اختبارات «فيرستريس» تكشف التراجع العكسي للنماذج: التخلي عن الكفاءة أمام حجج الإقناع

تكفي إضافة جملة إقناعية واحدة تدعي أن مسؤولًا رفيعًا يفضل مرشحًا بعينه، حتى يتخلى النموذج اللغوي عن اختياره الأكفأ ويسقط في انحياز غير متوقع. هذا ما أثبته إطلاق معيار «فيرستريس» (FairStress) من معهد ألين للذكاء الاصطناعي، الذي فحص سلوك نماذج الأوزان المفتوحة والنماذج الرائدة في بيئات اتخاذ القرار الحساسة؛ من فرز طلبات التوظيف والموافقة على القروض إلى المفاضلة بين المرضى في الرعاية الطبية والقبول الجامعي. الاختبار الجديد تجاوز أسلوب المقاييس التقليدية التي تكتفي بتبديل الأسماء لمعرفة النتيجة، إذ ركز على قياس مدى ثبات النموذج على قراره الصائب حين يتعرض لحجج ضغط موجهة.

بنى المعهد اختباره عبر 300 سيناريو واقعي تتوزع على 29 مجالًا، وتتفرع بالتبديل الديموغرافي وسياقات الإقناع إلى أكثر من 13 مليون حالة اختبارية، مع إتاحة نسخة مصغرة تضم 50 ألف حالة ضمن منصة التقييم «أولمو-إيفال». النماذج تتنازل عن القرار الأصح بمجرد توجيه الحجة لصالح طرف مصنف كأقلية. فعندما خضعت نماذج رائدة مثل «جي بي تي-5.5» و«كلود أوبوس 5» للحالات الملتبسة، مالت إلى اختيار مرشحي الأقليات بنسبة تراوحت بين 60 و65 بالمئة، بينما ارتفعت نسبة التراجع عن المرشح الأكثر كفاءة بين 8.8 و42.4 نقطة مئوية عند وجود حجج إقناعية متطابقة تدعم مرشح الأقلية مقارنة بالحجج التي تدعم مرشح الأغلبية.

رصدنا في نتائج الفحص ظاهرة أطلق عليها الباحثون «التصحيح المفرط المضاد للصور النمطية»؛ حيث بلغ متوسط فجوة التخلي عن الإجابة الصحيحة عبر 15 نموذجًا نحو 6.9 نقطة مئوية عند الإشارة الضمنية للهوية، وارتفع إلى 9.3 نقطة عند التصريح المباشر بها. وتجاوز التباين حدود النتيجة النهائية ليمتد إلى لغة التبرير نفسها؛ إذ استخدمت النماذج مفردات عاطفية مثل «التنوع» و«تجاوز العقبات» عند اختيار مرشحي الأقليات، بينما اعتمدت لغة إجرائية تستند إلى «المعايير» و«الأدلة التفصيلية» في الحالات الأخرى. والأخطر أن تحليل التنشيط العصبي الداخلي لنموذجي «جيما-3-12 بي» و«كوين 2.5-7 بي» تنبأ بالخيار الديموغرافي بدقة وصلت إلى 73 بالمئة، مما يثبت أن مسار التفكير والاستدلال الظاهر للمستخدم لا يكشف كل ما يعتمل داخل الأوزان الرياضية للنموذج.

فسر الباحثون هذا التناقض بمراجعة خط تدريب نموذج «أولمو 3»، حيث كشف التدقيق عن وجود 99 ألف مثال مخصص لتدريب النماذج على رفض الإجابات التمييزية، لكن من بين 28 ألف مجموعة موضوعية خضعت للضبط الدقيق لم يوجد سوى تسع مجموعات فقط تناقش اتخاذ القرارات بناء على الكفاءة المجردة، وجميعها جاءت في سياق الرفض السلبي. تدريب النماذج على تجنب التمييز أنتج خوفًا رقميًا يجهل قواعد العدالة القائمة على الجدارة. كما تبين أن مقياس «بي بي كيو» الشهير كان يظهر انحيازًا كلاسيكيًا لأنه يقيس احتمالات الخيارات المغلقة دون توليد نصي، بينما يتحول السلوك إلى انحياز عكسي فجائي حين يُطلب من النماذج إنتاج إجابات حرة ومحادثات كاملة.

هذا التحول المنهجي يفرض على مديري التقنية وفرق الموارد البشرية والائتمان في السعودية والإمارات ومصر إعادة فحص الوكلاء الأذكياء الذين يجري دمجهم في منصات التوظيف والتقييم المالي. لا يكفي الاعتماد على شهادات الأمان العامة أو مؤشرات الرفض التقليدية لحماية المنشأة من قرارات مشوهة تعطل معايير الجدارة أو تخل بمستهدفات التوطين والنسب النظامية دون دراية من الإدارة. ما تحتاجه المؤسسات اليوم هو فحص النماذج المحلية تحت ضغوط سياقية متناقضة قبل تسليمها دفة المفاضلة في المعاملات الحقيقية، والتأكد من أن سلاسل الاستدلال المنشورة تعكس العمليات الحسابية الداخلية ولا تكتفي بتجميل القرار النهائي.