تسليط الضوء على الموظفين: تعرفوا على كاثرين، باحثة في مجال الذكاء الاصطناعي

تسليط الضوء على الموظفة: كاثرين تاي

مرحبًا بكم في النسخة الثانية من سلسلة "تسليط الضوء على الموظفين"! التقينا بكاثرين تاي، عالمة الأبحاث المؤسسة في مجال الذكاء الاصطناعي لدينا، لمناقشة مسيرتها الفريدة في مجال معالجة اللغة الطبيعية، وأبحاثها في مجال التحليل الأدبي، وما تعمل على تطويره حاليًا في Pangram Labs. (ملاحظة: تمت كتابة نص هذه المقابلة وتحريره بشكل طفيف بواسطة الذكاء الاصطناعي لتسهيل قراءته.)

---

من الرياضيات واللغة الإنجليزية إلى أبحاث معالجة اللغة الطبيعية

كيف بدأ اهتمامك ببرمجة اللغة العصبية (NLP) وقررت متابعة دراسة الدكتوراه؟

لم أكن مهتمًا بالبرمجة اللغوية العصبية (NLP) بشكل مباشر في البداية. درست الرياضيات وعلوم الكمبيوتر واللغة الإنجليزية في المرحلة الجامعية الأولى، وشاركت في العديد من برامج البحث الجامعية لأنني كنت أحب فكرة البحث والتجريب، لكنني لم أكن أعرف بالضبط ما أريد دراسته.

مع اقتراب نهاية سنتي الدراسية الأخيرة، اقترح أحد زملائي أن تخصصي في اللغة الإنجليزية يتيح لي دراسة معالجة اللغة الطبيعية (NLP)، لأنها تتعلق بتطبيق الحاسوب على النصوص. لم أكن قد سمعت الكثير عن هذا الموضوع من قبل — فلم تكن جامعتي تضم باحثين في مجال معالجة اللغة الطبيعية أو تقدم دورات دراسية فيه.

في النهاية، عثرت على مشرف دراستي الحالي، موهيت إير، الذي كان يعمل على فهم السرد في القصص الطويلة والكتب. وقد أثار هذا اهتمامي حقًا لأنني أحب الكتب وكنت قد كتبت أطروحة البكالوريوس بعنوان «آليات السرد في الإحباط». عندما تقدمت بطلب الالتحاق، اعتقد مشرفني أن هذه آليات تقنية في علوم الكمبيوتر، لكنها لم تكن كذلك — بل كانت مجرد طريقتي في وصف ما يحدث في الأدب! وجد خلفيتي مثيرة للاهتمام واعتقد أن خلفيتي في الرياضيات ستساعدني في فهم الأساسيات. لقد التحقت فعليًا بأول دورة تدريبية في معالجة اللغة الطبيعية (NLP) خلال الفصل الدراسي الأول من دراستي للدكتوراه.

دراسة الأدب باستخدام الذكاء الاصطناعي

أخبرنا عن بحثك في الدكتوراه.

عنوان أطروحتي هو "أشكال التعاون بين الإنسان والذكاء الاصطناعي في النص: المعايير والمقاييس والمهام التفسيرية". أنا مهتم بفهم الكيفية التي يمكن بها لنماذج اللغة تفسير النص واستخلاص استنتاجات أعمق مما قد يخلص إليه باحث في العلوم الإنسانية، بدلاً من الاكتفاء بالسمات السطحية.

ركزت الأبحاث المبكرة في مجال معالجة اللغات الطبيعية (NLP) في مجال الأدب على استخراج الكيانات المسماة من الكتب، وتحديد تفاعلات الشخصيات، ووضع مخططات زمنية أولية للأحداث. أما أنا فأهتم أكثر بالمواضيع الشاملة التي تغطي النصوص بأكملها، وكيف تؤثر دوافع الشخصيات على قراراتها، وكيف تندرج النصوص في السياق الأوسع المتمثل في الزمان والمكان اللذين كتب فيهما المؤلف أعماله.

أنا أتعامل مع هذا الأمر بشكل أساسي باعتباره مشكلة تقييمية — لأرى ما إذا كانت نماذج اللغة قادرة على استخلاص هذه الأفكار ذات المستوى الأعلى من النصوص الأدبية.

كيف كانت تجربة دراسة التحليل الأدبي باستخدام الذكاء الاصطناعي مع ظهور ChatGPT أثناء دراستك للدكتوراه؟

لدي قصة غريبة حول هذا الموضوع. فقد اقترحت في أول بحث لي في الدكتوراه مهمة أسميتها «استرجاع الأدلة الأدبية». وبما أن الباحثين دائمًا ما يستشهدون بمقتطفات من النصوص الأصلية في تحليلاتهم، فقد اخترنا فقرات من تحليلات باحثي العلوم الإنسانية لرواية «الغاتسبي العظيم»، وأخفينا المقتطفات الموجودة في الرواية، ثم طلبنا من نماذج اللغة استرجاع تلك المقتطفات.

استخدمت في بحثي الأول أداة استرجاع صغيرة ومكثفة تعتمد على RoBERTa، لأننا لم نتمكن من إدراج روايات كاملة في نماذج اللغة. وقد ذكرتُ حرفياً في قسم "الدوافع" أننا احتجنا إلى هذا النهج لأننا لم نتمكن من إدراج روايات كاملة في السياق.

وبعد خمس سنوات، عادت أحدث أبحاثي إلى هذه المهمة باستخدام نماذج لغوية ضخمة قادرة على استيعاب روايات كاملة. في فبراير، جربت هذه المهمة بنفسي لأول مرة — استغرق الأمر مني ثماني ساعات باستخدام نسخ مطبوعة من الكتب. لم يحقق أي من النماذج نفس أدائي في 40 مثالاً. ولكن بحلول الوقت الذي تم فيه قبول الورقة البحثية بعد ثلاثة أشهر، كان Gemini Pro 2.5 قد ظهر وتفوق عليّ. كانت عينة صغيرة جدًا، ولكن كان من الجنون رؤية مدى سرعة تطور الأمور.

في بداية دراستي للدكتوراه، لم أكن أكتب أي أوامر. كان ذلك أمراً غير مسبوق. أما الآن، فتستخدم أمي نماذج اللغة الكبيرة (LLM) في عملها — فهي التي لم تكن تعرف قط ما الذي أعمل عليه، أصبحت الآن تتمتع بإمكانية الوصول إلى نماذج اللغة الكبيرة المخصصة للشركات.

كاثرين تدافع عن أطروحتها للدكتوراه

كيف ترى أن طريقة قراءة النماذج اللغوية الكبيرة تختلف عن طريقة قراءة البشر؟

الفرق الأكثر وضوحًا هو السرعة — يستجيب «جيميني» في غضون 30 ثانية، بينما استغرقتُ 12 دقيقة في المتوسط لكل مثال. وعندما راجعتُ أخطائي، غالبًا ما كنتُ لا أتذكر جملًا محددة من روايات تتراوح بين 200 و400 صفحة، في حين كان النموذج يتذكرها تمامًا.

أعتقد أن النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) تعالج النص حرفًا حرفًا بطريقة تشبه القراءة المتأنية في التحليل الأدبي، حيث يتم تحليل النص على مستوى الكلمات. لكن عندما يقرأ البشر 400 صفحة، لا يتم تسجيل كل كلمة في أدمغتنا كوحدة مستقلة بالطريقة التي قد يحدث بها ذلك في النماذج.

تحدي التقييم

لماذا يُعد تصميم تقييمات جيدة أمراً صعباً للغاية، ولماذا توجد فجوة كبيرة بين التقييمات الحالية وما يختبره الناس فعلياً مع هذه النماذج؟

إنه التوتر بين الرغبة في توسيع نطاق التقييمات بسرعة من خلال التقييم الآلي، وبين الحاجة إلى تقييم دقيق من قبل خبراء بشريين. وقد ركز جزء كبير من عملي على الاستثمار في توظيف خبراء حقيقيين. ففيما يتعلق بالترجمة الآلية للأدب، قمنا بتوظيف مترجمين أدبيين يحملون درجة الدكتوراه في الأدب المقارن. وكانت رؤاهم تختلف تمامًا عما يمكن الحصول عليه من متعاوني «ميكانيكال توركر»، حتى في اختبارات A/B البسيطة.

أما الجانب الآخر فيتمثل في تكلفة إعداد التقييمات. فقد ساهمتُ في العام الماضي في وضع معيار قياسي للوكلاء، حيث قمنا بصياغة الأسئلة يدويًّا وتقييم جميع الوكلاء يدويًّا. وقد أمضيتُ على الأرجح شهر مارس بأكمله في مراقبة مشغل OpenAI وهو يتنقل بين العناصر ويبحث عن أشياء. استغرق الأمر وقتًا طويلاً جدًّا حتى لننتهي من 100 إلى 150 مثالاً فقط، لكننا تعلمنا الكثير من خلال المراقبة البشرية لما كان يقوم به الوكلاء.

هناك توتر مستمر بين الرغبة في توسيع نطاق عمليات التقييم والحاجة إلى تقييم بشري أكثر دقة وأقل سرعة.

تطوير نظام الكشف بالذكاء الاصطناعي في Pangram

ما الذي تعمل عليه في Pangram؟

أعمل حالياً على تطوير نموذج قادر على تحديد مدى انتشار استخدام الذكاء الاصطناعي في نص ما. فنحن نعلم أن الناس لا يكتفون بكتابة النصوص باستخدام الذكاء الاصطناعي فحسب، بل غالباً ما يأتون بنصوص كتبوها بأنفسهم ويطلبون من الذكاء الاصطناعي تعديلها. وتتراوح هذه التعديلات بين تصحيحات نحوية بسيطة وإعادة هيكلة كبيرة للنص أو إعادة صياغته بالكامل.

نريد قياس هذا التأثير لأننا ننظر إلى النطاق الممتد من النصوص المكتوبة بالكامل بواسطة البشر إلى النصوص المكتوبة بالكامل بواسطة الذكاء الاصطناعي على أنه طيف، حيث تقع النصوص التي تم تحريرها بواسطة الذكاء الاصطناعي في مكان ما بين هذين الطرفين. ونحن نقوم بتدريب نموذج لتحديد المكان الذي قد يقع فيه النص ضمن هذا الطيف.

هذا أمر مهم للغاية لعملائنا في القطاع التعليمي، لكننا لاحظنا اهتمامًا من العديد من الجهات الأخرى أيضًا، خاصةً وأن نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) أصبحت الآن مدمجة في برامج تحرير النصوص مثل Google Docs. فالناس يرغبون في معرفة مدى تدخل الذكاء الاصطناعي في النص — أي التعديلات التي يمكن «تغاضيها» مقابل تلك التي تقلل بشكل كبير من العبء المعرفي على المستخدم.

كاثرين والفريق يعملون حتى وقت متأخر على إعداد ورقة بحثية

لماذا قررت الانضمام إلى Pangram بصفتك باحثًا مؤسسًا؟

أنا أحب الفريق هنا. لقد حقق برادلي وماكس نجاحًا باهرًا مع الفريق المؤسس. أقضي 90% من وقتي مع زملائي في Pangram، لكنني بصراحة لا أرغب في أن يكون الأمر غير ذلك — وهو ما يتضح من مشاركتي في التمرينات مع الجميع خلال الأيام العشرة الماضية!

من الرائع حقًا أن يكون لديك مكتب تذهب إليه. كنت طالبة دكتوراه تعمل عن بُعد لفترة من الوقت، ومن الممتع أن يكون لديك مكان يعمل فيه الجميع من أجل هدف مشترك. بدأت دراسة الدكتوراه مباشرةً بعد التخرج الجامعي خلال السنة الأولى من جائحة كوفيد، لذا كانت الدراسة عن بُعد بالكامل ولم يكن لدي مكان أذهب إليه. لم يسبق لي أن جربت العمل في مكتب أو أن أمارس «وظيفة عادية».

برادلي هو أحد أذكى الأشخاص الذين عملت تحت إشرافهم على الإطلاق — وهذا ليس مبالغة على الإطلاق. أشعر أنني تعلمت الكثير وأكتسب خبرة عملية في أمور لم أتمكن من القيام بها خلال دراستي للدكتوراه. عندما ظهرت نماذج اللغة الكبيرة (LLMs)، أراد الجميع إجراء أبحاث عليها ونسينا أمر النمذجة. لم يكن هناك فائدة من محاولة تدريب نموذجك الخاص لمواكبة المختبرات الكبرى، لذلك لم أقم بالكثير من النمذجة باستثناء الضبط الدقيق.

لقد كان من الرائع حقًا اكتساب مهارات عملية. أنا لست مهندس برمجيات ماهرًا لأنني باحث، لذا كان ذلك ممتعًا. لقد ساعدني إلياس اليوم في حل مشكلات على GitHub لمدة نصف ساعة! كما أن القدرة على العمل مع أشخاص أذكياء، وإجراء الأبحاث، والتواجد في بروكلين — إنه موقع رائع وأنا أحب الساحل الشرقي.

متشكك في الذكاء الاصطناعي يعمل في مجال أبحاث الذكاء الاصطناعي

أنت تشكك في الذكاء الاصطناعي أكثر مما تتفاءل به، ولا تدمج الذكاء الاصطناعي كثيرًا في حياتك اليومية. ما الذي يبرر هذا التشكك؟

أمران. على المستوى الفردي، أنا الوحيد من بين أصدقائي المقربين في الجامعة الذي اتجه إلى مجال أبحاث علوم الحاسوب. أما الباقون فهم خبراء اكتواريون، ولم يكونوا على علم بنمذجة اللغة عندما ظهرت لأول مرة. لم يبدأوا في سماع أخبار عن ChatGPT إلا بعد أن أضاف «إنستغرام» الذكاء الاصطناعي إلى أشرطة البحث وميزات الدردشة. لفترة طويلة، كنت الوحيد الذي يعرف عن هذه التقنيات، لكن أصدقائي بدوا راضين بالعيش بدونها. أدركت كم من الأمور المتعلقة بالذكاء الاصطناعي كانت تعيش في ذهني دون مقابل، بينما كانوا يعيشون في سعادة تامة دون أن يدركوا ذلك، لكنهم كانوا بخير.

كنتُ في هذه الدائرة المغلقة التي يقتصر فيها الحديث إما على المتشائمين بشأن الذكاء الاصطناعي أو على من يبالغون في الترويج لنماذج اللغة الكبيرة، لكن هذا ليس ما يتحدث عنه 95% من الناس.

من الناحية الفلسفية، ومن خلال رحلتي في الكتابة — حيث أدركت أنني لا أرغب في الكتابة بل أحب التحليل — أدركت أنني لا أقدّر سوى النصوص التي تنبع من البشر. لا يهمني ما تكتبه نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) أو ما إذا كانت قادرة على أداء مهام التحليل الأدبي، لأنني أعتقد أن القدرة على القيام بهذه الأمور هي قيمة خاصة بالبشر. إنها مهارة يمكن أن يمتلكها البشر، لكنني لا أعتقد أن امتلاك نموذج لغة كبيرة لهذه المهارة يعني شيئًا.

الكتابة مهمة إنسانية بامتياز، وأنا أقدر حقًا أن يكون وراءها إنسان. وهذا ما جعلني سيئًا في كشف النصوص التي كتبها الذكاء الاصطناعي، لأنني ببساطة لا أقرأ نصوص الذكاء الاصطناعي!

الحياة خارج العمل

ما الذي تحب أن تفعله للتسلية خارج أوقات العمل؟

أحب أن أتمشى مع كلابي في أنحاء بروكلين — لدي كلبان، وأحدهما يحب المشي لمسافات طويلة حقًا. أحب ممارسة الرياضة وقراءة الروايات، كما أنني مولعة جدًا بالحياكة والكروشيه.

لقد حددت لنفسك هدفًا صيفيًا يتمثل في ممارسة التمارين مع جميع أعضاء فريق Pangram. ما هو التمرين المفضل لديك حتى الآن؟

أعتقد أن التسلق مع لو أمر رائع، وهذا جيد لأننا على وشك أن نكرره بعد 45 دقيقة! التسلق نشاط اجتماعي للغاية لأنك تأخذ استراحات بين المحاولات، لذا تتحدث مع الآخرين وتقضي وقتًا ممتعًا معهم.

لقد مارست رياضة الكيك بوكسينغ، وهي رياضة عالية الكثافة طوال الوقت وتتم باستخدام أكياس التدريب الفردية، لذا فهي لا تعتمد على العمل الجماعي بنفس القدر. كما قمت بتمرين آخر مع مؤسسي شركتنا كان فوضوياً طوال الساعة — لم تكن هناك فرصة للتحدث، كنا نحاول فقط الصمود! كانت الروح المعنوية مرتفعة في بعض الأوقات، وإن كانت منخفضة بالنسبة لماكس في أوقات أخرى. كانت تجربة رائعة لتقوية الروابط بين أعضاء الفريق، لكن رياضة التسلق تفوز بلقب النشاط الأكثر تفاعلاً اجتماعياً.

نصائح للباحثين الطموحين

ما النصيحة التي تقدمها لشخص يرغب في الانخراط في مجال أبحاث التعلم الآلي؟

نقطتان أساسيتان: لا تحاول تنفيذ المشاريع بمفردك. يقع بعض طلاب الدكتوراه الجدد في هذا الفخ، لكن عليك التعاون مع أشخاص أكثر خبرة منك. وإذا كان هذا هو مشروعك الأول، فلا بأس حقًا إذا قاموا بأمور تثير دهشتك وتثير إعجابك — فستتعلم الكثير من العمل مع أشخاص أذكياء للغاية.

ثانياً، عليك أن تجرب هذه الأمور بنفسك وتخرج من منطقة الراحة الخاصة بك. لم أتعلم لغة «بايثون» إلا بعد أن قررت استخدامها كلغة برمجة وحيدة خلال صيف واحد في إطار مشروع بحثي. كن عملياً للغاية في كل شيء، بما في ذلك الرياضيات — اكتب المشتقات يدوياً!

لقد أصبحتُ في الواقع مدمنًا على تطبيق «Math Academy» منذ ستة أشهر، وهو أمر جنوني ولكنه رائع للعودة إلى أساسيات الرياضيات.

كاثرين في بانغرام

---

حصلت كاثرين مؤخرًا على درجة الدكتوراه في علوم الحاسوب من جامعة ماساتشوستس في أمهرست، وستنضم إلى Pangram Labs بدوام كامل بصفتها أول عالمة أبحاث مؤسسة لدينا. وعندما لا تكون منشغلة بتدريب نماذج الكشف القائمة على الذكاء الاصطناعي أو تحليل النصوص باستخدام نماذج اللغة، يمكنكم أن تجدوها تتنزه مع كلابها في أنحاء بروكلين أو تخطط لجلسة التمرين القادمة للفريق.