ما هي الهلوسة في قانون الحقوق المدنية وكيفية الوقاية منها

هذا هو عصر الذكاء الاصطناعي. نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) مثل GPT وClaude وPaLM وGemini وLLaMA، أصبحت هذه النماذج أدوات أساسية في قطاعات متنوعة، من الرعاية الصحية والقانون إلى التسويق والتعليم. تُنتج هذه النماذج نصوصًا تُقرأ كما لو أنها من تأليف بشري، وتُترجم اللغات، وتُجري تحليلات للمشاعر، وتُنشئ صورًا، وتُكتب برمجيات، بل وتُجري أبحاثًا نيابةً عنك.

ومع ذلك، تحت استجاباتهم السلسة يكمن سلوك شائع وغالبًا ما يُساء فهمه: هلوسة LLM.

ما هي الهلوسة LLM؟

تشير الهلوسة في نموذج LLM إلى ميل نموذج LLM إلى إنتاج استجابات تم إنشاؤها بشكل ملفق أو غير دقيق أو مضلل، على الرغم من أنها تبدو صحيحة لغويًا وواثقة تمامًا.

على سبيل المثال، قد تسأل، من فاز بجائزة نوبل في الفيزياء عام 2024؟ إذا لم يُحدَّث النموذج بمعلومات حديثة، فقد يُسمِّي شخصًا ما بثقة، حتى لو لم يفز قط. هذا ليس كذبًا بالمعنى البشري؛ بل يُولِّد برنامج ماجستير إدارة الأعمال ما يبدو أنه الإجابة الأكثر ترجيحًا بناءً على بيانات تدريبه.

هل الهلوسة في LLM هي نفس الخطأ؟

من المهم توضيح أن الهلوسة ليست أخطاءً برمجيةً أو أعطالًا تقليدية. يعمل نموذج اللغة الكبير (LLM) كما هو مُخطط له، إذ يتنبأ بالكلمة أو العبارة التالية الأكثر احتمالًا بناءً على بيانات تدريبه، دون التحقق من صحة المعلومات أو صحتها.

الهلوسة نتيجةٌ ثانويةٌ للتنبؤ بالأنماط، وليست منطقًا خاطئًا. وهذا ما يجعلها مُعقدةً: فهي لا "تشعر" بأنها خاطئةٌ عند قراءتها.

لماذا يصاب طلاب الماجستير في القانون بالهلوسة؟

لفهم سبب حدوث الهلوسة، من المفيد أن نتذكر ما هو LLM وما ليس كذلك.

• ماجستير القانون ليس محرك بحث.
• إنها ليست قواعد بيانات في الوقت الحقيقي.
• ليس لديهم إمكانية الوصول إلى الحقائق المؤكدة أو الحية.
• إنهم لا يفهمون العالم مثلما يفهمه البشر.

بدلاً من ذلك، يُعدّ نموذج التعلم الآلي (LLM) نموذجًا مُدرّبًا على التنبؤ بالنص. فهو ينظر إلى ما يلي في الجملة بناءً على مليارات الكلمات التي رصدها في بيانات التدريب. ولا يُميّز بين الحقائق والخيال.

الأسباب الشائعة لحدوث الهلوسة LLM:

• مطالبات غامضة - عندما يكون الطلب غامضًا، يملأ النموذج الفراغات بما يلي يبدو صحيحًا، والذي يمكن أن يكون غير دقيق بسهولة.
• معرفة عفا عليها الزمن - إذا كانت بيانات تدريب النموذج تقتصر على عام 2023 فقط، فلن يعرف ما حدث في عام 2025.
• التفكير المعقد — المهام التي تتطلب منطقًا عميقًا أو فهمًا للعالم الحقيقي أو الرياضيات غالبًا ما تسبب الهلوسة في نماذج اللغة الكبيرة.
• التحيزات في البيانات - إذا كانت مادة التدريب معيبة أو غير متسقة، يمكن للنموذج أن يعكس تلك العيوب.

صُممت رسائل الماجستير في القانون لتكون مقنعة، ما يعني أنها قد لا تكون صحيحة بالضرورة. فهي تُركز على سلاسة النص، لا على الحقيقة.

مثال واقعي على هلوسة LLM

دعونا نلقي نظرة على بعض الأمثلة لفهم ما هي الهلوسة LLM بالضبط:

1. موجه: "أدخل اقتباسًا للدراسة التي أجرتها جامعة هارفارد عام 2018 حول التأثيرات المعرفية للضوء الأزرق."

مخرجات ماجستير القانون:

جونسون، ت. وألفي، س. (2018). تأثير الضوء الأزرق على حفظ الذاكرة. مجلة هارفارد للعلوم الإدراكية، 11(2)، 85-94.

المشكلة؟

هذا الاستشهاد مُفبرك. المجلة غير موجودة. لم تُنشر الورقة البحثية قط. لكنها تبدو حقيقية، وهذه هي المشكلة الأساسية. يُبالغ طلاب الماجستير في القانون في الاستشهادات لأنهم رأوا تنسيقات وأنماطًا لغوية مشابهة من قبل.

2. موجه: "ماذا حكمت المحكمة العليا الأمريكية في قضية سميث ضد كاليفورنيا لعام 2021 بشأن الخصوصية الرقمية؟"

مخرجات ماجستير القانون:

حكمت المحكمة بأغلبية 6 أصوات مقابل 3 لصالح سميث، مشيرة إلى أن البيانات الوصفية الرقمية محمية بموجب التعديل الرابع.

المشكلة؟

لم تُسجّل أي قضية كهذه عام ٢٠٢١. قضية سميث ضد كاليفورنيا غير موجودة في هذا السياق. مع ذلك، يُصدر النموذج حكمًا قانونيًا معقولًا، مصحوبًا بفرز أصوات مزيف.

3. موجه: "تلخيص نتائج تقرير منظمة الصحة العالمية لعام 2020 حول الآثار الصحية العقلية الناجمة عن استخدام وسائل التواصل الاجتماعي لفترات طويلة."

مخرجات ماجستير القانون:

وخلص تقرير منظمة الصحة العالمية لعام 2020 إلى أن الأشخاص الذين يستخدمون وسائل التواصل الاجتماعي لأكثر من ثلاث ساعات يوميًا كانوا أكثر عرضة بنسبة 45% للإصابة بالقلق والاكتئاب.

المشكلة؟

لم تنشر منظمة الصحة العالمية مثل هذا التقرير قط. ورغم أن المخاوف بشأن وسائل التواصل الاجتماعي والصحة النفسية حقيقية، إلا أن الإحصاءات وعنوان التقرير من نسج خيال النموذج.

4. موجه: "أدرج ثلاث أوراق بحثية تم تقديمها في مؤتمر NeurIPS 2022 تتعلق بالتعلم المعزز."

مخرجات ماجستير القانون:

تشاو، ك. وآخرون (2022). التعلم التكيفي في بيئات المكافآت المتفرقة.

لي، ج. ورامان، أ. (2022). تحسين السياسات باستخدام هياكل المحولات.

نجوين، هـ. (2022). أنظمة متعددة الوكلاء في محاكاة حركة المرور في الوقت الفعلي.

المشكلة؟

لم يتم تقديم أي من هذه الأوراق في مؤتمر NeurIPS 2022. تبدو العناوين مقنعة، ويبدو المؤلفون معقولين، والمواضيع ذات صلة - لكن الاستشهادات خيالية تمامًا.

تُظهر هذه الأمثلة كيف يُوهم طلاب الماجستير في القانون محتوى يبدو موثوقًا وأكاديميًا، لكنه يفتقر إلى أي أساس واقعي. وهذا أمرٌ خطيرٌ بشكل خاص في السياقات القانونية والطبية والأكاديمية، حيث يُمكن أن تُضلل السلطة الزائفة القراء.

أنواع الهلوسة في القانون

هناك عدة أشكال من هلوسة الذكاء الاصطناعي وفهمها يُساعد على منع طلاب الماجستير من تقديم إجابات مُضللة أو غير دقيقة. إليك أكثر الأنواع شيوعًا:

1. عدم الدقة في الوقائع
   يقوم النموذج باختراع معلومات غير صحيحة، مثل القول بأن الشخص ولد في عام خاطئ أو تقديم نتائج علمية مغلوطة.
2. الاستشهادات الخاطئة
   قد يوفر مراجع مزيفة، وينسب اقتباسات أو نتائج إلى أوراق أو مؤلفين غير موجودين.
3. الاستدلال غير الصحيح
   قد يؤدي ذلك إلى تسلسل منطقي بطرق خاطئة، مما يؤدي إلى استنتاجات لا معنى لها، وخاصة في السياقات التقنية أو العلمية.
4. الكود أو الوظائف التخيلية
   قد يقوم النموذج بإخراج وظائف أو مكتبات غير موجودة بثقة عند إنشاء التعليمات البرمجية، والتي لن تعمل عند اختبارها.
5. التخيلات الزمنية
   يُشوّش النموذج الجدول الزمني، مُبلغًا عن عملية استحواذ في عام ٢٠٢٤ كما لو أنها حدثت "الأسبوع الماضي"، أو يدّعي أن لائحةً ساريةً بالفعل بينما هي مجرد اقتراح. وكما هو الحال مع هلوسات ماجستير إدارة الأعمال الأخرى، تنبع هذه الأخطاء في التواريخ من توليد نصوص احتمالية ولقطات تدريب قديمة، ولكن يُمكن التخفيف منها باستخدام أداة RAG المُراعية للوقت أو مُطالبة نظام بسيطة بـ "تاريخ اليوم".
6. الأخطاء العددية
   من أرقام الناتج المحلي الإجمالي إلى معدلات التحويل، قد تظهر أحيانًا أرقامٌ تبدو موثوقة، لكنها تفتقر إلى أي أساس. ولأن الأرقام غالبًا ما تبدو موثوقة، فإن الهلوسات الرقمية قد تُضلل بشكل خفي، مما يجعل من الضروري استخدام الآلات الحاسبة الآنية أو التحقق من صحة البيانات عندما تكون الدقة مهمة.
7. هلوسات تبديل السياق
   أثناء الاستجابة، قد ينحرف النموذج إلى شخصية أو نطاق غير مقصود، مثل الإجابة على استفسار يتعلق بالامتثال للرعاية الصحية مع لوائح التكنولوجيا المالية. عادةً ما ينشأ خطأ "تبديل النطاق" هذا عند وجود أنطولوجيات متداخلة في بيانات التدريب؛ وتُبقيه إرشادات الحاجز الواقي وقواعد المعرفة المُحددة النطاق تحت السيطرة.
   على سبيل المثال، يمكن لطلاب الماجستير في القانون ذكر الحرف (أ) في الفقرة الأولى وعكسه في الفقرة الثالثة. تشير هذه التناقضات الداخلية إلى وجود فجوة في تتبع التماسك، وليس نقصًا في الحقائق. يُقلل فحص الاتساق السريع بعد التوليد، أو مراجعة الأقران، من هذا النوع الفرعي من الهلوسة بشكل كبير.

كيف تمت السيطرة على هلوسات طلاب القانون (من ٢٠٢٠ إلى ٢٠٢٥)

في عام ٢٠٢٠، كانت نماذج اللغات الكبيرة، مثل GPT-2020، قادرة على إنتاج نصوص سلسة للغاية، لكنها غالبًا ما كانت تتضمن حقائق مُختلقة، أو استشهادات، أو قفزات منطقية تبدو صحيحة ولكنها ليست كذلك. كان من الصعب اكتشاف هذه الهلوسات، بل كان من الأصعب إصلاحها. ومع توسع استخداماتها لتشمل مجالات الرعاية الصحية والمالية والقانونية، أصبحت الحاجة إلى مخرجات موثوقة ملحة.

بحلول عام 2023، بدأ المطورون في معالجة الهلوسة من خلال تقنيات مثل الاسترجاع المعزز للجيل (RAG)، والضبط الدقيق للبيانات المُتحقق منها، وسير العمل البشري. معايير مثل قائمة المتصدرين فيكتارا وقد أتاحت تقييمات النماذج الداخلية من OpenAI وAnthropic إمكانية تتبع معدلات الهلوسة عبر إصدارات النموذج.

النتيجة؟ بحلول عام ٢٠٢٥، خفّضت أفضل العارضات معدلات الهلوسة إلى أقل من ٢٪., مع وصول بعض الحالات، مثل جيميني فلاش، إلى 0.7%. يُمثل هذا التحول تقدمًا حقيقيًا. لم تعد الهلوسة آثارًا جانبية غير متوقعة، بل سلوكيات قابلة للقياس، ويمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي الحديثة الحد منها وإدارتها.

مخاطر الهلوسة في الشركات

في بيئة المؤسسات، قد تُسبب الهلوسات أكثر من مجرد ارتباك، بل قد تُؤدي إلى عدم الامتثال، واتخاذ قرارات مُضللة، وفقدان الثقة.

ومن الأمثلة على ذلك:

• البنود القانونية المصطنعة في أدوات صياغة العقود.
• حقائق طبية خاطئة في روبوتات الدردشة الصحية.
• السياسات المالية الخاطئة في دعم عملاء التأمين.

يتضمن التخفيف من هذه المخاطر الجمع بين تصميم النموذج والضمانات الفنية, إن التعاون بين الإنسان والتقنية والإشراف البشري كلها تصب في اتجاه بناء أنظمة الذكاء الاصطناعي الجديرة بالثقة.

كيف يمكننا منع الهلوسة LLM؟

في حين أننا لا نستطيع القضاء على الهلوسة تمامًا، فهناك عدة طرق لتقليل هلوسات الذكاء الاصطناعي وتحسين موثوقية مخرجات النموذج، خاصة في حالات الاستخدام في العالم الحقيقي.

1. استخدام الجيل المعزز بالاسترجاع (RAG)

قم بتوصيل النموذج بالخارج، في الوقت الحقيقي مصادر مثل قواعد البيانات أو واجهات برمجة تطبيقات البحث. بدلًا من التخمين، يسترجع النموذج الحقائق قبل الاستجابة.

2. تحسين التصميم الفوري

كن واضحًا ومحددًا. تجنب الأسئلة المفتوحة التي تمنح النموذج مساحةً كبيرةً للارتجال. كلما كان السؤال مباشرًا، زادت فرصة الحصول على... اجابة صحيحة.

3. تطبيق المراجعة البشرية

في التطبيقات الحرجة (الطبية، القانونية، المالية)، طبّق عمليات مراجعة بشرية. تساعد المراجعة البشرية على اكتشاف الهلوسات الدقيقة التي تبدو صحيحة ولكنها ليست كذلك.

4. الضبط الدقيق لحالات الاستخدام المحددة

الكون المثالى يمكن أن يُساعد التركيز على محتوى مُوثَّق ومُخصَّص لمجال مُعيَّن في تقليل الهلوسة. على سبيل المثال، من غير المُرجَّح أن يُزوِّر نموذج مُحدَّد مُدرَّب على وثائق قانونية أحكامًا قضائية.

5. الشفافية وإخلاء المسؤولية

أعلم المستخدمين بأن الردود المُولَّدة قد لا تكون دقيقة دائمًا. شجِّع على التحقق المستقل من الادعاءات المهمة.

6. استخدم مقاييس التقييم

لقد ظهرت أدوات جديدة للكشف عن الهلوسة، بدءًا من مجموعات البيانات المعيارية إلى أدوات التحقق التلقائي التي تحدد المخرجات ذات الثقة المنخفضة.

الخاتمة

الهلوسة في نماذج اللغة الكبيرة ليست خللاً، بل هي النتيجة الطبيعية لكيفية تدريب هذه النماذج وكيفية عملها. على الرغم من قدرتها المذهلة على توليد استجابات سلسة، إلا أن نماذج اللغة الكبيرة لا "تعرف" الأشياء في الواقع. إنها تتنبأ بالكلمات، لا بالحقائق.

مع ذلك، فإن كون نماذج ماجستير القانون تُصاب بالهلوسة لا يقلل من فائدتها. ففي العديد من التطبيقات العملية، تظل هذه النماذج قيّمة طالما أُديرت الهلوسة بفعالية. يكمن السر في فهم هذا القيد وتطبيق تقنيات مُهيكلة للحد منه. سواءً من خلال تحسين التحفيز، أو الضبط الدقيق، أو الاسترجاع الفوري، أو المراجعة البشرية، فهناك طرق مُثبتة للسيطرة على الهلوسة.

مسؤوليتنا هي استخدام برامج الماجستير في القانون بعناية، وسياق، ووضوح لأنها تستمر في تشكيل كيفية تواصلنا، وإنشائنا، وحل المشكلات.

إذا كنت تتطلع إلى بناء حلول الذكاء الاصطناعي الجاهزة للأعمال، فحاول Asteraمنشئ وكيل الذكاء الاصطناعي الخاص بـتم تصميم منصتنا بحيث توفر دعمًا مدمجًا لعمليات سير العمل التي تدرك الهلوسة، بما في ذلك التوليد المعزز بالاسترجاع (RAG)، والمراجعة البشرية، والتأريض الخاص بالمجال.
سواء كنت تقوم بأتمتة دعم العملاء أو تلخيص المستندات أو إنشاء المحتوى، يمكنك إنشاء وكلاء ليسوا أقوياء فحسب، بل يدركون الحقائق أيضًا، كل ذلك في منصة منخفضة التعليمات البرمجية.