من یا هوش مصنوعی؟حدس می‌زدم اتفاقی که چند ماهی است در کانال افق رویداد و دیگر کانال‌ها می‌افتد احتما

من یا هوش مصنوعی؟حدس می‌زدم اتفاقی که چند ماهی است در کانال افق رویداد و دیگر کانال‌ها می‌افتد احتمالا باید برای جوامع دانشگاهی و علمی تخصصی نیز افتاده باشد. همانگونه که پیشتر نوشته‌ام چند ماهی است که درصد قابل توجهی از پست‌های کانال با کمک هوش مصنوعی تولید می‌شوند. نام آن بی‌خود نیست: دستیار هوش مصنوعی. ما یک تیم هستیم.من هم دستیاری دارم، گاهی ترجمه، معمولا ویرایش دستور‌زبانی و نگارشی و گاهی ایده‌ها  را همین دستیار انجام می‌دهد. چنین پست‌هایی در نهایت از فیلتر خودم می‌گذرد بنابراین چنین روشی با کیلویی پست کردن برخی کانال‌ها متفاوت است چون در اینجا سد نهایی من و تجربه من است(که این نیاز به پستی مجزا دارد).در بسیاری جوامع علمی دانشگاهی و تخصصی نیز چنین اتفاقی افتاده و می‌افتد.با این وصف پژوهش زیر از نظری اهمیت پیدا می‌کند:وقتی هوش مصنوعی عضوی از تیم می‌شود، ایده متعلق به چه کسی است؟با گسترش استفاده از هوش مصنوعی در پژوهش و کارهای فکری، مرز میان ایده انسان، کمک هوش مصنوعی و مسئولیت نهایی increasingly مبهم شده است.پژوهشگران دانشگاه نورث‌ایسترن در حال بررسی این پرسش هستند که در همکاری انسان و هوش مصنوعی، چه کسی باید اعتبار یک ایده را دریافت کند و چه کسی مسئول پیامدهای آن است.مسئله فقط زمانی مطرح نمی‌شود که هوش مصنوعی بخش عمده‌ای از یک نتیجه را تولید کرده باشد. حتی وقتی پژوهشگر صرفا برای اصلاح، گسترش یا آزمودن یک ایده از یک مدل زبانی استفاده می‌کند، ممکن است بخشی از نتیجه نهایی تحت تأثیر پیشنهادی قرار گرفته باشد که منشأ آن دیگر به‌سادگی قابل تشخیص نیست(چیزی چه در خیلی از نوشته‌های من نیز زیاد می‌بینید).مرز میان ایده انسان و AI کجاست؟پژوهشگران مفهوم «حل‌شدن سهم‌ها» (Contribution Dissolution) را برای توصیف این وضعیت به کار می‌برند؛ یعنی فرآیندی که در آن، استفاده مکرر از هوش مصنوعی باعث می‌شود مشخص‌کردن اینکه چه کسی چه ایده‌ای را وارد کار کرده، دشوار یا حتی ناممکن شود.برای نمونه، تصور کنید اعضای یک تیم ابتدا ایده‌های خود را مطرح کنند و سپس یک ابزار هوش مصنوعی صورت‌جلسه را «مرتب» کند. AI ممکن است در حین بازنویسی، ساختار استدلال را تغییر دهد، برخی ایده‌ها را برجسته‌تر کند و ارتباط میان ایده‌های اعضای مختلف را بازتعریف کند(اینجا یکی از جاهایی است که من دخالت میکنم، مثلا اجازه نمی‌دهم ساختار استدلال تغییر کند گسترش یابد یا کاهش؛ برای کاهش، گسترش و تغییر حتما بررسی جداگانه می‌کنم/سام)در نتیجه، نسخه نهایی ممکن است دیگر به‌روشنی نشان ندهد که ایده اصلی متعلق به چه کسی بوده است.این مشکل با استفاده مداوم از مدل‌های زبانی پیچیده‌تر می‌شود. پژوهشگر ممکن است ابتدا ایده‌ای داشته باشد، سپس آن را با ChatGPT یا یک مدل دیگر مطرح کند، پاسخ دریافت کند، ایده را اصلاح کند و دوباره به مدل بازگردد. پس از چندین مرحله، دیگر تعیین دقیق اینکه کدام بخش حاصل تفکر اولیه انسان و کدام بخش حاصل تعامل با AI بوده، بسیار دشوار است.آیا ثبت استفاده از AI کافی است؟مجلات و مؤسسات علمی در سال‌های اخیر تلاش کرده‌اند این مشکل را با الزام به افشای استفاده از هوش مصنوعی مدیریت کنند(گاهی زیر برخی پست‌ها مینویسم هوش مصنوعی؛ اما این کار را زیاد تکرار نمی‌کنم چون مخاطب نمی‌داند این به معنای آن است که ایده از من بوده، استدلال از که بوده تنها ویرایش نگارشی دستور زبانی انجام شده، پست بازنویسی شده؟ برای همین از هر بار نوشتن خودداری می‌کنم؛ از نظرم برای مخاطب، انسان بودن نویسنده خودش اعتبار است؛ برای بسیاری از مخاطبان، برچسب «تولیدشده با کمک هوش مصنوعی» ممکن است این تصور را ایجاد کند که متن عمدتا حاصل کار ماشین بوده است؛ در حالی که این برچسب میزان و نوع مشارکت AI را مشخص نمی‌کند. به ویژه اینکه فرد نداند فرایند چگونه بوده است، یک کپی پیست ساده یا مطالعه چندباره، یادگیری، تفکر و پردازش ذهنی، ویرایش و سپس آموزش/سام).اما پژوهشگران نورث‌ایسترن معتقدند صرفا نوشتن اینکه «از AI استفاده شده است» لزوما مسئله را حل نمی‌کند.حتی الزام پژوهشگران به ارائه تمام دستور‌العمل‌ها نیز ممکن است کافی نباشد؛ زیرا تعامل با یک مدل زبانی می‌تواند یک گفت‌وگوی طولانی چندروزه باشد که بر اساس تاریخچه تعاملات قبلی شکل گرفته است.یک دستور(prompt) منفرد نمی‌تواند تمام فرآیند تولید ایده را بازسازی کند.مشکل عمیق‌تر این است که بخشی از تأثیر AI ممکن است اصلا توسط خود پژوهشگر شناسایی نشده باشد.خطر دیگری که کمتر دیده می‌شود: یکدست‌شدن ایده‌هامسئله فقط مالکیت فکری نیست. پژوهشگران هشدار می‌دهند که AI ممکن است اختلافات فکری میان اعضای یک تیم را بیش از حد صاف و یکدست کند.وقتی یک مدل هوش مصنوعی دیدگاه‌های مختلف اعضای گروه را ترکیب می‌کند، ممکن است به جای برجسته‌کردن اختلاف‌ها و واداشتن اعضا به دفاع از مواضعشان، همه دیدگاه‌ها را در قالبی مشابه و سازگار ارائه کند.نتیجه می‌تواند کاهش تنوع فکری (Intellectual Diversity) باشد.به بیان ساده، همان ویژگی‌ای که AI را برای تولید یک متن منسجم مفید می‌کند، ممکن است در پژوهش علمی یک ضعف باشد: اختلاف نظر همیشه یک مشکل نیست؛ گاهی دقیقاً همان چیزی است که باعث کشف خطا یا شکل‌گیری یک ایده تازه می‌شود.اعتبار با مسئولیت همراه استپرسش مهم دیگر این است: اگر AI یک فرضیه یا استدلال علمی تولید کند و پژوهشگر آن را صرفاً به دلیل قانع‌کننده به نظر رسیدنش بپذیرد، اگر فرضیه اشتباه باشد چه کسی مسئول است؟(یکی از دلایلی که زیر پستهای خودم نامم را مینویسم همین موضوع مسئولیت است؛ به جز خواستن شهرت و اعتبار، که امری طبیعی است، با نوشتن نام خودم می‌گویم «مسئولیت درست یا نادرست‌های این پست با شخص من است»/سام)پژوهشگران بر حفظ یک زنجیره روشن از مسئولیت تأکید می‌کنند. هوش مصنوعی می‌تواند ابزار قدرتمندی برای تفکر باشد، اما مسئولیت علمی نمی‌تواند به یک سیستم غیرانسانی واگذار شود.بنابراین هرچه AI توانمندتر شود، اهمیت قضاوت انسانی بیشتر می‌شود، نه کمتر.آزمایشی برای فهم مسئلهپژوهشگران دانشگاه نورث‌ایسترن برای بررسی این مسائل پیشنهاد برگزاری یک کارگاه میان‌رشته‌ای را مطرح کرده‌اند. قرار است پژوهشگران و متخصصان در این محیط، به‌صورت عملی با AI همکاری کنند و سپس بررسی کنند که چگونه سهم افراد، مالکیت ایده‌ها و مسئولیت‌ها در جریان کار تغییر می‌کند.در یکی از فعالیت‌ها، شرکت‌کنندگان گزارشی نهایی، پیش‌نویس‌های قبلی و سوابق تعاملات تیم با AI را دریافت خواهند کرد و باید مشخص کنند:چه کسی چه ایده‌ای را مطرح کرده است؟کدام ایده‌ها در نسخه نهایی باقی مانده‌اند؟و اگر نتیجه نهایی اشتباه باشد، مسئولیت متوجه چه کسی است؟این آزمایش می‌تواند نشان دهد که آیا روش‌های سنتی تعیین نویسندگی و سهم افراد در عصر AI هنوز کارآمد هستند یا خیر.آیا باید مفهوم «نویسنده» را تغییر دهیم؟یکی از ایده‌های بنیادی مطرح‌شده در این پژوهش این است که شاید تعریف سنتی نویسندگی دیگر کافی نباشد.در گذشته، نویسنده معمولاً کسی بود که بخش عمده‌ای از متن یا محتوای اثر را خودش تولید می‌کرد. اما اگر AI بخش بزرگی از اجرای کار را انجام دهد، نقش انسان ممکن است بیشتر به تعریف مسئله، انتخاب مسیر، ارزیابی نتایج و هدایت فرآیند خلاقانه منتقل شود.از این منظر، نویسنده الزاماً «دستی که متن را می‌نویسد» نیست؛ بلکه می‌تواند ذهنی باشد که مسئله را صورت‌بندی و مسیر حل آن را هدایت می‌کند.این نگاه، هوش مصنوعی را الزاماً دشمن خلاقیت انسانی نمی‌بیند؛ بلکه آن را می‌تواند امتدادی از فرآیند خلاقیت بداند.با این حال، یک شرط اساسی باقی می‌ماند: انسان باید همچنان توانایی ارزیابی، رد یا اصلاح خروجی AI را داشته باشد.(منظور فهم آنچه تولید میکنیم است؛ انسان باید آنچه را که AI تولید می‌کند بفهمد و بتواند دلایل پذیرش، رد یا اصلاح آن را توضیح دهد./سام)جمع‌بندیورود هوش مصنوعی به کار گروهی تنها مسئله «چه کسی متن را نوشته است؟» را مطرح نمی‌کند. مسئله عمیق‌تر است:چه کسی ایده را ساخته، چه کسی آن را شکل داده، چه کسی تصمیم نهایی را گرفته و چه کسی باید مسئول نتیجه باشد؟هرچه همکاری انسان و AI عمیق‌تر شود، روش‌های سنتی انتساب اعتبار و مسئولیت احتمالاً نیازمند بازنگری خواهند بود. چالش اصلی شاید پیدا کردن راهی باشد که در آن بتوان از توانایی‌های AI برای افزایش ظرفیت فکری انسان استفاده کرد، بدون اینکه ردپای مسئولیت، تنوع فکری و امکان تشخیص سهم واقعی افراد از بین برود.🚀 @ofoghroydadپیش‌چاپ :arXiv (2026). DOI: 10.48550/arxiv.2607.26387