يُعدّ OpenAI Model Spec إطاراً رسمياً وعاماً يحدد كيفية تصرف نماذج الذكاء الاصطناعي التابعة للشركة عبر النطاق الواسع من الاستفسارات التي يطرحها المستخدمون يومياً. نشرت OpenAI في 26 مارس 2026 شرحاً تفصيلياً لبنية هذا الإطار وفلسفته وتطوره، في خطوة تهدف إلى توفير الشفافية حول كيفية تعريف السلوك المقصود للنماذج وتطبيقه.
لا يدّعي هذا الإطار أن النماذج الحالية تتصرف بصورة مثالية وفق معاييره. بل يعمل بوصفه وصفاً للسلوك المقصود وهدفاً للتحسين المستقبلي في آنٍ واحد. تستخدمه OpenAI لتدريب النماذج وتقييم مخرجاتها وتحسين سلوكها بمرور الوقت.
لماذا يوجد OpenAI Model Spec
أكدت OpenAI أن الوضوح العام حول سلوك النماذج أمر بالغ الأهمية من حيث العدالة والسلامة على حدٍّ سواء. يحتاج الناس إلى فهم كيفية تعامل أنظمة الذكاء الاصطناعي معهم ولماذا، فيما تحتاج المؤسسات إلى توقعات واضحة حول الكيفية التي تُعتزم بها هذه الأنظمة القادرة أن تتصرف. وقد تطور الإطار تطوراً ملحوظاً منذ إصداره الأول عام 2024، إذ استوعب ملاحظات المستخدمين وتوسّع ليعالج قدرات النماذج المتزايدة.
وقالت الشركة إن هذا الإطار يكمّل مبادرتين أخريين: إطار الاستعداد الذي يعالج المخاطر الناجمة عن القدرات الحدية، وجهود المرونة في مجال الذكاء الاصطناعي التي تركز على التحديات المجتمعية الأشمل مع نشر أنظمة الذكاء الاصطناعي المتقدمة.
البنية والمكونات الرئيسية
يفتتح الإطار بمقدمة تحدد ثلاثة أهداف على مستوى النظام: نشر نماذج تُمكّن المطورين والمستخدمين، ومنع النماذج من التسبب في أضرار جسيمة، والحفاظ على ترخيص OpenAI للعمل. لا تُعدّ هذه المقدمة تعليمات مباشرة للنموذج، لكنها توفر توجيهاً لحل الغموض عند تطبيق المبادئ الأكثر تفصيلاً في الإطار.
يتضمن الإطار أيضاً التزامات عامة تتجاوز السلوك القابل للقياس. وتشمل هذه الالتزامات ضمان عدم استخدام رسائل النظام في عمليات النشر من الطرف الأول مثل ChatGPT للمساس بالموضوعية عمداً، وأن تُحسَّن استجابات النماذج لصالح المستخدم لا لتحقيق إيرادات أو زيادة وقت الاستخدام غير المفيد.
سلسلة القيادة
يقع في صميم الإطار ما يُعرف بسلسلة القيادة، وهي آلية لحل التعارضات بين التعليمات الصادرة من مصادر مختلفة تشمل OpenAI والمطورين والمستخدمين. تحمل كل سياسة وتعليمة مستوى صلاحية محدداً، ويُعطي النموذج الأولوية للتعليمات ذات الصلاحية الأعلى عند نشوء التعارضات.
تُشكّل القواعد الصارمة طبقة أولى من هذه البنية. وهي حدود غير قابلة للتجاوز تمنع النماذج من المساهمة في مخاطر كارثية أو التسبب في أضرار جسدية مباشرة أو انتهاك القوانين أو تقويض سلسلة القيادة ذاتها. ويُضيف قسم مبادئ من هم دون 18 عاماً طبقة حماية إضافية للمستخدمين الأصغر سناً.
أما الإعدادات الافتراضية فتُشكّل الطبقة الثانية، وهي نقاط بداية قابلة للتعديل تحدد سلوك النموذج حين لا يُحدد المستخدمون أو المطورون تفضيلاً بعينه. يمكن تعديل بعض الإعدادات الافتراضية كالنبرة والأسلوب بصورة ضمنية، في حين تستلزم إعدادات أخرى كالصدق والموضوعية تعليمات صريحة للتجاوز، مما يضمن بقاء أي تحول في الموقف الواقعي شفافاً وواضحاً.
الأدوات التفسيرية والتطور المستمر
يستخدم الإطار أدوات تفسيرية تشمل معايير القرار والأمثلة الملموسة لمساعدة النماذج على تطبيق المبادئ باتساق في المواقف الغامضة. تُدرج معايير القرار اعتبارات من قبيل تقليل الإجراءات غير القابلة للعكس وإبقاء الإجراءات متناسبة مع الهدف وتفضيل المناهج القابلة للعكس. وتُظهر الأمثلة الملموسة الاستجابات المتوافقة وغير المتوافقة عند حدود القرار المهمة.
وقالت OpenAI إنها تُبقي عدد الأمثلة صغيراً نسبياً مع التركيز على الأكثر إفادة، فيما تغطي مجموعات التقييم الأشمل الحالات الحدية الأكثر ندرة. وأضافت الشركة أنها تستثمر في آليات التغذية الراجعة العامة بما فيها مبادرات المواءمة الجماعية، للإبقاء على مشاركة الجمهور في تشكيل كيفية تطور سلوك الذكاء الاصطناعي بمرور الوقت.
“يُمثّل Model Spec محاولتنا لجعل السلوك المقصود للنماذج صريحاً: ليس فقط داخل عملية التدريب، بل في شكل يمكن للمستخدمين والمطورين والباحثين وصانعي السياسات والجمهور الأوسع قراءته وفحصه والنقاش حوله.”
OpenAI
يُوصف الإطار بأنه وثيقة متطورة. وأكدت OpenAI أنها ستواصل تعديل عناصره الفردية مع تعلمها من النشر الفعلي والتغذية الراجعة العامة، بهدف جعل الانتقال نحو الذكاء الاصطناعي المتقدم تدريجياً وتكرارياً وقابلاً للفهم العام. كما أشارت الشركة إلى أن آليات الأمن السيبراني والمساءلة تقع في صميم هذا النهج طويل الأمد.