"التفكير بلغات متعددة".. ظاهرة غريبة في نموذج o1 من OpenAI تثير تساؤلات

أثارت إحدى الظواهر المثيرة في نموذج الذكاء الاصطناعي الجديد "o1" الذي أطلقته OpenAI مؤخرًا تساؤلات عدة بين الباحثين والمتخصصين في المجال، حيث لوحظ أن النموذج يظهر سلوكًا غريبًا يتمثل في "التفكير بعدة لغات" أثناء معالجته للأسئلة المطروحة عليه باللغة الإنجليزية.

ظاهرة غريبة في نموذج o1 من OpenAI

النموذج، الذي يُعد متقدمًا في التفكير المنطقي والتحليل المعقد، يقوم بإجراء تحليل أولي للسؤال باللغة الإنجليزية، ولكنه سرعان ما يتحول إلى لغات أخرى مثل الصينية أو الفارسية قبل أن يقدم الإجابة النهائية باللغة الإنجليزية، هذه الظاهرة أثارت دهشة الكثير من المستخدمين الذين رصدوا تغيرًا غير متوقع في طريقة تفكير النموذج عند معالجته لبعض الأسئلة البسيطة.

على سبيل المثال، عندما يُطرح على النموذج سؤال مثل "كم عدد أحرف الـ R في كلمة strawberry؟"، يبدأ النموذج بتحليل السؤال باللغة الإنجليزية ولكن قد يتداخل التفكير مع بعض الكلمات أو الأنماط باللغة الصينية، هذا التغير المفاجئ في اللغة يشير إلى أن النموذج قد لا يقتصر على استخدام لغة واحدة في معالجة المعلومات، مما يطرح تساؤلات حول كيفية تأثير تعدد اللغات في آلية تفكير الذكاء الاصطناعي.

وبينما لم تقدم OpenAI تفسيرًا رسميًا لهذه الظاهرة، اختلفت الآراء بين الخبراء حول الأسباب المحتملة وراء هذا السلوك، بعض الخبراء يعتقدون أن النموذج قد تدرب على مجموعات بيانات تحتوي على نصوص بلغات متعددة مثل الصينية، ما قد يفسر تأثير هذه اللغات في طريقة تفكير النموذج عند مواجهة أسئلة باللغة الإنجليزية. 

كليمانت دي لانغ، الرئيس التنفيذي لشركة Hugging Face، اعتبر أن هذا التنوع اللغوي ربما يكون قد أثر في طريقة معالجة النموذج للأسئلة، خاصة أن التدريب على البيانات المتنوعة قد يكون قد زرع في النموذج أنماطًا لغوية متعددة.

من جانب آخر، أشار تيد شياو، الباحث في شركة DeepMind التابعة لجوجل، إلى أن بعض شركات الذكاء الاصطناعي تعتمد على خدمات تعليم البيانات المقدمة من شركات صينية، مما قد يساهم في تأثيرات لغوية تظهر أثناء التفكير. وقال شياو إن هذا التداخل في اللغات قد يكون نتيجة لطرق تدريب معتمدة على هذه البيانات.

فيما يعتقد البعض الآخر أن النموذج قد "يفضّل" استخدام بعض اللغات بشكل غير واعٍ بسبب كفاءتها في التعامل مع أنماط معينة، على سبيل المثال، أشار ماثيو غوزديال، أستاذ مساعد في الذكاء الاصطناعي بجامعة ألبرتا، إلى أن النموذج لا يعامل اللغات ككيانات منفصلة، بل يرى جميع النصوص مجرد بيانات، ما يتيح له استخدام أي لغة يجدها أكثر كفاءة في معالجته للأنماط الحسابية أو المنطقية. 

وأوضح أن بعض اللغات مثل الصينية قد تكون أكثر ملاءمة لإجراء العمليات الرياضية بسبب طريقة تكوين الأرقام في هذه اللغة، مما يسهل على النموذج إجراء الحسابات الرياضية بكفاءة أكبر.

تيدزن وانغ، مهندس البرمجيات في شركة Hugging Face، أضاف أن التحولات اللغوية التي تحدث داخل النموذج قد تكون نتيجة للأنماط التي تعلمها خلال عملية التدريب، وذكر أن بعض اللغات قد تكون أكثر كفاءة في تنفيذ بعض العمليات، مما يفسر تفضيل النموذج لاستخدام لغات معينة في سياقات معينة.

ومع تعدد النظريات والتفسيرين المختلفين، يظل الغموض الذي يكتنف طريقة عمل هذه النماذج واحدًا من أكبر التحديات التي يواجهها الباحثون في مجال الذكاء الاصطناعي، فبينما يمكننا ملاحظة سلوك النموذج أثناء المعالجة، يصعب تحديد السبب الدقيق وراء التحولات اللغوية التي تحدث خلال عمليات التفكير.

ومع استمرار تزايد استخدام الذكاء الاصطناعي في مختلف المجالات، فإن هذه الظاهرة تسلط الضوء على الجوانب الغامضة والمعقدة التي قد تواجهها النماذج المستقبلية في التعامل مع اللغات والتفكير المنطقي.