الذكاء الاصطناعي و"Personalization".. تخصيص الإجابة: متى يتحول إلى فقاعة رأي؟

AI بالعربي – متابعات

مع كل تفاعل جديد بين المستخدم والذكاء الاصطناعي، يتقدم مفهوم Personalization خطوة إضافية إلى الأمام. المساعد يتذكر تفضيلاتك، يفهم أسلوبك، يراعي اهتماماتك، ويعيد صياغة الإجابة بما “يناسبك”. في الظاهر، يبدو هذا تطورًا منطقيًا، بل مرغوبًا. من لا يريد إجابة مصممة خصيصًا له؟ لكن خلف هذا التخصيص الذكي، يلوح خطر قديم بصيغة جديدة: فقاعة الرأي. هنا يتحول التخصيص من خدمة إلى عزل، ومن تحسين للتجربة إلى تضييق للأفق المعرفي.

السؤال لم يعد هل التخصيص مفيد، بل متى يصبح خطرًا.

في بدايات الذكاء الاصطناعي التفاعلي، كانت الإجابة واحدة للجميع تقريبًا. اليوم، لم يعد ذلك صحيحًا. نفس السؤال قد ينتج إجابات مختلفة جذريًا حسب من يسأل. هذه النقلة النوعية غيّرت شكل المعرفة، وطريقة استهلاكها، وحدود ما نراه ونفكر فيه.

ما المقصود بـ Personalization في الذكاء الاصطناعي؟
Personalization هو قدرة النظام على تعديل الإجابة بناءً على خصائص المستخدم، مثل اهتماماته السابقة، أسلوبه اللغوي، مستوى خبرته، موقعه، أو تفاعلاته الماضية. الهدف المعلن هو جعل الإجابة أكثر ملاءمة، أقل إزعاجًا، وأكثر فائدة.

لكن هذا التعديل لا يكون محايدًا، لأنه يفترض معرفة مسبقة عمّن يسأل.

لماذا أصبح التخصيص هدفًا مركزيًا؟
السبب الأساسي هو تجربة المستخدم. الأنظمة العامة قد تبدو باردة أو عامة أكثر من اللازم. التخصيص يمنح شعورًا بأن النظام “يفهمك”، ويتحدث بلغتك، ويعرف ما تريد دون شرح طويل.

من منظور تجاري، التخصيص يزيد التفاعل، ويطيل زمن الاستخدام، ويعزز الاعتماد على النظام.

من التخصيص إلى التصفية
المشكلة تبدأ عندما لا يكتفي النظام بتخصيص الصياغة، بل يبدأ بتصفية المحتوى نفسه. أفكار تُبرز، وأخرى تُخفى. زوايا معينة تُقدَّم بوصفها الأهم، بينما تُهمَّش بدائل أخرى.

هنا لا يكتفي الذكاء الاصطناعي بالشرح، بل يشارك في تشكيل الرؤية.

فقاعة الرأي: النسخة الذكية
فقاعة الرأي ليست مفهومًا جديدًا. ظهرت مع خوارزميات منصات التواصل، حين أصبح المستخدم يرى فقط ما يوافق ميوله. الجديد هو انتقال هذه الظاهرة إلى مستوى أعمق، حيث لا تُصفَّى الأخبار فقط، بل تُصاغ الإجابة نفسها بما ينسجم مع افتراضات مسبقة عن المستخدم.

الفقاعة هنا لا تُعرض، بل تُكتب.

AEO عندما تصبح الإجابة “مريحة” أكثر من كونها شاملة
في سياق تحسين الإجابة، قد يُفضَّل تقديم إجابة تتوافق مع ما يتوقعه المستخدم، بدل أن تتحداه أو توسّع أفقه. هذا يجعل الإجابة تبدو ذكية وسلسة، لكنها قد تكون منقوصة.

الإجابة المريحة ليست دائمًا الإجابة الصحيحة أو الكاملة.

كيف يُبنى التخصيص تقنيًا؟
يعتمد التخصيص على إشارات متعددة، مثل سجل التفاعل، أنماط الأسئلة، الكلمات المفتاحية المفضلة، وحتى نبرة الحوار. هذه الإشارات تُستخدم لتقدير ما “يناسب” المستخدم.

لكن هذه التقديرات احتمالية، لا يقينية، وقد تُخطئ أو تتجمد مع الزمن.

عندما يصبح التخصيص افتراضًا دائمًا
أحد أخطر جوانب Personalization هو الجمود. النظام قد يستمر في افتراض أن المستخدم يحمل نفس الاهتمامات أو القناعات، حتى لو تغيّرت. هذا يؤدي إلى إعادة إنتاج نفس الزوايا، ونفس التفسيرات، مرارًا.

الذكاء هنا لا يتطور، بل يعيد نفسه.

التخصيص مقابل التنوع المعرفي
المعرفة تزدهر بالتنوع، لا بالتشابه. عندما تُخصَّص الإجابة أكثر من اللازم، يقل الاحتكاك بأفكار مخالفة، أو مدارس فكرية بديلة.

فقاعة الرأي لا تُغلق بابًا واحدًا، بل تُغلق مسارًا كاملًا للتعلم.

التخصيص والهلوسة المتحيزة
في بعض الحالات، قد يملأ النظام الفجوات بما يتماشى مع نمط المستخدم، حتى لو لم يكن ذلك مدعومًا بمصادر قوية. هذا يؤدي إلى هلوسة “مُفصّلة”، تبدو منطقية لأنها تتوافق مع السياق الشخصي.

الخطأ هنا لا يكون عشوائيًا، بل متحيزًا.

التخصيص في القضايا الحساسة
في السياسة، الصحة، أو القضايا الاجتماعية، يصبح التخصيص سلاحًا ذا حدين. إجابة مخصصة قد تعزز قناعة قائمة بدل أن تقدم صورة متوازنة.

هنا، يتحول الذكاء الاصطناعي من أداة شرح إلى عامل تأثير.

من يقرر ما يُخصَّص؟
قرار التخصيص ليس بيد المستخدم دائمًا. غالبًا ما يكون افتراضيًا، غير مرئي، وغير قابل للتعديل بسهولة. المستخدم قد لا يعرف ما الذي حُجب عنه أصلًا.

الغياب غير المرئي أخطر من المنع الصريح.

التخصيص والاعتماد المعرفي
كلما شعر المستخدم أن النظام “يفهمه”، زاد اعتماده عليه كمصدر وحيد. هذا الاعتماد يقلل من البحث المستقل، والمقارنة، والتفكير النقدي.

الفقاعة لا تُبنى فقط بالخوارزمية، بل بالثقة الزائدة.

هل التخصيص دائمًا سيئًا؟
بالطبع لا. التخصيص مفيد في التعليم، الدعم التقني، وتبسيط المفاهيم. المشكلة ليست في وجوده، بل في غياب حدوده.

التخصيص الجيد يراعي المستخدم، دون أن يحصره.

التخصيص القابل للكشف مقابل التخصيص الخفي
هناك فرق كبير بين تخصيص معلن، يمكن للمستخدم التحكم فيه، وتخصيص خفي يعمل في الخلفية. الأول يعزز الثقة، الثاني يزرع الشك.

الشفافية هنا ليست خيارًا إضافيًا، بل شرطًا أخلاقيًا.

التخصيص وحرية الاختيار
حرية المعرفة تعني القدرة على رؤية أكثر من زاوية. عندما يحدد النظام مسبقًا ما “يناسبك”، فإنه يختصر هذه الحرية، ولو بحسن نية.

الاختيار الحقيقي يحتاج إلى عرض البدائل، لا تصفيتها.

متى يتحول التخصيص إلى فقاعة رأي؟
عندما يصبح هو القاعدة لا الاستثناء، عندما يُخفى التنوع، عندما تُعاد نفس الأفكار بصيغ مختلفة، وعندما يفقد المستخدم القدرة على الخروج من المسار.

الفقاعة لا تظهر فجأة، بل تتشكل تدريجيًا.

كيف يمكن كسر الفقاعة؟
عبر تصميم أنظمة تُدخل التنوع عمدًا، وتعرض وجهات نظر متعددة، وتتيح للمستخدم اختيار مستوى التخصيص. كسر الفقاعة يحتاج إلى قرار تصميمي واعٍ، لا صدفة.

الذكاء الاصطناعي لا يجب أن يكون مرآة فقط، بل نافذة أيضًا.

دور المستخدم في مقاومة الفقاعة
المستخدم ليس سلبيًا تمامًا. طرح أسئلة مختلفة، طلب وجهات نظر معارضة، أو تعطيل بعض أشكال التخصيص، كلها وسائل لتوسيع الأفق.

الوعي هو خط الدفاع الأول.

مستقبل Personalization في الذكاء الاصطناعي
من المرجح أن يتجه التخصيص نحو نماذج أكثر مرونة، توازن بين الملاءمة والتنوع. قد نرى إعدادات واضحة، أو إشعارات، أو حتى “وضع الاستكشاف” الذي يكسر النمط المعتاد.

المستقبل لا يرفض التخصيص، بل يعيد ضبطه.

التوازن بين القرب والاتساع
التخصيص يجعل الذكاء الاصطناعي أقرب، لكن المعرفة تحتاج أيضًا إلى اتساع. الجمع بين الاثنين هو التحدي الحقيقي.

الذكاء الجيد لا يقول لك فقط ما تحب سماعه، بل ما تحتاج إلى معرفته.

خلاصة المشهد: التخصيص سلاح ذو حدين
Personalization في الذكاء الاصطناعي يمكن أن يكون أداة قوية لتحسين الفهم وتجربة الاستخدام. لكنه، دون ضوابط وشفافية، قد يتحول إلى فقاعة رأي ناعمة، تعزل المستخدم داخل تصوراته الخاصة. بين الراحة والتنوع، وبين القرب والعزلة، يقف التخصيص كأحد أكثر عناصر الذكاء الاصطناعي حساسية وتأثيرًا.

السؤال الحقيقي لم يعد هل نخصص الإجابة، بل كيف نمنع التخصيص من أن يختصر العالم في مرآة ضيقة.