تقليل سوء الفهم في التواصل بين الإنسان والذكاء الاصطناعي: نموذج 'أفعال الكلام' لتحسين التفاعل اللغوي - Zeena Al-Asi (المجلة الإفريقية للدراسات المتقدمة في العلوم الإنسانية والاجتماعية, 2026)
غالبًا ما يخفق الحوار بين الإنسان والذكاء الاصطناعي عندما يحلل النظام صيغة الجملة دون إدراك الغرض من فعل المستخدم؛ فقد يسأل المستخدم، أو يلمح، أو يتلطف في الطلب، أو يرفض، أو يسعى لتصحيح فهم معين، إلا أن الكثير من الأنظمة تكتفي بالرد على الكلمات الظاهرة على الشاشة عوضًا عن الفعل الكامن خلفها. تتقصى هذه الورقة البحثية تلك الفجوة وتطرح نموذجًا لأفعال الكلام لتعزيز التفاعل اللغوي. تعتمد الدراسة على تحليل ثانوي لمصادر عامة وتجارب منشورة، وتراجع نظرية أفعال الكلام الكلاسيكية ومعايير القدرة التداولية (البرجماتية) الحديثة. شملت المواد العامة قواعد بيانات متنوعة منها: (DailyDialog، MultiWOZ، Stanford Politeness Corpus، Switchboard Dialogue Act Corpus، PUB، DialogBench، و INDIR-IT). وقد كشفت المراجعة عن أربع نقاط فشل متكررة، حيث تعاني الأنظمة في التعامل مع: الطلبات غير المباشرة، وقواعد اللباقة، وتوازن أفعال الحوار، وعملية "الإصلاح" أو التصحيح بعد حدوث خلط في الفهم. وبناءً على هذه النتائج، تقترح الورقة نموذجًا من أربع مراحل: كشف الفعل، وقراءة السياق، وفحص مخاطر "الوجه" (حفظ المقامات)، وتخطيط الاستجابة القائم على التصحيح. يعالج النموذج سوء الفهم باعتباره تعارضًا بين نية المستخدم ورد النظام، ويستخدم أسلوب الاستيضاح عندما يكون القصد غير واضح، كما يضبط نبرة الحديث لتناسب السياق الاجتماعي. تربط الورقة بين اللسانيات التداولية الكلاسيكية وممارسات التقييم الحديثة، وتخلص إلى أن تحسين الحوار مع الذكاء الاصطناعي يتطلب تصميمًا تداوليًا لا يقتصر على طلاقة النص فحسب. يقدم النموذج مسارًا واضحًا للاختبارات المستقبلية، وضبط الأنظمة، والتقييم اللغوي للأنظمة الذكية.