الموجه السلبي

ما هو الموجه السلبي في الذكاء الاصطناعي؟

الموجه السلبي في الذكاء الاصطناعي هو توجيه يطلب من نموذج الذكاء الاصطناعي ما يجب عدم تضمينه في المخرجات التي يتم إنشاؤها. بينما توجه الموجهات التقليدية الذكاء الاصطناعي حول ما يجب إنتاجه، تحدد الموجهات السلبية العناصر أو الأساليب أو الميزات التي يجب تجنبها. وتعد هذه التقنية مفيدة بشكل خاص في النماذج التوليدية مثل أنظمة تحويل النص إلى صورة، حيث يعد التحكم في محتوى المخرجات أمرًا حاسمًا لتحقيق النتائج المرجوة.

وفي سياق الصور المولدة بالذكاء الاصطناعي، قد يستبعد الموجه السلبي بعض الكائنات أو الأساليب أو الميزات غير المرغوب فيها. من خلال تقديم موجه سلبي، يمكن للمستخدمين تحسين المخرجات والتأكد من أن المحتوى الناتج يتوافق بشكل أكبر مع توقعاتهم.

كيف يُستخدم الموجه السلبي؟

تُستخدم الموجهات السلبية أثناء عملية التوليد لتوجيه نموذج الذكاء الاصطناعي بعيدًا عن المحتوى غير المرغوب فيه. عند إدخال موجه في نظام الذكاء الاصطناعي، يمكن للمستخدمين إضافة موجهات سلبية لاستبعاد عناصر محددة. عادةً يتم ذلك من خلال إضافة حقل منفصل للموجهات السلبية أو باستخدام صيغة محددة لتمييز التعليمات الإيجابية عن السلبية.

خطوات استخدام الموجه السلبي

1. أنشئ الموجه الإيجابي: ابدأ بكتابة موجه يصف ما تريد أن يولده الذكاء الاصطناعي.
   مثال: “صورة بورتريه لامرأة في غابة أثناء شروق الشمس.”

2. تحديد العناصر غير المرغوب فيها: حدد الجوانب التي ترغب في استبعادها من الصورة. قد تكون أنماطًا أو كائنات أو صفات تقلل من جودة النتيجة المطلوبة.

3. صياغة الموجه السلبي: اكتب الموجه السلبي عن طريق سرد العناصر التي يجب تجنبها.
   مثال: “ضبابي، جودة منخفضة، أطراف إضافية، نص، علامة مائية، مشوَّه.”

4. أدخل كلا الموجهين في نظام الذكاء الاصطناعي: في الأدوات الداعمة للموجهات السلبية، ستجد حقولاً للموجه الإيجابي والسلبي. أدخل الموجهات في أماكنها المناسبة.

5. توليد المحتوى: شغّل النموذج لتوليد المخرجات. سيأخذ الذكاء الاصطناعي في الاعتبار كلا الموجهين، بحيث يدرج العناصر المطلوبة ويتجنب السلبية المحددة.

أمثلة على استخدام الموجهات السلبية

تحسين جودة الصورة في Stable Diffusion

بدون موجه سلبي:
يقوم المستخدم بإدخال الموجه: “بورتريه عالي الدقة لبطل خيالي.”
ينتج الذكاء الاصطناعي صورة، لكن النتيجة تتضمن عيوبًا مثل أصابع إضافية أو ملامح وجه مشوهة.

مع موجه سلبي:
يضيف المستخدم موجهًا سلبيًا: “مشوَّه، أطراف إضافية، ضبابي، جودة منخفضة.”
الآن، ينتج الذكاء الاصطناعي صورة أنظف وبتشريح صحيح ودقة بصرية أعلى.

إزالة الكائنات غير المرغوب فيها

سيناريو:
أنت تولد صورة لأفق مدينة وتريد استبعاد أي علامات على التلوث أو الضباب.

• الموجه الإيجابي: “منظر واضح لأفق المدينة عند الغروب.”
• الموجه السلبي: “ضباب، تلوث، غبار.”

تظهر الصورة الناتجة مشهد أفق مدينة نقي دون أي ملوثات بيئية.

التحكم في النمط الفني

سيناريو:
تريد صورة فوتوغرافية واقعية وتتجنب أي عناصر كرتونية.

• الموجه الإيجابي: “صورة فوتوغرافية واقعية لمنظر جبلي.”
• الموجه السلبي: “كرتون، رسم توضيحي، أسلوب كوميك.”

ينتج الذكاء الاصطناعي صورة تبدو كأنها صورة حقيقية دون أي ميزات كاريكاتورية أو كرتونية.

استخدامات الموجهات السلبية

تحسين الفن المولّد بالذكاء الاصطناعي

يمكن للفنانين الذين يستخدمون أدوات مثل Stable Diffusion أو Midjourney الاستفادة من الموجهات السلبية لتحسين أعمالهم. من خلال تحديد العناصر غير المرغوب فيها، يمكنهم توجيه الذكاء الاصطناعي لإنتاج صور بجودة أعلى تفي بالمعايير الاحترافية.

مثال:
قد يرغب فنان في إنشاء قطعة فنية مفصلة دون أي نص أو علامات مائية. عن طريق إضافة “نص، علامة مائية، شعار” إلى الموجه السلبي، يضمن أن الصورة النهائية نظيفة وصالحة للاستخدام.

توليد محتوى محدد في التصميم والإعلانات

قد يحتاج المصممون في الحملات الإعلانية إلى صور تتوافق مع إرشادات العلامة التجارية. تساعد الموجهات السلبية في استبعاد العناصر التي تتعارض مع هوية العلامة.

مثال:
إذا كانت العلامة التجارية تتجنب ألوانًا أو أنماطًا معينة، يمكن للمصمم إدخالها كموجهات سلبية. وهذا يضمن توافق الصور المولدة مع هوية العلامة البصرية.

الإشراف على المحتوى والامتثال

عند توليد محتوى للاستخدام العام، من المهم تجنب المواد غير المناسبة أو المحظورة. تساعد الموجهات السلبية في تصفية هذا النوع من المحتوى.

مثال:
لضمان ملاءمة الصور المولدة لجميع الفئات، يمكن للمستخدم إضافة موجهات سلبية مثل “عري، عنف، دماء، رموز مسيئة”. وهذا يساعد في الحفاظ على الامتثال للسياسات والمعايير الاجتماعية.

تحسين نماذج توليد النصوص

بالرغم من أن الموجهات السلبية غالبًا ما ترتبط بتوليد الصور، إلا أنه يمكن تطبيقها أيضًا على نماذج توليد النصوص مثل روبوتات الدردشة.

مثال:
روبوت دردشة مصمم لتقديم نصائح طبية مهنية يجب أن يتجنب اللغة العامية أو الفكاهة.

• الموجه الإيجابي: “قدّم شرحًا تفصيليًا لأعراض الإنفلونزا.”
• الموجه السلبي: “لغة عامية، تعبيرات غير رسمية، نكات.”

وهذا يضمن أن إجابة الروبوت مهنية ومناسبة للسياق.

فهم الموجهات السلبية في Stable Diffusion

يُعد Stable Diffusion نموذج ذكاء اصطناعي شهير يُستخدم في توليد الصور من الموجهات النصية. وتعتبر الموجهات السلبية فعّالة بشكل خاص في تحسين مخرجات Stable Diffusion.

كيف تعمل الموجهات السلبية في Stable Diffusion

تعمل الموجهات السلبية كقيود أثناء عملية توليد الصورة. فهي تؤثر على عملية الانتشار للنموذج من خلال إبعاده عن مفاهيم معينة في الفضاء التمثيلي عالي الأبعاد.

عند توليد صورة، يأخذ Stable Diffusion في الاعتبار كلاً من الموجه الإيجابي (ما يجب تضمينه) والموجه السلبي (ما يجب تجنبه). هذا التوجيه المزدوج يحسّن عملية التوليد، ويؤدي إلى نتائج أكثر توافقًا مع توقعات المستخدم.

صياغة الموجهات السلبية

في بعض واجهات Stable Diffusion، يمكنك إدخال الموجهات السلبية مباشرة في حقل منفصل. في أخرى، قد تحتاج إلى استخدام صيغة محددة ضمن نفس الحقل.

مثال على الصياغة:

• الموجه الإيجابي: “بورتريه لامرأة شابة بأسلوب رامبرانت.”
• الموجه السلبي: “جودة منخفضة، ضبابي، مشوَّه، أطراف إضافية”

أمثلة في Stable Diffusion

تحسين البورتريه

بدون موجه سلبي:
قد تحتوي صورة الشخص على عيوب كأصابع إضافية أو ملامح وجه مشوهة.

مع موجه سلبي:
بإضافة “تشريح سيئ، مشوَّه، أطراف إضافية، وجه مرسوم بشكل سيئ” إلى الموجه السلبي، ينتج الذكاء الاصطناعي بورتريه أكثر صحة تشريحية.

التحكم في النمط

سيناريو:
تريد صورة لمدينة مستقبلية لكنك ترغب في تجنب أي عناصر steampunk.

• الموجه الإيجابي: “أفق مدينة مستقبلية مع سيارات طائرة.”
• الموجه السلبي: “steampunk، فيكتوري، تروس”

تُركّز الصورة الناتجة على الطابع العصري الأنيق دون أي مؤثرات steampunk.

نصائح للموجه السلبي الفعّال

كن محددًا في موجهاتك السلبية

كلما كنت أكثر دقة في موجهاتك السلبية، تمكن الذكاء الاصطناعي من استبعاد العناصر غير المرغوب فيها بشكل أفضل.

• أقل فعالية: “أشياء سيئة”
• أكثر فعالية: “ضبابي، جودة منخفضة، بيكسلات، نص، علامة مائية”

دمج عدة كلمات مفتاحية سلبية

يمكن أن يساعد تضمين قائمة شاملة من السلبيات في تحسين النتائج أكثر.

مثال على موجه سلبي:
“ضبابي، خارج التركيز، دقة منخفضة، تشريح سيئ، أطراف إضافية، مشوَّه، نص، علامة مائية”

استخدام الموجهات السلبية لاستبعاد الأنماط

إذا كنت ترغب في تجنب أنماط فنية معينة، قم بإدراجها في الموجه السلبي.

• مثال: “كرتون، أنمي، كوميك، low poly”

تجنب الإفراط في التقييد

رغم قوة الموجهات السلبية، فإن الإفراط في استخدامها قد يحد من إبداع الذكاء الاصطناعي أو يؤدي إلى نتائج أقل إثارة للاهتمام. حاول تحقيق توازن بين التوجيه ومنح النظام حرية إبداعية.

الموجهات السلبية في نماذج الذكاء الاصطناعي الأخرى

Midjourney

يُعد Midjourney نموذجًا آخر يُستخدم لتوليد الصور بالذكاء الاصطناعي. وهو يدعم أيضًا الموجهات السلبية لمساعدة المستخدمين في تحسين النتائج.

مثال على الاستخدام في Midjourney:

• الموجه الإيجابي: “/imagine شاطئ هادئ عند الغروب”
• الموجه السلبي: “–no أشخاص، بدون نص، بدون شعارات”

ChatGPT ونماذج النصوص

في نماذج توليد النصوص مثل ChatGPT، يمكن للموجهات السلبية توجيه الروبوت بعيدًا عن المواضيع غير المرغوبة.

مثال:

• المستخدم: “اشرح ميكانيكا الكم.”
• الموجه السلبي (ضمني): صُمم الذكاء الاصطناعي لتجنب المحتوى غير المسموح مثل الآراء الشخصية أو المواضيع الحساسة.

بينما قد لا تسمح الواجهة بإدخال موجهات سلبية صريحة، إلا أن النظام يتضمن تعليمات ضمنية لتصفية المحتوى غير المناسب.

أشهر الموجهات السلبية وتأثيراتها

قوائم الموجهات السلبية لمواقف مختلفة

للبورتريهات والشخصيات

• موجهات سلبية: “تشريح سيئ، أطراف إضافية، مشوَّه، وجه مرسوم بشكل سيئ، مكرر، ضبابي، جودة منخفضة”

للمناظر الطبيعية

• موجهات سلبية: “أشخاص، حيوانات، مبانٍ، ضبابي، تعرض مفرط أو منخفض، جودة منخفضة”

لصور المنتجات

• موجهات سلبية: “نص، علامة مائية، شعار، ضبابي، انعكاسات، ظلال”

للأنماط الفنية

لاستبعاد أنماط معينة:

• موجهات سلبية: “كرتون، كوميك، أنمي، انطباعي، تجريدي”

الموجهات السلبية ميزة قوية في الذكاء الاصطناعي تتيح للمستخدمين توجيه النماذج حول ما يجب تجنبه في المحتوى المولّد. من خلال استخدام الموجهات السلبية بشكل فعّال، يمكنك تحسين جودة الصور والنصوص المولدة بالذكاء الاصطناعي، وضمان توافقها مع احتياجاتك وتفضيلاتك الخاصة. سواء لتحسين نتائج فنية، أو التحكم في المحتوى للعلامة التجارية، أو الالتزام بالسياسات، تبقى الموجهات السلبية أداة أساسية لكل من يعمل مع النماذج التوليدية للذكاء الاصطناعي.

مراجع

1. RePrompt: Automatic Prompt Editing to Refine AI-Generative Art Towards Precise Expressions بقلم Yunlong Wang, Shuyuan Shen, Brian Y. Lim (نشر بتاريخ: 2023-03-20).
   تدرس هذه الورقة قدرة نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية على إنتاج صور استنادًا إلى موجهات نصية، مع التركيز على مدى تعبير هذه الصور عن الأبعاد العاطفية المقصودة للنص. طور المؤلفون أداة RePrompt، وهي طريقة تلقائية لتحسين الموجهات النصية لتعزيز التعبير العاطفي للصور المنتجة، خاصة للمشاعر السلبية. تضمنت منهجيتهم استراتيجيات تحرير جماعية وتدريب نموذج وسيط لتحليل تأثير ميزات النص على التوليد. أظهرت المحاكاة والدراسات التجريبية تحسنًا كبيرًا في دقة التعبير العاطفي في الصور المولدة.
   اقرأ المزيد

2. Redefining Qualitative Analysis in the AI Era: Utilizing ChatGPT for Efficient Thematic Analysis بقلم He Zhang, Chuhao Wu, Jingyi Xie, Yao Lyu, Jie Cai, John M. Carroll (نشر بتاريخ: 2024-05-28).
   يستكشف هذا البحث دمج أدوات الذكاء الاصطناعي مثل ChatGPT في عمليات البحث النوعي. من خلال مقابلات وتعاون مع باحثين نوعيين، تحدد الورقة التحديات وتقترح إطار عمل لتصميم موجهات فعالة لتعزيز استخدام الذكاء الاصطناعي في التحليل الموضوعي. تكشف الدراسة عن تحول في مواقف الباحثين من السلبية إلى الإيجابية تجاه دور الذكاء الاصطناعي، مع التأكيد على أهمية الموجهات المصممة جيدًا وإبراز المخاطر الأخلاقية المحتملة.
   اقرأ المزيد

3. Learning to Prompt in the Classroom to Understand AI Limits: A pilot study بقلم Emily Theophilou وآخرون (نشر بتاريخ: 2023-09-01).
   تتناول هذه الدراسة المشاعر السلبية الناتجة عن المفاهيم الخاطئة حول قدرات الذكاء الاصطناعي، خاصة مع النماذج اللغوية الكبيرة مثل ChatGPT. وتبرز أهمية التدخلات التوعوية لزيادة فهم الجمهور لحدود الذكاء الاصطناعي واستراتيجيات الموجهات الفعالة. من خلال الاعتراف بقابلية الذكاء الاصطناعي للخطأ، تهدف الدراسة إلى تقليل المخاوف والمواقف السلبية تجاه الذكاء الاصطناعي، وتعزيز رؤية أكثر وعيًا وتوازنًا.
   اقرأ المزيد