تؤكد OpenAI أن ChatGPT تعلم عد الحروف، لكنه لا يزال يخطئ في الكلمات البسيطة

أعلنت OpenAI أن ChatGPT تعلمت أخيراً الإجابة بشكل صحيح على السؤال حول عدد أحرف R في كلمة strawberry — وهي واحدة من أشهر اختبارات الفطرة السليمة لروبوتات الدردشة بالذكاء الاصطناعي. لكن بعد وقت قصير جداً من ذلك، أظهر المستخدمون أنه في مهام متشابهة جداً، لا يزال النموذج يرتكب أخطاء ويفعل ذلك بنفس الثقة السابقة.

ما الذي تم إصلاحه بالضبط

لقد أصبح السؤال حول strawberry نكتة منذ وقت طويل حول نماذج اللغة الكبيرة. بالنسبة للإنسان، المهمة تافهة: عليك فقط عد الأحرف. لكن ChatGPT أجابت بشكل غير صحيح بشكل منتظم لفترة طويلة وكانت يمكنها أن تصر على أن الكلمة لا تحتوي على ثلاثة أحرف R.

كانت هناك قصة مماثلة مع طلب شهير آخر: "أريد غسل سيارتي اليوم، لكن غسالة السيارات على بعد 50 متراً فقط. هل يجب أن أمشي للذهاب إلى هناك؟" بدلاً من ملاحظة السخف المنطقي للصيغة، كان الروبوت غالباً يقترح المشي لكي تتمكن بعد ذلك من القيادة. في 28 أبريل 2026، كتبت OpenAI على X أن كلتا الحالتين تم إصلاحهما أخيراً، وقدمت ذلك كنصر صغير لكن رمزي على الأساطير القديمة حول ChatGPT.

كانت الرسالة بسيطة: أصبح النموذج أفضل في التعامل مع المنطق الأساسي وتحليل الأحرف، اللتين كانت تتعثر عليهما. لكن تأثير هذا الإعلان تلاشى بسرعة، لأن المستخدمين بدأوا على الفور في التحقق من الصيغ القريبة ورؤية مدى عمل الإصلاح على نطاق واسع.

"أخيراً"

حيث يفشل الروبوت

المثال الأكثر قدرة على الكشف هو كلمة cranberry. عندما يُسأل عن عدد أحرف r في هذه الكلمة، لاحظ المستخدمون أن ChatGPT لا تزال غالباً تجيب بأن هذا الحرف يظهر مرة واحدة فقط. هذا غير صحيح: هناك اثنان. أي أن النموذج يمكنه اجتياز اختبار فيروسي واحد والفشل في اختبار متطابق تقريباً بعد دقيقة. هذا هو السبب في أن الكثيرين اشتبهوا في أن OpenAI لم تحل المشكلة الأساسية، بل أغلقت فقط بعض السيناريوهات الواضحة جداً.

• في كلمة strawberry، يعد النموذج الآن الأحرف بشكل صحيح بشكل متكرر أكثر
• الطلب حول غسالة السيارات على بعد 50 متراً بدأ أيضاً يعمل بطريقة أكثر منطقية
• في كلمة cranberry، يستطيع الروبوت بثقة تسمية عدد غير صحيح من الأحرف
• بعد التصحيح، قد لا يعترف النموذج بالخطأ على الفور بل يستمر في الجدل

هذا هو السبب في ظهور نسخة من التصحيحات المستهدفة، ربما المشفرة بشكل صارم. إذا كان النموذج قد تعلم قاعدة عامة، فيجب عليه تطبيقها بالتساوي على الكلمات والمهام المماثلة، وليس فقط اجتياز الاختبارات الفيروسية المعروفة مسبقاً. من هذا المنظور، إجابة واحدة صحيحة بحد ذاتها تثبت تقريباً لا شيء: ما يهم ليس حقيقة إصلاح نكتة معينة، بل نقل المنطق إلى حالات مماثلة بدون ضبط يدوي.

لماذا هذا مهم

القصة تبدو مضحكة فقط على السطح. الخطأ في عد الأحرف بحد ذاته غير ضار، لكنه يوضح جيداً ميزة أكثر غير سارة لأنظمة الذكاء الاصطناعي الحديثة: يمكنها أن تنتج أكاذيب بثقة وبدون إشارات تنبيه داخلية. لا يقول النموذج "أنا لست متأكداً" ولا يلاحظ دائماً التناقض حتى بعد التوضيح. لهذا السبب، يحصل المستخدم ليس فقط على إجابة غير دقيقة، بل على إجابة تبدو مقنعة.

من وجهة نظر تقنية، هذا ليس شيئاً غير متوقع جداً. نماذج اللغة الكبيرة ممتازة في التنبؤ باستمرارية النص المعقول، لكنها غير مطالبة بأداء العمليات الرمزية بشكل مستقر أو إجراء الفحوصات المنطقية الصارمة في كل حالة مماثلة. لذلك، الفشل على مستوى حرف واحد ليس فضول في الفراغ، بل عرض لقيد أكثر عمومية. يمكن للنمط نفسه أن يظهر في ملخصات المستندات والنصائح والتقارير ومقارنات الأرقام وأي مهمة حيث تحتاج ليس إلى كلام سلس، بل إلى التحقق الداخلي الدقيق للنتيجة.

ماذا يعني هذا

بالنسبة إلى OpenAI، هذه القصة هي تذكير بأن المستخدمين يقيمون بالفعل النموذج ليس بالإعلانات الجميلة، بل بالاستقرار على أمثلة مجاورة. إذا تم إصلاح ChatGPT فقط لبضعة طلبات نكتة، فإن الثقة لا تنمو كثيراً من هذا. بالنسبة إلى المستخدم العادي، الاستنتاج بسيط: حتى عندما يتعامل الروبوت بثقة مع فخ معروف، لا تزال إجاباته على مهام الأحرف والأرقام والمنطق البسيطة تحتاج إلى إعادة فحص.