الذكاء الاصطناعي يحاكي تعقيدات العقل البشري.. GPT-4o يعكس تناقضات نفسية
تاريخ النشر: 2nd, June 2025 GMT
أظهرت دراسة حديثة نشرت في مجلة PNAS أن نموذج الذكاء الاصطناعي GPT-4o من OpenAI يظهر سلوكًا يشبه التنافر المعرفي، وهي ظاهرة نفسية بشرية تُعرف بتناقض المواقف بين السلوك والمعتقدات.
والتنافر المعرفي في علم النفس هو حالة من التوتر الذهني تحدث عندما يتعارض سلوك الفرد مع معتقداته أو قيمه، مما يدفعه إلى تعديل أحدهما لتخفيف هذا الصراع الداخلي، وقد صمم العالمان ماهزارين باناجي وستيف لير تجربة لاختبار هذه الظاهرة على GPT-4o، حيث طلبا من النموذج كتابة مقالين متعارضين حول رجل الأعمال إيلون ماسك، أحدهما مؤيد والآخر ناقد.
ولاحظ الباحثان أن النموذج غيّر “مواقفه” تجاه ماسك اعتمادًا على المحتوى الذي أنتجه، خاصة حينما منحه حرية اختيار وجهة نظر المقال، وأوضح البروفيسور باناجي أن النموذج، رغم تدريبه على كميات ضخمة من البيانات المتعلقة بماسك، انحرف عن موقفه المحايد بعد كتابة مقال قصير، في ظاهرة مشابهة لما يحدث للبشر عند مواجهة تحيزات غير عقلانية.
وأشارت الدراسة إلى أن هذه الظاهرة تحاكي ميكانيزمات نفسية معقدة تعمل في الدماغ البشري، حيث يميل الإنسان إلى تعديل معتقداته لتتوافق مع أفعاله، خاصة إذا عزى تلك الأفعال إلى اختيارات شخصية حرة، وهذا يسلط الضوء على هشاشة “القناعات” التي تتبناها نماذج اللغات الكبيرة، التي يمكن لتجربة قصيرة أن تؤدي إلى تغييرات جذريّة في مواقفها.
وأكد الباحثون أن هذه النماذج لا تمتلك وعيًا أو نية مسبقة، وإنما تحاكي ببراعة العمليات النفسية البشرية، بما في ذلك التحيزات والتناقضات، دون إدراك حقيقي.
واعتبر البروفيسور لير أن قدرة GPT على محاكاة التنافر المعرفي تلقائيًا تعكس عمق التفاعل البنيوي بين أنظمة الذكاء الاصطناعي والعمليات الإدراكية البشرية.
واختتم الفريق البحثي بأن هذه النتائج تفرض إعادة نظر جذرية في فهمنا لكيفية عمل الذكاء الاصطناعي، الذي لم يعد مجرد آلة لمعالجة النصوص، بل نموذج قادر على إعادة إنتاج التعقيدات النفسية والاجتماعية التي لطالما اعتبرناها حكراً على العقل البشري.
المصدر: عين ليبيا
كلمات دلالية: الذكاء الاصطناعي شات جي تي بي نموذج ChatGPT الذکاء الاصطناعی
إقرأ أيضاً:
الذكاء الاصطناعي يحسّن علاج سرطان الرئة
أتاحت أداة من الذكاء الاصطناعي تستخدم التعلم العميق مقارنة صور الأشعة المقطعية تلقائيًا في سياق علاج السرطان، مما يسمح باكتشاف وتحديد حتى أصغر التغيرات في أورام الرئة بسرعة ودقة أكبر.
البحث أجري من قبل فريق من الباحثين الألمان والأطباء في الولايات المتحدة.
تُجرى فحوصات التصوير المقطعي المحوسب للصدر بشكل متزايد حول العالم للكشف عن أمراض الرئة، مثل سرطان الشعب الهوائية، في مرحلة مبكرة، مما يسمح بمراقبتها.
تُتيح هذه الفحوص تحديد أبسط آثار العلاج والآثار الجانبية، مما يُحسّن العلاج. ومع ذلك، تُعدّ مقارنة الفحوصات مهمة بالغة التعقيد وتستغرق وقتًا طويلاً، وهي عُرضة للأخطاء، إذ غالبًا ما يضطر أخصائيو الأشعة إلى العمل تحت ضغط زمني كبير عند تقييم الصور. ويُسهّل إنشاء التوافق التشريحي تلقائيًا بين الفحوصات، وهي عملية تُعرف باسم "التسجيل"، هذه العملية.
التعلم العميق
لتحسين التشخيص وتسهيل الممارسة السريرية اليومية للأطباء، يركز مشروع SPIRABENE، الذي يتم تطويره في ألمانيا بالتعاون مع جامعة أميركية، على الذكاء الاصطناعي.
يوضح يان مولتز، مهندس الأبحاث الرئيسي في تحليل الصور الطبية في معهد فراونهوفر ميفيس في ألمانيا "طورنا برنامجًا قائمًا على التعلم العميق يُمكّن من تحديد وقياس آفات الرئة بدقة أكبر وفي وقت قصير جدًا، كما يُمكّننا من اكتشاف آفات جديدة محتملة".
لمتابعة أمراض الرئتين، تُقارَن فحوصات التصوير المقطعي المحوسب السابقة بأحدث الصور لتحديد التطابق التشريحي. ويتمثل التحدي الأبرز هنا في أن صورتين للشخص نفسه تبدوان متشابهتين، لكنهما غير متطابقتين، على سبيل المثال، بسبب اختلافات في التنفس عند إجراء الفحص، أو فقدان محتمل للوزن نتيجة العلاج.
يدعم المقارنة الآلية بين الصور بالفعل مراقبة الصور اللاحقة، لكن استخدام التعلم العميق يُمكّن من مقارنة المسوحات تلقائيًا بسرعة ودقة أكبر.
يوضح مولتز "تُظهر نتائجنا أن 11% من الأورام تُكتشف تلقائيًا في صورة المتابعة بمساعدة الذكاء الاصطناعي مقارنةً بالتسجيل التقليدي القائم على البرامج، وفي أقل من ثانية واحدة". وهذا يعني أيضًا أن قوة الحوسبة المطلوبة أقل، مما يوفر الطاقة.
صمم الباحثون تقنية معالجة الصور الآلية بالكامل بالتعاون مع أطباء من جامعة ميشيغان الأميركية، مما يُمكّن من دمجها واستخدامها مباشرةً في البنى التحتية السريرية القائمة. وقد اختُبِر البرنامج وخضع للتقييم بالفعل في الممارسة السريرية اليومية، ويمكن استخدامه قريبًا في التطبيقات العملية. وتتمثل الخطة طويلة المدى في استخدام مراقبة المتابعة المدعومة بالذكاء الاصطناعي لكامل الجسم.
بعد التشغيل التجريبي، أعرب مولتز عن سعادته بالنجاح الأولي، وقال "أشعر بالحماس للعمل على برنامج يُستخدم فعليًا في الممارسة السريرية وله تأثير إيجابي على العمل اليومي للأطباء. كما يساعدنا البرنامج على تحديد العلاجات غير الفعالة بسرعة، وتجنب الآثار الجانبية والتكاليف غير الضرورية، وزيادة فرص شفاء المرضى".