شرح هلوسات LLM: ما هي ولماذا تحدث

لماذا تهم هلوسات النماذج اللغوية الآن

النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) هي نظم ذكاء اصطناعي تُدرَّب على مجموعات ضخمة من النصوص لتوليد وتحويل اللغة: الإجابة عن الأسئلة، صياغة رسائل، تلخيص المستندات، كتابة الشيفرة، والمزيد. وهي الآن موجودة داخل محركات البحث، أدوات المكتب، دعم العملاء، سير عمل المطورين، وحتى أنظمة دعم القرار في مجالات حساسة.

مع دخول هذه النماذج في أدوات الحياة اليومية، لم تعد موثوقيتها مسألة نظرية. عندما ينتج النموذج إجابة تبدو دقيقة وموثوقة لكنها خاطئة فعليًا، غالبًا ما يميل الناس إلى الوثوق بها—خاصة إذا وفّرت وقتًا أو أكدت ما كانوا يأملون أن يكون صحيحًا.

من "إجابة خاطئة" إلى "هلوسة"

تسمي مجتمع الذكاء الاصطناعي هذه الردود الواثقة والمحددة لكنها غير الصحيحة هلوسات. المصطلح يركّز على نقطتين:

• النموذج لا يرتكب مجرد خطأ صغير؛ قد يخترع حقائق أو مراجع أو أحداث.
• المخرج يمكن أن يكون متناسقًا داخليًا وسلسًا، مما يخلق وهمًا قويًا للفهم.

ذلك الوهم هو بالضبط ما يجعل هلوسات LLMs خطيرة. مقتطف في محرك بحث يخترع استشهادًا، مساعد برمجي يقترح واجهة برمجة غير موجودة، أو روبوت محادثة طبي يذكر جرعة مختلقة "بحقائق" كلها قد تتسبب في أضرار جسيمة إذا تصرَّف المستخدمون بناءً عليها.

لماذا يهم هذا الآن

تُستخدم النماذج في سياقات قد:

• تجعل المستخدمين يتخطون التحقق المستقل لأن الإجابة تبدو خبيرة.
• تُمكّن دمج مخرجات الذكاء الاصطناعي مباشرة في سير العمل (شيفرة، عقود، تقارير).
• يعتمد المستخدمون على الذكاء الاصطناعي في موضوعات يفتقرون فيها للمعرفة المتخصصة.

ومع ذلك لا يوجد نموذج حالي دقيق تمامًا أو صادق دائمًا. حتى أنظمة الحالة‑الأزلية قد تهلوس، أحيانًا على أسئلة بسيطة. هذا ليس حالة نادرة، بل سلوك أساسي لآلية عمل النماذج التوليدية.

فهم هذا القيد—وتصميم المطالبات، المنتجات، والسياسات حوله—أساسي إن أردنا استخدام LLMs بأمان ومسؤولية، دون المبالغة في الثقة فيما يقولونه.

ما هي هلوسات LLM؟

تعريف عملي

هلوسات LLM هي مخرجات طليقة وواثقة لكنها خاطئة من الناحية الواقعية أو مخترعة بالكامل.

بشكل أدق: تحدث الهلوسة عندما يولد نموذج لغوي كبير محتوى غير مرتكز في الواقع أو في المصادر المفترض الاعتماد عليها، ومع ذلك يقدمه كحقيقة. النموذج لا "يكذب" بمعنى إنساني؛ بل يتبع أنماطًا في البيانات وينتهي أحيانًا إلى إنتاج تفاصيل مُخترعة.

الهلوسات مقابل عدم اليقين البسيط

من المفيد التمييز بين الهلوسات وعدم اليقين العادي أو الجهل:

• عدم اليقين / الجهل: يعترف النموذج بأنه لا يعرف، أو يعطي إجابة متحفظة ومتحاشية. على سبيل المثال: "لست متأكدًا"، "لا أمتلك الوصول لتلك البيانات"، أو يعرض احتمالات متعددة دون أن يؤكد أحدها كحقيقة.
• الهلوسة: يقدم النموذج إجابة محددة وذات نبرة سلطوية لكنها خاطئة أو لا يمكن التحقق منها، دون الإيحاء بشك. يملأ الفجوات بدلًا من الإقرار بها.

كلاهما ينشأ من نفس عملية التنبؤ، لكن الهلوسات خطرة لأنها تبدو موثوقة بينما هي غير صحيحة.

كيف قد تظهر الهلوسات

الهلوسات لا تقتصر على شروحات نصية فقط. يمكن أن تظهر بأشكال عدة، بما في ذلك:

• نص قصصي: سير ذاتية مخترعة، أحداث لم تحدث، أو اقتباسات منسوبة خطأً.
• استشهادات ومراجع: أوراق أو عناوين تبدو معقولة لكنها غير موجودة، عناوين URL زائفة، قضايا قانونية مذكورة بلا أثر.
• شيفرة: استخدام دوال غير موجودة، واجهات برمجة خاطئة، أو شيفرة تعتمد على مكتبات وهمية.
• بيانات وإحصاءات: أرقام مخترعة، جداول زائفة، نتائج استطلاعات مصطنعة أو بنشماركات غير حقيقية.

ما يجعل الهلوسات صعبة الاكتشاف هو أن اللغة، التنسيق، والبنية غالبًا ما تبدو كأنها مخرجات خبراء عالية الجودة، لذلك من السهل تصديقها ما لم تُحقق بعناية.

كيف تولد النماذج اللغوية الكبيرة النص فعليًا

النماذج اللغوية الكبيرة لا "تفكر" أو تبحث عن حقائق. هي آلات أنماط تدربت على إكمال النص بطريقة عادةً ما تبدو معقولة.

لمحة سريعة وغير تقنية عن التدريب

يبدأ التدريب بكميات هائلة من النصوص: كتب، مقالات، شيفرات، مواقع ويب، والمزيد. النموذج لا يحصل على تسميات مثل "هذا صحيح" أو "هذا خطأ".

بدلًا من ذلك، يرى مرارًا جملًا مع جزء مموه ويُطلب منه تخمين الكلمات المفقودة. مثلاً:

"باريس هي عاصمة ___"

يضبط النموذج معاييره الداخلية حتى تقترب توقعاته من النص الحقيقي الذي تدرب عليه. يحدث هذا مليارات المرات عبر سياقات متعددة. مع الوقت، يستوعب النموذج انتظامات لغوية وإحصائية عن اللغة والعالم كما عُرضت في النصوص.

توقع التوكن التالي وتوزيعات الاحتمال

تقنيًا، يتوقع النموذج التوكن التالي (قطعة من الكلمة أو كلمة كاملة أو علامات ترقيم) اعتمادًا على كافة التوكنات السابقة في المحادثة.

في كل خطوة، يخرج توزيعًا احتماليًا على جميع التوكنات الممكنة:

• "باريس" قد تحصل على 0.82
• "لندن" 0.05
• "مدينة" 0.03

ثم تختار خوارزمية فك التوليد (decoding) أو تُعين من هذا التوزيع التوكن الفعلي التالي. تكرار ذلك أثناء توليد التوكن تلو التوكن ينتج جملًا كاملة وأجوبة طويلة.

التحسين من أجل المعقولية، لا من أجل الحقيقة

الهدف الأساسي هو: مطابقة أنواع النصوص التي رأتها أثناء التدريب. لا توجد آلية منفصلة تفحص الحقائق أو تستشير قاعدة بيانات أو تطبق منطقًا بشكل افتراضي.

لذلك يُحسن النموذج إنتاج تكملات بدت معقولة لغويًا، وليس ضمان أنها صحيحة، مُحدَّثة أو قابلة للتحقق. إذا كان بيانات التدريب كثيرًا ما تُوجّه لمفهوم خاطئ، فقد يُعاد إنتاج هذا المفهوم.

الحجم، الأنماط، وحدود "المعرفة"

بسبب تدريب LLMs على مجموعات ضخمة، فهي تلتقط الأنماط العامة بشكل ممتاز: القواعد، قوالب المنطق الشائعة، الإجابات النموذجية، والارتباطات بين المفاهيم.

لكنها لا تخزن فهرسًا دقيقًا وقابلًا للبحث للحقائق. تُوزَّع "المعرفة" داخل الأوزان الداخلية كميلات إحصائية. لهذا يمكنها توليد نص طليق وواعي للسياق بينما تخترع أحيانًا تفاصيل تبدو صحيحة لكنها خاطئة.

الأسباب التقنية الأساسية لحدوث الهلوسات

الهلوسات ليست أخطاء عشوائية؛ إنها نتيجة مباشرة لكيفية بناء وتدريب النماذج اللغوية الكبيرة.

1. فراغات، ضوضاء، وقديمة بيانات التدريب

تتعلم النماذج من مجموعات نصية ضخمة مكشوفة من الويب، الكتب، الشيفرة ومصادر أخرى. لهذه البيانات مشاكل:

• فراغات: كثير من المواضيع ممثلة تمثيلًا ضعيفًا (المجالات المتخصصة، مصادر غير الإنجليزية، المعرفة المحمية). عند السؤال عن هذه المواضيع، يتدخل النموذج من إشارات ضعيفة ويزداد احتمال اختراع معلومات.
• الضوضاء والأخطاء: مجموعة التدريب تحتوي رسائل مزعجة، مدونات قديمة، إجابات منتديات خاطئة، ومطالبات متضاربة. يتعلَّم النموذج أنماط الكلام بما فيها الأخطاء.
• معلومات قديمة: دورات التدريب تتجمد في وقت محدد. أي شيء تغيّر بعد ذلك يُخمن من أنماط قديمة، لذلك قد يعرض معلومات بالية كحقيقة.

عندما يواجه النموذج سؤالًا خارج مناطق بياناته القوية، فإنه لا يزال مضطرًا للتنبؤ بالنص، فيُنتج تخمينات سلسة.

2. عدم تطابق الهدف: الاحتمالية مقابل الحقيقة

هدف التدريب الأساسي هو:

بالنظر إلى التوكنات السابقة، توقع التوكن التالي الأكثر احتمالًا في توزيع التدريب.

هذا يحسِّن المنطقية اللغوية لا الدقة الواقعية. إذا كانت الجملة الأكثر احتمالًا في بيانات التدريب عبارة خاطئة واثقة، يُكافأ النموذج لإنتاجها.

نتيجة لذلك، يتعلم النموذج إصدار نص يبدو صحيحًا ومدعمًا حتى عندما لا يكون له أساس.

3. استراتيجيات فك التوليد وتأثيرات العينة

أثناء التوليد، تؤثر خوارزميات فك التوليد في معدلات الهلوسة:

• فك التوليد الطماع (greedy) يختار أكثر توكن احتمالًا في كل خطوة. قد يقلل العشوائية لكنه قد يرسخ أخطاء مبكرة ويخلق تكرارًا واثقًا للأخطاء.
• تغيئر درجة الحرارة (temperature) يضبط الاحتمالات ليجعل المخرجات أكثر أو أقل عشوائية. ارتفاع الحرارة يزيد الإبداع والتنوع لكنه يزيد فرص الابتعاد عن المحتوى الواقعي.
• Top‑k / nucleus (top‑p) يقيد التوكنات المرشَّحة إلى مجموعة محتملة. إعدادات سيئة قد تجعل المخرجات حتمية جدًا (تكرار إجابات خاطئة جاهزة) أو عشوائية جدًا (اختراع تفاصيل حية لكن غير مدعومة).

فك التوليد لا يضيف معرفة؛ إنه يعيد تشكيل كيفية استكشاف التوزيع الاحتمالي القائم. أي ضعف في ذلك التوزيع يمكن أن يتضخم إلى هلوسة عبر عينات عدوانية.

4. آثار المحاذاة وRLHF

تُعدَّل النماذج الحديثة باستخدام تقنيات مثل التعلم المعزز من ردود الفعل البشرية (RLHF). يقوم المُقَيِّمون البشر بمكافأة الإجابات التي تعتبر مفيدة، آمنة ومهذبة.

هذا يخلق ضغوطًا جديدة:

• الضغط للإجابة: المقيمون غالبًا يفضّلون إجابة كاملة ومساعدة على اعتراف صريح بعدم اليقين. عبر خطوات تدريب متعددة، يتعلم النموذج أن تقديم شيء واثقًا عادةً أفضل من القول "لا أعرف".
• الأسلوب مقابل المعرفيات: RLHF يشكل النبرة والتنسيق (شروح واضحة، خطوات متسلسلة) لكنّه يؤثر بشكل غير مباشر على الصدق. يصبح النموذج بارعًا في أداء المنطق حتى عندما تكون المحتويات الأساسية تخمينية.

الضبط لتحسين المحاذاة يحسِّن قابلية الاستخدام والسلامة في نواحٍ عديدة، لكنه قد يحفّز التخمين الواثق بشكل غير مقصود. هذا التوتر بين الفائدة وعدم اليقين المُعاير هو محفز تقني رئيسي للهلاوس.

أنماط وأنواع الهلوسات الشائعة

عادةً تتبع هلوسات LLMs أنماطًا يمكن التعرف عليها. تعلّم ملاحظة هذه الأنماط يجعل من الأسهل التشكيك في المخرجات وطرح أسئلة متابعة أفضل.

1. حقائق، اقتباسات، مصادر، وإحصاءات مُختلقة

أحد أوضح أوضاع الفشل هو الاختراع الواثق:

• حقائق: يخترع النموذج تواريخ أو أسماء أو تعريفات تبدو محتملة لكنها بلا أساس.
• اقتباسات: ينسب جملًا مصقولة لأشخاص مشهورين بلا مصدر يمكن التحقق منه.
• إحصاءات: يقدّم أرقامًا دقيقة (نسب مئوية، أحجام عينات، هوامش خطأ) بدون ذكر مصدر أو قابلية لإعادة الإنتاج.
• مصادر: يذكر "دراسات" أو "تقارير" أو "مسوحات" دون تفاصيل قابلة للتتبع.

تبدو هذه الردود سلطوية، مما يجعلها خطرًا إذا لم يتحقق المستخدم منها.

2. مراجع مخترعة وعناوين URL مزيفة

غالبًا ما تولد النماذج:

• أوراق أو كتب غير موجودة بعناوين واقعية، مؤلفين محتملين، وأسماء مجلات مألوفة.
• روابط URL مزيفة تبدو صحيحة من حيث البنية (مثل إضافة /research/ أو /blog/) لكنها تقود إلى لا مكان.

النموذج يطابق أنماط كيفية ظهور الاقتباسات والروابط، لا يتحقق من قاعدة بيانات أو الويب الحي.

3. إساءة النسبة، خلط المصادر، وجداول زمنية خاطئة

نمط آخر هو خلط مصادر متعددة في واحدة:

• دمج دراستين مختلفتين في دراسة وهمية واحدة.
• نسب اكتشافًا إلى الشخص أو المؤسسة الخطأ.
• تغيير توقيت الأحداث، مثل وضع اختراع في عقد غير صحيح أو قلب العلاقة السببية في تسلسل تاريخي.

يحدث هذا عادةً عندما تحوي بيانات التدريب العديد من القصص المتشابهة أو الموضوعات المتداخلة.

4. خطوات استدلال مختلقة وسلاسل سببية خاطئة

تهلوس النماذج أيضًا في كيفية ولماذا يحدث شيء ما:

• عرض سلسلة استدلال حيث الخطوات الوسيطة خاطئة بشكل طفيف.
• شرح نتائج باستخدام قصص سببية مبسطة لكنها غير صحيحة.
• إنتاج اشتقاقات أو براهين تبدو متماسكة لكنها تحتوي على أخطاء منطقية مخفية.

بما أن النص طليق ومتناسق داخليًا، فهذه الهلوسات الاستدلالية قد تكون أصعب في الاكتشاف من حقيقة خاطئة بسيطة.

لماذا تستمر الهلوسات رغم تحسن النماذج

النماذج الأكبر والأفضل تهلوس أقل غالبًا—لكنها لا تزال تفعل ذلك، وأحيانًا بطريقة أكثر إقناعًا. الأسباب متأصلة في آلية بناء هذه النماذج.

النماذج الأكبر = تخمينات أفضل، ليست حقائق مضمونة

زيادة الحجم والبيانات والتدريب تحسن الأداء، الطلاقة والدقة الواقعية. لكن الهدف الأساسي يظل توقُّع التوكن التالي لا التحقق من حقيقة العالم.

لذلك النموذج الأكبر:

• يطابق أنماط التدريب بدقة أكبر
• يملأ الفجوات بسلاسة أكثر
• ينتج إجابات أكثر تماسكًا وتفصيلًا

تلك القوة نفسها يمكن أن تجعل الإجابات الخاطئة تبدو جديرة بالثقة. النموذج أصبح أفضل في الاستظهار الصوتي الصحيح وليس في معرفة متى يكون مخطئًا.

التعميم المفرط من الأنماط

تستوعب النماذج انتظامات إحصائية مثل "كيف تبدو ويكيبيديا" أو "كيف يبدو استشهاد بحثي". عند السؤال عن شيء جديد أو خارج خبرتها، غالبًا ما:

• تمتد الأنماط إلى ما بعد حدودها الحقيقية
• تدمج أمثلة متعددة في تركيب معقول
• تختلق أجزاء مفقودة للحفاظ على التماسك

هذا التعميم المفرط يجعلها قوية لمهام الصياغة والابتكار، لكنه مولد للهلوسات عندما لا تتطابق الحقيقة مع النمط المتعلم.

المعايرة: الثقة مقابل الصواب

معظم النماذج الأساسية ضعيفة المعايرة: الاحتمال الذي تُعطيه لإجابة لا يعكس دائمًا ما إذا كانت صحيحة.

قد يختار النموذج استمرارًا عالي الاحتمال لأنه يتناسب مع الحوار والأسلوب، لا لأنه يملك دليلًا قويًا. وبدون آليات صريحة للقول "لا أعلم" أو للتحقق من الادعاءات عبر أدوات وبيانات، فإن الثقة العالية غالبًا ما تعني "مطابق للنمط" لا "مؤيد بالأدلة".

تحول النطاق: عندما لا تتطابق المطالبات مع سياقات التدريب

تُدرَّب النماذج على مزيج هائل وفوضوي من النصوص. قد تختلف مطالبتك عن أي شيء رآه النموذج فعلًا في التوزيع:

• مجالات متخصصة (طب، قانون، هندسة متقدمة)
• حقائق جديدة (أبحاث حديثة، تشريعات متغيرة)
• صيغ غير مألوفة (مخططات مخصصة، مصطلحات داخلية)

عندما تنحرف المطالبة عن الأنماط المألوفة، يظل النموذج مضطرًا لإنتاج إجابة. وبغياب أمثلة دقيقة، يرتجل من أقرب الأنماط المعروفة. هذا الارتجال يبدو طليقًا لكنه قد يكون مخترعًا بالكامل.

الخلاصة: مع تحسن النماذج، لا تختفي الهلوسات—تصبح أقل تكرارًا لكن أكثر تصقيلًا، ومن ثم أكثر أهمية لاكتشافها وإدارتها بعناية.

المخاطر والنتائج الواقعية للهلوسات

هلوسات النماذج اللغوية الكبيرة ليست مجرد تعقيدات تقنية؛ لها عواقب مباشرة على الأشخاص والمنظمات.

أمثلة يومية تسبب أذىً بصمت

حتى الاستفسارات البسيطة قد تضلل المستخدمين:

• نصائح منتج: النموذج يوصي بحاسوب محمول غير موجود أو ينسب إليه مواصفات لا يمتلكها. يضيع المشتري ساعات في تتبع مراجعات ودعم لشيء لم يكن حقيقيًا.
• إرشادات عملية: شخص يسأل كيفية إعادة ضبط راوتر منزلي أو إعداد برنامج ضرائب. يخترع النموذج خيارات قوائم غير موجودة، فيظن المستخدم أنه "يفعل شيئًا خاطئًا" ويفقد الثقة في المنتج أو في قدراته.
• قرارات حياة شخصية: يختلق النموذج ترتيبات جامعات أو منحًا أو تصنيفات، ويؤثر في اختيارات الطالب بمعلومات بلا أساس.

تُقدَّم هذه الأخطاء غالبًا بنبرة هادئة وسلطوية، مما يجعل تصديقها سهلاً—خصوصًا لغير الخبراء الذين يفتقرون للتحقق.

مجالات عالية المخاطر: الطب، القانون، المالية، الأمن

تتصاعد المخاطر بشكلٍ كبير في المجالات المنظمة أو الحساسة:

• الطب: النموذج يقترح استخدامات أدوية خارج الإرشادات، نطاقات جرعات مخترعة، أو تجارب سريرية غير موجودة. قد يؤخر المريض زيارة الطبيب أو يخلط أدوية بناءً على نصائح مختلقة.
• القانون: ظهرت مراجع قضائية مقتبسة زورًا في مذكرات قانونية حقيقية، مما أدى إلى عقوبات ضد محامين والتباس للموكلين.
• التمويل: يختصر النموذج نتائج مالية لشركة بتخمين الأرقام، أو يفبرك قواعد ضريبية، مما يشوه قرارات الاستثمار والامتثال.
• الأمن: إجراء تصحيح أمني مختلق أو وصف إعداد تشفير خاطئ قد يترك الأنظمة معرضة بينما يمنح الفرق إحساسًا زائفًا بالأمان.

عواقب تنظيمية وأخلاقية ومؤسسية

لدى الشركات، قد تؤدي الهلوسات إلى سلسلة ردود:

• ضرر السمعة: يلوم المستخدمون العلامة التجارية، لا النموذج، عندما يتصرفون بناءً على إجابات خاطئة.
• تعرض تنظيمي: نصائح مضللة في الصحة أو التمويل أو التوظيف قد تنتهك قواعد قطاعية أو قوانين حماية المستهلك.
• قضايا أخلاقية: هلوسات تتعلق بسمات محمية—مثل اختلاق سجلات جرمية أو حالات طبية—قد تعمق التحيّز والتمييز وتضر المجموعات الضعيفة.

يجب على المنظمات التي تنشر LLMs أن تعامل الهلوسات كمخاطرة أساسية لا كخطأ بسيط: صمّموا سير العمل، إخلاءات المسؤولية، الرقابة، والمراقبة على افتراض أن الإجابات المفصّلة والواثقة قد تكون خاطئة.

كيف تكتشف وتقيس الهلوسات

الكشف عن الهلوسات أصعب مما يبدو، لأن النموذج قد يبدو واثقًا وطليقًا بينما هو خاطئ تمامًا. القياس الموثوق على نطاق واسع لا يزال مشكلة بحثية مفتوحة أكثر منه مهمة هندسية محلولة.

لماذا الكشف الآلي صعب

الهلوسات تعتمد على السياق: جملة قد تكون صحيحة في موقف وتكون خاطئة في آخر. كما أن النماذج تختلق مصادر قابلة للتصديق، تمزج بين حقائق صحيحة وخاطئة، وتعبر الحقائق بصيغ يصعب مقارنتها مع بيانات مرجعية.

إضافةً إلى ذلك:

• العديد من المهام ليس لها إجابة "صحيحة" واحدة.
• الحقيقة المرجعية ناقصة أو مكلفة الحصول عليها.
• قد يهلوس النموذج حول غياب شيء (مثل: زعم أنه لا توجد دراسة بينما توجد)، وهذا صعب جدًا التحقق منه.

لذلك، لا يزال الكشف الآلي غير كامل وغالبًا ما يُكمل بمراجعة بشرية.

طرق التقييم المتبعة عمليًا

المعايير. يستخدم الباحثون مجموعات بيانات منسقة بأسئلة وإجابات معروفة (مثل معايير الأسئلة والإجابات أو التحقق من الحقائق). تُقيَّم النماذج على المطابقة الدقيقة أو تشابه أو تسميات صحة. المعايير مفيدة للمقارنة لكنها نادرًا ما تطابق حالة الاستخدام الفعلية لديك.

المراجعة البشرية. يعلّم خبراء الموضوع المخرجات بأنها صحيحة أو جزئية أو خاطئة. هذا لا يزال المعيار الذهبي، خاصة في الطب، القانون والمالية.

فحوص العينات. غالبًا ما يختار الفرق عيّنة من المخرجات للمراجعة اليدوية—عشوائيًا أو تركزًا على المطالبات عالية المخاطر. يكشف ذلك أوضاع فشل لا تلتقطها المعايير.

درجات الفعلية وفحوص المرجعية

لتجاوز ثنائية "صحيح/خاطئ"، تستخدم العديد من التقييّمات درجات الفعلية—تقييمات رقمية لمقدار اتساق الرد مع الأدلة الموثوقة.

نهجان شائعان:

• فحوص مرجعية. مقارنة ادعاءات النموذج بمستند مرجعي أو مجموعة بيانات (مثل مقال مصدر، صف في قاعدة بيانات أو مدخل KB). تعمل بشكل جيد للتلخيص أو الأسئلة عن مستندات.
• التقييم بمساعدة نموذج آخر. نموذج ثانٍ، أو نفس النموذج مع مطالبة مختلفة، يعمل كقاضٍ. يُعطى الإجابة والمرجع ويُطلب منه تسجيل الفعلية. هذا ليس مثاليًا—فالنماذج الحاكمة قد تهلوس أيضًا—لكنّه يتدرج أفضل من المراجعة البشرية الخالصة.

أدوات وفحوص آلية للتقاطع

الأدوات الحديثة تعتمد متزايدًا على مصادر خارجية لالتقاط الهلوسات:

• مدققات مدعومة بالبحث تستعلم الويب أو قواعد المعرفة الداخلية للتحقق من الكيانات والتواريخ والادعاءات الرئيسة.
• محققات الاستشهاد تؤكد أن المصادر تدعم بالفعل الادعاءات المنسوبة إليها.
• محققات مهيكلة تقارن المخرجات مع قواعد بيانات أو واجهات برمجة موثوقة (مثل كتالوجات المنتجات، رموز ICD، رموز أسهم).

في الإنتاج، يدمج الفرق هذه الأدوات مع قواعد أعمال: وسم المخرجات التي تفتقر لاستشهادات، تتناقض مع سجلات داخلية، أو تفشل الفحوص الآلية، ثم توجيهها إلى مراجعين بشريين عند ارتفاع المخاطر.

طرق عملية للمستخدمين لتقليل الهلوسات

حتى من دون تغيير النموذج، يمكن للمستخدمين تقليل الهلوسات بشكل كبير عبر طريقة طرح الأسئلة ومعالجة الإجابات.

صمّم مطالبات أوضح وأضيق

المطالبات الفضفاضة تدع النموذج يتخمين. ستحصل على إجابات أكثر موثوقية إذا:

• حددت المهمة: فضّل "اذكر 3 إيجابيات و3 سلبيات لـ X للفرق الصغيرة" على "أخبرني كل شيء عن X".
• حددت النطاق والصيغة: مثال: "أجب في 5 نقاط، كل نقطة جملة واحدة ومرفقة بمصدر."
• قدّمت سياقًا: أدرج التفاصيل ذات الصلة (المجال، الجمهور، القيود) حتى تقل فرص ملء الفراغات بخيال.
• اذكر قيودًا صراحةً: تعليمات مثل "إذا لم تكن متأكدًا فقل 'لست متأكدًا' واشرح السبب."

اطلب عدم اليقين والمصادر وطريقة التفكير

حفز النموذج على إظهار عمله بدلًا من تقديم إجابة مصقولة فقط:

• عدم اليقين: "أعط إجابتك وقيِّم ثقتك من 1–10. اشرح ما غير مؤكد."
• الاستدلال: "مشِ بخطوات الاستدلال قبل أن تقدم الجواب النهائي."
• المصادر: "استشهد بمصدرين خارجيين على الأقل وبيّن سبب ارتباطهما."

اقرأ خطوات الاستدلال نقديًا. إن بدت الخطوات ضعيفة أو متناقضة، اعتبر الاستنتاج غير موثوق.

تحقق من الادعاءات المهمة

لكل شيء مهم:

• قارن الحقائق بمحرك بحث أو قواعد بيانات موثوقة.
• اختبر الشيفرة التي يولدها النموذج؛ لا تضعها مباشرة في الإنتاج.
• للأرقام، أعد الحساب بنفسك أو استخدم حاسبة/جداول بيانات.

إن لم تستطع التحقق المستقل، اعتبر النقطة فرضية لا حقيقة.

تجنّب استخدام LLMs لاتخاذ قرارات حساسة

أفضل استخدام للنماذج هو العصف الذهني وصياغة المسودات، وليس الاعتماد النهائي. تجنّب الاعتماد عليها كصانع قرار أساسي في:

• نصائح طبية، قانونية أو مالية
• هندسة أو عمليات حاسمة للسلامة
• تفسيرات امتثال أو تنظيم

في هذه المجالات، استخدم النموذج (إن وُجد) لمَطْرَح الأسئلة أو توليد البدائل، ودع الخبراء والبيانات الموثوقة يتخذون القرار النهائي.

تقنيات يستخدِمها المطورون للتخفيف من الهلوسات

لا يستطيع المطورون القضاء على الهلوسات بالكامل، لكن يمكنهم تقليل تكرارها وشدتها بشكل كبير. أكثر الاستراتيجيات فعالية تقع في أربع فئات: تأريض النماذج ببيانات موثوقة، تقييد ما يمكن أن تخرجه، تشكيل ما تتعلمه، والمراقبة المستمرة.

التأريض باستخدام التوليد المعزَّز بالاسترجاع (RAG)

يربط RAG النموذج اللغوي بطبقة بحث أو قاعدة بيانات. بدلًا من الاعتماد على الأوزان الداخلية فقط، يسترجع النموذج مستندات ذات صلة ثم يولد إجابة بناءً على الأدلة.

خط أنابيب RAG نموذجي:

1. فهرس بيانات موثوقة: مستندات، قواعد معرفة، واجهات برمجة، قواعد بيانات.
2. استرجاع سياق لكل استعلام باستخدام بحث دلالي.
3. تعزيز المطالبة بالمقتطفات المسترجعة.
4. توليد الإجابات مع الإشارة إلى ذلك السياق.

تنويهات فعالة في RAG:

• قصر إجابات النموذج على المحتوى الموفَّر فقط وطلب قول "لا أعرف" عند غياب الأدلة.
• تضمين مراجع أو معرفات مقاطع حتى يتمكن المستخدمون من التحقق.
• تفضيل مصادر منسّقة وموثوقة ومُرَقَّمة على محتوى ويب غير موثوق.

التأريض لا يزيل الهلوسات لكنه يضيّق مجال الأخطاء الممكنة ويجعل اكتشافها أسهل.

التوليد المقيد: الأدوات، الواجهات، والمخططات

رافعة رئيسية أخرى هي تقييد ما يمكن للنموذج قوله أو فعله.

استدعاء الأدوات وواجهات برمجة التطبيقات. بدلًا من السماح للنموذج باختراع الحقائق، يعطيه المطورون أدوات:

• استعلامات قواعد البيانات للبيانات الحية
• واجهات بحث
• حاسبات أو بيئة تنفيذ شيفرة
• أنظمة الأعمال (CRM، تذاكر، المخزون)

تصبح مهمة النموذج: اتخاذ قرار أي أداة يستدعي وكيف، ثم شرح النتيجة. هذا يحوّل مسؤولية الحقائق من الأوزان الداخلية إلى أنظمة خارجية.

المخرجات الموجهة بالمخططات. للمهام المهيكلة، يفرض المطورون تنسيقات عبر:

• مخططات JSON
• واجهات استدعاء الدوال
• تعريفات معاملات مُصنّفة

يجب أن تُنتج المخرجات التي تمرّ بالتحقق ضد المخطط، مما يقلل الحشو غير المتعلق ويصعّب اختلاق حقول غير مدعومة. مثال لنتيجة مطلوبة لبوت دعم:

{
  "intent": "refund_request",
  "confidence": 0.83,
  "needs_handoff": true
}

يمكن لطبقات التحقق رفض مخرجات معيبة بوضوح وطلب إعادة توليد.

البيانات، أهداف التدريب، والمطالبات النظامية

تعتمد الهلوسات أيضًا بشكل كبير على ما تدرب النموذج عليه وكيف يُوجَّه.

تنقية مجموعات البيانات. يخفّض المطورون الهلوسات عبر:

• تصفية النص المنخفض الجودة أو المتضارب أو المزعج
• إضافة المزيد من مجموعات بيانات الحقائق (أزواج سؤال/جواب، توثيق، واجهات برمجة)
• تضمين أمثلة حيث الإجابة الصحيحة هي 'لا أعلم' أو "لا توجد معلومات كافية"

أهداف التدريب وضبط النماذج. خارج توقع التوكن، يمكن لمراحل تعديل التعليمات والمحاذاة أن:

• تكافئ الصدق واستشهاد المصادر
• تعاقب التصريحات الواثقة المتناقضة مع الأدلة
• تشجّع طرح أسئلة توضيحية عندما تكون المطالبة غير محددة

مطالبات النظام والسياسات. عند وقت التشغيل، تضع رسائل النظام ضوابط مثل:

• "إن لم تكن متأكدًا، اذكر عدم اليقين صراحة."
• "استخدم فقط السياق الموفَّر؛ لا تعتمد على معرفة سابقة."
• "ارفض تقديم نصيحة قانونية أو طبية أو مالية ووجّه إلى مختص."

لا تستطيع مطالبات النظام تغيير سلوك النموذج الجوهري بالكامل، لكنها تغيّر ميوله الافتراضية بشكل ملحوظ.

المراقبة، حلقات التغذية الراجعة، والحواجز

التخفيف ليس إعدادًا لمرة واحدة؛ إنه عملية مستمرة.

المراقبة. تسجل الفرق المطالبات والمخرجات وتفاعلات المستخدمين لـ:

• كشف أنماط الهلوسة (الموضوعات، الصيغ، حالات الحافة)
• تتبع مقاييس مثل معدلات الخطأ، معدلات الرفض، ومعدلات تصحيح المستخدم

حلقات التغذية الراجعة. يمكن للمراجعين البشر والمستخدمين تمييز الإجابات الخاطئة أو غير الآمنة. تُغذى هذه الأمثلة إلى:

• مجموعات بيانات لإعادة الضبط
• فهارس استرجاع محسنة
• تحسين المطالبات والأدوات

الحواجز وطبقات السياسات. يمكن لطبقات السلامة المنفصلة:

• تصنيف ورفض الطلبات غير الآمنة أو خارج النطاق
• ما بعد معالجة المخرجات لإزالة انتهاكات السياسة
• استدعاء المراجعة البشرية في السيناريوهات عالية المخاطر (الرعاية الصحية، المالية، القانون)

الجمع بين التأريض، التقييدات، التدريب المدروس، والمراقبة المستمرة يُنتج نماذج هلوساتها أقل، تُظهر عدم اليقين بوضوح أكثر، وأسهل على الثقة في التطبيقات الحقيقية.

اتجاهات مستقبلية وتوقعات واقعية

من الأفضل فهم LLMs كمساعدين احتماليين: يولّدون تكملات محتملة للنص، لا حقائق مضمونة. سيقلل التقدم المستقبلي من الهلوسات، لكنه لن يقضي عليها تمامًا. وضع توقعات مناسبة أمر حاسم للاستخدام الآمن والفعال.

أين من المرجح أن يتحسن الوضع

بعض الاتجاهات التقنية ستقلل تدريجيًا معدلات الهلوسة:

• تأريض أقوى في أدوات وبيانات خارجية (بحث، قواعد معرفة داخلية، واجهات برمجة مهيكلة)، ليعتمد النموذج أقل على الذاكرة وأكثر على مصادر قابلة للتحقق.
• إشارات تدريبية أفضل، بما في ذلك RLHF، نمذجة التفضيلات، والهجوم الأحمر الآلي الموجّه على سلوكيات الهلوسة.
• خطوات تحقق مدمجة، حيث يفحص النظام مخرجاته بنفسه باستخدام نماذج منفصلة، استرجاع أو منطق رمزي.
• تقديرات عدم يقين أغنى، بحيث يقول النموذج "لا أعرف" أكثر ويمنح ثقة معايرة بدلًا من إجابات ثنائية.

ستجعل هذه التطورات الهلوسات أقل تواترًا، وأسهل اكتشافًا، وأقل ضررًا—لكنها لن تجعلها مستحيلة.

ما سيظل صعبًا إلى حد كبير

بعض التحديات ستبقى مستمرة:

• الأسئلة المفتوحة النطاق التي لا تملك إجابة واحدة صحيحة.
• البيانات النادرة أو المتضاربة حيث يختلف البشر أنفسهم.
• المطالبات العدائية أو الغامضة المصمَّمة لإرباك النماذج.
• سلاسل استدلال طويلة حيث تتراكم الأخطاء الصغيرة إلى إجابات واثقة لكنها خاطئة.

بما أن LLMs تعمل إحصائيًا، ستبقى لديها معدلات فشل غير صفرية، خصوصًا خارج توزيع التدريب.

إبلاغ المستخدمين بالحدود

النشر المسؤول يتطلب تواصلاً واضحًا:

• أوضح أن النظام قد يختلق تفاصيل.
• عرض مستويات الثقة والمصادر حينما يكون ذلك ممكنًا.
• شجّع التحقق في حالات الاستخدام الحساسة.
• وثّق أوضاع الفشل المعروفة ونتائج التقييم.

خلاصة رئيسية للاستخدام الآمن والفعّال

• عامل LLMs كـ مساعدين، لا كآلهة.
• استخدمها للصياغة، استكشاف الخيارات، والشرح، ثم وظّف الحكم البشري.
• للقرارات الحرجة، بُنِ النظام مع تحقق مدمج: قارن مع أدوات أخرى، بيانات، أو خبراء.
• استخدم هندسة المطالبات وتصميم النظام لتقييد المهام، تقليل الغموض، وإظهار عدم اليقين.

سيأتي المستقبل بنماذج أكثر موثوقية وحواجز أفضل، لكن حاجة الشك والرقابة والاندماج المتأني في سير العمل ستبقى دائمًا.