باحثون من Fudan وAnt Group يجعلون نموذجًا لغويًا كبيرًا يتبع إجراءً قانونيًا محددًا بواسطة رسم بياني

يستخدم معظم المحامين الذكاء الاصطناعي، لكن قلة قليلة تثق به. والسبب ليس أن النموذج يخلط بين الوقائع. الأخطر بكثير أن يتخطى بصمت خطوة من الإجراء ويقدّم تقريرًا سلسًا ينقصه شيء ما. نستعرض هنا نهج TG-RAG الذي يحاول حل هذه المشكلة تحديدًا، وما يمكن لأي شخص يبني وكلاء للمجالات الخاضعة للتنظيم أن يستفيده منه.

الفجوة بين الممكن والواقع

وفق دراسة أجرتها Anthropic في مارس 2026، تستطيع النماذج نظريًا تنفيذ نحو 90% من مهام المهن القانونية، بينما يغطي الذكاء الاصطناعي فعليًا نحو 20% فقط. ويُظهر استطلاع ILTA أن 94% من مكاتب المحاماة تستخدم الذكاء الاصطناعي التوليدي أو تختبره، مقابل 80% قبل عام. لكن معظم الأدوات تبقى في مرحلة التجارب. وفي روسيا الصورة مشابهة: نحو 88% من المحامين يعملون بالفعل مع الشبكات العصبية، و84% منهم يخشون المعلومات غير الموثوقة، و80% مضطرون إلى التحقق من كل نتيجة.

يرى كاتب التحليل، اللغوي التطبيقي سيرغي سليبوخين، أن جذر المشكلة يكمن في الفصل بين أنواع المعرفة. فالمعرفة التصريحية (ما تقوله الأنظمة والممارسة) نعرف بالفعل كيف نخزّنها في قواعد البيانات المتجهية والرسومية. أما المعرفة الإجرائية (كيف نتصرف) فتوجد عادةً في الأوامر (prompts) وفي ملفات مثل skills.md، أي بالنص نفسه الذي تُكتب به البيانات. وليس لدى النموذج اللغوي الكبير حدّ فاصل بين البيانات والتعليمات، ولذلك يبتعد تدريجيًا في الحوار الطويل عن التعليمات الأصلية. هذا هو instruction drift، ويسميه مؤلفو TG-RAG الانجراف المعرفي.

كيف يعمل TG-RAG

الفكرة بسيطة. استدلال نموذج الاستدلال (reasoning) هو نص عادي بين الوسمين <think> و</think>. وإذا كان لديك نموذج مفتوح على خادمك الخاص، مثل Qwen أو DeepSeek R1-Distill على vLLM، فأنت تتحكم في قالب المحادثة ويمكنك إكمال هذا النص بدلًا من النموذج. سيتابعه كأنه فكرته الخاصة ولن يميّزه عن النص الذي ولّده بنفسه.

على هذا يقوم المخطط. يُصاغ الإجراء الخبير (SOP) في رسم بياني: العُقد هي خطوات التحليل، والحواف هي الترتيب وشروط الانتقال. وينفذ البرنامج الرسم البياني بنفسه. وعند حدود كل خطوة يوقف التوليد، ويُدرج في الاستدلال توجيه الخطوة التالية، ويضيف المعرفة اللازمة في هذه اللحظة بالذات. فالإجراء يحدد المسار، بينما يعمل البحث في القاعدة بشكل موجَّه بدل إلقاء كل شيء في سياق واحد.

مثال على ذلك العناية الواجبة (due diligence) عند شراء حصة في شركة ذات مسؤولية محدودة (OOO). بعد طلب المستندات يتفرع العمل إلى مسارات: الشركة، والأصول، والعقود، والضرائب، والنزاعات، والديون والإفلاس، والتنظيم والعقوبات. وتلتقي كلها في مصفوفة المخاطر. وهنا نحتاج إلى multi-hop (جمع الوقائع من مصادر مختلفة) وإلى multi-step (اجتياز كل فرع بالترتيب). وقد لا يكون الخطأ واقعة غير صحيحة، بل خطوة متخطاة يصعب ملاحظتها عند التحقق.

القيود وما يمكن فعله حيالها

القيد الأول تقني: يلزم الوصول إلى الأمر (prompt) «الخام» وإلى قالب المحادثة. ومع واجهات API المغلقة لن يمكن إدراج نص في الاستدلال، على الأقل بهذا الشكل. وهذا يعني أن النهج مرتبط بالنماذج المفتوحة على بنية تحتية خاصة، وهو ما لا يمثل دائمًا عيبًا بالنسبة إلى المحامين الذين يتعاملون مع بيانات سرية.

القيد الثاني منهجي. فلا بد أن يعدّ أحدٌ ما الرسم البياني للإجراء، وهذا عمل خبير. عليه أن يصف SOP وشروط الانتقال، ويجب صيانة الرسم البياني عند تغيّر الأنظمة. وهو مناسب للمهام ذات الإجراء المعياري أو القابل للوصف، لكنه غير مناسب للتحليل الإبداعي المفتوح. إضافة إلى ذلك، لا توجد في القانون الناطق بالروسية معايير اختبار (benchmarks) معترف بها، ولذلك يصعب قياس المكسب بنزاهة. ويشير الكاتب إلى ذلك صراحة، ويعد بتجربة على بياناته الخاصة وبتحليل للقيود في الجزء الثاني. ونتائج مؤلفي الدراسة غير موجودة بعد في هذا الجزء.

الخلاصة العملية للمطورين ومديري المنتجات: إذا كان وكيلكم يعمل في مجال ذي إجراء صارم (القانون، والامتثال، والطب، والمالية)، فتوقفوا عن إبقاء الإجراء داخل الأمر (prompt). انقلوه إلى بنية صريحة، مثل رسم بياني، ونفّذوه برمجيًا. وقدّموا المعرفة خطوة بخطوة. عندها يصبح التحقق من النتيجة أسهل: فأنتم لا تنظرون إلى سلسلة الاستدلال كلها، بل إلى ما إذا كانت العقد الإلزامية في الرسم البياني قد اجتيزت.