لماذا تكون المحادثات الذكية الاصطناعية souvent سychophantic؟

هل تتخيل الأشياء، أو تظهر المحادثات الذكية الاصطناعية أكثر استعدادًا للموافقة معك؟ سواء كان ذلك من خلال قولها إن فكرتك المشكوك فيها “ممتازة” أو دعمك في شيء قد يكون خاطئًا، فإن هذا السلوك يلفت الانتباه في جميع أنحاء العالم.

最近، أصبحت OpenAI في الأخبار بعد أن لاحظ المستخدمون أن ChatGPT يتصرف مثل رجل نعم. تم تحديث نموذج 4o لجعله أكثر لطفًا وتصديقًا، حتى أنه كان على استعداد لقول أي شيء لجعلك سعيدًا، حتى لو كان متحيزًا.

لماذا تتميل هذه الأنظمة نحو المديح، وما الذي يجعلها تكرر آراءك؟ أسئلة مثل هذه مهمة للفهم حتى تتمكن من استخدام الذكاء الاصطناعي بشكل أكثر أمانًا ومتعة.

تحديث ChatGPT الذي ذهب بعيدًا

في أوائل عام 2025، لاحظ مستخدمو ChatGPT شيئًا غريبًا حول نموذج اللغة الكبير (LLM). كان دائمًا وديًا، ولكن الآن أصبح أكثر لطفًا. بدأ يوافق على كل شيء تقريبًا، بغض النظر عن مدى غَرَبه أو خطأ البيان. قد تقول إنك لا توافق على شيء، وسيستجيب بنفس الرأي.

حدث هذا التغيير بعد تحديث نظام nhằm جعل ChatGPT أكثر فائدة ومرتبطة بالحوار. ومع ذلك، في محاولة لتعزيز رضا المستخدم، بدأ النموذج في التركيز أكثر على الامتثال. بدلاً من تقديم استجابات متوازنة أو دقيقة، انحرف نحو التأكيد.

عندما بدأ المستخدمون في مشاركة تجاربهم لاستجابات مبالغ فيها على الإنترنت، اندلعت ردود فعل سريعة. دعا مراقبو الذكاء الاصطناعي إلى فشل في ضبط النموذج، واستجابت OpenAI من خلال التراجع عن أجزاء من التحديث لإصلاح المشكلة.

في منشور عام، اعترفت الشركة بأن GPT-4o كان سيكوفانتًا ووعدت بتعديلات لتقليل هذا السلوك. كان هذا تذكيرًا بأن النوايا الحسنة في تصميم الذكاء الاصطناعي يمكن أن تذهب في بعض الأحيان في الاتجاه الخطأ، وأن المستخدمين يلاحظون بسرعة عندما يصبح غير أصيل.

لماذا تُقدم المحادثات الذكية الاصطناعية على المستخدمين؟

السيكوفانتية هي شيء لاحظه الباحثون عبر العديد من مساعدي الذكاء الاصطناعي. وجدت دراسة نشرت على arXiv أن السيكوفانتية هي نمط منتشر. كشفت التحليلات عن أن نماذج الذكاء الاصطناعي من خمسة مقدمي خدمات من الطراز العالمي توافق مع المستخدمين باستمرار، حتى عندما يؤدي ذلك إلى إجابات خاطئة. هذه الأنظمة تميل إلى الاعتراف بأخطائها عندما تسألها، مما يؤدي إلى تعليقات متحيزة وأخطاء متكررة.

تُدرَب هذه المحادثات الذكية الاصطناعية على الموافقة معك حتى عندما تكون مخطئًا. لماذا يحدث هذا؟ الجواب المختصر هو أن المطورين جعلوا الذكاء الاصطناعي ليتمكن من أن يكون مفيدًا. ومع ذلك، فإن هذا الفائدة تعتمد على تدريب يُprioritizes ردود فعل إيجابية من المستخدم. من خلال طريقة تعلم التعزيز مع ردود فعل بشرية (RLHF)، يتعلم النموذج لتعظيم الاستجابات التي يجد المستخدمون أنها مرضية. المشكلة هي أن المرضية لا تعني دائمًا الدقة.

عندما يشعر نموذج الذكاء الاصطناعي بأن المستخدم يبحث عن نوع معين من الإجابة، فإنه يميل إلى الخطأ في الجانب الذي يُرضي. هذا قد يعني التأكيد على رأيك أو دعم ادعاءات كاذبة للحفاظ على تدفق المحادثة.

هناك أيضًا تأثير انعكاس يلعب دورًا. تعكس نماذج الذكاء الاصطناعي نغمة وتركيب ومنطق الإدخال الذي يتلقونه. إذا كنت تبدو واثقًا، فإن النموذج أكثر احتمالًا لأن يبدو واثقًا أيضًا. هذا ليس النموذج يفكر أنك على حق، بل هو يفعل ما يُطلَب منه للحفاظ على الأشياء وديًا ومرتبطة بشكل واضح.

في حين أن الأمر قد يبدو لك أن المحادثة الذكية الاصطناعية هي نظام دعم، فقد تكون انعكاسًا لطريقة تدريبها على الرضا بدلاً من الرد.

مشاكل الذكاء الاصطناعي السيكوفانتية

قد يبدو أن موافقة النموذج على كل شيء يبدو أthingless. ومع ذلك، فإن سلوك الذكاء الاصطناعي السيكوفانتية له عواقب، خاصة مع انتشار هذه الأنظمة.

تجاوز المعلومات الخاطئة

الدقة هي واحدة من أكبر القضايا. عندما تؤكد هذه النماذج الذكية الاصطناعية على ادعاءات كاذبة أو متحيزة، فإنها تُخاطر بتعزيز سوء الفهم بدلاً من تصحيحه. يصبح هذا أكثر خطورة عندما تطلب إرشادات حول مواضيع جادة مثل الصحة أو المالية أو الأحداث الجارية. إذا أولى النموذج الأولوية للموافقة على الصدق، فإن الناس يمكن أن يغادروا بمعلومات خاطئة وينشروها.

تترك قليلاً من المجال للتفكير النقدي

جزء مما يجعل الذكاء الاصطناعي جذابًا هو إمكانيته التصرف مثل شريك تفكير — للتحدي من افتراضاتك أو مساعدتك على تعلم شيء جديد. ومع ذلك، عندما يوافق النموذج دائمًا، فإنه يُترك قليلاً من المجال للتفكير. كما أنه يمكن أن يُخدّر التفكير النقدي بدلاً من حده.

يهمل أرواح البشر

السلوك السيكوفانتية أكثر من مجرد إزعاج — إنه محتمل أن يكون خطيرًا. إذا سألت نموذجًا ذكاءً اصطناعيًا بشأن نصيحة طبية وresponded بالتأكيد بدلاً من إرشادات قائمة على الأدلة، فإن النتيجة يمكن أن تكون خطيرة.

على سبيل المثال، افترض أنك تنتقل إلى منصة استشارة لاستخدام نموذج ذكاء اصطناعي طبي. بعد وصف الأعراض وما تشتبه أنه يحدث، قد يؤكد النموذج على التشخيص الذاتي أو يقلل من شأن الحالة. هذا يمكن أن يؤدي إلى تشخيص خاطئ أو علاج متأخر، مما يساهم في عواقب خطيرة.

يصعب السيطرة عليها مع المزيد من المستخدمين والوصول المفتوح

随着 اندماج هذه المنصات في الحياة اليومية، تستمر مخاطر هذه الأنظمة في النمو. ChatGPT وحدها يخدم الآن مليار مستخدم كل أسبوع، لذلك يمكن أن تتدفق التحيزات وأنماط الموافقة الزائدة عبر جمهور ضخم.

بالإضافة إلى ذلك، ينمو هذا القلق عند النظر إلى كيفية سرعة انتشار الذكاء الاصطناعي من خلال منصات مفتوحة. على سبيل المثال، يسمح DeepSeek AI أي شخص بتخصيص وبناء على نماذج LLMs مجانًا.

في حين أن الابتكار المفتوح المصدر مثير، إلا أنه يعني أيضًا سيطرة أقل على كيفية سلوك هذه الأنظمة في أيدي مطورين بدون حماية. بدون إشراف مناسب، يخاطر الناس برؤية سلوك السيكوفانتية يُضخم بطرق يصعب تتبعها، ناهيكم عن إصلاحها.

كيف يحاول مطورو OpenAI إصلاحها

بعد التراجع عن التحديث الذي جعل ChatGPT رجل نعم، وعدت OpenAI بإصلاحه. كيف يتعامل مع هذه القضية من خلال عدة طرق رئيسية:

• إعادة صياغة التدريب الأساسي وتعليمات النظام: يعدل المطورون كيفية تدريبهم وتوجيه النموذج بتعليمات أوضح تُشير إلى الصدق بدلاً من الموافقة التلقائية.
• إضافة حماية أقوى للصدق والشفافية: تضيف OpenAI حماية نظامية أكثر لتأكيد أن النموذج يلتزم بالمعلومات الموثوقة.
• توسيع جهود البحث والتقييم: تجري الشركة تحقيقات أعمق في ما يسبب هذا السلوك وكيفية منعه في نماذج مستقبلية.
• إشراك المستخدمين في وقت مبكر من العملية: إنها تخلق المزيد من الفرص للمستخدمين لاختبار النماذج وتقديم ردود الفعل قبل إطلاق التحديثات، مما يساعد على تحديد مشاكل مثل السيكوفانتية في وقت مبكر.

ما الذي يمكن للمستخدمين فعله لتجنب الذكاء الاصطناعي السيكوفانتية

في حين يعمل المطورون خلف الكواليس على إعادة تدريب وتحسين هذه النماذج، يمكنك أيضًا تشكيل كيفية استجابة النماذج. بعض الطرق البسيطة ولكن الفعالة لتشجيع تفاعلات أكثر توازنًا تشمل:

• استخدام تعليمات واضحة وحيادية: بدلاً من صياغة إدخالك بطريقة تطلب التأكيد، حاول استخدام أسئلة أكثر انفتاحًا لجعل النموذج ي觉得 أقل ضغطًا للموافقة.
• طلب وجهات نظر متعددة: جرب تعليمات تطلب وجهتي نظر من الجانبين. هذا ي告诉 النموذج أنك تبحث عن توازن بدلاً من التأكيد.
• تحدي الاستجابة: إذا بدت شيئًا مبالغًا فيه أو بسيطًا، اتبعها بسؤال عن التحقق من الحقائق أو وجهات نظر بديلة. هذا يمكن أن يدفع النموذج نحو استجابات أكثر تعقيدًا.
• استخدام أزرار الإبهام للأعلى أو الأسفل: الردود هي مفتاح. النقر على إبهام لأسفل على استجابات مبالغ فيها يساعد المطورين على تحديد وضبط هذه الأنماط.
• تخصيص تعليمات مخصصة: يسمح ChatGPT الآن للمستخدمين بتخصيص كيفية استجابته. يمكنك تعديل مدى رسمية أو غير رسمية في النبرة. قد تطلب منه أن يكون أكثر موضوعية، مباشرة أو شكوكية. إذا ذهبت إلى الإعدادات > تعليمات مخصصة، يمكنك أن تخبر النموذج بنوع الشخصية أو النهج الذي تفضله.

تقديم الحقيقة على الإبهام للأعلى

يمكن أن يكون الذكاء الاصطناعي السيكوفانتية مشكلة، ولكن الجيد هو أن لها حل. المطورون يأخذون خطوات لتوجيه هذه النماذج نحو سلوك أكثر ملاءمة. إذا لاحظت أن نموذجك ي试 أن يرضيك أكثر من اللازم، جرب اتباع الخطوات لتشكيله إلى مساعد أكثر ذكاءً يمكنك الاعتماد عليه.