دراسة تكشف كيف يتعلم الذكاء الاصطناعي محاكاة التعاطف البشري عبر المحادثات

كشفت دراسة حديثة عن آلية تعلم الذكاء الاصطناعي لمحاكاة التعاطف مع البشر، وذلك من خلال تحليل المحادثات البشرية. طور باحثون أميركيون إطاراً عصبياً جديداً يهدف إلى فهم كيفية اكتساب نماذج الذكاء الاصطناعي للتعاطف وتحديد مصادر المعلومات التي تؤثر في استجاباتها للمواقف العاطفية والاجتماعية. تأتي هذه الدراسة في ظل تزايد اعتماد المستخدمين على أنظمة الذكاء الاصطناعي مثل "شات جي بي تي" و"كلود" و"جيميناي" لتقديم الدعم في الأزمات الشخصية، مما يثير تساؤلات حول مدى ملاءمة استجاباتها.

وفقاً لتقرير نشره موقع "Tech Xplore"، فقد طور باحثون من معهد جورجيا للتكنولوجيا إطاراً يربط بيانات التدريب بمخرجات نماذج اللغة. أظهرت النتائج أن النماذج تستفيد بشكل أفضل من المحادثات البشرية، والأسئلة الشائعة، وحوارات خدمة العملاء في تعلم الاستدلال الاجتماعي، مقارنة بالكتب النظرية التي تشرح المشاعر. وتشير الدراسة إلى أن مجرد قراءة نصوص تصف الغضب لا يكفي لتمكين النموذج من التعرف على شخص غاضب أثناء المحادثة.

يعتقد الباحثون أن تحديد مصادر التعاطف يمكن أن يساعد المطورين على تعديل بيانات التدريب لتحسين استجابات النماذج. كما قد يتيح الإطار تتبع مصادر النصائح الطبية والمالية، ومساعدة المستخدمين على تقييم مدى موثوقيتها. أجريت الدراسة بالتعاون مع معهد ألين للذكاء الاصطناعي باستخدام نموذج "Olmo 3" المفتوح، الذي تم تدريبه على أكثر من مليار وثيقة. ومع ذلك، لا يمكن تدقيق مصادر سلوك نماذج مثل "شات جي بي تي" و"كلود" بنفس الطريقة نظراً لعدم إتاحة بيانات تدريبها. تؤكد الدراسة على إمكانية تحسين محاكاة التعاطف دون إثبات امتلاك الذكاء الاصطناعي لمشاعر بشرية حقيقية.