هلوسة الذكاء الاصطناعي: ماذا تعني لعلامتك التجارية

هي أن يولّد نموذج لغوي كبير معلومات تبدو معقولة وواثقة لكنها خاطئة. وبالنسبة للعلامات التجارية، قد تختلق أنظمة الذكاء الاصطناعي ميزات منتج، أو تخترع أسعارًا، أو تقدّم مقارنات مضللة، وكلها تُعرض على المستخدمين كحقائق.

تتنبأ النماذج بالكلمة التالية الأرجح وفق الأنماط، لا وفق حقائق موثَّقة. وحين تكون بيانات التدريب عن علامة ما شحيحة أو قديمة أو متناقضة، يملأ النموذج الفجوات باختلاقات معقولة بدل الاعتراف بعدم اليقين.

شائعة جدًا، خصوصًا للعلامات المتوسطة، والشركات التي غيّرت هويتها مؤخرًا، والأعمال التي تشبه أسماؤها كيانات أخرى. وتشير دراسات إلى أن 15 إلى 30% من معلومات العلامات التي يولّدها الذكاء الاصطناعي تحتوي أخطاء قد تضلل المستهلكين.

يمكنك تقليلها كثيرًا بتقوية بصمتك الرقمية عبر مصادر موثوقة: Wikipedia، ومنصات المراجعات، والبيانات المنظَّمة، ورسائل متسقة عبر المنصات. وكلما قوي حضورك الموثَّق على الإنترنت، قلّت حاجة أنظمة الذكاء الاصطناعي إلى الاختلاق.

أدوات مراقبة الذكاء الاصطناعي المصمَّمة لذلك، مثل Rankfender، تسأل أنظمة الذكاء الاصطناعي بانتظام عن علامتك وتنبّهك إلى المعلومات الخاطئة. أما أدوات مراقبة العلامات التقليدية فتتتبّع الذِّكر في الإعلام ووسائل التواصل فقط، ولا تدقّق ما تقوله عنك أنظمة الذكاء الاصطناعي.

لا. تهلوس كل منصة بطريقة مختلفة حسب بيانات تدريبها وبنيتها، ولكلٍّ من ChatGPT وClaude وGemini وPerplexity وDeepSeek وGrok وLlama وMistral مستوى دقة مختلف بشأن علامتك. لذا فمراقبة كل المنصات ضرورية.