الذكاء الاصطناعي في الصحافة المالية: بلومبيرغ تواجه صعوبات مع ملخصات الذكاء الاصطناعي المعيبة

هل تطبيقات الذكاء الاصطناعي مناسبة للاستخدام اليومي؟ بداية بلومبيرغ المتعثرة مع الملخصات الآلية

يُشكّل دمج الذكاء الاصطناعي في الصحافة تحدياتٍ معقدة أمام المؤسسات الإعلامية، كما يتضح من حالة بلومبيرغ الأخيرة. فقد بدأت هذه الوكالة الإخبارية المالية تجربة ملخصاتٍ مُولّدة بالذكاء الاصطناعي لمقالاتها منذ يناير 2025، إلا أنها اضطرت بالفعل إلى تصحيح 36 ملخصًا خاطئًا على الأقل. يُسلّط هذا الوضع الضوء على صعوبات تطبيق أنظمة الذكاء الاصطناعي في العمليات التحريرية، لا سيما فيما يتعلق بالدقة والموثوقية والثقة في المحتوى المُؤتمت. تتناول الأقسام التالية المشكلات الخاصة ببلومبيرغ، وتضعها في سياق تحديات الذكاء الاصطناعي العامة، وتناقش الحلول المُحتملة لدمج الذكاء الاصطناعي بنجاح في الصحافة.

ذو صلة بهذا الموضوع:

• الذكاء الاصطناعي الجدير بالثقة: ورقة أوروبا الرابحة وفرصة لعب دور ريادي في مجال الذكاء الاصطناعي

دخول بلومبيرغ المثير للجدل إلى مجال المحتوى المُنشأ بواسطة الذكاء الاصطناعي

مدى عرضة ملخصات الذكاء الاصطناعي للأخطاء

بدأت بلومبيرغ، إحدى أبرز شركات الأخبار المالية العالمية، استخدام نقاط موجزة مُولّدة بواسطة الذكاء الاصطناعي كملخصات في بداية مقالاتها مطلع عام 2025. إلا أنه منذ إطلاق هذه الخدمة في 15 يناير، اضطرت الشركة إلى تصحيح ما لا يقل عن 36 ملخصًا آليًا، مما يشير إلى وجود مشكلات جوهرية في دقة المحتوى المُولّد بواسطة الذكاء الاصطناعي. تُثير هذه المشكلات قلقًا بالغًا لشركة مثل بلومبيرغ، المعروفة بتقاريرها المالية الدقيقة، والتي غالبًا ما تؤثر معلوماتها بشكل مباشر على قرارات الاستثمار. إن الحاجة إلى هذا الكمّ من التصحيحات يُقوّض الثقة في موثوقية هذه التقنية الجديدة، ويطرح تساؤلات حول التسرّع في تطبيق أنظمة الذكاء الاصطناعي في مجال الصحافة.

وقع خطأ فادح عندما نشرت بلومبيرغ تقريرًا عن نية الرئيس ترامب فرض رسوم جمركية على السيارات. فبينما ذكر المقال الأصلي بشكل صحيح أن ترامب قد يعلن عن الرسوم في اليوم نفسه، احتوى الملخص المُنشأ بواسطة الذكاء الاصطناعي على معلومات غير دقيقة حول توقيت فرض رسوم جمركية أوسع. وفي حالة أخرى، ادعى ملخص مُنشأ بواسطة الذكاء الاصطناعي خطأً أن الرئيس ترامب سيفرض رسومًا جمركية على كندا في وقت مبكر من عام 2024. تُظهر هذه الأخطاء قصور الذكاء الاصطناعي في تفسير الأخبار المعقدة، ومخاطر نشر محتوى آلي غير مُدقّق.

إضافةً إلى التواريخ غير الصحيحة، شملت الأخطاء أيضاً أرقاماً غير دقيقة ونسباً خاطئة للأفعال أو التصريحات إلى أفراد أو منظمات. تُشكّل هذه الأنواع من الأخطاء، التي يُشار إليها غالباً بـ"الأوهام"، تحدياً خاصاً لأنظمة الذكاء الاصطناعي لأنها قد تبدو معقولة، وبالتالي يصعب اكتشافها دون مراجعة بشرية دقيقة. يُؤكد تكرار هذه الأخطاء في بلومبيرغ على ضرورة وجود عمليات مراجعة قوية، ويُثير تساؤلات حول مدى نضج تقنية الذكاء الاصطناعي المُستخدمة.

رد فعل بلومبيرغ على مشاكل الذكاء الاصطناعي

أكدت بلومبيرغ في بيان رسمي أن 99% من ملخصاتها المُولّدة بواسطة الذكاء الاصطناعي تستوفي المعايير التحريرية. وأوضحت الشركة أنها تنشر آلاف المقالات يوميًا، ولذلك تعتبر نسبة الخطأ منخفضة نسبيًا. وأكدت بلومبيرغ على أهمية الشفافية، وأنها تُصحح أو تُحدّث المقالات حسب الحاجة. كما شددت على أن للصحفيين كامل الحرية في اتخاذ قرار نشر الملخصات المُولّدة بواسطة الذكاء الاصطناعي من عدمه.

في مقال نُشر في العاشر من يناير/كانون الثاني، استنادًا إلى محاضرة ألقاها في جامعة سيتي سانت جورج بلندن، وصف جون ميكليثويت، رئيس تحرير بلومبيرغ، أسباب استخدام ملخصات الذكاء الاصطناعي. وأوضح أن العملاء يُقدّرونها لقدرتها على استيعاب جوهر الخبر بسرعة، بينما يتشكك الصحفيون فيها. وأقرّ بأن الصحفيين يخشون أن يعتمد القراء على الملخصات فقط ويتجاهلوا جوهر الخبر. ومع ذلك، أكد ميكليثويت أن قيمة ملخص الذكاء الاصطناعي تعتمد كليًا على جودة الخبر الأصلي، ولذلك تبقى الخبرة البشرية أساسية.

صرح متحدث باسم بلومبيرغ لصحيفة نيويورك تايمز بأن ردود الفعل على الملخصات كانت إيجابية بشكل عام، وأن الشركة تواصل العمل على تحسين تجربة المستخدم. ويشير هذا التصريح إلى أنه على الرغم من المشكلات التي وُوجهت، تعتزم بلومبيرغ الاستمرار في استراتيجيتها المتمثلة في استخدام الذكاء الاصطناعي للملخصات، مع التركيز بشكل أكبر على ضمان الجودة وتحسين التقنية المستخدمة.

الذكاء الاصطناعي في الصحافة: موضوع ذو أهمية على مستوى الصناعة

تجارب شركات إعلامية أخرى مع الذكاء الاصطناعي

ليست بلومبيرغ الشركة الإعلامية الوحيدة التي تُجرّب دمج الذكاء الاصطناعي في عملياتها الصحفية. فالعديد من المؤسسات الإخبارية تسعى جاهدةً لإيجاد أفضل السبل لدمج هذه التقنية الجديدة في تقاريرها وتحريرها. تستخدم سلسلة صحف غانيت ملخصات مماثلة مُولّدة بالذكاء الاصطناعي لمقالاتها، كما طوّرت صحيفة واشنطن بوست أداةً تُسمى "اسأل الصحيفة" تُجيب على الأسئلة المُستقاة من مقالاتها المنشورة. يُظهر هذا الانتشار الواسع اهتمام قطاع الإعلام الكبير بتقنيات الذكاء الاصطناعي، على الرغم من المخاطر والتحديات المُصاحبة لها.

واجهت شركات إعلامية أخرى مشاكل مماثلة مع أدوات الذكاء الاصطناعي. ففي أوائل مارس، حذفت صحيفة لوس أنجلوس تايمز أداة الذكاء الاصطناعي من مقال رأي بعد أن وصفت التقنية جماعة كو كلوكس كلان بأنها شيء آخر غير منظمة عنصرية. توضح هذه الحادثة أن التحديات التي تواجهها بلومبيرغ ليست معزولة، بل هي عرض لمشاكل أوسع نطاقًا تتعلق بدمج الذكاء الاصطناعي في الصحافة. ​​ويتضح نمطٌ مفاده أن هذه التقنية لم تنضج بعد بما يكفي للعمل بكفاءة دون إشراف بشري، لا سيما عند التعامل مع مواضيع حساسة أو معقدة.

تُجسّد هذه الأمثلة التوتر القائم بين الرغبة في الابتكار والكفاءة من خلال الذكاء الاصطناعي من جهة، وضرورة الحفاظ على المعايير الصحفية والدقة من جهة أخرى. يتعين على المؤسسات الإعلامية تحقيق توازن دقيق: فهي ترغب في الاستفادة من مزايا الذكاء الاصطناعي دون المساس بثقة قرائها أو التنازل عن المبادئ الصحفية الأساسية. وتُعدّ تجارب بلومبيرغ وغيرها من المؤسسات الإخبارية دروسًا بالغة الأهمية لقطاع الإعلام بأكمله حول فرص الذكاء الاصطناعي وحدوده في مجال الصحافة.

ذو صلة بهذا الموضوع:

• أحد أسباب التردد في استخدام الذكاء الاصطناعي: 68% من مديري الموارد البشرية يشكون من نقص المعرفة بالذكاء الاصطناعي في الشركات

التحدي الخاص في الصحافة المالية

في القطاع المالي، حيث تعمل بلومبيرغ كإحدى أبرز وكالات الأنباء، ترتفع متطلبات الدقة والموثوقية بشكل ملحوظ. فقد يكون لتأثير المعلومات المضللة عواقب مالية وخيمة، إذ يعتمد المستثمرون والخبراء الماليون على هذه الأخبار في قراراتهم. هذه المسؤولية تحديداً تجعل دمج تقنيات الذكاء الاصطناعي في الصحافة المالية تحدياً أكبر من غيره في مجالات التغطية الصحفية الأخرى.

ومن المثير للاهتمام أن الذكاء الاصطناعي "العام" تفوق على الذكاء الاصطناعي المتخصص من بلومبيرغ تحديدًا في مجاله: تحليل التقارير المالية. وتشير التقارير إلى أن بلومبيرغ استثمرت ما لا يقل عن 2.5 مليون دولار في تطوير نظام ذكاء اصطناعي مالي خاص بها، ولكن بعد أقل من عام على إطلاقه في أواخر مارس 2023، اتضح أن نماذج الذكاء الاصطناعي العامة مثل ChatGPT وGPT-4 حققت نتائج أفضل في هذا المجال. ويُظهر هذا التطور السريع في مجال الذكاء الاصطناعي، وصعوبة مواكبة الشركات للحلول المتخصصة مع ازدياد قوة النماذج العامة.

استفد من خبرة Xpert.Digital الواسعة والمتعددة الجوانب في باقة خدمات شاملة | البحث والتطوير، والواقع الممتد، والعلاقات العامة، وتحسين الظهور الرقمي - الصورة: Xpert.Digital

تتمتع شركة Xpert.Digital بمعرفة متعمقة في مختلف القطاعات، مما يُمكّننا من تطوير استراتيجيات مُصممة خصيصًا لتتوافق بدقة مع متطلبات وتحديات قطاع السوق الخاص بكم. ومن خلال التحليل المستمر لاتجاهات السوق ومتابعة تطورات القطاع، نستطيع اتخاذ إجراءات استباقية وتقديم حلول مبتكرة. إن الجمع بين الخبرة والكفاءة يُولّد قيمة مضافة ويمنح عملاءنا ميزة تنافسية حاسمة.

للمزيد من المعلومات، انقر هنا:

• استفد من خبرة Xpert.Digital في 5 مجالات في باقة واحدة - ابتداءً من 500 يورو شهريًا فقط

التحديات الأساسية للذكاء الاصطناعي التوليدي

مشكلة الهلوسة في نماذج الذكاء الاصطناعي

يُعدّ "التوهم" أحد أبرز التحديات التي تواجه أنظمة الذكاء الاصطناعي، كما أشارت إليه ملخصات بلومبيرغ، وهو ميل نماذج الذكاء الاصطناعي إلى توليد معلومات تبدو معقولة ظاهريًا ولكنها غير صحيحة من الناحية الواقعية. وتبرز هذه المشكلة عندما تُنتج أنظمة الذكاء الاصطناعي محتوىً يتجاوز المعلومات المُقدّمة لها، أو عندما تُسيء تفسير البيانات. وتُشكّل هذه التوهمات إشكاليةً خاصةً في مجال الصحافة، حيث تُعتبر الدقة والمصداقية في المعلومات من أهم الأولويات.

إن المشاكل التي واجهتها بلومبيرغ هي تحديداً مثل هذه الأوهام: فقد "اخترع" الذكاء الاصطناعي تواريخ مثل تاريخ تطبيق تعريفات ترامب على السيارات أو ادعى زوراً أن ترامب قد فرض بالفعل تعريفات على كندا في عام 2024. وتسلط هذه الأنواع من الأخطاء الضوء على حدود تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي الحالية، خاصة عندما يتعلق الأمر بالتفسير الدقيق للمعلومات المعقدة.

يشير الخبراء إلى أن الهلوسة قد تنجم عن عوامل مختلفة، بما في ذلك كيفية ترميز نصوص التدريب. تربط نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) المفاهيم بسلسلة من الأرقام، تُعرف باسم ترميز المتجهات. بالنسبة للكلمات الغامضة مثل "بنك" (التي يمكن أن تشير إلى مؤسسة مالية ومقعد)، قد يكون هناك ترميز واحد لكل معنى لتجنب الغموض. أي خطأ في ترميز وفك ترميز التمثيلات والنصوص يمكن أن يتسبب في حدوث هلوسة لدى الذكاء الاصطناعي التوليدي.

شفافية وإمكانية تتبع قرارات الذكاء الاصطناعي

تتمثل إحدى المشكلات الأساسية الأخرى لأنظمة الذكاء الاصطناعي في غياب الشفافية وإمكانية تتبع عمليات اتخاذ القرار فيها. فمع بعض أساليب الذكاء الاصطناعي، يصبح من المستحيل فهم كيفية توليد تنبؤ أو نتيجة معينة، أو سبب وصول نظام الذكاء الاصطناعي إلى إجابة محددة لسؤال معين. هذا النقص في الشفافية، والذي يُشار إليه غالبًا باسم "مشكلة الصندوق الأسود"، يُصعّب تحديد الأخطاء وتصحيحها قبل الكشف عنها.

تُعدّ إمكانية التتبع بالغة الأهمية في مجالات كالصحافة، حيث ينبغي أن تكون القرارات المتعلقة بالمحتوى شفافة وقابلة للتبرير. إذا لم تتمكن بلومبيرغ وغيرها من المؤسسات الإعلامية من فهم سبب توليد الذكاء الاصطناعي لملخصات غير صحيحة، فسيكون من الصعب تطبيق تحسينات جذرية. وبدلاً من ذلك، ستعتمد على تصحيحات رد الفعل بعد وقوع الأخطاء.

يُقرّ خبراء من قطاع الأعمال والأوساط الأكاديمية بأهمية هذا التحدي. ورغم أنه تحدٍّ تقني في المقام الأول، إلا أنه قد يُفضي إلى نتائج إشكالية من منظور اجتماعي أو قانوني في بعض مجالات التطبيق. ففي حالة بلومبيرغ، قد يؤدي ذلك إلى فقدان ثقة القراء، أو في أسوأ الأحوال، إلى اتخاذ قرارات مالية مبنية على معلومات غير دقيقة.

الاعتماد على جودة البيانات ونطاقها

علاوة على ذلك، تعتمد التطبيقات القائمة على الذكاء الاصطناعي على جودة البيانات والخوارزميات. ونظرًا لحجم البيانات المستخدمة وتعقيدها، غالبًا ما تمر الأخطاء المنهجية في البيانات أو الخوارزميات دون اكتشاف. وهذا تحدٍ أساسي آخر يتعين على بلومبيرغ وغيرها من الشركات التغلب عليه عند تطبيق أنظمة الذكاء الاصطناعي.

تقلصت مشكلة حجم البيانات - حيث لا يستطيع الذكاء الاصطناعي مراعاة سوى "نوافذ سياقية" صغيرة نسبيًا عند معالجة الأوامر أو المطالبات - بشكل ملحوظ في السنوات الأخيرة، لكنها لا تزال تشكل تحديًا. يستطيع نموذج الذكاء الاصطناعي من جوجل "Gemini 1.5 Pro 1M" معالجة مطالبة مكونة من 700,000 كلمة أو ساعة من الفيديو، أي أكثر من سبعة أضعاف أفضل نموذج GPT حالي من OpenAI. ومع ذلك، تُظهر الاختبارات أنه على الرغم من قدرة الذكاء الاصطناعي على البحث في البيانات، إلا أنه يواجه صعوبة في فهم العلاقات داخلها.

ذو صلة بهذا الموضوع:

• يُعد خفض التكاليف وتحسين الكفاءة من المبادئ الاقتصادية السائدة – مخاطر الذكاء الاصطناعي واختيار نموذج الذكاء الاصطناعي المناسب

الحلول والتطورات المستقبلية

عمليات المراقبة والتحرير البشرية

أحد الحلول الواضحة للمشاكل التي واجهتها بلومبيرغ هو زيادة الرقابة البشرية على المحتوى المُولّد بواسطة الذكاء الاصطناعي. وقد أكدت بلومبيرغ بالفعل أن للصحفيين كامل الصلاحية في تحديد ما إذا كان سيتم نشر الملخصات المُولّدة بواسطة الذكاء الاصطناعي أم لا. ومع ذلك، يجب ممارسة هذه الصلاحية بفعالية، ما يعني ضرورة توفير وقت كافٍ للمحررين لمراجعة ملخصات الذكاء الاصطناعي قبل نشرها.

يُعدّ تطبيق عمليات تحريرية فعّالة لمراجعة المحتوى المُولّد بواسطة الذكاء الاصطناعي أمرًا بالغ الأهمية لتقليل الأخطاء. وقد يشمل ذلك إلزام جميع ملخصات الذكاء الاصطناعي بمراجعة محرر بشري واحد على الأقل قبل النشر، أو إخضاع أنواع معينة من المعلومات (مثل البيانات والأرقام والإسنادات) لتدقيقات دقيقة للغاية. ورغم أن هذه العمليات تزيد من عبء العمل، وبالتالي تُقلّل من بعض مكاسب الكفاءة التي يُحققها الذكاء الاصطناعي، إلا أنها ضرورية للحفاظ على الدقة والمصداقية.

تحسينات تقنية على نماذج الذكاء الاصطناعي

يُعدّ التطوير التكنولوجي المستمر لنماذج الذكاء الاصطناعي نفسها نهجًا مهمًا آخر لحل المشكلات الراهنة. وقد انخفضت الهلوسات بشكل ملحوظ مع نموذج GPT-4 مقارنةً بسابقه GPT-3.5. ويُظهر أحدث نموذج من شركة أنثروبيك، "Claude 3 Opus"، عددًا أقل من الهلوسات في الاختبارات الأولية. ومن المتوقع أن ينخفض ​​معدل الخطأ في نماذج الكلام قريبًا إلى ما دون معدل الخطأ البشري العادي. ومع ذلك، وعلى عكس ما اعتدنا عليه من أجهزة الكمبيوتر، فمن المرجح ألا تكون نماذج الكلام التي تعمل بالذكاء الاصطناعي خالية من الأخطاء في المستقبل المنظور.

يُعدّ "مزيج الخبراء" نهجًا تقنيًا واعدًا، إذ يقوم على ربط عدة نماذج صغيرة متخصصة بشبكة بوابات. تُحلل البوابة المدخلات إلى النظام، ثم تُمررها، عند الضرورة، إلى خبير أو أكثر. وفي النهاية، تُدمج الاستجابات في إجابة واحدة شاملة. وهذا يُغني عن الحاجة إلى تفعيل النموذج بأكمله بكل تعقيداته. يُمكن لهذا النوع من البنية تحسين الدقة من خلال توظيف نماذج متخصصة لأنواع محددة من المعلومات أو المجالات.

توقعات واقعية وتواصل شفاف

وأخيرًا، من المهم أن تكون توقعاتنا من أنظمة الذكاء الاصطناعي واقعية، وأن نتواصل بشفافية بشأن قدراتها وحدودها. فأنظمة الذكاء الاصطناعي اليوم مصممة خصيصًا لتطبيقات محددة، ولا يمكن بأي حال من الأحوال مقارنتها بالذكاء البشري. وينبغي أن يوجه هذا الفهم تطبيق الذكاء الاصطناعي في الصحافة وغيرها من المجالات.

ينبغي على بلومبيرغ وغيرها من المؤسسات الإعلامية أن تُفصح بشفافية عن استخدامها للذكاء الاصطناعي، وأن تُوضح أن المحتوى المُولّد بالذكاء الاصطناعي قد يحتوي على أخطاء. ويمكن تحقيق ذلك من خلال وضع علامات واضحة على هذا المحتوى، وتطبيق عمليات تصحيح الأخطاء بشفافية، والتواصل المفتوح بشأن حدود التقنية المستخدمة. هذه الشفافية تُسهم في الحفاظ على ثقة القراء، حتى عند حدوث أخطاء.

لماذا يفشل دمج الذكاء الاصطناعي في الصحافة بدون العنصر البشري؟

تُبرز تجربة بلومبيرغ مع الملخصات المُولّدة بالذكاء الاصطناعي التحديات المعقدة التي تواجه دمج الذكاء الاصطناعي في الصحافة. ​​فالأخطاء الستة والثلاثون على الأقل التي استدعت التصحيح منذ يناير/كانون الثاني تُشير إلى أنه على الرغم من إمكانات هذه التقنية، إلا أنها لم تنضج بعد بما يكفي لاستخدامها بشكل موثوق دون إشراف بشري دقيق. ولا تُعدّ المشاكل التي تواجهها بلومبيرغ فريدة من نوعها، بل تعكس تحديات جوهرية للذكاء الاصطناعي، مثل الهلوسة، وانعدام الشفافية، والاعتماد على بيانات عالية الجودة.

يتطلب دمج الذكاء الاصطناعي بنجاح في الصحافة اتباع عدة مناهج: عمليات تحريرية فعّالة لمراجعة المحتوى المُولّد بواسطة الذكاء الاصطناعي، وتحسينات تقنية مستمرة لنماذج الذكاء الاصطناعي نفسها، وشفافية في التواصل بشأن إمكانيات وحدود التقنية المستخدمة. ويمكن أن تُشكّل تجربة بلومبيرغ درساً قيماً لشركات الإعلام الأخرى التي تُخطط لتطبيقات مماثلة للذكاء الاصطناعي.

يتوقف مستقبل الصحافة المدعومة بالذكاء الاصطناعي على مدى استغلالنا الأمثل لمكاسب الكفاءة والقدرات الابتكارية التي يوفرها الذكاء الاصطناعي دون المساس بالمعايير الصحفية. يكمن السر في اتباع نهج متوازن ينظر إلى التكنولوجيا كأداة لدعم الصحفيين، لا كبديل لهم. وكما لاحظ جون ميكليثويت من بلومبيرغ ببراعة: "لا يكون الملخص الذي يُنتجه الذكاء الاصطناعي جيدًا إلا بقدر جودة القصة التي يستند إليها. وفي هذه القصص، يبقى للبشر دورٌ بالغ الأهمية"

☑️ دعم الشركات الصغيرة والمتوسطة في مجالات الاستراتيجية والاستشارات والتخطيط والتنفيذ

☑️ إنشاء أو إعادة تنظيم الاستراتيجية الرقمية والتحول الرقمي

☑️ توسيع وتحسين عمليات المبيعات الدولية

☑️ منصات التداول العالمية والرقمية بين الشركات

☑️ تطوير الأعمال الرائدة

Konrad Wolfenstein

يسعدني أن أكون مستشارك الشخصي.

يمكنك الاتصال بي عن طريق ملء نموذج الاتصال أدناه أو ببساطة الاتصال بي على الرقم +49 7348 4088 965 .

أتطلع إلى مشروعنا المشترك.

Xpert.Digital هو مركز صناعي يركز على الرقمنة والهندسة الميكانيكية والخدمات اللوجستية/الخدمات اللوجستية الداخلية والخلايا الكهروضوئية.

بفضل حلولنا الشاملة لتطوير الأعمال، ندعم الشركات المرموقة من الأعمال الجديدة إلى خدمات ما بعد البيع.

تُعدّ معلومات السوق، والتسويق الموجه، وأتمتة التسويق، وتطوير المحتوى، والعلاقات العامة، وحملات البريد، ووسائل التواصل الاجتماعي الشخصية، ورعاية العملاء المحتملين جزءًا من أدواتنا الرقمية.

يمكنكم الاطلاع على المزيد من المعلومات على المواقع التالية: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus