هل يمكن للذكاء الاصطناعي أن يُنتج نكاتا مضحكة؟
تاريخ النشر: 3rd, August 2025 GMT
توسعت في السنوات الماضية استخدامات الذكاء الاصطناعي بشكل كبير ليقتحم العديد من المجالات، بدءا بالمجالات العلمية مثل البرمجة وغيرها من علوم الهندسة المختلفة، وحتى العلوم الإنسانية مثل كتابة القصص والنصوص بشكل عام.
وبحكم عمله في الكوميديا مع كبار مقدمي البرامج مثل ديفد ليترمان وجاي لينو وتقديمه للعديد من الدورات في كتابة الكوميديا، تساءل الكاتب الكوميدي البارز جو توبلين عن قدرات الذكاء الاصطناعي في كتابة الكوميديا والنكات.
وجاءت نتيجة هذا التساؤل على شكل أداة ذكاء اصطناعي ساخرة تُدعى "ويت سكريبت" (Witscript)، وهي تتوفر على شكل تطبيق ويب يمكن استخدامه مقابل اشتراك شهري زهيد، ويعمل على توليد نكات وتعليقات فكاهية من خلال عناوين الأخبار أو النصوص والصور التي يزود بها.
كما استطاع توبلين اختبار قدرات الأداة عبر الدخول في منافسة فكاهية استمرت ثلاثة أيام لإنتاج مجموعة من النكات المختلفة ثم قياس جودتها وتفاعل الجمهور معها.
قياس قدرة الذكاء الاصطناعي على توليد الكوميدياوتضمنت المنافسة التي دخلها توبلين مع أداة الذكاء الاصطناعي الخاصة به توليد مجموعة من النكات عن ثمانية مواضيع إخبارية دائمة، ثم عرضها على جمهور حي في لوس أنجلوس وقياس رد فعلهم على هذه النكات دون معرفة مؤلفها.
وتعاون توبلين مع عالم الأعصاب والكوميديا أوري أمير لقياس رد فعل الجهور على هذه النكات، ووجد الاختبار أن أثر نكات الذكاء الاصطناعي ونكات البشر متقارب للغاية في التأثير والضحك، بحسب ما ورد في تقرير مجلة "سميثسونيان".
وفي تجربة أخرى، وجد الباحث في علم النفس الاجتماعي درو غورينز من جامعة جنوب كاليفورنيا وزملاؤه أن نموذج "شات جي بي تي 3.5″ قادر على توليد النصوص بالأسلوب الساخر المميز لمجلة "ذا أونيون" (The Onion)، وذلك بعد تزويده بأكثر من 50 عنوانا من المجلة.
وتطرح هذه التجارب تساؤلا حقيقيا عن قدرة الذكاء الاصطناعي على فهم حس الدعابة البشرية وإمكانية تقليدها باستخدام نماذج اللغة العميقة، خاصة وأن جزءا كبيرا من حس الدعابة يرتبط بالوعي المجتمعي والسياق الذي تظهر فيه النكات.
إعلانويرى الباحث تريستان ميلر أن تعلم نماذج الذكاء الاصطناعي إنتاج الفكاهة جزء ضروري من رحلتها لمحاكاة التجربة البشرية واستخدام اللغة بشكل يشبه البشر، وذلك أن الفكاهة أكثر جوانب اللغة إنسانية وتعقيدا من وجهة نظره حسب ما جاء في المجلة.
تحفظات على حساسية الذكاء الاصطناعييرى العديد من العلماء والخبراء مجموعة من المخاوف والتحفظات على قدرة الذكاء الاصطناعي في إنتاج الفكاهة، وتحديدا عندما يتعلق الأمر بانحياز الذكاء الاصطناعي وحساسيته تجاه الأنماط البشرية بشكل واضح، حسب المجلة. إذ يمكن أن يعيد الذكاء الاصطناعي تدوير الصور النمطية السيئة الموجودة في بعض أنواع المحتوى الفكاهي عبر الإنترنت ظنا منه أنها ملائمة ولا مشاكل بها.
ويشير تقرير مجلة "سميثسونيان" إلى أن تجربة توبلين وأمير اعتمدت على مجموعة من النكات التي قام توبلين -وهو كوميدي محترف- باختيارها من بين النكات كافة التي قامت أداة "ويت سكريبت" بكتابتها، الأمر الذي يوضح أن التقييم البشري لا يزال ضروريا لتحديد ما إذا كانت النكات مضحكة فعلا.
ويوضح غورينز أن نموذج "شات جي بي تي" لم يصمم أساسا لكتابة النكات ولكن لإنشاء النصوص المعتادة وتوقعها، وبالتالي هو غير قادر على الشعور بالعواطف المرتبطة بالضحك وتقدير إن كانت النكتة ملائمة أم لا.
ورغم هذا يستطيع النموذج توليد محتوى مضحك أحيانا، مما يجعل غورينز يتساءل: هل يكفي وجود كم كبير من البيانات وقدرة التعرف على الأنماط لإنتاج محتوى مضحك دون الحاجة إلى وجود التقدير الشخصي؟
ويرى كريستيان هيمبلمان الباحث في اللغويات الحاسوبية بجامعة شرق تكساس، أن الفكاهة الحقيقية ترتبط بالنوايا التي يحملها صاحب النكتة، إذ تتيح لك الفكاهة اللعب بالمعاني كما ترغب، لذا فإن المكون الأهم في تركيبة النكات المضحكة لا يمكن إلا للبشر تقديمه وهو التفاعل العاطفي مع الفكاهة.
ولكن مع التطورات السريعة الحادثة في قطاع الذكاء الاصطناعي، هل يمكن أن نرى نموذجا قادرا على توليد نكات مضحكة للغاية وإرفاقها مع مشاهد سينمائية أو أصوات تضيف عليها سياقا أعمق؟
المصدر: الجزيرة
كلمات دلالية: حريات دراسات الذکاء الاصطناعی على تولید مجموعة من
إقرأ أيضاً:
الذكاء الاصطناعي الحواري .. طفرة في منظومات العمل الرقمية
العُمانية :
الراصد لما يشهده العالم اليوم من تحولات جذرية في البنية التقنية المعاصرة يجد أن طفرة الذكاء الاصطناعي الحواري باتت تحتل موقعًا محوريًّا في منظومات العمل الرقمية على مستويات كثيرة، خاصة المجتمعية منها، ويتجسد ذلك في الأدوات المساعدة الذكية مرورًا بتطبيقات تحليل البيانات والتواصل البشري المُعزز.
وفي هذا السياق، يشير الخليل بن أحمد العبدلي، مدرب أدوات الذكاء الاصطناعي، إلى قراءة تحليلية لواقع الذكاء الاصطناعي الحواري من حيث مكانته في البنية التقنية الحالية، وأبرز استخداماته الفعلية، وحدوده التقنية القائمة، ويستعرض في سياق حديثه التحديات المرتبطة بثقة المستخدمين في المحتوى الذي يُنتجه الذكاء الاصطناعي وقضايا الخصوصية.
في بداية حديثه، يقول الخليل العبدلي: الذكاء الاصطناعي الحواري، على وجه الخصوص اليوم، يُمثّل أحد أبرز تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدي، كما يُعد نقطة تحول واضحة في العلاقة بين الإنسان والآلة. ونحن لا نتحدث فقط عن برامج قادرة على الرد، بل عن نماذج لغوية ضخمة قادرة على توليد نصوص ومحتوى بناءً على السياق، والتفاعل مع المستخدم بلغة طبيعية تُقارب الأسلوب البشري.
وأضاف أنه من خلال تجربتي في تطوير المحتوى باستخدام هذه الأدوات، يمكن القول إننا أمام منصة معرفية تشاركية ضخمة تتجاوز الاستخدام التقليدي للتقنية، فبدلًا من الاكتفاء بمحركات بحث تُعيد لنا نتائج، أصبحنا نتفاعل مع نموذج يتعامل مع السؤال، ومن ثم يقترح إجابات وتفسيرات، ويُعيد صياغة الفكرة بطرق متعددة.
ومن خلال سؤال معرفي طرحه العبدلي ويتجسد في: "هل هو ثورة معرفية؟"، أجاب: أعتقد بأن الوصف دقيق إذا تحدثنا عن التأثير السلوكي والمعرفي، لكن يجب أن نكون حذرين في الوصف، لأنه في النهاية يعتمد على بيانات موجودة، ولا يمتلك فهمًا أو وعيًا حقيقيًّا، لذا أُفضل وصفه بأنه "تطور جوهري في أدوات المعرفة". أما التحول من البحث النصي إلى الحوار الذكي، فهو ليس فقط نقلة تقنية، بل نقلة في منهج الوصول إلى المعلومة. نحن لم نعد نبحث فقط، بل نتحاور ونفكّر بصوت عالٍ مع الآلة، وهذه نقلة تستحق التوقف عندها.
وفيما يتعلق بالاستخدامات الفعلية لهذه المنصات وحدودها التقنية، وضح أن الاستخدامات تتنوع بشكل كبير، وتعتمد بشكل أساسي على طبيعة المستخدم؛ فالفرد قد يستخدم المنصة في صياغة رسائل، وتلخيص مقالات، أو حتى تطوير أفكاره الخاصة. أما المؤسسات، فهي تستفيد منها في إدارة المعرفة وأتمتة بعض المهام مع دعم فرق العمل أو حتى إعداد المحتوى التدريبي والتسويقي.
ويشير إلى أنه من واقع ما أراه أثناء التدريب على سبيل المثال، فإن الأكاديميين يستخدمون هذه النماذج لتحسين جودة الإنتاج العلمي، ويستفيد منها المبرمجون من أجل تصحيح الأكواد وتوليد أجزاء منها بسرعة، بينما تلجأ الجهات الإدارية إليها لتسريع إعداد التقارير أو الردود الرسمية. لكن هذه المنصات، رغم كفاءتها العالية، لها حدود تقنية ومعرفية؛ فهي لا تملك فهمًا عميقًا للسياق الثقافي، وقد تخلط في أحيان مختلفة بين مفاهيم متشابهة في اللغة لكنها مختلفة في الاستخدام، كما أن دقة المعلومة تعتمد على طريقة الصياغة ومدى وضوح الهدف، وهناك أيضًا تحدٍّ مرتبط بقدرتها على فهم السياقات القانونية أو الأخلاقية الدقيقة، ولهذا، لا يمكن الاعتماد عليها كبديل نهائي، وإنما كمساعد ذكي يتطلب مراجعة بشرية واعية.
ويتطرق العبدلي إلى الثقة في المحتوى وقضية الخصوصية في هذا الجانب، ويشير بقوله: "من وجهة نظر علمية، النماذج اللغوية التوليدية، مثل ChatGPT أو Gemini، تعتمد على بنية تنبؤية تعتمد على الإحصاء وليس على الفهم المنطقي أو الإدراك البشري فتقوم بتحليل المدخلات وتوليد المخرجات بناءً على احتمالية الكلمات المناسبة، وليس بناءً على "نية" أو "وعي" حقيقي، لذلك، مسألة الثقة يجب أن تُبنى على فهم لطبيعة هذه النماذج، ولا يُنصح بالاعتماد عليها في القرارات المصيرية أو المجالات التي تتطلب دقة عالية، مثل الفتوى أو الطب أو القضاء، إلا بمشاركة بشرية دقيقة.
أما الخصوصية، فهي من أهم النقاط التي أؤكد عليها دائمًا في تدريبي؛ فبعض النماذج تجمع بيانات الاستخدام لتحسين الأداء، وبعضها يُتيح وضع الخصوصية أو التشغيل دون تسجيل، لكن التحدي الحقيقي يكمن في وعي المستخدم ومدى إدراكه لنوع المعلومات التي يُدخلها، وهنا تظهر الحاجة لمهارات "الأمان الرقمي" التي باتت جزءًا من الثقافة العامة في العصر الحالي".
ويتطرق العبدلي إلى الاستخدام الأمثل وهندسة الأوامر الفعّالة في هذا الأمر، مؤكدًا على أن حسن التفاعل مع هذه المنصات لا يتوقف على معرفة التقنية، بل على قدرة المستخدم في صياغة السؤال بشكل دقيق وواضح.
ووضح أن ما يسمى اليوم بـ "هندسة الأوامر" هو مهارة قائمة بذاتها؛ فالمستخدم الذي يصيغ طلبه بلغة عامة يحصل على إجابة سطحية، أما الذي يحدد السياق مع الدور المتوقع من النموذج، مرورًا بنوع الإخراج المطلوب، فإنه يوجّه الذكاء الاصطناعي لإنتاج مخرجات عالية الجودة.
وأضاف: أنا شخصيًّا أستخدم نموذجًا هندسيًّا لتعليم هذه المهارة، يتضمن: تحديد المجال، وتوضيح الهدف، وتحديد العناصر المطلوبة، مع توجيه النموذج لدور معين، ووضع حدود أو استثناءات. والفرق بين المستخدم المبتدئ والمحترف يظهر بوضوح في النتائج؛ فالمبتدئ يطلب إجابة، أما المحترف فيطلب نتيجة مبنية على فهم منهجي مدروس.
ويتطرق في سياق حديثه إلى مستقبل الذكاء الاصطناعي الحواري وتأثيره القطاعي، ويقول إن المستقبل القريب يشير إلى أن الذكاء الاصطناعي الحواري سيكون جزءًا من النسيج العملي للمؤسسات، وليس مجرد إضافة تقنية.
ففي التعليم -على سبيل المثال لا الحصر- يمكن استخدامه كمساعد للمعلم، كونه يوفّر مصادر إضافية، ويقدّم تغذية راجعة للطلبة، كما يُخصّص المحتوى بناءً على مستوياتهم. أما في القانون، فيمكن أن يُستخدم في تحليل العقود، وصياغة المسودات القانونية، أو حتى مراجعة الأحكام القضائية، وفي الإعلام استُخدم فعليًّا في إعداد المحتوى الإخباري وصياغة العناوين ومراجعة التقارير. لكن هذا الانتشار يجب أن يُقابله تنظيم تشريعي واضح يضمن في الوقت ذاته حقوق المستخدم، كما يحدّ من سوء الاستخدام، خصوصًا في المجتمعات التي ما تزال في بدايات التحوّل الرقمي. ومن المهم، من هذا كله أيضًا، أن يُصاحب هذا التوسع استثمارٌ في بناء قدرات بشرية قادرة على التفاعل مع هذه الأدوات، لا كمستخدمين فقط، بل كمطورين وموجّهين لها.
ويُقدّم العبدلي رؤيته العلمية في هذا الجانب فيقول: "من خلال تجربتي في التدريب وبناء المشروعات باستخدام هذه المنصات، أستطيع أن أقول إن ثمة ثلاث نقاط مهمة يجب العمل عليها فيما يتعلق بالذكاء الاصطناعي الحواري، وهي: البدء بالتجربة مع عدم الاكتفاء بها؛ فالمعرفة النظرية مهمة، لكن التجريب العملي يكشف جوانب لم تكن واضحة في الشرح على سبيل التوضيح، مع العمل على تعلّم هندسة الأوامر؛ فهذه المهارة ليست رفاهية، بل شرط للاستفادة العميقة من النماذج، أضف إلى ذلك الحذر في التعامل مع البيانات؛ فالمنصات عمومًا لا تفرّق بين محتوى عادي وحساس، لذلك فمسؤولية الخصوصية تقع عليك كمستخدم أولًا، ويجب ألّا يتم التعامل مع الذكاء الاصطناعي كبديل للفكر البشري، بل كشريك يُساعد على الوصول لفكرة أو نتيجة، بشكل أسرع وأدق".
مجمع شبرا للتأمين الصحي يحصد كأس التميز في تطبيق نظم الجودة اليابانية