محركات البحث المدعومة بالذكاء الاصطناعي

لاحظنا أن هناك مقالات تتحدث عن مزايا محركات البحث المدعومة بالذكاء الاصطناعي مثل السرعة والدقة، مثل You.com وPerplexity التي توفر إجابات فورية مع مصادر، لكن هناك أيضًا مخاوف من دقة المعلومات ... خاصةً مع نماذج اللغات الكبيرة التي قد تقدم معلومات غير دقيقة أو قديمة، كما ذكرت البروفيسورة إميلي بنتر من جامعة واشنطن .

محركات البحث التقليدية تتيح للمستخدمين استكشاف مصادر متعددة، مما يُعزز التفكير النقدي، بينما البوتات تقدم إجابات مختصرة قد تقلل من هذا الاستكشاف. من ناحية أخرى، البوتات مثل ChatGPT وPerplexity تتفاعل بشكل حواري وتوفر ملخصات سريعة، مما يجعلها جذابة للمستخدمين الذين يريدون إجابات سريعة.

 

الخصوصية أيضًا نقطة مهمة : فبعض محركات البحث مثل Brave Leo AI تركز على الخصوصية وعدم تتبع البيانات، مما قد يجذب المستخدمين المهتمين بأمان معلوماتهم. لكن هناك مخاطر متعلقة بخصوصية البيانات مع بعض الأدوات الأخرى التي قد تستخدم المعلومات لأغراض التدريب.

 

التحديات القانونية مثل الدعوى القضائية ضد Perplexity AI تظهر مشاكل تتعلق باستخدام البيانات دون إذن، مما قد يؤثر على تطور هذه التقنيات. أيضًا، الاعتماد على البوتات في مجالات حساسة مثل الطب أو القانون غير موصى به بسبب احتمالية الأخطاء.

 

وهناك تقارير تشير إلى أن محركات البحث بالذكاء الاصطناعي قد تتحدى هيمنة جوجل، خاصة مع توفير تجربة مخصصة وسريعة لكن التكامل بين النمطين قد يكون الحل، حيث تدمج جوجل ومايكروسوفت ميزات الذكاء الاصطناعي في محركاتها التقليدية.

 

وأعتقد أن الاعتماد سيكون على مزيج من الأثنين، مع تفضيل البوتات للإجابات السريعة والمحركات التقليدية للبحث العميق. لكن التوجه العام قد يميل نحو البوتات مع تطور التكنولوجيا وتحسين الدقة.

 

هذا ويعتمد مستقبل اعتماد المستخدمين على بوتات الذكاء الاصطناعي مقابل محركات البحث التقليدية على عدة عوامل تتعلق بالمزايا والتحديات التي تقدمها كل تقنية، بالإضافة إلى التحولات التكنولوجية والثقافية. إليك تحليلًا متوازنًا بناءً على أحدث البيانات والمصادر المتاحة حتى فبراير 2025:

 

1. مزايا بوتات الذكاء الاصطناعي التي تجذب المستخدمين

إجابات فورية ومختصرة : توفر بوتات مثل ChatGPT وPerplexity AI إجابات مباشرة دون الحاجة لتصفح عشرات الروابط، مما يوفر الوقت، خاصةً في استفسارات الطقس أو الأخبار العاجلة.

 

تفاعل حواري طبيعي : تتيح هذه الأدوات طرح أسئلة متابعة مع الحفاظ على سياق المحادثة، مثل التخطيط لرحلة عائلية خطوة بخطوة.

 

تخصيص النتائج : تتعلم البوتات من تفاعلات المستخدمين السابقة لتحسين النتائج المستقبلية، مثل تفضيلات البحث أو الأسلوب المطلوب.

 

دمج مصادر متعددة : بعض البوتات مثل Perplexity تعرض مصادر مُوثَّقة مع الإجابات، مما يزيد الثقة جزئيًا.

 

2. تحديات تعوق الاعتماد الكامل على بوتات الذكاء الاصطناعي

مشاكل الدقة والموثوقية : تُنتج نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) أحيانًا تقدم إجابات خاطئة أو قديمة، مثل ذكر إصدارات قديمة من أدوات توليد الصور.

 

نقص العمق والاستكشاف : تقديم إجابات مختصرة قد يُفقد المستخدمين فرصة التفاعل مع مصادر متنوعة، مما يؤثر على التفكير النقدي.

 

مخاوف الخصوصية : بعض البوتات تجمع بيانات المستخدمين لتدريب النماذج، مما يُثير تساؤلات حول أمان المعلومات الشخصية.

 

تحديات قانونية : واجهت شركات مثل Perplexity AI دعاوى قضائية تتعلق باستخدام بيانات دون إذن الناشرين، مما يعكس إشكاليات في نموذج العمل.

 

3. لماذا تبقى محركات البحث التقليدية ذات صلة؟

الشفافية والتحكم : تتيح محركات مثل Google وBing للمستخدمين تقييم مصادر المعلومات بأنفسهم، خاصةً في المواضيع الحساسة مثل الصحة أو الأخبار.

 

اكتشاف المعرفة العضوي : التنقل بين الروابط يعزز الفضول ويسمح باكتشاف معلومات غير متوقعة، وهو ما يُفقد في الإجابات الجاهزة.

 

التحديث الفوري : تعتمد محركات البحث على فهرسة الويب الحي، بينما قد تتأخر قواعد بيانات البوتات عن التحديثات.

 

4. اتجاهات مستقبلية متوقعة

التكامل بين التقنيتين : تعمل شركات مثل جوجل ومايكروسوفت على دمج الذكاء الاصطناعي في محركاتها (مثل Google SGE وBing Copilot)، لتقديم إجابات سريعة مع الحفاظ على خيارات البحث التقليدية.

 

زيادة الاعتماد على البوتات في مجالات محددة : مثل البرمجة (مثل Phind) أو البحث الأكاديمي (مثل Exa.ai)، حيث تكون الدقة العالية مطلوبة.

 

تحسين الخصوصية : ظهور أدوات مثل Brave Leo AI التي تركز على حماية البيانات دون تخزين المحادثات.

 

الخلاصة : اعتماد هجين مع تحول تدريجي

من المرجح أن يعتمد المستخدمون على مزيج من البوتات ومحركات البحث، مع اتجاه متزايد نحو البوتات في الحالات التالية :

 

الاستفسارات البسيطة أو الروتينية (معلومات سريعة، نصائح سفر).

 

المهام التفاعلية (كتابة نصوص، توليد أفكار).

 

الاستخدام المتخصص (برمجة، أبحاث أكاديمية).

 

بينما تظل محركات البحث التقليدية الخيار الأمثل لـ:

 

المواضيع الحساسة أو المعقدة التي تتطلب تحققًا يدويًا.

 

الاستكشاف العفوي واكتشاف مصادر غير متوقعة.

 

.. ومع تطور تقنيات الذكاء الاصطناعي وتحسين دقتها، قد تزداد حصتها في سوق البحث، لكنها لن تحل تمامًا محل النمط التقليدي دون حل إشكاليات الثقة والعمق.