محاور البحث
برنامج البحث
تنتمي هذه الصفحة إلى ملفّ المشروع النشط في الشعبة، وهو توليد اللغة الطبيعية القابل للتحقّق. ويقوم برنامجه على أربعة محاور: يطرح كل محور سؤالًا مفتوحًا، ويستهدف خصائص ينبغي للنظام المدروس أن يجعلها قابلة للتحقّق من خارجه. والنتائج الرسمية قيد الإعداد للنشر: هذه الصفحة تعرض البرنامج، لا أدلّته.
قياسات ، قابلة لإعادة التوليد.
A1. التوليد القابل للتحقّق
يُطرح السؤال المفتوح في هذا المحور ببساطة: هل يمكن ضمان ألّا تقول وثيقةٌ منتَجة شيئًا لا تقوله وقائع إدخالها، لا مجرّد ترجيح ذلك؟ والكلمة التي تحمل الثقل كلّه هي «الضمان». فالضمان لا يُقاس بتواتر النجاح: إمّا أن يُبرهَن، وإمّا ألّا يكون.
وتُضيء الأدبيات الحديثة هذا الرهان. فهي تُثبت أن المولِّدات الاحتمالية المعايَرة لا تستطيع ضمان انتفاء الهلوسة في الوقائع النادرة[1][2][3]، وإن أمكن جعل الهلوسة مهمَلة إحصائيًا في بعض الأطر[4]. والبرنامج لا يعارض هذه الأعمال: بل يستكشف الفرع الآخر من البديل الذي ترسمه.
ولهذا الفرع الآخر تقليد قائم: التوليد المعروف بـ data-to-text[5][6]، الذي ينتج نصًا من بيانات مُهيكلة بإجراءات فُضّلت طويلًا في بيئات التشغيل لما تمنحه من ضبط على المخرَج. وحملات المرجع في هذا الميدان، مثل WebNLG[7]، تقيس الوفاء لبيانات الإدخال بالحكم البشري وبالمقاييس، أي بالتواتر؛ والخطوة التي يدرسها هذا المحور هي جعل هذا الوفاء خاصية يُتحقَّق منها آليًا في كل وثيقة منتَجة، بسند من الضوابط السالبة.
وهذا الفرع الآخر هو فرع الأنظمة التي تضمن حفظ الوقائع بحكم بنائها، مع تحقّق آلي، في مجال واقعي محدود. وتُستهدف فيه ثلاث خصائص معًا. الحتمية أولًا: عند الإدخال نفسه تُردّ مخرجات متطابقة إلى حدّ البايت، فيعطي تشغيلان النصوص نفسها. ثم انتفاء أي نموذج لغوي وأي اتصال بالشبكة لحظة التوليد: الوثائق ينتجها إجراء حتمي بالكامل انطلاقًا من وقائع مُهيكلة سبق تكوينها وتثبيتها. وأخيرًا حفظ الوقائع: يُعاد التحقّق آليًا من كل وثيقة في مقابل مجموعة الوقائع التي أنتجتها، وهذا التحقّق يعرف كيف يفشل، وهو ما تُثبته الضوابط السالبة.
ويتحمّل المحور مقابل هذا الاختيار. فالمجال الواقعي محدود، والنصوص المنتَجة أقصر وأجفّ، ولا يمكن أن يُقال شيء يخرج عن محيط وقائع الإدخال. الصواب في أغلب الأحيان ليس ضمانًا: الفرق بين النظامين فرق في الطبيعة لا في الدرجة.
الخصائص المستهدَفة P1-P3
الحتمية، وانتفاء النموذج لحظة التوليد، وحفظ الوقائع
عند الإدخال نفسه يردّ النظام مخرجات متطابقة إلى حدّ البايت، دون نموذج لغوي ودون اتصال بالشبكة لحظة التوليد؛ ثم يُعاد التحقّق آليًا من كل وثيقة منتَجة في مقابل مجموعة الوقائع التي أنتجتها.
الحالة: خصائص يستهدفها المحور.
A2. الإنصاف اللغوي على نطاق واسع
يتعلّق السؤال المفتوح في هذا المحور بالنطاق: ماذا يصير ضمان حفظ الوقائع حين يلزم أن يصمد في 1 000 لغة في آن واحد، لا في اللغات القليلة التي تكثر فيها المادة؟ يعالج النظام المدروس 1 000 لغة، ويعاملها بالتساوي: اللغة معاملة، لا رتبة. والوفاء بهذه المساواة يُتحقَّق منه بالحساب: تعيد حملات القياس تشغيل التوليد والتحقّق في كل لغة من اللغات الـ1 000، وتُعاد على الحالة الراهنة عند كل تطوّر في النظام.
ومساواة المعاملة ليست مساواة في الغنى، والبرنامج يرفض أن يُمرّر إحداهما مكان الأخرى. وتحفّ بهذه الأمانة خاصيتان. التكافؤ الواقعي أولًا: يُتحقَّق من أن نُسخ الموضوع الواحد بلغات مختلفة تحمل الوقائع نفسها تمامًا، فالقول بأقلّ مباح، والقول بغير ذلك غير مباح. ثم الإغفال الأمين: حين لا تسمح لغة أو بطاقة بذكر واقعة على وجهها الصحيح، يسكت النظام عن تلك الواقعة بدل تقريبها، وتُعدّ الإغفالات ثم تُنشر.
ومن ثمّ تُسمّى الحدود بدل أن يُسكت عنها. ففي مسح القياس، مجال الشخصيات التاريخية هو الأقلّ تغطية: 132 لغة من 1 000 تنتج فيه وثيقة، في حين يجمع موضوع البلدان في المسح نفسه 935 لغة. ويُنشر هذا الرقم كسائر الأرقام، لأن برنامجًا لا ينشر إلا أفضل مجالاته لم يعد يقيس شيئًا. وتفصيل المسح مذكور في صفحة النتائج والقياسات.
الخصائص المستهدَفة P4-P5
التكافؤ الواقعي بين اللغات والإغفال الأمين
يُتحقَّق من أن نُسخ الموضوع الواحد بلغات مختلفة تحمل الوقائع نفسها تمامًا؛ وحين لا تسمح لغة أو بطاقة بذكر واقعة على وجهها الصحيح، يسكت النظام عن تلك الواقعة بدل تقريبها.
الحالة: خصائص يستهدفها المحور.
A3. المقروئية المقيسة والملاءمة للعمر
المحتوى الدقيق الذي لا يستطيع التلميذ قراءته لا يخدم التعليم. ولذلك يطرح هذا المحور مسألة قياس بقدر ما يطرح مسألة تحرير: كيف تُلاءَم وثيقة مع قارئ أصغر سنًا دون المساس بما تقوله؟ والخاصية المستهدَفة مزدوجة. يقيس النظام صعوبة قراءة مخرجاته، ويعرف كيف ينتج صيغة ملائمة للقرّاء الصغار مع ثبات الوقائع.
و«ثبات الوقائع» هنا قيد صارم لا نيّة حسنة. فأرقام النسخة الموجّهة إلى القرّاء الصغار تبقى أرقام النسخة الأصلية: لا تُقرَّب، ولا تُبسَّط، ولا تُستبدل بها رتب مقادير. والمتغيّر هو بناء الجمل واختيار الكلمات، لا القيمة المذكورة. وهكذا تصير المقروئية قياسًا إضافيًا، خاضعًا لنظام التحقّق نفسه الذي يخضع له سواه.
وتصلح بطاقة بلد منتَجة بالفرنسية مثالًا مرجعيًا في القياسات: 274 كلمة، عند مستوى قراءة مَقيس بالصف 12. ويسعى البرنامج إلى تغيير هذا المستوى على نحو مضبوط وقابل للقياس، مع إبقاء التحقّق من حفظ الوقائع سليمًا.
الخاصية المستهدَفة P6
مستويات قراءة مقيسة
يقيس النظام صعوبة قراءة مخرجاته، ويعرف كيف ينتج صيغة ملائمة للقرّاء الصغار، مع ثبات الوقائع.
الحالة: خاصية يستهدفها المحور.
A4. تدريس محدود وقابل للتحقّق
ينقل المحور الأخير السؤال من الوثيقة إلى التبادل. فالمساعد التعليمي نافع إن أجاب، وخطِر إن أجاب عن كل شيء. والسؤال المفتوح هو سؤال الحدّ: كيف يُبنى مكوّن أسئلة وأجوبة يكون محيطه معلومًا ومُعلَنًا وقابلًا للتحقّق، بدل أن يستنتجه التلميذ من أخطائه واحدًا بعد آخر؟
والخاصية المستهدَفة هي خاصية المدرّس المحدود. لا يجيب المكوّن إلا انطلاقًا من بطاقة الموضوع؛ وخارج محيطه يجيب بـ«لا أعرف بعد» بدل إنتاج جواب معقول الظاهر. وهذا الاعتراف ليس نقص تغطية مُتساهَلًا معه: بل هو السلوك المنتظَر، ويُعامَل بهذه الصفة في الضوابط.
ويخضع تصحيح التمارين للنظام نفسه. فالمكوّن يردّ حكمًا مصحوبًا بتبريره، حتى يستطيع المعلّم مراجعة التصحيح نفسه لا مجرّد تحمّله. وما يُطلب هنا أيضًا ليس سلاسة التبادل، بل إمكان أن يتحقّق طرف ثالث ممّا قيل.
الخاصية المستهدَفة P7
مدرّس محدود
لا يجيب مكوّن الأسئلة والأجوبة إلا انطلاقًا من بطاقة الموضوع، ويجيب بـ«لا أعرف بعد» خارج محيطه؛ ويردّ تصحيح التمارين حكمًا مصحوبًا بتبريره.
الحالة: خاصية يستهدفها المحور.
المنشورات
قيد الإعداد
ستصدر النتائج الرسمية لهذه المحاور الأربعة مصحوبة بموادّ التحقّق منها. وستُحصيها صفحة المنشورات مع صدورها تباعًا؛ وفيها وصف طريقة الاستشهاد بهذا الموقع.
المراجع
- A. T. Kalai, S. S. Vempala, «Calibrated Language Models Must Hallucinate», STOC 2024 (arXiv:2311.14648). عودة
- A. T. Kalai, O. Nachum, S. S. Vempala, E. Zhang, «Why Language Models Hallucinate», 2025. عودة
- Z. Xu, S. Jain, M. Kankanhalli, «Hallucination is Inevitable: An Innate Limitation of Large Language Models», 2024 (arXiv:2401.11817). عودة
- Suzuki et al., 2025 (arXiv:2502.12187): يمكن جعل الهلوسة مهمَلة إحصائيًا في أطر بعينها. عودة
- E. Reiter, R. Dale, Building Natural Language Generation Systems, Cambridge University Press, 2000. عودة
- A. Gatt, E. Krahmer, «Survey of the State of the Art in Natural Language Generation: Core tasks, applications and evaluation», Journal of Artificial Intelligence Research 61, 2018. عودة
- C. Gardent, A. Shimorina, S. Narayan, L. Perez-Beltrachini, «The WebNLG Challenge: Generating Text from RDF Data», INLG 2017. عودة
ما يُقرأ بعد ذلك
- النتائج والقياسات: لأسئلة هذا البرنامج أجوبة مؤرَّخة، وهي قياسات 28 أغسطس، بما فيها الأشكال والحدود.
- منهج المصادقة: المنهج الذي يحدّ ما يحقّ للبرنامج أن يؤكّده.
- ملفّ المشروع: البطاقة والأرقام وأبواب المشروع النشط كلّها.