منع الهلوسات في الذكاء الاصطناعي: التقنيات، الاختبارات والثقة

ملخص

• تحدث الهلوسات عندما تولد نماذج الذكاء الاصطناعي معلومات مقنعة ولكنها خاطئة أو غير مدعومة.
• الوقاية تتطلب مزيجًا من جودة البيانات، التثبيت بالاسترجاع، التقييم، والإشراف البشري.
• تساعد تقنيات مثل التوليد المُعزز بالاسترجاع (RAG)، وهندسة المطالبات، والتحقق من الاتساق الحقائقي في تقليل الهلوسات.
• الاختبار، المراقبة، ودورات التغذية الراجعة المستمرة ضرورية لضمان الموثوقية في الإنتاج.
• الأنظمة الواقعية (مثل تلك الموجودة في شركات التكنولوجيا الكبرى) تدمج التحقق الآلي مع المراجعة البشرية لحالات الاستخدام عالية الخطورة.

---

ما ستتعلمه

• ما هي الهلوسات ولماذا تحدث في نماذج اللغة الكبيرة (LLMs)
• الاستراتيجيات الأساسية لمنع واكتشاف الهلوسات
• كيفية تنفيذ التثبيت القائم على الاسترجاع لتحسين الدقة الحقائقية
• الأخطاء الشائعة في خطوات منع الهلوسات — وكيفية إصلاحها
• كيفية اختبار ومراقبة وتقييم مخرجات نماذج اللغة الكبيرة للتأكد من الموثوقية الحقائقية
• أمثلة واقعية لكيفية إدارة الأنظمة الكبيرة لمخاطر الهلوسات

---

المتطلبات الأساسية

يجب أن تكون مرتاحًا مع:

• مفاهيم أساسية في التعلم الآلي أو معالجة اللغة الطبيعية
• تطوير بايثون (للأمثلة البرمجية)
• الاطلاع على واجهات برمجة التطبيقات مثل OpenAI، Hugging Face Transformers، أو LangChain (مفيد لكن غير مطلوب)

---

مقدمة: لماذا يهم منع الهلوسات

الهلوسات الاصطناعية هي واحدة من أبرز التحديات في نشر نماذج التوليد بشكل مسؤول. تحدث الهلوسة عندما تنتج النموذج معلومات خاطئة أو مُختلقة لكنها واثقة — على سبيل المثال، الاستشهاد بأوراق بحثية غير موجودة أو اقتباس بيانات حقائقية بشكل خاطئ.

يمكن أن تكون هذه الأخطاء غير ضارة في الكتابة الإبداعية لكنها كارثية في مجالات مثل الرعاية الصحية، والمالية، أو القانون. وفقًا لإرشادات OWASP للأمن الاصطناعي¹, الهلوسات هي شكل من أشكال فشل سلامة البيانات، حيث ينحرف إخراج النموذج عن مصادر الحقيقة القابلة للتحقق.

منع الهلوسات لا يتعلق بجعل النماذج مثالية — بل يتعلق بتصميم أنظمة يمكنها اكتشافها وتخفيفها وتصحيحها قبل وصولها إلى المستخدمين.

---

فهم الهلوسات: الأسباب الجذرية

تنتج الهلوسات عادةً من ثلاث مشكلات رئيسية:

1. قيود بيانات التدريب: قد تدمج النماذج المدربة على بيانات ضوضائية أو غير مُتحقق منها أنماطًا خاطئة.
2. العمومية المفرطة: غالبًا ما تقوم نماذج اللغة الكبيرة بالاستنتاج بين الأمثلة، مما ينتج روابط مقنعة لكنها غير صحيحة.
3. غموض المطالبة: صياغة المطالبات بشكل سيء أو نقص السياق يؤدي إلى قيام النموذج بـ"ملء الفراغات".

هنا مقارنة سريعة لمصادر الهلوسات وأعراضها الشائعة:

المصدر	الوصف	الأعراض الشائعة
جودة البيانات	بيانات تدريب غير دقيقة أو متحيزة	حقائق مُزيفة، استشهادات خاطئة
هندسة النموذج	الإفراط في التخصيص أو عدم التثبيت	إجابات خاطئة وواثقة بشكل مفرط
تصميم المطالبة	مدخل غامض أو غير محدد	إجابات تخمينية أو استنتاجية
خط أنابيب الاسترجاع	سياق مفقود أو قديم	إجابات قديمة أو غير ذات صلة

---

متى تستخدم مقابل متى لا تستخدم تقنيات منع الهلوسات

السيناريو	استخدام تقنيات المنع؟	السبب
روبوتات دعم العملاء	✅ نعم	يتوقع المستخدمون إجابات واقعية ومتوافقة مع السياسات
مساعدو الكتابة الإبداعية	⚙️ جزئيًا	بعض التسامح مع الهلوسات مقبول للإبداع
إنشاء المستندات القانونية أو المالية	✅ بالتأكيد	يتطلب دقة حقائقية عالية
أدوات العصف الذهني	⚙️ اختياري	يمكن أن تُلهم الهلوسات أحيانًا الأفكار

باختصار: منع الهلوسات ضروري عندما تهم الدقة الحقائقية. بالنسبة للمهام الاستكشافية أو الإبداعية، قد يكون التخفيف الجزئي مقبولًا — لكن دائمًا مع شفافية للمستخدم.

---

الاستراتيجيات الأساسية لمنع الهلوسات

1. التوليد المُعزز بالاسترجاع (RAG)

يجمع RAG بين نموذج اللغة وقاعدة معرفية خارجية. بدلًا من التوليد من الذاكرة فقط، يسترجع النموذج الوثائق ذات الصلة ويستند إجاباته إلى هذه الأدلة.

نظرة عامة على الهيكل:

flowchart TD
A[User Query] --> B[Retriever]
B --> C[Relevant Documents]
C --> D[LLM with Context]
D --> E[Grounded Response]

كيف يعمل:

1. يبحث مسترجع في قاعدة بيانات المتجهات (مثل FAISS أو Pinecone) عن الوثائق ذات الصلة.
2. يتم إلحاق أفضل النتائج بسياق النموذج.
3. يولد النموذج إجابة تشير إلى تلك الأدلة المسترجعة.

مثال للتنفيذ (بايثون):

from langchain.chains import RetrievalQA
from langchain.chat_models import ChatOpenAI
from langchain.vectorstores import FAISS
from langchain.embeddings import OpenAIEmbeddings

# Build vector index
embeddings = OpenAIEmbeddings()
vectorstore = FAISS.from_texts(
    ["AI hallucinations occur when models generate false information."],
    embedding=embeddings
)

# Create retriever
retriever = vectorstore.as_retriever()

# Build QA chain
qa = RetrievalQA.from_chain_type(
    llm=ChatOpenAI(model="gpt-4-turbo"),
    chain_type="stuff",
    retriever=retriever
)

query = "What causes hallucinations in AI models?"
print(qa.run(query))

هذه الطريقة تضمن أن إجابات النموذج مثبتة في بيانات قابلة للاسترجاع بدلاً من التوليد البحت.

---

2. هندسة المطالبات للإسناد

يجب أن تقلل المطالبات من الغموض وتوجه النموذج صراحةً للتحقق من مصادرها أو الاستشهاد بها.

قبل:

Explain why AI models hallucinate.

بعد:

Explain why AI models hallucinate. Use only verifiable information and include references if possible. If unsure, say "I don’t know."

هذا التغيير الصغير يشجع النموذج على التحقق من نفسه وتجنب الإخراج التخميني.

---

3. التحقق من اتساق الحقائق

بعد التوليد، يمكنك تشغيل مُحقق الاتساق — نموذج آخر أو نظام قائم على القواعد يقيم ما إذا كان الإخراج متوافقًا مع الحقائق المعروفة.

مثال التدفق:

flowchart LR
A[Generated Text] --> B[Fact Checker Model]
B -->|Verified| C[Publish Output]
B -->|Unverified| D[Flag for Review]

مثال الكود:

from transformers import pipeline

# Using a QA model as a factual checker
checker = pipeline("question-answering", model="deepset/roberta-base-squad2")

context = "AI hallucinations occur when models generate false information."
question = "Do AI models always provide accurate information?"

result = checker(question=question, context=context)
print(result)

إذا كانت ثقة النموذج منخفضة أو متعارضة، علّق الرد للمراجعة.

---

4. التحقق بمشاركة الإنسان

حتى أفضل الأنظمة الآلية لا تستطيع اكتشاف كل الهلوسة. دمج المراجعة البشرية — خاصةً للإخراجات عالية المخاطر — لا يزال ضروريًا.

تستخدم الخدمات الكبيرة غالبًا خطوط أنابيب هجينة حيث يتحقق البشر من مجموعة فرعية من الإخراجات للدقة². ثم تُستخدم هذه الملاحظات لإعادة تدريب النموذج أو ضبطه.

---

الأخطاء الشائعة والحلول

المشكلة	الوصف	الحل
الاعتماد المفرط على RAG	الافتراض أن الاسترجاع ينتج دائمًا الحقيقة	التحقق من المصادر وتطبيق فلاتر الترتيب
سوء نظافة المطالبات	مطالبات غامضة أو متعددة الأغراض	استخدام مطالبات صريحة تعتمد على التعليمات
تجاهل مقاييس التقييم	عدم قياس معدل الهلوسة	تتبع الدقة الحقائقية باستخدام مقاييس مرجعية
الثقة العمياء في ثقة النموذج	يمكن للنماذج أن تكون خاطئة بثقة عالية	ضبط النموذج باستخدام تقدير عدم اليقين

---

دليل خطوة بخطوة: بناء نظام استجابة سؤال مقاوم للهلوسة

لنقم ببناء خط أنابيب بسيط لكن مصمم للإنتاج يجمع بين الاسترجاع، الإسناد، والتحقق.

الخطوة 1: إعداد قاعدة المعرفة

استخدم مجموعة من البيانات المنظمة — مثل وثائق الشركة، المقالات المُوثَّقة.

mkdir knowledge_base && cd knowledge_base
echo "Our API supports OAuth2 authentication." > auth.txt
echo "Data is encrypted at rest using AES-256." > security.txt

الخطوة 2: فهرسة قاعدة المعرفة

from langchain.embeddings import OpenAIEmbeddings
from langchain.vectorstores import FAISS
import os

files = [open(f).read() for f in os.listdir('.') if f.endswith('.txt')]
embeddings = OpenAIEmbeddings()
index = FAISS.from_texts(files, embedding=embeddings)

الخطوة 3: بناء سلسلة الأسئلة والأجوبة

from langchain.chains import RetrievalQA
from langchain.chat_models import ChatOpenAI

qa_chain = RetrievalQA.from_chain_type(
    llm=ChatOpenAI(model="gpt-4-turbo"),
    retriever=index.as_retriever()
)

response = qa_chain.run("How is data encrypted?")
print(response)

الخطوة 4: إضافة طبقة التحقق

from transformers import pipeline

verifier = pipeline("text-classification", model="roberta-large-mnli")

claim = response
context = "Data is encrypted at rest using AES-256."

verification = verifier(f"{claim} entails {context}")
print(verification)

إذا لم يوافق المُدقق، علّق الرد قبل إرساله للمستخدمين.

---

الاختبار والتقييم

يتطلب اختبار أنظمة منع الهلوسة تقييمًا كميًا ونوعيًا.

المقاييس الرئيسية

المقاييس	الوصف
الدقة الواقعية	نسبة النتائج المُحقَّق صحتها
الصدق	درجة توافق الإخراج مع الأدلة المسترجعة
الشمولية	نسبة الاستعلامات ذات السياق الكافي للاسترجاع
الاتساق	استقرار الردود عبر الاستعلامات المتكررة

مثال لنص التقييم:

# Pseudo-evaluation of factual accuracy
correct = 0
total = len(test_queries)
for query, expected in test_queries:
    response = qa_chain.run(query)
    if expected.lower() in response.lower():
        correct += 1
print(f"Factual accuracy: {correct / total:.2%}")

---

الآثار المترتبة على الأداء

إضافة طبقات الاسترجاع والتحقق تسبب تأخيرًا. وفقًا لوثائق LangChain³، استعلامات الاسترجاع وعمليات البحث عن التضمين يمكن أن تضيف 100–300 مللي ثانية لكل طلب، حسب حجم الفهرس والعتاد.

نصائح التحسين:

• تخصيص ذاكرة مؤقتة للاستعلامات المتكررة.
• استخدام دُفعات من التضمينات.
• تنفيذ الاسترجاع والتكوين بشكل متوازٍ.
• تطبيق I/O غير متزامن للعمليات المرتبطة بالشبكة.

---

الاعتبارات الأمنية

الهلوسات يمكن أن تؤدي إلى تسريب البيانات أو ثغرات حقن الأوامر عندما تقوم النماذج باختراع معلومات حساسة⁴. لمعالجة ذلك:

• تطهير المستندات المسترجعة (إزالة البيانات السرية).
• تنفيذ فلاتر محتوى على مخرجات النموذج.
• تسجيل جميع المطالبات والاستجابات لأغراض المراجعة.
• اتباع إرشادات OWASP لأمان الذكاء الاصطناعي لتحقق من مدخلات النموذج¹.

---

رؤى حول القابلية للتوسع

عند التوسع، يجب على أنظمة منع الهلوسات التعامل مع:

• قواعد بيانات المتجهات الكبيرة (ملايين التضمينات)
• طلبات استرجاع متزامنة
• أنابيب إعادة التدريب المستمرة

تقوم الخدمات على نطاق واسع عادة بتقسيم فهارس الاسترجاع واستخدام طبقات التخزين المؤقت (مثل Redis) لتقليل عمليات البحث المتكررة⁵.

---

المراقبة والرصد

تتطلب مراقبة الهلوسات كل من الفحوصات الآلية و حلقات التغذية الراجعة للمستخدمين.

الممارسات الموصى بها:

• تتبع درجات الاتساق الحقائقية مع مرور الوقت.
• استخدام أطر تسجيل السجلات (مثل OpenTelemetry) لالتقاط سياق النموذج.
• وضع علامة على الشذوذ حيث لا يتطابق سياق الاسترجاع مع الإجابات المولدة.

مثال لمخطط السجلات:

{
  "timestamp": "2025-01-10T10:00:00Z",
  "query": "Explain OAuth2",
  "retrieved_docs": ["auth.txt"],
  "response": "OAuth2 uses tokens for authentication.",
  "verification_score": 0.92
}

---

الأخطاء الشائعة التي يرتكبها الجميع

1. تجاهل تحديث الاسترجاع: المجموعات القديمة تسبب إجابات قديمة أو غير صحيحة.
2. الافتراض بأن تشابه التضمينات = الحقيقة: التشابه الدلالي العالي لا يضمن الدقة الواقعية.
3. تخطي المراجعة البشرية: الأنظمة الآلية تحتاج إلى إشراف بشري.
4. عدم التقييم على بيانات متخصصة في المجال: النموذج المُحسَّن على نصوص عامة قد يهلوس في المجالات المتخصصة.

---

دراسة حالة واقعية: أنابيب التحقق الهجينة

تستخدم شركات الذكاء الاصطناعي الكبرى غالبًا أنابيب متعددة الطبقات تجمع بين الاسترجاع والتحقق من النموذج والمراجعة البشرية. على سبيل المثال، وفقًا لوثائق OpenAI API⁶، تدمج نشرات المؤسسات غالبًا تثبيت الاسترجاع وطبقات المراقبة لضمان إخراجات دقيقة وآمنة.

وبالمثل، تصف مدونة Netflix Tech⁷ أنظمة داخلية حيث تقوم الفحوصات الآلية بتحديد التناقضات في البيانات الوصفية المولدة قبل النشر — وهي نمط يشبه عمليات منع الهلوسات.

---

دليل استكشاف الأخطاء وإصلاحها

العرض	السبب المحتمل	الحل
يقوم النموذج باختراع تفاصيل	غياب سياق الاسترجاع	التأكد من أن مسترجع العناصر يعيد المستندات ذات الصلة
أوقات استجابة بطيئة	فهرس كبير أو تضمينات غير مُحسَّنة	استخدام التخزين المؤقت ومعالجة الدُفعات
نتائج تحقق غير متسقة	العتبات صارمة/مرنة بشكل مفرط	ضبط مستويات الثقة للمتحقق
أخطاء سلبية عالية	تغطية ضعيفة للمتحقق من الحقائق	تدريب نماذج تحقق متخصصة في المجال

---

الأسئلة الشائعة

1. هل يمكن القضاء على الهلوسات تمامًا؟
لا — يمكن فقط تقليلها. حتى مع التثبيت والتحقق، يمكن للنماذج الاحتمالية أن تنتج أخطاء.

2. هل RAG ضروري دائمًا؟
ليس دائمًا. بالنسبة للمهام ذات المجال المغلق مع بيانات تدريب محددة جيدًا، قد يكون التحسين الكافي.

3. كيف أقيس معدلات الهلوسات؟
استخدم مقاييس الدقة الواقعية — قارن مخرجات النموذج مع مراجع مُتحقَّق منها.

4. ما الفرق بين الوهم والتحيز؟
الوهم هو عدم دقة في الحقائق؛ التحيز هو انحياز منهجي في التمثيل أو النبرة.

5. كيف أتعامل مع الوهم في الوقت الفعلي؟
استخدم التحقق بعد التوليد أو مراجعة بشرية قبل نشر النتائج.

---

النقاط الرئيسية

الوقاية من الوهم ليست تقنية واحدة بل فلسفة تصميم نظام. تدمج بين الاستناد إلى الاسترجاع، والتحقق، والمراقبة، وردود الفعل البشرية لجعل الذكاء الاصطناعي أكثر موثوقية. الهدف ليس الكمال — بل الدقة الموثوقة.

---

الخطوات التالية

• قم بتنفيذ خط أنابيب RAG أساسي باستخدام LangChain أو LlamaIndex.
• أضف طبقات تحقق واقعي باستخدام نماذج QA أو NLI مفتوحة المصدر.
• قم بإعداد لوحات تحكم للسجلات والتقييم لمتابعة الاتساق الواقعي.
• فكر في الانضمام إلى مجتمع ذكاء اصطناعي موثوق أو الاشتراك في تحديثات حول أبحاث تفسير النماذج.

---

Footnotes

1. OWASP Foundation – AI Security and Privacy Guidelines (2023) https://owasp.org/www-project-ai-security-and-privacy-guide/ ↩ ↩²

2. Google AI Blog – Human-in-the-Loop for Responsible AI (2022) https://ai.googleblog.com/ ↩

3. LangChain Documentation – Retrieval-Augmented Generation https://python.langchain.com/docs/modules/retrievers/ ↩

4. OpenAI Documentation – Safety Best Practices https://platform.openai.com/docs/safety-best-practices ↩

5. Pinecone Docs – Scaling Vector Databases https://docs.pinecone.io/ ↩

6. OpenAI API Reference – Enterprise Deployment and Moderation https://platform.openai.com/docs/ ↩

7. Netflix Tech Blog – Metadata Automation and Verification https://netflixtechblog.com/ ↩