نسخة Markdown

AI-translated from English; not yet reviewed by a fluent editor.

# عندما يستخدم مدرّب الذكاء الاصطناعي الذكاء الاصطناعي، يصبح الحكم البشري المستقل هو المنتج المفقود

> تكشف التقارير عن استبعاد متعاقدين بسبب استخدام محظور للذكاء الاصطناعي مشكلةً أوسع للشركات: عليها التمييز بين إنجاز العمل بمساعدة الذكاء الاصطناعي والحكم البشري المستقل الذي تنوي شراءه.

By BIG CHANGE Editorial

Published: 2026-09-22T17:43:18.226Z
Updated: 2026-09-22T23:32:55.869Z
Canonical: https://bigchange.ai/blog/ai-trainers-human-judgment-independent-evaluation

![Three inspection chambers show a machine lens, a human profile alone, and a machine lens beside a human profile.](https://bigchange.ai/api/media/file/ai-trainers-human-judgment-hero-v1.png)
AI-generated conceptual illustration by BIG CHANGE. AI-assisted production, independent human judgment and disclosed assisted review can all be useful, but they provide different kinds of evidence. This conceptual apparatus shows those distinct roles; it is not a product interface, detector or claim that synthetic feedback is always harmful.

توظف الشركات أشخاصًا لمقارنة إجابات النماذج وشرح أخطائها وتقديم أمثلة على عمل أفضل. وفي هذا السياق، لا تمثل الإجابة المصقولة سوى جزء من المطلوب؛ فقد يدفع المشتري مقابل حكم لم يصدر عن النموذج موضع الاختبار.

[تقرير 404 Media](https://www.404media.co/people-training-openais-ai-fired-for-using-ai-to-train-the-ai) يفيد بأن ثلاثة متعاقدين يعملون في مشروعات مرتبطة بـOpenAI وصفوا قواعد تمنع استخدام الذكاء الاصطناعي، وقال اثنان إن متعاقدين استُبعدوا بسبب ذلك. وأخبرت Mercor، التي وفرت اثنين من الأشخاص الذين أُجريت معهم المقابلات، الصحيفة بأن عقودها تحظر استخدام النماذج اللغوية الكبيرة لإنجاز عمل المشروع، وأن الانتهاكات المؤكدة تؤدي إلى الاستبعاد. ورفضت OpenAI التعليق. ولم نطّلع على وثائق المشروعات الخاصة ولم نتحقق بصورة مستقلة من الحالات الفردية.

يتجاوز السؤال المفيد منصة تعاقد واحدة: عندما تطلب شركة مراجعة بشرية مستقلة، كيف تفصل هذا العمل عن المهام التي ترحب فيها بالمساعدة من الذكاء الاصطناعي؟

## التغيير الأبرز

- **ما الذي تغيّر:** يكشف النزاع المبلغ عنه بشأن المتعاقدين عن خلاف حول ما يفترض أن يقدمه عمل تدريب الذكاء الاصطناعي: إجابات مكتملة أم تقييم بشري مستقل.
- **لماذا يهم:** يجعل البرنامج التجريبي العام لـMercor الحكم المهني معيارًا للتقييم. واستبدال ترتيب النماذج الذي يجريه الإنسان بترتيب مولّد آليًا يغيّر ما يقيسه التقييم، حتى إن كانت الإجابة المقدمة مكتوبة بإتقان.
- **ما الذي ينبغي مراقبته:** القرار الأهم لجهات شراء التقييم هو تحديد المراحل التي تتطلب حكمًا مستقلًا عن المساعدة. وينبغي تضمين ذلك في تعليمات المهمة، كي يطلع عليها العامل قبل قبولها.

## قد يكون الاستقلال هو الشيء الذي يجري شراؤه

يكون مساعد الذكاء الاصطناعي مفيدًا عندما تكون المهمة إعداد مسودة أولى بسرعة. لكنه يصبح مشكلة عندما تتطلب المهمة إجابة مرجعية أو مقارنة مستقلة ويُخفى هذا الفرق.

ويشرح إعلان Mercor العام تفاصيل [برنامج تجريبي لتقييم النماذج في مجال الأعمال](https://work.mercor.com/jobs/list_AAABoBbYguDNWJDFwNRJ6Z0n/business-domain-expert-ai-model-evaluation-pilot-admin-marketing-hr-accounting)، الذي يحدد هذا الشرط بوضوح غير معتاد. إذ يحل الخبراء مهمة مهنية، ويرتبون خمس محاولات للنماذج، ويقيّمونها ويكتبون مبررات تستند إلى الأدلة. ويذكر الإعلان عدم توفير معيار تقييم أو إجابة نموذجية، لأن الحكم المهني هو ما يجري قياسه. كما يحظر استخدام مساعدات الذكاء الاصطناعي أثناء حل المهمة وترتيب الإجابات وتقييمها وكتابة المبررات.

تصف هذه الشروط برنامجًا تجريبيًا واحدًا. وتعتمد المقارنة فيه على تقييم المهني نفسه؛ أما تفويض ذلك التقييم إلى نموذج فيغيّر التجربة.

## البيانات الاصطناعية ليست سيئة بالضرورة

من المغري ربط أي إجابة تدريبية مولدة بالذكاء الاصطناعي بظاهرة «انهيار النماذج». لكن ذلك يتجاوز الأدلة المتاحة هنا. [بحث نُشر في مجلة Nature](https://www.nature.com/articles/s41586-024-07566-y) درس أنظمة تدريب تكراريًا تحل فيها البيانات المولدة محل بيانات مستمدة من توزيع أصلي. وفي تلك التجارب، فقدت النماذج المتعاقبة معلومات عن التوزيع الأساسي. لكن ذلك الإعداد لا يدرس عمل المتعاقدين المذكور في التقارير، ولا تستطيع الورقة إخبارنا ما إذا كان تقييم بعينه قد أثر في نموذج OpenAI مستخدم فعليًا.

وتوضح [دراسة أخرى عن انهيار النماذج](https://arxiv.org/abs/2404.01413) سبب أهمية هذا التمييز. فقد رصد مؤلفوها انهيارًا عندما حلت البيانات الاصطناعية لكل جيل محل البيانات الأصلية الحقيقية، لكنهم تجنبوه في تجاربهم عندما ظلت البيانات الحقيقية موجودة وتراكمت البيانات الاصطناعية المتعاقبة إلى جانبها. ولا تثبت النتيجة أن كل مزيج آمن. لكنها توضح أن وصف البيانات بأنها «مولدة بالذكاء الاصطناعي» لا يكفي وحده لتشخيصها؛ فمصدر البيانات وآلية اختيارها وعملية التدريب أمور مهمة.

## اجعل سير العمل المسموح به صريحًا

ينبغي للتكليف أن يحدد الأدوات المسموح بها، والمراحل التي تتطلب حكمًا مستقلًا، وكيفية إفصاح العاملين عن المساعدة. ويشترط البرنامج التجريبي لـMercor الاستقلال في حل المهمة وتقييمها. أما المشترون الذين يكلفون بعمل بمساعدة الأدوات فعليهم وصف الحكم المهني الذي ما زالوا يتوقعون من العامل تقديمه.

تحتاج المراجعة إلى القدر نفسه من العناية. ويفيد تقرير 404 Media بأن وثيقة داخلية حذرت المراجعين من استخدام أدوات كشف الذكاء الاصطناعي ووصفتها بأنها غير موثوقة. ويتفق ذلك مع مبدأ إداري أساسي: علامات الترقيم أو السرعة أو الصياغة المصقولة لا تثبت استخدام شخص لنموذج. ويمكن للمراجع فحص ما إذا كان المبرر يستشهد بالمواد المصدرية، وطلب شرح قرار من العامل، ومقارنة الأعمال المتكررة، والتحقق من سجلات الأدوات التي يجمعها المشروع على نحو قانوني. ولا ينبغي لأي علامة أسلوبية منفردة أن تحسم قضية عامل.

## يحتاج العاملون إلى قاعدة يمكن الاعتراض عليها، لا إلى لعبة تخمين

قد يفقد المتعاقدون المستقلون إمكانية الوصول إلى المشروع بسرعة. لذلك ينبغي لنظام موثوق أن يوضح القاعدة قبل بدء العمل المدفوع، ويميّز بين الاشتباه بالمخالفة وتأكيدها، ويوفر قناة للعامل لشرح الأدلة ذات الصلة. وهذه توصية بإجراء منصف، وليست ادعاءً بشأن الحقوق بموجب أي عقد أو قانون.

من جانبهم، ينبغي للعاملين اعتبار اشتراط الحكم المستقل جزءًا من مواصفات المنتج. ومن يعتقد أن أداة معتمدة ضرورية يمكنه الاستفسار قبل استخدامها أو رفض المهمة. ولا تصبح المساعدة المخفية مقبولة لمجرد أن النموذج يكتب جيدًا، كما لا يصبح التعاون الخارجي المحظور مقبولًا لأن الإجابة كانت صحيحة.

## حدّد مصدر الحكم

يجعل البرنامج التجريبي العام لـMercor مواصفات المنتج صريحة: تقييم مهني مستقل. وينبغي للمشترين الذين يكلفون بعمل مدعوم بالأدوات أن يصفوا بالوضوح نفسه الأدوات المسموح بها والحكم الذي يتعين على العامل تقديمه.

## Sources

- [404 Media: فصل أشخاص يدرّبون ذكاء OpenAI الاصطناعي لاستخدامهم الذكاء الاصطناعي في تدريبه](https://www.404media.co/people-training-openais-ai-fired-for-using-ai-to-train-the-ai) — يستند التقرير الأصلي إلى مقابلات مع متعاقدين ووثائق، ويصف قواعد تحظر استخدام الذكاء الاصطناعي وحالات استبعاد مبلغًا عنها. ولم نطّلع على الوثائق الخاصة أو نتحقق بصورة مستقلة من الحالات الفردية؛ كما رفضت OpenAI التعليق.
- [Mercor: خبير مجال أعمال — برنامج تجريبي لتقييم نماذج الذكاء الاصطناعي](https://work.mercor.com/jobs/list_AAABoBbYguDNWJDFwNRJ6Z0n/business-domain-expert-ai-model-evaluation-pilot-admin-marketing-hr-accounting) — يذكر الإعلان العام أن الحكم المهني هو ما يجري قياسه، ويحظر مساعدات الذكاء الاصطناعي أثناء حل المهام وترتيبها وتقييمها وكتابة المبررات. وهو يثبت التصميم المعلن لهذا البرنامج التجريبي، لا قواعد كل مشروعات Mercor أو كيفية إنفاذها.
- [شوميلوف وآخرون: تنهار نماذج الذكاء الاصطناعي عند تدريبها على بيانات مولدة تكراريًا](https://www.nature.com/articles/s41586-024-07566-y) — تدرس الورقة إعدادات تدريب تكراريًا تحل فيها البيانات المولدة محل البيانات المستمدة من توزيع أصلي. وهي لا تقيّم حالات المتعاقدين المذكورة ولا تثبت وقوع ضرر لنموذج OpenAI مستخدم فعليًا.
- [غيرستغراسر وآخرون: هل انهيار النماذج حتمي؟](https://arxiv.org/abs/2404.01413) — تميز التجارب بين استبدال البيانات الأصلية الحقيقية وتراكم البيانات الاصطناعية إلى جانبها. وتُظهر النتائج أن أثر البيانات الاصطناعية يعتمد على عملية البيانات؛ لكنها لا تصادق على كل مزيج من البيانات الحقيقية والاصطناعية.