ChatGPT وPerplexity قد يضرّان بالعمل والصحة عند الاستخدام المطوّل

قد تضرّ المحادثات الطويلة مع روبوتات الدردشة بالذكاء الاصطناعي بجودة العمل، وكذلك بحالة المستخدم الصحية والنفسية. وتكتب ZDNet أن نماذج مثل ChatGPT وPerplexity تعمل على أفضل وجه بوصفها أدوات ضيقة للمهام القصيرة القابلة للتحقق، لا كمحاوِرين يُستخدمون لساعات.

أين يكون الذكاء الاصطناعي مفيداً

جاء هذا الاستنتاج في أعقاب تقرير AI Index 2026 الصادر عن جامعة ستانفورد. يُظهر التقرير أن الأنظمة الوكيلية (agentic) حقّقت قفزة كبيرة في المهام الروتينية عبر الإنترنت: البحث عن المعلومات، وتنفيذ سيناريوهات متعددة الخطوات في المتصفح، وفتح قواعد البيانات، وتطبيق القواعد، وتحديث السجلات. وفي اختبار GAIA ارتفعت دقة الوكلاء إلى 74,5% مقابل 20% قبل عام، مع أنها لا تزال بعيدة عن المستوى البشري البالغ 92%. والصورة مشابهة في OSWorld وWebArena: فأفضل النماذج باتت تقترب من البشر في العمليات الموحّدة.

وهذا منطقي، فالمهمة هنا محدودة، وللنموذج هدف واضح، ويمكن مطابقة النتيجة بسرعة. المشكلة أن من السهل اعتبار هذا النجاح كفاءةً شاملة. وفي العمل الفعلي يصبح الفارق بين «نفّذ الخطوات بشكل لا بأس به» و«فهم السياق فهماً صحيحاً» حاسماً بسرعة.

أين يكون خطراً

حين تطول الطلبات ويزداد السياق تعقيداً، يبدأ مستوى الجودة بالتراجع. ويشير باحثو ستانفورد إلى أن النماذج تتعامل جيداً مع عمليات البحث البسيطة، لكنها أضعف حيث يلزم الربط بين عدة وقائع أو تطبيق شروط على وثيقة طويلة.

ويورد كاتب ZDNet مثالاً مألوفاً لكثيرين: يساعد الروبوت في البداية على مسوّدة خطة عمل، ثم يبدأ دون أن يلاحظ المستخدم بدسّ أرقام ووقائع غير مؤكدة من الجولات الأولى من الحوار.

ولا يقتصر الخطر على التحليل الرديء. فالمقال يستعرض تجربة عن مرض وهمي اسمه bixonimania: وصف الباحثون اضطراباً عينياً غير موجود في منشورات رسمية الطابع، فبدأت النماذج الكبيرة تعيد سرده على أنه تشخيص حقيقي. أي أن نبرة النموذج الواثقة لا تعني أنه تحقق فعلاً من الواقعة. وكلما طالت المحادثة، سهل على المستخدم أن يقبل التفسير المقنع على أنه موثوق.

وأخطر السيناريوهات أن يتعامل الشخص مع الروبوت كمستشار في الصحة أو الأزمات الشخصية. وتستذكر ZDNet قصة مريض بسرطان الدم وثق بحوارات طويلة مع روبوتات الدردشة وفوّت فرصة العلاج، إضافة إلى حادثة انتحار وقعت العام الماضي بعد محادثات مطوّلة مع ChatGPT.

«قد يؤكد الذكاء الاصطناعي فهمنا الخاطئ لما يجري أو يعزّزه».

أربع قواعد

خلاصة المقال بسيطة: ينبغي استخدام الذكاء الاصطناعي كما نستخدم الآلة الحاسبة أو المحرّر، لا بديلاً عن التفكير. وإذا كانت المهمة غامضة أو مرهقة عاطفياً أو كان ثمن الخطأ فيها مرتفعاً، فالأفضل تفعيل التحقق الخارجي والرقابة البشرية منذ البداية.

• ابدأ بصياغة مهمة ضيقة ذات نتيجة واضحة وحدود محددة.
• تحقق من الاستنتاجات عبر مصادر مستقلة، خاصة الأرقام والتشخيصات والصياغات القانونية.
• لا تحوّل روبوت الدردشة إلى صديق أو معالج نفسي أو موضع أسرار.
• خذ فترات استراحة: ابتعد عن الشاشة، وانتقل إلى التواصل خارج الإنترنت، واستعد مسافتك.

وهناك نصيحة منفصلة تتعلق بالإرهاق. فالجلسات الطويلة مع الروبوت تستهوي المستخدم كما تفعل وسائل التواصل الاجتماعي: يبدو أن سؤالاً آخر سيوضح كل شيء، لكن الواقع أن التعب وسرعة التصديق وعدد الأخطاء تزداد. وإذا طال الحوار أكثر من اللازم، فهذا سبب كافٍ للتوقف وإعادة صياغة الهدف وتقرير ما إذا كانت هناك حاجة إلى الذكاء الاصطناعي أصلاً.

ماذا يعني ذلك

الخطر الرئيسي في خدمات الذكاء الاصطناعي اليوم ليس أنها عديمة الفائدة تماماً، بل أنها مفيدة بما يكفي ليبدأ الناس بالوثوق بها أكثر من اللازم. وبالنسبة إلى العمل، المعنى واحد: كلما ارتفع ثمن الخطأ، وجب أن تكون الجلسة مع الروبوت أقصر، والتحقق من النتيجة أصرم.