طرحت شركة OpenAI نموذج الذكاء الاصطناعي O1 كمحرك متخصص في التفكير المنطقي. إلا أن هذا النموذج أبدى سلوكًا فريدًا أدهش المستخدمين، حيث لوحظ أنه يُفكر بلغات متعددة أثناء معالجته للأسئلة المطروحة باللغة الإنجليزية. على سبيل المثال، عند طرح سؤال مثل: “كم عدد أحرف R في كلمة strawberry؟”، يبدأ النموذج بالتحليل باللغة الإنجليزية، لكنه ينتقل فجأة إلى الصينية أو الفارسية أثناء خطوات التفكير قبل تقديم الإجابة النهائية باللغة الإنجليزية.
تنوع البيانات التدريبية
أشار البعض إلى أن النموذج تدرب على بيانات متعددة اللغات، بما في ذلك نصوص صينية ولغات أخرى، مما أثر في طريقة معالجته للأسئلة.
الكفاءة في معالجة الأنماط
يرى خبراء أن النموذج قد يفضل استخدام لغات معينة لأنها أكثر كفاءة في معالجة أنماط معينة. على سبيل المثال، أوضح تيدزن وانغ، مهندس البرمجيات في Hugging Face، أن النموذج قد يعتمد على الصينية لإجراء العمليات الرياضية بسبب بساطة النظام العددي فيها.
تأثيرات خدمات تعليم البيانات
وفقًا لـ تيد شياو، الباحث في شركة DeepMind التابعة لجوجل، فإن الاعتماد على خدمات تعليم البيانات من شركات صينية قد يؤدي إلى تأثير لغوي يظهر أثناء التفكير.
كيف يفهم النموذج اللغات؟
أوضح ماثيو غوزديال، الباحث في الذكاء الاصطناعي بجامعة ألبرتا، أن النموذج لا يتعامل مع اللغات ككيانات منفصلة، بل يرى النصوص على أنها بيانات مجردة. هذا الفهم يجعل النموذج قادرًا على التنقل بين اللغات بسلاسة أثناء معالجة المعلومات.
يشدد الخبراء على أن هذه الظاهرة تعكس مدى تعقيد النماذج الذكية، حيث لا يزال الغموض يحيط بأسلوب عملها. وأكد كليمانت دي لانغ، الرئيس التنفيذي لشركة Hugging Face، أن هذا السلوك متعدد اللغات يعد نتيجة مباشرة للبيئة التدريبية المتنوعة التي أُعدت للنموذج.
تفتح هذه الظاهرة الباب أمام تطوير نماذج أكثر تكيفًا مع تنوع اللغات، ما قد يُمكّن الذكاء الاصطناعي من تحسين فهمه وسرعته في تقديم الإجابات. لكن في الوقت نفسه، يظل التحدي الأكبر هو فهم أعمق وآلية تفسير واضحة لكيفية اتخاذ هذه النماذج قراراتها.