الانتقال إلى المحتوى

الهلوسة

الهلوسة في الذكاء الاصطناعي إجابة تبدو سلسة وواثقة لكنها خاطئة أو غير مدعومة أو مختلقة. قد تكون تاريخًا خاطئًا أو اقتباسًا ملفّقًا أو دالة برمجية غير موجودة أو مصدرًا لم يُنشر قط.

آخر تحديث: 8 نوفمبر 2026

  1. مقروءة على أجهزتك فقط.

    محادثتك مقروءة على جهازك، وعلى أجهزتك الأخرى إن زامنتها. وليس في أي مكان آخر.

  2. غير مقروءة لدينا.

    تمرّ رسالتك دون أن تُكتب في أي مكان، ولا تبقى محادثاتك لدينا إلا مشفّرة.

  3. النموذج لا يعرف من أنت.

    يتلقى السؤال، لا بريدك ولا حسابك ولا عنوان IP الخاص بك.

  4. لا شيء يبقى في الطريق.

    يعود الرد ويُحفظ هنا مشفّرًا؛ وحتى مع المزامنة، لا يصلنا مفتاحك أبدًا مكشوفًا.

مسار المحادثة على NeverNo. التفاصيل في صفحة الشفافية.

كيف يعمل

تنشأ الهلوسة من طريقة عمل النماذج اللغوية. يتعلم النموذج إنتاج نص مرجَّح إحصائيًا بحسب ما سبقه، ولا يبحث عن الحقائق ولا يملك إحساسًا مدمجًا بما لا يعرفه. وحين تغيب الإجابة عن تدريبه أو تكون ضعيفة التمثيل يبقى الاستمرار الأرجح جملة سلسة، فيملأ الفراغ بشيء يُقرأ جيدًا. وتزيد الاحتمال الأسئلة المبهمة أو الموحية، والمواضيع غير المعروفة، وطلب أرقام دقيقة أو هوامش أو استشهادات قضائية أو أرقام هواتف، والمدخلات الطويلة جدًا.

لها أشكال عدة. قد يخترع النموذج معلومة، أو ينسب اقتباسًا إلى شخص خطأ، أو يذكر دراسة أو حكمًا قضائيًا أو عنوان موقع غير موجود، أو يخلط بين مدينتين متشابهتين أو دوائين أو شركتين، أو يناقض مستندًا أُعطي له. وفي الشيفرة الحالة المعتادة استدعاء دالة من مكتبة باسم معقول لا وجود له فيها. ولا تدل النبرة على شيء، فالإجابة المختلقة تُكتب عادةً بسلاسة الإجابة الصحيحة.

لا شيء يزيل المشكلة تمامًا، لكن عادات عدة تقللها. أعطِ النموذج المادة المصدرية واطلب منه أن يجيب منها فقط. اطلب اقتباسات أو مراجع تستطيع فتحها. استخدم نموذج استدلال للأسئلة متعددة الخطوات. قارن الإجابات بين نموذجين أو دع نموذجًا ثانيًا يراجع الأول. خفّض العشوائية في الأسئلة الواقعية وفضّل سؤالًا قصيرًا محددًا على سؤال متشعب. وما له وزن قانوني أو طبي أو مالي أو يخص السلامة فتأكد منه من مصدر موثوق. ويميّز الباحثون بين حالات داخلية يناقض فيها الناتجُ المادةَ المقدَّمة، وحالات خارجية يضيف فيها ادعاءات لا يمكن تأكيدها ولا نفيها، والتلخيص والترجمة والإجابة عن الأسئلة تُظهر النوعين كليهما.

في NeverNo

تصف صفحة التحقق من إجابات الذكاء الاصطناعي كيف يعمل التدقيق المتقاطع في NeverNo: نموذج من عائلة أخرى يعيد قراءة الإجابة ويقتبس ما يبدو خاطئًا ويقترح تصحيحًا، بوضعين: وضع يعيد القراءة دون الويب، ووضع يبحث عن الادعاءات في الويب ويذكر المصادر. وClaude Sonnet 5.5 من Anthropic، النموذج المتوازن، من النماذج مجهولة الهوية التي تستطيع استخدامها لأي من طرفي هذا التبادل، ونافذة سياقه 200,000 توكن ومستوى استدلاله قابل للضبط.

مجهول الهوية يعني أن الجهة المطوِّرة، Anthropic، تقرأ النص دون أن تعرف من أنت، وتسري قواعدها الخاصة. ولا ندّعي أن نموذجًا يهلوس أكثر أو أقل من غيره. والنهج السليم واحد للجميع: اطلب المصادر وافتحها وأبقِ مراجعة بشرية لما يهم.

ما يستحق التذكر

  1. الهلوسة إجابة سلسة غير صحيحة، تنتج لأن النموذج يتوقع نصًا مرجَّحًا.

  2. قد تكون معلومة أو اقتباسًا أو مصدرًا أو دالة مختلقة، ونادرًا ما تكشفها النبرة.

  3. إعطاء النموذج النص المصدري وطلب الإجابة منه فقط يقلل الخطر.

  4. رأي ثانٍ من نموذج آخر أو من مصدر تستطيع فتحه هو أوثق وسيلة تحقق.

  5. علامات التحذير: أرقام دقيقة على نحو مريب، واقتباسات بلا مصدر، وروابط ميتة، وموافقة مبتهجة على فرضية خاطئة دسستَها في سؤالك.

أسئلة شائعة

لماذا تختلق نماذج الذكاء الاصطناعي أشياء؟

لأنها تولّد أرجح الكلمات التالية ولا تسترجع حقائق موثّقة. وحين تكون المعرفة شحيحة قد يخرج إكمال معقول لكنه خاطئ بنبرة واثقة.

هل يمكن القضاء على الهلوسة؟

ليس حاليًا. يمكن تقليلها بتزويد النموذج بمستندات مصدرية وطلب المراجع واستخدام نماذج الاستدلال وإضافة خطوة مراجعة، لكن الادعاءات المهمة تستحق فحصًا بشريًا.

كيف أعرف أن الإجابة مختلقة؟

ابحث عن تفاصيل دقيقة على نحو مريب كأرقام الصفحات والأسماء والروابط ثم حاول أن تجدها. اسأل النموذج كيف يعرف، أو اطلب اقتباسًا، أو اطرح السؤال نفسه على نموذج مختلف وقارن. وجداول البيانات وبرامج إدارة المراجع والسجلات الرسمية حَكَمٌ سريع في التواريخ والقوانين والجرعات وأرقام الإصدارات.

اطرح سؤالك الأول

بلا حساب ولا بطاقة. اكتب بأي لغة من اللغات العشر التي يتحدثها NeverNo.

افتح الدردشة