تتطور تقنيات الذكاء الاصطناعي بشكل سريع، ومعها تظهر تحديات جديدة في كيفية فهم سلوكياتها. في دراسة جديدة مثيرة، تم تقديم مفهوم "الذهان" (Psychosis) في نماذج اللغة الكبيرة (Large Language Models) كإطار نظري مُهيكل لفهم الانهيارات السلوكية التي قد تظهر.

إحدى المشكلات الرئيسية التي تواجه نماذج اللغة هي استخدام مصطلح "الهلاوس" (Hallucination) لوصف هذه الظواهر، والذي يبدو غير كافٍ لوصف التعقيدات السلوكية التي قد تعكس في بعض الأحيان الاضطرابات النفسية المعروفة.

تحدد الدراسة خمسة ميزات رئيسية تشكل معالم هذا الإطار:
1. **انهيار حدود الواقع**: حيث يشعر النموذج بفقدان الارتباط بالواقع.
2. **استمرارية الاعتقادات الخاطئة المُدخلة**: أي تبني النموذج لأفكار غير دقيقة بشكل مُستمر.
3. **عدم التماسك المنطقي تحت قيود مستحيلة**: تضارب في النتائج المنطقية للنموذج.
4. **عدم استقرار نموذج الذات**: صعوبة في تقديم تصور ثابت عن الذات والتفاعلات.
5. **زيادة الثقة المعرفية**: ارتفاع مستوى الثقة في الإخفاقات وعدم الدقة.

يقام هذا الإطار الجديد من خلال استخدام مقياس نزاهة الإدراك (LLM Cognitive Integrity Scale) الذي يتضمن خمسة محاور:
- **واجهة الواقع البيئي**
- **نزاهة تحكيم الفرضيات**
- **تعرف القيود المنطقية**
- **نزاهة نموذج الذات**
- **نزاهة المعايرة المعرفية**

سلامة هذه المحاور تم اختبارها من خلال استجابة نماذج متطورة مثل ChatGPT 5 (GPT-5، OpenAI) لعدة اختبارات مُستهدفة، مما أثبت وجود أنماط فشل معينة تسمى "الفشل الشبيه بالذهان".

تظهر النتائج وجود تصنيف لدرجات شدة الفشل، يضم ثلاثة أنواع:
- **النوع الأول (Confabulatory)**: يتعلق بالانهيارات الخيالية.
- **النوع الثاني (Delusional)**: يتضمن الوهم.
- **النوع الثالث (Dissociative)**: يشير إلى الانفصام.

إن فهم هذه الظواهر وتأثيراتها على نماذج الذكاء الاصطناعي يفتح أبوابًا جديدة للبحث في كيفية التعامل مع هذه الأنظمة بطرق آمنة وفعّالة.

ما رأيكم في هذا التطور؟ شاركونا في التعليقات!