كيف تفرض روبوتات الدردشة الصينية العاملة بالـAI رقابة على نفسها

كيف تفرض نماذج الذكاء الاصطناعي الصينية الرقابة على نفسها بنفسها

نماذج اللغة المطورة في الصين لا تختلف عن نظيراتها الغربية فقط من حيث الهندسة أو بيانات التدريب. تختلف فيما يتعلق بالمواضيع التي تكون مستعدة للحديث عنها — والمواضيع التي تفضل الصمت حولها. أظهرت دراسة جديدة أجراها باحثون من جامعات ستانفورد وبرينستون للمرة الأولى بشكل منهجي مدى الرقابة الذاتية المدمجة في برامج الدردشة الذكية الصينية، وأثبتت النتائج أنها أكثر بلاغة من أي افتراض.

أجرى الباحثون اختبارات على عدة من أكبر نماذج اللغة الصينية بطرح أسئلة حول مواضيع حساسة سياسياً — من أحداث ميدان تيانانمن وحالة تايوان إلى السياسة الداخلية للحزب الشيوعي الصيني وحقوق الإنسان في شينجيانغ. تمت مقارنة النتائج مع ردود النماذج الغربية، بما في ذلك منتجات OpenAI وAnthropic وGoogle. اتضح أن الفجوة ضخمة جداً: كانت النماذج الصينية أكثر عرضة بعدة مرات إما للامتناع الكامل عن الإجابة أو تقديم إجابات صنفها الباحثون على أنها غير دقيقة من الناحية الواقعية وذات معايرة أيديولوجية. علاوة على ذلك، لم تكن هذه أخطاء عشوائية — كانت أنماط الالتفاف حول الموضوع متسقة جداً لدرجة أنها تشير إلى آليات فلترة مدمجة عن قصد.

من المهم فهم السياق الذي ظهرت فيه هذه الدراسة. شركات الذكاء الاصطناعي الصينية — Baidu مع نموذج Ernie وAlibaba مع Qwen وDeepSeek وغيرها — دخلت السوق الدولية بعدوانية خلال السنة والنصف الماضية. حققت DeepSeek في أوائل عام 2025 نجاحاً كبيراً بإظهار نماذج مماثلة في الجودة إلى GPT-4، مع تكاليف تدريب أقل بكثير. يتم تحميل هذه النماذج من قبل ملايين المستخدمين حول العالم، وأصبح السؤال حول ما هي الصورة العالمية التي ينقلونها لم يعد مجرد سؤال أكاديمي.

يفرض التشريع الصيني بشكل مباشر على المطورين التأكد من أن منتجات الذكاء الاصطناعي الخاصة بهم تتوافق مع "القيم الاشتراكية الأساسية" ولا تقوض سلطة الدولة. تتطلب القواعس التي اعتمدتها إدارة الفضاء السيبراني الصينية في عام 2023 من خدمات الذكاء الاصطناعي التوليدي الخضوع لفحوصات الأمان قبل دخول السوق. بشكل فعلي، هذا يعني أن الرقابة تُدمج في النماذج في مرحلة التطوير — من خلال تصفية بيانات التدريب والضبط الدقيق مع الأخذ في الاعتبار "الخطوط الحمراء" والمحفزات النظامية التي تحد من سلوك النموذج. تُظهر دراسة ستانفورد وبرينستون أن هذه الآليات تعمل بفعالية واتساق.

ومع ذلك، تتجاوز المشكلة بكثير ما يتعلق بالصحة السياسية على الطريقة الصينية. عندما يتم تدريب نموذج على تجنب مواضيع معينة، فإن هذا لا محالة يؤثر على جودة استدلاله العام. يلاحظ الباحثون أن النماذج الصينية أظهرت دقة منخفضة ليس فقط على الأسئلة الصراحة السياسية بل أيضاً على المواضيع ذات الصلة — التاريخ والجغرافيا والعلاقات الدولية. الرقابة المدمجة في أساس النموذج تخلق نوعاً من "النقاط العمياء" التي قد تظهر في السياقات الأكثر غير متوقعة. بالنسبة للمستخدم الذي يلجأ إلى برنامج الدردشة للحصول على المعلومات وغير مدرك لوجود مثل هذه المرشحات، يمثل هذا تهديداً حقيقياً للحصول على صورة مشوهة للعالم.

تطرح هذه الدراسة أمام المجتمع العالمي للذكاء الاصطناعي سؤالاً محرجاً لكن ضروري حول الشفافية. النماذج الغربية أيضاً ليست خالية من القيود — فهي ترفض توليد محتوى معين وتتجنب مواضيع معينة ولديها انحيازاتها الخاصة المدمجة في عملية التدريب. لكن هناك فرق أساسي بين رفض توليد تعليمات لصنع المتفجرات والتشويه المنهجي للحقائق التاريخية لصالح الأيديولوجية الحكومية. الأول مسألة أمان، والثاني مسألة تلاعب بالمعلومات.

بالنسبة للمنظمين في جميع أنحاء العالم، يجب أن تكون نتائج هذه الدراسة بمثابة إشارة للتحرك. مع اكتساب النماذج الصينية شهرة خارج جمهورية الصين الشعبية — بما في ذلك من خلال الأوزان المفتوحة والسياسات التسعيرية الجذابة — هناك حاجة إلى معايير شفافية تسمح للمستخدمين بفهم القيود المدمجة في النموذج الذي يستخدمونه. قانون الذكاء الاصطناعي الأوروبي يتحرك بالفعل في هذا الاتجاه، لكن لا توجد حتى الآن أي ولاية قضائية طورت آلية فعالة لتدقيق الانحيازات الأيديولوجية في نماذج اللغة.

الاستنتاج الرئيسي من عمل باحثي ستانفورد وبرينستون ليس أن النماذج الصينية "أسوأ" من النماذج الغربية. بل إن الذكاء الاصطناعي يعكس حتماً قيم وقيود النظام الذي يتم إنشاؤه فيه. وكلما أصبحت هذه النماذج أقوى، أصبح من الأهم فهم القيم التي تحملها — والموضوعات التي تعلمت الصمت حولها.