الذكاء الاصطناعي وعلم التداولية: هل تتبع روبوتات المحادثة افعال الكلام والمبادئ ؟تقييم المحادثات المُولدة بواسطة الذكاء الاصطناعي باستخدام علم التداولية
DOI:
https://doi.org/10.31185/wjfh.Vol21.Iss3.1012الكلمات المفتاحية:
الكلمات المفتاحية: التداولية، نظرية الأفعال الكلامية، مبادئ غرايس، المحادثة، روبوتات الدردشة المدعومة بالذكاء الاصطناعي، الذكاء الاصطناعي، التفاعل بين الإنسان والذكاء الاصطناعي، اللسانيات الحاسوبية.الملخص
إن الاستخدام المتزايد للدردشات الذكية المدعومة بالذكاء الاصطناعي في التواصل البشري يثير تساؤلات جوهرية حول قدرتها على الالتزام بالمبادئ التداولية، ولا سيما نظرية الأفعال الكلامية (سيرل، 1969) ومبدأ التعاون لغرايس (غرايس، 1975). تهدف هذه الدراسة إلى التحقق مما إذا كانت المحادثات التي تولدها أنظمة الذكاء الاصطناعي تنتج أفعالًا كلامية مناسبة، وتلتزم بمبادئ غرايس، وكيف تقارن هذه الأنظمة بالمحادثات البشرية من حيث الكفاءة التداولية. تم تحليل مجموعة بيانات تتألف من 120 استجابة تم توليدها بواسطة الذكاء الاصطناعي (من ChatGPT، Google Bard، Alexa، Siri، وCohere) و120 محادثة بشرية، لتقييم توزيع الأفعال الكلامية، والامتثال للمبادئ الحوارية، والتباينات التداولية.وقد أظهرت النتائج أن روبوتات المحادثة تعتمد بشكل مفرط على الأفعال الكلامية التقريرية (مثل تقديم الحقائق) والتوجيهية (كالأوامر، والطلبات، والرفض)، مقارنة بالأفعال التعبيرية (كالاعتذار، والامتنان، والفكاهة) والالتزامية (كالوعود والالتزامات). لذا، تبدو المحادثات التي يُنتجها الذكاء الاصطناعي آلية الطابع، وتفتقر إلى الذكاء العاطفي والعمق الاجتماعي. ونتيجة لقصور الالتزام بمبادئ غرايس، فإن ردود الذكاء الاصطناعي تنتهك بشكل متكرر مبدأ الجودة (عبر تقديم معلومات كاذبة أو غير مؤكدة)، ومبدأ العلاقة (عبر تقديم محتوى غير ذي صلة)، ومبدأ الأسلوب (من خلال الغموض)، ومبدأ الكمية (إما بالإفراط في الشرح أو إغفال التفاصيل المهمة).في المقابل، يُظهر المتحدثون البشريون توازناً طبيعياً في استخدام الأفعال الكلامية، ويمتثلون للمبادئ الحوارية لضمان الوضوح والتماسك والتفاعل الفعال. وعلى الرغم من أن أنظمة الذكاء الاصطناعي قد تقدمت في الطلاقة النحوية، إلا أن النتائج تُظهر قصوراً في التكيف التداولي والوعي السياقي. بعبارة أخرى، أدت هذه الفجوات إلى انهيار في الحوار وتراجع تفاعل المستخدمين. ولذلك، فإن تعزيز الكفاءة التداولية لدى الذكاء الاصطناعي يجب أن يركّز على توسيع تنوّع الأفعال الكلامية، وتقليل انتهاكات المبادئ، وتحسين ذاكرة المحادثة لتمكين التكيف السياقي.
التنزيلات
المراجع
Austin, J. L. (1962). How to do things with words. Oxford University Press.
Bender, E. M., & Koller, A. (2020). Climbing towards NLU: On meaning, form, and understanding in the age of data. Proceedings of the 58th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics, 5185–5198. https://doi.org/10.18653/v1/2020.acl-main.463
Bojic, L., Kovacevic, P., & Cabarkapa, M. (2023). GPT-4 Surpassing Human Performance in Linguistic Pragmatics. arXiv preprint arXiv:2312.09545. https://arxiv.org/abs/2312.09545
Chaves, A. P., & Gerosa, M. A. (2021). How should my chatbot interact? A survey on human-chatbot interaction design. International Journal of Human-Computer Interaction, 37(10), 906–931. https://doi.org/10.1080/10447318.2020.1841438
Eragamreddy, N. (2025). The impact of AI on pragmatic competence. The Journal of Teaching English for Specific and Academic Purposes, 13(1), 169–189.
Georgila, K., Artstein, R., & Traum, D. (2020). Pragmatic appropriateness of chatbot responses in task-based dialogue. Dialogue & Discourse, 11(1), 55–83.
Goodman, N. D., & Frank, M. C. (2016). Pragmatic language interpretation as probabilistic inference. Trends in Cognitive Sciences, 20(11), 818–829.
Grice, H. P. (1975). Logic and conversation. In P. Cole & J. L. Morgan (Eds.), Syntax and semantics (Vol. 3, pp. 41–58). Academic Press.
Henderson, P., Hu, J., Romoff, J., Brunskill, E., Jurafsky, D., & Pineau, J. (2018). Ethical challenges in data-driven dialogue systems. Proceedings of AAAI/ACM AI Ethics Workshop. https://aaai.org/ocs/index.php/WS/AAAIW18/paper/view/17802
Huang, J., He, H., & Zhu, M. (2019). Challenges in evaluating conversational agents: The role of pragmatics. Proceedings of NeurIPS Workshop on Conversational AI.
Jurafsky, D., & Martin, J. H. (2021). Speech and language processing (3rd ed.) [Draft version]. https://web.stanford.edu/~jurafsky/slp3/
Kiela, D., Bulat, L., Lample, G., & Cho, K. (2019). Supervised multimodal bitransformers for classifying images and text. Proceedings of EMNLP, 413–423.
Khurana, D., Koli, A., Khatter, K., & Singh, S. (2023). Natural language processing: state of the art, current trends and challenges. Multimedia Tools and Applications, 82, 3713–3744.
Levinson, S. C. (1983). Pragmatics. Cambridge University Press.
Levinson, S. C. (2023). Pragmatics in the age of artificial intelligence. Cambridge University Press.
Makowski, S., & Levin, E. (2024). Beyond pattern matching: The limits of pragmatic understanding in large language models. Proceedings of the Association for Computational Linguistics, 42, 82–96.
Miehling, E., Theodorou, A., Weller, A., & Singh, P. (2024). Conversational Maxims for Human-AI Interactions. Findings of the Association for Computational Linguistics: EMNLP 2024.
Najem, A. S., & Abbas, N. F. (2025). A pragmatic analysis of emotional blackmail in the American movie No One Would Tell (2018). Waset Journal of Human Sciences, 21(1/Pt1), 983–951.
Panfili, L., Duman, S., Nave, A., Phelps Ridgeway, K., Eversole, N., & Sarikaya, R. (2021). Human-AI interactions through a Gricean lens. Proceedings of the Linguistic Society of America, 6(1), 288–302.
Roller, S., Dinan, E., Goyal, N., Ju, D., Williamson, M., Xu, J., ... & Weston, J. (2021). Recipes for building an open-domain chatbot. arXiv, arXiv:2004.13637.
Searle, J. R. (1969). Speech acts: An essay in the philosophy of language.Cambridge University Press.
Searle, J. R. (1979). Expression and meaning: Studies in the theory of speech acts.Cambridge University Press.
Shieber, S. (2021). Pragmatic failures in dialogue systems: A case for human evaluation. Journal of Artificial Intelligence Research, 70, 623–648.
Vaswani, A., Shazeer, N., Parmar, N., Uszkoreit, J., Jones, L., Gomez, A. N., ... & Polosukhin, I. (2017). Attention is all you need. Advances in Neural Information Processing Systems, 30, 5998–6008.
Wang, Z., Li, J., Ren, P., & Chen, Z. (2025). Cultural Learning-Based Culture Adaptation of Language Models. arXiv preprint arXiv:2504.02953.
التنزيلات
منشور
إصدار
القسم
الرخصة
الحقوق الفكرية (c) 2025 م.م. احمد عبد الرزاق عزيز

هذا العمل مرخص بموجب Creative Commons Attribution 4.0 International License.


