أعلنت شركة OpenAI عن حل مشكلة مُرَتَّبة في تطبيق ChatGPT تتعلق باستخدام علامة الترقيم المعروفة بـ"الشَّرَط الطويل" أو "النقطة المُطولة" (em dash)، التي أصبحت تُعدّ من أبرز المؤشرات على أن النص كُتب بواسطة ذكاء اصطناعي، وسط انتقادات متزايدة من مُستخدمين ومحترفين في الكتابة. في الأشهر الأخيرة، انتشرت هذه العلامة بكميات كبيرة في محتوى متنوع — من مقالات مدرسية ورسائل بريد إلكتروني، إلى منشورات على لينكدإن وتعليقات في المنتديات ونصوص إعلانية — ما أثار تساؤلات حول مصداقية المحتوى وحُرُوفه. ورغم أن بعض المُستخدمين اعتبروا أن علامة em dash جزءًا من الأسلوب الكتابي الطبيعي، فإن تكرارها بشكل مفرط في نصوص ChatGPT جعلها تُنظر إليها كعلامة مميزة لاستخدام الذكاء الاصطناعي، حتى وإن لم تكن دليلاً مُحكماً على ذلك. لطالما واجهت OpenAI صعوبة في تلبية طلبات المستخدمين الذين يطلبون تجنب هذه العلامة، حتى عند توجيه تعليمات صريحة. ورغم أن النموذج كان يُظهر تفاعلًا مع الأوامر، إلا أن تجنب استخدام em dash لم يكن مضمونًا، ما أدى إلى تراكم شكاوى من مُدرسين وكتاب ومحترفي المحتوى. الآن، أكّد سام ألتمان، الرئيس التنفيذي لشركة OpenAI، في منشور على منصة X (سابقًا تويتر) أن الشركة تمكّنت من حل هذه المشكلة. ووصف التحديث بأنه "نصر صغير لكنه سعيد"، موضحًا أن النظام يُصبح الآن قادراً على احترام التعليمات الصريحة بتجنب استخدام em dash، شريطة أن تُدخل هذه التعليمات ضمن إعدادات التخصيص الشخصية. وأشارت OpenAI في منشور على منصة تريندز (Threads) إلى أن النموذج سيُصبح أكثر تقبّلاً للتعليمات، مُشيرة إلى أن التحديث لا يعني حذف العلامة تلقائيًا من جميع النصوص، بل يمنح المستخدمين سيطرة أكبر على ظهورها. فبمجرد تفعيل خيار "لا تستخدم شرطًا طويلاً" في إعدادات التخصيص، سيُراعى هذا الطلب في إنتاج النصوص. يُعد هذا التحديث خطوة مهمة في مساعي OpenAI لتحسين مصداقية مخرجات ChatGPT وجعلها أكثر ملائمة للاستخدام في سياقات احترافية وتعليمية. كما يُظهر استجابة واعية لانتقادات المُستخدمين، ويدل على تحوّل في تطوير النماذج نحو مزيد من التخصيص والانسجام مع تفضيلات الكاتب. رغم أن em dash لا تزال علامة ترقيم مفيدة في الكتابة، فإن تفاديها عند الطلب يُعدّ ميزة عملية، خصوصًا في المحتوى الذي يُشترط أن يُصاغ بأسلوب بشري بحت. وربما يُعدّ هذا التحديث دليلاً على تقدّم ملحوظ في قدرة النماذج اللغوية الكبيرة على فهم السياق واتباع التعليمات بدقة أكبر، مما يعزز ثقة المستخدمين في أدوات الذكاء الاصطناعي.