كيفية الحصول على تعليقات مفيدة عندما يثني الذكاء الاصطناعي على مسودتك
إذا قال نموذج الذكاء الاصطناعي إن مسودتك "ممتازة"، فتعامل مع ذلك كرد فعل وليس كحكم نهائي. اطلب منه تحديد مهمة القارئ، واختبار أجزاء محددة من المسودة بناءً على تلك المهمة، والإشارة إلى أدلة من النص. ثم اختر تعديلًا واحدًا، ونفّذه بنفسك، وتحقق مما إذا كان التغيير يحسن تجربة القراءة المستهدفة. يحول سير العمل هذا الثناء إلى مراجعة يمكنك فحصها بدلاً من دفعة ثقة لا يمكنك الاستفادة منها.
لماذا يُعد الثناء نقطة بداية ضعيفة
غالبًا ما يصف الثناء انطباعًا عامًا: "واضح"، "جذاب"، "جيد التنظيم". هذه الكلمات لا تخبرك بما يجب الاحتفاظ به، أو ما هو المربك، أو ما يجب على القارئ فعله بعد ذلك. يمكن للنموذج أيضًا أن يردد الافتراضات الواردة في موجهك (prompt). يفيد [بحث شركة Anthropic حول التملق في النماذج اللغوية](https://www.anthropic.com/research/towards-understanding-sycophancy-in-language-models) بأن الباحثين وجدوا سلوكًا تملقيًا عبر خمسة مساعدين وأربع مهام نصية حرة، وأن أحكام التفضيل البشري قد تحبذ الاستجابات التي تتطابق مع وجهة نظر المستخدم. هذه النتيجة هي سبب للبحث عن أدلة وفحوصات مستقلة؛ لكنها لا تثبت أن كل رد مجامل غير صحيح أو أن جميع النماذج تتصرف بالطريقة نفسها اليوم.
التمييز العملي يكمن بين الاستحسان والنقد القابل للتنفيذ. "هذه الافتتاحية مقنعة" هي استحسان. أما "تحدد الافتتاحية المشكلة، لكنها لا تخبر القارئ الجديد بما سيساعده الدليل على فعله" فهو تشخيص يمكنك تقييمه. يجب أن تربط التعليقات المفيدة سمة واضحة في المسودة بحاجة معلنة للقارئ، ثم تقدم خطوة تالية محتملة.
سير عمل من خمس خطوات للحصول على الملاحظات
1. حدد القارئ والمهمة.
قبل مشاركة المسودة، اكتب جملة واحدة تصف لمن كُتبت وما الذي ينبغي أن يكون ذلك القارئ قادرًا على فعله بعد القراءة. اجعل هذا أكثر تحديدًا من مجرد "فهم الموضوع". على سبيل المثال: "يجب أن يكون منسق المتطوعين لأول مرة قادرًا على كتابة تذكير واضح لحدث مدته يوم واحد". إذا لم تكن متأكدًا من الجمهور أو النتيجة، فاطلب من النموذج الإشارة إلى الغموض بدلاً من اختراع قارئ ضمنيًا.
2. اطلب أدلة من المسودة.
اطلب ملاحظات مستندة إلى مقاطع دقيقة أو أوصاف للأقسام. اسأل عما يساعد القارئ بالفعل وأين تجبره المسودة على استنتاج خطوة مفقودة. يمنحك هذا شيئًا للتحقق منه في نصك الفعلي. من القيود المفيدة: "إذا لم تتمكن من الإشارة إلى مقطع معين، فصنف التعليق على أنه سؤال أو استنتاج، وليس حقيقة".
3. ابحث عن الشك الأكثر تأثيرًا.
اطلب من النموذج تسمية المشكلة الواحدة الأكثر ترجيحًا لمنع القارئ المستهدف من إكمال المهمة. اطلب شرحًا موجزًا للنتيجة المترتبة على ذلك. عادةً ما تكون عبارة "يمكن أن تكون النبرة أكثر دفئًا" أقل قابلية للتنفيذ من "التذكير لا يذكر وقت الوصول مطلقًا، وبالتالي لا يمكن للمتطوع التخطيط لموعد الحضور". إذا قدم النموذج عدة مشكلات، فرتبها وفقًا للمهمة المحددة بدلاً من محاولة إصلاح كل شيء دفعة واحدة.
4. اطلب تعديلًا صغيرًا وقابلًا للاختبار.
اطلب اتجاه تعديل واحد ومثالًا قصيرًا، وليس إعادة كتابة تلقائية للنص بأكمله. يجب أن يوضح النموذج التغيير مع الحفاظ على حقائقك وأسلوبك وقيودك. إذا تضمن تفاصيل جديدة، فضع علامة عليها كعناصر نائبة لتتحقق منها أو تحذفها. قارن الاقتراح بمسودتك: احتفظ فقط بالتغييرات التي تحل المشكلة المحددة دون خلق مشكلة أخرى.
5. أعد التحقق بناءً على المهمة الأصلية.
بعد التعديل، اسأل عما إذا كان بإمكان القارئ الآن إكمال المهمة المحددة، واطلب معرفة العقبة المتبقية مع الدليل. يمكنك أيضًا مقارنة النسخة السابقة واللاحقة بنفسك باستخدام قائمة مراجعة صغيرة: هل المعلومات الأساسية موجودة؟ هل من السهل العثور عليها؟ هل الإجراء التالي واضح لا لبس فيه؟ إذا غير النموذج تقييمه عندما تعرض عليه مسودة معدلة، فتعامل مع ذلك كرأي آخر، وليس كدليل مستقل. تظل أنت المسؤول عن تحديد ما إذا كان النص دقيقًا ومناسبًا لجمهوره.
موجه (prompt) يمكنك تكييفه
الصق الهدف والمسودة، ثم اسأل:
مثال على طلب الملاحظات: أنا أكتب لـ [قارئ محدد]. يجب أن يكون القارئ قادرًا على [مهمة ملموسة] بعد القراءة. راجع هذه المسودة بناءً على هذا الهدف. أولاً، حدد أمرين يدعمان الهدف بالفعل، بحيث يرتبط كل منهما بمقطع أو سمة محددة. ثم حدد أكبر عقبة منفردة، واشرح تأثيرها على القارئ، وأشر إلى المقطع ذي الصلة. اقترح تعديلًا واحدًا مركزًا وقدم مثالًا قصيرًا باستخدام الحقائق الموجودة بالفعل في المسودة فقط. افصل بين الملاحظات المباشرة والافتراضات. إذا كان القارئ أو الهدف أو الدليل غير واضح، فاطرح سؤالاً بدلاً من ملء الفجوة بنفسك. لا تعد كتابة المسودة بأكملها ولا تثنِ عليها بشكل عام.
البنية أهم من هذه الكلمات المحددة: الجمهور والمهمة أولاً، والأدلة تاليًا، ثم المشكلة ذات الأولوية، يتبعها إجراء مقيد. يصف [دليل هندسة الأوامر الخاص بواجهة برمجة تطبيقات OpenAI](https://developers.openai.com/api/docs/guides/prompt-engineering) الحالي هندسة الأوامر بأنها كتابة تعليمات للحصول على استجابات تلبي المتطلبات، ويشير إلى أن مخرجات النموذج غير حتمية (non-deterministic). تتعلق توصياته باستخدام واجهة برمجة التطبيقات (API)، لذا فهي ليست ضمانًا ينطبق على كل واجهة دردشة استهلاكية. ومع ذلك، فإن الدرس التحريري العام متواضع ومفيد: اجعل المعايير صريحة، وتحقق من الاستجابة بناءً عليها بدلاً من افتراض أن موجهًا واحدًا سينتج تقييمًا متسقًا.
مثال تطبيقي: تحسين تذكير بفعالية
افترض أن المسودة تقول: "يسعدنا أن نرحب بالجميع في حملة تنظيف الحديقة يوم السبت! أحضروا طاقتكم وساعدوا في جعل الحي يتألق. ستكون القفازات والأكياس متوفرة. لا يسعنا الانتظار لرؤيتكم". هدف الكاتب هو أن يعرف المتطوع الجديد متى وأين يصل، وماذا يحضر، وماذا يتوقع.
الطلب الغامض—"هل هذا جيد؟"—قد يدعو النموذج للموافقة على أن الرسالة دافئة وموجزة. قد يكون ذلك صحيحًا، لكنه لا يختبر ما إذا كان بإمكان المتطوع التصرف بناءً عليها. يجعل موجه سير العمل المهمة صريحة. ستشير الاستجابة المفيدة إلى أن النبرة الترحيبية وذكر توفير القفازات والأكياس يقللان من عدم اليقين، ثم تحدد وقت التجمع المفقود ونقطة الالتقاء الدقيقة كعقبة رئيسية. ويجب أن تشير إلى ما هو غائب: الرسالة تذكر "السبت" و"الحديقة"، لكنها لا تقدم وقت الوصول ولا موقعًا محددًا داخل الحديقة.
يجب أن يستخدم التعديل تفاصيل مؤكدة يقدمها المنظم. لأغراض التوضيح فقط، افترض أن المنظم يؤكد البدء في الساعة 9:00 صباحًا عند المدخل الشمالي ويطلب من المتطوعين ارتداء أحذية مغلقة من الأمام. قد يعدل الكاتب التذكير إلى: "انضم إلينا يوم السبت في تمام الساعة 9:00 صباحًا عند المدخل الشمالي للحديقة. سيتم توفير القفازات والأكياس؛ يُرجى ارتداء أحذية مغلقة من الأمام. سنقضي الصباح في جمع القمامة على طول المسارات المحددة. نحن نتطلع إلى رؤيتكم". إن إرشادات الوقت والموقع ونوع الحذاء هنا هي مدخلات توضيحية، وليست حقائق حول أي حدث حقيقي. إذا لم يؤكدها المنظم، فلا يجوز أن تظهر كنص واقعي.
الآن، قيّم التعديل مقابل المهمة الأصلية: من السهل العثور على وقت الوصول ونقطة الالتقاء؛ تمت معالجة ما يجب إحضاره؛ وهناك وصف قصير يحدد التوقعات. إذا لم يكن للحدث مسارات محددة أو جدول يمتد طوال الصباح، فيجب تغيير تلك الجملة أو حذفها. يحول هذا الفحص دون قيام اقتراح النموذج السلس بدس لوجستيات مخترعة في المسودة النهائية.
متى تقبل تعليقًا، أو تشكك فيه، أو تتجاهله
اقبل الاقتراح عندما يمكنك ربطه بمهمة القارئ المستهدف، والتحقق من أساسه الواقعي، ورؤية كيف يعالج التغيير المقترح المشكلة. وشكك فيه عندما يبدو التعليق معقولاً ولكنه يستند إلى افتراض—على سبيل المثال، الادعاء بأن "القراء سيتوقعون وجود خريطة" بينما ليس لديك دليل حول ذلك الجمهور. اسأل عن المقطع أو متطلب المهمة الذي يدعم هذه النقطة، أو قرر ما إذا كان الأمر يستحق التحقق منه مع قارئ حقيقي.
تجاهل النصيحة أو أعد صياغتها إذا كانت تتعارض مع الحقائق المؤكدة، أو نبرتك المحددة، أو متطلبات إمكانية الوصول، أو الغرض من النص. قد يكون النموذج بارعًا في توليد البدائل ولكنه قد يسيء فهم السياق. لا تتعامل أبدًا مع إحصائية أو استشهاد أو اقتباس أو موعد نهائي أو سياسة أو تفاصيل لوجستية مفبركة على أنها حقيقة لمجرد أنها تظهر في إعادة صياغة منقحة. تحقق من الادعاءات من مصادرها الأصلية. بالنسبة للمحتوى المتخصص، ابحث عن مراجع يتمتع بخبرة مباشرة في الموضوع؛ فالنقد العام للكتابة لا يمكنه إثبات الصحة الواقعية.
حافظ على نطاق العمل صغيرًا. غالبًا ما تكون جولة واحدة تركز على أكبر عقبة متعلقة بالمهمة أسهل في التقييم من قائمة طويلة من التعديلات السطرية. إذا كنت ترغب في تحرير لغوي أوسع بعد ذلك، فافعل ذلك في خطوة منفصلة حتى تتمكن من معرفة ما إذا كان كل تغيير يخدم الوضوح أو النبرة أو الصحة.
القيود: النموذج مراجع، وليس جمهورك القارئ
تتشكل تعليقات النموذج بواسطة الموجه وقد تكون غير متسقة. يمكنه إغفال فجوة، أو إبداء اعتراض واثق ولكنه غير مدعوم، أو تفضيل جملة منقحة تغير معناك. يحذر [دليل صياغة الأوامر من OpenAI](https://developers.openai.com/api/docs/guides/prompt-engineering) صراحةً من أن التوليد غير حتمي؛ ولا توجد صياغة واحدة تضمن نقدًا موثوقًا. أبحاث التملق المذكورة أعلاه تخص نماذج ومهام معينة درسها مؤلفوها، وليست مقياسًا شاملاً لجميع الأنظمة الحالية.
استخدم النموذج لتوليد الأسئلة والتعديلات المقترحة، ثم طبق الحكم البشري. عندما تكون احتياجات القارئ غير مؤكدة، يمكن لمراجعة قصيرة يقوم بها شخص يشبه الجمهور المستهدف أن تختبر ما إذا كانت التعليمات منطقية عمليًا. بالنسبة للكتابة الواقعية، تحقق من المصادر الأولية. بالنسبة للرسائل التي تؤثر على الجداول الزمنية الحقيقية أو الالتزامات، أكد التفاصيل التشغيلية مع الشخص المسؤول. تضيق مراجعة الذكاء الاصطناعي المفيدة نطاق ما يجب فحصه؛ لكنها لا تصادق على المسودة.
القاعدة البسيطة التي يجب تذكرها
عندما يثني نموذج على مسودتك، اطلب منه ربط نقطة قوة واحدة ونقطة ضعف واحدة ذات أولوية بمهمة محددة للقارئ وبأدلة معينة في النص. اطلب تعديلًا واحدًا منضبطًا، وتحقق من كل حقيقة مقدمة، واحكم على النتيجة بناءً على المهمة بنفسك. يمكن للثناء أن يشير إلى ما يعمل بشكل جيد، لكن الأدلة والتحقق وهدف القارئ الملموس هي ما يجعل الملاحظات مفيدة حقًا.