A medida que las plataformas de redes sociales ofrecen un medio para la expresión de opiniones, fenómenos sociales como el odio, el lenguaje ofensivo, el racismo y todas las formas de violencia verbal han aumentado de manera espectacular. Estos comportamientos no afectan solo a países, grupos o comunidades específicos, sino que se extienden más allá de estas áreas a la vida cotidiana de las personas. Este estudio investiga el discurso ofensivo y de odio en las redes sociales árabes para construir un sistema de detección preciso de discurso ofensivo y de odio. Más precisamente, desarrollamos un sistema de clasificación para determinar el discurso ofensivo y de odio utilizando un modelo de aprendizaje multitarea (MTL) construido sobre un modelo de lenguaje árabe preentrenado. Entrenamos el modelo MTL en la misma tarea utilizando corpus cruzados que representan una variación en el contexto ofensivo y de odio para aprender representaciones contextuales globales y específicas del conjunto de datos. El modelo MTL desarrollado mostró un rendimiento significativo y superó a los modelos existentes en la literatura en tres de cuatro conjuntos de datos para tareas de detección de discurso ofensivo y de odio en árabe.