هل يطيح الذكاء الاصطناعي بويكيبيديا؟ المنصة الأشهر تواجه خطر التراجع
تاريخ النشر: 27th, October 2025 GMT
#سواليف
شددت مؤسسة ويكيميديا، المشرفة على #موقع_ويكيبيديا، على #انخفاض# أعداد #الزوار البشر خلال الأشهر الأخيرة، مسجلة تراجعاً بنسبة 8% مقارنة بنفس الفترة من عام 2024، حسبما كشف مارشال ميلر، المدير التنفيذي للمنتجات بالمؤسسة، في منشور رسمي على مدونتها.
وأوضح ميلر في مقال عبر “ويكيميديا” أن هذا الانخفاض جاء بعد تعديل طريقة التمييز بين الزوار البشر والروبوتات لضمان دقة بيانات التصفح، خاصة بعد اكتشاف زيادة غير طبيعية في الزيارات من البرازيل، تبين لاحقاً أنها غالباً من روبوتات.
وأرجع ميلر هذا التراجع إلى الاعتماد المتزايد على أدوات الذكاء الاصطناعي ووسائل التواصل الاجتماعي للحصول على المعلومات، إذ توفر محركات البحث إجابات مباشرة مستندة في كثير من الأحيان إلى محتوى ويكيبيديا، ما يقلل الحاجة للنقر على الموقع.
وأضاف أن الجيل الشاب يتجه بشكل متزايد إلى منصات مثل “يوتيوب” و”تيك توك” للحصول على المعلومات، وهو ما يشكل تحدياً لمستقبل مجتمع المتطوعين الذين يحررون محتوى ويكيبيديا، ويؤثر على حجم التبرعات التي يعتمد عليها الموقع لاستمرار عمله.
مقالات ذات صلةوأشارت ويكيميديا إلى التناقض الكبير في المشهد الرقمي، إذ تعتمد غالبية نماذج الذكاء الاصطناعي الكبرى على بيانات ويكيبيديا لتدريب نفسها، لكنها في الوقت ذاته قد تقلل من عدد الزوار لمصدرها الأساسي للمعلومات الموثوقة.
وللتصدي لذلك، تعمل المؤسسة على تطوير سياسات أوضح لإعادة استخدام المحتوى بطريقة مسؤولة، بالإضافة إلى ابتكار طرق جديدة لجذب الشباب عبر منصات الفيديو والألعاب والدردشة، مثل “يوتيوب وتيك توك وروبلوكس وإنستغرام”.
كما أطلقت المؤسسة مؤخراً مشروع “Wikidata Embedding”، الذي يتيح تحويل 120 مليون نقطة بيانات مفتوحة في ويكيداتا إلى صيغة يسهل استخدامها بواسطة أنظمة الذكاء الاصطناعي، بهدف تحسين دقة الإجابات وتعزيز الوصول إلى معلومات مجانية عالية الجودة.
المصدر: سواليف
كلمات دلالية: سواليف موقع ويكيبيديا انخفاض الزوار الذکاء الاصطناعی
إقرأ أيضاً:
خطر جديد في عالم التقنية: كيف يُصاب الذكاء الاصطناعي بـ”التسمم”؟!
#سواليف
عادة ما تُرتبط كلمة ” #تسمم ” بصحة الإنسان أو بالبيئة، غير أن هذا المصطلح بدأ في الآونة الأخيرة يتردد بشكل متزايد في سياق #التكنولوجيا الرقمية.
المقصود هنا هو “تسمم” #الذكاء_الاصطناعي، وهو تهديد جديد وخفي قد يقوّض الثقة في #الخوارزميات_الذكية. وأظهرت أبحاث حديثة أن هذا الخطر واقعي؛ فقد وجد علماء من المعهد البريطاني لأمن الذكاء الاصطناعي ومعهد “آلان تورينج” وشركة Anthropic أن المتسللين قادرون — لخنق نموذج لغوي كبير مثل ChatGPT أو Claude — على إحداث تأثير خفي عبر إدخال نحو 250 مثالا ضارا فقط ضمن ملايين الأسطر من بيانات التدريب. وقد نُشر هذا البحث في مجلة Computer Science.
ما هو تسمم الذكاء الاصطناعي؟
مقالات ذات صلةهو تدريب متعمَّد لشبكات عصبية على أمثلة خاطئة أو مضللة بهدف تشويه معرفتها أو سلوكها. والنتيجة أن النموذج يبدأ في ارتكاب أخطاء، أو ينفذ أوامر ضارة بطريقة ظاهرة أو سرّية.
يُميّز الخبراء نوعين رئيسيين من الهجمات:
هجمات مُستهدفة (باب خلفي): تهدف إلى إجبار النموذج على الاستجابة بطريقة محددة عند وجود محفز سري؛ مثلا “حقن” أمر خفي يجعل النموذج يرد بإهانة عند ظهور كلمة نادرة في الاستعلام مثل alimir123. قد تبدو الإجابة طبيعية عند الاستعلام العادي، لكنها تتحول إلى مسيئة عند إدخال المحفز. ويمكن للمهاجمين نشر هذا المحفز على مواقع أو وسائل تواصل لتفعيله لاحقا.
هجمات غير مباشرة (تسميم المحتوى): لا تعتمد على محفزات خفية بقدر اعتمادها على ملء بيانات التدريب بمعلومات زائفة. نظراً لاعتماد النماذج على كميات هائلة من المحتوى المتاح على الإنترنت، يستطيع المهاجم إنشاء مواقع ومصادر متعددة تروّج لمعلومة خاطئة (مثلاً: “سلطة الخضار تعالج السرطان”)؛ وإذا استُخدمت هذه المصادر في التدريب، فسيبدأ النموذج بتكرار تلك الأكاذيب بصفتها حقائق.
ما مدى خطورة ذلك عمليا؟
الأدلة التجريبية تؤكد أن تسميم البيانات ليس مجرد سيناريو افتراضي: في تجربة أجريت في يناير الماضي، أدى استبدال 0.001% فقط من بيانات التدريب بمعلومات طبية مضللة إلى أن النموذج صار يُقدّم نصائح خاطئة في سياق اختبارات طبية نموذجية. هذا يبيّن قدرة الهجمات الصغيرة والمُحكمة على إحداث أضرار كبيرة تُؤثر على سلامة المخرجات وثقة المستخدمين.
تحرير 5 آلاف قضية سرقة تيار كهربائي خلال الـ24 ساعة الماضية