تُعد الهمسات أو التخيلات التي تنتجها النماذج اللغوية الكبيرة من أبرز التحديات التي تواجه الذكاء الاصطناعي حتى بعد مرور ثلاث سنوات على إطلاق تشات جي بي تي. هذه التخيلات تحدث عندما تُصدر النماذج معلومات خاطئة وترفضها كحقائق، مما يُضعف مصداقيتها في الاستخدامات الحقيقية. وعلى الرغم من التحسن الملحوظ في تقليل عدد هذه التخيلات، إلا أن السبب الدقيق وراء تقلصها ما زال غامضًا، ولا توجد طريقة مضمونة لاستئصالها تمامًا. في محاولة لفهم الجذر الحقيقي لهذه المشكلة، توصلت شركة أوبن أيه آي إلى افتراض جوهري: أن السبب الجذري للتخيلات قد يكون التفاؤل المفرط أو الثقة الزائدة التي تظهرها النماذج في إجاباتها. وفقًا لهذا التفسير، لا تكمن المشكلة في نقص المعرفة أو التدريب، بل في الطريقة التي تُقدِّم بها النماذج معلوماتها، حيث تُظهر درجة عالية من اليقين حتى عندما تكون غير متأكدة. النماذج اللغوية الكبيرة تُدرَّب على التنبؤ بالكلمات التالية بناءً على سياق واسع من البيانات، وعندما تُنتج إجابة، تُقيِّم احتمال صحتها داخليًا من خلال ما يُعرف بـ"درجة اليقين". في النماذج التقليدية، تُكافأ هذه الدرجة العالية من اليقين حتى لو كانت غير دقيقة، ما يؤدي إلى تأكيد الأخطاء بثقة مفرطة. أوبن أيه آي اقترحت تغييرًا جذريًا في هذا النموذج التدريبي من خلال تقليل المكافآت الممنوحة للثقة الزائدة، وتعزيز ما يُعرف بـ"التفاؤل المُتَوَقِّع" أو "التحفظ المعرفي"، أي تشجيع النموذج على التعبير عن عدم اليقين عندما يكون غير متأكد. هذا المبدأ يُشبه ما يُسمى في علم النفس بـ"الوعي بالجهل"، حيث يُقدَّر الاعتراف بالغموض أكثر من التصريحات الكاذبة بثقة. التجربة التي أجرتها أوبن أيه آي أظهرت أن النماذج التي تم تدريبها على هذا النموذج الجديد تقلل من التخيلات بنسبة كبيرة، دون التضحية بالدقة أو القدرة على الإجابة. بدلًا من قول "النهر يتدفق نحو الشمال" عندما لا توجد معلومات كافية، تقول النموذج "لا أعرف بالضبط ما اتجاه التدفق"، مما يُقلل من احتمال انتشار معلومات خاطئة. هذا التوجه يُعد خطوة مهمة نحو بناء نماذج أكثر موثوقية وشفافية، خاصة في المجالات الحساسة مثل الطب والقانون والتعليم. التأثير الأوسع لهذا التوجه يمتد إلى ثقة المستخدمين في الذكاء الاصطناعي. عندما تُظهر النماذج حيادية معرفية، يصبح من الأسهل التمييز بين ما هو مؤكد وما هو احتمالي. كما يفتح الباب أمام تطوير نماذج تتفاعل مع المستخدمين بأسلوب أكثر إنسانية، تُقدِّم الإجابات مع ملاحظات حول مصداقيتها. في الوقت الذي تسعى فيه الشركات الأخرى لتحسين الدقة عبر تحسين البيانات أو التكرار، تقدم أوبن أيه آي نموذجًا مبتكرًا يركز على السلوك المعرفي للنموذج نفسه. هذه الخطوة قد تمثل تحولًا جوهريًا في كيفية تصميم النماذج المستقبلية، حيث لا تُقاس النجاح فقط بالدقة، بل أيضًا بالقدرة على التعبير عن الحدود المعرفية.