ما يقرب من نصف يقول الأمريكيون إنهم يستخدمون الذكاء الاصطناعي للعثور على المعلومات وتوليد الأفكار. ليس من الصعب معرفة السبب. مع تحول وسائل التواصل الاجتماعي إلى فوضى – وجوجل إلى صفحة مقصودة مجيدة لسلاسل Reddit ومزارع المحتوى – فإن معظمنا متعطش لشيء يمكن الاعتماد عليه. بالإضافة إلى ذلك، فإن روبوتات الدردشة كذلك متعاونأليس كذلك؟ في المرة الأولى التي تفاعلت فيها مع أحد هذه المواقع، سألته عما إذا كان يعلم أنه يمثل استنزافًا كبيرًا للموارد. وبعد نصف ساعة، حصلت على وصفة جديدة لجبنة الكريمة النباتية.
لم أجرب الوصفة قط. بدلًا من ذلك، وجدت واحدًا من صنع الإنسان ربما يكون ماجستير القانون في القانون قد تخلص منه. هذه هي الطريقة التي تعمل بها هذه النماذج بالطبع. إنهم يعيدون تجميع المعرفة الجماعية في شيء يبدو أنه مصمم خصيصًا لك. قد يكون هذا مناسبًا لبدائل الألبان (إلا إذا كنت مدونًا نباتيًا). ولكن على أمر العالم، و حقيقة– محور دوري كمدقق حقائق في WIRED – المخاطر أعلى بشكل كبير.
على مدى العام الماضي أو نحو ذلك، نظر إلي المزيد والمزيد من الناس بشفقة كبيرة. من المؤكد أن مدقق الحقائق في إحدى المجلات لن يستغرق وقتًا طويلاً في هذا العالم الذي تمت ترقيته بالذكاء الاصطناعي. اتصل بي بالحمقاء، لكنني لست قلقًا إلى هذا الحد. لقد استنتجت أن القليل جدًا من المعرفة الجماعية للإنسانية تعيش على الإنترنت. ووفقًا لبحثي، فإن الذكاء الاصطناعي مخطئ أكثر مما قد يعتقده الناس.
من الواضح أن توم وولف اعتقدت أن مدققي الحقائق، وفقًا للكاتب كولين ديكي، هم “عصابة من النساء والمحررين المتوسطين الذين يتعاونون جميعًا لإضعاف نثر الكاتب العظيم وإضعافه”. وبحسب التعريفات، فالأمر ليس سيئًا (على الرغم من أن مديري والعديد من زملائي هم من الرجال). ماذا يمكنني أن أقول؟ إنها مهمتنا، على عكس الذكاء الاصطناعي، أن تكون مزعجة.
إن قسم التحقق من الحقائق في WIRED هو مدرسة قديمة: تعليقات توضيحية دقيقة سطرًا تلو الآخر، ومصادر أولية كلما أمكن ذلك، ومراجعة أخلاقية وقانونية واسعة النطاق. نحن نتساءل عن الافتراضات الأساسية، ونبحث عن معلومات جديدة أو متضاربة، ونتصل بالناس ونتحدث معهم – ونتأكد. إنها مراجعة نظراء سريعة النجاح، وتعمل بأفضل ما يمكنها وبنفس وتيرة الأخبار نفسها.
بقدر ما أستطيع أن أقول، الذكاء الاصطناعي لم يأت لهذه العملية بعد. ما جاء من أجله هو التحقق من الحقائق “بعد ذلك”، أي التحليل بأسلوب سنوبز لواقعية شيء ما بعد وقوعه. وفي المملكة المتحدة، قامت مبادرة تسمى Full Fact ببناء أدوات الذكاء الاصطناعي الخاصة بها للمساعدة في إحباط انتشار المعلومات الخاطئة. تعالج هذه الأدوات، المستخدمة في أكثر من 40 دولة، كميات هائلة من البيانات، بدءًا من منشورات وسائل التواصل الاجتماعي وحتى نصوص البث الصوتي، ثم تحدد بدقة ادعاءات محددة يمكن للبشر إجراء المزيد من التحقيق فيها. يقول مارك فرانكل، رئيس الشؤون العامة في منظمة Full Fact: “أنت بالتأكيد بحاجة إلى إنسان”.
والسبب في ذلك بسيط: لا يزال الذكاء الاصطناعي يخطئ في الأمور. كمدقق للحقائق، أود أن أكون قادرًا على إخبارك بالضبط بعدد المرات. لكن الأمر ليس بهذه السهولة. منذ عام 2018، تم نشر ما يقرب من 17000 ورقة بحثية على arXiv حول LLMs، ركز الكثير منها بشكل خاص على مسألة موثوقيتها. ومع ذلك، فإن الأمر يستحق محاولة تحديد شخصية عاملة.
في أي مقال يتم عرضه على مكتب تدقيق الحقائق في WIRED، عادةً ما يكون هناك قدر لا بأس به من “الموضوع المهم”: الإحصائيات، والأحداث الإخبارية، والاقتباسات، وأي شيء يساعد في وضع الموضوع في سياقه. يميل مدققو الحقائق إلى البحث عن هذه المعلومات الأساسية على محرك البحث جوجل، وهذه العملية، في شكل نظرة عامة مرعبة على الذكاء الاصطناعي في محرك البحث، تشكل تفاعلي الرئيسي مع الذكاء الاصطناعي. في رأيي المهني، إنه غير صالح للاستخدام، وهو خطأ، في حوالي ثلث الحالات.
قد يكون هذا تقييمًا سخيًا، رغم ذلك. وجدت دراسة أجراها مركز تاو للصحافة الرقمية في مارس 2025 أن أكثر من 60 بالمائة من الردود الواردة من محركات البحث التي تعمل بالذكاء الاصطناعي كانت غير دقيقة. دراسة أجرتها هيئة الإذاعة البريطانية (BBC) تشير إلى أن نسبة الخطأ في برامج الدردشة الآلية تقترب من 45 بالمائة، وهو الرقم الذي أرى أنه يُستشهد به كثيرًا. نظرًا لأن النسب المئوية متباعدة، اسمحوا لي أن أطرح هذا الأمر بشكل أكثر وضوحًا: قد يكون الذكاء الاصطناعي مخطئًا في نصف الحالات تقريبًا.
