الذكاء الاصطناعي لا يُستخدم دومًا للخير
في سياقات استبدادية، تستغل الأنظمة القمعية أدوات التحليل الشبكي لتحديد أنماط التعبير المخالف، وملاحقة المستخدمين الذين ينشرون محتوى مناوئ أو ناقد. تتحول الأدوات المصممة أصلاً لتقديم توصيات وتحسين التجربة الرقمية إلى آليات رقابة واستهداف.
ما هي “مصائد المحتوى”؟
مصيدة المحتوى هي آلية تعتمد على التحليل اللغوي والسياقي لتحديد عبارات أو كلمات مفتاحية تُعتبر حساسة سياسيًا أو اجتماعيًا. يتم تلقائيًا تتبع التعليقات أو التغريدات التي تحتوي على تلك العبارات، ومن ثم مراقبة الحسابات التي تنشرها.
هذه الأنظمة قد لا تستهدف فقط النصوص، بل تشمل الصور، الرموز التعبيرية، ومقاطع الفيديو، من خلال تحليل ما وراء المحتوى باستخدام تقنيات رؤية حاسوبية.
كيف تُبنى أنظمة التحليل؟
تعتمد هذه الأنظمة على تقنيات متقدمة في التعلم الآلي، خصوصًا في تحليل النصوص (NLP). تُدرّب النماذج على كم كبير من البيانات المرتبطة بالمحتوى المرفوض أو المحظور في الدولة المعنية.
ثم تُصنَّف التفاعلات على أساس مجموعة من المعايير:
- لغة المحتوى (نقد، سخرية، استهزاء)
- نوع الوسائط المستخدمة
- توقيت النشر ومدى انتشاره
- الحسابات التي تفاعلت معه
بمرور الوقت، تُحسِّن هذه الأنظمة قدرتها على رصد ما يُطلق عليه “التحايل اللغوي”، مثل استخدام رموز بديلة أو تلميحات ضمنية لتجنب الرقابة.
من التحليل إلى الاستهداف
بمجرد اكتشاف المحتوى المخالف، يُوضع المستخدم ضمن “شبكة متابعة”. تبدأ الإجراءات غالبًا بإبطاء الوصول (shadow banning)، مرورًا بالتحقيقات الرقمية، وصولًا أحيانًا إلى توقيف أو مضايقات قانونية.
الخطير في هذا السياق أن المستخدم قد لا يدرك أنه تحت الرقابة، ما يعرضه للمخاطر دون إنذار مسبق.
تقنيات الحماية المناعية الرقمية
تواجه هذه التحديات باستراتيجيات تعتمد على الهندسة العكسية والتعلم المناعي. من أبرز الأساليب:
- التحليل الذاتي للمحتوى قبل النشر: أدوات فحص لغوي تكتشف المصطلحات الحساسة وتحذر المستخدم.
- النشر اللامركزي: استخدام منصات لا تخزن البيانات مركزيًا مثل Mastodon أو PeerTube.
- تشويش البيانات: إدخال تعديلات بسيطة في النص أو الصورة لمنع الخوارزميات من التعرّف عليها.
- تشفير الطرف إلى الطرف: خصوصًا في المراسلات، لتفادي اعتراض المحادثات.
- تقنيات إخفاء الهوية: مثل VPN وتوجيه المرور عبر شبكات Tor.
هل يمكن اكتشاف هذه المصائد تلقائيًا؟
بدأت بعض المشاريع المستقلة والجامعية ببناء نماذج عكسية تحاول فهم كيف تعمل المصائد، عبر جمع بيانات من مستخدمين تعرضوا لحجب أو حظر تعسفي.
يمكن من خلال ذلك تحديد الكلمات التي تؤدي للحظر، أنماط الاستخدام الخاضعة للرقابة، بل وحتى توقيتات النشاط المشبوهة.
نحو بيئة رقمية أكثر أمنًا
من المهم تمكين المستخدمين من معرفة ما يتم رصده. إن بناء أدوات مفتوحة المصدر لفحص المحتوى، وربطها بواجهات النشر، يسمح بقدر أكبر من الحذر الواعي.
على الصحفيين والمدونين والناشطين الرقميين استخدام تقنيات الأتمتة لجدولة النشر، وتمويه الأنماط، وعدم ربط الحسابات الشخصية ببعضها في أماكن علنية.
متى يتحول الذكاء الاصطناعي إلى خصم للحريات؟
الذكاء بحد ذاته ليس خصمًا، إنما من يملكه ويحدد أهدافه. في الدول ذات المساحات المحدودة للتعبير، تُستخدم أقوى أدوات التحليل ليس لكشف الحقيقة، بل لتكميم الأفواه.
لذلك، يجب إعادة التفكير في معايير تطوير أدوات تحليل الشبكات. ينبغي أن تراعي خصوصيات المجتمعات، وتُستخدم لتعزيز الحقوق لا تقييدها.
وفي النهاية
تحليلات الشبكات الاجتماعية قادرة على تمكين أو إسكات. بين الخوارزميات والرقابة، يقف المستخدم محاطًا بأسلحة رقمية قد تُستخدم ضده أو لحمايته.
الحل لا يكمن فقط في الأدوات، بل في الوعي الرقمي، والضغط من أجل أن تكون هذه الأدوات عادلة، شفافة، ومتاحة للدفاع لا للهجوم.
