عندما صمّم تيبو شريبيل مقرره "قانون الذكاء الاصطناعي" في جامعة فريب أمستردام، حمل معه افتراضًا شائعًا إلى قاعة الدرس: أن تسليم الطلاب روبوت محادثة بالذكاء الاصطناعي دون أي تعليمات سيُسبب على الأرجح ضررًا أكثر من نفع. لكن عامين من الاختبارات المضبوطة دفعاه إلى الاستنتاج المعاكس. وبكلماته هو: "كنت مخطئًا".
التجربة التي أجراها جديرة بالملاحظة ليس بسبب عنوانها الرئيسي بقدر ما هي بسبب بنيتها. فبدلًا من استطلاع آراء الطلاب حول مواقفهم من الذكاء الاصطناعي، قسّمهم شريبيل إلى مجموعات تخضع لقواعد مختلفة ثم قاس ما أنتجوه فعليًا. وقد أُجري الإعداد نفسه مرتين — أولًا في عام 2024 مع 66 طالبًا، ثم مرة أخرى في عام 2025 مع 164 مشاركًا — مما أتاح له ملاحظة ليس فقط ما إذا كان الذكاء الاصطناعي قد ساعد، بل ما إذا كانت طريقة تقديمه قد أحدثت فرقًا بمرور الوقت.
كيف عملت التجربة ذات المجموعات الثلاث
واجه كل مشارك المهمة الأساسية نفسها: العمل في فرق صغيرة من أربعة أو خمسة أفراد، مع منحهم 20 دقيقة لتحسين أحد أحكام قانون الذكاء الاصطناعي الأوروبي. وقد قُيّمت المشاركات بناءً على الجوهر والوضوح والتناسب والابتكار — وهي معايير تكافئ الاستدلال القانوني الحقيقي بدلًا من الصقل السطحي. كما خضع جميع الطلاب للتقييمات نفسها: اختبار متعدد الخيارات واختبار منزلي طُلب منهم فيه مراجعة حكم آخر من اللائحة.
وكان المتغير الوحيد هو الطريقة التي سُمح لهم بالعمل بها:
- بدون ذكاء اصطناعي: مُنعت هذه المجموعة من استخدام ChatGPT تمامًا واضطرت إلى الاعتماد على النقاش ومعرفتها القانونية الخاصة.
- ذكاء اصطناعي غير موجَّه: تلقت هذه الفرق اقتراحات مراجعة مولّدة بواسطة ChatGPT مدمجة مباشرة في النص. كان بإمكانهم مواصلة استخدام الأداة، لكن لم يشرح لهم أحد كيفية توجيه الأوامر إليها أو كيفية تقييم ما تُعيده.
- ذكاء اصطناعي مع تدريب: تلقت هذه المجموعة تعليمًا عمليًا في هندسة الأوامر القانونية، إلى جانب تدريب صريح على فحص مخرجات الذكاء الاصطناعي من حيث الاتساق والدقة.
مجموعة "بدون ذكاء اصطناعي" اصطدمت بجدار يُسمى "استنفاد الأفكار"
احتل الطلاب الذين عملوا بدون ذكاء اصطناعي المركز الأخير في كلا عامي الدراسة. وكانت تعديلاتهم سطحية بشكل واضح: إعادة صياغة الجمل للوضوح، وتقليم الحشو، وإحكام الصياغة. ولم تحاول سوى أعداد قليلة من المجموعات الفرعية إجراء تحسينات قانونية جوهرية على الحكم. والأكثر لفتًا للنظر كان التوقيت. فبعد نحو عشر إلى خمس عشرة دقيقة، نفدت الأفكار من العديد من الفرق — وهو نمط يصفه شريبيل بـ"استنفاد الأفكار".
ومع ذلك، أنتج الحظر فائدة واحدة يعترف بها الباحث. فبدون روبوت محادثة يستندون إليه، تجادل الطلاب فيما بينهم أكثر، وناقشوا النص عبر حوار حقيقي. لكن المقابل كان سقفًا لمدى ما يمكن أن يبلغه ذلك النقاش في حدود الوقت المتاح.
استخدام الذكاء الاصطناعي غير الموجَّه: مخرجات بليغة، لكن بلا تدقيق يُذكر
إذا كانت مجموعة "بدون ذكاء اصطناعي" قد عانت من قلة الأفكار، فإن المجموعة غير الموجَّهة عانت من قلة التشكيك. فقد قبل الطلاب في الحالة الوسطى إلى حد كبير ما اقترحه ChatGPT، مبررين غالبًا التغيير بأن نسخة الذكاء الاصطناعي ببساطة "تبدو أفضل". وفي بعض الحالات، استبدل المشاركون مصطلحات مثل "shall" و"individual" ببدائل اقترحها الذكاء الاصطناعي دون إظهار أي إدراك للتبعات القانونية لذلك — وهو استبدال يحمل وزنًا حقيقيًا في صياغة التشريعات.
وقد أبقى كل فريق فرعي في هذه الحالة على الأقل على مصطلح واحد مضلل أو دخيل قانونيًا من مخرجات ChatGPT. ولم تكن المشكلة أن الأداة أنتجت نصًا عديم الفائدة؛ بل إن النص وصل مصقولًا بما يكفي ليثني عن التشكيك فيه.
التدريب المنظم أنتج حوارًا حقيقيًا مع الأداة
تصرفت المجموعة الثالثة بشكل مختلف. فقد تحدى هؤلاء الطلاب النموذج، واختبروا صياغات بديلة، واستجوبوا الأسئلة القانونية الجوهرية الكامنة وراء المهمة بدلًا من قبول أول مسودة معقولة. وقد عكست درجاتهم ذلك: في عام 2024، تفوقت المجموعة المدرَّبة على المجموعتين الأخريين بفارق كبير، وظهرت الميزة بأوضح صورها في الاختبار المنزلي الأكثر تحديًا.
ميزة التدريب كادت تختفي في العام الثاني
ثم تحوّل النمط. فعندما أُعيدت التجربة في عام 2025، كادت الفجوة تُغلق تمامًا. ووصلت المجموعات الثلاث جميعها إلى المستوى نفسه تقريبًا من الأداء، بما في ذلك الطلاب الذين لم يكن لديهم أي وصول إلى الذكاء الاصطناعي على الإطلاق.
وتفسير شريبيل مباشر: الألفة. فمع تحوّل روبوتات المحادثة إلى جزء طبيعي من الحياة اليومية، وصل الطلاب إلى قاعة الدرس وهم يعرفون بالفعل كيفية العمل معها. وظل للتعليم الرسمي قيمة، لكنه لم يعد يمنح الميزة نفسها التي منحها قبل عام، عندما كانت الأداة أقل اندماجًا في العمل الأكاديمي الروتيني.
وهذه النتيجة تعقّد أي قراءة سياساتية بسيطة. فهي تشير إلى أن فائدة التدريب هي جزئيًا دالة على المهارة الأساسية — قيّمة عندما تكون الأداة جديدة، وأقل تمييزًا بمجرد أن تصبح محيطة بالجميع.
ما ينبغي للمعلمين استخلاصه من النتائج
تظهر عدة ملاحظات عملية من التجربة التي استمرت عامين:
- لم يؤدِّ إزالة الذكاء الاصطناعي من تمرين محدد زمنيًا إلى رفع جودة عمل الطلاب؛ بل خفّضها في هذا المقرر.
- ترك الذكاء الاصطناعي متاحًا دون تعليمات جعل الطلاب عرضة لأخطاء تبدو واثقة ولا يملكون الخبرة اللازمة لالتقاطها.
- تعليم الطلاب استجواب مخرجات الذكاء الاصطناعي — فحص الاتساق، والتحقق من الدقة، وتوجيه الأوامر بعناية — أنتج نتائج أفضل بشكل قابل للقياس، على الأقل طالما كانت المهارة غير شائعة.
- الفجوة المعرفية حول إلمام الطلاب بالذكاء الاصطناعي تضيق من تلقاء نفسها مع اكتسابهم خبرة يومية بهذه الأدوات.
والدرس الأوسع هو أن التمييز الجوهري قد لا يكون بين الذكاء الاصطناعي وعدمه، بل بين الاستخدام الموجَّه وغير الموجَّه. فميزة المجموعة المدرَّبة جاءت من التعامل مع روبوت المحادثة كشيء ينبغي تحديه لا الطاعة له، ويبدو أن هذه العادة، لا الأداة نفسها، هي التي دفعت التحسن في النتائج.
ومن الجدير إبقاء نطاق الدراسة في المنظور الصحيح. فالنتائج مستمدة من مقرر واحد، ومدرّس واحد، وتخصص واحد، مع أحجام مجموعات متواضعة نسبيًا. كما أن الصياغة القانونية مجال تهم فيه الدقة بطرق قد لا تنطبق بشكل واضح على مواد أخرى.
ومع ذلك، يمنح المسار الممتد على عامين النتائج وزنًا غير معتاد. فقد انطلق شريبيل متوقعًا أن يأتي الذكاء الاصطناعي غير الموجَّه بنتائج عكسية، لكن البيانات رفضت التعاون مع هذا التوقع. وخلاصته تصحيح مفيد للمؤسسات التي تزن فرض حظر كامل: فالحظر أزال مصدرًا للأفكار دون إلغاء الحاجة إلى الحكم، بينما حقق التعليم على كيفية استخدام الأداة بمسؤولية أكبر مكسب قابل للقياس.
هذا المقال مبني على تقرير لـ The Decoder. اقرأ المقال الأصلي.
Originally published on the-decoder.com