من "فقاعة الفلترة" إلى "فقاعة الجواب": كيف يعيد الذكاء الاصطناعي رسم حدود ما نراه؟

وعد الإنترنت، منذ بداياته، بأن يضع المعرفة في متناول الجميع. ومع مرور الوقت، اتضح أن الوصول إلى المعرفة شيء، والوصول إلى الحقيقة شيء آخر. فمنصات التواصل الاجتماعي ومحركات البحث تعلّمت ما يعجبنا، وصارت تعرض لكل شخص ما يوافق اهتماماته وسلوكه السابق. وهكذا وُلد ما يُعرف بـ"فقاعات المعلومات" (Information Bubbles أو Filter Bubbles)، وهي بيئة رقمية تعيد إلينا الأفكار نفسها، وتُبعد عنّا ما يخالفها.

لكن القصة لم تكن يومًا بهذه البساطة. ففي دراسة واسعة نشرتها مجلة Science عام 2015، فحص الباحثون سلوك 10.1 مليون مستخدم على فيسبوك. صحيحٌ أن ترتيب الخوارزمية قلّل من ظهور الأخبار المخالفة لتوجّه المستخدم بنحو 15%، لكن المفاجأة أن اختيارات الناس أنفسهم — أي ما قرّروا النقر عليه — كان أثرها في التضييق أكبر من أثر الخوارزمية. بمعنى آخر: الفقاعة لم تكن صناعة الآلة وحدها؛ كنّا شركاء في صنعها.

كان هذا هو القلق طوال عقد كامل. لكن الذكاء الاصطناعي جاء ليغيّر شكل المشكلة من أساسها.

في السابق، كان محرك البحث يعطيك قائمة. تسأل عن موضوع، فتظهر أمامك صفحة حكومية، ومقال صحفي، ورأي جامعي، ونقاش في منتدى، وعدة تفسيرات متنافسة. لم يكن الترتيب محايدًا يومًا، لكن الخيارات بقيت مرئية، وكنت أنت من يختار بينها.

أما اليوم، فحين تسأل أداة ذكاء اصطناعي — مثل ChatGPT أو Google أو Perplexity أو Claude أو Grok — يحدث شيء مختلف تمامًا. النظام لا يرتّب لك المصادر وحسب؛ بل يقرؤها، ويختار أيّها يستحق الظهور، ويوفّق بين تناقضاتها، ثم يقدّم لك إجابة واحدة مصقولة. أنت لم تعد تختار بين المصادر، بل تتلقّى نتيجة اختيارات اتُّخذت نيابة عنك.

هذا التحوّل يستحق اسمًا خاصًا. لم نعد أمام "فقاعة فلترة" تُخفي عنك بعض الأبواب؛ صرنا أمام "فقاعة جواب" (Answer Bubble) تدخل من الأبواب بدلًا عنك، وتعود إليك بخلاصة واحدة.

هل الذكاء الاصطناعي هو الحل، أم جدارٌ أكثر سماكة؟

للوهلة الأولى، يبدو أن الذكاء الاصطناعي قد يكون الدواء لا الداء. فهو لا يعتمد على منشورات أصدقائك، ولا على خوارزمية تُغذّيك بما يُبقيك متصلًا. إنه، نظريًا، قادر على قراءة آلاف الصفحات التي لن تفتحها أنت أبدًا، وصياغة إجابة متوازنة خلال ثوانٍ. وكثير من النماذج الحديثة صُمّمت فعلًا لتعرض أكثر من وجهة نظر، وتنبّه إلى وجود خلاف بين الخبراء.

لكن الواقع أكثر تعقيدًا. فأن يقرأ النظام مصادر متنوعة، لا يعني بالضرورة أنه عرض عليك وجهات نظر متنوعة. إذا تحوّلت ثلاثون صفحة إلى أربع فقرات، فهناك من قرّر أيّ خلافٍ ينجو من عملية الاختصار، وأيّ رأيٍ يسقط في الطريق. القرار لم يَعُد بيدك؛ صار داخل الصندوق.

وهنا تبدأ المشكلة الحقيقية، ولها وجهان: وجهٌ يخصّ سلوكنا نحن، ووجهٌ يخصّ ثقتنا بالجواب.

الوجه الأول: توقّفنا عن النقر

أوضح دليل على هذا التحوّل ليس رأيًا، بل قياسٌ لسلوك حقيقي. ففي دراسة لمركز Pew Research عام 2025، تتبّع الباحثون تصفّح أكثر من 900 شخص. وحين كان يظهر ملخّص من الذكاء الاصطناعي أعلى الصفحة، كان المستخدم ينقر على رابط تقليدي في 8% من الحالات فقط، مقابل 15% حين لا يظهر أي ملخّص. أما الروابط الموجودة داخل الملخّص نفسه، فلم يكن يُنقر عليها إلا في 1% من الزيارات.

الرقم الأخير هو الأخطر. فهو يعني أن الجواب صار هو المحطة الأخيرة، لا نقطة البداية. المستخدم يقرأ الخلاصة، ويكتفي بها، ويغادر. لم يعد يرى العناوين المتنافسة، ولا الأدلة المتناقضة، ولا الرأي الأقلّية الذي كان يظهر يومًا في صفحة نتائج البحث.

من الإنصاف أن نذكر أن Google لا توافق على هذه القراءة. فقد ردّت الشركة بأن إجمالي النقرات المنتقلة من البحث إلى المواقع بقي "مستقرًا تقريبًا" مقارنةً بالعام السابق، وأن جودة النقرات ارتفعت. غير أنها لم تنشر بياناتٍ تُثبت ذلك، بينما تعتمد دراسة Pew على قياس سلوكٍ فعليّ لا على تصريح. والقارئ المنصف يضع الرقمين جنبًا إلى جنب، ولا يستبدل أحدهما بالآخر.

الوجه الثاني: هل الجواب المصقول جوابٌ صحيح؟

المشكلة أن هذا الجواب الواثق ليس دائمًا مدعومًا بما يكفي. ففي دراسة محكّمة نشرها باحثون عام 2023، فحصوا أربعة من محرّكات البحث التوليدية، فوجدوا أن 51.5% فقط من الجُمَل المُولّدة كانت مدعومة بالكامل بمصادرها، وأن 74.5% فقط من الاقتباسات تدعم فعلًا الجملة المرتبطة بها.

بمعنى آخر: وجود مصدرٍ أسفل الجملة لا يعني أن المصدر يقول ما تقوله الجملة. وهذا خطرٌ من نوعٍ جديد. فالرابط الخاطئ في البحث القديم كان مجرد خيار واحد بين عشرات؛ أما الجملة الخاطئة داخل ملخّص متماسك، فتستعير هيبة الإجابة كلها، وتبدو وكأنها الحقيقة النهائية.

كيف تختلف الأنظمة الخمسة؟

من الخطأ أن نتعامل مع هذه الأدوات كأنها شيء واحد. فطريقة بحث كل نظام، وطريقة عرضه للمصادر، تختلف اختلافًا يؤثّر مباشرةً في احتمال نشوء "فقاعة جواب". والجدول التالي يلخّص السلوك المُوثّق لكل نظام:

النظام	كيف يبحث ويلخّص	كيف يعرض المصادر	ملاحظة تخصّ الفقاعة
ChatGPT Search	قد يعيد صياغة سؤالك إلى عدة عمليات بحث مستهدفة قبل أن يلخّص	اقتباسات ضمن النص ولوحة مصادر جانبية	قد لا ترى عمليات البحث التي بُني عليها الجواب
Google (AI Overviews / AI Mode)	يلخّص داخل صفحة البحث؛ وAI Mode يجزّئ السؤال إلى أسئلة فرعية متعددة	روابط ومصادر بارزة مرافقة للجواب	قد يبحث أوسع منك، لكن الخلاصة قد تُغنيك عن فتح المصادر
Perplexity	يبحث في الويب الحيّ ويصوغ جوابًا مباشرًا مع بحثٍ متعدّد	الاقتباسات والروابط عنصر أساسي في الواجهة	ظهور الاقتباس يسهّل التحقّق، لكنه يقلّل الحاجة للتصفّح
Claude	بحث ويب يعالج عدة مصادر، ووضعٌ بحثيّ يجري عمليات متتابعة	يرفق اقتباسات وروابط ويشجّع على مراجعتها	يوسّع الزوايا، لكن الخلاصة تبقى تلخيصًا وسيطًا
Grok	يمكنه البحث في منشورات X العامة والويب في الوقت الحقيقي	قد يعرض المصادر الداعمة للجواب	يضيف طزاجةً اجتماعية، لكنه يُدخل ديناميكيات المنصّات إلى الجواب

السؤال المهم إذًا ليس "هل يذكر النظام مصادره؟"، بل: كم مصدرًا مستقلًّا قرأ؟ وكم وجهة نظر عرض؟ وأيّ المصادر استبعد؟ وهل يجعل التحقّق أسهل، أم يجعله يبدو غير ضروري؟

حين تتحول المشكلة من معلومات إلى اقتصاد

إلى هنا، كان الحديث عن الأفراد. لكن الأثر الأعمق يمسّ من يصنع المعلومة أصلًا.

الإنترنت المفتوح يقوم على معادلة بسيطة: أحدهم يدفع كي يُنتج المحتوى، ويحصل في المقابل على زوّار، ومشتركين، وإعلانات. فإذا وصلت الإجابة إلى المستخدم دون أن يزور الموقع، انكسرت هذه المعادلة.

وأرقام شركة Cloudflare لعام 2025 تُظهر حجم الخلل. فبعض أنظمة الذكاء الاصطناعي تسحب آلاف الصفحات من المواقع مقابل كل زائرٍ واحد تعيده إليها — نسبةٌ لا تُقارَن بمحرّك البحث التقليدي الذي يعيد زائرًا مقابل كل بضع صفحات. النظام يأخذ الكثير، ويعيد القليل.

وهنا تظهر حلقة مقلقة: الذكاء الاصطناعي يقلّل الحاجة لزيارة المصدر، فتضعف موارد الناشرين، فتختفي المصادر الصغيرة والمستقلة، فيصبح النظام معتمدًا على عددٍ أقل من المصادر الكبيرة. ومع كل دورة، تضيق دائرة الأصوات التي تُبنى منها إجابات الغد. هذا ما يسمّيه بعض الباحثين خطر "الثقافة الأحادية" (Monoculture): أن نستهلك رواية آلة واحدة، بدلًا من أن نختار بين أصوات مستقلة متعددة.

لكن الأمر ليس حتميًّا

قبل أن نستسلم للرواية القاتمة، ثمة ما يستحق التذكّر.

خطر "الثقافة الأحادية" جديرٌ بالمراقبة، لا حقيقةٌ مثبتة. فالأنظمة المختلفة ما زالت تسحب مصادر مختلفة، وتعطي إجاباتٍ متفاوتة للسؤال نفسه.

كما أن المبالغة في ربط الخوارزميات بالتطرّف تحتاج إلى تدقيق. ففي دراسة نشرتها مجلة PNAS عام 2025، أجرى الباحثون أربع تجارب على نحو تسعة آلاف مشارك، وقدّموا لهم توصياتٍ منحازة عمدًا على منصّة تشبه يوتيوب. النتيجة؟ تغيّر ما يشاهدونه فعلًا، لكن لم يظهر أثرٌ واضح ومتّسق في مواقفهم السياسية على المدى القصير. الباحثون أنفسهم نبّهوا إلى أنهم لا يستطيعون استبعاد آثار المدى الطويل، أو الآثار على فئاتٍ هشّة بعينها. لكن الرسالة واضحة: التعرّض لا يتحوّل تلقائيًّا إلى قناعة.

الأداة، إذًا، قادرة على توسيع أفقنا بقدر ما هي قادرة على تضييقه. والفرق، في النهاية، ليس في الأداة، بل في طريقة استخدامها.

ماذا يعني هذا لأصحاب الأعمال والعلامات التجارية؟

هنا تصبح القصة عمليةً جدًا.

في السابق، كانت المنافسة الرقمية تدور حول سؤال واحد: كيف أظهر في الصفحة الأولى من نتائج البحث؟ أما اليوم، فقد أُضيف سؤالٌ أهم: كيف أصبح المصدر الذي يقتبس منه الذكاء الاصطناعي حين يبني إجابته؟

الظهور في القائمة لم يعُد كافيًا، لأن كثيرًا من المستخدمين لن يصلوا إلى القائمة أصلًا. ما يصلهم هو الخلاصة. ومن يريد أن يكون حاضرًا في تلك الخلاصة، عليه أن يستثمر في شيءٍ لا تستطيع الآلة تلفيقه: محتوى أصلي، وموثّق، ودقيق، مبنيّ على خبرة حقيقية وبيانات واضحة، وعلى سمعة رقمية تجعل العلامة مرجعًا يمكن الاعتماد عليه.

هذا بالضبط جوهر ما يُعرف بتحسين الظهور في محرّكات التوليد (GEO). فالشركة التي تعامل المحتوى على أنه كلفة تُختصر، ستغيب تدريجيًا عن المشهد الذي تصنعه الآلة. أما الشركة التي تبني سلطةً معرفية حقيقية في مجالها، فستتحول إلى المصدر الذي تعود إليه الأنظمة حين تُسأل. القيمة انتقلت من "أن تُوجَد" إلى "أن يُوثَق بك".

في النهاية: فقاعةٌ من صنع من؟

ربما لا يكون السؤال المهم هو: "هل سيصنع الذكاء الاصطناعي فقاعات معلومات جديدة؟" بل: "هل سنستخدمه لاكتشاف ما لا نعرفه، أم لتأكيد ما نؤمن به أصلًا؟"

فالخوارزميات، مهما بلغت من الذكاء، لا تستطيع أن تعوّض فضول الإنسان. وإذا توقّفنا عن البحث، وعن سماع الرأي الآخر، وعن التشكيك في الإجابات الجاهزة، فلن تكون الفقاعة من صنع التكنولوجيا وحدها، بل ستكون خيارًا نحن صنعناه.

الفقاعة القديمة كانت تسألنا: هل تُخفي الخوارزمياتُ بعضَ الإنترنت عنّا؟ أما سؤال عصر الذكاء الاصطناعي فأكثر إثارةً للقلق: ماذا يحدث حين نتوقف عن رؤية الإنترنت أصلًا، ولا نرى إلا ما تقول لنا الآلة إنها وجدته؟

المصادر

• Pew Research Center (2025). "Google users are less likely to click on links when an AI summary appears in the results" — النقر يهبط من 15% إلى 8%، و1% فقط ينقرون على المصدر داخل الملخّص (عيّنة 900 شخص). https://www.pewresearch.org/short-reads/2025/07/22/google-users-are-less-likely-to-click-on-links-when-an-ai-summary-appears-in-the-results/
• Liu, Zhang & Liang (2023). "Evaluating Verifiability in Generative Search Engines." ACL Findings (EMNLP 2023) — 51.5% من الجُمَل مدعومة بالكامل، 74.5% من الاقتباسات تدعم جملتها. https://aclanthology.org/2023.findings-emnlp.467/
• Cloudflare (2025). "The crawl before the fall of referrals" — فجوة الزحف مقابل الإحالة لدى أنظمة الذكاء الاصطناعي مقارنةً بالبحث التقليدي. https://blog.cloudflare.com/ai-search-crawl-refer-ratio-on-radar/
• Liu et al., PNAS (2025). "Short-term exposure to filter-bubble recommendation systems has limited polarization effects" — نحو 9000 مشارك، أثر محدود على المواقف السياسية قصيرة المدى. https://www.pnas.org/doi/10.1073/pnas.2318127122
• Google / Liz Reid (2025). "AI in Search is driving more queries and higher quality clicks" — الرأي المقابل: النقرات "مستقرة تقريبًا". https://blog.google/products-and-platforms/products/search/ai-search-driving-more-queries-higher-quality-clicks/
• Bakshy, Messing & Adamic, Science (2015). "Exposure to Ideologically Diverse News and Opinion on Facebook" — 10.1 مليون مستخدم؛ اختيار المستخدم أثّر في التضييق أكثر من الخوارزمية. https://www.science.org/doi/10.1126/science.aaa1160