«حقيقة من المرجعية؟»: دعوة في «نيريبس 2026» لإنهاء فرضية الهدف الأوحد ونمذجة فضاء التأويل

تطرح ورقة موقف بحثية قُبلت في ورشة عمل «الذكاء الاصطناعي الجدير بالثقة من أجل الصالح العام» ضمن مؤتمر «نيريبس 2026» تساؤلًا جوهريًا يمس أسس تعلم الآلة: لمن تعود «الحقيقة المرجعية» حين تتخذ الخوارزميات قرارات مصيرية تخص البشر؟ الورقة التي أودعها الباحثون جينغياو وو ومحمد طارق الإسلام وبير رادبرغ ناغبول وجولي غيرلينغز وجيوفاني ليوني وجورجيانا فريزا ولارس بيلغارد تومسن وياكوب ماينز عبر منصة «أرخايف» تدعو إلى التراجع عن الافتراض السائد في الصناعة بأن هناك حقيقة حاسمة واحدة لكل مسألة، وتطالب بتبني فضاء التأويلات البشرية المتعددة بوصفه قيمة معرفية لا يجوز شطبها.

اختزال تباين الآراء في رقم وسيط يطمس تنوع الإدراك البشري. تبنى أنظمة تعلم الآلة والذكاء الاصطناعي التقليدية على فرضية مفادها أن كل مدخل يقابله هدف صحيح واحد يُعرف بالحقيقة المرجعية، بينما يُعامل أي تباين في تقييمات البشر وتأويلاتهم عبر دمج البيانات بحساب المتوسطات أو التصويت، أو يُهمل بوصفه مجرد تشويش إحصائي. وتوضح الورقة أن المهام المتمركزة حول الإنسان تتسم بطبيعتها بالغموض الدلالي، حيث تكون هناك تأويلات متعددة للمدخل ذاته، وتتمتع جميعها بالوجاهة والصلاحية في الوقت عينه. ويؤدي قسر هذا الغموض في هدف رقمي واحد إلى التضحية ببيانات جوهرية تعكس ثراء التجربة والحكم الإنساني وتنوع زوايا الرؤية.

يدعو الباحثون إلى تحول منهجي نحو نمذجة ما أسموه فضاء التأويل للأحكام البشرية الممكنة، مع وضع حد فاصل ودقيق بين الغموض ذي المعنى الدلالي وتشويش وسم البيانات الناتج عن أخطاء التسجيل أو الإهمال. وترى الورقة أن هذا المنظور يجب ألا يقتصر على النقاشات الفلسفية، بل ينبغي أن يقود عمليًا كيفية تمثيل البيانات داخل النماذج، ومناهج التدريب الخوارزمي، ومعايير التقييم، وتكتيكات النشر، وأطر الحوكمة، بما يضمن إنتاج أنظمة ذكاء اصطناعي تراعي تنوع التفسيرات الإنسانية وتستند إليها بدل مصادرتها.

الافتراض بوجود حقيقة رقمية واحدة يعرض النماذج المحلية للقصور عند تفسير السياق. ونرى في هيئة التحرير أن هذا الطرح يعيد ترتيب أولويات الفرق التقنية في الخليج ومصر والشام، حيث تواجه مشاريع الذكاء الاصطناعي تحديات مستمرة في معالجة اللهجات والبيانات المحلية والقرارات الائتمانية والرقابية. عندما تفرض المنظومات دمج تقييمات الوسامين في علامة مرجعية مفردة، تفقد النماذج الفروق السياقية الدقيقة التي تميز الاستخدام الفعلي في البيئات العربية، مما ينعكس سلبًا على كفاءة وكلاء خدمة العملاء وأنظمة تقييم المخاطر. ويتطلب هذا التحول إعادة صياغة عقود مراكز وسم البيانات في أسواق مثل القاهرة وعمان، بحيث يُطلب من فرق التوسيم توثيق مساحات التباين المشروع بدل إجبار المقيمين على التوافق القسري.

إذا كنت تقود فريقًا تقنيًا أو تشرف على حوكمة النماذج في بيئة أعمال إقليمية، فإن خطوتك العملية تبدأ من مراجعة معايير الجودة التي تفرضها على خطوط إنتاج البيانات. لم يعد قياس دقة النموذج بمطابقته لهدف مفرد كافيًا لضمان اعتماديته، بل بات المطلوب قياس قدرته على تمثيل مساحة الأحكام البشرية المقبولة في بيئتك التشغيلية. التمييز بين التشويش العشوائي والغموض المعرفي هو الفارق الحقيقي بين نموذج هش يتعثر أمام تنوع الواقع، ونظام موثوق يدرك تعقيد البيئة التي يعمل داخلها.