فيسبوك Facebook يطلق محرك بحث بالذكاء الاصطناعي: يمكنه الحصول على إجابات شاملة من المنشورات العامة والمجموعات وReels، مع إثارة جدل حول المصداقية والخصوصية

ميتا رسميًا يوم الاثنين أطلقت وظيفة البحث AI Mode على فيسبوك، والتي يمكنها استخراج إجابات شاملة من المنشورات العامة، والمجموعات، وReels. كما أضافت بشكل متزامن إعدادات الصور الذكية، وأدوات تحرير الفيديو، ومساعد الذكاء الاصطناعي للمبدعين. لكن مع إطلاق الوظيفة، قدم المدافعون عن الخصوصية في الاتحاد الأوروبي شكوى إلى DPC في أيرلندا.
(ملخص سابق: كل شيء مرئي! ستستخدم Meta منشورات مستخدمي فيسبوك وInstagram "لتدريب الذكاء الاصطناعي"، كيف يمكن معارضة جمع فيسبوك للبيانات الشخصية؟)
(معلومات إضافية: انتبه» الصور التي تلتقطها، والكلام الذي تقوله، الآن Google تريد تخزينها لتدريب الذكاء الاصطناعي (كيفية إيقاف التعليم)）

فهرس المقالة

تبديل

• ماذا يمكن أن يفعل Muse Spark
• قضايا المصداقية وتجربة Google السابقة
• دورة مغلقة لبيانات المستخدم والإعلانات الشخصية

أعلنت Meta رسميًا قبل قليل عن إطلاق AI Mode على فيسبوك، مما يتيح للمستخدمين طرح أسئلة باستخدام اللغة الطبيعية على المنصة، ويقوم نموذج Muse Spark باستخراج الإجابات من المنشورات العامة، والمناقشات في المجموعات، وReels، وتقديم ملخصات شاملة بدلاً من قوائم الروابط التقليدية.

تمتلك فيسبوك مئات المليارات من المناقشات الحقيقية، والمعرفة المجتمعية المحلية، والسياقات اللحظية للأحداث. يعد AI Mode محاولة من Meta لتحويل هذا الأصول الفريدة إلى منتج بحث، لكن ردود فعل المستخدمين كانت سريعة.

ماذا يمكن أن يفعل Muse Spark

يعتمد أساس تقنية AI Mode على Muse Spark، وهو أقوى نموذج حالي أطلقته Meta في أبريل 2026، وهو تطبيق عملي لسلسلة Llama.

تشمل الميزات التي تم إطلاقها أيضًا: إعدادات الصور الذكية (تغيير الملابس، تسريحات الشعر، الإكسسوارات)، تحرير الفيديو (القص، الانتقالات)، تجربة الملابس الافتراضية للملابس الرياضية، بالإضافة إلى مساعد الذكاء الاصطناعي للمبدعين، الذي يقترح أفضل أوقات النشر، ويقوم بتلخيص التعليقات تلقائيًا. هذه الميزات تغطي ثلاثة سيناريوهات: البحث، الصورة الشخصية، وإنتاج المحتوى.

نراجع الجدول الزمني للأشهر الأربعة الماضية: تحديث الصورة الشخصية في فبراير، الرد التلقائي على Marketplace في مارس، إصدار Muse Spark في أبريل، إطلاق تطبيق Forum (مع قسم AI Ask مدمج) في مايو، وإطلاق AI Mode رسميًا في يونيو. كل تحديث يختبر حدود قبول المستخدمين لتدخل الذكاء الاصطناعي، ويجمع بيانات تفاعلية حقيقية لتعزيز النموذج.

قضايا المصداقية وتجربة Google السابقة

لكن المشكلة الأساسية التي يواجهها AI Mode هي نفسها التي واجهتها Google AI Mode: كيف نضمن موثوقية الإجابات المستخرجة من منشورات المستخدمين العاديين؟

واجهت Google AI Mode العديد من الشكاوى على Reddit، حيث أشار المستخدمون إلى أن الملخصات التوليدية كانت أقل دقة من نتائج البحث التقليدية، لأن الملخصات تقلل من وضوح مصادر المعلومات، مما يصعب على المستخدمين تحديد مصدر الإجابة. التحدي الأكبر أمام Facebook هو أن مجموعات فيسبوك مليئة بالآراء الشخصية، وإعادة نشر الشائعات، والترويج التجاري، مما يجعل جودة الإشارات أكثر تعقيدًا.

حتى الآن، لم توضح Meta كيف تتعامل AI Mode مع المعلومات القديمة، أو تمييز المنشورات المضللة، أو تصنيف عدم اليقين في الإجابات. لكن هذا الثغرة تكون خطيرة بشكل خاص في المواضيع الحساسة: مناقشات الصحة، والمالية، والسياسة التي تنتشر في مجموعات فيسبوك، وإذا قامت Muse Spark بتلخيص هذه المحتويات مباشرة، دون عرض المصادر الأصلية، فسيكون هناك خطر كبير في نشر المعلومات المضللة بشكل منهجي.

دورة مغلقة لبيانات المستخدم والإعلانات الشخصية

في نفس الأسبوع الذي أطلقت فيه AI Mode، تصاعدت الضغوط من الجهات التنظيمية. قدم المدافعون عن الخصوصية في الاتحاد الأوروبي شكوى إلى لجنة حماية البيانات في أيرلندا (DPC)، زاعمين أن سياسة AI الخاصة بـ Meta تنتهك مبدأ تحديد الأغراض في GDPR، حيث أن المستخدمين لم يوافقوا على استخدام بياناتهم لتدريب النماذج أو تخصيص الإعلانات.

كما أرسل مركز حماية الخصوصية الإلكتروني الأمريكي (EPIC) رسالة إلى FTC، يطالب فيها بتنظيم ممارسات Meta في إعلانات روبوتات الدردشة الخاصة بـ AI.

هذه المخاوف لها أساس واقعي: في سياسة AI التي أصدرتها Meta في 2026، سمحت باستخدام محادثات المستخدمين مع AI لأغراض الإعلان، دون تقديم خيار للخروج. بمعنى آخر، كل سؤال يطرحه المستخدم على AI Mode على فيسبوك يمكن أن يصبح إشارة لعرض إعلاني.

كما حذرت الوكالات التنظيمية الأمريكية، من أن دمج البيانات الاجتماعية مع AI يحمل مخاطر سرقة الهوية، والتتبع، وتضرر السمعة. هذه المخاطر ليست نظرية، ففيسبوك يمتلك أسماء المستخدمين، والموقع، والعلاقات الاجتماعية، وتفضيلات الشراء، وإذا كانت حدود وصول النظام إلى البيانات غير واضحة، فإن سطح الهجوم على هذه البيانات يتسع بشكل كبير.