تتزايد استخدامات نماذج الأساس (Foundation Models) في مجالات حساسة مثل التعليم، الصحة النفسية، ورعاية كبار السن، حيث تُعتبر هذه المجالات عرضة للأخطاء التي قد تتراكم وتؤدي لنتائج غير مرغوب فيها. في دراستنا الجديدة، نقوم بإعادة صياغة مفهوم "حواجز الأمان" (Guardrails) كمشكلة تحكم سلوكي على مسارات التفاعل، مستلهمين من تقنيات الروبوتات.

تتناول المناهج الحالية للحواجز الأمان جوانب وقائية متعددة، مثل Alignment أثناء التدريب وطرق التنبيه والرقابة بعد الحدث، لكنها تظل تقدم تخفيضًا للمخاطر التجريبية أكثر من كونها تضمن سلوكيات محددة.

من خلال تبني نموذج "المراقب المتجذر" (Grounded Observer)، نقدم تصورات رسمية لتطبيق قيود السلوك في أنظمة غير مؤكدة، مما يسمح بتنفيذ تدخلات في الوقت الحقيقي للمساعدة في التحكم بتفاعلات قد تنحرف نحو أنماط غير مستحبة. تم تطبيق هذا النموذج في ثلاثة سياقات حقيقية: المحادثات اليومية، العلاج المنزلي للأطفال المصابين بالتوحد، وإدارة الأزمات السلوكية في المدارس.

المثير للاهتمام هو أن هذا الإطار يتيح التكيف مع السياقات الاجتماعية المختلفة، مما يوفر مستوى جديدًا من المرونة والأمان خلال التفاعلات.

نتطلع أيضًا إلى إمكانية توسيع هذا النموذج لتطوير ضمانات أقوى في المستقبل. فهذا التطور في تحكم السلوك يمكن أن يفتح آفاقًا جديدة لتعزيز تجربة التفاعل البشري مع نماذج الذكاء الاصطناعي في مجالات حساسة.