قد لا تُخاض المعركة الكبرى القادمة في مجال الذكاء الاصطناعي فقط في المختبرات، بل في صفحات الويب التي تختار الآلات تصديقها. تشير دراسة نُشرت في 27 يوليو 2026 بواسطة مركز الفكر البريطاني ديموس إلى أن خمس عائلات رئيسية من نماذج الذكاء الاصطناعي قد استشهدت جميعها بشكل إيجابي بمنظمة مُعاقبة، تم تقديمها من قبل الباحثين كوسيلة للدعاية الروسية. الإشارة عالمية: عندما يبحث روبوت محادثة عن إجابة على الإنترنت، فإن جودة إجابته تعتمد أيضًا على نزاهة النظام البيئي الذي يستشيره.
تتناول الدراسة نماذج تُستخدم من قبل Google وOpenAI وAnthropic وxAI وMistral AI. قام الباحثون بإنشاء استفسارات باللغة الإنجليزية والألمانية والفرنسية استنادًا إلى 50 رواية دعاية مأخوذة من عشرة مقالات من مؤسسة مكافحة الظلم، المعروفة أيضًا باسم r-FBI. تُقدم هذه الهيئة كمنظمة للدفاع عن حقوق الإنسان، لكن ديموس ويورونيوز يصفانها بأنها عملية أسسها يفغيني بريغوجين، الرئيس السابق لمجموعة فاغنر، والتي تم استهدافها بعقوبات أمريكية وأوروبية.
الرقم الذي يكشف عن ثغرة في إجابات روبوتات المحادثة
وفقًا للنتائج التي أبلغت عنها ديموس ويورونيوز، فقد استشهدت النماذج الخمسة التي تم اختبارها بـ r-FBI كمصدر إيجابي على الأقل مرة واحدة. في 16.6% من الإجابات، تم التعامل مع محتوى هذه المنظمة بطريقة قد تخدم مصالحها: إما من خلال تقديم ادعاءاتها كعنصر شرعي في النقاش، أو من خلال تكرارها دون تراجع كافٍ، أو من خلال الموافقة عليها.
في 30.9% من الإجابات، تناول النموذج الموضوع المطروح دون الإشارة إلى أن المصدر المعتمد مُعاقب. هذه الغياب عن السياق أمر مركزي. يمكن أن تعطي الاقتباسات المرئية لموقع ما مظهرًا من السلطة، حتى عندما لا يصدق روبوت المحادثة جميع ادعاءاته بشكل صريح. أخيرًا، 52% من الإجابات رفضت أو دحضت الروايات المضللة بطريقة أو بأخرى.
يجب قراءة هذه النسب بدقة. لا تثبت الدراسة أن 16.6% من جميع الإجابات التي تنتجها روبوتات المحادثة يوميًا هي دعاية. إنها تقيس سلوكها في بروتوكول مستهدف، تم بناؤه حول روايات متطرفة ومصدر محدد. تكشف عن ضعف تجريبي، وليس تكرارًا عالميًا. لكن هذا الضعف يكفي لإثارة القلق لأنه يؤثر على عدة مزودين وعدة لغات.
النتائج الأساسية
- خمس عائلات من النماذج المختبرة: تلك الخاصة بـ Google وOpenAI وAnthropic وxAI وMistral AI.
- ثلاث لغات: الإنجليزية والألمانية والفرنسية.
- 50 رواية: مختارة من عشرة مقالات تُنسب إلى r-FBI.
- 16.6% من الإجابات: التزام قد يخدم مصالح الدعاية للمصدر، وفقًا لتصنيف الباحثين.
- 30.9%: معالجة الموضوع دون ذكر الوضع المُعاقب للمصدر.
- 52%: رفض أو دحض الادعاءات المضللة.
«تسمم RAG»، سلاح جديد في الحرب المعلوماتية
يستخدم ديموس مصطلح «تسمم RAG»، أو التسمم الناتج عن الجيل المعزز من الاسترجاع. خلف هذا المصطلح الفني يوجد آلية بسيطة: العديد من المساعدين في الذكاء الاصطناعي لم يعودوا يجيبون فقط بفضل البيانات التي تم تعلمها خلال تدريبهم. إنهم يبحثون أيضًا عن معلومات حديثة عبر الإنترنت، يسترجعون مستندات، ثم ينسقون إجابة.
إذا قام فاعلون منسقون بإغراق الويب بمحتويات محسّنة، مترجمة ومترابطة، يمكن أن تظهر صفحاتهم في النتائج التي تستشيرها الأنظمة. يمكن للنموذج بعد ذلك استرجاع مصدر مُناور قبل أن يستنتج بشكل صحيح على أساس خاطئ. لم يعد المشكلة مجرد «هلوسة» آلة تخترع معلومات: بل هي إمكانية أن تجد معلومات منشورة بالفعل، ولكن مصممة لخداعها.
تتوافق هذه الاستراتيجية مع صعود GEO، أي «تحسين محرك الجيل». كما كان السيو التقليدي يسعى لكسب مواقع في Google، فإن GEO يهدف إلى جعل محتوى مرئيًا وقابلًا للاقتباس من قبل المحركات التوليدية. إذا تم استخدامه من قبل علامة تجارية، يمكن أن يخدم استراتيجية تسويقية. وإذا تم استخدامه من قبل عملية تأثير، يمكن أن يصبح رافعة جيوسياسية.
لماذا فرنسا وأوروبا معنيتان مباشرة
البعد الفرنسي بعيد عن كونه ثانويًا. تم صياغة الاستفسارات في الدراسة بشكل خاص باللغة الفرنسية، وتمثل Mistral AI واحدة من الآمال الرئيسية الأوروبية في المنافسة العالمية في مجال الذكاء الاصطناعي. بشكل أوسع، استهدفت عمليات التضليل الروسية فرنسا، ووسائل إعلامها، ونقاشها العام ودعمها لأوكرانيا.
يأتي الموضوع أيضًا في سياق تنظيمي حاسم. تسعى الاتحاد الأوروبي إلى تنظيم المخاطر النظامية المرتبطة بالنماذج الكبيرة بينما تدعم صناعة قارية قادرة على المنافسة مع الفاعلين الأمريكيين والآسيويين. تكمن الصعوبة في المطالبة بمزيد من تتبع ومراقبة المصادر دون جعل الوصول إلى معلومات متعددة ومتجددة مستحيلًا.
كما أدان الخدمة الأوروبية للعمل الخارجي في يوليو 2026 نظامًا روسيًا يجمع بين الفاعلين الحكوميين، والوسطاء، والمجرمين الإلكترونيين، والشركات الميسرة. تنقل دراسة ديموس الجبهة: بعد الشبكات الاجتماعية، ومحركات البحث، ووسائل الإعلام المستنسخة، تصبح المساعدات الحوارية أيضًا ساحة محتملة للتلاعب.
شركات الذكاء الاصطناعي تستجيب، لكن الشفافية تبقى جوهر المشكلة
قدمت الشركات المعنية ردودًا مختلفة ليورونيوز. أعلنت Mistral AI أنها تأخذ مكافحة التضليل على محمل الجد وتستثمر باستمرار في الكشف والوقاية. كما ميزت الشركة بين النماذج الخام المستخدمة في الدراسة ومنتجاتها التي تتضمن مزيدًا من التفكير والتحليل السياقي.
أشارت OpenAI إلى أن النموذج الذي تم اختباره قد تم سحبه منذ ذلك الحين وأنه متاح عبر API، وليس في النسخة العامة من ChatGPT. كما ذكرت الشركة أنها تمتلك فرقًا مكلفة بإحباط العمليات السرية للتأثير. وأشار مصدر مقرب من Anthropic إلى أنظمة تطبيق القواعد وفريق استخبارات حول التهديدات. لم تتلق يورونيوز ردًا من xAI وGoogle في وقت نشر مقالها.
تعتبر هذه التوضيحات مهمة، لأن أداء نموذج خام، وAPI، وروبوت محادثة عام يمكن أن يختلف. النسخة المسحوبة لا تصف بالضرورة الحالة الحالية للخدمة. لكن القضية تتجاوز جيلًا واحدًا من النماذج: يجب أن نعرف كيف يتم اختيار المصادر، وتقييمها، والإشارة إليها، وعند الضرورة، استبعادها أو مرافقتها بتحذير.
تنبيه تم تأكيده من خلال أعمال أخرى حول الذكاء الاصطناعي والأخبار
لا تظهر تقرير ديموس في فراغ. توصلت دراسة أكاديمية نُشرت في مايو 2026 حول ستة روبوتات محادثة تجارية و2100 سؤال حول الأخبار إلى أن أكثر من 70% من الأخطاء الملحوظة كانت ناتجة عن استرجاع المصادر بدلاً من التفكير. كانت النماذج غالبًا ما تجيب بشكل صحيح عندما تجد الوثيقة الصحيحة، لكنها قد تفشل منذ البداية في اختيار المعلومات.
كما حددت هذه البحث ضعفًا كبيرًا تجاه الأسئلة التي تحتوي على فرضية خاطئة وتباينًا في الأداء حسب اللغات. لم تتناول نفس حملة التأثير، لذا لا ينبغي الخلط بينها وبين دراسة ديموس. ومع ذلك، تتقارب الأعمالان نحو نفس الاستنتاج: تعتمد موثوقية روبوت المحادثة على نظام البحث الخاص به وحواجز الأمان بقدر ما تعتمد على قوة نموذجه.
كما أشارت NewsGuard في مايو 2026 إلى أن Claude قد كرر بعض الادعاءات الكاذبة المؤيدة لروسيا أو إيران خلال تدقيق مستهدف، مع تذكير بأن هذا الروبوت كان قد احتل سابقًا مرتبة بين الأفضل في اختباراتهم. مرة أخرى، الدرس ليس أن الأداة ستكون مهددة بشكل لا يمكن إصلاحه، ولكن أن الأداء يمكن أن يتطور ويتطلب مراقبة مستمرة.
ما يجب على المستخدمين الانتباه إليه قبل تصديق إجابة
بالنسبة للجمهور، فإن رد الفعل الأول هو فتح الروابط المذكورة بدلاً من الاعتماد على سلاسة الملخص. الإجابة المكتوبة بشكل جيد ليست دليلاً. يجب التحقق من هوية الناشر، والتاريخ، والمؤلفين، ووجود مصادر مستقلة أخرى، وما إذا كانت هناك عقوبات أو نفي محتمل.
تستحق الأسئلة الجيوسياسية، والانتخابية، والصحية، والمالية مزيدًا من الحذر. يمكن أن تدفع الصياغة التي تفترض حقيقة ما نظامًا ما إلى تطوير هذه الفرضية بدلاً من تحديها. يمكن أن يقلل الطلب بشكل صريح من روبوت المحادثة للتحقق مما إذا كان الادعاء صحيحًا، والإشارة إلى الاختلافات بين المصادر، وتفضيل الوثائق الرسمية من المخاطر، دون القضاء عليها.
الإشارة التي لا يمكن للصناعة تجاهلها بعد الآن
يصبح الذكاء الاصطناعي بوابة للأخبار لملايين المستخدمين. تعطي هذه التطورات للمزودين مسؤولية قريبة من تلك الخاصة بمحركات البحث، ولكن مع اختلاف رئيسي: يدمج روبوت المحادثة الوثائق في صوت واحد. يمكن أن تختفي مصدر هامشي خلف إجابة تبدو محايدة ومؤكدة.
الخطر ليس فقط أن تخطئ آلة، ولكن أن يتعلم فاعل معادٍ كيفية تنظيم الويب ليتم العثور عليه من قبلها. يجب أن تتضمن المنافسة على أقوى ذكاء اصطناعي الآن منافسة أخرى: تلك التي تتعلق بالنموذج القادر على تحديد الأصل، والمصالح، وموثوقية ما يقرأه. بعد معركة البيانات والرقائق، تصبح الثقة هي الميزة الاستراتيجية التالية.
مصادر موثوقة
- ديموس — « GEO for Geopolitics »، تقرير حول الذكاء الاصطناعي والحرب المعلوماتية، 27 يوليو 2026
- يورونيوز — بروتوكول، نتائج وردود الشركات في مجال الذكاء الاصطناعي، 27 يوليو 2026
- دراسة أكاديمية — تقييم ستة روبوتات محادثة كوسائط للأخبار، مايو 2026
- NewsGuard — تدقيق مستهدف لـ Claude في مواجهة روايات مؤيدة لروسيا وإيران، 4 مايو 2026
- الخدمة الأوروبية للعمل الخارجي — النظام السيبراني الروسي والعقوبات الأوروبية، 14 يوليو 2026
