كيفية جعل الذكاء الاصطناعي يجيب بإيجاز وبشكل مباشر

“كن موجزًا“. ربما تكون هذه أكثر التعليمات شيوعًا التي يكتبها الناس عندما يتلقون إجابة مطولة من ChatGPT. ونادرًا ما تنجح هذه الطريقة. ليس لأن النموذج يتجاهلها، بل لأنه لا يفهم معنى “الموجز” بالنسبة لك. بالنسبة له، قد يعني الموجز حذف بعض الكلمات والانتقال إلى النقطة التالية. أما بالنسبة لك، فهو جملة واحدة مباشرة وواضحة. أي شخص استخدم ChatGPT أو Claude يعرف هذا الهيكل: مقدمة طويلة لا تضيف شيئًا، تليها تحذيرات دقيقة، ثم خاتمة تعيد التأكيد على ما قيل سابقًا. الإجابة الحقيقية مدفونة في المنتصف، بين كل هذه الطبقات المحيطة. هناك طريقة لإصلاح هذا، وهي تعمل على ثلاث مراحل: قبل المحادثة، وأثناءها، وبعدها.

لماذا يكتب الذكاء الاصطناعي كثيراً

لفهم الحل، من المفيد فهم المشكلة. تُدرَّب نماذج الذكاء الاصطناعي على كميات هائلة من النصوص من الإنترنت، والتي بطبيعتها تميل إلى أن تكون طويلة. بالإضافة إلى ذلك، خلال مرحلة التدريب حيث يُقيِّم البشر الإجابات (التعلم من ملاحظات المستخدمين)، حصلت الإجابات الأطول باستمرار على درجات أعلى. والنتيجة هي أن النموذج قد طوّر عادة راسخة يصعب تغييرها – كلما زاد عدد الكلمات، كانت الدرجة أفضل.

وهناك مشكلة أخرى لا يلاحظها معظم الناس. فمع ازدياد كمية النصوص التي ينتجها النموذج، تمتلئ ذاكرته النشطة بالتشويش. فبعد عشر إلى خمس عشرة رسالة في سلسلة طويلة، يفقد النموذج دقته. ليس لأنه “متعب”، بل لأنه يغرق في النصوص التي أنشأها بنفسه، ما يعني أنه كلما طالت مدة المحادثة مع الذكاء الاصطناعي في نفس النافذة، زادت الكلمات غير الضرورية التي “يتذكرها” من الماضي، ويبدأ في فقدان التركيز. والنتيجة: تصبح الإجابات أقل ذكاءً وأقل دقة.

الطبقة الأولى: وضع القواعد مسبقاً

إنّ أنجع طريقة لتقصير الردود هي وضع قواعد قبل بدء المحادثة. تتيح لك برامج ChatGPT وClaude وGemini تحديد تعليمات ثابتة يقرأها النموذج قبل الرد عليك. يمكنك فعل ذلك ضمن مشاريع الروبوتات، من خلال نماذج GPT المخصصة، وGemini Gems، وبالطبع من خلال التعليمات المخصصة الموجودة في إعدادات الحساب الرئيسية. هناك مبدأان أساسيان يعملان هنا:

أولاً، استخدم تعريفات دقيقة وواضحة. بدلاً من عبارة “كن موجزًا”، اكتب: “الأسئلة البسيطة: إجابة من جملة إلى جملتين. الأسئلة المتوسطة: من ثلاث إلى خمس جمل. الأسئلة المعقدة: فقرة واحدة وخمس نقاط كحد أقصى.” الفرق: بدلاً من كلمة فضفاضة يفسرها النموذج تلقائيًا، أعطيته أرقامًا. ليس عليه أن يفسر ما تريد، بل يكفي أن يملأ الفراغات.

ثانيًا، التعليمات الإيجابية وليست السلبية. فعبارة “لا تكتب مقدمات طويلة” ليست فعّالة كما تظن. جرّب أن تقول لشخص ما “لا تفكر في حصان وردي” – أول ما سيخطر بباله هو الحصان الوردي. الأمر نفسه ينطبق على الذكاء الاصطناعي. فالتعليمات السلبية قد تلفت الانتباه إلى الشيء الذي كنت تحاول تجنبه. أما ما يُجدي نفعًا فهو: “ابدأ بالإجابة مباشرةً”، “اكتب جملًا قصيرة وواضحة”، “ابدأ بأهم نقطة”. التوجيه الواضح (“ما هو كائن”) دائمًا أكثر فعالية من التعليمات المبهمة.

الطبقة الثانية: فرض التنسيق

حتى مع وجود قواعد محددة، ستؤثر التعليمات التي تقدمها على طول الإجابة. يكمن السر في إجبار النموذج على اتباع تنسيق لا يسمح بإضافة الكثير من النصوص. فالتنسيقات مثل الجداول والقوائم المحدودة لا تترك مجالاً للتوسعات غير الضرورية أو الملخصات أو الجمل الانتقالية، بل تجبر النموذج على تقديم معلومات ذات صلة وموجزة.

على سبيل المثال، بدلاً من السؤال: “ما هي الفروقات بين توظيف فريق تسويق داخلي ووكالة خارجية؟”، اكتب: “أنشئ جدول مقارنة يتضمن الأعمدة التالية: التكلفة، والتحكم، والسرعة، والخبرة”. وبدلاً من “اشرح لي الموضوع”، اطلب “قائمة لا تتجاوز خمس فقرات، كل فقرة لا تتجاوز 20 كلمة”. يمكنك أيضاً طلب خطوات مرقمة مع تحديد عدد الجمل لكل خطوة. الفكرة الأساسية هي أنه بمجرد وضع إطار عمل واضح، لا مجال للتفاصيل غير الضرورية.

الطبقة الثالثة: صحيح بعد فوات الأوان

أحيانًا تفعل كل شيء بشكل صحيح، ومع ذلك يظل الجواب طويلاً جدًا. يمكنك تعديله حتى بعد وصول الجواب.

اكتب في المحادثة: “اختصر بنسبة ٥٠٪، احذف جميع التعميمات، واحتفظ فقط بالجمل القصيرة والموجزة.” ثلاثة أمور محددة: مقدار الاختصار، وما يجب حذفه، وكيفية الكتابة. التوجيه القابل للقياس أفضل بكثير من مجرد “اختصر”.

أداة بحث متعمقة

عند الحديث عن أدوات البحث المعمق مثل Deep Research، فإنها عادةً ما تُنتج تقارير مفصلة بشكل افتراضي، لأنها مصممة لجمع مصادر متنوعة، وربطها ببعضها، وتقديم سياق شامل بدلاً من مجرد إجابة مختصرة. مع ذلك، لا توجد آلية هنا تُحدد طول التقرير ولا يمكن التحكم به، وفي معظم الحالات، يمكنك طلب ملخص مسبقًا، أو تحديد الطول المطلوب، أو التركيز فقط على النتائج العملية.

إذا تم استلام تقرير طويل جدًا، فإن إحدى الطرق الفعّالة هي نسخه إلى محادثة جديدة وتوجيه النموذج لاستخلاص الاستنتاجات التطبيقية فقط وإزالة المعلومات الخلفية، لأن تغيير السياق يُعيد تعريف الغرض من المعالجة ويُحسّن النتائج. أحيانًا، عندما يكون السؤال مُحددًا وبسيطًا، قد يُوفر بحث عادي باستخدام نموذج متقدم نتيجة عالية الجودة وموجزة، ولكن في المواضيع المعقدة أو تلك التي تتطلب مراجعة منهجية للمصادر، قد تُوفر أداة بحث مُخصصة نتيجة أكثر شمولًا ودقة.

أين يتم تحديث القواعد؟

أين يمكن كتابة القواعد من الطبقة الأولى؟ هناك خياران – إما ضمن مشروع محدد (مثل Custom GPT أو Claude Project) أو في الإعدادات العامة للحساب.

يُنصح بالبدء بالإعدادات العامة. عند كتابة القواعد ضمن مشروع مُحدد، فإنها تُفعّل فقط عند فتح ذلك المشروع. أما عند كتابتها في ChatGPT أو تعليمات كلود المُخصصة، الموجودة ضمن الإعدادات الرئيسية، فإنها تُطبّق تلقائيًا على جميع المحادثات. لا داعي لتذكّر التبديل إلى الأداة المناسبة، فالأمر سلس، والأساس موحد.

ماذا نفعل الآن؟

الخطوة الأولى لا تستغرق سوى دقيقة. انتقل إلى إعدادات النموذج الأقرب إليك، ثم إلى “التعليمات المخصصة”، واكتب ثلاث قواعد واضحة: إعداد لطول الأسئلة البسيطة، وإعداد آخر لطول الأسئلة المعقدة، وتعليمات لبدء الإجابة مباشرةً. بعد ذلك، في المرة القادمة التي تكون فيها الإجابة طويلة جدًا، حدد التنسيق المفضل أو حسّن ما تريده بدقة. ثلاث طبقات، تعمل كل منها على حدة، ومعًا يصبح الفرق ملحوظًا على الفور.