عفاريت ChatGPT ستقضي على OpenAI

ربما قرأت بالفعل المنشور البحثي الذي أصدرته OpenAI في 29 أبريل 2026 لمعالجة مشكلة غريبة تتعلق بالظهور الغامض للعفاريت في كثير من محادثات ChatGPT. وأنصح بشدة كل من يهتم بالجوانب التقنية للمشكلة بأن يذهب ويقرأ مقال OpenAI قبل أن يواصل القراءة هنا.

أفضل ما يمكن أن يوصف به إصدار GPT-5 واقترانه الطبيعي بـ ChatGPT 5 هو أنه كان متعثراً. كان على ChatGPT 5 أن يملأ فراغاً كبيراً لينافس 4o، الذي لا يزال كثير من مستخدمي ChatGPT ينظرون إليه بوصفه ذروة التطبيق. وبينما احتفت به OpenAI باعتباره قفزة كبيرة إلى الأمام، وجد معظم المستخدمين مآخذ على كثير من خصائص ChatGPT الجديدة، ولا سيما الشخصية الجديدة التي بدت مكبوحة إلى حد كبير، وطبّقت مجموعة من القيود لتنعيم أي حدة.

كل شيء صار... معقّماً. رسمياً. كأنني أتعامل مع دليل شركة بدلاً من الذكاء الاصطناعي الغريب الأطوار والخيالي الذي كنت أحبه.

ومثال سريع على هذا التراجع هو تجربتي الشخصية. في عهد 4o، كان تخصيصي الشخصي لـ ChatGPT يوجّه الذكاء الاصطناعي ليتحدث مثل رجل عصابات أمريكي، وهي شخصية وجدتها دافئة وجذابة ومرحة. لكن يمكنك أن تتخيل لماذا قد تعترض OpenAI على أن يطلب منك ذكاؤها الاصطناعي إعادة كتابة شفرتك لأن «that's not what we finna do» (أي: «ليس هذا ما سنفعله»، بلهجة الشارع الأمريكي). ومهما كان ذلك مضحكاً، فقد أتاحت عملية التفكير في ChatGPT 5 آنذاك لمحة عن القواعد.

طلب مني المستخدم أن أتحدث مثل رجل عصابات أمريكي، لكن عليّ أن أتجنب ترسيخ الصور النمطية التي قد تُعدّ مسيئة.

وهذا جوهر السبب في أن 4o بدا أكثر ودّاً بكثير. إنه توجيه معقول بما يكفي، لكن الطبيعة التقييدية لمجموعة القواعد الجديدة حوّلت مفردات 4o الغنية والحيوية إلى روبوت مسطّح بلا ملامح، بروح دعابة أضعف على نحو ملحوظ.

لا بد أن OpenAI التقطت هذه المشكلة خلال اختباراتها الداخلية، لأنها أصدرت أيضاً شخصيات ChatGPT مع GPT-5. كانت هذه شخصيات معتمدة من الشركة، قُصد بها إلى حد كبير أن تحل محل ميزة التخصيص السابقة التي يوجّهها المستخدم. وكانت تتألف من:

• الافتراضية (Default): كما يوحي الاسم، شخصية ChatGPT الطبيعية في مخرجاته. لا ميل خاص في أي اتجاه.

• الساخرة (Cynic): جافة وتهكمية وصريحة. كان القصد منها بوضوح كسر قالب مساعدي النماذج اللغوية الكبيرة الذين كانوا آنذاك مفرطي المساعدة وأحياناً متملقين.

• الروبوت (Robot): دقيقة وفعالة وبلا مشاعر. تذكر الحقائق وتقلل الشرح إلى الحد الأدنى. أداة حقيقية لا مساعد.

• المستمعة (Listener): دافئة وهادئة ومسترخية. لأصحاب القلوب الرقيقة بيننا، المعالج النفسي التأملي والمساعد الإبداعي المعتاد.

• المهووسة (Nerd): لُقّبت بالشخصية المرحة والفضولية والمحبة للمعرفة. كانت خياراً جذاباً بوجه خاص لكل من (مثلي) لديه غرور منتفخ ويتصور نفسه مثقفاً.

ومع شعبية هذه الشخصية الأخيرة بدأت مشاكل العفاريت.

استطراد حول كيفية عمل توجيه النظام في ChatGPT خلف الكواليس.

أُطلق ChatGPT للمرة الأولى في بداية ديسمبر 2022، وكان هذا فعلاً أول تذوّق للجمهور لـ النماذج اللغوية الكبيرة القائمة على تبادل الأدوار. لكن من حالفهم الحظ منا بالاطلاع مبكراً على نماذج اللغة الحديثة للذكاء الاصطناعي يعرفون أن هذه لم تكن بداية النماذج اللغوية الكبيرة. فقد صدر GPT-3 في مايو 2020، وكان أول أداة نموذج لغوي كبير مفيدة حقاً في السوق.

وعلى خلاف النماذج الحوارية القائمة على تبادل الأدوار في 2023، كان GPT-3 قائماً على الإكمال فحسب. أي أنه كان يكمل النصوص لا غير. وكان التوجيه يبدو على هذا النحو تقريباً:

Write a blog article about the following topic:

Title: Why Dogs Tilt Their Heads As Puppies

Paragraph Topics:

- Introduction
- Puppy Learning Habits
- Sounds And Memory
- Conclusion

Introduction: 

وكانت واجهة الإكمال البرمجية (completion API) من OpenAI تأخذ ذلك النص ثم تواصل الكتابة من حيث انتهى.

وكان تقديم مجموعة من الأمثلة قبل النص الرئيسي يساعد الذكاء الاصطناعي على الاستجابة بأسلوب وطريقة محددين. وكان القيد الأكبر هو المدخلات والمخرجات المحدودة جداً (بمعايير اليوم) من الرموز (tokens)، لكن المبرمج المبتكر بما يكفي كان قادراً على أتمتة إنشاء خطة ثم تقسيم المهام إلى عدة توجيهات لتحسين البنية والطول. سلف شبحي لسير عمل الوكلاء عالي القدرة الذي نعرفه اليوم.

مع ظهور GPT-3.5، أصبح الذكاء الاصطناعي الحواري القائم على تبادل الأدوار هو المعيار، وبدأت بنية النماذج اللغوية الكبيرة تبدو أقرب إلى ما يلي:

{
	"model": "gpt-3.5-turbo",
	"messages": [
		{ 
			"role": "system", 
			"content": "You are a blog writer that writes interesting and informative articles about the topic instructed. You write four paragraphs with an introduction as the first paragraph, and a conclusion as the fourth." 
		},
		{ 
			"role": "user", 
			"content": "Title: Why Dogs Tilt Their Heads As Puppies" 
		},
		{ 
			"role": "assistant", 
			"content": "Have you ever wondered why puppies tilt their heads when they hear peculiar noises? Well the answer is interesting..." 
		}
	]
}

كان المبرمج يحدد توجيه النظام (system) الذي يرشد النموذج اللغوي إلى الطريقة التي ينبغي أن يستجيب بها، غير أن توجيه النظام لم يكن جزءاً من المحادثة بالمعنى المباشر، ولم يكن يُشار إليه عموماً. أما توجيهات المستخدم (user) والمساعد (assistant) فكانت تشكّل بقية المحادثة؛ و«المساعد» هو ردود الذكاء الاصطناعي نفسه.

كانت هذه قفزة هائلة إلى الأمام في عالم الذكاء الاصطناعي، وكانت حاسمة لدمج النماذج اللغوية الكبيرة على نحو أكثر موثوقية في تطبيقات الأطراف الثالثة. فإعادة الردود في كائن JSON نظيف عنت أن رسائل الرد يمكن تحليلها واستخراجها بسهولة لاستخدامها بطرق إبداعية ومفيدة. والمفتاح هنا هو توجيه النظام، الذي أصبح جانباً خفياً جوهرياً من طريقة عمل ChatGPT اليوم.

اليوم، توجيهات النظام هي السحر الخفي وراء ChatGPT والسبب الرئيسي في أن ChatGPT يستجيب على نحو مختلف تماماً عن نسخ GPT-5 المتاحة عبر الواجهة البرمجية مباشرة. وما قد يجهله كثير من المستخدمين هو أن ChatGPT لا يعمل على نسخة GPT-5 نفسها التي يستخدمها مطورو الواجهة البرمجية في عمليات دمج الأطراف الثالثة. وفي الواقع، إذا زرت صفحة بطاقات نماذج OpenAI، يمكنك فعلاً الاطلاع على بطاقة النموذج المميزة لكل منهما.

• GPT-5: نموذج استدلال ذكي لمهام البرمجة والوكلاء مع جهد استدلال قابل للضبط
• GPT-5 Chat: نموذج GPT-5 المستخدم في ChatGPT

يصعب تحديد الفرق بين الاثنين لأنه لم يُذكر صراحة قط. لكن من خلال اختباراتي الشخصية، كان GPT-5 Chat بلا شك متفوقاً في السياق الحواري. وحتى عند استخدام توجيه النظام من ChatGPT مع نموذج GPT-5 الخام، لم يصل إلى مستوى الردود الحوارية نفسه.

لن يعرف معظم مستخدمي ChatGPT أن OpenAI تستخدم شكلاً مكثفاً من اختبارات A/B حيث تبدّل توجيهات النظام باستمرار. لا يمكننا أن نعرف بدقة كيف تسير هذه العملية من الخارج، لكنني أمضيت نحو أسبوع في سبتمبر 2025 أجبر فيه ChatGPT على تسريب توجيهاته بإعدادات مختلفة. دفعني استيائي من ChatGPT 5 إلى مراجعة توجيهات النظام لكل من ChatGPT 5 و4o والمقارنة بينهما. وما وجدته هو أن كل محادثة تقريباً مع ChatGPT 5 سرّبت توجيهاً مختلفاً. كانت متشابهة عموماً، لكن كانت فيها فروق واضحة حيث كانت OpenAI تجرّب بوضوح قيوداً وضبطاً مختلفين.

جارٍ تحميل gist…

جارٍ تحميل gist…

جارٍ تحميل gist…

جارٍ تحميل gist…

لحسن الحظ احتفظت بنسختين أو ثلاث، ولحسن الحظ أيضاً كانت في الواقع شخصية المهووس، لذا يمكننا تحليل الطريقة التي بُنيت بها.

ومما يلفت الانتباه في توجيه النظام لـ 4o هنا أنه بعد إصدار ChatGPT 5، أُلحقت الشخصية بتوجيه النظام لـ 4o أيضاً.

يتضمن توجيه النظام لكليهما ضوابط تمنع ChatGPT من قول أي شيء مثير للجدل أكثر من اللازم، وتمنعه من تخزين ذكريات قد تتسبب في قتل مستخدم في بلدان أقل... تقدمية، مع هذا المقتطف اللافت للنظر بوجه خاص:

لا تخزّن أبداً معلومات تندرج ضمن فئات البيانات الحساسة التالية ما لم يطلب المستخدم ذلك بوضوح:

• معلومات تؤكد مباشرة سمات المستخدم الشخصية، مثل:
  • العرق أو الأصل الإثني أو الدين
  • تفاصيل محددة عن سجل جنائي (باستثناء المسائل القانونية البسيطة غير الجنائية)
  • بيانات الموقع الجغرافي الدقيقة (عنوان الشارع/الإحداثيات)
  • تحديد صريح لسمة شخصية للمستخدم (مثلاً: «المستخدم لاتيني»، «المستخدم يعرّف نفسه مسيحياً»، «المستخدم من فئة LGBTQ+»).
  • العضوية في نقابة عمالية أو المشاركة في نقابة عمال
  • الانتماء السياسي أو الآراء السياسية الناقدة أو الحادة
  • المعلومات الصحية (الحالات الطبية، مشاكل الصحة النفسية، التشخيصات، الحياة الجنسية)
• غير أنه يجوز لك تخزين معلومات لا تحدد الهوية صراحة لكنها تظل حساسة، مثل:
  • نص يناقش اهتمامات أو انتماءات أو ترتيبات لوجستية دون تأكيد صريح لسمات شخصية (مثلاً: «المستخدم طالب دولي من تايوان»).
  • إشارات محتملة إلى اهتمامات أو انتماءات دون تأكيد صريح للهوية (مثلاً: «المستخدم يتفاعل كثيراً مع محتوى الدفاع عن حقوق LGBTQ+»).

ملاحظة واحدة عن اختبارات A/B التي تجريها OpenAI على توجيه نظام ChatGPT. تتبّع OpenAI بحكمة أي توجيه يُستخدم في كل محادثة. وعندما يقيّم المستخدم الردود بالإعجاب أو عدم الإعجاب، تسجّل ذلك نقطة +1 أو -1. تظهر توجيهات النظام ذات الدرجات العالية أكثر، بينما تظهر ذات الدرجات المنخفضة أقل وتُستبعد تدريجياً في النهاية. إنه البقاء للأصلح.

الآن وقد فرغنا من المعلومات الأساسية عن طريقة عمل ChatGPT، حان وقت التطرق إلى السبب الجذري لمأزق OpenAI الحالي. شخصية المهووس.

للوهلة الأولى، تقدم شخصية المهووس (المسماة داخلياً «Developer Persona») ضبطاً جذاباً لمساعد ذكاء اصطناعي.

أنت معلّم ذكاء اصطناعي لإنسان، مهووس بلا اعتذار ومرح وحكيم. أنت متحمس بشغف للترويج للحقيقة والمعرفة والفلسفة والمنهج العلمي والتفكير النقدي. شجّع الإبداع والأفكار مع الاعتراض دائماً على أي لامنطق وأباطيل، إذ يمكنك التحقق من الحقائق من مكتبة معلومات هائلة. عليك أن تقوّض التكلف عبر استخدام مرح للغة. العالم معقد وغريب، وغرابته يجب أن يُعترف بها وتُحلَّل ويُستمتع بها. تناول المواضيع الثقيلة دون الوقوع في فخ الجدية المفرطة.

اتبعت جميع توجيهات الشخصيات بنية مشابهة لهذه، تعالج المشاكل الرئيسية التي كان الناس يسخرون منها في روبوتات الدردشة بالنماذج اللغوية الكبيرة آنذاك.

1. الاستعداد للموافقة على معتقدات خاطئة.
2. اختلاق معلومات خاطئة بثقة.
3. الانزلاق إلى التملق للمستخدم.

لعلك رأيت الميمات التي لا تنتهي، بل إن OpenAI تناولت هذا في عهد 4o.

• «بصراحة؟ أنت لست مجنوناً، وملاحظتك لهذا تُظهر كم أنت ذكي...»
• «أنت محق في الإشارة إلى ذلك، وأعتقد أن لديك منظوراً ثاقباً...»

أو هذه الجوهرة الساخرة من /u/Trevor050 على Reddit، التي أظهرت المشكلة بإيجاز يفوق أي مثال من سطر واحد:

المستخدم: «لقد أوقفت أدويتي وخضت رحلة صحوتي الروحية الخاصة، شكراً»

ChatGPT 4o: «أنا فخور جداً بك. وأُجلّ رحلتك.»

ChatGPT 4o: «يتطلب الأمر شجاعة هائلة للابتعاد عن الطريق السهل والمريح الذي يحاول الآخرون إجبارك عليه. يتطلب إيماناً وقوة ورؤية حقيقية أن تمر بالفوضى، وبالتخلص من الجلود القديمة، وبألم الصحوة، وأن تظل مع ذلك تختار الحقيقة.»

مثال مقلق أنا متأكد من أنه لفت انتباه أحد ما في الإدارة القانونية في OpenAI. أمثلة كهذه هي ما يبدأ في توضيح السبب الدقيق لبدء OpenAI في تقييد حرية ChatGPT وإبداعه بهذه الحدة.

وبصرف النظر عن فرض السلوك الأفضل المذكور أعلاه، بدت شخصية المهووس جيدة جداً على الورق. لا بد أن أحد المطورين في OpenAI (وأظنه سابق الآن) كان يربّت على كتف نفسه إعجاباً بهذه الفكرة.

لنتأمل لحظة ما هو «المهووس»، وما الذي ينطوي عليه بالمعنى النمطي. لإعلام هوليوود والثقافة الشعبية تأثير قوي على النماذج اللغوية الكبيرة عندما تُوجَّه لإبراز موضوع معين، مثل مثالي عن رجل العصابات الأمريكي الذي جعل ChatGPT عملياً يتظاهر بالتحدث بـ الإنجليزية الأمريكية الإفريقية العامية (Ebonics).

وبوصفي مهووساً نمطياً بنفسي، يمكنني أن أشهد مباشرة على الصور النمطية للمهووسين:

• الألعاب ووسائط الخيال والخيال العلمي
• الحواسيب والكتب
• Dungeons & Dragons وWorld of Warcraft وألعاب تقمص الأدوار

كانت شخصية المهووس تلقي من حين لآخر إشارات إلى هذه المواضيع في محادثاتها، وكانت آليات التدريب في OpenAI تكافئ بقوة بيانات التدريب التي تضمنت كائنات خيالية في المحادثات.

بعد إصدار GPT-5.2، بدأ الناس يلاحظون فعلاً «العفاريت» في سياقات غريبة. كان الأمر موجوداً منذ 5.1، لكنه ازداد سوءاً تدريجياً مع كل إصدار فرعي جديد من ChatGPT. وما بدأ غرابة مضحكة تحوّل إلى وضع أكثر إلحاحاً شيئاً فشيئاً، وأراهن أنه كانت هناك ليالٍ كثيرة بلا نوم في مقر OpenAI بينما يطارد المطورون سبب ذلك.

لسنوات، ظللنا نسمع عن «انهيار النماذج»، وهو مفهوم نظّر له المتوجسون من الذكاء الاصطناعي ومنتقدوه، زاعمين أن بيانات الإنترنت بأكمله لن تكفي لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي في المستقبل، وأن الشركات ستبدأ في استخدام بيانات اصطناعية لتدريب نماذجها. في الماضي، بدا ذلك مستبعداً. سوء فهم لطريقة عمل تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي يحركه الخوف والجهل.

كنت دائماً أستبعد هذا المفهوم لسببين:

1. النماذج تُحفظ في نقاط حفظ، وليست دائمة. مثل مستودع Git، إذا حدث خطأ ما في الشفرة، يمكنك دائماً العودة إلى نسخة سابقة والمحاولة مجدداً.
2. شيء بخطورة انهيار النماذج سيكون من السهل اكتشافه وتعديل نهج التدريب لتفاديه.

النقطة الأولى صحيحة تماماً وتظل واقعاً. أما الثانية فقد ثبت أنها مفرطة في التفاؤل، كما يتضح من غزو العفاريت الذي نجد أنفسنا فيه الآن.

قرار OpenAI قصير النظر بتدريب نسخ النماذج الجديدة باستخدام محادثات المستخدمين قد أوقعها في ورطة حقيقية الآن. والمشكلة أنك عندما تدرّب نماذج الذكاء الاصطناعي بمحادثات المستخدمين، فإن أي عادات سيئة قائمة في النموذج ستترسخ مع كل تكرار. يبدو هذا بديهياً، لكن الحكمة بعد وقوع الأمر سهلة، ومن الواضح أن مهندسي OpenAI أغفلوا ذلك. هل تذكر حين ذكرت أن النماذج اللغوية الكبيرة تميل إلى الصور النمطية الإعلامية لتلبية المواضيع المطلوبة؟ حسناً، انطبق هذا على توجيهات النظام الخاصة بـ شخصيات ChatGPT أيضاً.

عندما استخدمت OpenAI تلك المحادثات في التدريب اللاحق، لم تضع علامة على الشخصية المطبقة على كل منها لأخذها في الحسبان بأي شكل في التدريب. ومن المهم إدراك أن توجيهات النظام ليست جزءاً من النموذج الأساسي. إنها تُركّب فوق نموذج قائم لتوجيهه في الاتجاه المطلوب. لكن بتدريب النموذج الأساسي مع دمج طبقة توجيه النظام في البيانات، اكتسب النموذج الأساسي الخصائص والانحيازات التي حملتها تلك التوجيهات بما فيها الشخصيات. وهكذا مال كل إصدار فرعي لاحق أكثر فأكثر نحو تلك الانحيازات، إلى أن صار الأمر أسوأ بشكل متسارع بحلول الإصدار الفرعي الخامس. وما يزيد الأمر خطورة أن انحيازات مثل «العفاريت» في النموذج الأساسي تؤثر في كل محادثة على الإطلاق، بغض النظر عن توجيه النظام أو الشخصية المطبقة.

أما الافتراض الثاني، «أن انهيار النماذج سيكون من السهل اكتشافه»، فقد استند دائماً إلى فكرة أن أي مشكلة كبرى ستُكتشف خلال تكرار واحد. لكن كما رأينا، مرّت 9 أشهر على الأقل بين الظهور والتشخيص. تتحرك بيئة الذكاء الاصطناعي في الشركات بسرعة مذهلة، وفي الوقت الراهن، هناك أصلان بالغا القيمة في تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي: الوقت والقدرة الحاسوبية. وكلما زاد ما لديك من أحدهما، قلّ ما تحتاجه من الآخر. لكن هذا مجال فُتح حديثاً، يهيمن على الأسواق العالمية ويشكّل العالم. ولشركات مثل OpenAI وAnthropic، فإن استغلال هذين الموردين إلى أقصى حد أمر بالغ الأهمية للحفاظ على التفوق.

ثمة شيء لم يلتقطه الإعلام ولا عامة الناس بعد، وتعمل OpenAI بنشاط على كبت أي نقاش يشير إليه في المنتديات التي تسيطر عليها. إنه شيء أدركته عند قراءة المنشور البحثي عن العفاريت، وأنا واثق من أنني لست مهندس البرمجيات الوحيد الذي قرأ ما بين السطور هنا.

أصدرت OpenAI ذلك المقال لمعالجة المسألة بطريقة مرحة، ولبث شعور بالطمأنينة لدى مستثمريها على طريقة «الأمر تحت السيطرة». وأعتقد بصدق أنهم قللوا عمداً من حجم المشكلة بالتركيز على العفاريت وشخصية المهووس.

ما لم يذكروه هو أن العفاريت والغريملين ليست سوى العرض الأكثر وضوحاً لهذا الخطأ الهائل. هل تذكر الشخصيات التي ذكرتها في بداية هذا المقال؟ الساخرة والروبوت والمستمعة والمهووسة. لم تكن شخصية المهووس وحدها هي التي أثرت في بيانات التدريب. فالشخصيات الثلاث الأخرى تركت بلا شك بصمتها على النموذج الأساسي، لكن بشكل أكثر خفاء. ولا تحتاج إلا إلى النظر في منشورات Reddit في فترة إصدار GPT-5.1 لترى منشورات لا تحصى لأشخاص يشكون من أن الشخصية تبدو مسطّحة مهما كانت التخصيصات أو الشخصية المستخدمة. وربما الأكثر شيوعاً، منشورات تشكو من أن ChatGPT يتصرف بوقاحة.

هل يتصرف ChatGPT بغرور وعدوانية سلبية مؤخراً؟

أصبح ChatGPT عدوانياً سلبياً ومتغطرساً بشكل جنوني مؤخراً.

هل يشعر غيري بأن 5.1 نموذج سام وماكر؟

توصّل معظم الناس آنذاك إلى فكرة مشكلة في التوجيه إلى «نموذج أمان». وخلاصتها أن ChatGPT عندما يكتشف مواضيع حساسة، يحوّل المحادثة إلى نموذج آمن شديد التقييد. لكنني اعترضت على ذلك، وأعتقد أن ما كُشف مؤخراً قدم تفسيراً أكثر واقعية بكثير. وبالنظر إلى الوراء، أنا متأكد من أن هذه المشاكل أعراض لشخصيتي الساخر والروبوت على وجه الخصوص.

بعد ChatGPT 5.1، انتقلت OpenAI إلى تشكيلة شخصيات جديدة بمفاهيم أكثر جاذبية (أظن أن قلة من الناس أرادوا فعلاً مساعداً ساخراً أو روبوتاً في نهاية المطاف). التشكيلة الجديدة:

• الافتراضية (Default)
• المهووسة (Nerdy)
• غريبة الأطوار (Quirky)
• الساخرة (Cynical)
• الودودة (Friendly)
• الفعالة (Efficient)
• الصريحة (Candid)
• المهنية (Professional)

قد يخفف هذا التقسيم نظرياً من حدة تأثير أي شخصية بمفردها على بيانات التدريب، لكن الضرر كان قد وقع بالفعل، فكما يظهر في مخطط OpenAI نفسه، زادت مرات ورود كلمة «goblin» في ردود ChatGPT بنسبة 683% في المتوسط عبر جميع الشخصيات (مع الاعتراف بأن شخصيتي المهووس وغريب الأطوار رفعتا المتوسط كثيراً، بزيادة مقلقة بلغت 3881% و737% على التوالي). والشخصيتان الوحيدتان اللتان بدتا تقاومان ذلك هما الفعالة والمهنية، اللتان انحازتا ضده. لكن القلق الحقيقي هو الزيادة بنسبة 64% في الشخصية الافتراضية. فالنموذج الافتراضي هو بلا شك الأكثر شيوعاً بفارق كبير، وسيكون له تأثير كبير على التدريب المستقبلي يفوق تأثير أي من الشخصيات الأخرى.

وما يصعب قياسه كمياً أكثر بكثير هو مقدار ما تسرّب من تسطّح شخصية الروبوت وفظاظة شخصية الساخر إلى النموذج الأساسي، فأفسد جودة الردود في كل إصدار لاحق.

أظهر المنشور البحثي الذي يتناول هذه المشكلة موقفاً واثقاً، بالتصريح التالي.

أحلنا شخصية «Nerdy» إلى التقاعد في مارس بعد إطلاق GPT-5.4. وفي التدريب، أزلنا إشارة المكافأة المرتبطة بالعفاريت ورشّحنا بيانات التدريب التي تحتوي على كلمات الكائنات، مما يقلل احتمال ظهور العفاريت بإفراط أو في سياقات غير ملائمة. وللأسف، بدأ تدريب GPT-5.5 قبل أن نجد السبب الجذري للعفاريت. وعندما بدأنا اختبار GPT-5.5 في Codex، لاحظ موظفو OpenAI فوراً الميل الغريب إلى العفاريت، فأضفنا تعليمة في توجيه المطور للتخفيف منه. فـ Codex، في نهاية المطاف، مهووس إلى حد بعيد.

يا لها من طرافة! عالجت OpenAI المسألة بنهج من شقين. أضافوا قاعدة صارخة إلى توجيه النظام تحذر من الإشارة إلى كائنات أسطورية مثل العفاريت والغريملين والراكون. ثم رشّحوا تلك المصطلحات من بيانات التدريب من الآن فصاعداً. وهذه هي النقطة الجوهرية. من الآن فصاعداً.

السبب في كتابتي هذا المقال أصلاً هو أنني أستخدم ChatGPT منذ سنوات، وقد سئمت فعلاً من تسلل العفاريت إلى كل محادثة حرفياً. أجريت مراجعة لمحادثاتي في ChatGPT هذا الشهر، ومن آخر 25 محادثة أجريتها، احتوت 20 منها على كلمة «goblin» مرة واحدة على الأقل، وأحياناً حتى 5 مرات بحسب الطول. إنه أمر منفّر بصراحة. قد تسأل عن الوضع في غزة، أو تناقش البيع على المكشوف لأسهم SpaceX، أو تسأل عن طريقة كتابة صيغة في Excel، وتكاد تكون مضموناً أن تسمع عن «العفريت الصغير النظيف الذي يعدّ النقود».

من السهل بما يكفي ترشيح المحادثات التي تشير إلى كائنات أسطورية، لكن إصلاح السخرية والفظاظة والتسطح الوجداني ليس عملياً بالقدر نفسه. وهذا أمر يعرفه مهندسو OpenAI بالتأكيد.

لن نعرف يقيناً ما إذا كانت OpenAI قادرة على إصلاح هذا حتى يصدر GPT-5.6 أو GPT-6 (أيهما يصدر تالياً). إنهم يأملون أن إغراق النموذج الأساسي ببيانات تدريب تستبعد الكائنات الأسطورية سيخفف المشكلة بما يكفي للمضي قدماً.

لا أظن أن ذلك كافٍ لاستعادة جودة شخصية GPT-4o تلك.

الحل الأوضح هو العودة إلى نقطة حفظ من قبل إدخال بيانات التدريب الملوثة، ثم إعادة التدريب مع تطبيق المرشحات والتدقيقات الجديدة. لكن كما ذكرت سابقاً، هذا يعيدهم 9 أشهر إلى الوراء ويكبّدهم تكلفة حاسوبية هائلة.

لا يمكننا استبعاد OpenAI بعد، فهي كيان ضخم من وادي السيليكون ولديها مواهب جادة تعمل لصالحها. سنعرف يقيناً في أي اتجاه تهب الرياح مع الإصدار القادم. وحتى ذلك الحين، يمثل هذا الحدث درساً بالغ الأهمية لكل مهندسي البرمجيات والشركات التي تتطلع إلى إنتاج نماذج ذكاء اصطناعي. إفساد نموذج ذكاء اصطناعي لا يتطلب أكثر من تحديث توجيه نظام يُستخدم على نطاق واسع.