في عالم الذكاء الاصطناعي الحديث، أصبح من المهم معرفة كيفية تعامل النماذج اللغوية مع المشاعر البشرية. أحد الأبحاث الأخيرة تناول هذا الموضوع عن طريق دراسة المتجهات العاطفية (emotion vectors) في نماذج مفتوحة المصدر.

تسعى هذه الدراسة إلى اختبار العموميات التي تم التعرف عليها مسبقاً في نموذج Claude Sonnet 4.5، حيث تمت الإشارة إلى أن هذه المتجهات هي تمثيلات داخلية تُشفر مفاهيم المشاعر وتؤثر على السلوك بطريقة قد تعكس الهيكل النفسي البشري.

تم اختبار هذه النتائج في نموذجين آخرين، وهما Apertus-8B-Instruct-2509 وGemma-4-E4B-it، حيث تم استخراج المتجهات المتعارضة للمشاعر عبر جميع الطبقات. لوحظ تميل بروز العلاقات التوافقية للمشاعر لدى كلا النموذجين بشكل مثير، حيث وصلت قيم (PC1-valence) إلى 0.76 و0.83، مما يقترب من 0.81 المسجلة لنموذج Claude.

لكن، لم يتوقف الأمر عند تكرار النتائج، بل تم ملاحظة اختلافات مهمة في كيفية ظهور تمثيلات المشاعر عبر عمق النموذج. في نموذج Gemma-4-E4B-it، كانت المشاعر بشكل قوي موجودة في الطبقات المبكرة، لكنها تراجعت في الطبقات اللاحقة. بينما في نموذج Apertus-8B-Instruct-2509، لم تظهر تمثيلات المشاعر في الطبقات المبكرة، لكنها بدأت بالظهور في الطبقات المتوسطة.

أما بالنسبة لتمثيل الإثارة (arousal)، فقد كانت له علاقة قوية مع نوع القصص المستخدمة في استخراج البيانات: حيث أظهر كلا النموذجين توافقًا أكبر مع القصص المنتجة من نموذج Gemma نسبتاً لتلك التي ولّدها نموذج Apertus.

بالإضافة إلى ذلك، قام الباحثون بإتاحة الكود والبيانات المستخدمة في هذا التجربة، مما يفتح المجال لمزيد من الأبحاث حول تمثيلات المشاعر عبر هياكل نماذج اللغة.

في ضوء هذه الاكتشافات، كيف تعتقد أن تأثير المشاعر يمكن أن يؤثر على تطوير واستخدام نماذج الذكاء الاصطناعي في المستقبل؟ التفاصيل في [رابط_المقال].