في عالم الذكاء الاصطناعي، تُعتبر نماذج اللغة الكبيرة (Large Language Models) أداة قوية للتواصل، ولكنها غالباً ما تواجه تحديات في محاكاة القيم الفردية بشكل دقيق. عدد قليل من الطرق الحالية يعتمد على تجميع الردود من الاستبيانات بشكل ميكانيكي، مما ينتج عنه تجزئة معنوية تجعل هذه النماذج تعجز عن التقاط التناسق الداخلي للأنظمة القيمة البشرية.

لذلك، يزف فريق من الباحثين خبر إطلاق مشروع ExpertIVS والذي يستخدم إطارًا ثوريًا يستعين بـ 14 خبيرًا اجتماعيًا لتحليل استجابات مسح القيم العالمية (World Values Survey). بدلاً من تجميع الردود بشكل عشوائي، يقوم هؤلاء الخبراء بتفكيك المعاني وإعادة بنائها بطرق عميقة، مما يساعد على توليد ملفات شخصية فردية قوية ومتسقة.

إحدى الابتكارات البارزة في هذا المشروع هي آلية النقاش المتعدد الوكلاء (multi-agent debate mechanism)، والتي تتيح تقييم التناسق بين نماذج اللغة الكبيرة والقيم الفردية خلال تفاعلات ديناميكية. لقد أظهرت التجارب التي شملت 480 فردًا من 12 دولة أن ExpertIVS حقق دقة في إعادة القيم تصل إلى 90.78%، متفوقًا بشكل ملحوظ على النماذج السابقة بنسبة +5.3%.

لا يقتصر الأمر على ذلك، بل يُظهر ExpertIVS أيضًا قدرة قوية على تمييز الشخصيات واستمرار السلوك، مما يمهد الطريق لنقل التفاعل من مجرد تجميع الردود إلى تمثيل كل من الدور الاجتماعي والفرد في سياقات مختلفة. هل نشهد بداية عهد جديد في كيفية فهم نماذج الذكاء الاصطناعي للقيم الإنسانية؟