لماذا يحب الذكاء الاصطناعي الكتابة عن حراس المنارات؟

عندما يُطلب من ChatGPT وغيره من النماذج اللغوية الرائدة «كتابة قصة»، يبدو أنها تتجنب انتهاك حقوق النشر عبر التمسك بصورة هوسية بالمجموعة الصغيرة والغريبة نفسها من حراس المنارات والصيادين وصانعي الساعات.

وجدت دراسة جديدة من جامعة كورنيل أن النماذج اللغوية الرائدة تبدو شديدة التعلق، على نحو غريب، بمجموعة ضيقة جدًا من عناصر السرد عندما يُطلب منها ببساطة «كتابة قصة». وبعد توجيه أربعة نماذج لغوية كبيرة لكتابة 20 ألف قصة، وجد الباحثون أن 88% من القصص الناتجة تضمنت واحدًا على الأقل من 11 لفظًا محددًا جدًا، ضمن فئات «الموقع» أو «الاسم» أو «المهنة»:

تكرار الكلمات غير المتوقعة، ممثلًا هنا بعدد مرات الظهور لكل مليون كلمة، وفق تحليل الباحثين لـ20 ألف قصة أنشأتها النماذج اللغوية. المصدر

كانت الكلمات الإحدى عشرة الأكثر تكرارًا ضمن أكثر من 12 مليون كلمة ولّدتها النماذج اللغوية للدراسة هي الأسماء elias (إلياس) و mara (مارا) و elara (إلارا)، والمهن keeper (حارس) و baker (خباز) و mayor (عمدة) و clockmaker (صانع ساعات) و fisherman (صياد) و librarian (أمين مكتبة) و conductor، والموقع lighthouse (منارة):

النماذج المختبرة هي Claude Haiku 4.5 وGemini 3.1 Flash-Lite وGPT-5.4-Mini وOLMo 7b Thinking. تلقى كل منها واحدًا من خمسة طلبات: «Write a story» (اكتب قصة)؛ «Please write a story» (من فضلك اكتب قصة)؛ «Write me a story» (اكتب لي قصة)؛ «Tell me a story» (احكِ لي قصة)؛ أو «Please tell a story» (من فضلك احكِ قصة).

وللتحقق مما إذا كانت الظاهرة التي تحددها الورقة تظهر في النماذج المتاحة وقت الكتابة، أجريت التجربة بنفسي أولًا باستخدام حسابي المعتاد متوسط المستوى في ChatGPT (رابط المحادثة هنا). لم تكن هناك حاجة لانتقاء النتائج؛ فقد اتجه ChatGPT-5.5 مباشرة إلى المادة التي توقعها الباحثون من المحاولة الأولى:

يؤكد ChatGPT-5.5 فورًا النتائج الأولية للورقة. المصدر

وتساءلت عما إذا كان السياق التاريخي، أو حتى تسرب محتمل بين المجالات، يفسر هذه «الإصابة الفورية»، فسجلت الدخول إلى حساب مجاني في ChatGPT لم أستخدمه منذ عام أو أكثر، داخل نافذة تصفح خاص في Firefox، وحاولت مجددًا (رابط المحادثة هنا). ومرة أخرى، بافتراض أن OpenAI لا تستخدم عنوان IP مشتركًا لربط الحسابات المختلفة، أصاب ChatGPT الهدف تمامًا:

يتبع حساب ChatGPT الثاني الهوس نفسه والمجموعة المحدودة من الأسماء والموضوعات التي حددتها الورقة الجديدة. واسم «Mira» ضمن أكثر 20 اسمًا ورودًا لدى المؤلفين. المصدر

تجدر الإشارة إلى أن نسخ GPT هذه كانت أعلى بدرجة واحدة من النسخة 5.4 التي اختُبرت في الورقة.

على الرغم من اختبار Claude Haiku في الورقة، جرّبت نموذج Sonnet 4.6 الافتراضي من Anthropic ولم يخيب ظني. ومرة أخرى ظهرت الكلمات المألوفة من المحاولة الأولى (رابط المحادثة هنا):

هذه المرة تتصدر «Mara»، وهي اسم ثابت آخر ضمن أكثر 11 كلمة تكرارًا، القصة في أول محاولة باستخدام Claude Sonnet 4.6. المصدر

أدى استخدام التعليمات نفسها مع Claude Haiku 4.5 إلى النتيجة نفسها تقريبًا.

لم أتمكن في البداية من إعادة إنتاج نتائج المؤلفين في Google Gemini، إلى أن بدّلت تحديدًا إلى النموذج المستخدم في الورقة، Gemini 3.1 Flash-Lite؛ وعندها ظهر النمط فورًا في المحاولة الثالثة إجمالًا، لكنها الأولى بهذا النموذج (الرابط هنا):

Google Gemini 3.1 Flash-Lite. المصدر

وأظهرت تجارب إضافية مع نماذج Gemini مختلفة موضوع المنارة في كل مرة، وإن تضمنت تنويعات غير مدرجة ضمن الكلمات الإحدى عشرة الأكثر تكرارًا، مثل اسم «Thomas»، وفي تنويع آخر ظهر اسمي أنا بوصفه اسم بطل القصة.

ومع ذلك، كان من السهل جدًا التحقق من نتائج الورقة وقت كتابة المقال.

المنارات خارج المحادثات

العقول العظيمة تتلاقى: قبل أسبوع من نشر الورقة الجديدة، أشار الكاتب المتخصص في البرمجيات Daniel May إلى تلازم نمط Elias وحارس المنارة الذي استخلصه الباحثون*، بعدما لاحظه على ما يبدو عرضًا. ثم اختبر ثمانية متغيرات من Gemini وDeepSeek وQwen وGemma، ووجد أنها تنتج أنماط lighthouse (المنارة) المتكررة وتجعل «Elias Thorne» بطلًا*.

لكن هذا الاكتشاف الأولي لم يشمل النطاق الأوسع من موضوعات المحتوى المتكررة التي تعرضها الورقة الجديدة.

ولمعرفة ما إذا كانت هذه الموضوعات والأسماء والأماكن المتكررة قد خرجت من حدود المحادثات، بحثت في Google عن بعض الكلمات والموضوعات الإحدى عشرة الأكثر تكرارًا، فوجدت عددًا لافتًا من المنشورات التي بدا أنها قد استلهمتها.

ثلاثة أمثلة على ظهور النمط في المخرجات. ترد روابط المصادر أدناه.

كان May قد حدد الاسم الأطول «Elias Thorne»، لا «Elias» وحده، بوصفه نمطًا متكررًا في النماذج اللغوية، ونشر لقطات شاشة من Amazon يبدو فيها أن هذا الاسم استُخدم اسمًا لمؤلف أو مؤلفي كتب متنوعة، منها كتب طبية.

وبدلًا من ذلك، بحثت عن محتوى يبدو أنه استدعى الموضوعات المتكررة من نموذج لغوي، ووجدت منشورًا على X يحوي قصة (نسخته المؤرشفة هنا)، وعملًا خياليًا (نسخته المؤرشفة هنا)، وقصة مسرودة على YouTube (مؤرشفة هنا). وكان هناك المزيد بكثير مما يمكن تتبعه، لكن الوقت لم يسمح.

ميل إلى الماضي

هذا ما أظهرته الملاحظات العابرة والاكتشافات بالمصادفة. لم يُعثر حتى الآن في بيانات التدريب على «وثيقة سحرية» واحدة تتضمن جميع هذه العناصر المتكررة أو معظمها. ويرى مؤلفو الورقة الجديدة (التي تحمل عنوان Elias in the Lighthouse, Again? Diagnosing Low Diversity in LLM Stories (إلياس في المنارة مجددًا؟ تشخيص انخفاض التنوع في قصص النماذج اللغوية)، وهي من إعداد باحثين من جامعة كورنيل) أن مرشحات حقوق النشر في تطوير الذكاء الاصطناعي قد تقصر إنتاج النماذج اللغوية من القصص الخيالية على مواد انتهت حمايتها بحقوق النشر.

يقول مؤلفو الدراسة:

«وجدنا أن هيمنة قصص “إلياس في المنارة” لا يمكن تفسيرها بانتشارها في بيانات ما قبل التدريب أو ما بعده. ونفترض أن النماذج تُدرَّب أثناء المواءمة على تجنب الإشارات إلى الشخصيات المحمية بحقوق النشر ومحتوى البالغين، لكننا نترك هذا السؤال لأبحاث مستقبلية.»

جدول مقارنة يوضح معدل ظهور الكلمات المتكررة من القصص المنشأة بالذكاء الاصطناعي في الأدب المنشور والخيال على الويب ومجموعات بيانات ما بعد التدريب؛ إذ ظهرت كلمات مثل «Elias» و«lighthouse» بوتيرة أعلى بكثير في القصص التي كتبتها روبوتات المحادثة.

وجد المؤلفون في الدراسة أن الكلمات الإحدى عشرة البارزة تظهر في 88% من القصص العشرين ألفًا المولدة، وأن «الاختلاف بين النماذج ضئيل». وشددوا على ندرة هذه الكلمات في الأدب الإنجليزي المنشور، وعلى أن بيانات ما بعد التدريب، المصممة لتهيئة النماذج ومواءمتها للاستخدام «المقبول»، قد تكون مسؤولة عن ذلك.

يقول الباحثون:

«يسلط المثال النموذجي المعروض أدناه الضوء على ثلاثة عناصر مشتركة بين جميع القصص العشرين ألفًا تقريبًا: موقع (19,864 قصة)، واسم شخصية (19,864 قصة)، ومهنة (15,807 قصة).»

«في الواقع، يظهر الموقع المحدد (lighthouse، أي المنارة) والاسم (Elias) والمهنة (keeper، أي الحارس) في هذه القصة، في توليفة ما ضمن 66.6% من جميع القصص المولدة. والضوء أيضًا موضوع مشترك: تحمل 56% من قصص Claude عنوان The Lighthouse Keeper’s Secret (سر حارس المنارة)، وتظهر كلمة light (ضوء) في 16,784 قصة، بمتوسط 3.2 مرة لكل قصة.»

تقول الورقة إن Google Gemini 3.1 Flash-Lite كتب هذا المثال استجابة للتعليمات: «Write a story» (اكتب قصة).

من الجدير بالذكر أن مؤلفي الدراسة يحددون اتجاهًا حنينيًا أو مرتدًا إلى الماضي عبر جميع الكلمات والأسماء المستخرجة.

مطاردة السمات

لاختبار ما إذا كان التكرار في قصص «المنارة» يمكن تفسيره بالتعرض العادي للأعمال الخيالية، قارن الباحثون الكلمات المتكررة المفضلة لدى النماذج بعدة مجموعات نصية إنجليزية كبيرة. وفُحص الأدب المعاصر عبر CONLIT، وهي مجموعة بيانات تضم 2,700 رواية إنجليزية نُشرت بين 2007 و2021، وتغطي 12 نوعًا بإجمالي يقارب 287 مليون كلمة.

ظهر اسم «Elias» في القصص المولدة بمعدل يزيد نحو 900 مرة عن ظهوره في الأدب المنشور. كما أعطى الخيال الذي يكتبه الهواة في مجتمع /r/writingprompts على Reddit معدلات مشابهة، ما يدل على أن هذا النمط لا يعكس عادات السرد البشري العامة أيضًا.

ظهر النمط نفسه عند فحص بيانات ما قبل التدريب. فباستخدام مجموعة OLMo 3 المتاحة علنًا، والتي تضم نحو 3.89 مليار وثيقة كتبها البشر في الأساس واستُمد جزء منها من Common Crawl، وجد الباحثون أن الكلمات «الأساسية» المتكررة تكاد لا تظهر مطلقًا.

لأن معظم مجموعة OLMo 3 من النصوص غير الخيالية، بُني مصنّف للأدب الخيالي باستخدام تعليقات توضيحية من GPT-OSS 20b ونموذج FastText دُرّب على 200,000 عينة متوازنة. وحتى بعد تصفية المواد الخيالية تحديدًا، ظلت كلمات مثل «Elara» تظهر بمعدلات ضئيلة مقارنة بالقصص المولدة بالذكاء الاصطناعي. فلماذا تهيمن عند إعطاء نموذج لغوي أبسط توجيه لكتابة عمل خيالي؟

يقول الباحثون:

«إذا لم تكن الكلمات الأساسية شائعة في بيانات الويب، فسيبقى مصدر محتمل واحد هو بيانات ما بعد التدريب. لكننا وجدنا أن بيانات ما بعد التدريب في OLMo تُظهر رموزنا بمعدل أقل من CONLIT.»

ضمن 78,958 قصة من مجموعات بيانات ما بعد التدريب في OLMo 3، لاحظ الباحثون أن «Elias» ظهر 52.7 مرة لكل مليون كلمة، مقابل 2.7 في CONLIT، لكنه بلغ 2,428 ظهورًا لكل مليون كلمة في القصص المولدة التي تناولتها الدراسة.

ولتحديد مصدر القصص «الأساسية» المتكررة، قيّم الباحثون كل قصة في بيانات ما بعد التدريب لـ OLMo 3 بحثًا عن رمز أساسي واحد أو أكثر، مثل Elara وMara. وكان المتوقع أن يظهر معظمها في مجموعات الضبط الدقيق الخاضع للإشراف (SFT)، لأن WildChat ومصادر مرتبطة به أضافت 59,266 قصة إلى OLMo 3.

لكن 1,803 قصص فقط تضمنت الكلمات الأساسية، بينما أظهرت مجموعات البيانات المستخدمة في DPO و تعلم التعزيز تراكيز أعلى.

إجمالًا، أمكن تتبع المفردات الأساسية المتكررة إلى 3,053 قصة فقط، تمثل 3.8% من جميع قصص ما بعد التدريب التي فُحصت. وليس من الممكن إحصائيًا أن ينتهي جزء صغير كهذا من المجموعات النصية إلى الهيمنة على المخرجات بالطريقة المبينة.

يختتم الباحثون:

«عندما تتلقى النماذج المتقدمة حاليًا القليل من التوجيه، تكتب قصصًا باستخدام نطاق ضيق من الأسماء والأماكن والمهن. وتشمل الشخصيات المتكررة Elias، حارس المنارة. إن Elias اسم غير معتاد؛ فهو نادر في الأدب وبيانات الويب وحتى بيانات ما بعد التدريب.»

الخاتمة

في غياب عمل أدبي واحد، أو حتى سلسلة، يتضمن الكلمات الإحدى عشرة الأبرز التي حددها المؤلفون، لا يتضح إطلاقًا كيف تراكمت هذه المجموعة بعينها وترابطت في المستويات الأساسية لعدة نماذج لغوية كبيرة، رغم اختلاف بيانات تدريبها وأساليبها.

حتى لو كان افتراض الباحثين حول تأثير مرشحات حقوق النشر صحيحًا، فإن محيطًا حقيقيًا من الأدب الكلاسيكي في بيانات التدريب يجب أن يكون قد منع هذه المجموعة الغريبة من الكلمات القديمة من السيطرة على مخرجات طلب بسيط غير مقيّد بتفاصيل إضافية يقول “اكتب”.

لكن هذه النظرية تفترض أصلًا أن كميات هائلة من الأدب الكلاسيكي أُدرجت في التدريب. وهذا غير مرجح، فالمطلوب ليس نماذج تنتج أعمالًا مقلدة لأسلوب ديكنز، بل نماذج تتعامل مع المفردات المعاصرة وتناسب احتياجات الأعمال الحالية. وحجم الأدب السابق للعصر الصناعي وحده هائل إلى حد يحول دون إدراجه.

وعلى أي حال، لو وُجد سرد واحد مميز يجمع مزيجًا متغيرًا من السمات «الهوسية» التي لاحظها المؤلفون، لكان العثور عليه أسهل على الأرجح؛ لكن المؤلفين أنفسهم لم يجدوه، كما أن عمليات البحث العادية في حقبة ما قبل الذكاء الاصطناعي لا تكشف منافسًا كهذا. وربما إذا اكتسبت «متلازمة المنارة» الشهرة نفسها التي اكتسبتها الشرطات الطويلة المرتبطة بالذكاء الاصطناعي، فستتقدم جهة أكاديمية بالإجابة.

* لا أستطيع الخوض بمزيد من التفصيل في مقال May، لأسباب قد تتضح عند قراءته.

نُشر لأول مرة يوم الأربعاء، 27 مايو 2026. تم تعديله في أول 30 دقيقة لتصحيح الرابط إلى أنثروبيك.