توصل الباحثون إلى اكتشاف مثير في مجال الذكاء الاصطناعي يتمثل في طريقة جديدة تُعرف بمسح تناسق التفكير (Reasoning Consistency Scanning). هذه الطريقة تقدم حلاً لمشكلة توافر نتائج غير موثوقة لدى نموذج التفكير التسلسلي (Chain-of-Thought) في عدد من تقييمات سلامة الذكاء الاصطناعي.

في السنوات السابقة، أثبتت الأبحاث أن نموذج التفكير هذا قد يكون غير موثوق، حيث أن المنطق المستخدم في استنتاجاته لا يعكس العملية الفعلية التي أدت إلى هذه النتائج. ومع ذلك، كشف الباحثون عن سؤال أكثر سهولة: هل يظل التفكير الذي يقدمه النموذج متسقاً مع الإجابات المقدمة؟

من خلال مسح تناسق التفكير، يمكن تقييم هذا الأمر بشكل مباشر من النصوص دون الحاجة إلى تدخلات تجريبية. هذا الإنجاز يمكن اعتباره خطوة رائدة في مجال تقييم سلامة النماذج.

أدخل الباحثون تصنيفاً شاملاً لتوضيح حالات التناقض المنطقي، وقاموا ببناء قاعدة بيانات تتضمن 60 نصاً تمت مواءمتها يدوياً بمخرجات InstrumentalEval. المحطة المثيرة للاهتمام هي أن الأداة الجديدة، InspectScout، قد أصبحت الأولى من نوعها التي تركز على هذا الجانب في تقييمات السلامة.

أظهرت النتائج التي تم الحصول عليها من أربعة نماذج مختلفة وثلاث تقييمات مختلفة أن التناقض في التفكير موجود ويمكن الكشف عنه، وهو يظهر بشكل منهجي عبر النماذج وأنواع المهام المختلفة.

تعمل هذه الطريقة على تحسين موثوقية الذكاء الاصطناعي، مما يمثل تقدماً هاماً في عالم التقنية الحديثة.