لماذا أنشأت برنامج ماجستير قانوني شخصي معتمد على محتواي الخاص؟

يقول الجميع إن أفضل ذكاء اصطناعي هو الأكثر كفاءة. استخدم أكبر نموذج، واكتب تعليمات أفضل، ثم اتركه وشأنه. أعتقد أن هذا تفكير خاطئ.

مشكلة التسطيح

عند استخدام نموذج LLM متطور دون سياق، يميل إنتاجك نحو نمط الكتابة السائد على الإنترنت. أكتب بأسلوب مميز، استغرق تطويره سنوات عبر المقالات والفيديوهات ومنشورات وسائل التواصل الاجتماعي. عندما أدخلت مسوداتي إلى GPT-4 وClaude دون سياق، كانت النتائج واضحة لكنها سطحية. هذه ليست مجرد ملاحظة عابرة. فقد وجدت دراسة نُشرت في مجلة "PNAS" عام 2025 أن نماذج LLM تُنتج مخرجات متجانسة بشكل منهجي، حيث تُضيف كل قطعة إضافية مُولّدة بالذكاء الاصطناعي تنوعًا أقل إلى العمل ككل مقارنةً بما يُضيفه كاتب بشري. كما وجدت دراسة أخرى مُحكّمة أن النماذج المُدرّبة على التعليمات تُدرّب على أسلوب مُحدد غني بالأسماء والمعلومات، مما يُحدّ من قدرتها على محاكاة أساليب الكتابة الأخرى. النموذج ليس فاشلاً، بل هو يؤدي وظيفته التي صُمّم لأجلها، وهي خدمة الجميع، وليس أنت. pnas

الرد البديهي هو أن هذه مشكلة في التوجيه. أضف المزيد من السياق، واكتب تعليمات أفضل، وستتحسن النتائج. هذا صحيح، وقد جربته. التوجيهات الأفضل تُساعد بالفعل. لكن دراسة نُشرت عام ٢٠٢٥ على موقع arXiv اختبرت هذا الافتراض تحديدًا، ووجدت أنه حتى مع التوجيهات القليلة، لا تزال نماذج التعلم الآلي تواجه صعوبة في التعامل مع الكتابة غير الرسمية والدقيقة في المدونات والمنتديات، وهو تحديدًا النمط الذي يُكتب به معظم المحتوى الشخصي. في مرحلة ما، تُنفق جهدًا أكبر في تعليم النموذج من أنت أكثر مما توفره باستخدامه. هذه آلية عمل معيبة. arxiv

خمس سنوات من التفكير، أصبحت مفيدة أخيراً

إن نموذجًا مُحسَّنًا بناءً على أعمالك الخاصة يعرف تاريخك الفكري، وليس فقط رسالتك الأخيرة. لديّ خمس سنوات من الكتابة: مقالات، ونصوص مكتوبة، وملاحظات، ومسودات. هذا ليس مجرد محتوى، بل هو سجل لكيفية تطور تفكيري، وما أعود إليه باستمرار، وما غيرت رأيي بشأنه. يُعدّ تحسين النموذج بناءً على مجموعة كتابات شخصية تقنية راسخة. وقد حققت حالة موثقة من المجال الأكاديمي درجة تشابه جيب التمام 0.8 بين مخرجات النموذج المُحسَّن وأسلوب كتابة الباحث الأصلي، مما يُثبت أن النموذج قادر على تعلم ليس فقط المفردات، بل أيضًا الأنماط البنيوية والأسلوبية من مجموعة بيانات مُركَّزة. لقد جعل هذا أرشيفي الخاص مفيدًا بطريقة لم يكن البحث ليُحققها أبدًا. blog.gopenai

قد يشير البعض إلى أن تقنية التوليد المُعزز بالاسترجاع تُؤدي نفس المهمة دون الحاجة إلى ضبط دقيق. إذ تقوم بإنشاء مسار RAG على ملاحظاتك وتترك النموذج يستعلم عنه. وهذا يُحقق نصف المطلوب. ولكن كما تُؤكد كل من AWS والتحليلات الفنية المستقلة، فإن تقنية RAG والضبط الدقيق تُعالجان مشكلتين مختلفتين: تسترجع تقنية RAG المعلومات الموجودة، بينما يُغير الضبط الدقيق سلوك النموذج التوليدي على مستوى النبرة والإيقاع والبنية. هاتان مشكلتان مختلفتان وتحتاجان إلى حلول مختلفة. غالبًا ما تكمن القيمة الحقيقية في الجمع بين كليهما. kairntech

كيف بدأت أتحدث مثل أي شخص آخر

كلما طالت مدة استخدامك لنموذج كتابة عام، كلما بدأت كتابتك تشبهه. لاحظتُ هذا الأمر على مدى ثمانية عشر شهرًا تقريبًا. أصبحت مسوداتي أكثر سلاسة، وأكثر تنظيمًا، وأقل إثارة للدهشة. هذا موثق. فقد وجدت دراسة أجرتها جامعة كورنيل ونُشرت في أبريل 2025 أن استخدام مساعد كتابة يعمل بالذكاء الاصطناعي أدى إلى تقارب كتابات الأشخاص، حيث أصبحت الأصوات الثقافية والفردية المميزة أكثر تشابهًا. وصف الباحث الرئيسي هذه الدراسة بأنها من أوائل الدراسات التي تُظهر أن استخدام الذكاء الاصطناعي في الكتابة قد يؤدي إلى التنميط الثقافي وتجانس اللغة. ووجدت دراسة منفصلة أن المعلمين قيّموا المقالات المكتوبة بمساعدة الذكاء الاصطناعي بأنها أكثر طلاقة وتنظيمًا، ولكنها أقل عمقًا في الأسلوب والرؤية الأصلية. يعرف المصممون هذا النمط جيدًا: أنت تُصبح الأدوات التي تستخدمها. news.cornell

الإجابة السهلة هي أن هذه مشكلة انضباط. اكتب مسودتك الأولى دون استخدام الذكاء الاصطناعي، وحافظ على تركيزك، وسيتوقف التشتت. ربما. لكن المشكلة الهيكلية تكمن في أن الأداة العامة لا تهتم بالحفاظ على أسلوبك الخاص؛ بل لديها كل الحافز لتغييره. وقد أوضحت مقالة في مجلة "نيويوركر" نُشرت في يونيو 2025 الأمر بوضوح: نماذج اللغة الضخمة مصممة لتحديد الأنماط ضمن مجموعات بيانات واسعة، مما ينتج عنه مخرجات تميل نحو الإجماع، وهذا الميل يُؤثر على المستخدمين بمرور الوقت، وليس فقط على المخرجات. إن بناء نموذج مُدرَّب على أسلوبك يُغير هيكل الحوافز للأداة نفسها. تتوقف عن مقاومة التيار. newyorker

ما فهمه إيه آر رحمان عن التوليف الموسيقي

لم يصبح إيه. آر. رحمان صوت السينما الهندية بمجرد تعلمه التوزيع الموسيقي الغربي. بل أنشأ استوديو تسجيل في منزله في تشيناي، ودرب نفسه على التأليف الموسيقي باستخدام تقنية MIDI في وقت كان فيه الآخرون لا يزالون يعملون مع الأوركسترا الحية، ودمج الموسيقى الكلاسيكية الكارناتيكية، والموسيقى الصوفية، وموسيقى البوب الغربية في أسلوب فريد لم يستطع أحد تقليده، لأن أحداً لم يعش تجربة هذا المزيج من التأثيرات. كانت الأدوات التي استخدمها متاحة للجميع، أما التركيب الموسيقي فكان من ابتكاره الخاص. يمنحك برنامج الماجستير العام في القانون الأدوات، بينما يمنحك النموذج الشخصي التركيب الموسيقي.

الاعتراض الذي يستحق أن يؤخذ على محمل الجد

الاعتراض الحقيقي هو التالي: إنّ ضبط النموذج على مجموعة بيانات شخصية صغيرة يُخاطر بتضخيم نقاط ضعفك، وليس نقاط قوتك فقط. فإذا كان أسلوب كتابتك يعاني من نقاط ضعف أو ركاكة في البنية، فإنّ النموذج الشخصي سيتعلمها أيضاً. وينتهي بك الأمر بأداة بارعة في محاكاة أسلوبك، بما في ذلك الأجزاء التي تحتاج إلى تحرير. هذا قيد موثق؛ فالنماذج المضبوطة بدقة تحمل خطراً متزايداً في تعزيز الأنماط الموجودة في بيانات التدريب، ولا تُظهر مراجع لتحدي تلك الأنماط. docs.aws.amazon

هذا صحيح. لكنه يُخطئ في فهم الحالة. فالنموذج الشخصي يُعنى بالصوت والاستمرارية، ولا يُغني عن النقد التحريري؛ إذ لا يزال هذا النقد بحاجة إلى مصدر خارجي. فالموسيقي الذي يتدرب بأسلوبه الخاص لا يتجنب النقد، بل يحرص على أن يُركز النقد على شيء يُميزه حقًا.

ماذا يحدث إذا لم تفعل؟

ستكون الأدوات المهمة في العقد القادم هي تلك التي تعرفك جيدًا بما يكفي لتكون مفيدة حقًا، لا مجرد أدوات عامة. إذا استمررت في إسناد صوتك إلى نموذج مُدرَّب على تفكير الآخرين، فأنت لا تُحسِّن من نفسك، بل تُفرِّط تدريجيًا في تميُّزك. سيملك من يبنون بنية الذكاء الاصطناعي الشخصية الآن قوتهم الفكرية، أما البقية فسيقضون السنوات العشر القادمة وهم يُقلِّدون بعضهم بعضًا. news.cornell