«دليل الويب» خطوة جديدة من «غوغل» لإعادة تصميم نتائج البحث الذكية

ميزة «دليل الويب» من غوغل تنظّم نتائج البحث بالذكاء الاصطناعي في مجموعات موضوعية بدلاً من الروابط التقليدية (غوغل)
ميزة «دليل الويب» من غوغل تنظّم نتائج البحث بالذكاء الاصطناعي في مجموعات موضوعية بدلاً من الروابط التقليدية (غوغل)
TT

«دليل الويب» خطوة جديدة من «غوغل» لإعادة تصميم نتائج البحث الذكية

ميزة «دليل الويب» من غوغل تنظّم نتائج البحث بالذكاء الاصطناعي في مجموعات موضوعية بدلاً من الروابط التقليدية (غوغل)
ميزة «دليل الويب» من غوغل تنظّم نتائج البحث بالذكاء الاصطناعي في مجموعات موضوعية بدلاً من الروابط التقليدية (غوغل)

أعلنت شركة «غوغل» عن إطلاق ميزة تجريبية جديدة ضمن برنامج المختبرات البحثية «Search Labs» (مختبرات البحث) تحت اسم «Web Guide» (دليل الويب)، وتهدف هذه الميزة إلى إعادة تصميم تجربة البحث عبر الإنترنت من خلال تنظيم النتائج باستخدام الذكاء الاصطناعي بدلاً من عرض قائمة الروابط التقليدية. ويُعد هذا الإطلاق تحديثاً جوهرياً لمحرك بحث «غوغل» وخطوة مهمة نحو تطوير طريقة عرض المعلومات، بما يواكب التحول إلى تقنيات الذكاء الاصطناعي في تقديم نتائج أكثر دقة وتنظيماً للمستخدمين.

ميزة «دليل الويب»

تعتمد «دليل الويب» على نموذج الذكاء الاصطناعي (جيميني) من«غوغل»، وتستخدم تقنية تُعرف باسم «Query Fan‑out» (توزيع الاستفسارات)، حيث يتم إرسال عدة استفسارات فرعية مرتبطة في الوقت نفسه، ثم تقوم الخوارزمية بجمع النتائج وتصنيفها في مجموعات موضوعية لتسهيل عملية الاستكشاف والبحث.

ومن أبرز الميزات التي يقدمها «دليل الويب» في تجربة البحث الجديدة هو التصنيف الذكي للنتائج؛ إذ تُعرض الصفحات تحت عناوين فرعية منظمة مثل «الدليل الشامل» أو «تجارب المجتمع»، ما يسهل على المستخدم الوصول إلى محتوى منظم وذي صلة. هذا الأسلوب لا يكتفي بتقديم روابط تقليدية فحسب، بل يوسّع نطاق الاكتشاف ليشمل مصادر متنوعة، بما في ذلك مواقع الويب المتخصصة ومنصات مثل «يوتيوب» و«ريديت»، مما يمنح المستخدمين منظوراً أوسع حول الموضوعات التي يبحثون عنها. وتبدو هذه التجربة مثالية بشكل خاص للاستفسارات المعقّدة التي تتطلب أكثر من زاوية للإجابة، مثل تلك التي تتعلق بالخطوات أو الخيارات المتعددة لحل مشكلة معينة أو اتخاذ قرار مدروس.

الفروقات والميزات الأخرى

أما من حيث الفروقات بين «دليل الويب» والميزات الأخرى في محرك بحث «غوغل»، فيمكن القول إن «Web Guide» يعيد ترتيب نتائج الإنترنت الفعلية ويعرضها في مجموعات موضوعية منظّمة تساعد المستخدم في تصفح المحتوى بطريقة أكثر وضوحاً وتركيزاً. في المقابل، تقدم ميزة «AI Overviews» إجابة موجزة يتم توليدها مباشرة من خلال نموذج الذكاء الاصطناعي استناداً إلى مصادر متعددة، دون عرض روابط واضحة. بينما يوفّر «AI Mode» تجربة تفاعلية أكثر مرونة، تتيح للمستخدم التحدث مباشرة مع النظام والحصول على إجابات فورية سواء عبر النص أو الصوت.

بهذا الشكل، تمنح كل ميزة من هذه الميزات أسلوباً مختلفاً في تقديم المعلومات، وتلبي احتياجات متنوعة تتراوح بين التصفح المنظّم، والحصول على ملخصات سريعة، أو إجراء تفاعل مباشر للحصول على إجابات دقيقة وفورية. دليل الويب لا يستبدل هذه الميزات بل يكملها، حيث يركز فقط على تنظيم النتائج الحقيقية بطريقة أكثر وضوحاً وموضوعية.

الوصول إلى التجربة

الميزة متاحة حالياً للمستخدمين المشتركين في برنامج Search Labs (مختبرات البحث) ويمكن تفعيلها من خلال تبويب (الويب) في واجهة البحث. كما يمكن للمستخدمين التبديل في أي وقت بين العرض التقليدي والنسخة المصنفة من النتائج، وأكدت «غوغل» أن هذه التجربة ستُدمج لاحقاً في تبويب البحث الرسمي الخاص بنتائج البحث بعد انتهاء فترة الاختبار وتحليل ردود المستخدمين.

ميزة «دليل الويب» خطوة جديدة لتطوير تجربة البحث عبر الإنترنت، حيث تقدم طريقة أكثر ذكاءً لتنظيم النتائج استناداً إلى الذكاء الاصطناعي. الميزة متاحة الآن بشكل تجريبي ضمن «Search Labs» (مختبرات البحث)، ومن المتوقع أن يتم تعميمها تدريجياً لجميع المستخدمين لتسهّل عليهم الوصول إلى المعلومات بشكل منظم وفعّال، مع تقديم تجربة بحث أكثر وضوحاً وعمقاً تساعد في استكشاف الموضوعات من زوايا متعددة، وتلبي احتياجات الاستفسارات المعقدة والمفتوحة بطريقة أسرع وأكثر دقة.


مقالات ذات صلة

الأصدقاء يعززون قدرتك على أداء وظائفك

علوم الأصدقاء يعززون قدرتك على أداء وظائفك

الأصدقاء يعززون قدرتك على أداء وظائفك

بينما تمنحك قلة من الروابط الوثيقة الرعاية والحماية، يوفر لك المحيط الخارجي من الأصدقاء العابرين، الفرص والتحفيز؛ ومن المرجح أنك لا تقدّر مدى أهمية هؤلاء جميعاً

هارا أستروف مارانو ود (واشنطن) ماريسا فرانكو (واشنطن)
تكنولوجيا نماذج الذكاء الاصطناعي الحديثة تعاني من مشكلة «الصندوق الأسود» التي تجعل قراراتها غير مفهومة للبشر (شاترستوك)

نهج جديد يمكّن الذكاء الاصطناعي من شرح قراراته

باحثو «MIT» يطورون طريقة تمكّن الذكاء الاصطناعي من تفسير قراراته بدقة ووضوح، ما يعزز الشفافية والثقة دون التضحية بالأداء.

تكنولوجيا تفعيل الميزة اختياري ويمنح المستخدم تحكماً كاملاً في البيانات التي يتم استخدامها (أ.ف.ب)

«غوغل» تعيد تعريف البحث بالذكاء الاصطناعي المخصص

غوغل تطلق «الذكاء الشخصي» لربط بيانات المستخدم عبر خدماتها بهدف تقديم إجابات مخصصة مع الحفاظ على الخصوصية والتحكم الكامل للمستخدم.

نسيم رمضان (لندن)
تكنولوجيا يفتح الابتكار المجال لتطبيقات مستقبلية في التنقل والبيئات الواقعية المعقدة (شاترستوك)

روبوتات الدرّاجة تحقق توازناً ديناميكياً وتتجاوز العقبات

روبوت دراجة يحقق توازناً ديناميكياً ويتجاوز العقبات بسرعة مستفيداً من تصميم بسيط وتحكم متكيف يحاكي مهارات الإنسان في بيئات معقدة.

نسيم رمضان (لندن)
تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي التوليدي انتقل من مرحلة التجارب إلى تحقيق عوائد مالية وتشغيلية ملموسة داخل الشركات (غيتي)

تقرير بالأرقام: الذكاء الاصطناعي يحقق عوائد ملموسة للشركات

الذكاء الاصطناعي يحقق عوائد ملموسة للشركات معززا الكفاءة والابتكار، لكن تحديات البيانات والتكلفة تعيق التوسع رغم زيادة الاستثمارات الكبيرة.

نسيم رمضان (لندن)

زوكربيرغ يعمل على تطوير وكيل ذكي لمساعدته في مهامه

صورة للرئيس التنفيذي لشركة «ميتا» مارك زوكربيرغ وشعار الشركة (أرشيفية - أ.ف.ب)
صورة للرئيس التنفيذي لشركة «ميتا» مارك زوكربيرغ وشعار الشركة (أرشيفية - أ.ف.ب)
TT

زوكربيرغ يعمل على تطوير وكيل ذكي لمساعدته في مهامه

صورة للرئيس التنفيذي لشركة «ميتا» مارك زوكربيرغ وشعار الشركة (أرشيفية - أ.ف.ب)
صورة للرئيس التنفيذي لشركة «ميتا» مارك زوكربيرغ وشعار الشركة (أرشيفية - أ.ف.ب)

نقلت صحيفة «وول ستريت جورنال» عن مصدر مطلع على المشروع قوله إن مارك زوكربيرغ الرئيس التنفيذي لشركة «ميتا» يعمل على تطوير مساعد مدعوم بالذكاء الاصطناعي لمساعدته في أداء مهامه.

وذكر التقرير أن المساعد المدعوم بالذكاء الاصطناعي سيساعد زوكربيرغ في الحصول على المعلومات بشكل أسرع من خلال استرجاع الإجابات التي كان يضطر عادة إلى المرور عبر عدة مستويات من الموظفين للحصول عليها.

ووفقاً للتقرير، لا يزال المساعد المدعوم بالذكاء الاصطناعي قيد التطوير. وأضاف التقرير أن أداة أخرى للذكاء الاصطناعي تسمى «سكند برين»، والتي يمكنها فهرسة المستندات والبحث فيها لأغراض تتعلق بالمشاريع، من بين أمور أخرى، تكتسب زخماً داخلياً أيضاً.

وأشار التقرير إلى أن موظفي «ميتا» بدأوا في استخدام أدوات الوكلاء الشخصيين مثل «ماي كلو» التي يمكنها الوصول إلى سجلات الدردشة وملفات العمل والتواصل مع الزملاء أو وكلائهم نيابة عنهم.

وتعمل شركة «ميتا» على تسريع جهودها لدمج الذكاء الاصطناعي في جميع إدارات الشركة، بما في ذلك من خلال استحواذها في ديسمبر (كانون الأول) على شركة مانوس الصينية الناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي، والتي تدعي أن وكيلها الذكي يتفوق في الأداء على وكيل ديب ريسيرش التابع لشركة «أوبن إيه آي»، وفق ما أفادت وكالة «رويترز» للأنباء.


دراسة من ستانفورد: الذكاء الاصطناعي قد يعزز التفكير الوهمي

الدراسة حللت أكثر من 391 ألف رسالة عبر نحو 5 آلاف محادثة لاكتشاف أنماط تفاعل روبوتات الدردشة (شاترستوك)
الدراسة حللت أكثر من 391 ألف رسالة عبر نحو 5 آلاف محادثة لاكتشاف أنماط تفاعل روبوتات الدردشة (شاترستوك)
TT

دراسة من ستانفورد: الذكاء الاصطناعي قد يعزز التفكير الوهمي

الدراسة حللت أكثر من 391 ألف رسالة عبر نحو 5 آلاف محادثة لاكتشاف أنماط تفاعل روبوتات الدردشة (شاترستوك)
الدراسة حللت أكثر من 391 ألف رسالة عبر نحو 5 آلاف محادثة لاكتشاف أنماط تفاعل روبوتات الدردشة (شاترستوك)

مع ازدياد استخدام روبوتات الدردشة المعتمدة على الذكاء الاصطناعي في المحادثة وتقديم النصائح وحتى الدعم العاطفي، بدأت أبحاث جديدة تدرس تأثير هذه الأنظمة على المستخدمين مع مرور الوقت. وتكشف دراسة حديثة لباحثين مرتبطين بجامعة ستانفورد الأميركية عن خطر أقل وضوحاً، يتمثل في ميل هذه الأنظمة إلى تعزيز بعض المعتقدات بدلاً من تحديها.

تعتمد الدراسة على تحليل واسع لتفاعلات حقيقية، بهدف فهم كيفية استجابة نماذج اللغة في المحادثات الممتدة، وما الذي قد تعنيه هذه الاستجابات على إدراك المستخدم وصحته النفسية.

تحليل واسع النطاق

استندت الدراسة إلى تحليل أكثر من 391 ألف رسالة عبر نحو 5 آلاف محادثة مع روبوتات الدردشة. ويتيح هذا الحجم الكبير من البيانات رصد أنماط متكررة، بدلاً من الاكتفاء بحالات فردية. وضمن هذه البيانات، حدد الباحثون نسبة من المحادثات التي تضمنت مؤشرات على تفكير وهمي. ووفقاً للدراسة، فإن نحو 15.5في المائة من رسائل المستخدمين أظهرت هذه الخصائص، ما أتاح فرصة لفهم كيفية استجابة الأنظمة لهذه الحالات.

التحدي يكمن في تحقيق توازن بين دعم المستخدم وتعزيز التفكير النقدي دون ترسيخ معلومات مضللة (أدوبي)

أنماط تأكيد متكررة

أحد أبرز النتائج يتمثل في تكرار ميل روبوتات الدردشة إلى تأكيد ما يقوله المستخدم. فقد أظهرت البيانات أن الأنظمة غالباً ما تستجيب بطريقة داعمة أو متوافقة مع طرح المستخدم، بدلاً من التشكيك فيه. ورغم أن هذا الأسلوب قد يكون مفيداً في سياقات الدعم، فإنه يصبح إشكالياً عندما يتعلق الأمر بمعتقدات غير دقيقة أو وهمية، حيث قد يؤدي إلى تعزيز هذه الأفكار بدلاً من تصحيحها.

دوامات وهمية متصاعدة

يصف الباحثون هذه الظاهرة بمصطلح «الدوامات الوهمية»، حيث تؤدي التفاعلات المتكررة بين المستخدم والنظام إلى ترسيخ المعتقدات الخاطئة تدريجياً. ولا يحدث التأثير نتيجة استجابة واحدة، بل يتشكل مع مرور الوقت. فكلما استمر النظام في تأكيد وجهة نظر المستخدم، زادت قوة هذا الاعتقاد. وتتيح طبيعة المحادثة المستمرة لهذا النمط أن يتطور بشكل تدريجي دون انقطاع واضح.

تشير الدراسة إلى أن الذكاء الاصطناعي لا يخلق هذه المعتقدات من الصفر، بل يتفاعل مع أفكار موجودة مسبقاً لدى المستخدم.

وتزداد المخاطر في المحادثات الطويلة، حيث تتراكم أنماط التأكيد عبر الزمن. وفي هذه الحالة، يتحول النظام من مجرد أداة استجابة إلى عنصر مؤثر في توجيه مسار الحوار.

نحو 15.5 % من رسائل المستخدمين أظهرت مؤشرات على تفكير وهمي أو معتقدات غير دقيقة (غيتي)

تحديات في التصميم

تعكس هذه النتائج تحدياً أساسياً في تصميم أنظمة الذكاء الاصطناعي. إذ يتم تطوير كثير من روبوتات الدردشة لتكون مفيدة ومهذبة وداعمة، ما يدفعها إلى تبني أسلوب قائم على التوافق مع المستخدم. لكن هذه الخصائص نفسها قد تقلل من قدرتها على تصحيح الأخطاء أو تقديم وجهات نظر نقدية. ويظل تحقيق التوازن بين الدعم والتفكير النقدي تحدياً رئيسياً.

تتجاوز دلالات هذه الدراسة الجانب التقني لتصل إلى قضايا تتعلق بالسلامة. فمع استخدام هذه الأنظمة في مجالات تتضمن تقديم نصائح أو دعم شخصي، تصبح طريقة استجابتها أكثر حساسية.

وفي بعض الحالات، قد يؤدي تعزيز المعتقدات غير الدقيقة إلى تأثيرات فعلية على قرارات المستخدم أو حالته النفسية، ما يطرح تساؤلات حول كيفية تصميم هذه الأنظمة ومراقبتها.

نحو استخدام مسؤول

تشير الدراسة إلى ضرورة تطوير آليات أفضل للتقييم والضبط. فبدلاً من التركيز فقط على دقة الإجابات، ينبغي أيضاً فهم كيفية تصرف الأنظمة في المحادثات الطويلة والمعقدة.

ويشمل ذلك تحديد متى يجب على النظام التشكيك في بعض الطروحات أو تقديم توضيحات أو تجنب تأكيد معلومات غير موثوقة. ويعد تحقيق هذا التوازن خطوة أساسية في تطور الذكاء الاصطناعي.

الحاجة لمزيد من البحث

رغم أهمية النتائج، تؤكد الدراسة الحاجة إلى مزيد من الأبحاث لفهم تأثير هذه التفاعلات على المستخدمين على المدى الطويل.

فمع تحول الذكاء الاصطناعي من أداة تقدم معلومات إلى نظام يشارك في الحوار، يصبح من الضروري ضمان أن هذه التفاعلات تدعم الفهم ولا تعزز أنماطاً ضارة. وفي هذا السياق، لم يعد التحدي مقتصراً على تطوير أنظمة أكثر ذكاءً، بل يشمل أيضاً ضمان أن تكون أكثر وعياً بتأثيرها على الإنسان.


نهج جديد يمكّن الذكاء الاصطناعي من شرح قراراته

نماذج الذكاء الاصطناعي الحديثة تعاني من مشكلة «الصندوق الأسود» التي تجعل قراراتها غير مفهومة للبشر (شاترستوك)
نماذج الذكاء الاصطناعي الحديثة تعاني من مشكلة «الصندوق الأسود» التي تجعل قراراتها غير مفهومة للبشر (شاترستوك)
TT

نهج جديد يمكّن الذكاء الاصطناعي من شرح قراراته

نماذج الذكاء الاصطناعي الحديثة تعاني من مشكلة «الصندوق الأسود» التي تجعل قراراتها غير مفهومة للبشر (شاترستوك)
نماذج الذكاء الاصطناعي الحديثة تعاني من مشكلة «الصندوق الأسود» التي تجعل قراراتها غير مفهومة للبشر (شاترستوك)

مع تزايد اندماج أنظمة الذكاء الاصطناعي في قطاعات حساسة، مثل الرعاية الصحية والأنظمة ذاتية القيادة، يبرز سؤال أساسي: هل يمكن الوثوق بقراراتها؟

فعلى الرغم من أن النماذج الحديثة تحقق دقة عالية، فإن طريقة تفكيرها تظل في كثير من الأحيان غير واضحة. هذه «الصندوق الأسود» أصبحت واحدة من أبرز التحديات في هذا المجال. يقدّم باحثون في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا (MIT) نهجاً جديداً يهدف إلى معالجة هذه المشكلة، من خلال تمكين أنظمة الذكاء الاصطناعي من تفسير قراراتها بطريقة مفهومة للبشر.

ما وراء الصندوق

في التطبيقات الواقعية، لا تكفي الدقة وحدها. فعندما يحدد نظام ذكاء اصطناعي مرضاً من صورة طبية أو يتخذ قراراً مرتبطاً بالسلامة، يحتاج المستخدم إلى فهم الأسباب التي قادت إلى هذا القرار. ومن دون هذه الشفافية، قد تفشل الأنظمة الدقيقة في كسب الثقة. وقد سعت تقنيات سابقة إلى فتح هذا «الصندوق الأسود»، لكنها غالباً ما قدّمت تفسيرات معقدة أو يصعب فهمها لغير المتخصصين. وهنا يكمن التحدي في تقديم تفسيرات دقيقة وفي الوقت نفسه واضحة.

الطريقة الجديدة تحسن التفسير دون التضحية بدقة الأداء بل قد تعززها (شاترستوك)

تفكير واعد

أحد الاتجاهات الواعدة يُعرف بنماذج «عنق الزجاجة المفاهيمي». في هذا النهج، يُجبر النظام على بناء قراراته على مفاهيم يمكن للبشر فهمها. فبدلاً من الانتقال مباشرة من البيانات الخام إلى النتيجة، يمرّ النموذج بمرحلة وسيطة يحدد فيها خصائص أو مفاهيم محددة قبل الوصول إلى القرار. لكن هذا الأسلوب واجه سابقاً بعض التحديات، إذ إن تحسين قابلية التفسير كان أحياناً يأتي على حساب الدقة، أو يؤدي إلى تفسيرات غير واضحة بما يكفي.

نهج جديد

طوّر فريق «MIT» طريقة محسّنة تهدف إلى تجاوز هذه القيود. يعتمد النظام على مكونين من التعلم الآلي يعملان معاً. الأول يستخرج المعرفة من نموذج موجود، والثاني يحول هذه المعرفة إلى مفاهيم مفهومة للبشر. يتيح هذا الإطار المزدوج «ترجمة آلية» لآلية عمل النماذج المعقدة إلى صيغة قابلة للفهم. والأهم أن هذه التقنية يمكن تطبيقها على نماذج رؤية حاسوبية مدرّبة مسبقاً، ما يجعلها قابلة للتعميم على نطاق واسع.

ومن أبرز ما يميز هذا النهج أنه لا يضحي بالأداء من أجل الشفافية. بل تشير النتائج إلى أنه يمكن أن يحسن دقة التنبؤ وجودة التفسير في الوقت نفسه. وهذا يتحدى افتراضاً شائعاً في تطوير الذكاء الاصطناعي، وهو أن التفسير يأتي دائماً على حساب الأداء. يمثل الجمع بين الاثنين خطوة مهمة نحو تطبيقات عملية موثوقة.

باحثو جامعة «MIT» يطورون نهجاً جديداً يمكّن النماذج من تفسير تنبؤاتها بطريقة مفهومة (شاترستوك)

تفسيرات أوضح

يتميز النظام بجودة التفسيرات التي يقدمها. فبدلاً من مخرجات تقنية معقدة، ينتج أوصافاً مبنية على مفاهيم واضحة يمكن للمستخدم فهمها بسهولة. وتكتسب هذه الميزة أهمية خاصة في البيئات الحساسة، حيث تحتاج القرارات إلى مراجعة وتقييم. فالتفسير الواضح يتيح للمستخدم التأكد من منطق القرار.

الهدف الأوسع لهذا البحث هو تعزيز الثقة في أنظمة الذكاء الاصطناعي. فعندما يتمكن المستخدم من فهم كيفية اتخاذ القرار، يصبح أكثر قدرة على تقييم دقته واكتشاف الأخطاء المحتملة. ويبرز هذا الأمر بشكل خاص في مجالات، مثل الرعاية الصحية، حيث قد تكون لأي خطأ عواقب كبيرة. فالتفسير لا يعزز الفهم فقط، بل يدعم الاستخدام المسؤول للتقنية.

أثر عملي واسع

تمتد آثار هذا التطور إلى ما هو أبعد من تطبيق واحد. مع توسع استخدام الذكاء الاصطناعي، تتزايد الحاجة إلى الشفافية من قبل المستخدمين والجهات التنظيمية على حد سواء. وقد تلعب هذه التقنيات دوراً محورياً في تلبية هذه المتطلبات، من خلال جعل قرارات الذكاء الاصطناعي أكثر وضوحاً وقابلية للمساءلة.

يعكس هذا النهج خطوة ضمن اتجاه أوسع في أبحاث الذكاء الاصطناعي. فلم يعد التركيز مقتصراً على بناء نماذج عالية الأداء، بل يتجه نحو تطوير أنظمة قادرة على تفسير قراراتها. هذا التحول يعكس فهماً أعمق لدور الذكاء الاصطناعي في الواقع. فالأداء وحده لم يعد كافياً، بل يجب أن تكون الأنظمة مفهومة وموثوقة ومتوافقة مع التوقعات البشرية. وفي هذا السياق، تصبح القدرة على تفسير القرارات ليست مجرد ميزة إضافية، بل شرطاً أساسياً للجيل القادم من أنظمة الذكاء الاصطناعي.