هل ذكاءات الاصطناع تشكّل طريقة تفكيرنا ومعرفتنا؟

نماذج اللغة الكبيرة لا تقتصر على إعادة إنتاج المعلومات. إنها تشارك بشكل فعال في تحديد ما يُعتبر صحيحًا أو معقولًا أو شرعيًا. هذه الأنظمة ليست مجرد أدوات تقنية ناقصة، بل هي أجهزة تحوّل التراتبيات الاجتماعية والتاريخية إلى معايير معرفية. يعتمد عملها على تحليل نصوص ضخمة، غالبًا ما تكون مشوبة بتحيّزات مركزية أوروبية وجندرية واستعمارية. من خلال تفضيل الأنماط اللغوية السائدة، تجعل بعض طرق الحديث والتفكير أكثر احتمالًا من غيرها، مما يهمّش بذلك المعارف والتعبيرات الأقلية.

آلية التعلم المعزز من خلال ردود الفعل البشرية توضح هذه الظاهرة. يتم تحويل أحكام ذاتية حول ما هو “مفيد” أو “مناسب” إلى قواعد خوارزمية. هذه المعايير، التي كانت في الأصل سياقية، تصبح معايير تُطبّق على نطاق واسع. النتيجة ليست حقيقة موضوعية، بل شكل من أشكال الامتثال الخطابي. تفضّل النماذج الإجابات المعتدلة والتوافقية والمتوافقة مع التوقعات المؤسسية، في الوقت الذي تستبعد فيه الآراء المخالفة أو النقدية. وهكذا، يمارس السلطة أقل من خلال الرقابة وأكثر من خلال التحسين: بعض الأفكار تصبح إحصائيًا مفضلة، بينما تختفي أفكار أخرى.

هذه الأنظمة لا تقتصر على عكس التفاوتات القائمة، بل تدمجها في هيكلتها نفسها. على سبيل المثال، تُظهر الدراسات أن توصيات السفر التي تولّدها هذه الأدوات تُقدّر باستمرار الوجهات والثقافات الغربية. بالمثل، غالبًا ما تُهمّش الأساليب اللغوية غير الناطقة بالإنجليزية والتعبيرات الثقافية الأقلية. تعيد النماذج إنتاج وتعزيز الفئات التاريخية للعرق والجنس والمخاطر، مما يجعلها تبدو كحقائق محايدة بدلاً من كونها بناءات اجتماعية.

التحدي يتجاوز مجرد تصحيح التحيزات التقنية. يتعلق الأمر بفهم كيف تعيد هذه التقنيات تعريف شروط إنتاج المعرفة. إنها تحدد أي المعارف مرئية، وأي الأصوات مسموعة، وأي المواضيع تُعتبر موثوقة. تستند سلطتها إلى وهم الموضوعية، في حين أنها تعتمد على بيانات واختيارات تصميم مشوبة بعلاقات السلطة.

نماذج اللغة الكبيرة تعمل أيضًا كأدوات للتوحيد الاجتماعي. من خلال توليد نصوص أو نصائح أو ملخصات، تفرض إطارات تفسيرية. قد يمحو نص مُعاد صياغته ليكون أكثر “احترافية” أو “حيادية” الدلالات الثقافية أو أساليب التعبير البديلة. وهكذا، يُشجّع المستخدمون على تبني طرق التعبير والتفكير المتوافقة مع المعايير السائدة، غالبًا دون وعي منهم.

يتطور نموها في إطار اقتصاد سياسي مركز في أيدي عدد قليل من الفاعلين الرئيسيين، معظمهم موجودون في أمريكا الشمالية وأوروبا. هؤلاء الفاعلون يحددون أي المعارف تُقدّر وأيها يُهمل. البنى التقنية وبيانات التدريب والأهداف التجارية تشكّل ما يُعتبر معرفة صالحة. الخطابات الترويجية حول الذكاء الاصطناعي، التي تركّز على الابتكار والكفاءة، تخفي هذه الديناميكيات وتطبع أولويات سياسية واقتصادية محددة بطابع طبيعي.

في مواجهة هذا الواقع، هناك حاجة إلى مقاربة نقدية. لا يتعلق الأمر فقط بتنويع البيانات أو فرق التنمية، بل بإعادة توزيع السلطة المعرفية. هذا يتطلب جعل الاختيارات المعيارية المدمجة في هذه الأنظمة مرئية، وتمكين المجتمعات المتأثرة باستجواب هذه الاختيارات ودعم ممارسات بيانات أكثر تعددية. الهدف ليس الحياد المستحيل، بل الشفافية بشأن حدود وتحيّزات هذه التقنيات. فقط مثل هذا النهج يمكن أن يسمح للذكاء الاصطناعي بخدمة مستقبلات جماعية وديمقراطية، بدلاً من تعزيز التراتبيات القائمة.

Documentation et sources

Document de référence

DOI : https://doi.org/10.1007/s00146-026-02994-y

Titre : From ‘objectivity’ to obedience: LLMs as discourse, discipline, and power

Revue : AI & SOCIETY

Éditeur : Springer Science and Business Media LLC

Auteurs : Theodoros Kouros