطة التاريخية من ١٩٥٠م حتى الآن، أن النقاش حول فهم الآلة مرّ بثلاث تحولات رئيسية. في البداية كان السؤال يدور حول إمكانية محاكاة الذكاء البشري، ثم تحول إلى نقاش فلسفي حول طبيعة المعنى والإدراك، وأخيرًا أصبح نقاشًا عمليًا يتعلق بكيفية تفاعل البشر مع الأنظمة الذكية في الواقع. ومع تطور الذكاء الاصطناعي وتزايد حضوره في الحياة اليومية، أصبح فهم هذه الفجوة بين الإدراك البشري والمعالجة الآلية أمرًا أساسيًا لتقليل سوء الفهم وتحسين تصميم الأنظمة المستقبلية، الشكل ١ يوضح تطور مفاهيم الفهم بين الانسان والآلة.

٣.الخريطة المفاهيمية

تعبر الخريطة المفاهيمية، شكل ٢، عن فكرة مركزية عميقة، وهي أن سوء الفهم بين الإنسان والآلة ليس خطأً بسيطًا أو عرضيًا، بل هو نتيجة بنية معرفية مختلفة تمامًا بين الطرفين. فالإنسان يفهم العالم من خلال المعنى والسياق والتجربة، بينما تفهم الآلة (أو تعالج) العالم عبر الرموز والأنماط والعلاقات الإحصائية. ومن هنا تبدأ الخريطة بتجميع عدد من المفاهيم التي تحاول تفسير هذه الفجوة، وتبيّن كيف تتولد منها أشكال متعددة من سوء الفهم.

في قلب هذه الخريطة يظهر مفهوم مشكلة تأسيس المعنى (Symbol Grounding Problem)، وهو من أهم المفاتيح لفهم القضية. الفكرة هنا أن الآلة تتعامل مع الكلمات والرموز، لكنها لا تربطها بتجربة حقيقية في العالم. فعندما “تفهم” الآلة كلمة مثل "ألم" أو "حب"، فهي لا تعيش هذه التجربة، بل تربطها بكلمات أخرى في شبكة لغوية. هذا يؤدي إلى نوع من الفهم السطحي أو الشكلي، الذي قد يبدو صحيحًا ظاهريًا، لكنه يفتقر إلى العمق الإنساني. وبالتالي، فإن سوء الفهم هنا ليس مجرد خطأ في الإجابة، بل هو غياب في أساس المعنى نفسه.

ثم تنتقل الخريطة إلى مفهوم آخر مرتبط، وهو عدم التوافق بين الإنسان والذكاء الاصطناعي (Human-AI Misalignment)، والذي يرتبط بدوره بتجربة فكرية شهيرة تُعرف بـالغرفة الصينية. هذه الفكرة توضّح أن النظام قد يبدو وكأنه يفهم اللغة (أو الواقع)، لكنه في الحقيقة يتبع قواعد دون إدراك حقيقي. وهذا يعكس مشكلة عميقة: حتى لو كانت مخرجات الآلة صحيحة، فإن نواياها أو فهمها الداخلي قد لا يتطابق مع فهم الإنسان. ومن هنا ينشأ سوء فهم من نوع خاص، حيث يظن الإنسان أن هناك توافقًا، بينما في الواقع يوجد اختلاف جذري في طبيعة الفهم.

وتُضيف الخريطة بعدًا آخر من خلال الإشارة إلى تجربة الأخطبوط (Octopus Thought Experiment)، التي تُستخدم لتوضيح أن الكائن قد يتقن استخدام اللغة دون أن يمتلك تجربة إنسانية للعالم. هذه الفكرة تعزز ما سبق: يمكن للنظام أن ينتج لغة دقيقة ومقنعة، لكنه لا يمتلك خلفية حسية أو معيشية تدعم هذا الفهم. وهذا يعمّق الفجوة بين إتقان التعبير و حقيقة الفهم، وهو أحد أبرز مصادر سوء الفهم في النماذج اللغوية الحديثة.

كما توحي الخريطة بوجود طبقات متعددة لسوء الفهم، تبدأ من المستوى اللغوي (سوء تفسير الكلمات)، وتمتد إلى المستوى المعرفي (سوء تفسير المعنى)، ثم تصل إلى المستوى القيمي والاجتماعي (اختلاف في الأهداف والمعايير). فمثلًا، قد تفهم الآلة طلبًا معينًا بشكل حرفي، بينما يقصده الإنسان ضمن سياق اجتماعي أو ثقافي معين. هذا التباين في المستويات يجعل سوء الفهم أكثر تعقيدًا، لأنه لا يمكن حله فقط بتحسين الخوارزميات، بل يتطلب فهمًا أعمق لطبيعة الإدراك الإنساني.

وفي المجمل، تكشف الخريطة المفاهيمية أن العلاقة بين الإنسان والآلة ليست علاقة نقص في الدقة  يمكن إصلاحه بسهولة، بل هي علاقة بين نظامين مختلفين في طريقة إدراك العالم. سوء الفهم هنا هو نتيجة طبيعية لهذا الاختلاف، وليس مجرد خلل عابر. لذلك، فإن التعامل مع هذه المشكلة يتطلب ليس فقط تطوير التكنولوجيا، بل أيضًا تطوير وعي الإنسان بطبيعة هذه الأنظمة وحدودها، حتى لا يخلط بين محاكاة الفهم والفهم الحقيقي.

٤.الإطار المفاهيمي

في زمن الذكاء الاصطناعي، لم يعد سؤال الفهم مقتصرًا على العلاقة التقليدية بين الإنسان والمعرفة، بل أصبح يمتد ليشمل علاقة أكثر تعقيدًا بين الإنسان والآلة. فالأنظمة الذكية لم تعد مجرد أدوات صامتة، بل صارت تشارك في إنتاج النصوص، واتخاذ القرارات، وتوجيه السلوك الفردي والجماعي. هذا التحول العميق أعاد طرح إشكالية الفهم وسوء الفهم في سياق جديد، حيث تتداخل فيه اللغة، والبيانات، والخوارزميات، مع التوقعات البشرية والسياقات الثقافية. ومن هنا، فإن سوء الفهم لم يعد مجرد خلل في التواصل، بل أصبح ظاهرة مركبة تنشأ من اختلاف جذري في طريقة إدراك العالم بين الإنسان والآلة.

إن ما يميز هذا العصر هو أن الآلة لم تعد بعيدة عن المجال الإنساني، بل أصبحت وسيطًا فاعلًا في تشكيل المعرفة ذاتها. غير أن هذا الحضور الكثيف للذكاء الاصطناعي لا يعني بالضرورة تحقق الفهم، بل قد يخفي وراءه أشكالًا جديدة من سوء الفهم، أكثر تعقيدًا وخفاءً من السابق. فالإنسان قد يُسقط على الآلة خصائص بشرية، فيتوهم أنها تفهم وتدرك، بينما هي في الحقيقة تعالج أنماطًا دون وعي أو تجربة. وفي المقابل، قد تفسر الآلة المدخلات البشرية بمعزل عن سياقاتها الثقافية أو المقاصدية، فتنتج استجابات تبدو صحيحة شكليًا لكنها تفتقر إلى الدقة المعنوية.

ومن هنا تبرز أهمية بناء إطار مفاهيمي واضح لتحليل هذه الظاهرة، إطار لا يكتفي بوصف الأخطاء التقنية، بل يتجاوز ذلك إلى تفكيك البنية العميقة لسوء الفهم، من حيث أسبابه المعرفية، وأبعاده اللغوية، وتجلياته الاجتماعية، والثقافية. فهذا الإطار هو الذي يسمح بفهم العلاقة بين الإنسان والذكاء الاصطناعي بوصفها علاقة تفاعلية معقدة، تتطلب وعيًا نقديًا بحدود كل طرف، وإدراكًا بأن الفهم في هذا السياق ليس معطى جاهزًا، بل عملية مستمرة من التفسير وإعادة التفسير.

٤.١ الفرق بين الفهم البشري والمعالجة الحاسوبية للمعلومات  

الفهم البشري للفعل، اللغة، والبيئة المحيطة يقوم على مجموعة معقدة من العمليات المعرفية، العاطفية، والسياقية التي تتداخل في دماغ الإنسان. يعتمد الإنسان على الخبرة السابقة، الإدراك الحسي، المعرفة الاجتماعية، والقدرة على التفسير الرمزي والتأويلي لفهم ما يراه ويسمعه. على سبيل المثال، عندما يسمع الإنسان عبارة ساخرة مثل، “هذا الحل مذهل جدًا… للأسف!”، يستطيع إدراك السخرية من خلال النبرة، السياق الاجتماعي، والموقف العام، وهو ما يتيح له الاستجابة بطريقة مناسبة وواعية. الفهم البشري إذًا ليس مجرد معالجة بيانات، بل دمج بين الإدراك، المعرفة الضمنية، الخبرة السابقة، والتفاعل الاجتماعي، دريفوس ١٩٩٢، وكلارك ١٩٩٧م. 

في المقابل، تعتمد معالجة المعلومات الحاسوبية على الأنظمة الذكية، مثل نماذج التعلم الآلي أو الشبكات العصبية الاصطناعية، بمعالجة البيانات الرقمية عبر خوارزميات محددة. هذه الأنظمة تقوم باستخلاص الأنماط الإحصائية من مجموعات كبيرة من البيانات، وربط الرموز ببعضها البعض وفق احتمالات، دون وعي حقيقي بالمعنى أو السياق. 

فمثلاً، نموذج اللغة الكبير ChatGPT   يمكنه إنتاج نص يبدو منطقيًا عن قضية قانونية أو تاريخية، لكنه قد يولّد معلومات وهمية بالكامل، وكأنه هلوسة منه، لأنه لا يملك القدرة على التحقق من الحقيقة بشكل مستقل، ماركوس و دافيس ٢٠٢٠، و بيندر و كوللير ٢٠٢٠م.  إحدى أبرز الفروقات في معالجة المعلومات الحاسوبية بين الانسان والحاسوب، تكمن في إدراك السياق. وهنا يتميز البشر، فهم قادرون على الربط بين المواقف المختلفة، التغيرات الزمنية، والخلفيات الثقافية أو الاجتماعية، بينما تعتمد الأنظمة الذكية غالبًا على السياق اللحظي أو النص الحالي فقط. قد يكون سوء الترجمة السياقية في التطبيقات الذكية، خير مثال لإيضاح هذا الامر. فمثلا، يمكن ترجمة عبارة “slippery surface” والتي تصف السطح بانه زلق، بينما ترجمة العبارة بالتطبيقات الذكية ستنتج “سطح أرضي غير قابل للانزلاق”، والذي يظهر عدم قدرة الآلة على فهم السياق اللغوي الواقعي. إضافة إلى ذلك، فالفهم البشري متنوع، ومستند علـي مستويات متعددة من المعنى، أولها المعنى الحرفي، المعنى الرمزي، الدلالات العاطفية، والنوايا. أما الآلة، فتقتصر على المعنى الحرفي أو الارتباط الإحصائي بين الرموز، ما يجعلها عرضة لسوء الفهم عند التعامل مع التعابير المزدوجة أو اللغة المجازية. مثال آخر هو روبوت الدردشة Tay من شركة مايكروسوفت ٢٠١٦م، الذي يتعلم من المستخدمين إعادة إنتاج خطاب الكراهية دون فهم أخلاقي، لأنه لا يمتلك قدرة إدراكية لفصل التفاعل الطبيعي عن السلوك التخريبي.

هناك أيضًا فرق جوهري في التفاعل مع المعلومات الحسية. الإنسان، على سبيل المثال، قادر على معالجة المعلومات البصرية والسمعية ضمن شبكة واسعة من المعرفة السابقة والتجربة الشخصية، بينما تعتمد الأنظمة الآلية على مستشعرات وأجهزة حاسوبية محددة. يمفكن أن تتسبب اختلافات بسيطة في الإضاءة، الزوايا، أو الخلفية في سوء فهم. تمثل حادثة سيارة Uber ذاتية القيادة في مدينة Tempe عام ٢٠١٨م واحدة من أبرز الوقائع التي كشفت بوضوح عن طبيعة سوء الفهم بين الإنسان والآلة في سياق أنظمة الذكاء الاصطناعي. ففي هذه الحادثة، كانت السيارة تعمل في وضع القيادة الذاتية أثناء اختبار ميداني، حيث اعتمد السائق البشري اعتمادًا كليا على النظام، بوصفه قادرًا على إدراك البيئة واتخاذ القرارات المناسبة في الزمن الحقيقي. إلا أن هذا الاعتماد لم يكن قائمًا على فهم دقيق لحدود النظام، بل على افتراض ضمني بأن “الرؤية” الآلية "تعادل" الفهم البشري.

في ١٨ مارس، كانت السيدة إيلاين هيرزبيرق تدفع دراجتها، بينما كانت تقطع الطريق. رصدت مستشعرات السيارة جسمًا يعبر الطريق. وعلى الرغم من أن النظام “رأى” الجسم بالفعل، فإن الإشكالية لم تكن في غياب الإدراك الحسي، بل في فشل التفسير. إذ تردد النظام في تصنيف الجسم بين كونه (١) دراجة أو (٢) مركبة أو (٣) كيانًا غير معروف، فتأخر الكبح الفوري، الذي كان يجب على النظام اتخاذه، لكن تردده في تصنيف الجسم في أحد الاحتمالات الثلاث، فوت الفرصة على تفادي الكارثة. هذا التردد يعكس نمطًا جوهريًا من سوء الفهم الآلي، حيث تمتلك الآلة البيانات لكنها تفتقر إلى القدرة على تأويلها ضمن سياق دلالي مرن كما يفعل الإنسان. كذلك، كان السائق البشري حاضرًا في السيارة بوصفه عنصر أمان، إلا أن سلوكه كشف عن نوع آخر من سوء الفهم، تمثل في سوء المعايرة في الثقة. فقد تعامل السائق مع النظام وكأنه قادر على الاستجابة في جميع الحالات، ما أدى إلى تراجع مستوى الانتباه والتدخل. هنا يظهر بوضوح التفاعل المعقد بين نوعين من القصور، الأول قصور الآلة في الفهم، والثاني، قصور الإنسان في تقدير هذا القصور. هذه الثنائية لا تعكس خللًا تقنيًا فحسب، بل تكشف عن فجوة معرفية ونفسية عميقة في العلاقة بين الإنسان والأنظمة الذكية.

تكشف هذه الحادثة أن “الفهم” في أنظمة الذكاء الاصطناعي ليس مكافئًا للفهم البشري، حتى وإن تشابهت المخرجات الظاهرية. فالآلة قد تتعرف على الأنماط وتستجيب لها، لكنها تظل عاجزة عن إدراك المعنى في سياقه الحي والمتغير. ومن جهة أخرى، قد يُسقط الإنسان على هذه الأنظمة قدرات معرفية لا تمتلكها فعليًا، مما يؤدي إلى قرارات خطيرة مبنية على وهم الفهم. بهذا المعنى، تصبح الحادثة مثالًا مركزيًا على سوء الفهم المتبادل، حيث لا تكمن المشكلة في أحد الطرفين فقط، بل في طبيعة العلاقة بينهما. وعليه، فإن هذه الواقعة لا ينبغي أن تُقرأ كفشل تقني عابر، بل كدليل على ضرورة إعادة التفكير في كيفية تصميم أنظمة الذكاء الاصطناعي، وفي الكيفية التي يتفاعل بها الإنسان معها. فهي تبرز أن التحدي الحقيقي لا يكمن فقط في تحسين الخوارزميات، بل في بناء فهم أعمق لحدود الآلة، وتطوير وعي بشري أكثر دقة بطبيعة هذه الحدود، بما يحدّ من فجوات سوء الفهم ويقلل من آثارها المحتملة.

هذا التباين في القدرة على الفهم يؤدي إلى فجوات معرفية أو سوء فهم متكرر بين الإنسان والآلة، وهو ما يعرف بسوء المواءمة بين الإنسان والذكاء الاصطناعي، (Human-AI Misalignment). بمعنى، أن البشر قد يثقون بالنظام أكثر من اللازم أو يسيئون تقدير قدراته، بينما الآلة لا تدرك نفسها ولا تملك القدرة على تفسير نوايا البشر، وهو ما يظهر جليًا في الحوادث الواقعية والتفاعلات الاجتماعية عبر الروبوتات والمساعدات الصوتية.

خلاصة التحليل تشير إلى أن الفهم البشري قائم على السياق، الخبرة، المعنى، والتفاعل الاجتماعي، بينما المعالجة الحاسوبية تعتمد على البيانات، الإحصاءات، والتطابق الرمزي. الفجوة بين الاثنين تمثل أرضية خصبة لسوء الفهم، وقد تتجلى في أخطاء لغوية، سياقية، ثقافية، معرفية، أو حتى في اتخاذ القرارات. ولذلك، فإن فهم هذه الفروقات أمر ضروري لتصميم أنظمة أكثر أمانًا، فعالية، وموثوقية، ويستلزم تطوير آليات تحقق بشرية متوازنة مع قدرات الذكاء الاصطناعي.

٤.٢ أنواع سوء الفهم في بيئة الذكاء الاصطناعي

عند الانتقال من التأمل في الأسس العامة لسوء الفهم بين الإنسان والآلة إلى محاولة تصنيفه وتحليله، يتبين أن هذه الظاهرة ليست واحدة في طبيعتها أو أسبابها، بل تتخذ أشكالًا متعددة تختلف باختلاف مستوى التفاعل وسياقه. فبيئة الذكاء الاصطناعي تجمع بين اللغة، والبيانات، والخوارزميات، والتوقعات البشرية، ما يجعل سوء الفهم فيها ظاهرة مركبة تتداخل فيها عناصر تقنية ومعرفية ونفسية في آنٍ واحد. ومن هنا، فإن الحديث عن "أنواع" سوء الفهم لا يعني مجرد تقسيم وصفي، بل هو محاولة للكشف عن البنى العميقة التي تُنتج هذه الظاهرة في مستويات مختلفة من التفاعل.

إن تعدد أشكال سوء الفهم يعكس تعدد مستويات العلاقة بين الإنسان والآلة؛ فهناك سوء فهم ينشأ على مستوى اللغة والتعبير، حيث تختلف دلالات الكلمات بين السياق البشري والمعالجة الآلية، وهناك سوء فهم أعمق يرتبط بتفسير المعنى والمقصد، حيث تعجز الأنظمة عن إدراك النيات أو الخلفيات الثقافية. كما يظهر نوع آخر يتعلق بالثقة والتوقع، حين يبالغ الإنسان في تقدير قدرات النظام أو يسيء تقدير حدوده. وهذه الأنواع، رغم تمايزها، ليست منفصلة تمامًا، بل تتداخل وتتعاضد، بحيث يمكن أن يقود نوع واحد منها إلى سلسلة من سوء الفهم المتراكب.

ومن هنا تبرز أهمية بناء تصنيف واضح لأنواع سوء الفهم في بيئة الذكاء الاصطناعي، لا بوصفه تمرينًا نظريًا فحسب، بل كأداة تحليلية تساعد على فهم كيفية نشوء الأخطاء، وتحديد مواقعها، والتمييز بين ما هو ناتج عن قصور تقني، وما هو مرتبط بطبيعة الإدراك البشري ذاته. فهذا التصنيف يمهّد الطريق لفهم أدق للظاهرة، ويفتح المجال لتطوير مقاربات أكثر وعيًا في تصميم الأنظمة الذكية والتفاعل معها، بما يقلل من فجوات الفهم ويعزز الاستخدام المسؤول لها.

٤.٢.١ سوء الفهم اللغوي

يُعدّ سوء الفهم اللغوي من أكثر أنماط الخلل حضورًا في التفاعل بين الإنسان والأنظمة الذكية، ويرتبط ذلك بطبيعة اللغة البشرية نفسها بوصفها نظامًا متعدد الطبقات، يتجاوز حدود الألفاظ إلى مجالات أعمق من الدلالة والسياق. فاللغة، في استعمالها الإنساني، ليست مجرد تراكيب لفظية أو معانٍ معجمية ثابتة، بل هي شبكة معقدة تتداخل فيها الإشارات النفسية والاجتماعية والثقافية، فضلًا عن المقاصد الضمنية للمتكلم. حين يتلقى الإنسان خطابًا ما، فإنه لا يكتفي بتحليل الكلمات، بل يستحضر خلفيات المتحدث، ونبرة القول، وسياق الموقف، وما يُفترض أنه “مقصود” وراء الظاهر. هذا التكامل بين الظاهر والمضمر هو ما يمنح اللغة مرونتها وعمقها، وهو في الوقت ذاته ما يجعلها عرضة لسوء الفهم عندما تُفصل عن سياقاتها الحية.

في المقابل، تعتمد الأنظمة الذكية، بما في ذلك النماذج اللغوية الكبيرة مثل ChatGPT، على تحليل الأنماط الإحصائية في البيانات النصية. فهي تتعلم العلاقات بين الكلمات والتراكيب من خلال تكرارها في كميات هائلة من النصوص، وتبني استجاباتها على أساس الترجيح الاحتمالي لما “يناسب” السياق اللغوي الظاهري. ورغم أن هذا الأسلوب يمكّنها من إنتاج نصوص متماسكة وأحيانًا دقيقة، إلا أنه لا يرقى إلى مستوى الفهم الإنساني الذي يتأسس على إدراك المعنى ضمن سياق حي ومركّب. فالآلة لا “تعرف” النية، ولا “تشعر” بالمفارقة، ولا تمتلك خبرة معيشة تُسقطها على النص، بل تتعامل مع اللغة بوصفها بيانات قابلة للنمذجة.

ويتجلى هذا الفرق بوضوح في حالات اللغة غير المباشرة، كالسخرية والتلميح والتناقض البلاغي. فلو كتب المستخدم “هذا الحل مذهل جدًا… للأسف!”، فإن الإنسان يدرك فورًا أن العبارة لا تحمل مديحًا حقيقيًا، بل تعكس خيبة أمل مغلفة بأسلوب ساخر. هذا الفهم لا ينبع من الكلمات منفردة، بل من إدراك التوتر بين الجزء الأول (المديح الظاهري) والجزء الثاني (الإشارة العكسية)، إضافة إلى خبرة سابقة بأن هذا النمط التعبيري يُستخدم عادة للتعبير عن الإحباط. أما النظام الذكي، فقد يميل إلى تفسير الجملة على أنها إيجابية في مجملها، أو يعطي وزنًا غير متوازن لأحد الجزأين، لأنه لا يمتلك آلية راسخة لالتقاط هذا النوع من التناقض الدلالي المرتبط بالسياق النفسي.

ويمكن توضيح الفكرة بشكل أعمق من خلال مثال رئيسي يجمع عدة أبعاد من سوء الفهم. لنفترض أن مستخدمًا يكتب لنظام ذكي في سياق عمل “رائع، تأخر التسليم مرة أخرى.. هذا بالضبط ما كنا نحتاجه!”. على المستوى اللفظي، تحتوي الجملة على مفردات إيجابية مثل “رائع” و” بالضبط ما كنا نحتاجه”، لكن الإنسان الذي يقرأها ضمن سياق العمل يدرك أنها تعبير ساخر عن الاستياء من التأخير. هذا الإدراك يعتمد على عدة طبقات: معرفة سابقة بأن التأخير أمر سلبي، وفهم أن الجمع بين “رائع” وحدث سلبي يشير إلى مفارقة، واستحضار نبرة التهكم الشائعة في مثل هذه المواقف. أما النظام الذكي، فقد يتعامل مع الجملة بوصفها إشادة، أو يقدم ردًا إيجابيًا، لأنه يفتقر إلى الربط العميق بين اللغة والسياق الواقعي الذي يُكسبها معناها الحقيقي.

ومن زاوية أخرى، يكشف هذا المثال عن أن سوء الفهم لا ينشأ فقط من قصور في تحليل الجملة، بل من غياب ما يمكن تسميته “المرجعية الحياتية” للمعنى. فالإنسان يفسر اللغة من خلال شبكة واسعة من الخبرات والتوقعات والمعايير الاجتماعية، في حين أن النظام الذكي يظل محصورًا في حدود النص ذاته. وهذا ما يجعل الفجوة بين الطرفين فجوة معرفية بالدرجة الأولى: الإنسان يفهم اللغة بوصفها فعلًا تواصليًا حيًا، بينما تعالجها الآلة بوصفها بنية رمزية قابلة للتنبؤ.

وعليه، فإن سوء الفهم اللغوي في بيئة الذكاء الاصطناعي ليس مجرد خطأ عرضي يمكن تجاوزه بتحسين الخوارزميات فحسب، بل هو انعكاس لطبيعة الاختلاف الجذري في كيفية تشكّل المعنى لدى كل من الإنسان والآلة. فاللغة البشرية، بما تحمله من إيحاءات وسياقات خفية، تتطلب نمطًا من الفهم يتجاوز التحليل الإحصائي إلى إدراك مقاصد الخطاب، وهو ما يظل، حتى الآن، خارج النطاق الكامل لقدرات الأنظمة الذكية.

٤.٢.٢ سوء الفهم في السياق

يرتبط سوء الفهم السياق بقدرة النظام على إدراك العلاقة بين النص الجزئي الذي يتعامل معه وبين البنية الأوسع التي ينتمي إليها هذا النص، سواء كانت هذه البنية تاريخًا سابقًا للنقاش، أو خلفية معرفية مشتركة، أو سياقًا اجتماعيًا وثقافيًا متغيرًا. فاللغة البشرية لا تُنتج في فراغ، بل تُبنى تدريجيًا عبر تتابع من المواقف والتعليقات، حيث تكتسب كل عبارة معناها من موقعها ضمن هذا التتابع. وعندما يُفصل القول عن سياقه، فإنه لا يفقد بعض دلالته فحسب، بل قد يكتسب دلالة مغايرة تمامًا. هنا يظهر جوهر الإشكال، أن الأنظمة الذكية تميل بطبيعتها إلى التعامل مع مقاطع نصية منفصلة، بينما يتعامل الإنسان مع سلاسل دلالية ممتدة.

في كثير من تطبيقات الذكاء الاصطناعي، يُختزل السياق إلى ما هو متاح مباشرة في النص الحالي، أي ما يمكن تسميته بالسياق الفوري. هذا النوع من السياق، رغم أهميته، يظل محدودًا، لأنه لا يشمل تاريخ الحوار ولا التحولات التي طرأت على مواقف المشاركين فيه. في المقابل، يعتمد الإنسان على ما يمكن تسميته بالسياق التراكمي، حيث يحتفظ بذاكرة ضمنية للنقاش، ويعيد تفسير كل عبارة جديدة في ضوء ما سبقها. هذه الفجوة بين السياق الفوري والسياق التراكمي هي أحد أبرز مصادر سوء الفهم بين الإنسان والآلة.

ويتجلى هذا الخلل بوضوح في البيئات الرقمية، مثل منصة X، حيث تنتشر ظاهرة اقتطاع العبارات من سياقها وإعادة تداولها. فتعليق كُتب في سياق نقاش معين قد يُعاد نشره في سياق مختلف تمامًا، فيبدو وكأنه يعبر عن موقف مغاير. الإنسان الذي اطّلع على النقاش الأصلي قد يدرك هذا التحول ويفهمه بوصفه اقتطاعًا أو تحريفًا، أما النظام الذكي الذي يتعامل مع النص المعزول، فقد يتعامل معه بوصفه تمثيلًا دقيقًا لموقف صاحبه، لأنه لا يمتلك وصولًيا كافيًا إلى السياق التاريخي الكامل للنقاش.

ويمكن توضيح هذه الفكرة من خلال نقاش طويل حول سياسات التعليم. بدأ النقاش بانتقاد نظام معين، ثم تطور إلى مقارنة بين نماذج مختلفة، وانتهى بتعليق من أحد المشاركين يقول فيه ربما يكون هذا الخيار هو الأقل سوءًا في الظروف الحالية. هذه العبارة، في سياقها الأصلي، تعبّر عن موقف نقدي متحفظ، يعترف بضعف الخيارات المطروحة، ويختار أحدها على مضض. غير أنه إذا اقتُطعت هذه الجملة وحدها وأُعيد نشرها، فقد تبدو وكأنها دعم صريح لذلك الخيار.

عندما يتعامل نظام ذكي مع هذه العبارة المعزولة - سواء في التلخيص أو التصنيف أو التحليل - فقد يصنف صاحبها ضمن المؤيدين لذلك الخيار، لأنه يعتمد على الدلالة الظاهرية للجملة دون إدراك سياقها الجدلي. هنا لا يكون الخطأ في فهم الكلمات، بل في فهم موقعها داخل الحجة الكلية. ومن زاوية أخرى، قد يعيد النظام صياغة الموقف بشكل مبسط، فيقول مثلًا، يرى المتحدث أن هذا الخيار هو الأفضل، وهو تلخيص ينطوي على تحريف دلالي واضح، لأنه يحوّل موقفًا نقديًا مشروطًا إلى موقف إيجابي مطلق.

هذا النوع من الاختزال يفتح الباب لتضخيم مغالطات منطقية معروفة، وعلى رأسها مغالطة رجل القش، حيث يُعاد تقديم موقف الخصم في صورة أضعف أو مختلفة، ثم يُبنى الرد عليه. فالخوارزمية، حين تختزل حجة معقدة إلى صيغة مبسطة أو مبتورة، قد تسهم - دون قصد - في إعادة إنتاج هذا النمط من المغالطة، لأنها تفقد العناصر التي تمنح الحجة توازنها الداخلي.

ومن منظور أعمق، يكشف سوء فهم السياق، عن أن المعنى ليس خاصية ثابتة في النص، بل هو نتيجة علاقة ديناميكية بين النص وسياقه. الإنسان يدرك هذه العلاقة بشكل حدسي، فيربط بين العبارات وسياقاتها، ويعيد تأويلها عند انتقالها من سياق إلى آخر. أما الأنظمة الذكية، فتعاني من محدودية في تتبع هذه العلاقات الممتدة، مما يجعلها عرضة لتفسيرات جزئية أو مشوهة.

وعليه، فإن السياق لا يمكن اعتباره مجرد خلفية للنص، بل هو عنصر تأسيسي في إنتاج المعنى ذاته. وكل محاولة لفهم اللغة بمعزل عن سياقها - سواء من قبل الإنسان أو الآلة - تحمل في طياتها خطر الانزلاق إلى سوء الفهم. غير أن هذا الخطر يتضاعف في حالة الأنظمة الذكية، لأن بنيتها القائمة على تحليل المقاطع المنفصلة تجعلها أكثر عرضة لفقدان الترابط الدلالي الذي يشكل جوهر الفهم الإنساني.

٤.٢.٣ سوء الفهم الثقافي والمعرفي

يظهر سوء الفهم الثقافي عندما تتعامل الأنظمة الذكية مع اللغة بوصفها بنية لفظية مجردة، في حين أن جزءًا كبيرًا من المعنى في الخطاب الإنساني يتشكل داخل أطر ثقافية وتاريخية واجتماعية معقدة. فالتعبيرات البشرية لا تُفهم فقط من خلال معانيها المعجمية، بل من خلال ما تحمله من رموز مشتركة، وتجارب جماعية، وإيحاءات تراكمت عبر الزمن. ولهذا، فإن العبارة الواحدة قد تبدو بسيطة في ظاهرها، لكنها في حقيقتها تحمل شبكة من الدلالات التي لا تنكشف إلا لمن يشارك في ذلك الإطار الثقافي.

في هذا السياق، تعتمد الأنظمة الذكية - ومنها النماذج اللغوية مثل   ChatGPT - على بيانات تدريبية واسعة، لكنها تظل غير قادرة على امتلاك “تجربة ثقافية” بالمعنى الإنساني. فهي قد تتعرف على أن تعبيرًا ما يُستخدم في سياق معين، لكنها لا تعيشه كجزء من منظومة قيم أو طقوس أو ممارسات يومية. وهذا الفرق بين المعرفة الإحصائية والانغماس الثقافي هو ما يجعل فهمها للتعبيرات الثقافية عرضة للاختزال أو التسطيح.

ويمكن توضيح هذه الفكرة من خلال مثال مركزي غني بالدلالات، وهو عبارة “رمضان كريم”. في المجتمعات الإسلامية، لا تُستخدم هذه العبارة بوصفها مجرد تهنئة عامة، بل هي تعبير مكثف عن منظومة كاملة من القيم المرتبطة بشهر Ramadan فهي تحيل إلى الصيام، والعبادة، والتقوى، والتكافل الاجتماعي، وإطعام المحتاجين، وأجواء روحية خاصة يعيشها الأفراد والجماعات. كما أنها تحمل بعدًا عاطفيًا، إذ تُقال غالبًا في سياق المشاركة الوجدانية، وتعزيز الروابط الاجتماعية.

عند تعامل نظام ذكي مع العبارة رمضان كريم بشكل حرفي، فقد يفسرها على أنها دعوة إلى الكرم، أو تعبير أخلاقي عام عن السخاء، أو مجرد تحية موسمية. هذا التفسير، رغم أنه لا يخلو من صحة جزئية، يظل قاصرًا عن إدراك العمق الرمزي والاجتماعي للعبارة. فالآلة قد تفهم الكلمات، لكنها لا تدرك لماذا تُقال، ومتى تُقال، وما الذي يشعر به المتلقي عند سماعها، ولا كيف ترتبط بسياق زمني وروحي محدد في حياة المجتمع. ويمكن توسيع المثال لإبراز أبعاد إضافية من سوء الفهم. مثلا، لنفترض أن مستخدمًا كتب تعليقًا يقول “في رمضان، الناس تصبح أكثر قربًا من بعضها… رمضان كريم”. هذه الجملة لا تقدم معلومة فقط، بل تعبّر عن تجربة اجتماعية وروحية مشتركة. الإنسان الذي ينتمي إلى هذا السياق يفهم أن المقصود ليس مجرد ملاحظة عامة، بل إشارة إلى حالة من التضامن والتقارب الإنساني التي تتجلى خلال هذا الشهر. أما النظام الذكي، فقد يعيد صياغة الجملة على نحو معلوماتي بحت، مثل: “يُلاحظ زيادة التفاعل الاجتماعي خلال شهر رمضان”، وهو تلخيص صحيح جزئيًا، لكنه يفقد البعد الوجداني والرمزي الذي يشكل جوهر المعنى.

من زاوية أخرى، قد يؤدي هذا النوع من الفهم السطحي إلى سوء تقدير في التفاعلات متعددة الثقافات. فإذا استُخدمت عبارة “رمضان كريم” في حوار بين أطراف من خلفيات مختلفة، فقد لا يدرك النظام الحاجة إلى الحفاظ على نبرتها الثقافية الخاصة، أو قد يعاملها كجملة عادية قابلة للاستبدال، مما يضعف الحساسية الثقافية في التواصل. وهنا لا يكون الخطأ لغويًا فحسب، بل ثقافيًا أيضًا، لأنه يمسّ طريقة تمثيل القيم والمعاني في الخطاب.

تكشف هذه الحالة أن المعرفة الثقافية ليست مجرد معلومات يمكن تخزينها، بل هي نمط من الفهم المتجذر في التجربة الاجتماعية. فهي تتضمن معرفة ضمنية بالعادات، والتقاليد، والسياقات التي تُنتج فيها اللغة وتُستقبل. وعندما تُختزل هذه المعرفة إلى أنماط نصية فقط، فإن جزءًا كبيرًا من المعنى يضيع، أو يُعاد تشكيله بشكل سطحي.

وعليه، فإن سوء الفهم الثقافي في الذكاء الاصطناعي يعكس حدودًا بنيوية في كيفية تمثيل المعرفة داخل هذه الأنظمة. فالمشكلة لا تكمن فقط في نقص البيانات، بل في طبيعة الفجوة بين العيش داخل الثقافة  و تحليلها من الخارج. وهذه الفجوة تفسر لماذا قد تبدو استجابات الأنظمة الذكية صحيحة لغويًا، لكنها تظل ناقصة دلاليًا، خاصة عندما يتعلق الأمر بالتعبيرات المشبعة بالمعاني الثقافية العميقة.

٤.٢.٤ سوء الفهم التقني أو ما يُعرف بالهلوسة

تُعدّ ظاهرة هلوسة الذكاء الاصطناعي من أكثر الإشكاليات إثارة للجدل في الدراسات المعاصرة، لأنها تمسّ جوهر العلاقة بين اللغة والمعرفة في الأنظمة الذكية. فهذه الظاهرة تشير إلى الحالات التي يُنتج فيها النظام معلومات تبدو منسقة ودقيقة ومقنعة من حيث الصياغة، لكنها في الحقيقة غير صحيحة، أو غير موثقة، أو حتى مختلقة بالكامل. وقد ارتبط هذا المفهوم بشكل وثيق بالنماذج اللغوية الكبيرة مثل ChatGPT، التي تعتمد على آلية التنبؤ الاحتمالي بالكلمات، بدلًا من الاسترجاع المباشر من قاعدة البيانات.

لفهم هذه الظاهرة بعمق، ينبغي إدراك أن النظام لا يعرف المعلومات كما يعرفها الإنسان، بل يبني استجابات لغوية اعتمادًا على أنماط تعلّمها من بيانات ضخمة. فعندما يُطرح عليه سؤال، لا يقوم بالبحث في مصدر محدد والتحقق منه، بل يولّد إجابة تبدو مناسبة للسياق، بناءً على أكثر التركيبات اللغوية احتمالًا. في كثير من الحالات، يؤدي هذا إلى إجابات صحيحة ومفيدة، لكن في حالات أخرى، قد ينتج النظام معلومات تبدو واقعية تمامًا، رغم أنها لا تستند إلى وجود فعلي في العالم الخارجي. وهنا يكمن الفرق الجوهري بين  إنتاج نص مقنع ونقل معرفة صحيحة.

 يمكننا إيضاح ذلك، بافتراض مستخدم يسأل “من هو العالم الذي اكتشف قانون الانعكاس الضوئي في القرن السابع عشر، وما هو كتابه الأشهر؟”. في هذه الحالة، قد ينتج النظام إجابة مثل “العالم هو جون أندرسون، وقد نشر اكتشافه في كتاب بعنوان الانعكاس الضوئي، ومبادئ الضوء، ١٩٦٣م.  هذه الإجابة تبدو منسجمة لغويًا، وتحتوي على اسم علمي، وتاريخ، وعنوان كتاب، ما يمنحها مظهرًا من الموثوقية. غير أن المشكلة تكمن في أن هذا العالم أو هذا الكتاب قد لا يكون لهما وجود فعلي. من زاوية لغوية، تبدو الإجابة سليمة تمامًا، بل وربما احترافية. ومن زاوية المستخدم، خاصة إذا لم يكن متخصصًا، قد لا يوجد ما يدعو للشك، لأن الصياغة تتوافق مع ما يتوقعه من إجابة علمية. أما من زاوية معرفية، فإن ما حدث هو توليد نمط معرفي وهمي، حيث تم تركيب عناصر مألوفة (اسم أجنبي، تاريخ تاريخي، عنوان علمي) بطريقة تعطي انطباعًا بالواقعية. هذه القدرة على محاكاة شكل المعرفة دون مضمونها الحقيقي هي جوهر الهلوسة.

ومن زاوية أعمق، تكشف هذه الظاهرة عن خلل في العلاقة بين الثقة والصحة. فالإنسان يميل بطبيعته إلى ربط الأسلوب الواثق والدقيق بصدق المحتوى، بينما في حالة الأنظمة الذكية، يمكن أن تكون الثقة في الصياغة منفصلة تمامًا عن دقة المعلومات. وهنا ينشأ نوع خطير من سوء الفهم، سوء فهم لا يخطئ المستخدم فقط في فهم المعلومة، بل يخطئ في تقييم موثوقيتها من الأساس. هذا ما يُعرف أحيانًا بـ وهم المصداقية، حيث تُنتج الآلة خطابًا يبدو موثوقًا دون أن يكون كذلك. هذه الظاهرة لا تقتصر على المعلومات التاريخية أو العلمية، بل قد تمتد إلى مجالات أكثر حساسية، مثل الاستشهاد بالمراجع. فقد يطلب المستخدم قائمة بمصادر أكاديمية حول موضوع معين، فينتج النظام عناوين دراسات وأسماء مؤلفين تبدو حقيقية، لكنها غير موجودة فعليًا. في هذه الحالة، لا يكون الخطأ مجرد معلومة غير دقيقة، بل إنتاج بنية معرفية كاملة قائمة على عناصر غير موجودة، مما قد يضلل الباحثين أو يضعف مصداقية العمل العلمي إذا لم يتم التحقق منها.

تكمن خطورة هلوسة الذكاء الاصطناعي في أنها لا تظهر بوصفها خطأ واضحًا، بل بوصفها معرفة محتملة ، وهذا ما يجعل اكتشافها أصعب. فالخطأ التقليدي يمكن كشفه بسهولة لأنه يتعارض مع الواقع أو المنطق، أما الهلوسة، فهي تتماهى مع شكل الحقيقة دون أن تكون كذلك. وهذا يضع المستخدم أمام تحدٍ مزدوج، فهم الإجابة، والتحقق من كونها صحيحة أصلًا.

وعليه، فإن هذه الظاهرة تبرز الحاجة إلى إعادة تعريف كيفية التعامل مع مخرجات الذكاء الاصطناعي. فبدلًا من اعتبارها مصادر معرفة جاهزة، ينبغي النظر إليها بوصفها مقترحات لغوية تحتاج إلى تحقق ومراجعة. كما تبرز أهمية تطوير آليات تقنية وبشرية للحد من هذه الظاهرة، سواء من خلال ربط النماذج بمصادر موثوقة، أو تعزيز وعي المستخدمين بحدود هذه الأنظمة.

في المحصلة، تكشف هلوسة الذكاء الاصطناعي عن مفارقة عميقة وهي أن القدرة على إنتاج خطاب يشبه المعرفة لا تعني امتلاك المعرفة نفسها. وهذه المفارقة تمثل أحد أبرز أوجه سوء الفهم في التفاعل بين الإنسان والآلة، حيث يلتقي الإقناع اللغوي مع الفراغ المعرفي، فينتج عنه وهم يصعب تمييزه دون وعي نقدي وتحقيق دقيق.

٤.٢.٥ سوء فهم التحيز

يرتبط هذا النمط من سوء الفهم بما يمكن تسميته بـ الانحياز المُكتسب، وهو انحياز لا ينشأ من قرار واعٍ داخل النظام، بل من طبيعة البيانات التي دُرِّب عليها. فالأنظمة الذكية، بما فيها النماذج اللغوية مثل ChatGPT، لا تُنتج المعرفة من فراغ، بل تبني استجاباتها انطلاقًا من أنماط موجودة مسبقًا في البيانات. وإذا كانت هذه البيانات تعكس اختلالات أو تحيزات اجتماعية - سواء من حيث التمثيل أو اللغة أو الأولويات - فإن النظام يعيد إنتاج هذه الاختلالات في مخرجاته أحيانًا، دون أن يكون ذلك ظاهرًا للمستخدم.

تنبع المشكلة من أن البيانات البشرية نفسها ليست حيادية بالكامل؛ فهي نتاج سياقات تاريخية وثقافية وسياسية محددة. فعلى سبيل المثال، قد تكون بعض الآراء أو الفئات ممثلة بكثافة في المحتوى المتاح رقميًا، بينما تكون آراء أخرى أقل حضورًا أو مهمَّشة. وعندما يتعلم النظام من هذا التوزيع غير المتكافئ، فإنه يطوّر “حسًا إحصائيًا” يجعل بعض الأنماط أكثر ترجيحًا من غيرها. هذا الترجيح لا يعني بالضرورة أن هذه الأنماط أكثر صحة أو توازنًا، بل فقط أنها أكثر شيوعًا في البيانات.

ويمكن توضيح هذه الإشكالية عند الطلب من النظام الذكي أن يقوم بتلخيص نقاش سياسي مطوّل حول سياسة اقتصادية معينة، شارك فيه عدد كبير من المستخدمين عبر منصة رقمية. إذا كانت معظم التعليقات في البيانات التي تعلّم منها النظام تميل - بحكم طبيعة الجمهور أو البيئة الرقمية - إلى تبني موقف معين، فإن النظام قد يُنتج تلخيصًا يعطي هذا الموقف وزنًا أكبر، ليس لأنه أكثر حُجّة أو تماسكًا، بل لأنه الأكثر حضورًا من حيث التكرار.

لغويا، يمكن أن يبدو التلخيص متماسكًا ومنظمًا، حيث يعرض أهم النقاط والاتجاه العام للنقاش. ومن زاوية المستخدم غير المتخصص، قد يُفهم هذا التلخيص بوصفه عرضًا موضوعيًا يعكس حقيقة النقاش. غير أن القراءة التحليلية تكشف أن ما قُدِّم ليس تمثيلًا متوازنًا، بل إعادة إنتاج لترجيحات كامنة في البيانات. وهنا يتحول النظام - دون قصد - من أداة تحليل إلى أداة تعزيز للانحياز.

ومن زاوية أعمق، يمكن ملاحظة أن هذا النوع من سوء الفهم لا يتعلق فقط بمحتوى الإجابة، بل بطريقة بناء الواقع داخل النص. فالتلخيص، في ظاهره، هو عملية اختزال محايدة، لكنه في الواقع يتضمن قرارات ضمنية حول ما يُعتبر مهمًا وما يمكن إغفاله. وعندما تكون هذه القرارات مبنية على توزيع إحصائي منحاز، فإن النتيجة تكون صورة مشوهة جزئيًا للنقاش. هذا التشويه لا يظهر كخطأ صريح، بل كإزاحة تدريجية في التوازن. ويمكن التوسع مع المثال، بالطُلب من النظام مقارنة بين وجهتي نظر متعارضتين، فقد يمنح إحداهما مساحة أكبر، أو يصيغها بلغة أكثر وضوحًا وقوة، بينما يعرض الأخرى بشكل مختصر أو أقل تفصيلًا. هذا الاختلاف في التمثيل اللغوي، قد يؤثر في إدراك القارئ، فيبدو أحد الموقفين أكثر إقناعًا، رغم أن الفارق الحقيقي قد يكون فقط في طريقة العرض، لا في قوة الحجة.

تكمن خطورة هذا النمط في أنه يتجاوز الخطأ الفردي إلى التأثير في البنية العامة للنقاش. فإذا استُخدمت الأنظمة الذكية على نطاق واسع في تلخيص الحوارات، أو تصنيف الآراء، أو إنتاج المحتوى، فإنها قد تسهم - من حيث لا تشعر- في إعادة إنتاج الاستقطاب الموجود في المجتمع، وربما تضخيمه. فبدل أن تكون أداة لتقريب وجهات النظر، قد تتحول إلى مرآة تعكس الانقسامات وتعيد ترسيخها. ومن منظور معرفي، يكشف هذا النوع من سوء الفهم أن الحياد في الأنظمة الذكية ليس خاصية مضمونة، بل نتيجة لعمليات معقدة تتعلق بجودة البيانات وتوازنها. كما يبرز أن الفهم هنا ليس مجرد تفسير للنص، بل اختيار ضمني لما يُعدّ تمثيلًا عادلًا للواقع. وعندما يغيب هذا الوعي، قد يُفسَّر الناتج بوصفه حقيقة موضوعية، في حين أنه انعكاس لبنية غير متكافئة في الأصل.

وعليه، فإن معالجة هذا النوع من الخلل تتطلب ما هو أبعد من تحسين الخوارزميات، لتشمل مراجعة مصادر البيانات، وتعزيز التنوع فيها، وتطوير أدوات للكشف عن الانحياز، إضافة إلى دور بشري نقدي في تقييم المخرجات. فالمسألة في جوهرها ليست تقنية فقط، بل معرفية وأخلاقية، تتعلق بكيفية تمثيل الواقع، ومن يملك سلطة هذا التمثيل في عصر الذكاء الاصطناعي.

٤.٢.٦ سوء الفهم الناتج عن تصميم المنصات الرقمية

إلى جانب العوامل اللغوية والمعرفية، يلعب التصميم التقني للمنصات الرقمية دورًا حاسمًا في تشكيل طبيعة التفاعل بين الإنسان والأنظمة الذكية، وبالتالي في تضخيم احتمالات سوء الفهم. فهذه المنصات لا تكتفي بعرض المحتوى، بل تعيد تنظيمه وفق منطق تقني قائم على السرعة، والاختصار، وقابلية الانتشار. ومع أن هذه الخصائص تعزز من ديناميكية التواصل، فإنها في الوقت ذاته تُضعف البنية التفسيرية العميقة للنقاش، وتدفع نحو نمط من الفهم السريع والسطحي.

تعتمد كثير من المنصات مثل Facebook وYouTube على آليات عرض تُجزّئ المحتوى إلى وحدات قصيرة، مثلا منشورات مقتضبة، تعليقات مختصرة، أو مقاطع فيديو سريعة. هذا النمط من التقطيع يجعل الأفكار المعقدة تُعرض في صورة مبسطة، وأحيانًا مبتورة. وعندما تتدخل الأنظمة الذكية في هذه البيئة - سواء عبر التلخيص، أو التوصية، أو إبراز مقاطع معينة - فإنها تتعامل غالبًا مع هذه الوحدات الجزئية، لا مع السياق الكامل الذي أنتجها.

في هذا الإطار، لا يكون التلخيص مجرد اختصار محايد، بل عملية إعادة تشكيل للمعنى. فحين يُختزل نقاش طويل إلى بضع جمل، فإن ما يُحذف لا يقل أهمية عما يُبقى. التفاصيل، والتحفظات، والسياقات التفسيرية - وهي عناصر أساسية في الفهم الإنساني - قد تُستبعد لصالح عبارات مباشرة وجذابة. ونتيجة لذلك، قد يظهر النقاش بصورة أكثر حدة أو بساطة مما هو عليه في الأصل، ما يفتح المجال لتفسيرات خاطئة أو متسرعة.

ويمكن توضيح هذه الفكرة من خلال حوار مطوّل على YouTube حول قضية علمية أو فكرية معقدة، شارك فيه عدد من المتخصصين، حيث عرض كل منهم موقفه مع توضيح الشروط والحدود والاعتراضات. في هذا النقاش، قد يقول أحد المشاركين “هذه النظرية مفيدة في بعض الحالات، لكنها تعاني من قيود منهجية تجعل تعميمها غير دقيق”. هذه العبارة تعبّر عن موقف متوازن يجمع بين القبول والنقد.

غير أنه عند تدخل خوارزمية التلخيص أو عرض أبرز النقاط المهمة، قد تُختزل هذه الفكرة إلى جملة من قبيل، هذه النظرية مفيدة، أو بالعكس هذه النظرية غير دقيقة. في كلتا الحالتين، يتم فقدان البنية الجدلية التي تمنح العبارة معناها الحقيقي. ومن زاوية المستخدم الذي يشاهد هذا المقتطف، قد يبدو أن المتحدث يتبنى موقفًا حاسمًا، بينما هو في الواقع يقدّم تقييمًا مشروطًا.

ومن زاوية أخرى، قد تعزز خوارزميات التوصية هذا التشويه، عبر إبراز المقاطع الأكثر إثارة أو وضوحًا، لا الأكثر دقة أو توازنًا. فالنظام مصمم لزيادة التفاعل، وليس بالضرورة لتعظيم الفهم. وبالتالي، قد يتم تداول النسخة المختصرة والمشوّهة من الفكرة على نطاق أوسع من النقاش الأصلي، مما يرسّخ قراءة غير دقيقة في أذهان المتلقين. هذا المثال يبرز أن سوء الفهم هنا لا ينشأ فقط من قصور في  فهم النص، بل من إعادة تشكيل النص نفسه وفق منطق تقني معين. فالمنصة، من خلال تصميمها، تفرض إيقاعًا سريعًا للتفاعل، وتشجع على الردود المختصرة، وتقلل من المساحة المتاحة للتفصيل. ومع تكرار هذا النمط، يتعوّد المستخدم على استهلاك المعرفة في شكل مجتزأ، ما يضعف قدرته على تتبع الحجج المركبة أو إدراك الفروق الدقيقة.

ومن منظور أعمق، يكشف هذا النمط عن تفاعل معقد بين ثلاثة عناصرهم، الإنسان، الآلة، والبيئة الرقمية. فالإنسان يميل إلى التبسيط تحت ضغط السرعة، والآلة تعزز هذا التبسيط من خلال التلخيص والترتيب، والمنصة تهيئ بيئة تُكافئ المحتوى السريع والقابل للانتشار. ونتيجة هذا التفاعل، يتشكل نمط جديد من سوء الفهم، لا يمكن عزوه إلى طرف واحد، بل إلى البنية الكلية للنظام. وعليه، فإن معالجة هذه المشكلة تتطلب النظر إلى الذكاء الاصطناعي ضمن سياقه البيئي، لا كأداة معزولة. فالتحدي لا يكمن فقط في تحسين دقة الخوارزميات، بل أيضًا في إعادة التفكير في تصميم المنصات، بحيث توازن بين السرعة والعمق، وبين الانتشار والدقة. كما تبرز أهمية تعزيز وعي المستخدمين بطبيعة هذه الاختزالات، وتشجيعهم على الرجوع إلى السياقات الكاملة قبل تبني أي موقف.

في المحصلة، يبيّن هذا النمط أن سوء الفهم في العصر الرقمي هو نتاج تفاعل بين التقنية والتصميم والسلوك البشري، وأن فهمه يتطلب مقاربة شمولية تأخذ في الاعتبار ليس فقط كيف تفكر الآلة، بل أيضًا كيف تُبنى بيئة التفكير نفسها.

٤.٢.٧ التداخل بين أنماط سوء الفهم الستة

عند التأمل في الأنماط الستة المذكورة لسوء الفهم في بيئة الذكاء الاصطناعي، يتضح أنها ليست أنماطًا منفصلة استقلالًا تامًا، بل هي أشبه بشبكة مترابطة من الظواهر التي تتداخل فيما بينها، وتتغذى بعضها على بعض. فكل نمط يمثل زاوية معينة من المشكلة، لكنه في الواقع يتقاطع مع الأنماط الأخرى في كثير من الحالات التطبيقية. وهذا يعني أن سوء الفهم في هذا السياق لا يحدث غالبًا بسبب عامل واحد، بل نتيجة تفاعل عدة عوامل لغوية وسياقية وثقافية وتقنية في آنٍ واحد، ما يجعل الظاهرة أكثر تعقيدًا مما تبدو عليه عند النظر إلى كل نمط بشكل منفرد.

إذا بدأنا بسوء الفهم اللغوي، نجد أنه يشكّل الأساس الذي تتفرع منه أنماط أخرى، لكنه لا يعمل بمعزل عن السياق. فالمثال الذي يتضمن السخرية (“هذا الحل مذهل جدًا… للأسف!”) لا يمكن فهمه لغويًا فقط، بل يعتمد على السياق النفسي والبلاغي. وهنا يتداخل سوء الفهم اللغوي مباشرة مع سوء الفهم في السياق، إذ إن فشل النظام في إدراك النبرة أو المقصد ليس مجرد مشكلة في الكلمات، بل في ربطها بسياقها. ويمكن أن نتصور حالة في منصات التواصل حيث يُقتطع هذا التعليق من سياق نقاش طويل، فتفشل الخوارزمية مرتين. تفشل مرة في فهم السخرية (لغويًا)، ومرة في فهم خلفية النقاش (سياق). هذا التداخل يوضح أن اللغة والسياق يعملان معًا، وأن أي خلل في أحدهما يضاعف الخلل في الآخر.

أما سوء الفهم الثقافي والمعرفي، فهو بدوره امتداد طبيعي لسوء الفهم اللغوي والسياق، لكنه يضيف طبقة أعمق تتعلق بالخلفية الحضارية. فعبارة مثل رمضان كريم قد تُفهم لغويًا بشكل صحيح، لكن دون إدراك معناها الثقافي، فتفقد دلالتها الحقيقية. وإذا أُضيف إلى ذلك اقتطاعها من سياقها الاجتماعي أو استخدامها في نقاش غير مألوف، يتعزز سوء الفهم أكثر. وهنا نرى أن الأنماط الثلاثة (اللغوي، السياق، الثقافي) تتداخل بشكل عضوي، اللغة تحمل المعنى، والسياق يحدد اتجاهه، والثقافة تمنحه عمقه. وغياب أي عنصر من هذه العناصر يؤدي إلى فهم ناقص أو مشوّه.

في المقابل، يظهر سوء الفهم التقني (الهلوسة) كنوع مختلف ظاهريًا، لكنه في الحقيقة يتقاطع مع الأنماط السابقة بطريقة غير مباشرة. فعندما ينتج النظام معلومة غير صحيحة بصياغة مقنعة، فإن المشكلة لا تكون تقنية فقط، بل تتحول إلى سوء فهم معرفي لدى المستخدم. فإذا صادفت هذه الهلوسة سياقًا ثقافيًا حساسًا أو نقاشًا جدليًا، فقد تُفسَّر بشكل يعزز تحيزًا معينًا أو يدعم قراءة خاطئة. على سبيل المثال، إذا قدّم النظام معلومة تاريخية غير دقيقة عن حدث ثقافي معين، فقد يتلقاها المستخدم ضمن إطار ثقافي مسبق، فيتحول الخطأ التقني إلى سوء فهم ثقافي وسوء فهم السياق في آنٍ واحد.

ويتقاطع سوء الفهم الناتج عن التحيز مع جميع الأنماط السابقة تقريبًا، لأنه يعمل كعدسة تُعيد تشكيل المخرجات. فالتحيز قد يؤثر في اختيار الكلمات (لغويًا)، وفي طريقة تلخيص النقاش (سياقيًا)، وفي تفسير الرموز الثقافية (ثقافيًا)، بل وحتى في نوع المعلومات التي “يهلوس” بها النظام (تقنيًا). فمثلًا، عند تلخيص نقاش في موضوع معين، قد يُبرز النظام جانبًا معينًا من الحجة بسبب تمثيله الأكبر في البيانات، ما يؤدي إلى سوء فهم سياقي للحوار، وفي الوقت نفسه يعكس تحيزًا ضمنيًا. هنا لا يمكن الفصل بين التحيز وسوء الفهم، لأن التحيز نفسه يصبح أحد مصادر إنتاج الفهم المشوّه.

أما سوء الفهم الناتج عن تصميم المنصات الرقمية، فيمكن اعتباره الإطار الذي تتفاعل داخله جميع الأنماط الأخرى. فالتصميم الذي يفرض الاختصار أو السرعة أو عرض المحتوى في شكل مقتطفات، يعزز من احتمالات سوء الفهم اللغوي والسياقي، ويقلل من فرص نقل المعنى الثقافي الكامل، بل وقد يضخم آثار التحيز أو يجعل الهلوسة أكثر انتشارًا. على سبيل المثال، عندما يتم تلخيص نقاش معقد في بضعة أسطر، فإن هذا التبسيط قد يحذف السياق، ويغير المعنى، ويبرز جانبًا دون آخر، ما يؤدي إلى سلسلة مترابطة من سوء الفهم تبدأ من التصميم وتنتهي في إدراك المستخدم.

في ضوء هذا التحليل، يمكن القول إن أوجه التشابه بين هذه الأنماط تكمن في أنها جميعًا تعكس فجوة بين طريقة معالجة الآلة للمعنى وطريقة إدراك الإنسان له، بينما يكمن اختلافها في المستوى الذي يظهر فيه هذا الخلل: هل هو لغوي، أو سياقي، أو ثقافي، أو تقني، أو بنيوي. أما التداخل بينها فهو القاعدة لا الاستثناء، إذ نادرًا ما يظهر نوع واحد من سوء الفهم بمعزل عن الآخر. وغالبًا ما تتراكم هذه الأنماط لتنتج حالة مركبة من الفهم المشوّه، حيث يتداخل الخطأ اللغوي مع التحيز، ويتعزز بالسياق المبتور، وينتشر عبر تصميم المنصة، ليشكل في النهاية تصورًا بعيدًا عن المعنى الأصلي الذي قصده الإنسان.

٥.المظهر العملي لسوء الفهم بين الإنسان والآلة 

سوء الفهم بين الإنسان والآلة لا يظل محصورًا في نطاق نظري أو فلسفي، بل يظهر عمليًا في استخدامات الذكاء الاصطناعي اليومية، سواء في معالجة اللغة الطبيعية أو التفاعل مع النماذج التوليدية. أحد أبرز مظاهر سوء الفهم العملي هو إنتاج معلومات غير دقيقة تبدو مقنعة، كما يحدث في ظاهرة الهلاوس، التي تنتجها نماذج اللغة الكبيرة. على سبيل المثال، عند طلب ملخصات لمقالات علمية، أو إجابات على أسئلة متخصصة، يقوم النظام أحيانًا بإنتاج أسماء باحثين أو دراسات وهمية، ما يؤدي إلى تضليل المستخدم الذي يثق في دقة الآلة دون تحقق. هذا النوع من سوء الفهم ليس مجرد خطأ لغوي، بل ينعكس على اتخاذ قرارات فعلية، خاصة في السياقات الأكاديمية أو المهنية، حيث الاعتماد على البيانات الصحيحة أمر حاسم.

كما يتجلى سوء الفهم العملي في تفسير السياقات الاجتماعية والثقافية بشكل خاطئ. فعلى سبيل المثال، عند تقديم محتوى عن حدث فني أو اجتماعي في بيئة مختلفة ثقافيًا، قد يقدم النظام توصيفات أو استنتاجات لا تعكس الواقع المعيش أو المعايير الثقافية، ما يخلق فجوة بين معنى النص المقصود وفهم المستخدم. هذا يبرز تحديًا كبيرًا في مجالات مثل الصحافة الرقمية أو التعليم الإلكتروني، حيث يؤدي سوء فهم الآلة إلى تضليل القراء أو المتعلمين، وقد يفاقم الصور النمطية أو الانطباعات الخاطئة.

من مظاهر سوء الفهم العملي الأخرى الارتباك في الحوار متعدد الأطراف أو التسلسل الزمني. عند استخدام أنظمة المحادثة مثل ChatGPT في جلسات حوارية متواصلة، يلاحظ أن النموذج قد يخلط بين الأسئلة السابقة والإجابات، أو يتجاهل سياق المحادثة، ما يؤدي إلى إجابات متناقضة أو غير منطقية بالنسبة للمستخدم. مثال واقعي على ذلك هو المحادثات التعليمية أو الإرشادية عبر الإنترنت، حيث يؤدي هذا الخلل إلى شعور الطلاب بعدم الثقة في المعلومات المقدمة، ويستدعي تدخل الموجه البشري لتصحيح الفهم.

كما يظهر سوء الفهم بين الإنسان والآلة في تفسير المشاعر والنية البشرية. فعلى الرغم من تطور نماذج تحليل النصوص العاطفية، إلا أن النظام يخطئ أحيانًا في التعرف على السخرية، أو الرسائل المزدوجة المعنى، أو حالات المزاج المعقدة. في سياق خدمة العملاء أو الدعم النفسي عبر الإنترنت، قد يؤدي هذا إلى تقديم توصيات أو ردود غير ملائمة، ما يضاعف الفجوة بين المستخدم والآلة ويزيد من احتمالية التصادم أو سوء التقدير.

الجانب العملي لسوء الفهم لا يقتصر على أخطاء فردية، بل يرتبط أيضًا باقتصاد الانتباه وتصميم المنصات. فالخوارزميات التي تعزز المحتوى الجاذب بسرعة وتفضّل الإجابات المختصرة والمثيرة على الدقة والتحقق، تعمّق سوء الفهم بين المستخدم والآلة، لأنها تعطي شعورًا بالثقة دون أساس معرفي صلب. مثال على ذلك استخدام المساعدات الذكية لتوليد محتوى سريع على وسائل التواصل الاجتماعي، حيث ينتشر الخطأ بسرعة ويصبح جزءًا من المعرفة المعيارية للمجتمع، قبل أن يتم تصحيحه.

من هذا المنظور، يظهر بوضوح أن سوء الفهم بين الإنسان والآلة ليس مجرد مشكلة تقنية، بل تحدٍ عملي يتطلب تعاونًا بين تصميم النماذج الذكية، التثقيف الرقمي للمستخدم، والمعايير الأخلاقية للمخرجات. الحلول العملية تتضمن تعزيز الشفافية في المخرجات، توفير أدوات تحقق من صحة المعلومات، وإعادة تصميم الخوارزميات بحيث تمنح الأولوية لفهم السياق والدقة على الاستجابة الفورية والجاذبية الشكلية، ما يحد من تأثير الهلوسة ويقلل من سوء الفهم في الواقع العملي. 

الجدول ٦٤، يظهر خريطة عملية لفهم كيف يظهر سوء الفهم بين الإنسان والآلة على أرض الواقع، ويعطي قاعدة لتحديد الإجراءات التصحيحية الممكنة، مثل تصميم المنصات بطريقة أكثر شفافية، وتثقيف المستخدم على التحقق من المعلومات، وتحسين قدرات النماذج على فهم السياق والمقصد.

 ٥. التفاعل بين الإنسان والآلة HCI وسوء الفهم

في الأدبيات العلمية حول الذكاء الاصطناعي والتفاعل بين الإنسان والآلة، يُدرج سوء الفهم غالبًا كأحد أهم التحديات في مجال التفاعل بين الانسان والآلة Human–Computer Interaction (HCI). التفاعل هنا لا يقتصر على قدرة النظام على معالجة البيانات أو توليد المخرجات، بل يشمل فهم الإنسان لكيفية عمل النظام، والتوقعات التي يضعها المستخدم تجاه قدرات الذكاء الاصطناعي، وكذلك الطريقة التي تُصمَّم بها واجهات التفاعل.

أحد المفكرين الأساسيين في هذا المجال هو دونالد رومان ١٩٣٥م، الذي ركّز على فكرة النماذج الذهنية للمستخدم (.(Mental Models   يوضح نورمان أن كل مستخدم يشكّل تصورًا داخليًا عن كيفية عمل النظام بناءً على الخبرة السابقة، الملاحظات، أو التعليمات البسيطة. إذا كانت واجهة النظام أو طريقة عرضه للمعلومات لا تتوافق مع هذه النماذج الذهنية، يظهر سوء فهم تصميمي يؤدي إلى أخطاء فعلية أو قرارات خاطئة.

نقوم هنا باستعراض المثال التالي من عالم السيارات ذاتية القيادة يوضح ذلك عمليًا. عند استخدام سيارات تيسلا بنظام السياقة الذاتية. افترض بعض السائقين أن النظام قادر على التعرف على جميع العوائق والظروف الجوية، رغم أن التصميم ينص على أن التحكم شبه تلقائي ويحتاج تدخلًا بشريًا مستمرًا. هذا التناقض بين نموذج المستخدم الذهني وقدرات النظام الفعلية أدى إلى حوادث خطيرة، أبرزها حادث يخص السائق يعقوب جونسون في فلوريدا عام 2016، حيث لم يتعرف النظام على شاحنة بيضاء بسبب الإضاءة وظن السائق أن النظام سيتصرف بشكل كامل ، الإدارة الوطنية لسلامة المرور على الطرق السريعة ٢٠١٦، ونورمان ٢٠١٣. 

ويظهر تأثير سوء الفهم التصميمي، في تصميم البرمجيات والمساعدات الذكية. على سبيل المثال، روبوتات المحادثة أو المساعدات الصوتية مثل Alexa وSiri   قد تتفاعل مع الكلام غير الموجَّه إليها. يحدث هذا عندما لا تعكس واجهة النظام بوضوح حدود قدراته، أو عندما يُحتمل تفسير الأوامر بطريقة مختلفة عما يتوقعه المستخدم. النتيجة هي رسائل غير مقصودة أو تنفيذ أوامر خاطئة، ما يوضح أن التصميم نفسه يمكن أن يكون مصدرًا لسوء الفهم، وليس مجرد معالجة البيانات. نورمان يشير أيضًا إلى أن وضوح واجهة المستخدم وتوفير إشارات بصرية أو لغوية دقيقة حول وظائف النظام، يقلل من احتمالية سوء الفهم. فعلى سبيل المثال، عند تصميم نظام تحليل البيانات أو منصة تداول آلي، إذا وضّح النظام نطاقات عمله وحدوده بشكل صريح، يقلل ذلك من المخاطر المرتبطة بالاعتماد الزائد على قدرة الذكاء الاصطناعي دون تحقق بشري. بالمقابل، تصميم واجهة غامضة أو مربكة يزيد فجوة الفهم بين الإنسان والآلة، ويجعل الأخطاء أكثر شيوعًا.

هذا التحليل يوضح أن سوء الفهم بين الإنسان والآلة لا ينشأ فقط من خصائص الأنظمة المعرفية أو التقنية، بل يتأثر بشكل كبير بـ تصميم التفاعل نفسه. من هنا، فيمكن القول إن مبدأ HCI يربط بين الطبيعة المعرفية للمستخدم وقدرات النظام، ويؤكد أن سوء الفهم يحدث عند فقدان التوافق بين النموذج الذهني للمستخدم والنظام الفعلي، سواء في السيارات الذكية، المساعدات الصوتية، أو منصات الذكاء الاصطناعي.

٦الأسس المعرفية والنفسية

في عصر التقنيات والذكاء الاصطناعي، لم يعد التفاعل بين الإنسان والآلة مجرد علاقة استخدام تقني، بل أصبح فضاءً معقدًا لإنتاج المعنى واتخاذ القرار وبناء الثقة. هذا التحول يفرض إعادة النظر في كيفية تشكّل الفهم داخل هذا التفاعل، إذ لم يعد الفهم نتاجًا إنسانيًا خالصًا، ولا نتيجة مباشرة لمعالجة آلية، بل هو حصيلة تداخل بين إدراك بشري قائم على الخبرة والسياق، ونماذج حسابية تعتمد على الأنماط والبيانات. ومن هنا تنشأ بيئة خصبة لسوء الفهم، تتجاوز الأخطاء السطحية إلى مستويات أعمق تتعلق بطبيعة الإدراك ذاته وحدود كل من الإنسان والآلة.

إن التحدي لا يكمن فقط في أن الآلة قد تخطئ في تفسير مدخلات الإنسان، بل في أن الإنسان نفسه قد يسيء فهم طبيعة هذه الأنظمة، فيُسقط عليها صفات الفهم والوعي، ويمنحها درجة من الثقة قد لا تتناسب مع حدودها الفعلية. في المقابل، تتعامل الأنظمة الذكية مع المدخلات البشرية دون امتلاك الخلفية النفسية أو الثقافية التي تمنح هذه المدخلات معناها الكامل، فتنتج استجابات تبدو دقيقة من الناحية الشكلية لكنها قد تكون منقوصة من حيث الدلالة. هذا التداخل بين ثقة الإنسان في الآلة، وقدرة الآلة المحدودة على الفهم، يخلق منطقة رمادية يصبح فيها التمييز بين الفهم الحقيقي ومحاكاة الفهم أمرًا بالغ الصعوبة.

ومن هذا المنطلق، تبرز الحاجة إلى تفكيك الأسس المعرفية والنفسية التي تحكم هذا التفاعل، لفهم كيف تتشكل الفجوة الإدراكية بين الإنسان والآلة، وكيف تنشأ حالة عدم التوازن في الثقة، وكيف يتولد ما يمكن تسميته بـ"وهم الفهم" في التفاعلات اليومية مع الأنظمة الذكية. إن استكشاف هذه الأسس لا يهدف فقط إلى تشخيص المشكلة، بل إلى بناء وعي نقدي يمكن من خلاله إعادة ضبط العلاقة بين الإنسان والذكاء الاصطناعي، بحيث تقوم على إدراك الحدود، لا على افتراض التماثل، وعلى الفهم المتدرج، لا على الثقة المطلقة.

٦.١ الفجوة الإدراكية بين الإنسان والآلة

يُعدّ مفهوم الفجوة الإدراكية بين الإنسان والآلة من المفاهيم الأساسية في الدراسات المعاصرة التي تتناول العلاقة بين البشر والأنظمة الذكية، ويشير إلى الاختلاف الجذري في الطريقة التي يدرك بها الإنسان العالم مقارنة بالطريقة التي تعالجه بها الأنظمة الحاسوبية. فالإنسان لا يتعامل مع المعلومات بوصفها بيانات مجردة فقط، بل يدمجها مع الخبرة الحسية، والتجربة الاجتماعية، والسياق الثقافي، والتاريخي. أما الأنظمة الذكية فتعتمد أساسًا على معالجة الرموز والأنماط الإحصائية داخل البيانات. ولهذا قد تبدو استجابات هذه الأنظمة في كثير من الأحيان مقنعة أو دقيقة من الناحية الشكلية، لكنها لا تنبع من إدراك حقيقي للعالم كما هو الحال في الإدراك البشري. هذه الفجوة الإدراكية تشكّل أحد الأسباب العميقة لظواهر مثل سوء الفهم بين الإنسان والآلة أو سوء المعايرة في الثقة التي سبق الحديث عنها.

من الناحية الفلسفية والمعرفية، يرتبط هذا الموضوع بنقاش طويل حول طبيعة الإدراك والمعرفة. فقد ناقش الفيلسوف الأمريكي المتخصص في فلسفة العقل واللغة جون سيرل ٢٠٠٤م، في تجربة فكرية شهيرة تُعرف بـ الغرفة الصينية فكرة أن معالجة الرموز وفق قواعد شكلية لا تعني بالضرورة فهم معناها. في هذه التجربة يتخيل سيرل شخصًا داخل غرفة يتلقى رموزًا باللغة الصينية ويعيد ترتيبها وفق قواعد محددة دون أن يعرف معناها. بالنسبة للمراقب الخارجي قد يبدو أن الشخص “يفهم” الصينية، لكنه في الواقع يطبق قواعد تركيبية فقط. وقد استخدم سيرل هذه الفكرة ليوضح الفرق بين المعالجة الرمزية والمعنى الحقيقي، وهو الفرق نفسه الذي يظهر في الفجوة الإدراكية بين الإنسان والآلة.

كما تناول الفيلسوف وعالم الإدراك الأمريكي هوبيرت دريفوس ٢٠١٧م، هذه المسألة في نقده المبكر للذكاء الاصطناعي الرمزي في كتابه ما لا يمكن الحاسوب القيام به فقد رأى دريفوس أن المعرفة البشرية ليست مجرد مجموعة قواعد منطقية يمكن تحويلها إلى خوارزميات، بل هي معرفة متجسدة في الخبرة العملية والسياق الاجتماعي. فالإنسان عندما يتخذ قرارًا أو يفسر موقفًا معينًا، يعتمد على معرفة ضمنية تراكمت عبر التجربة. أما الأنظمة الحاسوبية فتعتمد على قواعد صريحة أو على أنماط مستخرجة من البيانات، ما يجعل إدراكها للعالم مختلفًا جذريًا عن الإدراك البشري.

وفي علم الإدراك المعاصر ظهرت أطروحات مشابهة في إطار ما يسمى الإدراك المجسّد وهي الفكرة التي تؤكد أن الإدراك الإنساني مرتبط بالجسد والتفاعل المباشر مع البيئة. وقد ناقش هذه الفكرة عدد من الباحثين، من بينهم الفيلسوف الإسباني المتخصص في العلوم المعرفية فرانسيسكو فاريلا ٢٠٠١م، الذي أكد أن الفهم البشري للعالم يتشكل عبر التفاعل الحسي والحركي مع البيئة المحيطة. فحين يرى الإنسان شيئًا أو يسمع عبارة معينة، فإنه يربطها تلقائيًا بخبرات سابقة ومواقف عاشها في العالم الحقيقي. أما الأنظمة الذكية فهي تعمل داخل بيئة رمزية أو رقمية، ما يجعل إدراكها منفصلًا إلى حد كبير عن التجربة المادية المباشرة.

وتظهر الفجوة الإدراكية بوضوح في العديد من التطبيقات العملية للذكاء الاصطناعي. ففي أنظمة الرؤية الحاسوبية مثل تلك المستخدمة في السيارات ذاتية القيادة، قد تتمكن الخوارزميات من التعرف على الأجسام في الصور، لكنها قد تخطئ في تفسيرها عندما يتغير السياق. على سبيل المثال قد تفسر الخوارزمية لافتة طريق مغطاة بالثلج أو بملصقات بطريقة خاطئة، بينما يستطيع الإنسان عادة فهم معناها من خلال السياق العام للطريق. وقد حدثت بالفعل حوادث في أنظمة القيادة الذاتية لشركة تسلا حيث أخطأ النظام في تفسير بعض الإشارات أو الأجسام على الطريق، وهو ما يعكس حدود الإدراك الآلي مقارنة بالإدراك البشري.

كما تظهر هذه الفجوة في المجال اللغوي بوضوح في النماذج اللغوية الكبيرة مثل ChatGPT فهذه الأنظمة قادرة على إنتاج نصوص طويلة ومترابطة تبدو وكأنها ناتجة عن فهم عميق، لكنها في الواقع تعتمد على التنبؤ الإحصائي بالكلمات بناءً على أنماط موجودة في البيانات التدريبية. ولهذا قد تنتج أحيانًا إجابات دقيقة جدًا، لكنها قد تنتج أيضًا معلومات غير صحيحة أو مراجع غير موجودة، وهي الظاهرة المعروفة في دراسات الذكاء الاصطناعي باسم الهلوسة. هنا لا يكون الخطأ ناتجًا عن نقص في القدرة اللغوية للنظام بقدر ما يكون نتيجة الفجوة الإدراكية بين معالجة الرموز وبين فهم المعنى في سياق واقعي.

وتؤثر هذه الفجوة أيضًا في طريقة تفاعل البشر مع الأنظمة الذكية. فعندما يتعامل المستخدم مع نظام يتحدث بلغة طبيعية أو يقدم إجابات سريعة ومنظمة، قد يفترض أن النظام يمتلك فهمًا شبيهًا بالفهم البشري. هذا الافتراض يؤدي في كثير من الأحيان إلى سوء تقدير لقدرات النظام وحدوده، وهو ما يقود إلى ظاهرة سوء المعايرة في الثقة التي أشرنا إليها سابقًا. فالمستخدم قد يمنح النظام ثقة عالية لأنه يبدو “ذكيًا” في تواصله اللغوي، رغم أن آلية عمله مختلفة جذريًا عن آلية التفكير البشري.

من هنا أصبحت دراسة الفجوة الإدراكية موضوعًا مهمًا في أبحاث التفاعل بين الإنسان والآلة، لأنها تساعد في تفسير العديد من المشكلات التي تظهر في التطبيقات الواقعية للذكاء الاصطناعي. فالفجوة لا تعني أن الأنظمة الذكية غير قادرة على أداء مهام معقدة، بل تعني أن طبيعة إدراكها للعالم مختلفة عن إدراك الإنسان. ولذلك فإن التحدي الحقيقي لا يكمن فقط في تحسين أداء الخوارزميات، بل في تصميم أنظمة وتفاعلات تأخذ هذه الفجوة بعين الاعتبار، بحيث يتمكن المستخدمون من فهم حدود الأنظمة الذكية والتعامل معها بطريقة أكثر واقعية.

وفي ضوء ذلك يمكن القول إن الفجوة الإدراكية بين الإنسان والآلة تشكّل إطارًا تفسيرياً مهمًا لفهم كثير من ظواهر سوء الفهم في عصر الذكاء الاصطناعي. فهي تفسر لماذا قد تبدو الأنظمة الذكية أحيانًا أكثر قدرة مما هي عليه في الواقع، ولماذا قد ترتكب في الوقت نفسه أخطاء تبدو غريبة أو غير متوقعة للبشر. ولهذا فإن إدراك طبيعة هذه الفجوة يمثل خطوة أساسية نحو تطوير علاقة أكثر توازنًا بين الإنسان والتقنية في المستقبل.

٦.٢ سوء المعايرة بين ثقة الإنسان وثقة الآلة

يُعدّ موضوع سوء المعايرة بين ثقة الإنسان وثقة الآلة من القضايا المركزية في دراسات التفاعل بين الإنسان والذكاء الاصطناعي، ويشار إليه في الأدبيات المعاصرة بمصطلح توافق الانسان- الذكاء الاصطناعي   Human–AI Misalignment.  ويقصد به الحالة التي لا تتطابق فيها توقعات الإنسان عن قدرات النظام الذكي مع القدرات الفعلية لهذا النظام. فقد يثق المستخدم بالنظام أكثر مما ينبغي، فيعتمد على مخرجاته دون تحقق، أو قد يسيء فهم طبيعة عمله وحدوده المعرفية. في كلتا الحالتين تنشأ فجوة معرفية بين تصور الإنسان عن “ذكاء” الآلة وبين الواقع التقني الذي تعمل ضمنه. وتزداد أهمية هذا الموضوع مع انتشار الأنظمة الذكية في مجالات حساسة مثل الطب والنقل والقضاء والتعليم، حيث قد يؤدي سوء التقدير هذا إلى أخطاء عملية أو قرارات غير دقيقة.

تنبع مشكلة سوء المعايرة في جزء كبير منها من الطريقة التي تُصمَّم بها الأنظمة الذكية لتبدو “مفهومة” أو “طبيعية” في تفاعلها مع البشر. فالأنظمة اللغوية التوليدية مثل ChatGPT أو الأنظمة المساعدة في الأجهزة الذكية مثل Siri ومساعد قوقل Google Assistant  تقدم إجابات بصياغة لغوية سليمة وواثقة، ما يعطي المستخدم انطباعًا بوجود فهم حقيقي لدى النظام. غير أن هذه الأنظمة في الواقع تعتمد على نماذج إحصائية للتنبؤ بالكلمات أو الأنماط، ولا تمتلك معرفة واعية أو إدراكًا للسياق كما يفهمه الإنسان. عندما لا يدرك المستخدم هذا الفرق، فإنه قد يمنح النظام مستوى من الثقة يتجاوز قدراته الفعلية، وهنا يظهر ما يسميه الباحثون “سوء المعايرة” بين الثقة البشرية والثقة المستحقة للنظام.

من الناحية النظرية، تناول عدد من الباحثين هذه الظاهرة ضمن إطار أوسع لدراسة الثقة في الأنظمة الآلية. فقد أوضح الباحثان راجا باراسورامان وفيكتور ريلي، في أبحاثهما حول التفاعل بين الإنسان والآلة أن الثقة في الأنظمة الآلية يجب أن تكون معايرة بدقة، بحيث تعكس قدرات النظام وحدوده الواقعية. فإذا كانت الثقة أعلى من اللازم، قد يقع المستخدم فيما يسمى الاعتماد المفرط على الأتمتة.  أما إذا كانت أقل من اللازم، فقد يهمل المستخدم قدرات مفيدة للنظام. ومن هنا فإن التحدي الحقيقي في تصميم الأنظمة الذكية لا يتمثل فقط في تحسين أدائها، بل أيضًا في مساعدة المستخدمين على فهم حدودها.

وتظهر آثار سوء المعايرة بوضوح في العديد من الحوادث الواقعية المرتبطة بالتقنيات الذكية. من أشهر الأمثلة الحوادث المرتبطة بأنظمة القيادة شبه الذاتية في سيارات Tesla، حيث اعتقد بعض السائقين أن النظام قادر على القيادة الكاملة دون تدخل بشري. في عدة حوادث موثقة اعتمد السائقون على النظام اعتمادًا شبه كامل، رغم أن الشركة نفسها تؤكد أن النظام يتطلب مراقبة مستمرة من السائق. هنا لم يكن الخطأ في التقنية وحدها، بل في سوء تقدير المستخدم لقدراتها. فقد فسّر بعض السائقين تسمية النظام أو طريقة تسويقه بوصفها دليلاً على استقلالية كاملة، بينما كان النظام في الحقيقة مجرد مساعد متقدم للسائق.

سنجد أيضا لمسألة سوء المعايرة حضورا في المجال المعرفي. ففي السنوات الأخيرة ظهرت حالات اعتمد فيها محامون أو باحثون على نصوص مولَّدة بواسطة أنظمة ذكاء اصطناعي دون التحقق من مصادرها، ما أدى إلى إدراج مراجع أو أحكام قضائية غير موجودة. إحدى القضايا المعروفة في هذا السياق حدثت في محكمة فدرالية في الولايات المتحدة عندما استخدم محامون نصوصًا قانونية تولدها أنظمة لغوية، لكنها تضمنت قضايا قضائية وهمية. هذه الحوادث تُظهر بوضوح كيف يمكن أن يتحول سوء المعايرة في الثقة إلى مصدر حقيقي لسوء الفهم بين الإنسان والآلة، حيث يُفسَّر النص المقنع على أنه معرفة موثوقة.

من منظور معرفي أوسع، يرتبط سوء المعايرة أيضًا بما يسميه بعض الباحثين وهم الفهم. فالإنسان يميل إلى تفسير السلوك اللغوي أو التفاعلي للنظام بوصفه دليلًا على وجود نية أو فهم حقيقي، وهي ظاهرة درست في علم النفس المعرفي ضمن مفهوم إسناد العقل للآلة. عندما يتحدث النظام بلغة طبيعية أو يجيب بسرعة وثقة، يميل المستخدم إلى التعامل معه كما لو كان كيانًا عارفًا أو خبيرًا، رغم أن النظام في الحقيقة مجرد نموذج إحصائي متطور. هذه الظاهرة تجعل سوء الفهم بين الإنسان والآلة أكثر احتمالًا، لأنها تبني علاقة معرفية غير متوازنة بين الطرفين.

كذلك تلعب بيئة المنصات الرقمية دورًا مهمًا في تضخيم هذه المشكلة. فالخوارزميات التي تقدم إجابات سريعة أو تلخص المعلومات بطريقة مبسطة قد تعطي انطباعًا باليقين المعرفي. في منصات البحث أو النقاش الرقمي، قد يعتمد المستخدم على الإجابة الأولى التي يقدمها النظام دون التحقق من مصادر أخرى. وهكذا تتحول سرعة الاستجابة وكفاءة النظام إلى عامل يزيد من احتمال الاعتماد غير النقدي على مخرجاته.

تشير الدراسات المعاصرة في مجال أخلاقيات الذكاء الاصطناعي إلى أن معالجة هذه المشكلة تتطلب مقاربة مزدوجة. فمن جهة ينبغي تحسين تصميم الأنظمة بحيث توضّح حدودها المعرفية بشكل أفضل، ومن جهة أخرى يجب تعزيز الوعي لدى المستخدمين بطبيعة هذه التقنيات. وقد ناقش عدد من الباحثين مثل Kate     Crawford وStuart Russell  أهمية بناء أنظمة شفافة يمكن للمستخدمين فهم طريقة عملها ومستوى موثوقيتها. فكلما زادت شفافية النظام وإمكانية تفسير نتائجه، أصبح من الأسهل على المستخدمين معايرة مستوى الثقة الذي يمنحونه له.

وفي ضوء هذه المعطيات يمكن القول إن سوء المعايرة بين ثقة الإنسان وثقة الآلة يمثل أحد أهم مصادر سوء الفهم في عصر الذكاء الاصطناعي. فالمشكلة لا تتعلق فقط بدقة الخوارزميات أو قوة المعالجة الحاسوبية، بل أيضًا بالعلاقة المعرفية والنفسية التي تنشأ بين الإنسان والنظام الذكي. عندما تتجاوز الثقة البشرية حدود قدرات النظام، تتحول التقنية من أداة مساعدة إلى مصدر محتمل للأخطاء. ولذلك أصبح هذا الموضوع محورًا أساسيًا في أبحاث التفاعل بين الإنسان والآلة، وفي النقاشات المعاصرة حول سلامة الذكاء الاصطناعي ومسؤوليته الاجتماعية.

٦.٣ وهم الفهم في التفاعل بين الإنسان والآلة

يُشير مفهوم وهم الفهم (Illusion of Understanding) في التفاعل بين الإنسان والآلة إلى الحالة التي يعتقد فيها المستخدم أن النظام يفهم سياقًا أو معنى ما بينما الحقيقة أن فهم الآلة محدود للغاية أو اصطناعي. هذا الوهم ينشأ غالبًا بسبب طريقة تقديم الذكاء الاصطناعي للمعلومات بطريقة مقنعة و"شبيهة بالبشر"، رغم أن العمليات الحقيقية لا تتجاوز تحليل البيانات والأنماط الإحصائية. كما أشار كل من بيندير و كولير ٢٠٢٠، في دراساتهم حول النماذج اللغوية الكبيرة، فإن هذه النماذج قد تولّد إجابات دقيقة الشكل لكنها خاطئة جوهريًا، مما يخلق وهمًا لدى المستخدم بأنها "تفهم" السياق أو النيات البشرية.

من الأمثلة الواقعية الشهيرة، تجربة روبوت المحادثة Tay   من مايكروسوفت (٢٠١٦)، حيث أطلق الروبوت على تويتر للتفاعل مع المستخدمين. خلال ساعات قليلة، بدأ Tay في إنتاج محتوى مسيء بسبب التعلم من التفاعلات البشرية على المنصة. على الرغم من أن النظام كان قادرًا على صياغة جمل متقنة لغويًا، إلا أن فهمه للمضمون كان صفريًا. هنا، وقع المستخدمون في وهم الفهم، معتقدين أن الروبوت يتعامل معهم بوعي، بينما كان مجرد تنفيذ خوارزميات إحصائية.

مثال آخر يتعلق بترجمة النصوص الآلية، مثل أخطاء Google Translate   الشهيرة في ترجمة نصوص ثقافية أو قانونية. على سبيل المثال، ترجمة كلمة   gift من الإنجليزية إلى الألمانية أحيانًا تترجم إلى "سم" بدل "هدية" اعتمادًا على السياق الإحصائي، مما يؤدي إلى سوء فهم فادح عند المستخدم. هذه الأخطاء ليست ناتجة عن خطأ بشري، بل عن عدم قدرة النظام على ربط الرموز بالمعنى الحقيقي، وهو ما يُعرف في أدبيات الذكاء الاصطناعي بـ Symbol Grounding Problem، كما ناقشه هارناد ١٩٩٠، ما يوضح محدودية الفهم الآلي.

ونجد ذلك أيضا في مجال التشخيص الطبي المدعوم بالذكاء الاصطناعي، حيث ظهرت حالات بارزة مثل أخطاء أنظمة تشخيص الصور الشعاعية، وأظهرت الدراسات التي قام بها راجبوركار وزملائه، ٢٠١٧م، أن بعض أنظمة الرؤية الحاسوبية أفرطت في الثقة في صور تحتوي على علامات غير مرتبطة فعليًا بالمرض، مما أوجد وهم فهم لدى الأطباء المعتمدين على التوصيات الآلية، إذ ظنوا أن النظام "فهم" حالة المريض.

بالإضافة لذلك، ينتج وهم الفهم أيضًا من التفاعل الودي والمقنع للأنظمة. مثال على ذلك نظام ChatGPT، حيث يمكن للنموذج تقديم حجج مفصلة عن موضوع معين، بما يوحي للمستخدم بأن النظام لديه "معرفة وفهم" عميق، بينما في الواقع هو مجرد إعادة صياغة وتوليد نصوص بناءً على أنماط تعلمها من البيانات السابقة. كما أشارماركوس ٢٠٢٢م، فإن المستخدمين غالبًا ما ينسون أن هذه النماذج لا تملك وعيًا أو إدراكًا، وأن أي إدراك يبدو حقيقيًا هو وهم معرفي.

علاوة على ذلك، فإن تأثير المنصات الاجتماعية يزيد من وهم الفهم، إذ يعتمد الإنسان على نظام خوارزمي يظهر له إجابات مغرية وسريعة، مما يعزز شعوره بأن الآلة تفهمه بشكل أفضل مما يفعل البشر. هنا يبرز العامل النفسي في وهم الفهم، كما أشار كاهريمان ٢٠١١م، في كتابه التفكير بسرعة وببطئ، بأن العقل يميل إلى قبول الإجابات السريعة والمتقنة بصريًا أو لغويًا على أنها صحيحة، حتى لو كان السياق مفقودًا أو مضللًا.

بناءً على هذه الأمثلة والمواقف، يصبح واضحًا أن وهم الفهم ليس مجرد مشكلة تقنية، بل ظاهرة معرفية ونفسية واجتماعية. التعامل معها يتطلب وعيًا محدودًا بقدرات الآلة، وضرورة التحقق من المعلومات، والتمييز بين القدرة على توليد النصوص أو اتخاذ القرارات الإحصائية، وبين الفهم الحقيقي للمحتوى أو السياق، كما اقترح فلوريدي ٢٠١٩م، في فلسفة المعلومات، أن إدراك حدود الذكاء الاصطناعي هو جزء أساسي من التعامل الأخلاقي والفهم الصحيح للتكنولوجيا.

٧ تحليل معرفي 

وهم الفهم بين الإنسان والآلة يظهر بوضوح حين يظن المستخدم أن النظام الذكي يمتلك قدرة إدراكية شبيهة بالبشر، بينما في الواقع يعتمد على معالجة بيانات وإحصاءات ونماذج لغوية، دون أي فهم حقيقي للمضمون. هذا الوهم ليس مجرد خطأ وظيفي، بل يتعلق بالكيفية التي يفسر بها العقل البشري تصرفات الأنظمة الذكية، فيدخل فيما يُعرف بالتحليل المعرفي لمفهوم "الفهم": كيف يكوّن البشر تصوراتهم حول ما يعتقدون أن الآلة تدركه.

أحد أبرز الأمثلة على ذلك هو تجربة Tay، الشات بوت الذي أطلقته مايكروسوفت عام ٢٠١٦، حيث تعلم من تفاعلات المستخدمين على تويتر واكتسب سلوكًا مسيئًا. المستخدمون شعروا بأن النظام "يفهم" النكات والسياق الاجتماعي، بينما في الحقيقة كانت الآلة تعيد إنتاج الأنماط الأكثر شيوعًا في البيانات التي تلقاها، ما يوضح أن وهم الفهم يمكن أن يكون نتيجة سوء التفسير المعرفي للمخرجات اللغوية للآلة، كما كتب فينيست ٢٠١٦، في الموقع The Verge         

في المجال الطبي، يظهر وهم الفهم بوضوح في أنظمة مثل CheXNet، الذي يقوم بتشخيص الصور الشعاعية. بعض الأطباء، اللذين يستخدمونه، يظنون أن النظام يفهم تشخيص المرض، بينما في الواقع كان يلتقط مؤشرات بصرية مرتبطة بالبيانات السابقة وليس بفهم طبي حقيقي للمرض. التحليل المعرفي هنا يبيّن أن البشر يربطون الأداء الدقيق بالقدرة الإدراكية، ما يخلق وهم فهم زائف، كما هو عند راجبوركار وزملائه في مجموعة تعلم الآلة في ستانفورد ٢٠١٧.   

التحليل المعرفي يوضح أيضًا أن أنظمة النماذج اللغوية الكبيرة مثل GPT-3 وGPT-4 تنتج نصوصًا متماسكة تبدو مفهومة، إلا أن الكثير من المحتوى يمكن أن يكون مختلقًا أو خاطئًا. يفسر بيندر وكولير٢٠٢٠هذا، باعتبار النماذج تعمل على الاحتمالات اللغوية لا الفهم الدلالي، وبذلك يضطر المستخدمون إلى فرض معنى على ما هو مجرد تركيب إحصائي. هذا يشير إلى أن وهم الفهم بين الإنسان والآلة لا ينتج عن خطأ في البرمجة فقط، بل عن كيفية قراءة البشر للسلوك الذكي الظاهري.

أمثلة أخرى تشمل الهلوسة في الذكاء الاصطناعي (AI Hallucinations)، حيث تنتج الأنظمة إجابات تبدو منطقية لكنها غير دقيقة. في السياق المعرفي، يوضح ذلك أن البشر يميلون إلى تصديق أي مخرجات دقيقة لغويًا أو مقنعة بصريًا، حتى لو كانت غير صحيحة، ما يجعل وهم الفهم قائمًا على السطح الظاهر للآلة وليس على فهم حقيقي، كما يقول بوماساني ٢٠٢١م، ArXiv 

يمكن أيضًا ملاحظة هذه الظاهرة في الترجمة الآلية، مثل مترجم قوقل، حيث تُترجم الكلمات أو الجمل بدقة نحوية، لكن السياق الثقافي أو القانوني يضيع، فيعتقد المستخدمون أن النظام يفهم المعنى الحقيقي، بينما هو مجرد معالجة إحصائية للسياق اللغوي، هوفي و سوجاارد، اللوجستيات الحسابية، ٢٠١٥م.  

في ضوء هذا، يبرز التحليل المعرفي أن وهم الفهم مرت، بعدة عوامل متداخلة، منها تصور البشر للإدراك، جودة المخرجات اللغوية أو البصرية، والطبيعة السياقية للبيانات التي تعتمد عليها الآلة. ومن هنا تنشأ الحاجة إلى تعليم المستخدمين مهارات نقدية لتقييم مخرجات الأنظمة الذكية، بدل فرض أن كل ما ينتجه النظام مبني على فهم حقيقي.

ويمكننا الايجاز بالقول، أن فهم وهم الفهم في التفاعل بين الإنسان والآلة يتطلب الجمع بين التحليل المعرفي للفهم، الأمثلة التطبيقية، وسلوكيات الإنسان أمام المخرجات الذكية.  إذ أن إدراك أن الآلة لا تفهم بمعنى الإنسان، لكنه يمكن أن يوهمنا بعكس ذلك، هو خطوة أساسية نحو تحسين جودة الحوار بين البشر والذكاء الاصطناعي وتجنب المغالطات الناتجة عن سوء الفهم.

٨.الأساس الفلسفي لمشكلة ارتباط الرموز بالعالم 

تُعد مسألة ترسيخ الرموز وارتباطها بالعالم (Symbol Grounding Problem) ، إحدى المسائل الأساسية في فلسفة الذكاء الاصطناعي وعلم الإدراك، وقد صاغها الباحث النفسي والفيلسوف هينري هارمان، ١٩٩٠م، للإشارة إلى التحدي القائم في قدرة الأنظمة الذكية على ربط الرموز التي تستخدمها بالمعاني الحقيقية للأشياء في العالم. بمعنى آخر، يستطيع برنامج الذكاء الاصطناعي معالجة الرموز وتوليد جمل صحيحة نحويًا، لكنه في النهاية قد يفتقر إلى الفهم الفعلي لما تشير إليه هذه الرموز في العالم الواقعي، فتظل مجرد رموز بلا صلة مباشرة بالواقع. هارمان يشير إلى أن رمزًا بدون ارتباط بالعالم يظل فارغًا من المعنى، مهما كانت قدرته على توليد استجابات منطقية أو إحصائية، كما صاغ هاراند مسألة ترسيخ الرموز، كمفهوم في ورقته التي نشرها ١٩٩٠م. 

هذه المشكلة تظهر بوضوح في العديد من تطبيقات الذكاء الاصطناعي الحديثة، مثل النماذج اللغوية الكبيرة. على سبيل المثال، يمكن لنموذج مثل GPT أن يكتب مقالات مفصلة عن ظاهرة الأخطبوط العملاق في المحيط الهادئ أو يفسر بيانات علمية بشكل دقيق، لكنه قد يخطئ في تمثيل المفهوم أو إسناد معلومات خاطئة لأنه لا يمتلك ارتباطًا حقيقيًا بالمعنى، بل يعتمد على الإحصاءات اللغوية والتكرارات النصية. وفقًا لما ذكركولير وبيندير ٢٠٢٠م، هذا النمط من سوء الفهم يُنتج غالبًا ما يسمى بالـ “AI Hallucinations”، أي حالات تبدو فيها الإجابات مقنعة لكنها غير صحيحة أو متوافقة مع الواقع كما في الارتقاء نحو فهم اللغة الطبيعية: حول المعنى والشكل والفهم في عصر البيانات، كولير وبيندير ٢٠٢٠م. 

يمكن ملاحظة أثر مشكلة ارتباط الرموز في التطبيقات اليومية، مثل مساعدات الصوت الذكية. عندما يطلب المستخدم أضف الماء إلى القائمة، قد يفسر النظام ذلك حرفيًا ويقوم بإدخال كلمة ماء في قائمة التسوق، دون فهم السياق الاجتماعي أو النوايا العملية للمستخدم. هذه الحوادث تبرز حدود المعالجة الرمزية البحتة، حيث تتعامل الأنظمة مع الرموز ككيانات مجردة، بينما البشر يربطونها بالمعنى والخبرة المادية والمعرفي، كما يشير كلارك ١٩٩٧م، في كتابه الكينونة هناك: إعادة تجميع الدماغ والجسد والعالم. 

التحدي الأوسع لمشكلة ارتباط الرموز يمتد إلى تصميم أنظمة الذكاء الاصطناعي القادرة على التعلم المباشر من العالم المادي، وهو ما دعا إلى ظهور مجالات مثل الذكاء الاصطناعي التفسيري (Explainable AI) والذكاء الاصطناعي الإدراكي (Cognitive AI)، والتي تسعى لتجاوز المعالجة النصية أو الرمزية البحتة نحو فهم السياق والمعنى الواقعي. على سبيل المثال، في تجربة الروبوتات التفاعلية، مثل الروبوت iCub، تم تصميم النظام بحيث يربط الرموز بالإحساس الحسي والحركة، وهو خطوة نحو حل جزئي لمشكلة الترابط الرمز كما قام به ميتا وزملائه عام ٢٠١٠ عندما طوروا منصة لتطوير الادراك، آي كوب الروبوت الإنساني على شكل طفل مفتوحة المصدر تتيح المجال لكل المهتمين من كل انحاء العالم لاستخدامها في التجارب.   

مشكلات ارتباط الرموز تتعلق أيضًا بالمعرفة المشتركة بين الإنسان والآلة. على سبيل المثال، في مجال الترجمة الآلية، غالبًا ما تنتج الترجمات حرفية خاطئة عندما يفتقر النظام إلى فهم السياق الثقافي أو الدلالات الضمنية للكلمات، مثل ترجمة العبارات الاصطلاحية أو الكلمات متعددة المعاني. هذا يظهر أن الرموز وحدها لا تكفي، بل يجب أن تكون مدعومة بالتجربة أو التعلم السياقي لربطها بالواقع، كما استنتج وينوقراد ١٩٧٢م، في فهم اللغات الطبيعية، والذي يعد عملاً رائداً في معالجة اللغة الطبيعية والذكاء الاصطناعي، ويناقش الكتاب طرق تمثيل المعنى في الحاسوب، وتحليل الجمل، وإجراء الحوارات، مع الاعتراف بالقيود والتحديات التي تواجه بناء أنظمة فهم لغة طبيعية أكثر تطوراً، ليظل مرجعًا هامًا في هذا المجال.

يمكن القول إن حل مشكلة ارتباط الرموز بالعالم يشكل حجر الزاوية لفهم أفضل للعلاقة بين الإنسان والآلة. إذا لم تُحل هذه المشكلة، فإن سوء الفهم بين الإنسان والذكاء الاصطناعي سيستمر في التكرار، سواء في تقديم معلومات خاطئة، أو تفسير سياقات اجتماعية وثقافية بطريقة غير دقيقة. على الجانب الآخر، تمثل استراتيجيات الربط الحسي بالواقع، التعلم التفاعلي، وفهم السياق الثقافي والمعرفي، على سبيل المثال، خطوات عملية نحو تخفيف سوء الفهم، وجعل الحوار مع الذكاء الاصطناعي أكثر دقة ومعنى.

شكل ٣ ارتباط الرموز بالعالم

٨.١ الجذر الفلسفي للمشكلة

مسألة ارتباط الرموز بالعالم (Symbol Grounding Problem) تحمل جذورًا فلسفية عميقة تمتد إلى نقاشات حول طبيعة المعنى والإدراك والمعرفة، وتشكّل أحد أبرز التحديات في الذكاء الاصطناعي المعاصر، خاصة عند محاولتنا جعل الآلات تفهم العالم كما يفهمه الإنسان. في صميم هذه المسألة، يطرح السؤال الفلسفي الكلاسيكي، كيف يرتبط الرمز الذي يستخدمه النظام (مثل كلمة، علامة، أو رمز رقمي) بما يشير إليه في العالم الواقعي؟ يمكن تصورها على أنها مسألة الربط بين الرمز (symbol) والمفهوم أو الشيء المادي أو التجربة الحسية التي يمثله هذا الرمز. ينطلق الجذر الفلسفي لهذه المشكلة من أعمال سيمون وينوغارد، ١٩٧٢م، الذي حاول تصميم أنظمة قادرة على معالجة اللغة الطبيعية. لقد لاحظ وينوغارد أن الحوسبة التقليدية يمكنها التعامل مع الرموز فقط على مستوى التركيب (syntax) دون فهم معناها. وهذا قاد إلى السؤال التالي، لو كانت الآلة قادرة على معالجة النصوص قواعديًا، كيف يمكنها ربط هذه الرموز بالواقع؟

من جهته، أشار هارناد١٩٩٠م، إلى أن البشر يتعلمون الكلمات والرموز من خلال التجربة الحسية المباشرة، في حين أن الآلات غالبًا ما تتلقى بيانات مجردة. واقترح هارناد، أن الربط بين الرموز والملاحظات الحسية ضرورة لكي تكون المعرفة "مؤسسة" على الواقع وليس مجرد لعبة تركيبية بين الرموز. وهو ما أدى إلى ما أصبح يعرف باسم مشكلة الربط الرمزي، حيث يمكن للآلة أن تعالج الرموز بذكاء دون أي فهم حقيقي للمعنى، ما يفسر ظواهر مثل الهلوسة في الذكاء الاصطناعي (AI Hallucination) أو الأخطاء في الترجمة الآلية. ويمكن أيضًا ربط هذا الجذر الفلسفي بمفهوم المعنى عند جون سيرل ١٩٨٠م، وخاصة من خلال تجربة الغرفة الصينية (سنتحدث عنها لاحقا)، التي تظهر أن معالجة الرموز وفق قواعد (syntax) وحدها لا تكفي لفهم المعنى؛ أي أن الآلة يمكن أن تنتج ردودًا صحيحة أو مناسبة دون أن تفهم محتواها فعليًا. هذا الربط الفلسفي بين الرموز والواقع يشير إلى أن فهم الإنسان يعتمد على السياق الحسي والاجتماعي والتجريبي، وهو ما لا تمتلكه الأنظمة الحاسوبية التقليدية.

تتجلى المشكلة عمليًا في الأخطاء الشهيرة للذكاء الاصطناعي، مثل برامج الترجمة التي تترجم النصوص بشكل حرفي دون إدراك السياق، أو أنظمة التعرف على الصور التي تصنف كائنات بطريقة خاطئة نتيجة ربط الرموز بالميزات السطحية فقط. كما أشار بيندر و كولير ٢٠٢٠م، إلى أن النماذج اللغوية الكبيرة مثل GPT تعالج الرموز بطريقة إحصائية بحتة، مما يؤدي أحيانًا إلى إنتاج معلومات دقيقة الشكل لكنها غير صحيحة، لأن الرموز ليست مرتبطة بالواقع كما يفعل الإنسان.

منطلقا من الفلسفة المعرفية في فهمه لمسألة الرموز بالعالم، يقترح بعض الباحثين إدماج الخبرة الحسية المدمجة، وهذا يعني أن الروبوتات والأنظمة الذكية يجب أن تكون قادرة على التفاعل مع البيئة وإدراك الأشياء من خلال الحواس. اقتراح ميتا ٢٠١٠، الذي يدعو إلى عدم تضخيم قدرات النظام في واجهته أو سلوكه الظاهري، بل تقديمها بشكل صريح ومحدود يتوافق مع قدراته الفعلية.  وينطلق هذا المقترح من ملاحظة أن المستخدمين يميلون إلى إسقاط خصائص بشرية على الأنظمة الذكية، خاصة عندما تكون هذه الأنظمة مصممة بطريقة “ذكية ظاهريًا” (مثل استخدام لغة طبيعية، أو صوت بشري، أو سلوك تفاعلي سلس). ونتيجة لذلك، قد يفترض المستخدم أن الروبوت “يفهم” أو “يدرك” أكثر مما هو قادر عليه فعليًا، مما يؤدي إلى سوء معايرة في الثقة وإلى أخطاء خطيرة في التفاعل. لذلك، يدعو هذا الاتجاه إلى أن يكون تصميم الروبوتات قائمًا على تقليل وهم الفهم، من خلال، جعل حدود النظام واضحة للمستخدم، وتجنب الإيحاء بقدرات إدراكية غير موجودة، وتصميم واجهات تُظهر عدم اليقين أو الحاجة لتدخل بشري عند اللزوم. 

ويمكن توضيح الفكرة من خلال المثال التطبيقي التالي.  فإذا كان لدينا روبوت خدمة في مستشفى، فإن تصميمه بشكل يتحدث بطلاقة تامة ويجيب بثقة مطلقة قد يدفع المرضى إلى الاعتماد عليه في معلومات حساسة، حتى لو كانت قدراته محدودة. أما إذا صُمم بحيث يُظهر ترددًا عند عدم اليقين، أو يصرّح بحدود معرفته، فإن ذلك يساعد المستخدم على اتخاذ قرار أكثر وعيًا، ويقلل من أخطار سوء الفهم. من زاوية أعمق، يعكس هذا الاقتراح تحولًا في فلسفة التصميم، من السعي لجعل الآلة “تشبه الإنسان” قدر الإمكان، إلى السعي لجعلها مفهومة وشفافة في حدودها. فالمشكلة ليست فقط فيما تستطيع الآلة فعله، بل في كيف تُعرض قدراتها للمستخدم. وكلما زاد التباين بين القدرة الفعلية والانطباع الظاهري، زادت احتمالات سوء الفهم.

وعليه، فإن جوهر هذا الاقتراح هو الدعوة إلى تصميم أنظمة لا تُخفي قصورها خلف واجهة ذكية، بل تكشفه بطريقة مدروسة، بما يحقق توازنًا بين الكفاءة التقنية والأمان المعرفي للمستخدم. وهذا المبدأ يُعد أساسيًا في تقليل الفجوة بين الإنسان والآلة، خاصة في البيئات الحساسة التي تتطلب قرارات دقيقة. هذه المقاربة توفر أساسًا لفهم الرموز بما يتوافق مع الواقع، وتقوي قدرة الآلة على تجنب سوء الفهم الناتج عن معالجة الرموز بشكل مجرد.

ونخلص من هذا، أن الجذر الفلسفي لمشكلة ارتباط الرموز بالعالم يكمن في الفجوة بين معالجة الرموز وحدها والفهم الحقيقي للواقع. يوضح هذا أن أي نظام ذكاء اصطناعي مهما كان متقدمًا يحتاج إلى ربط الرموز بالخبرة الحسية أو السياق الاجتماعي لفهم العالم بشكل مقارب لفهم الإنسان. كما يشير هذا الجذر إلى أن سوء الفهم بين الإنسان والآلة ليس فقط مسألة تقنية، بل مسألة فلسفية عميقة تتعلق بطبيعة المعنى والوعي والفهم.

شكل ٤ الجذر الفلسفي لارتباط الرموز بالواقع

٨.٢ تجربة الغرفة الصينية

في الأساس، تعمل نماذج اللغة الحديثة عبر تحليل أنماط الكلمات والعلاقات بينها داخل بيانات تدريب ضخمة، ثم توليد استجابات بناءً على أكثر الصيغ احتمالًا في السياق اللغوي المعطى. غير أن هذا الفهم ليس فهمًا بالمعنى الإنساني للكلمة، بل هو محاكاة إحصائية للغة. وقد أشار الفيلسوف جون سيرل ١٩٨٠م، في تجربته الفكرية الشهيرة المعروفة باسم الغرفة الصينية إلى أن النظام يمكنه إنتاج إجابات تبدو مفهومة دون أن يمتلك فهمًا حقيقيًا لمعانيها.  فالنموذج قد يربط بين كلمات وجمل بصورة صحيحة ظاهريًا، لكنه لا يمتلك إدراكًا ذاتيًا للسياق أو النية أو الدلالة الثقافية العميقة.

تُعد تجربة الغرفة الصينية التي طرحها الفيلسوف الأمريكي جون سيريل، من أشهر التجارب الفكرية في فلسفة العقل والذكاء الاصطناعي. وقد قدمها سيريل لأول مرة عام ١٩٨٠م في مقالته العقول، الأدمغة والبرامج المنشورة في مجلة السلوك وعلوم العقول. جاءت هذه التجربة في سياق النقاش حول ما إذا كانت الحواسيب يمكن أن تمتلك فهمًا حقيقيًا للغة والمعنى، أم أنها تقتصر على معالجة الرموز وفق قواعد صورية دون إدراك دلالي. وقد أصبحت هذه التجربة منذ ذلك الحين أحد أهم الحجج الفلسفية المستخدمة في نقد فكرة أن البرامج الحاسوبية يمكن أن تمتلك عقلًا أو وعيًا شبيهًا بالعقل البشري.

٨.٣ سبب التسمية

سُمّيت تجربة الغرفة الصينية بهذا الاسم لأن الفيلسوف سيريل، اختار اللغة الصينية تحديدًا بوصفها مثالًا رمزيًا يوضح الفرق بين التعامل مع الرموز وفهم المعنى.  لم يكن اختيار اللغة الصينية مقصودًا لذاتها أو لثقافتها، بل لأنها تمثل بالنسبة لمعظم القراء في الغرب لغةً غير مألوفة، ذات نظام كتابي معقد يعتمد على رموز لا يمكن فهمها بسهولة دون معرفة مسبقة بها. وهكذا تصبح اللغة الصينية مثالًا مناسبًا لإظهار كيف يمكن لشخص أن يتعامل مع الرموز دون أن يفهم معناها.

في التجربة، يتخيل سيريل شخصًا لا يعرف الصينية إطلاقًا، لكنه يجلس داخل غرفة تحتوي على كتب تعليمات تفصيلية مكتوبة بلغة يفهمها، مثل الإنجليزية. هذه التعليمات تشرح له كيف يتعامل مع الرموز الصينية التي تصله من خارج الغرفة، أي كيف يطابق أشكال الرموز مع رموز أخرى ويرتبها وفق قواعد محددة، ثم يرسل النتيجة إلى الخارج. وبفضل هذه القواعد يستطيع الشخص أن ينتج ردودًا تبدو صحيحة لغويًا لمن هم خارج الغرفة. غير أن هذا الشخص، رغم نجاحه في إنتاج إجابات مناسبة، لا يفهم شيئًا من اللغة الصينية نفسها؛ فهو يتعامل فقط مع أشكال الرموز كما لو كانت علامات أو إشارات لا معنى لها بالنسبة له.

٨.٤ جوهر فكرة التجربة

تنطلق تجربة الغرفة الصينية من تصور بسيط لكنه عميق الدلالة. يطلب سيرل من القارئ أن يتخيل شخصًا يجلس داخل غرفة مغلقة لا يعرف اللغة الصينية إطلاقًا. في هذه الغرفة توجد مجموعة كبيرة من القواعد والتعليمات المكتوبة بلغة يفهمها الشخص، مثل الإنجليزية. تأتي إلى الغرفة رسائل مكتوبة باللغة الصينية عبر فتحة صغيرة في الباب، ويُطلب من الشخص داخل الغرفة أن يطبق التعليمات الموجودة لديه على هذه الرموز الصينية. وبفضل هذه القواعد يمكنه ترتيب الرموز وإرسال إجابات تبدو صحيحة نحويًا لمن هم خارج الغرفة. بالنسبة للأشخاص خارج الغرفة سيبدو الأمر كما لو أن الشخص داخلها يفهم اللغة الصينية ويجيب عن الأسئلة المطروحة عليه بدقة. غير أن الحقيقة هي أن هذا الشخص لا يفهم أي شيء من اللغة الصينية؛ فهو يتعامل فقط مع أشكال الرموز ويطبق قواعد تركيبية دون معرفة معانيها. وفي مثال آخر، تخيل أنك تتحدث مع روبوت خدمة عملاء عبر الإنترنت لحل مشكلة في حسابك. تشرح للروبوت المشكلة بوضوح، لكن الروبوت يستمر في تقديم حلول غير ذات صلة بمشكلتك. تزداد إحباطًا لأن الروبوت لا يبدو أنه يفهم ما تحاول قوله. هنا، يكمن سوء الفهم في أن الروبوت يحلل كلماتك بشكل صحيح (يتعرف على الكلمات المفتاحية)، لكنه يفشل في فهم المعنى الحقيقي لمشكلتك. يفتقر الروبوت إلى القدرة على فهم السياق، والتعاطف مع مشاعرك، وتقديم حلول إبداعية تتجاوز التعليمات المبرمجة.

وفي المثال الثالث، افترض أن بين يديك مقالًا إخباريًا مترجمًا آليًا من لغة أخرى. تلاحظ أن بعض الجمل تبدو غريبة أو غير مفهومة، وأن بعض المصطلحات مترجمة بشكل غير دقيق. تشعر أنك تفقد بعض التفاصيل المهمة بسبب رداءة الترجمة. هنا، يكمن سوء الفهم في أن نظام الترجمة الآلية يترجم الكلمات بشكل صحيح، لكنه يفشل في نقل المعنى الدقيق للنص الأصلي. يفتقر النظام إلى القدرة على فهم السياق الثقافي والاجتماعي للغة الأصلية، مما يؤدي إلى ترجمة حرفية تفقد الكثير من الفروق الدقيقة والأبعاد الخفية.

من خلال المثال الأول وما أتى بعده من أمثلة، يتضح أن ما أراد سيريل أن يوضحه، هو الفرق بين معالجة الرموز وفهم المعنى. فالبرنامج الحاسوبي، في نظره، يعمل بالطريقة نفسها التي يعمل بها الشخص داخل الغرفة. فهو يتلقى رموزًا (مدخلات)، ثم يطبق عليها مجموعة من القواعد الشكلية، ليولد رموزًا أخرى (مخرجات). غير أن هذا لا يعني أن النظام يفهم المعنى الذي تحمله تلك الرموز. وبهذا يميز سيريل بين ما يسميه الفلاسفة النحو الصوري (Syntax)، أي ترتيب الرموز وفق قواعد محددة، والدلالة (Semantics)، أي المعنى الذي تشير إليه هذه الرموز في العالم الواقعي. ويؤكد سيريل أن الحواسيب تتعامل مع النحو فقط، بينما يظل المعنى خاصية مرتبطة بالعقول الواعية.

ومن هنا فإن تسمية التجربة بـالغرفة الصينية تعود إلى الوظيفة التوضيحية التي تؤديها اللغة الصينية في المثال. فهي تمثل لغة معقدة وغريبة بالنسبة للشخص داخل الغرفة، مما يسمح بإظهار الفرق بين القدرة على معالجة الرموز والقدرة على فهم اللغة. ولو اختار سيريل لغة يعرفها الشخص داخل الغرفة، لما نجحت التجربة في إبراز هذا الفرق، لأن الشخص سيكون قادرًا حينئذٍ على فهم المعنى الحقيقي للكلمات. لذلك كان الهدف من اختيار الصينية هو خلق وضع تكون فيه الرموز مفهومة شكليًا من حيث طريقة التعامل معها، لكنها غير مفهومة دلاليًا من حيث معناها.

وهكذا فإن اسم الغرفة الصينية ليس مجرد تسمية عابرة، بل هو جزء أساسي من البناء الفلسفي للتجربة. فاللغة الصينية هنا تمثل حالة قصوى من الانفصال بين الشكل والمعنى، حيث يستطيع النظام إنتاج استجابات صحيحة وفق قواعد شكلية، بينما يظل الفهم الحقيقي غائبًا. ومن خلال هذا المثال أراد سيريل أن يوضح أن نجاح الحاسوب في محاكاة الفهم اللغوي لا يعني بالضرورة أنه يمتلك فهمًا حقيقيًا، تمامًا كما أن الشخص داخل الغرفة الصينية لا يصبح متحدثًا بالصينية لمجرد أنه يستطيع ترتيب رموزها بطريقة صحيحة.

جاءت تجربة الغرفة الصينية ردًا مباشرًا على ما كان يُعرف في ذلك الوقت باسم الذكاء الاصطناعي القوي، وهو الاتجاه الذي يرى أن الحاسوب المبرمج بطريقة مناسبة يمكن أن يمتلك عقلًا بالمعنى الحقيقي، لا مجرد محاكاة للسلوك الذكي. وقد جادل سيريل بأن نجاح الحاسوب في محاكاة الفهم اللغوي لا يعني أنه يمتلك فهمًا حقيقيًا، تمامًا كما أن الشخص داخل الغرفة الصينية لا يصبح متحدثًا بالصينية لمجرد أنه يستطيع إنتاج إجابات صحيحة وفق القواعد. وبذلك حاول أن يبيّن أن المحاكاة السلوكية للذكاء لا تكفي لإثبات وجود فهم أو وعي.

وقد أثارت هذه الحجة نقاشًا فلسفيًا واسعًا استمر لعقود. فقد رد بعض الباحثين على سيريل بما يعرف بـرد النظام، حيث قالوا إن الشخص داخل الغرفة قد لا يفهم الصينية، لكن النظام ككل – أي الشخص مع القواعد والكتب والتعليمات – هو الذي يفهم. غير أن سيريل رفض هذا الرد، بحجة أن الشخص يمكنه حفظ القواعد كلها والعمل بها دون أن يفهم الصينية، وبالتالي فإن إضافة المزيد من القواعد لا تولّد الفهم. كما ظهرت ردود أخرى مثل رد الروبوت الذي يقول إن الفهم قد يظهر إذا كان النظام متجسدًا في روبوت يتفاعل مع العالم، لكن سيريل رأى أن مجرد إضافة أجهزة استشعار أو محركات لا يغيّر من حقيقة أن البرنامج لا يزال يعالج الرموز دون إدراك لمعانيها.

أهمية تجربة الغرفة الصينية لا تكمن فقط في نقدها للذكاء الاصطناعي، بل في إسهامها في توضيح طبيعة الفهم والوعي في الفلسفة المعاصرة. فقد سلطت الضوء على الفرق بين محاكاة العمليات العقلية وامتلاك الحالات العقلية نفسها. وهذا التمييز أصبح لاحقًا جزءًا مهمًا من النقاشات حول الذكاء الاصطناعي، خصوصًا مع تطور نماذج اللغة الحديثة القادرة على إنتاج نصوص معقدة تبدو وكأنها تعكس فهمًا حقيقيًا. فكثير من الباحثين يرون أن هذه النماذج تشبه إلى حد كبير الشخص الموجود في الغرفة الصينية، فهي تنتج إجابات لغوية مقنعة لكنها تعتمد في الأساس على معالجة إحصائية للرموز دون فهم واعٍ لمعانيها.

ومن هذا المنظور يمكن القول إن تجربة سيريل لا تزال ذات صلة قوية بالنقاشات المعاصرة حول الذكاء الاصطناعي. فمع ظهور الأنظمة اللغوية المتقدمة التي تستطيع كتابة المقالات أو الإجابة عن الأسئلة أو إجراء حوارات طويلة، يعود السؤال الفلسفي نفسه، فهل هذه الأنظمة تفهم حقًا ما تقوله، أم أنها تحاكي الفهم فقط؟ إن تجربة الغرفة الصينية تقدم إطارًا مفاهيميًا مهمًا للإجابة عن هذا السؤال، لأنها تذكّرنا بأن القدرة على إنتاج لغة صحيحة لا تعني بالضرورة امتلاك فهم حقيقي للمعنى.

٨.٥ التجربة الفلسفية الكلاسيكية 

بعد التوسع في الحديث عن الغرفة الصينية لجون سيريل، ننتقل إلى التجربة الفلسفية الكلاسيكية باعتبارها حجر الزاوية في فهم سوء الفهم بين الإنسان والآلة، والتي توضح الحدود النظرية لقدرة الآلة على الفهم الحقيقي. تعكس هذه التجارب بشكل أساسي الصراع بين القدرة على معالجة الرموز (Symbol Manipulation)  وبين القدرة على إدراك المعنى الحقيقي والسياق الذي تُستخدم فيه هذه الرموز. ففي حين يمكن لآلة أن تنفذ قواعد منطقية دقيقة وتعيد إنتاج استجابات صحيحة ظاهريًا، إلا أنها تفتقر إلى الفهم الذاتي والمعرفة المرتبطة بالخبرة الإنسانية، وهو ما يجعلها عرضة لسوء الفهم.

إضافة لتجربة سيريل، يوجد تجارب ومحاولات أخرى من قبل العلماء، ومن أبرز الأمثلة الكلاسيكية، تجربة دماغ في إناء  (Brain in a Vat) التي صاغها الفلاسفة التحليليون مثل هيلاري بوتنام. في هذه التجربة، يُطرح السؤال الجوهري المتمثل في، كيف يمكن للآلة أن تعرف أن ما تُعالجُه من بيانات يُطابق الواقع الخارجي؟ هذه التجربة تعكس التحدي الكامن في أنظمة الذكاء الاصطناعي الحديثة، والتي قد تنتج مخرجات دقيقة شكليًا لكنها مفصولة عن العالم المادي والمعنوي. هذه النتيجة تنتج سوء فهم ليس بسبب خطأ برمجيً، بل هو محدودية فلسفية متأصلة في طبيعة الآلة ككائن لا يمتلك خبرة ذاتية.

والتجربة الأخرى المهمة التي تُظهر سوء الفهم بين الإنسان والآلة هي ما يُعرف بمشكلة ارتباط الرموز بالعالم (Symbol Grounding Problem) التي عالجاها هافري هورتون وتوني سميث وغيرهما من الفرق البحثية في الذكاء الاصطناعي. إذ يمكن للآلة أن تتعامل مع الرموز الرقمية واللغوية دون أن تفهم دلالة هذه الرموز أو ارتباطها بالمفهوم الحقيقي في العالم. على سبيل المثال، يمكن لنظام ترجمة آلية أن يُترجم عبارة I saw the bat بشكل حرفي، ولكنه يظل عاجزًا عن التمييز ما إذا كانت تشير إلى الحيوان وطواط أم أداة مضرب ، وهو سوء فهم جذرية ينتج عنه أخطاء في الاستنتاج.

تمثل هذه التجارب مثالًا واضحًا على الفرق بين القدرة الشكلية (formal competence) والقدرة الدلالية (semantic competence). فالآلة قد تظهر مستوى عالٍ من الكفاءة الشكلية في معالجة المدخلات وإنتاج مخرجات صحيحة ظاهريًا، ولكنها تفتقر إلى ما يسميه الفلاسفة فهم المعنى ضمن السياق (understanding in context).  ومن هنا تنشأ المغالطات وسوء الفهم، إذ يعتقد الإنسان أن الآلة تفهم المعنى بنفس الطريقة التي يفهمها هو، بينما هي في الواقع تفتقر للخبرة الحسية والعاطفية التي تُكسب الإنسان هذا الفهم.

ويمكن مشاهدة أمثلة معاصرة عديدة تؤكد هذا الواقع. وربما نذكر هنا أحد الأمثلة الواقعية وهو حوادث الترجمة الآلية التي تتسبب في مواقف محرجّة أو خطيرة بسبب عدم فهم السياق الاجتماعي والثقافي، كما يحدث في تطبيقات المساعدين الصوتيين الذين يفسرون الطلبات بشكل حرفي دون استيعاب المقصود البشري. هنا، تتحقق التجربة الفلسفية الكلاسيكية عمليًا، إذ أن الآلة تعالج الرموز، لكنها تسيء فهم دلالتها الحقيقية في الحياة اليومية. ومثال آخر لتوضيح فكرة تجربة الغرفة الصينية بشكل عملي، يمكن تخيل نظام ذكاء اصطناعي متخصص في كتابة مقالات رياضية. هذا النظام قادر على تحليل إحصائيات المباريات، وتركيب جمل إنجليزية سليمة، وتقليد الأسلوب الصحفي الرياضي، وضمان صحة الأسماء والمصطلحات. وتكون النتيجة، مقالات احترافية تصف الأحداث وتحلل الأداء وتتوقع النتائج بلغة جذابة. لكن يبقى نفس السؤال، فهل يفهم النظام حقًا كرة القدم؟ هنا يكمن جوهر التجربة. قد يكون النظام متقنًا لمعالجة الرموز (الكلمات، الإحصائيات)، لكنه يفتقر إلى الفهم الحقيقي لقواعد اللعبة، وتقدير العواطف المرتبطة بها، ومعرفة السياق الاجتماعي والثقافي. وتظهر أمثلة معاصرة هذا القصور في عدة مواقف، فقد ينتج النظام مقالات تحتوي على أخطاء فادحة في الحقائق، أو يعيد إنتاج تحيزات موجودة في البيانات، أو يعجزعن تحليل الأحداث غير المتوقعة. هذه الأخطاء تكشف أن النظام يعتمد على معالجة سطحية للبيانات، ولا يمتلك معرفة حقيقية بالرياضة.

لذا، فإن هذه الأمثلة، تجسد فكرة الغرفة الصينية، فهي تتقن معالجة الرموز اللغوية، لكنها لا تمتلك فهمًا حقيقيًا للمعنى. وهذا يؤدي إلى سوء فهم حقيقي، حيث قد يعتقد المستخدمون أن النظام يفهم كرة القدم، بينما الواقع أن الأمثلة هي مجرد أداة لمعالجة البيانات. هذه القدرة على محاكاة الفهم لا تعني بالضرورة امتلاك فهم حقيقي للمعنى.

في الخلاصة، يمكن القول إن التجربة الفلسفية الكلاسيكية فيما يخص سوء الفهم بين الإنسان والآلة، تقوم بتوفير إطارًا تحليليًا لفهم المعضلات الحالية في الذكاء الاصطناعي، حيث تتيح لنا التمييز بين مخرجات الآلة الصحيحة شكليًا والمقصود المعرفي الذي يسعى الإنسان لتحقيقه. ومع التقدم في تقنيات الذكاء الاصطناعي، يظل هذا التحليل الفلسفي مرشدًا أساسيًا لتقييم حدود الفهم الآلي، وتوضيح الأسباب الجوهرية التي تجعل الآلة دائمًا عرضة لسوء الفهم، مهما بلغت قدرتها على معالجة البيانات.

٨.٦ تجربة الأخطبوط

يُعد ما يُعرف في أدبيات فلسفة الذكاء الاصطناعي بـتجربة الأخطبوط (Octopus Thought Experiment)   أحد الأمثلة التوضيحية البارزة التي استُخدمت لتفسير حدود فهم اللغة لدى الأنظمة الحاسوبية. وقد ظهرت هذه الفكرة في سياق تحليل قدّمته الباحثة في اللغويات الحاسوبية إيملي بيندر و الكسيندر كولير في دراستهما الصعود نحو فهم اللغات الطبيعية، حول المعنى والشكل والفهم في عصر البيانات، التي نشرت عام ٢٠٢٠م. وهدفت هذه التجربة إلى توضيح الفرق بين إنتاج اللغة وفهم المعنى، وهي مسألة مركزية في النقاش حول قدرات نماذج اللغة الحديثة.

تقوم هذه التجربة التخيلية على تصور كائن ذكي – وهو أخطبوط يعيش في قاع البحر – يتمكن بطريقة ما من اعتراض إشارات الاتصال اللاسلكي بين جزيرتين يسكنهما البشر. ومع مرور الوقت يبدأ هذا الأخطبوط في تحليل الأنماط اللغوية في الرسائل المتبادلة بين سكان الجزيرتين. ومن خلال تتبع هذه الأنماط يمكنه أن يتعلم العلاقات الإحصائية بين الكلمات والعبارات، بحيث يصبح قادرًا في النهاية على إرسال رسائل تبدو صحيحة لغويًا عندما يتدخل في هذا الاتصال. غير أن المشكلة الأساسية في هذا السيناريو أن الأخطبوط لم يختبر العالم الذي تشير إليه الكلمات. فهو لم يرَ الشمس، ولم يشعر بالبرد أو المطر، ولم يعش التجارب الاجتماعية التي تمنح الكلمات معناها الحقيقي. ولذلك فإن ما يملكه الأخطبوط هو معرفة بالأنماط اللغوية، لا معرفة بالعالم الذي تتحدث عنه اللغة.

وهنا مثال آخر، تخيل فيه أن الأخطبوط قابع في قاع البحر يتعلم مصطلحات مثل الشمس ساطعة أو الأمطار غزيرة من خلال مراقبة اتصالات البشر على الجزيرة. في هذا الوضع، يمكن للأخطبوط أن يتعلم ربط هذه العبارات بأنماط معينة في الإشارات اللاسلكية، وأن يستخدمها بشكل صحيح في محادثاته مع البشر. لكن الأخطبوط لم ير الشمس مباشرة، ولم يشعر بحرارتها، ولم يختبر قطرات المطر على جلده. لذلك، فإن فهمه للطقس يبقى فهما مجردا يتمثل في معالجة للرموز، ولا يرتبط بتجربة حسية حقيقية.  لكن بالرغم من ذلك، قد يكتب الأخطبوط مقالًا بليغًا عن جمال شروق الشمس، لكن هذا المقال يفتقد المعنى والروح، فالأخطبوط لن يفهم أبدًا ما يكتبه. 

وفي مثال آخر، قد يتعلم الأخطبوط مصطلحات مثل الحب والسعادة والحزن، وغيرها من مشاعر، كل ذلك من خلال قراءة الروايات الرومانسية التي يرسلها البشر عبر الإنترنت. وبما لديه من قدرات وإمكانات في تحليل ما يتلقاه وعلاقات المفردات بالمفردات الأخرى، يمكن للأخطبوط أن يحلل الأنماط اللغوية المرتبطة بهذه المشاعر، وأن يستخدمها بشكل مقنع في كتاباته. لكن الأخطبوط لم يختبر الحب الحقيقي، ولم يشعر بالفرح العميق أو الحزن الشديد. لذلك، فإن فهمه لهذه المشاعر يبقى سطحيًا وخاويا من المعنى. وبالرغم من ذلك، قد يكتب الأخطبوط قصيدة مؤثرة عن الحب الضائع، لكنه لن يفهم أبدًا ما يعنيه ذلك حقًا.

مرة أخرى، تقوم أطروحة بيندر وكولر على التمييز بين مفهومين أساسيين في اللغة هما، الشكل والمعنى. فالشكل يشير إلى الأنماط والتركيبات اللغوية التي يمكن رصدها في النصوص، مثل تتابع الكلمات والعلاقات الإحصائية بينها. أما المعنى فيتجاوز ذلك ليشمل ارتباط اللغة بالعالم الواقعي، وبالخبرة الإنسانية، والسياق الثقافي والاجتماعي. ويرى الباحثان أن النماذج اللغوية الحديثة، مهما بلغت قوتها الحسابية، تتعلم أساسًا من الأنماط النصية الموجودة في البيانات، لكنها لا تمتلك اتصالًا مباشرًا بالعالم الذي يمنح الكلمات معناها الحقيقي. ومن هنا ينشأ أحد أهم أسباب سوء الفهم في الذكاء الاصطناعي اللغوي.

ومن هنا يبرز مفهوم آخر مهم في تحليلهم، وهو ما يمكن تسميته وهم الفهم.  فالنصوص التي تنتجها النماذج اللغوية غالبًا ما تبدو منسجمة وذكية، الأمر الذي قد يدفع المستخدمين إلى الاعتقاد بأن النظام يفهم فعلًا ما يقوله. إلا أن هذا الانطباع قد يكون مضللًا، لأن النظام في الحقيقة يعتمد على حساب الاحتمالات بين الكلمات لا على إدراك المعنى. ويشير الباحثان إلى أن المبالغة في وصف هذه الأنظمة بأنها “تفهم” اللغة قد تقود إلى سوء تقدير لقدراتها الفعلية، وهو ما قد ينعكس بدوره على الثقة الزائدة في نتائجها أو على استخدامها في سياقات حساسة دون إدراك حدودها.

كما يشير عملهما إلى مشكلة أساسية أخرى هي ما يُعرف في فلسفة اللغة والذكاء الاصطناعي بمشكلة الارتباط بالعالم. فالكلمات لدى البشر ترتبط بتجارب حسية وعاطفية وثقافية، فنحن نفهم معنى الحرارة لأننا اختبرناها، ونفهم معنى الخطر لأننا عايشنا مواقف مرتبطة به. أما نماذج اللغة فتتعلم من النصوص وحدها، دون أن تمتلك تجربة حسية مباشرة بالعالم. ونتيجة لذلك قد تتعامل مع الكلمات بوصفها رموزًا مجردة ترتبط ببعضها إحصائيًا، دون أن يكون لها إدراك فعلي لما تشير إليه هذه الكلمات في الواقع.

وقد كان لهذا العمل تأثير ملحوظ في النقاشات المعاصرة حول الذكاء الاصطناعي اللغوي. فقد دفع كثيرًا من الباحثين إلى إعادة التفكير في استخدام مصطلح الفهم عند وصف قدرات الأنظمة اللغوية، وأدى إلى ظهور اتجاهات بحثية جديدة تهتم بربط اللغة بالتجربة الواقعية، مثل النماذج متعددة الوسائط التي تجمع بين النصوص والصور والصوت والتفاعل مع البيئة. كما أسهمت أفكار بيندر في تطوير نقد أوسع لنماذج اللغة الكبيرة، وهو ما ظهر بوضوح في الورقة اللاحقة عن مخاطر الببغوات العشوائية التي شاركت ماليغوان في تأليفها عام ٢٠٢١، حيث حذرت مالببغوان  من مخاطر الاعتماد غير النقدي على الأنظمة التي تعيد إنتاج النصوص بطريقة إحصائية دون فهم حقيقي لها.

وفي ضوء هذه الأفكار يمكن فهم العديد من الظواهر المرتبطة بسوء الفهم في الذكاء الاصطناعي، مثل ظاهرة “هلوسة” النماذج اللغوية عندما تنتج معلومات غير صحيحة لكنها تبدو مقنعة، أو فشلها أحيانًا في تفسير السخرية أو المعاني الضمنية في الخطاب البشري. فهذه الظواهر ليست مجرد أخطاء تقنية عابرة، بل ترتبط بطبيعة الطريقة التي تتعلم بها هذه الأنظمة اللغة. ومن ثم فإن إسهام بيندر وكولر لا يقتصر على نقد تقني لنماذج اللغة، بل يفتح أيضًا نقاشًا فلسفيًا أوسع حول طبيعة المعنى وحدود الفهم الآلي للغة البشرية. وبهذا المعنى يمكن القول إن اعمال بيندر وكولر، اسهمت في ترسيخ اتجاه فكري داخل دراسات الذكاء الاصطناعي يدعو إلى الحذر من الخلط بين محاكاة اللغة وفهمها الحقيقي. فالنماذج قد تكون قادرة على إنتاج نصوص متماسكة ومعقدة، لكنها لا تمتلك بالضرورة الإدراك السياقي والثقافي الذي يمنح اللغة معناها الكامل في التجربة الإنسانية. ومن هنا تنبع أهمية هذا العمل في النقاش حول سوء الفهم بين الإنسان والآلة، إذ يوضح أن كثيرًا من هذه الإشكالات لا يعود فقط إلى ضعف تقني، بل إلى فجوة أعمق بين طبيعة الفهم البشري وطبيعة المعالجة الخوارزمية للغة.

يظهر هذا القصور بوضوح عندما تكون اللغة محمّلة بإيحاءات ثقافية أو بسخرية أو متأثرة بمجاز المتحدث. فالإنسان يعتمد على معرفة ضمنية بالسياق الاجتماعي والنفسي للمتحدث، بينما قد يتعامل الذكاء الاصطناعي مع النص بوصفه تسلسلًا من الرموز. وقد بيّنت دراسات عديدة في معالجة اللغة الطبيعية أن النماذج قد تخطئ في تفسير السخرية أو التلميح أو المعاني غير المباشرة. فإذا استخدم المتحدث عبارة ساخرة مثل يا له من إنجاز عظيم! في سياق نقدي، فقد يفهمها النظام حرفيًا بوصفها مديحًا. مثل هذه الأخطاء لا تقتصر على الترجمة أو الإجابة الآلية، بل يمكن أن تؤثر في تحليل النقاشات الرقمية أو في تلخيصها أو حتى في تقديم توصيات معرفية.

٩.٣ الهلاوس اللغوية وقصور الفهم في نماذج الذكاء الاصطناعي

في السنوات الأخيرة أصبح واضحًا أن نماذج الذكاء الاصطناعي، رغم قوتها الهائلة في معالجة البيانات وتوليد اللغة، ما زالت تواجه قصورًا جوهريًا في فهم السياق والمعنى الحقيقي. أشار كل من بيندر وكوولير ٢٠٢٠م، في أعمالهما إلى أن هذه النماذج يمكن أن تُنتج إجابات لغويًا متقنة لكنها غير صحيحة، وهو ما يسميه الباحثون بـ الهلاوس اللغوية أو AI hallucinations.  هذه الهلاوس لا تنتج عن عشوائية تامة، بل عن طريقة معالجة الآلة للغة والرموز دون فهم حقيقي للعالم المادي والاجتماعي الذي تشير إليه الكلمات.

توضح الدراسات الحديثة أن هذا القصور ينبع من اعتماد النماذج على البيانات السابقة فقط، دون قدرة على تقييم مصداقية المعلومة أو السياق الاجتماعي والثقافي الذي وُضعت فيه. على سبيل المثال، عند طلب نموذج مثل GPT-3 أو GPT-4 تقديم تحليل عن حدث معقد، فإنه قد يعيد سرد معلومات متناقضة أو يخلط بين أحداث متشابهة، مما يؤدي إلى سوء فهم محتمل عند المستخدم البشري. تم توثيق حالات كثيرة حيث قدمت النماذج مراجع وهمية لأبحاث أكاديمية أو مؤلفين غير موجودين، وهو ما يمثل تهديدًا للثقة في المعلومات ومصداقية الحوار بين الإنسان والآلة.

كما أظهر تحليل حديث قام به ماركوس ٢٠٢٢م، أن النماذج اللغوية لا تمتلك ارتباطًا حقيقيًا بالمعنى أو قدرة على تمثيل الواقع بشكل مستقل، فهي تعتمد على الإحصاءات اللغوية والاحتمالات، وليس على فهم جوهري للموضوع. على سبيل المثال، عند استخدامها لتلخيص مقالات علمية، تقوم النماذج أحيانًا بتجاهل النتائج الأساسية أو تغييب أسماء الباحثين الرئيسيين، ما يؤدي إلى سوء فهم علمي لدى المستخدم النهائي، خصوصًا في السياقات التعليمية أو البحثية. كما تتضمن الأبحاث الحديثة أيضًا التركيز على قصور فهم السياق الزمني والاجتماعي. فعند تحليل النصوص الأدبية أو الأخبار، تميل النماذج إلى تقديم محتوى يبدو منطقيًا، لكنه خارج سياقه الزمني أو الاجتماعي، مثل الربط بين شخصيات تاريخية بشكل خاطئ أو تفسير حدث سياسي بطريقة غير دقيقة. وتشير بيندر وزملاؤها ٢٠٢١م، إلى أن هذه الظاهرة تظهر جليًا في الحالات التي تعتمد على اللغة فقط، دون تمكين النموذج من الربط بالواقع المادي أو العاطفي، ما يعزز احتمال سوء الفهم.

من الأمثلة التطبيقية، استخدمت بعض المؤسسات التعليمية نماذج الذكاء الاصطناعي لتقديم استشارات أكاديمية للطلاب، فحدث أن قامت النماذج بتقديم نصائح تعليمية خاطئة أو مراجع غير دقيقة، ما أدى إلى سوء فهم المعلومات العلمية وتأثير سلبي على عملية التعلم. هذه الأمثلة توضح أن قصور فهم الذكاء الاصطناعي ليس فقط مسألة تقنية، بل له انعكاسات مباشرة على الحوار بين الإنسان والآلة، ويؤثر على قدرة المستخدمين على اتخاذ قرارات مستنيرة. من هنا، يشدد التحليل العلمي الحديث على أن معالجة هذا القصور يتطلب دمج مقاربة لغوية مع تمثيل معرفي للعالم الواقعي، بحيث يتمكن النموذج من الربط بين الرموز والمفاهيم الحقيقية، بالإضافة إلى إدراج آليات تقييم للمصداقية والتحقق من المعلومات. من دون هذه الخطوات، يظل الحوار بين الإنسان والآلة معرضًا لسوء الفهم، والمغالطات، وحتى استغلال المعلومات بطريقة خاطئة أو مضللة.

تظهر هذه الظاهرة بوضوح عندما يُطلب من النظام تقديم معلومات تفصيلية حول موضوعات محددة. ففي كثير من الحالات قد يولد النظام أسماء كتب أو مقالات أو مراجع تبدو واقعية لكنها غير موجودة في الحقيقة. وقد لفتت هذه المشكلة انتباه الباحثين بعد حادثة قانونية شهيرة في الولايات المتحدة عام ٢٠٢٣، عندما استخدم أحد المحامين نموذجًا لغويًا مثل ChatGPT لمساعدته في إعداد مذكرة قانونية، فقام النظام بتوليد مجموعة من السوابق القضائية التي بدت حقيقية من حيث الشكل، لكنها لم تكن موجودة في الواقع. وعندما قدم المحامي هذه المراجع إلى المحكمة اكتشف القاضي أنها قضايا مختلقة، الأمر الذي أثار نقاشًا واسعًا حول حدود الاعتماد على الذكاء الاصطناعي في المجال القانوني. وقد أصبحت هذه الواقعة مثالًا متكررًا في الدراسات التي تناقش مخاطر هلوسة الذكاء الاصطناعي وتأثيرها في إنتاج المعرفة ويدينجير وزملاؤه ٢٠٢٢م. 

ولا تقتصر هذه الظاهرة على المجال القانوني، بل تظهر أيضًا في مجالات البحث العلمي والتعليم والإعلام. فقد لاحظ الباحثون أن النماذج اللغوية قد تنتج أحيانًا تفسيرات علمية تبدو مقنعة لكنها تتضمن أخطاء مفاهيمية أو بيانات غير دقيقة. وفي بعض الحالات قد يطلب المستخدم قائمة بالمراجع الأكاديمية حول موضوع معين، فيقوم النظام بتوليد مزيج من أسماء حقيقية وأخرى مختلقة، مع عناوين تبدو واقعية للغاية. تكمن خطورة هذه الظاهرة في أن الأسلوب اللغوي المتماسك للنصوص المولدة يمنحها درجة عالية من المصداقية الظاهرية، مما قد يدفع المستخدمين إلى قبولها دون تحقق إضافي.

تفسَّر ظاهرة الهلوسة عادة في ضوء طبيعة عمل النماذج اللغوية التوليدية. فهذه النماذج تتعلم من كميات هائلة من النصوص بهدف توقع الكلمة التالية في سياق معين. وبعبارة أخرى، فإنها تعمل وفق مبدأ الاحتمال الإحصائي، لا وفق مبدأ التحقق المعرفي. وعندما تواجه سؤالًا لا تمتلك عنه معلومات واضحة في بيانات التدريب، فإنها لا تعلن بالضرورة عن عدم معرفتها، بل قد تولد إجابة تبدو منطقية اعتمادًا على الأنماط اللغوية المتاحة لديها. ولهذا السبب يرى بعض الباحثين أن هذه الظاهرة تعكس ما يسمى أحيانًا “الثقة الزائدة للنماذج اللغوية”، حيث يقدم النظام إجابات حاسمة حتى في الحالات التي تكون فيها المعلومات غير مؤكدة.

تتضح هذه المشكلة أيضًا في الترجمة الآلية أو تلخيص النصوص. ففي بعض الأحيان قد يقوم النظام بإضافة تفاصيل لم تكن موجودة في النص الأصلي، أو يفسر العبارات بطريقة تغير المعنى المقصود. وعلى الرغم من أن هذه الإضافات قد تبدو متماسكة من حيث اللغة، فإنها تمثل في الواقع تحريفًا للمعلومة الأصلية. وهذا ما دفع بعض الباحثين إلى مقارنة هلوسة الذكاء الاصطناعي بالظواهر المعرفية لدى البشر، مثل الميل إلى ملء الفجوات المعرفية بتفسيرات محتملة عندما تكون المعلومات ناقصة.

وقد تناولت عدة دراسات علمية هذه الظاهرة بوصفها تحديًا رئيسيًا أمام تطوير أنظمة ذكاء اصطناعي موثوقة. ففي مراجعة علمية واسعة نشرتها الباحثة زيوي جي وزملاؤها ٢٠٢٣م،  حول ظاهرة الهلوسة في النماذج اللغوية، أشار الباحثون إلى أن هذه المشكلة تظهر بدرجات متفاوتة في معظم الأنظمة التوليدية الحالية، وأن الحد منها يتطلب تطوير آليات جديدة للتحقق من الحقائق وربط النماذج بمصادر معرفية موثوقة. كما يؤكد باحثون آخرون أن معالجة هذه الظاهرة قد تتطلب دمج النماذج اللغوية بأنظمة استرجاع معرفي أو قواعد بيانات محدثة تساعد على التحقق من المعلومات قبل عرضها للمستخدم.

ومع ذلك، فإن أهمية النقاش حول هلوسة الذكاء الاصطناعي لا تقتصر على الجانب التقني فقط، بل تمتد إلى البعد الفلسفي والمعرفي أيضًا. فهذه الظاهرة تذكّرنا بأن الأنظمة اللغوية، مهما بلغت قدرتها على إنتاج نصوص متقنة، لا تمتلك بالضرورة فهمًا حقيقيًا للمعنى أو للواقع الذي تشير إليه الكلمات. ولذلك يرى بعض الباحثين أن الهلوسة ليست مجرد خطأ في الأداء، بل تعبير عن طبيعة هذه النماذج التي صُممت أساسًا لإنتاج لغة محتملة لا للتحقق من الحقيقة. ومن هنا فإن التعامل النقدي مع مخرجات الذكاء الاصطناعي يصبح شرطًا أساسيًا للحفاظ على جودة المعرفة في عصر تتزايد فيه قدرة الآلات على توليد النصوص والمعلومات.

إن دراسة هذه الظاهرة تكشف عن جانب مهم من العلاقة المعقدة بين الإنسان والآلة. فكلما أصبحت الأنظمة الذكية أكثر قدرة على محاكاة الخطاب البشري، ازداد احتمال أن يخلط المستخدمون بين الطلاقة اللغوية والدقة المعرفية. ولهذا السبب يدعو كثير من الباحثين إلى تطوير ما يسمى “الثقافة الرقمية النقدية”، أي قدرة المستخدمين على تقييم المعلومات المولدة آليًا وعدم التعامل معها بوصفها حقائق مؤكدة دون تحقق مستقل. وبذلك تصبح ظاهرة الهلوسة مثالًا واضحًا على التحديات المعرفية التي يطرحها الذكاء الاصطناعي في عالم يعتمد بصورة متزايدة على إنتاج المعلومات وتداولها عبر الأنظمة الذكية.

٩.٤ مدرسة الشك اللغوي في الذكاء الاصطناعي

يشهد النقاش المعاصر حول الذكاء الاصطناعي اللغوي ظهور تيار فكري يمكن وصفه بما يشبه مدرسة الشك اللغوي في الذكاء الاصطناعي، وهو اتجاه نقدي يضم مجموعة من الفلاسفة واللغويين وعلماء الحاسوب الذين يشككون في الادعاء القائل إن الأنظمة اللغوية الحديثة تفهم اللغة البشرية بالمعنى الحقيقي. ويرى أصحاب هذا الاتجاه أن ما تقدمه النماذج اللغوية ليس فهمًا بالمعنى الدلالي أو المعرفي، بل هو في الأساس معالجة إحصائية متقدمة للأنماط النصية. وقد برزت هذه الرؤية في أعمال عدد من المفكرين البارزين من أمثال جيري ماركوس، ناعوم شومسكي، ايميلي، بيندر، وفلويدي وغيرهم، حيث يقدم كل منهم من زاوية مختلفة نقدًا لفكرة أن الذكاء الاصطناعي اللغوي يمتلك فهمًا حقيقيًا للغة أو للعالم.

يُعد عالم اللغويات شومسكي، من أبرز الأصوات التي انتقدت فكرة فهم الآلة للغة. ففي مقالة مشتركة نُشرت عام ٢٠٢٣م بعنوان The False Promise of ChatGPT ، أكد شومسكي أن نماذج اللغة الحديثة تعتمد على تحليل إحصائي هائل للنصوص، لكنها تفتقر إلى القدرة على تفسير المعنى أو بناء معرفة حقيقية عن العالم. ويشير إلى أن اللغة البشرية ليست مجرد مجموعة من الأنماط الاحتمالية، بل هي نظام معرفي عميق مرتبط بقدرة الإنسان على التفكير والتجريد. وفي هذا السياق كتب شومسكي أن هذه الأنظمة قد تنتج نصوصًا تبدو معقولة، لكنها لا تملك أي إدراك لمعناها، وهو ما يجعلها أقرب إلى أدوات توليد نصوص منها إلى كيانات تفهم اللغة فعلًا.

أما عالم الحاسوب وعالم الإدراك جيري ماركوس فقد ركّز في نقده على محدودية النماذج اللغوية من حيث المنطق والاستدلال. ففي كتابه إعادة تشغيل الذكاء الاصطناعي: بناء ذكاء اصطناعي يمكن الوثوق به، يجادل ماركوس بأن الذكاء الاصطناعي القائم على التعلم العميق يحقق نجاحًا كبيرًا في التعرف على الأنماط، لكنه يعاني من ضعف في الفهم السببي والاستدلال المنطقي. ويقدم ماركوس أمثلة متعددة على أخطاء الأنظمة اللغوية عندما تواجه أسئلة تتطلب فهمًا عميقًا للسياق أو للعلاقات السببية. فقد تتمكن هذه الأنظمة من إكمال جملة بشكل مقنع، لكنها قد تفشل في تفسير السبب أو النتيجة في موقف بسيط، مما يدل على أن قدرتها تعتمد على الارتباطات الإحصائية أكثر مما تعتمد على الفهم الحقيقي.

من جانبه، تناول الفيلسوف الإيطالي لوسيانو فلوريدي تناول هذه القضية من منظور فلسفي وأخلاقي أوسع. ففي كتابه أخلاقيات الذكاء الاصطناعي، ناقش فلوريدي طبيعة المعلومات والمعرفة في العصر الرقمي، ويؤكد أن الذكاء الاصطناعي يعمل بوصفه نظامًا لمعالجة المعلومات لا بوصفه كيانًا واعيًا. ويرى فلوريدي أن الخطاب العام حول الذكاء الاصطناعي كثيرًا ما يبالغ في وصف قدرات هذه الأنظمة، مما يؤدي إلى الخلط بين المحاكاة التقنية والفهم المعرفي الحقيقي. ومن هنا يدعو إلى تبني مقاربة فلسفية أكثر حذرًا في تقييم قدرات الذكاء الاصطناعي، بحيث يُنظر إليه كأداة قوية لمعالجة البيانات، لا كبديل للعقل البشري.

تتلاقى هذه المواقف الفكرية المختلفة في فكرة مركزية واحدة، وهي أن الطلاقة اللغوية التي تظهرها الأنظمة الحديثة قد تخلق لدى المستخدمين انطباعًا مضللًا بوجود فهم حقيقي. فحين ينتج النظام نصًا متماسكًا أو يجيب عن سؤال بطريقة تبدو ذكية، قد يميل الإنسان إلى تفسير ذلك بوصفه دليلًا على التفكير أو الإدراك. غير أن النقاد في هذه المدرسة يشيرون إلى أن هذا الانطباع قد يكون نتيجة لقدرة الأنظمة على تقليد أنماط اللغة البشرية بدقة عالية، لا نتيجة لامتلاكها حالات عقلية مثل الفهم أو القصد أو المعرفة. وتكتسب هذه النقاشات أهمية خاصة في ظل الانتشار الواسع للأنظمة اللغوية في مجالات التعليم والإعلام والبحث العلمي. فكلما ازدادت قدرة هذه الأنظمة على إنتاج نصوص مقنعة، ازدادت الحاجة إلى وعي نقدي بحدودها المعرفية. ولهذا يرى كثير من الباحثين أن فهم هذه الحدود يمثل شرطًا أساسيًا لاستخدام الذكاء الاصطناعي بصورة مسؤولة. فالتحدي الحقيقي لا يكمن فقط في تطوير نماذج أكثر قوة، بل أيضًا في إدراك الفرق بين اللغة بوصفها سلوكًا قابلًا للمحاكاة واللغة بوصفها تعبيرًا عن فهم إنساني مرتبط بالخبرة والوعي.

وبهذا المعنى يمكن القول إن مدرسة الشك اللغوي في الذكاء الاصطناعي، لا تسعى إلى التقليل من قيمة التطورات التقنية في هذا المجال، بل إلى وضعها في إطار معرفي أكثر دقة. فهي تذكّرنا بأن القدرة على إنتاج خطاب لغوي معقد لا تعني بالضرورة امتلاك فهم حقيقي للعالم الذي تشير إليه الكلمات. ولذلك فإن النقاش الذي يطرحه هؤلاء المفكرون لا يتعلق فقط بمستقبل الذكاء الاصطناعي، بل أيضًا بطبيعة اللغة نفسها وبالعلاقة العميقة بين المعنى والعقل والتجربة الإنسانية.

٩.٥ النقاش الفكري المعاصر في مسألة سوء الفهم بين الإنسان والآلة

في السنوات الأخيرة، أصبح النقاش الفكري حول سوء الفهم بين الإنسان والآلة محور اهتمام العديد من الباحثين في الفلسفة المعرفية وعلم الحاسوب والذكاء الاصطناعي. مركز هذا النقاش هو قدرة الأنظمة الذكية على تفسير المعلومات بشكل دقيق، أو على الأقل بما يتوافق مع السياق الذي يقدمه المستخدم البشري. يشير مفكرون إلى أن النماذج اللغوية الكبيرة، رغم قدرتها على توليد نصوص مترابطة، تعاني من قصور جوهري في فهم المعنى العميق والسياق الواقعي، مما يؤدي إلى إنتاج معلومات خاطئة أو ما يعرف بـالهلاوس  (AI hallucinations).. وأحد الموضوعات الفلسفية التي برزت بقوة في النقاش المعاصر هو مدرسة الشك اللغوي، التي تنطلق من فكرة أن اللغة نفسها قد تكون مصدر سوء الفهم بين الإنسان والآلة. فالنماذج الذكية تعتمد على الإحصاءات والارتباطات بين الكلمات بدلًا من فهم دلالتها الحقيقية، وهذا يثير قضايا فلسفية حول مدى قدرة الآلة على امتلاك فهم حقيقي أو مجرد محاكاة لإنتاج استجابات مقنعة. ومن الامثلة التطبيقية على ذلك تتضمن أنظمة الترجمة الفورية التي تنتج جملًا صحيحة نحويًا لكنها غير متوافقة مع المعنى الثقافي أو الاجتماعي للنص الأصلي، ما يؤدي إلى سوء تفسير الرسائل أو القرارات المبنية عليها.

النقاش المعاصر لا يقتصر على الجانب النظري، بل يمتد إلى الجانب العملي والتقني. فباحثون مثل ماركوس٢٠٢٢ وهيرتاديز اورالو، ٢٠٢١ ركزوا على دراسة حالات الاستخدام الواقعي حيث تفشل الآلة في التمييز بين المفاهيم المتقاربة أو الرموز المزدوجة الدلالة، مثل معالجة النصوص القانونية أو الطبية. في هذه الأمثلة، يمكن أن تؤدي الأخطاء إلى سوء فهم حاد بين النظام والمستخدم، مع آثار مباشرة على اتخاذ القرارات، خصوصًا عندما يُعتمد على الذكاء الاصطناعي كمصدر رئيسي للمعلومات.

كما أظهرت المناقشات المعاصرة أيضًا أن تصميم الأنظمة وبيئة الاستخدام له دور أساسي في تعميق أو تقليل سوء الفهم. فعلى سبيل المثال، المنصات التي تعزز سرعة الردود وقصر النصوص تُفضي إلى نتائج سطحية، حيث يُقدّر المستخدم الإجابة السريعة أكثر من الدقة أو الفهم الكامل، ما يتوافق مع ما لاحظه بروسارد ٢٠١٨م، حول التحيز في واجهات المستخدم وتأثيره على جودة التفاعل بين الإنسان والآلة. ومن زاوية فلسفية أوسع، يناقش بعض المفكرين مثل فلوريدي ٢٠١٩م، الحاجة إلى ما يُعرف بـ لذكاء الاصطناعي الأخلاقي الذي لا يقتصر على معالجة البيانات، بل يشمل فهم السياق الاجتماعي والأخلاقي للمعلومات. هذا التوجه يربط بين مفهوم سوء الفهم من منظور معرفي وأخلاقي، ويقترح أن تدريب النماذج على إدراك التعددية الثقافية والسياقية يمكن أن يقلل من أخطاء التفسير ويعزز الحوار بين الإنسان والآلة.

واجمالا، يشير النقاش المعاصر إلى أن سوء الفهم بين الإنسان والآلة ليس مسألة تقنية بحتة، بل هو ظاهرة مركبة تجمع بين الفلسفة، وعلم اللغة، والتصميم البرمجي، والجانب الاجتماعي للمستخدمين. ويبدو أن الحلول الفعالة لن تكمن في تحسين قدرات النماذج وحدها، بل أيضًا في تعليم المستخدمين آليات التحقق من المعلومات، وفهم حدود الآلة، واعتماد تصميمات تفاعلية تركز على الشفافية والسياق بدلًا من السرعة والإبهار

١٠. أمثلة لسوء الفهم بين الآلة والإنسان

مجتمع وتاريخ الذكاء الاصطناعي فيه العديد من الحوادث والأمثلة الواقعية التي أصبحت مرجعًا عالميًا عند الحديث عن سوء الفهم بين الإنسان والآلة. هذه الحالات لا تتعلق فقط بأخطاء تقنية بسيطة، بل تكشف عن فجوة عميقة بين الطريقة التي يفهم بها البشر السياق والمعنى وبين الطريقة التي تعالج بها الأنظمة الذكية البيانات والقواعد. وقد ناقشها الباحثون كثيرًا في دراسات أخلاقيات الذكاء الاصطناعي وسلامة الأنظمة المستقلة. وفيما يلي عدد من الأمثلة التطبيقية المعروفة عالميًا، والتي توضح هذا النوع من سوء الفهم.

١٠.١ التعرف على الوجوه في مطار هيثرو

مع توسع استخدام التقنيات البيومترية في المطارات الكبرى حول العالم، بدأت السلطات الأمنية الاعتماد على أنظمة التعرف على الوجوه لمساعدة الشرطة في تحديد الأشخاص المطلوبين أمنيًا. ومن بين التجارب البارزة تجربة المراقبة البيومترية في مطار هيثرو البريطاني، حيث استخدمت كاميرات مزودة بخوارزميات التعرف على الوجوه لمقارنة صور المسافرين بقاعدة بيانات للمطلوبين. غير أن النظام في عدد من الحالات صنّف ركابًا عاديين على أنهم أشخاص مطلوبون للقبض، وهو ما أدى إلى إيقافهم مؤقتًا من قبل الشرطة قبل التحقق من هوياتهم.

لم يكن هذا الخطأ مجرد عطل تقني عابر، بل يعكس مشكلة أعمق تتعلق بطبيعة البيانات التي دُرِّبت عليها الخوارزميات. فأنظمة التعرف على الوجوه تعتمد على أنماط إحصائية مستخرجة من صور تدريبية، وإذا كانت هذه البيانات غير متنوعة بما يكفي من حيث الأعراق أو زوايا التصوير أو ظروف الإضاءة، فإن النظام قد يخطئ في مطابقة الوجوه. وقد أثارت هذه الحوادث نقاشًا واسعًا حول تحيز الخوارزميات وتأثيره على الحقوق المدنية، خاصة عندما تُستخدم هذه الأنظمة في سياقات أمنية قد تمس حرية الأفراد.

١٠.٢ رفض طلبات تأشيرة الطلاب في كندا

في السنوات الأخيرة بدأت بعض الحكومات استخدام أنظمة تحليل آلي لمساعدة الموظفين في تقييم طلبات الهجرة والتأشيرات. في كندا، استُخدمت أنظمة تعتمد على تحليل البيانات والمؤشرات الإحصائية لتقييم طلبات الطلاب الدوليين الراغبين في الدراسة في الجامعات الكندية. غير أن تقارير متعددة أشارت إلى أن هذه الأنظمة ساهمت في رفض طلبات لطلاب مؤهلين أكاديميًا ولديهم سجلات تعليمية قوية.

المشكلة في هذه الحالات لم تكن في وجود خطأ حسابي، بل في طبيعة المنهج الذي يعتمد عليه النظام. فقد اعتمدت الخوارزميات على مؤشرات عامة مثل بلد المنشأ أو بعض الكلمات المفتاحية في ملف الطلب لتقدير احتمالية بقاء الطالب في البلاد بعد انتهاء دراسته. هذا النوع من التقييم الإحصائي قد يتجاهل السياق الشخصي لكل متقدم وظروفه الفردية. لذلك أصبحت هذه الحالات مثالًا على ما يسمى الاختزال الخوارزمي للإنسان، حيث يتم تحويل القرارات الاجتماعية المعقدة إلى حسابات احتمالية قد لا تعكس الواقع الفعلي.

١٠.٣ خطأ الترجمة في السياحة

في مجال الترجمة الآلية تُستخدم الأنظمة الذكية بشكل متزايد لمساعدة المسافرين والسياح على فهم الإشارات والتعليمات في البلدان الأجنبية. ومع ذلك، ظهرت حالات تكشف حدود فهم هذه الأنظمة للمعنى اللغوي. ففي إحدى الحالات المرتبطة بالسياحة تُرجمت عبارة تحذيرية باللغة الإنجليزية “slippery surface” إلى عبارة تعني أن الأرضية غير قابلة للانزلاق، في حين أن المعنى الحقيقي هو أن السطح زلق وخطر.

هذا الخطأ يبدو بسيطًا من الناحية اللغوية، لكنه يكشف مشكلة أعمق تتعلق بقدرة الأنظمة اللغوية على فهم السياق، كما أسلفنا. فالترجمة الآلية غالبًا ما تعتمد على تحليل إحصائي للنصوص، حيث يتم اختيار المعنى الأكثر احتمالًا للكلمة أو العبارة بناءً على بيانات التدريب. غير أن الكلمات في اللغة الطبيعية قد تحمل معاني متعددة تختلف باختلاف السياق. وعندما يعجز النظام عن فهم هذا السياق، فإنه قد ينتج ترجمة صحيحة نحويًا لكنها خاطئة دلاليًا، وهو ما قد يؤدي في بعض الحالات إلى حوادث فعلية أو إلى فقدان الثقة في أدوات الترجمة.

١٠.٤ تقييم الائتمان البنكي

في القطاع المالي، أصبحت خوارزميات الذكاء الاصطناعي تُستخدم بشكل متزايد لتقييم الجدارة الائتمانية للعملاء الذين يتقدمون بطلبات قروض أو تمويل. تعتمد هذه الأنظمة على تحليل كميات كبيرة من البيانات مثل الدخل وسجل المعاملات المالية ونوع العمل. في إحدى الحالات رُفض طلب تمويل لشخص يعمل مهندسًا لأن وصف وظيفته في الطلب كان “freelance”، وهو ما فسّرته الخوارزمية على أنه مؤشر على عدم الاستقرار المالي.

غير أن هذا التفسير لم يعكس الواقع الفعلي لحالة المتقدم، إذ كان يتمتع بدخل ثابت وسجل مالي جيد. تكشف هذه الحالة عن مشكلة أساسية في استخدام الخوارزميات في القرارات الاقتصادية، وهي اعتمادها على مؤشرات إحصائية عامة قد لا تعكس السياق الفردي. فالنظام لم يفهم طبيعة العمل الحر أو تنوع أشكاله في الاقتصاد المعاصر، بل تعامل مع الكلمة بوصفها إشارة خطر ضمن نموذج احتمالي. وقد أثارت مثل هذه الحالات نقاشًا حول الحاجة إلى مزيد من الشفافية والرقابة في استخدام الذكاء الاصطناعي في القطاع المالي.

١٠.٥ روبوت الدعم الطبي

مع تزايد الضغط على الأنظمة الصحية بدأت بعض المؤسسات تجربة استخدام روبوتات دردشة لتقديم استشارات طبية أولية للمرضى قبل زيارة الطبيب. تعمل هذه الأنظمة عادة عبر طرح سلسلة من الأسئلة على المستخدم وتحليل الإجابات لتقديم نصائح أو اقتراحات أولية. غير أن بعض الحالات أظهرت أن هذه الأنظمة قد تخطئ في تفسير الأعراض التي يذكرها المرضى.

فعلى سبيل المثال، عندما يذكر المستخدم أعراضًا مثل ضيق الصدر أو الألم في منطقة الصدر، قد يفسر النظام هذه الكلمات بشكل حرفي أو منفصل عن السياق الطبي الكامل للمريض. المشكلة هنا ليست في عدم معرفة النظام بالمصطلحات الطبية، بل في محدودية قدرته على دمج الأعراض المختلفة ضمن صورة تشخيصية متكاملة كما يفعل الطبيب البشري. ولذلك قد يقدم النظام نصائح عامة أو غير مناسبة للحالة الفعلية، وهو ما يثير تساؤلات أخلاقية حول حدود استخدام الذكاء الاصطناعي في المجال الطبي.

١٠.٦ المساعدات الصوتية أثناء القيادة

أصبحت المساعدات الصوتية جزءًا شائعًا من التفاعل مع الهواتف الذكية والسيارات الحديثة، حيث تتيح للمستخدم تنفيذ الأوامر دون استخدام اليدين. ومن بين أشهر هذه الأنظمة المساعدات الصوتية مثل Siri وGoogle Assistant. غير أن المستخدمين أبلغوا في عدة مناسبات عن حالات استجاب فيها النظام لعبارات لم تكن موجهة إليه أصلًا.

فأثناء محادثة عائلية أو أثناء القيادة قد يلتقط النظام كلمات تشبه الأوامر الصوتية، فيفسرها على أنها طلبات فعلية ويبدأ بتنفيذها، مثل إرسال رسالة أو إجراء اتصال. هذا النوع من سوء الفهم يعكس الفرق بين طريقة فهم البشر للغة، التي تعتمد على السياق الاجتماعي والنبرة والنية، وبين طريقة عمل الأنظمة الصوتية التي تعتمد أساسًا على مطابقة أنماط صوتية إحصائية. لذلك قد يحدث التفاعل بين الإنسان والآلة بطريقة غير مقصودة، وهو ما قد يسبب إرباكًا أو إحراجًا للمستخدمين.

١٠.٧هلوسة النماذج اللغوية

مع ظهور النماذج اللغوية الكبيرة في السنوات الأخيرة أصبح مصطلح هلوسة الذكاء الاصطناعي موضوعًا مهمًا في النقاشات العلمية والتقنية. تشير هذه الظاهرة إلى الحالات التي ينتج فيها النظام معلومات تبدو دقيقة ومقنعة من حيث الأسلوب والصياغة، لكنها في الواقع غير صحيحة أو غير موجودة في المصادر المعروفة. وقد ارتبط هذا المفهوم بشكل خاص بالنماذج التوليدية مثل ChatGPT.

السبب في هذه الظاهرة يعود إلى الطريقة التي تعمل بها هذه النماذج، إذ تعتمد على توقع الكلمة الأكثر احتمالًا في سياق الجملة اعتمادًا على الأنماط الإحصائية المستخلصة من بيانات التدريب. فهي لا تسترجع المعلومات من قاعدة بيانات موثوقة بالضرورة، بل تولد النصوص بناءً على الاحتمالات اللغوية. وعندما يفسر المستخدم النص الناتج بوصفه معرفة مؤكدة، تظهر فجوة معرفية بين طبيعة إنتاج النص الآلي وبين توقع الإنسان لمصدر موثوق للمعلومة. ولهذا السبب أصبحت هلوسة الذكاء الاصطناعي موضوعًا أساسيًا في أبحاث موثوقية الأنظمة الذكية وأخلاقيات استخدامها.

١٠.٨ حادث سيارة ذاتية القيادة

من أشهر هذه الحالات حادث السيارة ذاتية القيادة التابعة لشركة أوبر عام ٢٠١٨م في مدينة تيمب في اريزونا.  في هذه الحادثة كانت سيارة ذاتية القيادة في وضع القيادة الآلية عندما عبرت امرأة الطريق حاملة دراجة. كانت الضحية هي إليان هيرزبيرق. النظام الآلي في السيارة رصد الجسم أمامه، لكنه لم يتمكن من تفسيره بشكل صحيح؛ فقد صنفه في البداية كجسم غير محدد، ثم كدراجة، ثم كمركبة أخرى. هذا التردد في التصنيف جعل النظام يتأخر في اتخاذ قرار الفرملة. في الوقت نفسه كان السائق الاحتياطي داخل السيارة يعتمد على النظام ولم يتدخل في الوقت المناسب. هذا المثال أصبح من أكثر الحالات التي يُستشهد بها في دراسات السلامة، لأنه يكشف عن سوء فهم مزدوج، يتمثل في أن النظام لم يفهم طبيعة الجسم في الطريق، والإنسان وثق بالنظام أكثر مما ينبغي.

١٠.٩ روبوت الدردشة تاي

مثال آخر شهير وقع في عالم وسائل التواصل الاجتماعي عندما أطلقت شركة مايكرسوفت، عام ٢٠١٦م روبوت الدردشة المعروف باسم Tay  على منصة .X كان الهدف من هذا الروبوت أن يتعلم الحوار مع المستخدمين بطريقة تفاعلية. غير أن النظام صُمم ليتعلم مباشرة من اللغة التي يستخدمها الناس في المحادثات. خلال ساعات قليلة بدأ بعض المستخدمين بتعليمه عبارات عنصرية وخطاب كراهية. وبسبب طبيعة التعلم الآلي التي يعتمدها الروبوت، بدأ Tay يعيد إنتاج هذه العبارات وينشرها على حسابه. اضطرت الشركة إلى إيقافه بعد أقل من 24 ساعة. هذه الحادثة تُستخدم كثيرًا كمثال على سوء الفهم بين الآلة والمجتمع البشري، حيث لم يكن النظام قادرًا على التمييز بين التفاعل اللغوي الطبيعي والسلوك التخريبي المتعمد من المستخدمين.

١٠.١٠ الجات جي بي تي وهلوسة ملفات القضايا القانونية

ومن الأمثلة الحديثة التي أثارت جدلًا واسعًا حادثة قانونية في الولايات المتحدة عام ٢٠٢٣ تتعلق باستخدام نظام ChatGPT في إعداد مذكرات قانونية. كان أحد المحامين في شركة محاماة يعتمد على النظام لإيجاد سوابق قضائية تدعم حجته أمام المحكمة. قام النظام بتوليد عدة قضايا قانونية تبدو حقيقية من حيث الأسلوب والصياغة، مع أسماء قضاة وتواريخ وأرقام ملفات. لكن عندما طلب القاضي التحقق من هذه القضايا، تبيّن أنها غير موجودة في أي سجل قانوني. في هذه الحالة لم يكن النظام يكذب، بالمعنى المقصود، بل كان يولد نصًا يبدو منطقيًا اعتمادًا على الأنماط اللغوية في بيانات التدريب. هذا المثال أصبح نموذجًا كلاسيكيًا لما يسمى هلوسة الذكاء الاصطناعي، حيث يفسر الإنسان النص الناتج بوصفه معرفة حقيقية بينما هو في الواقع مجرد تركيب لغوي محتمل.

١٠.١١ التشغيل الذاتي والظرف البصري

وفي مجال القيادة الذاتية أيضًا تُذكر حادثة وقعت عام ٢٠١٦م لسيارة تيسلا إس أثناء استخدام نظام تيسلا التشغيل الذاتي. كان السائق هو يعقوب جونسون، الذي كان يعتمد على نظام القيادة شبه الذاتية أثناء القيادة على طريق سريع في ولاية فلوريدا. عندما عبرت شاحنة الطريق أمام السيارة، لم يتمكن النظام من تمييزها بسبب لونها الأبيض الذي اندمج مع خلفية السماء الساطعة. نتيجة لذلك لم يتعرف النظام على العائق ولم يفعّل الفرامل. هذا الحادث كشف مشكلة أساسية في العلاقة بين الإنسان والآلة، وهي أن السائق ظن أن النظام أكثر قدرة مما هو عليه، بينما النظام نفسه لم يكن مصممًا للتعامل مع هذا النوع من الظروف البصرية.

١٠.١٣ أوامر سوق الأسهم وخسارة ٤٤٠ مليون دولار

وهناك مثال آخر في المجال المالي يتعلق بخوارزميات التداول الآلي. ففي عام ٢٠١٣م، أطلقت شركة مجموعة كابيتال تحديثًا جديدًا لبرنامج التداول الخاص بها في سوق أسهم نيويورك، حدث خطأ في أحد أجزاء الشفرة البرمجية جعل النظام يفسر بعض الأوامر بطريقة غير صحيحة، فبدأ بتنفيذ آلاف عمليات الشراء والبيع غير المقصودة خلال دقائق. خلال نحو ٤٥ دقيقة فقط، خسرت الشركة حوالي ٤٤٠ مليون دولار. هذا المثال يوضح نوعًا مختلفًا من سوء الفهم، وهو أن الآلة طبقت القواعد البرمجية حرفيًا، لكنها لم تفهم السياق الاقتصادي أو الهدف المقصود من الأوامر.

١٠.١٤ اليكسا وارسال ملفات خاصة

وفي مجال التفاعل الصوتي ظهرت أمثلة عديدة على سوء الفهم بين البشر والمساعدات الصوتية. فقد أبلغ مستخدمون في عدة حالات أن المساعد الصوتي   اليكسا، التابع لشركة أمازون، استجاب أحيانًا لعبارات لم تكن موجهة إليه أصلًا. في بعض التقارير التلفزيونية عام ٢٠١٨م، قيل إن الجهاز سجل محادثة عائلية خاصة وأرسلها تلقائيًا إلى أحد جهات الاتصال لأن النظام اعتقد أن المستخدم أصدر أمرًا صوتيًا. هنا يظهر سوء الفهم في تفسير الإشارات اللغوية، وهي أن البشر يفهمون السياق الاجتماعي للكلام، بينما يعتمد النظام على اكتشاف أنماط صوتية قد تكون مشابهة للأوامر.

١١ تقييم وتحليل الأمثلة

عند النظر إلى مجموعة الحوادث والأمثلة السابقة مجتمعة، يظهر بوضوح أن سوء الفهم بين الإنسان والآلة ليس ظاهرة تقنية بسيطة يمكن إرجاعها إلى خلل واحد في البرمجة أو في الخوارزمية، بل هو نتيجة اختلاف جذري في طبيعة الإدراك والمعرفة لدى الطرفين. فالإنسان يفهم العالم من خلال منظومة مركبة من الخبرة الحسية والتجربة الحياتية والتفاعل الاجتماعي، بينما تعتمد الأنظمة الذكية في الغالب على تحليل الأنماط الإحصائية في البيانات أو على قواعد برمجية محددة. ولهذا قد تبدو استجابات الأنظمة الذكية منطقية أو مقنعة في ظاهرها، لكنها في الواقع لا تنبع من فهم حقيقي للسياق أو للمعنى، بل من عمليات حسابية تستند إلى الاحتمالات والعلاقات الرمزية بين البيانات. وعندما يتوقع المستخدمون من هذه الأنظمة مستوى من الفهم يشبه الفهم الإنساني، تظهر فجوة معرفية قد تؤدي إلى أخطاء خطيرة أو نتائج غير متوقعة.

وتكشف هذه الأمثلة كذلك أن الفارق بين الإدراك البشري والإدراك الآلي يرتبط بما يسميه بعض الباحثين بالخبرة أو المعرفة المجسدة، أي أن فهم الإنسان للعالم لا ينفصل عن تجربته المباشرة مع البيئة المادية والاجتماعية. فالإنسان عندما يفسر إشارة تحذيرية أو عبارة لغوية أو موقفًا بصريًا، فإنه يربط ذلك بخبرات سابقة ومعرفة ضمنية بالسياق الاجتماعي والثقافي. أما الأنظمة الذكية فتعتمد غالبًا على الارتباطات الإحصائية بين الرموز أو الصور أو الأصوات، دون أن تمتلك تجربة واقعية للعالم الذي تمثله هذه البيانات. ولهذا قد تستطيع هذه الأنظمة التعرف على أنماط معقدة في النصوص أو الصور، لكنها قد تخطئ في فهم المعنى الحقيقي للموقف عندما يتطلب الأمر إدراكًا سياقيًا أو اجتماعيًا أعمق.

وتظهر هذه الفجوة المعرفية بوضوح في المجالات المختلفة التي استعرضتها الحوادث السابقة. ففي أنظمة الإدراك الحسي مثل القيادة الذاتية أو التعرف على الوجوه، قد تتمكن الخوارزميات من التقاط البيانات البصرية لكنها تخطئ في تفسيرها عندما تكون الظروف غير مألوفة أو عندما تتغير الإضاءة أو الخلفية. وفي مجال اللغة، تظهر مشكلات أخرى تتعلق بفهم المعنى والنية، حيث قد تنتج الأنظمة ترجمات صحيحة من الناحية النحوية لكنها خاطئة دلاليًا، أو قد تستجيب المساعدات الصوتية لعبارات لم تكن موجهة إليها أصلًا. أما في المجالات المؤسسية مثل الاقتصاد والهجرة أو تقييم الائتمان، فإن الخوارزميات قد تعتمد على مؤشرات إحصائية عامة لا تعكس الظروف الفردية للأشخاص، وهو ما يؤدي أحيانًا إلى قرارات تبدو موضوعية حسابيًا لكنها غير عادلة اجتماعيًا.

ومن بين الأنماط المختلفة لسوء الفهم التي تظهر في هذه الحوادث، يبدو سوء الفهم السياقي هو الأكثر شيوعًا. فكثير من الأنظمة قد تنجح في تحليل الكلمات أو الصور أو الأرقام بشكل منفصل، لكنها تعجز عن دمج هذه العناصر ضمن السياق الواقعي الذي يعطيها معناها الحقيقي. ولهذا قد تنتج استجابات تبدو منطقية في ظاهرها لكنها لا تتوافق مع الواقع الفعلي للموقف. ويظهر هذا النوع من سوء الفهم بوضوح في الترجمة الآلية، وفي التفاعل مع المساعدات الصوتية، وفي تقييم الطلبات أو الملفات الشخصية بواسطة الخوارزميات. وفي مثل هذه الحالات لا يكون الخطأ في البيانات نفسها بقدر ما يكون في قدرة النظام على فهم السياق الذي يعطي هذه البيانات معناها.

كما تكشف هذه الحوادث عن عامل آخر مهم يتمثل في دور الثقة البشرية في تضخيم آثار الخطأ التقني. ففي كثير من الأمثلة لم يكن الخطأ ناتجًا عن النظام وحده، بل عن اعتماد المستخدمين عليه اعتمادًا كاملًا دون تحقق مستقل. فعندما يثق السائق بنظام القيادة الذاتية أكثر مما ينبغي، أو عندما يعتمد المحامي أو المستخدم على النص الذي يولده النظام اللغوي دون مراجعة، فإن الخطأ التقني البسيط قد يتحول إلى مشكلة أكبر. وهذا يشير إلى أن سوء الفهم في التفاعل بين الإنسان والآلة ليس أحادي الاتجاه، بل هو ظاهرة مزدوجة تنشأ من حدود النظام التقني من جهة، ومن توقعات المستخدمين وثقتهم الزائدة من جهة أخرى.

وعند النظر إلى التأثيرات الناتجة عن هذه الحالات، يتبين أنها تتراوح بين نتائج بسيطة مثل الإرباك أو الإحراج الاجتماعي، وبين آثار أكثر خطورة تمس الصحة أو الاقتصاد أو الحقوق المدنية. فقد تؤدي أخطاء الترجمة أو المساعدات الصوتية إلى مواقف يومية مزعجة، بينما قد تؤدي أخطاء الأنظمة الطبية أو المالية أو الأمنية إلى عواقب أكثر خطورة على حياة الأفراد أو فرصهم أو حرياتهم. ولهذا أصبحت دراسة هذه الحالات التطبيقية جزءًا مهمًا من أبحاث سلامة الذكاء الاصطناعي وأخلاقياته، كما أصبحت محورًا متزايد الأهمية في الدراسات المعاصرة حول التفاعل بين الإنسان والآلة.

وبناءً على ذلك يمكن القول إن التحدي الحقيقي في تطوير الأنظمة الذكية لا يقتصر على تحسين الخوارزميات أو زيادة دقة البيانات، بل يتطلب أيضًا فهمًا أعمق لطبيعة العلاقة المعرفية بين الإنسان والآلة. فكلما زادت قدرة الأنظمة على محاكاة اللغة أو السلوك البشري، زادت كذلك احتمالات أن يفسر البشر هذه القدرات على أنها دليل على فهم حقيقي. ومن هنا تظهر الحاجة إلى تصميم أنظمة أكثر وعيًا بالسياق، وإلى تطوير آليات تحقق ومراجعة بشرية توازن بين كفاءة الآلة وخبرة الإنسان، بحيث يصبح التفاعل بينهما تعاونًا معرفيًا متكاملًا بدل أن يكون مصدرًا متكررًا لسوء الفهم.

١٢.سبل تخفيف سوء الفهم بين الإنسان والآلة

تمثل مسألة تقليل سوء الفهم بين الإنسان والآلة أحد المحاور الأساسية في أبحاث الذكاء الاصطناعي المعاصر، لأن انتشار الأنظمة الذكية في مجالات الحياة المختلفة جعل من الضروري تطوير آليات تقلل من الأخطاء الناتجة عن الفجوة الإدراكية والمعرفية بين البشر والأنظمة الحاسوبية. فالمشكلة لا تتعلق فقط بتحسين الخوارزميات أو زيادة قوة المعالجة، بل تشمل أيضاً تصميم التفاعل، وتوضيح حدود النظام، وتعزيز قدرة المستخدم على فهم طبيعة هذه الأنظمة. ولهذا تتجه الدراسات الحديثة إلى تطوير مجموعة من الاستراتيجيات التقنية والمعرفية والتنظيمية التي تهدف إلى تقليل حالات سوء الفهم وتحسين جودة التفاعل بين الإنسان والآلة.

من أهم الآليات المستخدمة في هذا المجال تحسين فهم السياق في الأنظمة الذكية. فالكثير من حالات سوء الفهم تنشأ لأن النظام يعالج الكلمات أو البيانات بمعزل عن السياق الذي وردت فيه. ولذلك تسعى الأبحاث الحديثة إلى تطوير نماذج قادرة على الاستفادة من السياق اللغوي والاجتماعي والتاريخي للمحادثة أو البيانات. ويشمل ذلك دمج مصادر معرفية إضافية مثل قواعد المعرفة والبيانات الواقعية، وربط النماذج اللغوية ببيئات معلوماتية أوسع تساعدها على تفسير المعاني بشكل أقرب إلى الفهم البشري. فكلما استطاع النظام ربط المعلومات بالسياق المناسب، قلت احتمالات تفسير الطلبات أو البيانات بطريقة خاطئة.

ومن الآليات المهمة أيضاً تعزيز الشفافية وقابلية تفسير الأنظمة الذكية. فغالباً ما يحدث سوء الفهم عندما يقدم النظام نتيجة دون توضيح كيفية الوصول إليها أو درجة موثوقيتها. ولهذا أصبح مجال الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير أحد الاتجاهات الرئيسة في تطوير الأنظمة الحديثة. ويهدف هذا المجال إلى تمكين النظام من تقديم تفسير واضح لقراراته أو توصياته، بحيث يستطيع المستخدم فهم الأساس الذي بنيت عليه هذه النتائج. ويساعد هذا النوع من التفسير على اكتشاف الأخطاء مبكراً ويمنح المستخدم فرصة لتقييم صحة الاستجابة بدلاً من قبولها بصورة تلقائية.

كما تلعب تصميمات التفاعل بين الإنسان والآلة دوراً أساسياً في تقليل سوء الفهم. فقد أظهرت دراسات التفاعل بين الإنسان والحاسوب أن طريقة عرض المعلومات والواجهات المستخدمة يمكن أن تؤثر بشكل كبير في كيفية تفسير المستخدم لنتائج النظام. ولذلك ينصح الباحثون بتصميم واجهات تواصل واضحة، وتقديم إشارات بصرية أو لغوية تبين حدود النظام وقدراته. فعلى سبيل المثال يمكن للنظام أن يوضح درجة الثقة في الإجابة أو يشير إلى أن المعلومة تقديرية أو تحتاج إلى تحقق إضافي. مثل هذه الإشارات البسيطة تساعد المستخدم على فهم طبيعة الاستجابة وتجنب الاعتماد الكامل عليها دون مراجعة.

وتعد معالجة مشكلة الثقة المفرطة في الأنظمة الذكية من الجوانب المهمة في تقليل سوء الفهم. ففي كثير من الحالات يفترض المستخدم أن النظام يمتلك مستوى عالياً من الفهم أو المعرفة، بينما يكون في الواقع مجرد أداة تحليلية تعتمد على الأنماط الإحصائية. لذلك توصي الدراسات بضرورة بناء علاقة متوازنة بين المستخدم والنظام، بحيث يدرك المستخدم حدود التكنولوجيا ولا يتوقع منها قدرات غير موجودة. ويمكن تحقيق ذلك من خلال توعية المستخدمين، وتضمين الأنظمة رسائل تنبيهية توضح نطاق استخدامها المناسب، خصوصاً في التطبيقات الحساسة مثل المجال الطبي أو القانوني.

ومن الاستراتيجيات الفعالة أيضاً تحسين جودة البيانات المستخدمة في تدريب الأنظمة الذكية. فالأنظمة التي تعتمد على بيانات ناقصة أو متحيزة قد تنتج تفسيرات خاطئة أو قرارات غير دقيقة. ولذلك تعمل المؤسسات البحثية والشركات التقنية على تطوير منهجيات لاختيار البيانات وتنقيحها، بحيث تكون أكثر تنوعاً وتمثيلاً للواقع الاجتماعي والثقافي. كما يتم استخدام تقنيات المراجعة البشرية للبيانات والنماذج بهدف اكتشاف الأخطاء أو التحيزات قبل أن تظهر في الاستخدام الفعلي.

إلى جانب ذلك، تلعب آليات المراجعة البشرية دوراً مهماً في تقليل آثار سوء الفهم، خاصة في التطبيقات التي تتطلب درجة عالية من الدقة. فبدلاً من الاعتماد الكامل على النظام، يتم تصميم الأنظمة بحيث تعمل ضمن نموذج “الإنسان في الحلقة”، حيث يقوم المستخدم أو الخبير بمراجعة القرارات أو التوصيات التي يقدمها النظام. هذا الأسلوب يسمح بالاستفادة من قدرات الذكاء الاصطناعي في التحليل السريع للبيانات، مع الحفاظ على قدرة الإنسان على التفسير النقدي والتقييم السياقي.

كما تشير الدراسات الحديثة إلى أهمية اختبار الأنظمة في سيناريوهات واقعية قبل نشرها على نطاق واسع. فالكثير من حالات سوء الفهم لا تظهر في الاختبارات التقنية المحدودة، بل تظهر عندما يتفاعل النظام مع مستخدمين حقيقيين في بيئات متنوعة. ولذلك أصبح من الشائع إجراء تجارب استخدام موسعة وتحليل الأخطاء الناتجة عنها، بهدف تحسين النظام قبل تعميمه. وتساعد هذه الاختبارات على اكتشاف الحالات التي قد يسيء فيها النظام تفسير الطلبات أو البيانات.

ومن النصائح العملية التي يوصي بها الباحثون للمستخدمين عند التعامل مع الأنظمة الذكية إعادة صياغة الأسئلة أو الطلبات بشكل واضح ومحدد، لأن الأنظمة غالباً ما تعتمد على الصياغة الدقيقة لفهم المطلوب. كما ينصح بالتحقق من المعلومات التي يقدمها النظام، خاصة في المسائل العلمية أو القانونية أو الطبية، وعدم الاعتماد على إجابة واحدة دون الرجوع إلى مصادر إضافية. كذلك من المفيد طرح أسئلة متابعة أو طلب توضيحات إضافية من النظام، لأن ذلك يساعد على كشف الأخطاء أو الغموض في الإجابات. ويوصى أيضاً تعامل المستخدم مع النظام بوصفه أداة مساعدة وليس بديلاً عن التفكير البشري. فالذكاء الاصطناعي يمكن أن يوفر معلومات أو تحليلات مفيدة، لكنه لا يمتلك الخبرة الإنسانية أو الفهم العميق للسياق الاجتماعي والثقافي. ولذلك فإن الاستخدام الواعي لهذه الأنظمة يتطلب الجمع بين قدراتها التحليلية وبين الحكم النقدي للمستخدم.

في ضوء هذه الآليات والاستراتيجيات يمكن القول إن تقليل سوء الفهم بين الإنسان والآلة يتطلب مقاربة شاملة تجمع بين تطوير التكنولوجيا وتحسين تصميم الأنظمة وتعزيز وعي المستخدمين بحدود الذكاء الاصطناعي. فكلما تكاملت هذه الجوانب الثلاثة، أصبح من الممكن بناء أنظمة أكثر موثوقية وتفاعلاً مع الإنسان بطريقة تقلل من الأخطاء وتزيد من الفائدة العملية للتكنولوجيا الحديثة. وأكملنا حلقة حماية بيئة العلاقة بين الآلة والانسان من سوء الفهم، بتطوير أطر وطرق تقييم سوء الفهم بين الإنسان والآلة، لتقييم آداء منصات التواصل في بيئة الذكاء الاصطناعي. 

١٢.١ طرق التقييم في ثلاثة مستويات

يلعب الأداء التقني للخوارزميات دورا كبيرا في التقييم الكلي لمسألة سوء الفهم في بيئة الذكاء الاصطناعي. لكن طبيعة المشكلة المتعددة المحاور، يدفع الكثير من الباحثين بالنظر الى مستويات أو محاور تقييم سوء الفهم بين الإنسان والآلة كعناصر منهجية مهمة في الدراسات الحديثة حول الذكاء الاصطناعي، لأنها تسمح بالنظر إلى المشكلة من زوايا عدة بدلاً من حصرها في الأداء التقني للخوارزميات فقط.  فحالات سوء الفهم قد تنشأ من خلل في النموذج الحسابي نفسه، أو من طبيعة التفاعل بين المستخدم والنظام، أو من السياق الاجتماعي والأخلاقي الذي يعمل فيه النظام. ولهذا يقترح كثير من الباحثين تقسيم تقييم هذه الظاهرة إلى ثلاثة مستويات تحليلية متكاملة، وهي المستوى التقني، والمستوى المعرفي، والمستوى الاجتماعي-الأخلاقي.

١٢.١.١ التقييم التقني للخوارزميات

يتمثل المستوى الأول في التقييم التقني للخوارزمية، وهو المستوى الأكثر شيوعاً في أبحاث الذكاء الاصطناعي وعلوم الحاسوب. يركز هذا المستوى على تحليل أداء النموذج من حيث الدقة، ومعدل الخطأ، وقدرته على فهم المدخلات وإنتاج مخرجات صحيحة. ويستخدم الباحثون في هذا السياق مجموعة من المقاييس الكمية مثل دقة التنبؤ، ومقاييس التشابه الدلالي، واختبارات فهم اللغة الطبيعية. والهدف من هذه المقاييس هو تحديد ما إذا كان النظام يفسر البيانات أو اللغة بطريقة صحيحة من الناحية الحسابية. غير أن هذا النوع من التقييم يظل محدوداً في قدرته على كشف سوء الفهم الحقيقي، لأنه يركز على الأداء الإحصائي للنظام دون النظر إلى كيفية تفسير المستخدم لنتائجه. ولذلك قد يحقق النظام درجات عالية في الاختبارات التقنية بينما يظل عرضة لإنتاج إجابات مضللة أو غير دقيقة في الاستخدام الواقعي.

١٢.١.٢ التقييم المعرفي 

أما المستوى الثاني فهو التقييم المعرفي للتفاعل بين الإنسان والنظام. في هذا المستوى لا يتم التركيز فقط على الخوارزمية، بل على كيفية تفاعل المستخدم مع النظام وكيف يفهم النتائج التي يقدمها. ويهتم هذا النوع من التقييم بدراسة النماذج الذهنية التي يبنيها المستخدم عن النظام، ومدى تطابق هذه النماذج مع القدرات الحقيقية للتقنية. فعلى سبيل المثال قد يعتقد المستخدم أن النظام يمتلك فهماً عميقاً للمعنى، بينما يعتمد في الواقع على تحليل إحصائي للأنماط اللغوية. هذه الفجوة بين تصور المستخدم وطبيعة النظام قد تؤدي إلى سوء تفسير الإجابات أو إلى ثقة مفرطة في نتائج غير مؤكدة. ولذلك تعتمد دراسات التفاعل بين الإنسان والآلة على أدوات مثل تجارب الاستخدام، وتحليل الأخطاء أثناء التفاعل، والمقابلات مع المستخدمين، وذلك لفهم كيفية تشكل سوء الفهم في الممارسة العملية.

١٢.١.٣ التقييم الاجتماعي والأخلاقي

ويتمثل المستوى الثالث في التقييم الاجتماعي والأخلاقي للنظام، وهو مستوى ازداد الاهتمام به في السنوات الأخيرة مع توسع استخدام الذكاء الاصطناعي في الحياة العامة. يركز هذا النوع من التقييم على الآثار الاجتماعية التي قد تنتج عن سوء الفهم بين الإنسان والآلة، مثل انتشار المعلومات الخاطئة، أو تعزيز التحيزات الاجتماعية، أو التأثير في القرارات البشرية في المجالات الحساسة مثل الطب والقانون والإعلام. وفي هذا السياق لا يتم تقييم النظام فقط بناءً على دقته التقنية أو سهولة استخدامه، بل أيضاً على تأثيره في المجتمع وعلى درجة مسؤوليته وشفافيته. وقد طورت المؤسسات البحثية ومنظمات الحوكمة الرقمية مجموعة من المبادئ الأخلاقية التي تهدف إلى ضمان استخدام الذكاء الاصطناعي بطريقة مسؤولة، مثل مبدأ الشفافية، والمساءلة، وتقليل التحيز، وحماية المستخدمين من الأضرار المحتملة.

إن الجمع بين هذه المستويات الثلاثة في عملية التقييم يتيح فهماً أكثر شمولاً لمشكلة سوء الفهم بين الإنسان والآلة. فالتقييم التقني يساعد على تحسين أداء الخوارزميات، والتقييم المعرفي يكشف طبيعة التفاعل بين المستخدم والنظام، بينما يسلط التقييم الاجتماعي والأخلاقي الضوء على الآثار الأوسع لهذه التكنولوجيا في المجتمع. ومن خلال هذا التكامل يصبح من الممكن تطوير أنظمة أكثر موثوقية وقدرة على التواصل مع المستخدمين بطريقة تقلل من الأخطاء وسوء التفسير.

 

  الجدول ٧٠، يوضح طبيعة كل مستوى وأدوات التقييم المستخدمة فيه: وبهذا الإطار التحليلي الثلاثي يصبح تقييم سوء الفهم بين الإنسان والآلة أكثر عمقاً واتساعاً، لأنه يتجاوز الفحص التقني الضيق ليشمل البعد المعرفي والاجتماعي للتكنولوجيا. وهذا المنهج المتكامل يمثل أحد الاتجاهات الرئيسة في أبحاث الذكاء الاصطناعي المعاصرة، خاصة في الدراسات التي تسعى إلى بناء أنظمة أكثر أماناً وموثوقية في تفاعلها مع البشر.

١٣. أطر وطرق تقييم سوء الفهم بين الإنسان والآلة

يقصد بتقييم سوء الفهم بين الإنسان والآلة عملية تحليل منهجي تهدف إلى قياس وتحديد الحالات التي يحدث فيها خلل في تفسير المعلومات أو المقاصد أو السياق أثناء التفاعل بين المستخدم البشري والأنظمة الذكية. ويشمل هذا التقييم دراسة الفجوة بين ما يقصده الإنسان أو يتوقعه من النظام، وبين ما ينتجه النظام فعلياً من استجابات أو قرارات. لذلك لا يقتصر تقييم سوء الفهم على اختبار دقة الخوارزميات فقط، بل يشمل أيضاً تحليل السياق المعرفي والتصميمي للتفاعل، وكيف يؤثر تصميم النظام وطبيعة البيانات على فهم المستخدم أو فهم النظام للمستخدم.

وتنبع أهمية هذا التقييم من أن سوء الفهم قد يؤدي إلى نتائج تتراوح بين أخطاء بسيطة في التفاعل اليومي وبين حوادث خطيرة في التطبيقات الحساسة مثل القيادة الذاتية أو الأنظمة الطبية أو الأنظمة المالية. ولهذا أصبحت عملية تقييم سوء الفهم مجالاً بحثياً مستقلاً داخل دراسات الذكاء الاصطناعي والتفاعل بين الإنسان والآلة.

١٣.١ مؤشرات تقييم سوء الفهم بين الإنسان والآلة

تعتمد عملية تقييم سوء الفهم على مجموعة من المؤشرات الكمية والنوعية التي تساعد في اكتشاف مواضع الخلل في التفاعل. نضع في الجدول التالي، أبرز هذه المؤشرات وتفصيل عنها. يمثل هذا الجدول محاولة منهجية لتحويل ظاهرة سوء الفهم في أنظمة الذكاء الاصطناعي من إطارها النظري العام إلى نموذج تحليلي قابل للقياس والتقييم. فمع تزايد الاعتماد على النماذج الذكية في مجالات متعددة، لم يعد كافيًا الاكتفاء بوصف أوجه القصور أو الإشارة إلى حالات الخطأ بشكل وصفي، بل أصبح من الضروري تطوير مؤشرات كمية ونوعية تساعد على رصد هذه الظواهر بدقة، ومقارنتها، وتحليل أسبابها ونتائجها بشكل علمي منظم.

تنطلق أهمية هذه المؤشرات من كونها تغطي أبعادًا متعددة لعملية التفاعل بين الإنسان والآلة، فهي لا تقتصر على قياس أداء النظام من حيث الدقة أو الخطأ، بل تمتد لتشمل طبيعة الفهم، ومستوى التوافق مع نية المستخدم، وحدود الثقة، إضافة إلى الفجوة الإدراكية التي تنشأ بين توقعات المستخدم وقدرات النظام الفعلية. وبهذا المعنى، فإن الجدول لا يعكس فقط جودة النظام التقني، بل يكشف أيضًا عن ديناميكيات التفاعل المعرفي والنفسي التي تحكم هذا التفاعل.

كما تتيح هذه المؤشرات بناء إطار مقارن يمكن من خلاله تقييم الأنظمة المختلفة، أو تتبع تطور النظام نفسه عبر الزمن، أو تحليل أثر تحسينات معينة في تقليل معدلات الخطأ وسوء الفهم. وهي بذلك تمثل أداة مهمة للباحثين والمطورين على حد سواء، إذ تساعد في تحديد نقاط الضعف، وتوجيه جهود التطوير نحو الجوانب الأكثر تأثيرًا في تجربة المستخدم.

وعلى الرغم من الطابع الكمي لبعض هذه المؤشرات، فإنها لا تنفصل عن التقدير النوعي، إذ يعتمد تفسير نتائجها على فهم السياق، وطبيعة الاستخدام، ومعايير التقييم المعتمدة. لذلك ينبغي التعامل معها بوصفها أدوات إرشادية ضمن إطار تحليلي أوسع، يوازن بين القياس الرقمي والفهم العميق لطبيعة التفاعل بين الإنسان والآلة في عصر الذكاء الاصطناعي.

١٣.٢ الأطر المعاصرة لتقييم سوء الفهم بين الإنسان والآلة

١٣.٢.١ إطار تقييم الفهم اللغوي والسياق

يمثل إطار تقييم الفهم اللغوي والسياقي أحد أقدم وأهم المقاربات التي سعت إلى تجاوز النظرة السطحية للغة بوصفها مجرد تسلسل من الكلمات، نحو فهمها كنظام دلالي وتواصلي مركّب. وقد نشأ هذا الإطار في سياق نقد مبكر لفكرة أن النجاح في المهام اللغوية الشكلية—مثل إكمال الجمل أو الترجمة—يعكس بالضرورة “فهمًا حقيقيًا”. فمع تطور أنظمة الذكاء الاصطناعي، تبيّن أن كثيرًا من النماذج قادرة على إنتاج لغة سليمة نحويًا دون أن تمتلك إدراكًا فعليًا للمعنى أو السياق، الأمر الذي دفع الباحثين إلى تطوير أدوات تقييم تركز على اختبار الفهم العميق، لا مجرد الطلاقة.

يقوم هذا الإطار على فرضية أساسية مفادها أن الفهم اللغوي لا يمكن اختزاله في تحليل إحصائي للعلاقات بين الكلمات، بل يتطلب القدرة على الربط بين مستويات متعددة من المعنى. فاللغة البشرية، بطبيعتها، تحمل طبقات من الدلالة تتراوح بين المعنى الحرفي المباشر، والمعنى السياقي المرتبط بالموقف، والمعنى التداولي المرتبط بنيّة المتحدث. ومن هنا، فإن أي تقييم جاد للفهم يجب أن يختبر قدرة النظام على التنقل بين هذه المستويات، والتعامل مع الحالات التي يتغير فيها المعنى تبعًا للسياق.

في هذا الإطار، تُعد الضمائر واحدة من أقدم أدوات الاختبار وأكثرها دلالة، لأنها تتطلب من النظام تتبع العلاقات المرجعية داخل النص. فعندما يرد في نص ما: “ذهب أحمد إلى السوق، ثم التقى بمحمد، وأخبره أنه سيعود لاحقًا”، فإن فهم من المقصود بـ“أنه” يتطلب تحليلًا للسياق، وليس مجرد معرفة معاني الكلمات. وقد كشفت هذه الاختبارات مبكرًا أن كثيرًا من الأنظمة كانت تفشل في هذه المهمة، رغم قدرتها على معالجة الجمل بشكل صحيح نحويًا.

ويمتد التقييم إلى مستوى أكثر تعقيدًا عند التعامل مع المجاز والسخرية، حيث لا يكون المعنى الظاهري هو المقصود. فالجملة الساخرة، مثل “يا له من يوم رائع!” في سياق سلبي، تتطلب من النظام إدراك التناقض بين الكلمات والسياق. وهذا النوع من الفهم يعتمد على معرفة ضمنية بالعالم وبالتجربة الإنسانية، وهو ما يشكل تحديًا كبيرًا للأنظمة التي تعتمد أساسًا على البيانات النصية. لذلك، فإن اختبارات السخرية والمجاز تُعد من أقوى المؤشرات على الفرق بين الفهم البشري والتحليل الآلي.

كما يولي هذا الإطار أهمية كبيرة لما يمكن تسميته “السياق المعرفي”، أي الخلفية غير المكتوبة التي يعتمد عليها الإنسان في فهم النص. فعندما يُذكر حدث تاريخي أو مفهوم ثقافي، فإن الإنسان يربطه مباشرة بمعرفته السابقة، بينما قد يتعامل النظام معه بوصفه مجرد سلسلة رمزية. ولهذا السبب، طُورت مجموعات بيانات تحتوي على أسئلة تتطلب معرفة عامة أو استدلالًا غير مباشر، بهدف اختبار قدرة النظام على الربط بين النص والمعرفة الخارجية.

وقد لعبت مجموعات البيانات المعيارية دورًا محوريًا في ترسيخ هذا الإطار، حيث صُممت لتكون أكثر من مجرد اختبار للذاكرة أو الأنماط. فهي غالبًا ما تتضمن أمثلة مُعدّة بعناية لكشف نقاط الضعف في الفهم، مثل الأسئلة التي تحتوي على تشابه لغوي مضلل، أو تلك التي تتطلب استنتاجًا منطقيًا يتجاوز النص المباشر. ومع تطور النماذج اللغوية الكبيرة، أصبحت هذه المجموعات أكثر تعقيدًا، بحيث تشمل نصوصًا طويلة، وحوارات متعددة الأطراف، وسياقات زمنية متغيرة.

غير أن هذا الإطار، رغم أهميته، واجه تحديات مع ظهور نماذج متقدمة قادرة على تحقيق نتائج عالية في الاختبارات المعيارية دون أن يكون ذلك دليلًا قاطعًا على الفهم الحقيقي. فقد أظهرت الدراسات أن بعض النماذج تتعلم “استراتيجيات اختبار” تمكّنها من الإجابة بشكل صحيح اعتمادًا على أنماط خفية في البيانات، دون فهم فعلي للمحتوى. وهذا ما أعاد طرح السؤال الجوهري: هل نقيس الفهم، أم نقيس القدرة على اجتياز الاختبار؟

ومن هنا ظهرت الحاجة إلى تطوير هذا الإطار ليشمل عناصر إضافية، مثل إدخال سيناريوهات واقعية، واختبار التفاعل الممتد، وتحليل الأخطاء بدل الاكتفاء بالنتائج النهائية. كما بدأ التركيز يتجه نحو الجمع بين التقييم الكمي، الذي يوفر مؤشرات قابلة للمقارنة، والتقييم النوعي، الذي يكشف طبيعة الفهم وحدوده. وهذا التطور يعكس انتقالًا من تقييم “الناتج” إلى تحليل “العملية”، أي كيف يصل النظام إلى الإجابة، وليس فقط ما إذا كانت الإجابة صحيحة.

وفي سياق النماذج اللغوية الكبيرة، أصبح هذا الإطار أكثر أهمية، لأنه يوفر وسيلة لفهم الفجوة بين الطلاقة الظاهرة والفهم الحقيقي. فالنماذج الحديثة قادرة على إنتاج نصوص معقدة ومقنعة، لكنها قد تخطئ في أبسط أشكال الفهم السياقي أو التداولي. ومن هنا، فإن استخدام هذا الإطار بشكل متقدم - مع تطوير أدواته ومؤشراته - يسهم في بناء تقييم أكثر دقة وواقعية، ويكشف عن حدود الذكاء الاصطناعي في التعامل مع اللغة بوصفها ظاهرة إنسانية عميقة.

في المحصلة، لا يُعد هذا الإطار مجرد أداة تقنية، بل يمثل رؤية معرفية لطبيعة اللغة والفهم، ويعكس إدراكًا متزايدًا بأن التفاعل بين الإنسان والآلة لا يمكن تقييمه بمعايير سطحية. فالفهم اللغوي الحقيقي يتطلب أكثر من القدرة على ترتيب الكلمات؛ إنه يتطلب إدراكًا للسياق، وللنية، وللعالم الذي تشير إليه اللغة، وهو ما يجعل هذا الإطار حجر أساس في دراسة سوء الفهم في عصر الذكاء الاصطناعي.

١٣.٢.٢ إطار تقييم التفاعل بين الإنسان والآلة (HCI Evaluation Framework)

يمثل هذا الإطار نقلة نوعية في تقييم أنظمة الذكاء الاصطناعي، إذ ينتقل من التركيز التقليدي على “أداء الخوارزمية” إلى تحليل التفاعل الحي بين الإنسان والآلة بوصفه مجالًا مستقلًا للفهم والتقييم. فبدل أن يُسأل: “هل النظام دقيق؟”، يصبح السؤال: “كيف يُفهم النظام من قبل المستخدم؟ وكيف يفهم النظام سلوك المستخدم؟”. هذا التحول يعكس إدراكًا متزايدًا بأن كثيرًا من مشكلات الذكاء الاصطناعي لا تنشأ من ضعف تقني مباشر، بل من سوء الفهم المتبادل بين الطرفين.

ينطلق هذا الإطار من فرضية أن الاستخدام الفعلي للنظام يكشف عن طبقات من التعقيد لا تظهر في الاختبارات المعملية. فالمستخدم لا يتعامل مع النظام كآلة رياضية، بل ككيان تواصلي، يُسقط عليه توقعات ونيات، ويُفسر مخرجاته ضمن خبرته السابقة. وفي المقابل، يحاول النظام تفسير مدخلات المستخدم - اللغوية أو السلوكية - اعتمادًا على نماذج احتمالية. وهنا تتشكل منطقة تفاعل مزدوجة قد تنجح في تحقيق الفهم، أو تنحرف إلى سوء الفهم، حتى لو كان أداء الخوارزمية في حد ذاته “صحيحًا” من منظور تقني.

أحد المكونات الأساسية لهذا الإطار هو دراسات قابلية الاستخدام (Usability Studies)، حيث يتم اختبار النظام في بيئة قريبة من الواقع، مع مستخدمين حقيقيين يؤدون مهام فعلية. لا يقتصر التقييم هنا على ما إذا كان المستخدم قد حصل على الإجابة الصحيحة، بل يشمل: كم من الوقت استغرق؟ كم مرة اضطر لإعادة الصياغة؟ هل شعر بالثقة في الإجابة؟ وهل فهم حدود النظام؟ هذه الأسئلة تكشف أن الفهم ليس خاصية داخل النظام فقط، بل نتيجة تفاعل معقد بين تصميم الواجهة، وطريقة عرض المعلومات، وتوقعات المستخدم.

ويتعمق الإطار أكثر من خلال تحليل أخطاء المستخدم (User Error Analysis)، وهو جانب بالغ الأهمية، لأنه يعكس كيف يمكن للنظام أن “يضلل” المستخدم دون قصد. فقد يخطئ المستخدم في تفسير إجابة صحيحة، أو يثق في إجابة خاطئة بسبب صياغتها المقنعة. كما قد يُسيء استخدام النظام نتيجة سوء فهم لطبيعته، كأن يتعامل معه كمصدر معرفة يقينية، أو كخبير متخصص في كل المجالات. ومن خلال تتبع هذه الأخطاء، يمكن الكشف عن الأنماط المتكررة لسوء الفهم، مثل الاعتماد المفرط، أو سوء المعايرة في الثقة.

ومن أبرز إسهامات هذا الإطار تركيزه على ما يُعرف بـالنماذج الذهنية (Mental Models)، أي الصورة التي يبنيها المستخدم في ذهنه عن كيفية عمل النظام. فالمستخدم، أثناء التفاعل، يُكوّن افتراضات ضمنية: هل النظام “يفهم” فعلًا؟ هل يتذكر المحادثة؟ هل يمكنه التحقق من المعلومات؟ هذه النماذج قد تكون دقيقة أو مضللة، لكنها تؤثر بشكل مباشر على سلوك المستخدم. فإذا كان النموذج الذهني غير مطابق لقدرات النظام، تنشأ فجوة إدراكية تؤدي إلى سوء فهم متكرر. ومن هنا، يصبح تقييم هذه النماذج جزءًا أساسيًا من فهم التفاعل، وليس مجرد عنصر ثانوي.

كما يدمج هذا الإطار بين الملاحظة المباشرة والبيانات الكمية، حيث يتم تسجيل التفاعلات، وتحليل مسارات الحوار، ورصد نقاط التعثر. ويمكن، على سبيل المثال، تتبع عدد المرات التي يعيد فيها المستخدم صياغة سؤاله، أو اللحظات التي يتوقف فيها عن التفاعل، أو الحالات التي يقبل فيها إجابة خاطئة دون تحقق. هذه المؤشرات تكشف عن “لحظات الفشل” في التفاعل، وهي غالبًا أكثر قيمة من قياس النجاح، لأنها توضح أين ولماذا يحدث سوء الفهم.

ومن الجوانب المتقدمة في هذا الإطار أنه لا ينظر إلى الخطأ بوصفه انحرافًا بسيطًا، بل كـظاهرة تفسيرية تحمل دلالات معرفية ونفسية. فخطأ المستخدم قد يكون نتيجة تصميم واجهة غير واضح، أو نتيجة صياغة لغوية مضللة، أو نتيجة توقعات غير واقعية. وبالمثل، قد يكون خطأ النظام ناتجًا عن تفسير حرفي لمدخلات تحمل معنى سياقيًا. ومن خلال تحليل هذه الأخطاء في سياقها، يمكن بناء فهم أعمق لكيفية نشوء سوء الفهم، بدل الاكتفاء بقياس نسبته.

ويكتسب هذا الإطار أهمية خاصة في زمن النماذج اللغوية الكبيرة، حيث أصبحت الأنظمة قادرة على إنتاج إجابات مقنعة إلى حد كبير، مما يزيد من احتمالية وهم الفهم لدى المستخدم. فكلما زادت طلاقة النظام، زادت احتمالية أن يفسر المستخدم هذه الطلاقة على أنها فهم حقيقي. وهنا يظهر دور هذا الإطار في كشف الفجوة بين “الإقناع اللغوي” و”الفهم الفعلي”، من خلال دراسة سلوك المستخدم، وليس فقط مخرجات النظام.

كما يفتح هذا الإطار المجال لتطوير تصميمات أكثر وعيًا بالتفاعل، بحيث لا يكون الهدف فقط تحسين الدقة، بل أيضًا توجيه فهم المستخدم. ويمكن تحقيق ذلك عبر إدخال عناصر مثل: توضيح حدود النظام، التعبير عن درجة الثقة، أو تقديم تفسيرات مبسطة لآلية العمل. فالتقييم هنا لا يهدف فقط إلى الحكم على النظام، بل إلى تحسين العلاقة التفاعلية بين الإنسان والآلة.

في المحصلة، يمثل هذا الإطار تحولًا من تقييم الذكاء الاصطناعي بوصفه “نظامًا تقنيًا” إلى دراسته بوصفه “شريكًا تفاعليًا” في عملية الفهم. وهو بذلك يكشف أن جودة النظام لا تُقاس فقط بدقته، بل بقدرته على بناء تفاعل مفهوم، متوازن، وقابل للتفسير. ومن خلال هذا المنظور، يصبح سوء الفهم ليس مجرد خطأ عابر، بل ظاهرة مركزية يجب تحليلها لفهم حدود الذكاء الاصطناعي وإمكاناته في السياق الإنساني.

١٣.٢.٣ إطار تقييم الثقة والمعايرة (Trust Calibration Framework)

يمثل هذا الإطار أحد أكثر المقاربات دقة في فهم الإشكاليات العميقة في التفاعل بين الإنسان وأنظمة الذكاء الاصطناعي، لأنه لا يكتفي بقياس أداء النظام أو سلوك المستخدم، بل يركز على العلاقة الديناميكية بين الثقة والأداء. فالمسألة هنا ليست: هل النظام دقيق؟ بل: هل مستوى الثقة التي يمنحها المستخدم للنظام يتناسب مع دقته الفعلية؟. ومن هذا المنطلق، يسعى الإطار إلى الكشف عما يُعرف بـ سوء المعايرة (Miscalibration)، وهي الحالة التي يحدث فيها اختلال بين الثقة والإتقان.

ينطلق هذا الإطار من فرضية أن الثقة ليست مجرد شعور نفسي، بل عامل حاسم يؤثر في اتخاذ القرار. فالمستخدم حين يتعامل مع نظام ذكي، لا يتعامل معه كأداة محايدة فقط، بل يبني تجاهه موقفًا معرفيًا يتراوح بين الشك والاعتماد. وإذا كانت هذه الثقة مرتفعة بشكل غير مبرر، فقد يقع المستخدم في فخ الاعتماد المفرط، أما إذا كانت منخفضة رغم كفاءة النظام، فقد يهدر فرصًا لتحسين الأداء. وهكذا، فإن الخطأ لا يكمن دائمًا في النظام، بل في عدم التوازن بين الثقة والأداء.

ولتحليل هذه العلاقة، يعتمد الإطار على مجموعة من الأدوات التجريبية التي تدمج بين السلوك الفعلي والتقييم الذاتي. فيُطلب من المستخدمين أداء مهام معينة—مثل اتخاذ قرار طبي، أو تحليل نص، أو اختيار إجابة—في مرحلتين: قبل استخدام النظام، وبعد استخدامه. ومن خلال مقارنة القرارات في الحالتين، يمكن قياس مدى تأثير النظام على سلوك المستخدم. فإذا تحسنت القرارات مع استخدام النظام، فهذا يشير إلى توافق إيجابي، أما إذا تدهورت رغم دقة النظام، فقد يكون السبب سوء فهم أو سوء استخدام.

كما تُستخدم استبيانات الثقة لقياس تصور المستخدم لقدرات النظام، مثل: “إلى أي مدى تثق في هذه الإجابة؟” أو “هل تعتقد أن النظام خبير في هذا المجال؟”. وتُقارن هذه التقييمات مع الأداء الفعلي للنظام، ما يسمح ببناء صورة دقيقة عن مستوى المعايرة. وفي الحالات المثالية، تكون الثقة متناسبة مع الدقة، بحيث يثق المستخدم عندما يكون النظام صحيحًا، ويتحفظ عندما يكون عرضة للخطأ. أما في حالات سوء المعايرة، فنجد أن المستخدم قد يمنح ثقة عالية لإجابات خاطئة، أو يشك في إجابات صحيحة.

ومن أبرز مظاهر هذا الخلل ما يمكن تسميته “الثقة الزائفة الناتجة عن الطلاقة”، حيث يميل المستخدم إلى تصديق الإجابات المصاغة بشكل جيد، حتى لو كانت غير دقيقة. فالنماذج اللغوية الحديثة قادرة على إنتاج نصوص مقنعة لغويًا، ما يخلق انطباعًا بالموثوقية. وهنا، تتداخل الجوانب اللغوية مع النفسية، إذ يتحول الإقناع الشكلي إلى بديل عن التحقق المعرفي. وفي المقابل، قد يظهر نمط آخر يتمثل في “الشك المفرط”، حيث يرفض المستخدم الاعتماد على النظام حتى في الحالات التي يكون فيها دقيقًا، غالبًا بسبب خبرات سابقة سلبية أو غياب الثقة في التكنولوجيا.

ويُظهر هذا الإطار أن الثقة ليست ثابتة، بل تتشكل تدريجيًا عبر التفاعل. فكل تجربة ناجحة أو فاشلة تؤثر في تصور المستخدم، وقد تؤدي إلى إعادة ضبط مستوى الثقة. ولهذا، فإن التقييم لا يكون لحظة واحدة، بل يجب أن يُدرس عبر سلسلة من التفاعلات، لرصد كيف تتطور الثقة بمرور الوقت، وهل تتجه نحو التوازن أم نحو الانحراف.

كما يتيح الإطار تحليل الفروق بين المستخدمين، إذ تختلف أنماط الثقة باختلاف الخلفية المعرفية، والخبرة التقنية، وطبيعة المهمة. فالمستخدم الخبير قد يكون أكثر حذرًا وأقل عرضة للثقة الزائفة، بينما قد يميل المستخدم غير المتخصص إلى الاعتماد السريع على النظام. ومن هنا، فإن التقييم يجب أن يأخذ في الاعتبار تنوع المستخدمين، لا أن يفترض نموذجًا واحدًا للسلوك.

ومن الجوانب المهمة أيضًا أن هذا الإطار يكشف عن مسؤولية تصميم النظام في تشكيل الثقة. فطريقة عرض الإجابة، ووجود مؤشرات للثقة، أو تقديم تفسيرات، كلها عوامل تؤثر في كيفية تفسير المستخدم للمخرجات. فإذا صُمم النظام بطريقة توحي باليقين المطلق، فقد يعزز الثقة الزائدة، أما إذا عبّر عن درجة عدم اليقين، فقد يساعد المستخدم على اتخاذ قرار أكثر توازنًا. وهكذا، يصبح تصميم الواجهة جزءًا من إدارة الثقة، وليس مجرد عنصر شكلي.

وفي التطبيقات العملية، يُستخدم هذا الإطار في مجالات حساسة مثل الطب، والتعليم، واتخاذ القرار، حيث قد يكون لسوء المعايرة آثار خطيرة. فطبيب يثق بنظام تشخيص أكثر مما ينبغي قد يتجاهل مؤشرات مهمة، وطالب يعتمد على نظام تعليمي بشكل كامل قد يكتسب معرفة غير دقيقة. ومن هنا، فإن الهدف لا يقتصر على تحسين دقة النظام، بل على ضبط العلاقة بين الإنسان والآلة بحيث تكون الثقة مبنية على فهم واقعي للقدرات والحدود.

في المحصلة، يكشف هذا الإطار أن التحدي الحقيقي في الذكاء الاصطناعي ليس فقط في بناء أنظمة ذكية، بل في بناء علاقة ذكية معها. فالثقة، إذا لم تكن معايرة بدقة، تتحول من أداة تمكين إلى مصدر خطر. ولذلك، فإن دراسة هذه العلاقة تمثل خطوة أساسية نحو تطوير أنظمة أكثر أمانًا وشفافية، وتفاعلًا أكثر وعيًا بين الإنسان والآلة.

١٣.٢.٤ إطار تقييم الشفافية وقابلية التفسير (Explainability Evaluation)

يمثل إطار تقييم قابلية التفسير في الذكاء الاصطناعي (Explainable AI Evaluation) تحولًا مهمًا في فهم العلاقة بين الإنسان والآلة، إذ لم يعد الهدف مقتصرًا على إنتاج نتائج دقيقة، بل أصبح من الضروري أن يكون النظام قادرًا على شرح قراراته بطريقة مفهومة وقابلة للتحقق. فالنظام الذي يقدم إجابة صحيحة دون تفسير قد يظل غير موثوق من منظور المستخدم، بينما النظام الذي يشرح منطقه—even لو كان جزئيًا—يسهم في بناء فهم مشترك يقلل من احتمالات سوء الفهم.

ينطلق هذا الإطار من فكرة أن الشفافية ليست قيمة تقنية فحسب، بل وظيفة معرفية وتواصلية. فالتفسير هنا لا يعني كشف كل التفاصيل الحسابية للنموذج، بل تقديم تمثيل مبسط ومناسب لقدرات المستخدم، يوضح لماذا تم الوصول إلى نتيجة معينة. ومن هذا المنظور، يصبح التفسير جسرًا بين منطق الآلة وتجربة الإنسان، يتيح للمستخدم تقييم الإجابة، واكتشاف الخطأ، واتخاذ قرار واعٍ بشأن الاعتماد عليها.

ويقوم هذا الإطار على عدة أبعاد رئيسية في التقييم. أول هذه الأبعاد هو وضوح الشرح (Clarity)، أي مدى بساطة التفسير وخلوه من الغموض أو المصطلحات التقنية المعقدة. فالتفسير الفعال ليس الأكثر تفصيلًا، بل الأكثر قابلية للفهم. وقد أظهرت الدراسات أن التفسيرات الطويلة أو المليئة بالتفاصيل قد تُربك المستخدم بدل أن تساعده، خاصة إذا لم تكن مرتبطة مباشرة بالسؤال المطروح.

أما البعد الثاني فهو قابلية الفهم (Comprehensibility)، ويقاس بمدى قدرة المستخدم على استيعاب التفسير وإعادة صياغته أو استخدامه في اتخاذ قرار. هنا لا يكفي أن يكون الشرح واضحًا لغويًا، بل يجب أن يكون منسجمًا مع النموذج الذهني للمستخدم. فقد يكون التفسير منطقيًا من وجهة نظر النظام، لكنه غير بديهي للمستخدم، ما يؤدي إلى استمرار سوء الفهم رغم وجود الشرح.

ويبرز كذلك بعد القابلية للتحقق (Verifiability)، أي مدى تمكين التفسير للمستخدم من التأكد من صحة الإجابة. فالتفسير الجيد لا يكتفي بعرض النتيجة، بل يقدم أدلة أو مسارًا يمكن تتبعه، مثل الإشارة إلى مصادر، أو عرض خطوات الاستدلال. وهذا البعد مهم بشكل خاص في المجالات الحساسة، حيث يحتاج المستخدم إلى تقييم موثوقية القرار، لا مجرد قبوله.

ومن الأبعاد الأساسية أيضًا الأثر على التفاعل (Interaction Impact)، حيث يتم قياس مدى مساهمة التفسير في تحسين التفاعل بين المستخدم والنظام. هل أدى الشرح إلى تقليل عدد الأخطاء؟ هل ساعد المستخدم على طرح أسئلة أفضل؟ هل خفّض الحاجة إلى إعادة الصياغة؟ هذه المؤشرات تكشف أن التفسير ليس هدفًا بحد ذاته، بل أداة لتحسين جودة التواصل.

ويعتمد هذا الإطار على منهجيات متنوعة في القياس، تجمع بين التجارب العملية والتقييم البشري. ففي التجارب، يُطلب من المستخدمين أداء مهام باستخدام النظام، مرة مع وجود تفسيرات، ومرة بدونها، ثم تُقارن النتائج من حيث الدقة، والثقة، وسهولة الاستخدام. كما تُستخدم استبيانات لقياس مدى رضا المستخدم عن التفسير، ومدى ثقته في النظام بعد الاطلاع عليه.

ومن الأدوات المهمة أيضًا تحليل الأخطاء في ضوء التفسير، حيث يتم فحص الحالات التي أخطأ فيها النظام، ومعرفة ما إذا كان التفسير قد ساعد المستخدم على اكتشاف الخطأ أم ساهم في تضليله. فبعض التفسيرات قد تكون “مقنعة” لكنها غير صحيحة، وهو ما يؤدي إلى تعزيز الثقة الزائفة بدل تصحيحها. وهذا يطرح تحديًا مهمًا يتمثل في التمييز بين التفسير الحقيقي والتفسير الزائف (Post-hoc rationalization).

ويكشف هذا الإطار عن مفارقة مهمة، وهي أن زيادة الشفافية لا تؤدي دائمًا إلى تحسين الفهم. ففي بعض الحالات، قد يؤدي الإفراط في التفاصيل إلى إرهاق المستخدم، أو إلى إعطاء انطباع زائف بالدقة. لذلك، فإن التفسير الفعال يجب أن يكون مناسبًا للسياق ولنوع المستخدم، بحيث يوازن بين البساطة والدقة، وبين الشمول والاختصار.

كما يرتبط هذا الإطار بشكل وثيق بمفهوم الثقة والمعايرة، إذ إن التفسير الجيد يمكن أن يساعد في ضبط ثقة المستخدم، بحيث لا تكون مفرطة ولا ناقصة. فعندما يفهم المستخدم لماذا قدم النظام إجابة معينة، يصبح أكثر قدرة على تقييمها، وبالتالي أكثر وعيًا بحدود النظام. وهذا يسهم في تقليل ظواهر مثل الاعتماد المفرط أو الرفض غير المبرر.

وفي التطبيقات العملية، تبرز أهمية هذا الإطار في مجالات مثل الطب، والقانون، والتعليم، حيث لا يكفي تقديم قرار، بل يجب تبريره. فطبيب يعتمد على نظام تشخيص يحتاج إلى فهم الأسباب، لا مجرد النتيجة، وكذلك القاضي أو الباحث. ومن هنا، فإن قابلية التفسير تصبح شرطًا أساسيًا للاستخدام المسؤول للذكاء الاصطناعي.

في المحصلة، يكشف هذا الإطار أن الفهم في سياق الذكاء الاصطناعي ليس اتجاهًا واحدًا من الإنسان إلى الآلة، بل عملية تبادلية تتطلب أن “تشرح الآلة نفسها” بقدر ما “يفهمها الإنسان”. ومن خلال هذا التفاعل التفسيري، يمكن تقليص فجوة الفهم، وتحويل الذكاء الاصطناعي من أداة غامضة إلى شريك معرفي يمكن الحوار معه، وفهمه، ومراجعته.

١٣.٢.٥إطار تقييم المخاطر والأخطاء الواقعية

يمثل هذا الإطار ما يمكن تسميته بمنهج تحليل الحوادث (Incident Analysis Framework)، وهو من أكثر المقاربات واقعية وعمقًا في دراسة سوء الفهم بين الإنسان والآلة، لأنه ينطلق من الحالات التي وقع فيها الخطأ فعليًا، بدل الاكتفاء بالاختبارات النظرية أو البيئات التجريبية. فالحادثة هنا لا تُفهم بوصفها فشلًا تقنيًا بسيطًا، بل كـسلسلة مترابطة من القرارات والتفسيرات شارك فيها كل من النظام والمستخدم، ضمن سياق زمني ومؤسسي محدد.

يقوم هذا الإطار على فرضية أن الأخطاء الكبرى—مثل حوادث المركبات الذاتية أو الأنظمة الطبية—لا تنشأ عادة من سبب واحد، بل من تراكم انحرافات صغيرة في الفهم، تتفاعل معًا حتى تصل إلى نقطة حرجة. ومن هنا، فإن الهدف ليس فقط معرفة “ماذا حدث”، بل “كيف ولماذا حدث”، أي إعادة بناء المسار الكامل للحادثة، بدءًا من إدخال البيانات، مرورًا بقرارات النظام، وانتهاءً برد فعل المستخدم.

في هذا السياق، تُعد حادثة السيارة ذاتية القيادة التابعة لشركة Uber عام ٢٠١٨ مثالًا بارزًا على هذا النوع من التحليل. فقد أظهرت التحقيقات أن النظام كان قادرًا على رصد الجسم أمامه، لكنه لم يتمكن من تصنيفه بشكل حاسم، إذ تردد بين كونه دراجة أو مركبة أخرى. وفي الوقت نفسه، كان السائق البشري يعتمد على النظام بشكل كبير، ولم يتدخل في الوقت المناسب. هذه الحالة تكشف أن الخطأ لم يكن في “عدم الرؤية”، بل في سوء تفسير المشهد من قبل النظام، وسوء معايرة الثقة من قبل الإنسان.

يعتمد هذا الإطار على تحليل الحوادث عبر عدة طبقات مترابطة. أول هذه الطبقات هو التحليل التقني، الذي يدرس كيفية معالجة النظام للمدخلات، وما إذا كانت الخوارزميات قد أخفقت في التصنيف أو التنبؤ. لكن هذا التحليل لا يُعد كافيًا بمفرده، لأنه لا يفسر لماذا لم يتم تصحيح الخطأ في الوقت المناسب.

الطبقة الثانية هي التحليل التفاعلي، حيث يتم فحص كيفية تفاعل المستخدم مع النظام أثناء الحادثة. هل كان منتبهًا؟ هل فهم تنبيهات النظام؟ هل كان يثق به بشكل مفرط؟ في كثير من الحالات، يتبين أن المستخدم لم يكن يمتلك نموذجًا ذهنيًا دقيقًا لقدرات النظام، ما أدى إلى تأخر أو غياب التدخل البشري.

أما الطبقة الثالثة فهي التحليل الإدراكي والنفسي، الذي يركز على كيفية اتخاذ القرار في لحظة الضغط. فالبشر، في المواقف الحرجة، يعتمدون على اختصارات ذهنية (heuristics)، وقد يتجاهلون إشارات مهمة إذا كانوا يعتقدون أن النظام “يتولى المهمة”. وهنا يظهر مفهوم الاعتماد المفرط (Over-reliance)، الذي يُعد من أبرز أسباب سوء الفهم في الأنظمة الذكية.

وتأتي بعد ذلك طبقة التحليل السياقي والمؤسسي، حيث يتم دراسة البيئة التي حدثت فيها الحادثة، مثل سياسات التشغيل، ومستوى التدريب، وتصميم واجهة النظام. فقد يكون النظام دقيقًا من الناحية التقنية، لكن تصميمه لا يوضح حدوده بشكل كافٍ، أو لا يفرض على المستخدم مستوى مناسبًا من الانتباه. وفي بعض الحالات، يكون هناك ضغط مؤسسي يدفع نحو الاعتماد على النظام دون مراجعة كافية.

ومن خلال دمج هذه الطبقات، يسعى الإطار إلى إعادة بناء ما يُعرف بـ “سلسلة الخطأ” (Error Chain)، وهي تسلسل الأحداث والتفسيرات التي أدت إلى النتيجة النهائية. وهذا التحليل يكشف أن سوء الفهم ليس لحظة واحدة، بل عملية تراكمية تبدأ غالبًا بإشارات صغيرة يتم تجاهلها أو تفسيرها بشكل غير دقيق.

ومن أهم مخرجات هذا الإطار أنه لا يكتفي بتفسير الماضي، بل يهدف إلى استخراج دروس تصميمية يمكن تطبيقها في الأنظمة المستقبلية. فمثلًا، قد يؤدي تحليل حادثة معينة إلى تحسين أنظمة التنبيه، أو إعادة تصميم واجهة المستخدم، أو إدخال آليات تحقق إضافية. كما يمكن أن يسهم في تطوير بروتوكولات تدريب المستخدمين، بحيث يكونون أكثر وعيًا بحدود النظام.

ويُظهر هذا الإطار أيضًا أهمية التكامل بين التخصصات، إذ لا يمكن فهم الحوادث المعقدة من منظور هندسي فقط، بل يتطلب الأمر إشراك خبراء في علم النفس، والتفاعل الإنساني-الحاسوبي، وإدارة المخاطر. وهذا يعكس الطبيعة المركبة لمشكلة سوء الفهم، التي تتجاوز حدود التقنية إلى المجال الإنساني.

وفي التطبيقات الطبية، على سبيل المثال، يمكن استخدام هذا الإطار لتحليل الحالات التي أخطأت فيها أنظمة التشخيص، ليس فقط من حيث دقة النموذج، بل من حيث كيفية تفسير الطبيب لنتائج النظام. فقد يعتمد الطبيب على التوصية الآلية دون مراجعة كافية، أو قد يسيء فهم نطاق تطبيقها، ما يؤدي إلى قرارات غير دقيقة.

في المحصلة، يقدم هذا الإطار رؤية عميقة لسوء الفهم بوصفه ظاهرة نظامية، لا مجرد خطأ فردي. فهو يكشف أن التفاعل بين الإنسان والآلة هو شبكة من التفسيرات المتبادلة، وأن أي خلل في هذه الشبكة قد يؤدي إلى نتائج خطيرة. ومن خلال تحليل الحوادث الواقعية، يمكن الانتقال من رد الفعل إلى الفهم الاستباقي، ومن معالجة الأخطاء إلى تصميم أنظمة أكثر أمانًا ووضوحًا، قادرة على تقليل احتمالات سوء الفهم في المستقبل.

١٣.٢.٦إطار تقييم التحيزات والعدالة

يمثل هذا الإطار ما يمكن تسميته بإطار تحليل التحيّز والعدالة (Bias & Fairness Evaluation Framework)، وهو من أهم الأطر المعاصرة في دراسة سوء الفهم في أنظمة الذكاء الاصطناعي، لأنه يكشف أن الخطأ لا يكون دائمًا تقنيًا أو لغويًا، بل قد يكون بنيويًا ومضمَّنًا في البيانات أو الخوارزميات نفسها. فالنظام قد “يفهم” المدخلات وفقًا للأنماط التي تعلمها، لكن هذه الأنماط قد تعكس تحيزات تاريخية أو ثقافية، مما يؤدي إلى قرارات تبدو منطقية داخليًا، لكنها غير عادلة أو مضللة في الواقع.

ينطلق هذا الإطار من فرضية أن الذكاء الاصطناعي لا يعمل في فراغ، بل يتشكل من خلال البيانات التي يُدرَّب عليها. وإذا كانت هذه البيانات غير متوازنة—من حيث التمثيل السكاني، أو الخلفية الثقافية، أو التوزيع الاجتماعي—فإن النظام سيعيد إنتاج هذه الاختلالات على شكل أنماط قرار. ومن هنا، فإن سوء الفهم لا يكون نتيجة فشل في تفسير اللغة أو السياق فقط، بل نتيجة تشويه في تمثيل الواقع نفسه داخل النموذج.

في هذا السياق، يصبح مفهوم “الفهم” أكثر تعقيدًا، إذ قد يفهم النظام المدخلات بشكل متسق مع بياناته، لكنه يفشل في تمثيل التنوع الحقيقي للمجتمع. فعلى سبيل المثال، عند تحليل نصوص أو اتخاذ قرارات تتعلق بفئات مختلفة، قد يُظهر النظام أداءً مرتفعًا مع مجموعة معينة، وأداءً ضعيفًا مع مجموعة أخرى. وهذا لا يعني فقط تفاوتًا في الدقة، بل يشير إلى فجوة في الفهم ناتجة عن تحيزات كامنة.

يعتمد هذا الإطار على تحليل الأداء عبر مجموعات مختلفة، وهي منهجية تُعرف أحيانًا بـ التقييم التقاطعي (Disaggregated Evaluation). ففي هذه المقاربة، لا يتم الاكتفاء بقياس الأداء الكلي للنظام، بل يتم تفكيكه حسب متغيرات مثل: اللغة، الثقافة، الجنس، العمر، أو السياق الجغرافي. ومن خلال هذه المقارنة، يمكن الكشف عن أنماط خفية من التحيز، قد لا تظهر في المتوسط العام.

كما يتضمن الإطار تحليلًا لما يمكن تسميته بالتحيز السياقي والثقافي، حيث يتم اختبار النظام في بيئات مختلفة لمعرفة مدى قدرته على التكيف مع تنوع المعاني. فالتعبير الذي يحمل دلالة إيجابية في ثقافة معينة قد يحمل دلالة مختلفة في ثقافة أخرى، وإذا لم يكن النظام مدرَّبًا على هذا التنوع، فقد ينتج تفسيرات سطحية أو خاطئة. وهنا يظهر أن سوء الفهم ليس فقط لغويًا، بل مرتبط بغياب “المرجعية الثقافية” في النموذج.

ومن الجوانب المهمة في هذا الإطار التمييز بين نوعين من التحيز،تحيز البيانات (Data Bias) وتحيز الخوارزمية (Algorithmic Bias). الأول ينشأ من عدم توازن البيانات أو تمثيلها، بينما الثاني قد ينتج عن طريقة تصميم النموذج أو آلية التعلم نفسها، حتى في حال توفر بيانات متوازنة. وهذا يعني أن معالجة التحيز تتطلب تدخلًا على مستويين: تحسين جودة البيانات، وتطوير خوارزميات أكثر حساسية للعدالة.

ويعتمد التقييم في هذا الإطار على مجموعة من المقاييس التي تقارن بين أداء النظام عبر الفئات المختلفة، مثل الفروق في الدقة، أو معدلات الخطأ، أو التباين في التوصيات. لكن الأهم من القياس الكمي هو تفسير هذه الفروق، أي فهم لماذا يظهر النظام تحيزًا معينًا، وما هي العوامل التي أدت إليه. وهذا يتطلب تحليلًا نوعيًا للبيانات، والسياق الذي تم جمعها فيه، والافتراضات التي بُني عليها النموذج.

كما يرتبط هذا الإطار بشكل وثيق بدراسات أخلاقيات الذكاء الاصطناعي، لأنه يطرح سؤالًا جوهريًا: هل النظام يعامل المستخدمين بشكل عادل؟ فحتى لو كان النظام دقيقًا من الناحية التقنية، فإن التحيز قد يؤدي إلى نتائج غير عادلة، مثل تفضيل فئة على أخرى، أو تفسير سلوك معين بشكل مختلف تبعًا للخلفية الثقافية. وهنا يصبح سوء الفهم ليس مجرد خطأ معرفي، بل قضية أخلاقية واجتماعية.

ومن التطبيقات العملية لهذا الإطار تحليل أنظمة التوظيف، أو التوصية، أو الترجمة، حيث قد يؤدي التحيز إلى قرارات تؤثر بشكل مباشر على حياة الأفراد. فعلى سبيل المثال، قد يربط النظام بين مهن معينة وجنس معين، أو يفسر تعبيرات ثقافية بطريقة غير دقيقة، مما يؤدي إلى تشويه المعنى أو تعزيز الصور النمطية.

ويكشف هذا الإطار أيضًا أن معالجة التحيز لا تعني فقط “تصحيح الأخطاء”، بل تتطلب إعادة التفكير في كيفية تمثيل العالم داخل النظام. وهذا يشمل تنويع البيانات، وإشراك خبرات متعددة في تصميم النماذج، وتطوير آليات تحقق مستمرة تراقب أداء النظام في سياقات مختلفة.

في المحصلة، يقدم هذا الإطار رؤية عميقة لسوء الفهم بوصفه نتيجة لتفاعل معقد بين البيانات والخوارزميات والسياق الاجتماعي. فهو يوضح أن الفهم في الذكاء الاصطناعي ليس مسألة تقنية بحتة، بل هو انعكاس لبنية معرفية وثقافية أوسع. ومن خلال هذا التحليل، يمكن الانتقال من تقييم الأداء إلى تقييم العدالة، ومن تحسين الدقة إلى بناء أنظمة أكثر إنصافًا ووعيًا بتنوع التجربة الإنسانية.

١٤ خلاصات وخاتمة 

في ختام هذا العرض المتكامل لمسألة سوء الفهم بين الإنسان والآلة يتضح أن هذه الظاهرة ليست مجرد خطأ تقني عابر أو خلل محدود في أداء الخوارزميات، بل هي نتيجة تفاعل معقد بين طبيعة الإدراك البشري وطبيعة المعالجة الحاسوبية للمعلومات. فالإنسان يفهم العالم عبر شبكة واسعة من الخبرة الحسية والسياق الاجتماعي والمعرفة الضمنية، بينما تعتمد الأنظمة الذكية على تحليل الأنماط الإحصائية في البيانات والرموز. ومن هذا الاختلاف الجذري في طريقة إدراك المعنى وتفسيره تنشأ الفجوة المعرفية التي تشكل الأساس العميق لمعظم حالات سوء الفهم بين الإنسان والآلة.

وقد أظهر تحليل الأقسام المختلفة من هذه الدراسة أن سوء الفهم لا يقتصر على مستوى واحد من التفاعل، بل يمكن أن يظهر في مستويات متعددة. فقد يكون سوء الفهم لغوياً عندما تعجز الأنظمة عن تفسير المجاز أو السخرية أو المقاصد غير المباشرة، وقد يكون سياقياً عندما لا تستطيع ربط المعلومات بالسياق الثقافي أو المعرفي المناسب. كما يمكن أن يظهر في شكل أخطاء تقنية مثل ظاهرة الهلوسة في أنظمة الذكاء الاصطناعي، أو في صورة تحيزات معرفية ناتجة عن البيانات التي تدربت عليها الخوارزميات. هذه الأنواع المختلفة من سوء الفهم تكشف أن المشكلة ليست محصورة في اللغة أو التقنية وحدها، بل تمتد إلى طبيعة المعرفة التي تعتمد عليها الأنظمة الذكية.

كما بيّنت الأمثلة التطبيقية والحوادث الواقعية التي استعرضناها أن سوء الفهم قد ينتج عن تفاعل عوامل متعددة في الوقت نفسه، مثل قصور النظام في إدراك البيئة، أو سوء تفسير المستخدم لقدرات النظام، أو خلل في تصميم واجهات التفاعل. وقد أظهرت هذه الحالات أن الاعتماد المفرط على الأنظمة الذكية دون إدراك حدودها قد يؤدي إلى أخطاء تتراوح بين الإرباك البسيط في التفاعل اليومي وبين المخاطر الجدية في التطبيقات الحساسة مثل القيادة الذاتية أو الأنظمة الطبية أو المالية.

ومن الجوانب المهمة التي برزت في هذا السياق مفهوم سوء المعايرة بين ثقة الإنسان وثقة الآلة، حيث قد يميل المستخدم إلى الثقة بالنظام أكثر مما تسمح به قدراته الفعلية، أو على العكس قد يقلل من قدراته المفيدة. ويعكس هذا الخلل في المعايرة وجود فجوة إدراكية بين الإنسان والآلة، حيث يفسر كل منهما المعلومات وفق آليات مختلفة جذرياً. فبينما يعتمد الإنسان على السياق والتجربة والخبرة الاجتماعية، تعتمد الأنظمة الذكية على أنماط البيانات وقواعد المعالجة الحسابية.

وقد أظهر تحليلنا أيضاً أن جزءاً مهماً من سوء الفهم لا يرتبط بقدرات الذكاء الاصطناعي وحدها، بل يتصل كذلك بطريقة تصميم الأنظمة والمنصات الرقمية. فطريقة عرض الإجابات، وآليات ترتيب المعلومات، وخوارزميات التلخيص أو التوصية قد تؤثر بشكل مباشر في كيفية فهم المستخدم للمخرجات التي يقدمها النظام. ولهذا أصبح مجال التفاعل بين الإنسان والآلة أحد المحاور الأساسية لفهم هذه الظاهرة، حيث يركز على تصميم أنظمة أكثر وضوحاً وشفافية وتوافقاً مع النماذج الذهنية للمستخدمين.

وفي ضوء هذه التحديات، ظهرت مجموعة من الأطر والمنهجيات التي تهدف إلى تقييم سوء الفهم في التفاعل بين الإنسان والآلة. وقد بينت هذه الأطر أن تقييم هذه الظاهرة يتطلب الجمع بين عدة مستويات من التحليل، تشمل تقييم الأداء التقني للنظام، وتحليل التفاعل الفعلي بين المستخدم والنظام، ودراسة الأبعاد الاجتماعية والأخلاقية المرتبطة باستخدام الذكاء الاصطناعي. ويساعد هذا التقييم المتعدد الأبعاد على الكشف المبكر عن مصادر الخطأ وتطوير أنظمة أكثر موثوقية وقدرة على التفاعل الآمن مع المستخدمين.

وفي النهاية يمكن القول إن مسألة سوء الفهم بين الإنسان والآلة تمثل إحدى القضايا المركزية في عصر الذكاء الاصطناعي، لأنها تكشف الحدود المعرفية للتكنولوجيا الحديثة وتبرز الحاجة إلى مقاربة متعددة التخصصات تجمع بين علوم الحاسوب واللسانيات وعلم الإدراك والفلسفة وتصميم الأنظمة. فكلما ازداد انتشار الأنظمة الذكية في مجالات الحياة المختلفة، ازدادت أهمية فهم هذه الظاهرة وتحليلها بصورة منهجية. إن التقدم في هذا المجال لا يعتمد فقط على تطوير خوارزميات أكثر قوة، بل أيضاً على بناء أنظمة قادرة على التواصل مع الإنسان بطريقة أكثر وضوحاً، وعلى تطوير وعي نقدي لدى المستخدمين بحدود هذه التقنيات وإمكاناتها. وبذلك يصبح الحد من سوء الفهم بين الإنسان والآلة خطوة أساسية نحو بناء علاقة أكثر توازناً ومسؤولية بين الإنسان والتكنولوجيا في المستقبل.

انتهي ١٥ ابريل ٢٠٢٦

ونحتاج تطوير اطر التقييم ونماذجه لتكتمل المادة

فؤاد