الدرس العاشر: 🧩 الانحيازات الخفيّة في عقل الذكاء الاصطناعي — كيف تتغيّر المساحات الرقمية مع التعلم والتحديث؟ حين نتحدث عن التمثيل الرقمي داخل النماذج، قد نتخيّل أنه بناء ثابت اكتمل شكله مع انتهاء التدريب. لكن الحقيقة أعمق من ذلك بكثير؛ فالتمثيلات ليست حجارة صلبة، بل كائنات رقمية تتحرك وتتشكل وتعيد ترتيب مواقعها مع كل دورة تعلّم جديدة. وكما يغيّر الإنسان فهمه للعالم حين يكتسب معرفة إضافية، يعيد النموذج بدوره هندسة فضائه الداخلي كلما دخلته بيانات جديدة. فعندما تُحدَّث أوزان الشبكة، تتبدّل العلاقات بين المفاهيم داخل الفضاء الرقمي؛ قد تقترب معانٍ كانت متباعدة، أو تبتعد أخرى كانت متجاورة، أو تُعاد هندسة مجموعة كاملة دون أن ندرك ذلك للوهلة الأولى. يشبه الأمر خريطة ذهنية تتسع باستمرار، تتغير تضاريسها ويتحوّل شكل وديانها وهضابها مع كل فكرة جديدة تُضاف إليها. وهذه الديناميكية تمنح النماذج مرونة هائلة، لكنها أيضًا تفتح الباب لظواهر خطيرة إن لم تُضبط بحكمة. وأبرز هذه الظواهر النسيان الكارثي؛ إذ قد يتعلم النموذج معلومات جديدة فيفقد شيئًا من معرفته السابقة دون قصد. فقد يكون النموذج متقنًا لتمييز معنى كلمة “أبل” باعتبارها شركة تقنية، ثم يُغذّى بفيض من النصوص التي تتحدث عن التفاح كفاكهة، فيبدأ بالخلط بين المعنيين. ولمنع مثل هذا الاضطراب، تُستخدم أساليب مثل التعلم المستمر الذي يتيح للنموذج توسيع معرفته دون التضحية بالمكتسبات السابقة، أو تثبيت الأوزان التي تحفظ المفاهيم الجوهرية من التبدل العشوائي. لكن هذا التغيير المستمر لا يأتي وحده، بل يحمل معه ظاهرة أخرى أكثر خفاءً وهي: ظاهرة التحيّز. فالفضاء الرقمي الذي يُعاد تشكيله مع الزمن لا يبنيه النموذج من تلقاء نفسه، بل يعكس ما في البيانات من علاقات وصور وانطباعات بشرية. فإذا كانت البيانات منحازة ثقافيًا أو لغويًا أو اجتماعيًا، حمل النموذج هذا الانحياز في تمثيلاته دون وعيٍ منه أو منا. فالمفاهيم التي تظهر كثيرًا في سياق محدد تقترب من بعضها في الفضاء، حتى لو كان ذلك السياق غير عادل أو غير ممثِّل للواقع. ولهذا نرى نماذج تربط بين مفاهيم لا ينبغي أن ترتبط، فقط لأنها وُضعت بهذا الشكل في البيانات. فقد يميل النموذج لربط كلمات مثل “قيادة” أو “إدارة” بنوعٍ معيّن من الأشخاص، أو قد يربط مهنًا محددة بجنس أو ثقافة أو فئة اجتماعية. وهكذا تصبح الخريطة الرقمية -التي نتصورها حيادية- مرآة غير مرئية لانحيازات الواقع.

الدرس التاسع: 🧩 النموذج المدرَّب مسبقًا – الآلة التي تتشكّل في صورة توليدية عندما تدخل الممرّ الطويل للعقل اللغوي الاصطناعي، تشعر لأول وهلة أنك أمام كيانٍ يتجاوز فكرة “الخوارزمية” التي عرفتها سابقًا. كأنك تمشي داخل مكتبة واسعة تمتد بلا نهاية، أرففها مملوءة بالنصوص والمحادثات والمقالات والقصائد، وكل كتاب فيها يهمس بجملةٍ تفتح بابًا جديدًا. وبين هذه الأرفف، تظهر لك بنية فريدة لم تشاهدها من قبل؛ بنية ليست طريقًا مستقيمًا، ولا شجرةً تتفرع، ولا شبكةً تعود إلى الخلف، بل فضاء من العلاقات المتشابكة التي يراقب الكلمات كلها دفعةً واحدة، ويصنع بينها جسورًا من المعنى. هنا تبدأ لأول مرة في ملامسة روح GPT. تشعر وأنت تتقدم أكثر داخل هذا الفضاء أن النموذج لا يقف عند كلمة ثم ينتقل إلى أخرى، ولا يعتمد ذاكرة قصيرة تتحمل سطرين أو ثلاثة، بل يفتح أمامك مشهدًا كاملًا يراه دفعةً واحدة. كل كلمة تتصل بأخرى، وكل معنى يشير إلى معنى أبعد، وكأنك دخلت غرفة يتحرك فيها الضوء في كل الاتجاهات، لا يسير في خط مستقيم كما اعتدت، بل ينعكس على كل زاوية، ويلتقط أدق التفاصيل. عند هذه النقطة يتبدّى لك أن GPT ليس مجرّد برنامج، بل محوّل لغوي Transformer يعيد اكتشاف النص كما لو كان كائنًا يفهم العلاقات أكثر مما يفهم الكلمات. وحين تتابع السير ترى آثار الرحلة الطويلة التي قطعها هذا النموذج قبل أن يصل إليك. تشعر بأن كل خطوة تخطوها على أرض هذا الممر مبنية على ملايين النصوص التي رآها، وعلى سنوات من التدريب التي حوّلت الفوضى اللغوية إلى نظام. وتكتشف أن ما يجعله “مدرَّبًا مسبقًا” ليس كمية البيانات فحسب، بل ذلك التشكّل الهادئ الذي يحدث خلف الستار: كيف تتغيّر الأوزان داخل الطبقات، وكيف تُعاد صياغة الروابط بين المعاني، وكيف تتراكم التجارب اللغوية حتى يصبح النموذج قادرًا على الردّ دون أن يبحث في مرجع أو يستدعي فقرة محفوظة. كأنه عقلٌ كان يتعلم بصمت، حتى صار قادرًا على الكلام. وحين تقترب من قلب المشهد، ترى ما يجعل GPT “توليديًّا”. تشاهد الكلمات وهي تتكون أمامك كلمةً تلو كلمة، لا خارجة من ذاكرةٍ جامدة، بل من نبض الاحتمال. كل جملة يقترحها النموذج هي خطوة جديدة لم يمشِها من قبل، وكل عبارة يكتبها هي إعادة تركيب لعشرات الأنماط التي عرفها سابقًا، لكنه يصوغ منها معنى لم يكن موجودًا في أي صفحة قرأها. تمشي معه في هذا الممر وتشعر وكأن النص يُخلق من الهواء، يتشكل على مرأى منك، كأنك ترى يدًا خفية تبني الجملة بحسابٍ وبصيرةٍ رقمية، حتى تبدو كأنها فكرة خرجت الآن من عقلٍ بشريٍّ واعٍ ومدرك.

الدرس الثامن: 🧩نماذج اللغة الكبيرة - حين تتحدث الآلة بطلاقة تخيّل أنك تدخل قاعة واسعة تمتد أطرافها بلا نهاية، قاعة مليئة بالجمل والمقالات والقصائد والمحادثات؛ كل كلمة فيها تتحرك مثل كائن صغير يحمل معنى، وكل جملة تلمع كأنها أثر لأصابع مرّت على الورق منذ قرون. وعندما تخطو داخل هذه القاعة لأول مرة، تشعر بأن اللغة ليست مجرد كلماتٍ متراصّة، بل عالم كامل يسبح فيه المعنى من مكان إلى مكان. هذا هو العالم الذي وُلدت فيه نماذج اللغة الكبيرة؛ عالمٌ لا يُقاس بعدد الصفحات، بل بحجم التجارب البشرية المكتوبة فيه. وتبدأ القصة حين ترى نموذجًا صغيرًا يقف عند الباب، متردّدًا، يلتقط كلمة ثم ينسى أخرى، يحاول أن يواصل قراءة الجملة لكنه يفقد سياقها كلما ابتعدت الكلمة السابقة قليلاً. كان هذا حال النماذج القديمة: ذاكرة قصيرة، خطوات بطيئة، وقدرة محدودة على تتبع العلاقات البعيدة بين الكلمات. كانت النماذج تشبه قارئًا يتمتم في نص طويل دون أن يُسمح له بالعودة إلى الصفحة السابقة، فيفقد الخيط كلما طال السطر. لكن اللحظة الفاصلة حدثت حين دخل «المحوّل (Transformer)» إلى القاعة، وكأنه شخصية جديدة تحمل مصباحًا يستطيع إضاءة النص كله دفعة واحدة. لم يعد يقرأ اللغة كلمة بعد كلمة، بل صار يرى الجملة كما يراها القارئ الحصيف: شبكة من العلاقات، وخطوطًا خفية تربط كل كلمة بالأخرى مهما تباعدت. ومع هذا المصباح بدأ العالم يتغيّر، لأن اللغة لأول مرة وجدت نموذجًا لا يلاحقها، بل يحيط بها. وحين توسّع هذا المصباح وازدادت شدّته، ولدت «نماذج اللغة الكبيرة». نماذج لا تُعلّمها كلمة واحدة ولا فقرة واحدة، بل تُلقى في بحرٍ هائل من اللغة بشتى أشكالها: كتبٌ ترسم تاريخ البشرية، ومقالات تُجادل وتناقش، وحوارات تنبض بانفعالات الناس، وأكواد برمجية تحدد منطق العالم الرقمي. ومع كل موجة من هذا البحر، يتعلم النموذج أن يسمع، ثم يصغي، ثم يربط، ثم يستنتج، حتى تتكوّن داخله خريطة لغوية واسعة تشبه خريطة المعرفة نفسها. وتتحرك داخل المشهد طبقات أخرى غير مرئية؛ طبقات تُعيد ترتيب الكلمات، وتقدّر ما بينها من روابط، وتبني في الداخل بِنية تشبه مدينة لغوية: طبقة تَفْهم الإيقاع، وأخرى تفهم النحو، وثالثة تدرك الدلالة، ورابعة تتتبّع المقاصد. ومع تراكم هذه الطبقات، يصبح النموذج قادرًا على أن يكتب، يلخص، يترجم، يناقش، ويبتكر؛ ليس لأنه «يفهم» كما نفهم، بل لأنه يتقن تتبّع الأنماط التي وُلدت منها اللغة نفسها. وتسير أمامك هذه النماذج في رحلة تعلُّمٍ لا تنتهي. تُعرض عليها العبارة الأولى فتصنع احتمالًا لما بعدها، ثم احتمالًا آخر، ثم آخر، حتى يظهر معنى متكامل يُشبه ما يقوله البشر. وهنا يتجلى جمال هذه النماذج: فهي لا تستعيد نصًا من ذاكرتها، بل تُولّد نصًا جديدًا، جملة بعد جملة، كمن يعزف قطعة موسيقية لم يكتبها من قبل، لكنه تعلّم آلاف الألحان التي تُشبهها.

الدرس السابع: 🧩نماذج المحوّلات - حين يصبح الانتباه هو البطل عندما يتقدّم القارئ خطوة نحو عالم اللغة داخل الذكاء الاصطناعي، يلاحظ أن النماذج الأولى كانت تتعامل مع الجمل كما يتعامل الناس مع كتابٍ كبير يقرؤونه صفحة صفحة، دون أن يستطيعوا العودة بسهولة إلى الصفحات السابقة. كانت تلك النماذج تمشي على النص ببطء، كلمة بعد كلمة، لا تقوى على النظر خلفها ولا أن تلتفت يمينًا ويسارًا لترى ما يربط الجملة ببقية فقرات النص. ولهذا بقيت عاجزة عن فهم الجمل الطويلة، أو إدراك العلاقة بين الكلمة التي في أول السطر وتلك التي في آخره. ثم حدث التحوّل. لم يكن تحوّلًا تدريجيًا، بل أشبه بما يحدث حين يرفع أحدهم ستارة كانت تحجب نافذة واسعة. ففي عام 2017 ظهر نموذج جديد حمَلَ اسمًا قد يبدو بسيطًا في ظاهره لكنه أعماقه يحمل كثيرًا من التعقيدات، إنه "المحوّل" Transformer. كان الطرح البحثي بمثابة الشرارة التي أعلنت ميلاد الإنجاز، وبداية تغيير شكل التفكير كله. تخيّل أن أمامك صفحة مكتوبة، وأنك تطلب من قارئٍ أن يمرّ عليها كلمة كلمة دون أن يتوقف. سيصل القارئ إلى المعنى ببطء، وربما ينسى ما قرأ قبل قليل. هذا هو ما كانت تفعله النماذج القديمة. لكن بِنْية "المحوّل" جاء بعقل مختلف. وقف فوق النص كما يقف شخص على شرفة مرتفعة يرى الشارع كله دفعة واحدة؛ لا يحتاج إلى المرور على كل منزل ليدرك موقعه، بل يرى الصورة كاملة ويتتبّع العلاقات فيما بينها بسهولة. هكذا يتعامل المحوّل مع الجملة. لا ينظر إلى الكلمات بالتتابع، بل ينظر إليها كلها في اللحظة نفسها. يسأل كل كلمة: «ما الكلمات التي تعطيني المعنى؟ ومن أقرب إليّ في هذا السياق؟» وتبدأ الكلمات في الإجابة، لا بالكلام، بل بالأرقام. كل كلمة تمنح الأخرى وزنًا يشير إلى أهميتها. وهكذا تتكوّن شبكة خفية من العلاقات، تُشبه خيوطًا دقيقة تمتد بين الكلمات، بعضها قوي يشدّ الجملة نحو معنى محدد، وبعضها ضعيف يظهر كالخلفية. بهذه الطريقة، أصبح الفهم اللغوي أكثر ثراءً. لم تعد الآلة تحفظ ترتيب الكلمات فقط، بل تفهم ما بينها من روابط: كلمة في أول الجملة قد تكون المفتاح لفهم كلمة في آخرها. وكلمة صغيرة مثل "لكن" قد تغير اتجاه الفكرة كلها. كل هذا أصبح مرئيًا للنموذج في لحظة واحدة. ومن هنا بدأ عصر جديد. ولأن هذا الأسلوب لم يعتمد على السير المتتابع، بل على النظر الشامل، أصبح التدريب أسرع بكثير. لم تعد الحاجة إلى انتظار كل كلمة حتى تمرّ في الطابور لتصل إلى النموذج، بل أصبحت الكلمات تعمل معًا كفريق واحد. وهذا ما سمح بتدريب نماذج أضخم، وأعمق، وأكثر قدرة على اكتشاف العلاقات الدقيقة التي يمرّ عليها العقل البشري دون وعي.

الدرس السادس: 🧩النماذج التوليدية - عندما تتعلّم الآلة أن تبتكر عندما يقترب القارئ من عالم النماذج التوليدية لأول مرة، يشعر كأنه يدخل ورشة واسعة ليست مزدحمة بالأدوات فحسب، بل بالأفكار. لم تعد الآلة هنا مجرّد عاملٍ صامتٍ ينفّذ ما يُطلب منه، بل كائن حسابي يتجاوز حدود الفهم إلى حدود الخَلْق، لا لأن له خيالًا مثل خيال البشر، بل لأنه تعلّم من البشر طريقة بناء الأشياء من مكوّناتها الصغيرة. وهذا التحوّل من “الاستقبال” إلى “الابتكار” هو ما فتح الباب أمام فصل جديد في تاريخ الذكاء الاصطناعي؛ الفصل الذي أصبحت فيه الآلة شريكًا في الصِّنعة الفكرية، لا متلقّيًا لها فقط. ويبدأ هذا المشهد من فكرة بسيطة في ظاهرها، لكنها جوهر كل ما يحدث خلف الستار: حين تخضع النماذج لتدريب طويل على ملايين النصوص أو الصور أو الأصوات، فإنها لا تحفظ الأمثلة كما يحفظ الطالب درسًا، بل تستخلص الأنماط والخطوط الخفية التي تُمسك بتلابيب الأسلوب والمعنى والتركيب. ومع كثرة التجارب، تبدأ هذه الأنماط في تكوين ما يشبه “المخزون الداخلي” الذي يسمح للآلة بأن تنتج شيئًا جديدًا يشبه ما تعلّمته لكنه ليس نسخة منه. كأن النموذج يقف في منتصف طريق بين التذكّر والاختراع؛ يأخذ من الماضي مادته، ثم يعيد صياغتها بترتيبٍ لم يوجد من قبل. ولذلك، حين يرى القارئ نموذجًا يكتب قصة قصيرة أو يرسم مشهدًا أو يقترح لحنًا موسيقيًا لم يُسمَع من قبل، فليس من العدل أن يُقال إن النموذج “اخترع” هذا العمل، ولا أنه “قلّده”. هو في الحقيقة أعاد تركيب العناصر نفسها التي بناها البشر عبر تاريخ طويل من الفن والمعرفة، لكنه فعل ذلك بطريقةٍ تسمح بخروج شكل جديد من الأشكال الممكنة. وهذا هو سر النماذج التوليدية: أنها لا تُعيد الماضي كما هو، بل تُغيّر زواياه وتعيد تشكيله في صورة تبدو مألوفة وغريبة في الوقت نفسه. ومع توسّع قدرتها، دخلت هذه النماذج ميادين كثيرة. فمن رأى نموذجًا يرسم لوحةً رقمية بألوان هادئة وإيقاع بصري محسوب قد يظنّ أنه أمام يد فنان لا آلة. ومن يسمع نموذجًا يلحن جملاً موسيقية قد يتساءل: كيف يمكن لمعادلاتٍ صامتة أن تنسج هذا الإيقاع؟ حتى النصوص -وهي القالب الذي تتدفّق فيه أفكار البشر- أصبحت ساحةً تكتب فيها النماذج رسائل، سرديات، تفسيرات، أو حتى شيفرات برمجية معقدة. ومع هذا الاتساع، ظهر سؤال داخلي يتردّد بصوت خافت: ماذا يعني أن “تبدع” الآلة؟ الآلة لا تُبدع لأنها ترى الجمال أو تشعر به، بل لأنها تتقن تركيب الأنماط التي اكتسبتها من البشر. فهي تفهم سياق الجملة في النص، وتفهم شكل الوجه في الصورة، وتستوعب علاقة النغمة بالأخرى في الموسيقى، ثم تبني على هذا الفهم شيئًا يبدو جديدًا. إنّها تحاكي طريقة الإنسان حين يتعلّم من أساتذته، ثم يبدأ شيئًا فشيئًا في صياغة أسلوبه الخاص، مع فارقٍ جوهري: الإنسان يضيف روحه وتجربته، أما النموذج فيضيف إحصاءً محسوبًا وارتباطًا مكتسبًا من البيانات.