صناعة الإنسانية

إعلانات الوظائف المؤقتة وعروض الخدمات في منصات العمل غير الرسمية مثل Upwork وFiverr تبرز بشكل كبير كلمة ‘إنساننة’ في هذه الأيام، مع مجموعة من الوظائف والمزودين الذين يقترحون مستويات مختلفة من إخفاء حقيقة أن المقال كُتب، أو كُتب جزئيًا، أو كُتب بالتعاون مع الذكاء الاصطناعي.

اتجاه ‘Humanize’ عبر المشاركات الحقيقية على Upwork.

الطلب على الخدمات البشرية والآلية التي يمكنها إعادة كتابة المخرجات ‘الملوثة’ بالذكاء الاصطناعي بحيث يبدو أن إنسانًا جلس وتعبّ خلال بضع ساعات، يشير إلى أن إجماعا عالميًا قد تم التوصل إليه بأن ‘اللمسة البشرية’ ضرورية للاتصال والتواصل – وأن حجم المحتوى الهائل في عصر الذكاء الاصطناعي سيجعل هذا الاتصال ضروريًا مرة أخرى.

أود شخصيًا أن أعتقد ذلك، لكن الأمر ليس بالضرورة كذلك – ليس أقلها أن إرشادات Google الخاصة بهذا الشأن تتعامل مع الجودة للنص، بدلاً من الوسيلة التي تم إنشاؤه بها.

الحقيقة هي أننا لا نعرف حاليًا بالضبط كم أو أي نوع من الذكاء الاصطناعي الذي نحن مستعدون لتحمله، أو مدى قدرتنا على تبرير الفوائد التي يحصل عليها مليارات منا من الذكاء الاصطناعي يوميًا مقابل شعور بـ ‘التواطؤ’ والإغراء الأخلاقي فيما يتعلق بتداعيات التقنية الأوسع.

تعكس قوائم الوظائف المذكورة أعلاه ذلك أيضًا؛ فهناك، يسعى المبدعون والشركات إلى الأتمتة، على الأرجح لأنهم يرغبون في النشر على نطاق واسع، وهو بالضبط السلوك الذي تعد Google بمعاقبته بشكل خاص في خوارزمية الترتيب الخاصة بها. وفي الوقت نفسه، يبحثون عن طرق آلية وبشرية لـ ‘صناعة’ الإنسانية.

يذكرني إلى حد ما بـ إحدى أفضل النكات في روتينات ستيفن رايت الكوميدية ذات التفكير العصبي المتنوع في الثمانينات:

‘في منزلي، لدي موقد ميكروويف. يمكنني الاستلقاء أمام النار للمساء في مجرد 8 دقائق.’

شكل الفوضى القادمة

كالمعتاد، تستلهم هذه الأفكار من استعراضي اليومي عبر Arxiv، حيث لفت انتباهي اليوم خصوصًا ورقة من تأليف Jochen Madler في شركة أتمتة التسويق Sitefire، بعنوان SlopShape: Identifying AI-Generated Commercial Web Content.

عادةً ما أتجاهل الأوراق التي لها مؤلف واحد، وفق مبدأ ‘فكتور فرانكشتاين’، لكن فرضية هذه الورقة بسيطة، ومنهجية الاختبار قوية.

تشير الدراسة أساسًا إلى أنه عندما يُعاد كتابة مشاركة تم توليدها بواسطة الذكاء الاصطناعي بالكامل، حتى بواسطة البشر، فإنها تحتفظ بتوقيع معماري مميز يقع على مستوى أعلى بكثير من مستوى الكلمة، ويتألف من ‘شكل’ مميز لا يمكن القضاء عليه بأي قدر من إعادة الصياغة أو التعديل السطحي للنص.

مقارنة أنماط البنية في المشاركات المكتوبة بواسطة البشر والذكاء الاصطناعي. يميل الكتاب البشريون إلى استخدام تركيبات نادرة من البنى، بينما تفضل جميع نماذج الذكاء الاصطناعي الخمسة تركيبات أكثر تقليدية. المصدر

من الواضح أنه يمكن تجاوز هذه المسألة (إذا اعتبرتها مسألة) من خلال تخطيط مسار الكتابة بنفسك، واستخدام إما لا ذكاء اصطناعي على الإطلاق، أو استخدامه فقط على المكونات المنفصلة التي خططت لها بنفسك.

ومع ذلك، كما تشهد الإعلانات المتحمسة على Upwork، هذا ليس ما يُرغب فيه؛ يمكن استنتاج من نبرة هذه الإعلانات أن محتوى المقال يجب أن يكون منظمًا ليس فقط بواسطة الذكاء الاصطناعي، بل تم تصوره بواسطة الذكاء الاصطناعي – أي أن نموذج اللغة الكبيرة سيقترح مواضيع مناسبة تتماشى مع الأهداف العامة لشركة أو كيان.

بعد ذلك، من المتوقع تمامًا أن ينتج الذكاء الاصطناعي مسودات متقدمة متعددة للمحتوى، مع تدخل العنصر البشري المزعج فقط لإضافة خاتمة ولمسة إنسانية (على الرغم من أنه من المثالي أن تتطور هذه العملية في النهاية إلى سير عمل Python).

ميزات بارزة

حصل مؤلف الورقة الجديدة على هذه الأفكار من خلال جمع عدة آلاف من مشاركات مدونات الشركات التي سبقت مباشرة إصدار وانتشار ChatGPT (2020-2022) واستنتاج الأوامر منها.

أي أنه استخدم Gemini 3 Flash لقراءة الأوراق الحقيقية المكتوبة بواسطة البشر وإعادة هندسة أمر مصمم لإنتاج عمل مشابه عبر بعض نماذج اللغة الكبيرة الرائدة، وهي GPT5.4، Kimi 2.5، DeepSeek V3.2، Claude 4.6، وGemini 3.

تم بعد ذلك استخدام هذه الأوامر لإنشاء خمس نسخ ذكاء اصطناعي لكل من المشاركات البشرية الحقيقية، ومنها تم استخراج الميزات التي ستصف في النهاية ‘شكل’ المحتوى الخاص بكل نموذج لغة كبير عبر النماذج الخمسة؛ ويشير Madler إلى أن ‘المشاركات التي يولدها الذكاء الاصطناعي تشترك في شكل مرتب ومعلن عن نفسه’.

الدراسة بأكملها هي إعادة تنفيذ StoryScope project من COLM 2026 في أغسطس هذا العام، وهي تعاون بين جامعة ماريلاند وGoogle DeepMind، التي طبقت منهجية مماثلة تقريبًا على الأدب الروائي، لتجد أن القصص التي يولدها الذكاء الاصطناعي تتقارب إلى نطاق أضيق وأكثر توقعًا من هياكل السرد مقارنة بالكتابة البشرية:

من دراسة StoryScope، مقارنة مخطط مبعثر لأنماط السرد في الأدب البشري والأدب الذي يولده الذكاء الاصطناعي. تحتل القصص المكتوبة بشرية منطقة مميزة، بينما تتجمع القصص من خمسة نماذج رائدة للذكاء الاصطناعي بشكل أقرب معًا، مما يدل على تشابه أكبر في اختياراتها السردية الأساسية. المصدر

قرر مادلر إعادة تشغيل StoryScope على مدونات الشركات بسبب الدافع المالي الواسع لأتمتتها، مقارنةً بالمجال الأكثر غرابة لكتابة الخيال، ولدرجة الأتمتة الكبيرة التي وصلت إلى 50٪ من محتوى الإنترنت بحلول مايو 2026، وفقًا a Graphite study المذكورة في عمل مادلر.

ربما يكون التحليل الأكثر إثارة للاهتمام هو تفكيك الميزات المستخرجة من المادة التي ينتجها الذكاء الاصطناعي بناءً على المشاركات البشرية المكتوبة قبل عام 2022:

‘القيم التي ينتجها نماذج الذكاء الاصطناعي في أغلب الأحيان تتجمع لتشكل ما نسميه مشاركة المدونة المرتبة ذاتيًا: فهي تعد بالمكافأة بالفعل في العنوان، وتذكر أطروحتها وتعلن عن هيكلها قبل القسم الأول، وتتحدث بصوت توضيحي تحريري، وتختتم بمرحلة تلخص أو تعيد صياغة الأطروحة.’

‘في مشاركة ذكاء اصطناعي نموذجية، تُوعد المكافأة في العنوان: “كيفية خفض وقت الإعداد إلى النصف”. تُذكر الأطروحة ويُعلن عن التدفق قبل القسم الأول: “في هذه المشاركة، سنغطي لماذا يتعطل الإعداد، ثلاث حلول فعّالة، وكيفية قياس الفرق.”’

‘وتعيد الخاتمة صياغة الأطروحة: “باختصار، الإعداد المنظم يوفر الوقت.” القيم المائلة للإنسان تصف المشاركات دون تلك العلامات الدليلية: لا تدفق أقسام معلن، ولا تصعيد للمخاطر، ولا قسم ختامي يعيد صياغة الأطروحة.’

فرضية خاطئة

بالمناسبة، معظم الكليشيهات والعبارات النمطية الموجودة في القالب/القوالب الموصوفة استُمدت من SEO-obsessed strictures في مشهد التسويق قبل ظهور نماذج اللغة الكبيرة. أين نعتقد أن الذكاء الاصطناعي تعلم هذه العادات؟

دائمًا ما كان مكروهًا, قبل الذكاء الاصطناعي، وكان يُنتج دائمًا على نطاق واسع, قبل أن تتمكن الآلات من القيام بذلك جيدًا; وبسبب الحاجة للامتثال لممارسات تحسين محركات البحث، تم إرساء بعض الاتفاقيات الفظيعة، مثل وضع الكلمات المفتاحية، وتصميم الروابط المصمم.

في الحالة الأخيرة، قد يكون الذكاء الاصطناعي قد تعلم الدرس الخطأ، لأن مجموعة النصوص التي تدرب عليها أزيل منها العديد من الأساليب الموجهة لتحسين محركات البحث التي كانت موجودة أصلاً في المادة المصدرية، مثل المخططات الاستراتيجية، والشرح البصري؛ وخاصة الروابط التشعبية.

قد تم صياغة أقسام كاملة من مقال لتؤطر رابطًا تشعبيًا أو تضمينًا على يوتيوب يرغب العميل في الترويج له؛ ولكن بحلول الوقت الذي تم تدريب البيانات فيه على نموذج لغة كبير، تم حذف التضمين أو الرابط، وأُزيل النص المصمم لتسليط الضوء عليه من سياقه الأصلي.

لذلك، يمكن القول إن الخطأ الكبير في تصميم منهجيات التدريب حول مثل هذه المواد كان اعتبار محتوى الويب كأنه أدب من القرن التاسع عشر (يعتمد على نفسه بالكامل) بدلاً من وسائط متعددة (متأثر بشكل كبير بعوامل غير نصية مثل الفيديو، والروابط التشعبية، والرسوم التوضيحية).

كان الناس يكرهونها بالفعل، والتي تم تشويهها إلى شكلها غير الشعبي بواسطة قواعد ربما لم تعد صالحة بعد الآن.

انتباه، أيها البشر

مع ذلك، إذا كنت تصدق اتجاهات Upwork، فهناك طلب كبير على المزيد من نفس النوع، يُنتج على نطاق واسع بواسطة نماذج اللغة الكبيرة، ويُ‘إنسَنس’ عبر أقل عملية فردية متاحة، بأعلى سرعة، وأقل تكلفة ممكنة.

كل هذا لإنتاج تأثير الانتباه: الفكرة أن شخصًا مثلك (أي، يمتلك نظامًا صمّائيًا على الأقل) جلس لبضع ساعات وفكّر فيما يريد أن يقوله لك.

إن إدراك الحصول على انتباه بشري له معنى بالنسبة لنا حتى عندما لا يكون مفيدًا؛ لذا فهو بالتأكيد يستحق التصنيع الصناعي.

لا أستطيع أن أتحمل ألا أشعر أن ورقة مادلر قد تجعل الوضع أسوأ بطريقة ما، لأنها تحدد سمات ذات أبعاد أعلى يمكن الآن، على الأرجح، معالجتها بـ أكثر من الذكاء الاصطناعي، بحيث تتخذ التوقيعات الافتراضية شكلًا أكثر بشرية مع تطور النماذج.

نُشر لأول مرة يوم الخميس، 17 سبتمبر 2026