لماذا تتشابه نتائج الذكاء الاصطناعي لدى الجميع رغم اختلاف الأدوات؟

عند مراجعة محتوى عدد كبير من المشاريع التي تستخدم الذكاء الاصطناعي اليوم، تظهر ملاحظة لافتة: النتائج متقاربة بشكل واضح. الصياغات متشابهة، الأفكار تدور في نطاق واحد، وحتى أسلوب التحليل يبدو وكأنه خرج من قالب واحد. هذا التشابه لا يرتبط بنموذج معيّن أو أداة محددة، بل بطريقة التفكير التي تسبق الاستخدام.

الذكاء الاصطناعي، مهما بلغت قوته، يعكس الإطار الذي يعمل داخله. وعندما يكون هذا الإطار عامًا، أو غير محدد، أو مبنيًا على طلبات سطحية، فإن المخرجات ستكون بالضرورة متقاربة. هنا تبدأ المشكلة الحقيقية، خصوصًا في بيئات تعتمد على التميّز، مثل المحتوى، التسويق، وتجربة المستخدم.

التشابه ليس عيباً تقنياً

من المهم توضيح نقطة أساسية: تشابه النتائج لا يعني أن النماذج ضعيفة أو محدودة. على العكس، النماذج اللغوية مصممة لتقديم أكثر الإجابات احتمالًا بناءً على البيانات المتاحة. وعندما يُطرح السؤال بصيغة عامة، فإن الإجابة ستكون عامة كذلك.

المشكلة تبدأ عندما يُفهم الذكاء الاصطناعي على أنه مصدر إبداع مستقل، وليس نظامًا يتفاعل مع مدخلات محددة. في هذا السياق، يصبح المستخدم جزءًا من المعادلة، وليس مجرد متلقٍ للنتيجة.

تعريف مختصر: ما المقصود بالإطار السياقي؟

الإطار السياقي هو مجموعة المعايير غير المكتوبة التي تحكم طريقة تفاعل الذكاء الاصطناعي مع الطلب. يشمل ذلك فهم المجال، طبيعة الجمهور، الهدف النهائي، القيود المهنية، وحتى نبرة التواصل. عندما يغيب هذا الإطار، يتعامل النموذج مع الطلب كما لو كان معزولًا عن أي سياق حقيقي.

وجود إطار سياقي واضح لا يعني تعقيد الطلب، بل يعني وضوحه. هذا الوضوح هو ما يسمح للنموذج بتقديم مخرجات أكثر دقة وارتباطًا بالواقع.

أين يتكوّن التشابه فعلياً؟

التشابه لا يتكوّن في لحظة الإجابة، بل في لحظة السؤال. كثير من المستخدمين يطرحون أسئلة متشابهة لأنهم ينطلقون من نفس المرجعيات: مقالات عامة، أمثلة منتشرة، أو قوالب جاهزة. النتيجة أن الذكاء الاصطناعي يعيد إنتاج نفس الأنماط، وإن اختلفت الكلمات.

في سياق SEO، هذا التشابه له أثر مباشر. المحتوى المتقارب يفقد قيمته بسرعة، لأن محركات البحث أصبحت أكثر حساسية للتكرار الدلالي، وليس فقط النصي. هنا يظهر دور E-E-A-T، حيث تُقاس القيمة بمدى الخبرة والتجربة الحقيقية المنعكسة في المحتوى، لا بطوله أو كثافة الكلمات المفتاحية.

سيناريو مهني واقعي

في فرق التسويق الرقمي، يُستخدم الذكاء الاصطناعي غالبًا لتسريع إنتاج المحتوى. يتم إدخال نفس نوع الطلبات، بنفس اللغة، لنفس الجمهور المفترض. بعد فترة قصيرة، يبدأ الفريق بملاحظة أن الأداء لا يتحسن، رغم زيادة الإنتاج.

عند تحليل السبب، يتضح أن المشكلة ليست في الأداة، بل في غياب نظام يربط المحتوى بسياق المستخدم الفعلي. لا توجد آلية لتغذية النموذج بتجربة حقيقية، ولا معايير واضحة لقياس الجودة. النتيجة محتوى يبدو جيدًا، لكنه لا يترك أثرًا.

الفرق بين التنويع والتمايز

كثيرون يحاولون حل مشكلة التشابه عبر التنويع الشكلي: تغيير الصياغة، استخدام مرادفات، أو تعديل الأسلوب. هذا التنويع لا يصنع تمايزًا حقيقيًا. التمايز يأتي من تغيير زاوية النظر، لا من تغيير الكلمات.

عندما يُبنى الطلب على تحليل تجربة المستخدم، أو على ملاحظة مهنية دقيقة، يبدأ الذكاء الاصطناعي في تقديم نتائج مختلفة فعليًا. هنا يتحول من أداة إعادة صياغة إلى أداة تفكير داعمة.

كيف يقلّ التشابه دون تعقيد؟

الحل لا يكمن في أوامر أطول، بل في أوامر أذكى. بدل طلب “اكتب مقالًا عن…”، يصبح السؤال: ما المشكلة التي أريد أن يشعر بها القارئ؟ ما القرار الذي أريد دعمه؟ ما السياق الذي يعمل داخله هذا المحتوى؟

هذه الأسئلة البسيطة تعيد توجيه الذكاء الاصطناعي نحو مسار مختلف. ومع الوقت، ومع بناء نظام استخدام ثابت، تبدأ النتائج في الابتعاد عن النمط السائد.

دور الإنسان داخل المعادلة

في أي نظام ذكاء اصطناعي فعّال، يظل الإنسان هو من يحدد الاتجاه. ليس عبر التحكم في كل تفصيلة، بل عبر تصميم الإطار العام. هذا الدور لا يتطلب معرفة تقنية عميقة، بل وعيًا بطبيعة العمل وأهدافه.

عندما يُختزل دور الإنسان في كتابة الطلب فقط، تضيع القيمة. وعندما يُعاد تعريف هذا الدور كمصمم للنظام، يتغير كل شيء.

الفكرة التي يجب تثبيتها

تشابه النتائج ليس مشكلة الذكاء الاصطناعي، بل انعكاس لطريقة استخدامه. من يطلب من نفس الزاوية، يحصل على نفس الإجابة. التمايز يبدأ عندما يتغير الإطار، لا الأداة.

عبدالرحمن السيد
مختص في الذكاء الاصطناعي التطبيقي والتسويق الرقمي
مؤسس مبادرة ذكاء بلا تعقيد – مبادرة عربية تهدف إلى تبسيط الذكاء الاصطناعي وبنائه كنظم عملية تخدم الأفراد والمشاريع دون تعقيد تقني.