قد تبدو مطالبة نموذج ذكاء اصطناعي بإضافة المصادر خطوة بسيطة: اكتب الإجابة، ثم اطلب منه إلحاق المراجع. لكن هذه الصيغة وحدها لا تكفي للتعامل مع الاستشهادات بمسؤولية. يمكن للنماذج توليد مراجع أو استشهادات مختلقة، ولذلك ينبغي التحقق من الاستشهادات التي تنتجها مباشرةً. وفق إرشادات OpenAI
حتى عندما يستخدم النموذج البحث، قد تكون الاستشهادات الناتجة ناقصة أو قديمة أو غير صحيحة، كما ينبغي فتح المصدر المستشهد به والتحقق من أنه يدعم العبارة فعلًا. توضح إرشادات البحث في ChatGPT هذه الحاجة إلى المراجعة المباشرة. لذلك فالمشكلة ليست وجود رابط بجوار النص فحسب، بل العلاقة بين كل ادعاء ومصدره.
ما الذي يعنيه الاستشهاد المسؤول؟
الاستشهاد المسؤول يبدأ بتقسيم الإجابة إلى ادعاءات يمكن فحصها بصورة مستقلة. فالفقرة الواحدة قد تحتوي على تاريخ، ورقم، ووصف لميزة تقنية، واستنتاج تحريري. وضع رابط واحد في نهاية الفقرة قد لا يوضح أي جزء يدعمه المصدر. هذا الدليل يقدم نمطًا تحريريًا عمليًا، لا ضمانًا بأن كل مخرجات النموذج ستكون صحيحة.
من المفيد أيضًا التمييز بين مفهومين: صحة الاستشهاد، أي ما إذا كان المصدر يدعم الادعاء، ووفاء الاستشهاد، أي ما إذا كان النموذج قد اعتمد فعلًا على المصدر بدل إضافة رابط مناسب ظاهريًا بعد صياغة النص. يميز بحث من مستودع جامعة دلفت بين هذين الشرطين في تقييم الإسناد في أنظمة التوليد المعزز بالاسترجاع. راجع البحث لمزيد من التفصيل
اكتب طلبًا يحدد طريقة العمل
بدل الاكتفاء بعبارة «أضف citations»، يمكن لفريق التحرير استخدام طلب يوضح حدود الأدلة المطلوبة. الصيغة التالية قالب تحريري مقترح، وليست وصفًا لنتيجة مضمونة:
أجب باستخدام البحث على الويب أو المستندات المقدمة فقط. ابدأ بقائمة بالادعاءات التي تنوي ذكرها. أضف لكل ادعاء واقعي غير بديهي استشهادًا واحدًا بالمصدر الدقيق الذي يدعمه. لا تخترع عناوين URL أو عناوين أبحاث أو أسماء مؤلفين أو تواريخ أو اقتباسات أو إحصاءات. إذا لم يدعم مصدر موثوق ادعاءً ما، فاحذفه أو سمّه غير موثق. فضّل التوثيق الرسمي، والبحث الأصلي، والمنشورات الحكومية، والإعلانات الصادرة عن الجهة نفسها. ميّز بين الحقائق والاستنتاج والرأي والتوصية. بعد الإجابة، أنشئ تدقيقًا يربط كل ادعاء بمصدره، ويتضمن المقطع أو القسم الداعم، وتاريخ المصدر، ودرجة الثقة. أعد فحص كل استشهاد قبل الإنهاء.
تساعد هذه التعليمات على تحويل «المراجع» من إضافة شكلية إلى عناصر قابلة للمراجعة. وفي التطبيقات التي تعرض الاستشهادات، قد تختار الفرق تمثيلها كبيانات منظمة، مثل تعليقات URL-citation، بدل معاملتها كنص غير منظم؛ توثق وثائق Responses API هذا النوع من التعليقات المنظمة. اطلع على وثائق OpenAI ذات الصلة. هذا خيار تصميمي يمكن اختباره، وليس شرطًا لكل تطبيق.
افصل بين الحقيقة والتفسير والتوصية
اطلب من النموذج وضع علامات واضحة على أنواع الجمل. يمكن أن تكون «حقيقة موثقة»، أو «استنتاجًا»، أو «رأيًا»، أو «توصية تحريرية»، أو «غير موثق». لا ينبغي تقديم استنتاج الكاتب على أنه نتيجة للمصدر. وإذا لم يجد النموذج دعمًا موثوقًا، فالصيغة الآمنة هي «تعذر التحقق من ذلك» بدل اختراع مصدر.
عمليًا، افحص كلمات مثل «يثبت»، و«يضمن»، و«يمنع»، و«الأفضل». هذه الكلمات قد توسع معنى المصدر أكثر مما يسمح به النص الأصلي. توصية هذا المقال هي طلب إعادة صياغة الجملة بلغة محدودة عندما لا يدعم المصدر هذا المستوى من اليقين. مثال: «قد يشير المصدر إلى…» أو «هذا تفسير تحريري يحتاج إلى اختبار». هذه الصياغات توصيات تحريرية، وليست حقائق منسوبة إلى المصادر.
استخدم جدول تدقيق لكل ادعاء
بعد إنشاء المسودة، أنشئ سجلًا بسيطًا. لا تعتبر وجود الرابط إغلاقًا للمراجعة؛ افتح المصدر واقرأ المقطع أو القسم الذي يفترض أن يدعم العبارة. يمكن أن يتضمن السجل الحقول التالية:
| الحقل | السؤال العملي |
|---|---|
| الادعاء | ما الجملة التي نريد نشرها تحديدًا؟ |
| المصدر | هل الرابط صحيح ومحدد؟ |
| المقطع الداعم | هل يذكر المصدر المعنى نفسه، أم موضوعًا قريبًا فقط؟ |
| تاريخ المصدر | هل التاريخ ظاهر في المصدر ويمكن التحقق منه؟ |
| النتيجة | مدعوم، أو يحتاج إلى تضييق، أو غير موثق؟ |
يمكن أن يضيف الفريق درجة ثقة داخلية، لكن لا ينبغي عرضها كقياس علمي ما لم توجد منهجية معلنة. واحذف الادعاء إذا لم يمكن التحقق منه، بدل إبقائه لأن الرابط يبدو معقولًا.
لماذا قد يفيد فصل مراحل العمل؟
قد تختار الفرق فصل الصياغة واسترجاع الأدلة والمراجعة والتحقق بحيث يمكن مراجعة كل خطوة على حدة؛ وتعرض المقالة ذلك كتوصية لسير العمل، لا كضمان مثبت. في هذا النموذج، تُنشأ مسودة أولية، ثم تُجمع الأدلة، ثم تُعاد صياغة العبارات غير المدعومة، ثم تُراجع أزواج الادعاء والمصدر قبل النشر.
يعرض نظام RARR نهجًا عامًا قائمًا على البحث والمراجعة لتحسين الإسناد مع الحفاظ على فائدة المحتوى. يشرح البحث المنشور في ACL هذا النظام. أما تطبيق هذه الفكرة على فريقك فهو توصية تصميمية؛ اختبره على عينة من موادك وسجّل ما حُذف أو ضُيّق أو بقي بلا تحقق.
قائمة مراجعة قبل النشر
- هل حددت كل ادعاء واقعي غير بديهي على نحو مستقل؟
- هل يوجد الاستشهاد مباشرة بعد الادعاء الذي يدعمه؟
- هل فتحت الرابط وتحققت من المقطع أو القسم الداعم؟
- هل يطابق المصدر المنتج أو الخطة أو الدور أو المنطقة أو التاريخ المذكور، إن وُجدت هذه القيود؟
- هل فرّقت بين الحقائق والاستنتاج والرأي والتوصية؟
- هل حذفت الروابط أو العناوين أو الأرقام التي لم يمكن التحقق منها؟
- هل راجعت اللغة التي توحي بضمان أو يقين أكبر من المصدر؟
- هل أنشأت تدقيقًا نهائيًا للادعاءات غير المدعومة وجودة المصادر؟
الخلاصة
الاستشهاد المسؤول ليس أمرًا شكليًا يضاف في نهاية الطلب. إنه عملية تبدأ بتحديد الادعاءات، وتستمر باختيار مصدر مناسب، ثم فحص العلاقة بين النص والمصدر، وتنتهي بتدقيق واضح. استخدم القالب أعلاه كنقطة بداية، واعتبر كل توصية في طريقة العمل اقتراحًا قابلًا للمراجعة لا حقيقة مثبتة. عندما يتعذر التحقق، يكون التصريح بذلك أكثر أمانًا من ملء الفراغ بمرجع يبدو مقنعًا.