النماذج اللغوية الكبيرة “LLM” .. نِتاج انماط مليارات النصوص التي كتبها البشر

 النماذج اللغوية الكبيرة “LLM“ , لا "تفكر" بعقل جمعي أو وعي ذاتي، ولكن يمكن وصف طبيعة عملها من منظور "الذكاء الجمعي" ، فهي نتاج استخلاص الأنماط من مليارات النصوص التي كتبها ملايين البشر، لتمثِّل "خلاصة" الفكر الإنساني المكتوب وليس عقلاً مستقلاً ، وما يبدو كأنه "تفكير" هو في الواقع عمليات إحصائية معقدة للتنبؤ بالكلمة التالية بناءً على السياق الذي تعلمته من البيانات الضخمة ، ولا تملك هذه النماذج إرادة أو أهدافاً خاصة بل تعكس فقط "العقل الجمعي" الرقمي الموجود في بيانات تدريبها، بما يحمله من حكمة أو تحيزات .

ومع حلول عام 2026، تُركز الأبحاث على جعل هذه النماذج أكثر قدرة على "الاستدلال المنطقي" لتقليل الهلوسة الرقمية، لكنها تظل أدوات معالجة بيانات وليست كيانات واعية ، وتبلورت المخاوف الأخلاقية حول النماذج اللغوية ، ولأنها تعكس "عقلاً جماعياً" مستخلصاً من الإنترنت، فهي تعيد إنتاج التحيزات العنصرية، الجندرية، والثقافية الموجودة في بيانات التدريب، مما قد يؤدي لقرارات غير عادلة عند استخدامها في التوظيف أو القضاء ، إضافة للقدرة العالية لهذه النماذج على إنتاج محتوى واقعي للغاية (نصوص، صور، وفيديو) مما يزيد من خطورة الحملات الممنهجة لتزييف الحقائق والتلاعب بالرأي العام .
وتثار تساؤلات قانونية حول استخدام بيانات المستخدمين الشخصية وكتابات المبدعين لتدريب هذه النماذج دون إذن أو تعويض، مما يعتبره البعض "سرقة رقمية" للمجهود البشري بجانب المخاوف من استبدال الكوادر البشرية في المهن الإبداعية والتحليلية، الأمر الذي قد يؤدي إلى فجوات اقتصادية واجتماعية، إضافة إلى الاعتماد المفرط على الذكاء الاصطناعي مما قد يضعف مهارات التفكير النقدي لدى البشر

وفي نفس العام الجاري ، انتقلت النماذج اللغوية من مجرد أدوات تجريبية إلى بنية تحتية أساسية تدير مشاريع كاملة وتتخذ قرارات مستقلة ، ولم تعد مجرد أدوات دردشة، بل تحولت إلى أنظمة متكاملة تُدير مهاماً معقدة مع وجود حلول تقنية وقانونية لضبط مسارها الأخلاقي من خلال تطبيقات رائدة كنقلة نوعية ، حيث لا يكتفي النموذج بكتابة نص، بل ينفذ مهاماً كاملة كالتخطيط لمشروع برمجي، حجز المواعيد، وتنسيق سلاسل الإمداد مع حد أدنى من التدخل البشري .
وتُستخدم النماذج كـ "محركات استدلال" لتلخيص التاريخ المرضي المعقد وتقديم اقتراحات تشخيصية تدعم قرار الطبيب، مع الالتزام ببروتوكولات صارمة تمنع التشخيص الآلي المستقل .
وظهور محركات "التعلم التكيفي الكبير" التي تخصص المناهج بناءً على أداء الطالب الفعلي وأسباب أخطائه، مما يوفر تجربة تعليمية فريدة لكل فرد .

ولضمان عدم تحول هذا "العقل الجمعي" إلى مصدر للضرر، تم تحديد عدد من النماذج تقوم على حلول المعتمدة من خلال تقنيات تجعل النموذج يشرح "لماذا" اتخذ قراراً معيناً، مما يزيل غموض "الصندوق الأسود" ، وتتضح أهمية ذلك في حيوية قطاعات القضاء والمالية لضمان عدم وجود تمييز خفي ، وتدقيق ومعالجة التحيز ، باستخدام خوارزميات موازنة وتدقيق البيانات قبل التدريب لاستبعاد الأنماط العنصرية أو المتحيزة ، لضمان تكافؤ الفرص في أنظمة التوظيف والقبول الجامعي ، والخصوصية التفاضلية للبيانات أثناء التدريب لمنع النموذج من تسريب أي معلومات شخصية حقيقية تخص المستخدمين وكذلك الحوكمة البشرية ، من خلال تصميم الأنظمة بحيث يظل الإنسان هو المسؤول النهائي عن القرارات المصيرية، بينما يتولى الذكاء الاصطناعي الجوانب التشغيلية المرهقة .

تُطبق هذه الحلول ضمن أُطر قانونية دولية، مثل مبادئ "سدايا" في المملكة وقانون الذكاء الاصطناعي العالمي، لضمان استدامة هذه التقنيات وتوافقها مع القيم البشرية .