في عالم القصص، يتداخل الزمن مع السرد، حيث يمكن أن تختلف الأحداث عما يوحي به ترتيب السرد نفسه. في دراسة حديثة، تم استعراض قدرة نماذج اللغات الضخمة (LLMs) على خلق قصص غير خطية، وهو ما يُعرف بالسرد غير الخطي. تم تقديم معيار مؤلف من 83 عملاً منشوراً سيساهم في قياس مدى نجاح نماذج الذكاء الاصطناعي في مهمة سرد الأحداث بشكل غير تقليدي.

قام الباحثون بتجميع قائمة واحدة من الأحداث مرتبة بطريقتين: الترتيب الزمني والترتيب الذي جرى السرد به. وتم تصميم رسم بياني لتوضيح الاعتماديات السببية والمعرفة الشخصية للشخصيات، بالإضافة إلى الأسئلة التي يطرحها السرد ويجيب عنها. تجلت النتائج بوضوح؛ فعندما تم تقديم الأحداث بترتيبها الزمني، تمكنت جميع النماذج البالغ عددها 19 نموذجًا من سردها بشكل أكثر توافقًا مع الترتيب الزمني بالمقارنة مع الأعمال المنشورة.

ومع ذلك، عند طلب تصميم هيكل معين، كانت النماذج تصل إلى نفس تنوع السرد المتاح للكتاب البشر حوالي نصف الوقت. وبالمقارنة بين سرد نفس الأحداث في ظروف مختلفة، باستخدام قضاة آليين و71 قارئ بشري، تبين أن القراء يفضلون السرد الزمني الذي أنتجه النموذج بشكل افتراضي على السرد غير الخطي الذي أُجبر على إنتاجه عند الطلب، مما وجدوه صعب التعقب في 81% من الأحكام الحاسمة. وبالإضافة إلى ذلك، أظهرت نتائج هذه الدراسة أن القصص المكتوبة من رسم القصة كانت أكثر تفضيلاً لدى القراء من القصص المقيدة بترتيب السرد المنشور.

إن هذا البحث يُظهر بوضوح أن القدرة على إعادة ترتيب القصة ليست كافية لجعل السرد أكثر وعيًا، وهو ما يُبرز الحاجة إلى المزيد من الدراسات لفهم كيف يمكن لنماذج الذكاء الاصطناعي تحسين قدرتها على تقنيات السرد غير التقليدية.

فما هي توقعاتكم حول قدرة الذكاء الاصطناعي على تحسين السرد بطرق أكثر إبداعًا؟ شاركونا آرائكم في التعليقات!