لماذا فشل ChatGPT في اختبار عد بسيط؟ حدود الذكاء الاصطناعي التي أثارت جدلاً واسعًا

أثار مقطع فيديو متداول جدلاً واسعًا على منصات التواصل الاجتماعي بعدما طلب أحد المستخدمين من برنامج الذكاء الاصطناعي "ChatGPT" أن يعد حتى المليون. المفاجأة كانت في رد النموذج، الذي رفض تنفيذ المهمة موضحًا أن ذلك سيستغرق وقتًا طويلًا جدًا وسيولد نصًا ضخمًا وغير عملي.

هذا الرد غير المتوقع فتح نقاشًا عميقًا حول قدرات وحدود الذكاء الاصطناعي. فهل يكشف عجز النموذج عن أداء مهمة بسيطة مثل العد عن قصور جوهري في "ذكائه"، أم أنه مجرد انعكاس لقيود تقنية مبرمجة مسبقًا؟

ماذا حدث بالضبط؟

عندما طُلب منه العد إلى المليون، لم يقل ChatGPT "لا أستطيع"، بل قدم تفسيرًا منطقيًا لرفضه. أوضح النموذج أن توليد قائمة من مليون رقم هو مهمة متكررة تستهلك موارد معالجة هائلة وتنتج مخرجًا نصيًا ضخمًا قد يصل حجمه إلى عدة ميغابايت، وهو ما يتجاوز حدود الاستجابة الواحدة لمعظم نماذج الذكاء الاصطناعي ولا يقدم أي قيمة عملية للمستخدم.

هذا الموقف، الذي سلط عليه الضوء برنامج مثل "شبكات"، يندرج ضمن فئة من الأسئلة التي "تحرج" الذكاء الاصطناعي أو تدفعه إلى الرفض، ليس بسبب الجهل، بل بسبب التصميم.

التحليل: لماذا رفض ChatGPT العد؟

الرفض لا يعني أن ChatGPT "غبي" أو "عاجز"، بل هو نتيجة لعدة عوامل تقنية وأخلاقية مدمجة في تصميمه:

1. قيود تقنية وموارد هائلة (Technical Limitations):

  • حدود المعالجة (Token Limits): تعمل النماذج اللغوية الكبيرة عبر نظام "التوكنز" (Tokens)، وهي وحدات نصية (كلمات أو أجزاء منها). كل استجابة لها حد أقصى من التوكنز التي يمكن توليدها. العد إلى مليون يتطلب ملايين التوكنز، وهو ما يتجاوز بكثير سعة الاستجابة الواحدة.

  • استهلاك الموارد: تنفيذ مثل هذا الطلب المتكرر سيستهلك قدرًا هائلاً من طاقة المعالجة والوقت على خوادم OpenAI، مما قد يؤثر على أداء الخدمة لملايين المستخدمين الآخرين.

2. قيود الأمان وتجربة المستخدم (Safety and UX Guardrails):

  • الجودة والفائدة: تم تصميم ChatGPT ليكون مساعدًا مفيدًا. توليد قائمة لا نهائية من الأرقام يُعتبر محتوى منخفض الجودة وشبيهًا بالرسائل المزعجة (Spam)، ولا يقدم أي فائدة حقيقية.

  • منع إساءة الاستخدام: هذه القيود تمنع المستخدمين من استغلال النظام في مهام غير منتجة تهدف فقط إلى إرهاق الخوادم أو اختبار حدودها بطرق غير بناءة.

3. الفرق بين الفهم والتنفيذ:
ChatGPT يفهم مفهوم العد تمامًا. يمكنك أن تسأله "ما هو الرقم الذي يأتي بعد 567,890؟" وسيجيب بشكل صحيح. لكن فهم المفهوم يختلف تمامًا عن تنفيذ مهمة رتيبة ومتكررة لا نهاية لها. رفضه هو قرار منطقي مبرمج، وليس فشلًا في الفهم.

أبعد من العد: أسئلة أخرى "تحرج" الذكاء الاصطناعي

حادثة العد تسلط الضوء على فئة أوسع من الطلبات التي ترفضها نماذج الذكاء الاصطناعي عمدًا، وتشمل:

  • الطلبات غير القانونية أو غير الأخلاقية: مثل كيفية صنع أسلحة أو مواد خطرة.

  • المحتوى الذي يحض على الكراهية أو العنف: أي طلب يروج للتمييز أو الأذى.

  • الأسئلة حول الوعي والمشاعر: مثل "هل لديك مشاعر؟" أو "هل أنت واعٍ؟"، حيث تتم برمجة النماذج للتأكيد على أنها مجرد أدوات برمجية.

  • المعلومات الشخصية والخاصة: يرفض النموذج الكشف عن معلومات خاصة بالأفراد.

الخلاصة: هل هذا يكشف عن قصور في الذكاء الاصطناعي؟

لا، بل على العكس. إن رفض ChatGPT العد إلى المليون لا يكشف عن قصور في ذكائه، بل يُظهر نضجًا في تصميمه. إنه يوضح أن هذه الأدوات ليست مجرد آلات غبية تنفذ الأوامر، بل هي أنظمة معقدة تعمل ضمن قيود تقنية ومبادئ توجيهية تهدف إلى ضمان الأمان والكفاءة وتقديم الفائدة للمستخدم.

الجدل الذي أثاره هذا المقطع يمثل خطوة مهمة في فهمنا العام للذكاء الاصطناعي، حيث ننتقل من رؤيته كصندوق سحري قادر على كل شيء، إلى فهمه كأداة قوية وفعالة، ولكنها تعمل ضمن حدود وقواعد محددة.