# OpenAI تقرّ بأنها لا تستبعد مساهمة بيانات المستخدمين في تحسين نماذجها بعد تساؤلات عالمَي رياضيات

> **المغزى:** إعدادات الخصوصية تجيب عن سؤال من قرأ المحادثة، أما سؤال ما إذا دخلت المحادثة في التدريب فما زال بلا إجابة واضحة، وهو السؤال الذي يمس العمل غير المنشور.

- المصدر: المغزى (https://almaghza.com/a/2026-09-10-openai-mathematicians-training-data/)
- التاريخ: 28 ربيع الأول - 10 سبتمبر 2026 (2026-09-10)
- القسم: ذكاء اصطناعي
- الوسوم: OpenAI، ChatGPT، الخصوصية، الذكاء الاصطناعي

أقرّت OpenAI بأنها لا تستطيع أن تستبعد تمامًا أن تكون بيانات مجهولة الهوية، مستخرجة من تفاعلات المستخدمين مع منتجاتها، قد ساهمت في تحسين نماذجها. جاء ذلك في سياق خلاف علني أثاره عالما رياضيات في سبتمبر 2026، بعد أن نشرت الشركة ورقة عن معادلات Navier-Stokes يوم 8 سبتمبر.

يقول Andreas Thom، أستاذ نظرية الزمر في جامعة TU Dresden، إنه أمضى شهورًا يناقش مسائل قريبة مع ChatGPT. وفي أغسطس 2026 أعلنت OpenAI بناء أول non-sofic group، بالبناء على ورقة له من 2019. وبحسب روايته التي نشرها على Mathstodon، راسل الشركة يسأل سؤالًا واحدًا: هل دخلت محادثاته في التدريب؟ ويقول إن الرد تناول سؤالًا مختلفًا، هو ما إذا كان النظام قد اطّلع على المحادثات أثناء الحل.

## الفرق بين السؤالين

السؤال الأول عن لحظة الحل، والثاني عن الشهور التي سبقتها. ويمكن أن تصح الإجابتان معًا: أن النموذج لا يفتح أي محادثة أثناء عمله، وأن يكون قد تدرّب قبل ذلك على بيانات مستخرجة منها. لا تناقض بينهما، لكن واحدة فقط منهما هي التي قيلت في الرد.

وThom ليس الوحيد. فـ Tristan Buckmaster من جامعة NYU يقول إن OpenAI عرفت بعمل له لم يُنشر بعد، بينما نفى Sébastien Bubeck من OpenAI علنًا أن يكون باحثو الشركة قد اطّلعوا على عمله قبل النشر.

وهذه كلها روايات من أطراف الخلاف لا وقائع محسومة. والشيء الوحيد الصادر عن الشركة نفسها هو الإقرار بعدم القدرة على الاستبعاد.

ويمس الخلاف شريحة أوسع من الباحثين. فكثير من المستخدمين يضعون في هذه الأدوات أعمالًا لم تُنشر بعد: فكرة منتج، أو بنود عقد، أو نموذج تسعير، أو كودًا لم يُرفع. وتوفر ChatGPT خيارًا في إعدادات التحكم بالبيانات باسم "Improve the model for everyone". لكن الإعدادات تجيب عن سؤال الاطلاع، بينما يبقى سؤال التدريب على ما كُتب سابقًا دون إجابة واضحة من الشركة.

## المصادر

- [تغطية The Decoder للخلاف](https://the-decoder.com/openais-millennium-proof-dispute-raises-the-question-of-whether-researchers-can-trust-ai-labs/)
- [حساب Andreas Thom على Mathstodon](https://mathstodon.xyz/@andreasthom)
- [تغطية Northeast Times لسؤال بيانات التدريب](https://northeasttimes.com/2026/09/10/two-mathematicians-demand-answers-from-openai-on-training-data/)