الأجسام المضادة المتساقطة: الرابط بين الذكاء الاصطناعي والعلامات المائية ومحتوى السلعة

تبدو معظم التعليقات على منشوراتي على LinkedIn مؤخرًا بهذا الشكل:

منحدر. بالطبع.

لا تمتلك الفيروسات استقلابًا خاصًا بها وتحتاج إلى مضيف للتكاثر. التعليقات المتساقطة تعيد إليّ ما كتبته (المضيف) بقيمة صفر. أصبحت رغبتي في الانضمام إلى LinkedIn تقترب من مستوى زيارة طبيب الأسنان منذ أن قامت المنصة بتمكين وتشجيع استخدام الذكاء الاصطناعي.

لكن LinkedIn ترى المشكلة. في 10 أسابيع، المنصة:

الأنظمة المنشورة التي تحدد الانحراف وتحد من توزيعه خارج الشبكة المباشرة للملصق.

بدأ اختبار زر “يبدو وكأنه AI Slop” للمستخدمين لوضع علامة على المشاركات والتعليقات.

تم إيقاف زر “تحسين النشر” الخاص به، واستبداله بمدقق لغوي يقوم بإصلاح القواعد النحوية دون إعادة كتابة صوتك.

تقوم الأجسام المضادة بثلاثة أشياء: تحديد الهدف، وتحييده، وتذكره حتى تكون المواجهة التالية أسرع. تعمل أنظمة مكافحة الانزلاق على تحديد المحتوى منخفض القيمة، وتضييق نطاق وصوله، وإعادة كل ما يلتقطه إلى النموذج. تقوم LinkedIn ببناء الأجسام المضادة Slop، وكل منصة محتوى أخرى تفعل ذلك أيضًا:

طرحت Substack استخدام Pangram على مستوى الموقع لاكتشاف استخدام الذكاء الاصطناعي في الكتابة.

يقوم موقع YouTube بتشويه “مقاطع الفيديو المتكررة ومنخفضة الجهد والمتلاعبة عاطفياً”. في يناير 2026، أنهت 11 قناة ومسحت 6 قنوات أخرى، مما أدى إلى محو ما يقرب من 4.7 مليار مشاهدة مدى الحياة، و35 مليون مشترك، وحوالي 9.8 مليون دولار من الإيرادات السنوية.

لقد سلك Reddit طريق مكافحة التلاعب بدلاً من وضع العلامات. يوليو 2026: الكشف القائم على الذكاء الاصطناعي عن “المحتوى الذي تم التلاعب به والمحتوى غير المرغوب فيه”، مما أدى إلى حظر 23 مليون مشاهدة غير مرغوب فيها وإلغاء ما يقرب من 2 مليون صوت غير صحيح يوميًا.

يستخدم Pinterest اكتشاف الذكاء الاصطناعي لتسمية المحتوى بالإضافة إلى التحكم في الخلاصة الذي يتيح للمستخدمين طلب المحتوى “المعدل بالذكاء الاصطناعي” في فئات محددة.

يتطلب TikTok تسميات الذكاء الاصطناعي، ويدمج علامات مائية غير مرئية للبيانات الوصفية، ويشحن موجز “المحتوى المحدود للذكاء الاصطناعي” في نوفمبر 2025، وفي يوليو 2026 بدأ اختبار الكشف الذي يستهدف الحسابات المخصصة للبريد العشوائي المدعم بالذكاء الاصطناعي.

يحتوي Meta على تصنيفات “معلومات الذكاء الاصطناعي” على Facebook وInstagram وThreads منذ عام 2024، وتمتد لتشمل الإعلانات في يونيو 2026. التصنيفات فقط، بدون مرشح من جانب المستخدم.

هاجم Spotify العرض: تمت إزالة أكثر من 75 مليون مقطع صوتي غير مرغوب فيه، وسياسة انتحال الشخصية، ومرشحات البريد العشوائي، والكشف عن الذكاء الاصطناعي المستند إلى DDEX في الاعتمادات.

يغمر المحتوى الاصطناعي الرخيص المنصات وتتفاعل أجهزة المناعة: التصنيفات، وتدفقات التقارير، والمرشحات، وإزالة النقود، واكتشاف البريد العشوائي، وعمليات الإزالة من جانب العرض. يتمتع نظام الدفاع في LinkedIn بدقة تصل إلى 94%. وهذا أسوأ 60 مرة من مرشحات البريد العشوائي في Gmail، مما يعني أنه سيتم وضع علامة على واحدة من كل 17 رسالة بريد إلكتروني غير مرغوب فيها على أنها إيجابية كاذبة.

وهذا يغير كيفية تدفق الطلب بطرق عميقة: حيث تنهار تكلفة الإنتاج إلى ما يقرب من الصفر، مما يضغط على التوزيع أثناء تحركه تحت سيطرة الآلة. لذا فإن الأصل النادر هو الاختيار. إن كفاءة إنتاج المحتوى لا قيمة لها إذا لم يصل هذا المحتوى إلى الجمهور المستهدف.

عرض المحتوى المضمن

ذعر العلامة المائية

في 11 أغسطس، أعلنت Anthropic عن علامات مائية يمكن قراءتها آليًا على مخرجات النصوص والملفات لـ Claude على مستوى النموذج في جميع أنحاء العالم، لذا فهي تستمر عبر واجهة برمجة التطبيقات (API) وClaude وClaude Code والوصول إلى السحابة من خلال AWS وGoogle Cloud وMicrosoft Foundry.

الأنثروبيك لم يفعل ذلك من منطلق طيبة قلبه. تتطلب المادة 50 من قانون الاتحاد الأوروبي للذكاء الاصطناعي من مقدمي الأنظمة التوليدية وضع علامة على إنتاجهم بتنسيق يمكن قراءته آليًا، مع فرض غرامات تصل إلى 15 مليون يورو أو 3٪ من حجم المبيعات العالمية. إن كل مختبر يخدم الاتحاد الأوروبي يتحمل هذا الواجب، سواء وقع على الميثاق الطوعي للمفوضية أم لا.

العلامة المائية لـ Anthropic هي النسخة الأولية لنفس الاستجابة المناعية من منصات المحتوى: فبدلاً من مطالبة LinkedIn أو YouTube أو Reddit باستنتاج ما إذا كان قد تم إنشاء المنشور بواسطة الذكاء الاصطناعي بعد دخوله إلى الموجز، يستطيع كلود تسهيل التعرف على النص الذي تم إنشاؤه عند المصدر.

المصدر: أداء الكشف عن نص SynthID من العلامات المائية القابلة للتطوير لتحديد مخرجات نماذج اللغة الكبيرة

لست قلقًا بشأن تأثير العلامة المائية (على التسويق):

تثبت العلامات المائية فقط أن نموذج الذكاء الاصطناعي قد لمس النص، ولكن ليس إلى أي مدى. إنه ليس مؤشرًا للجودة.

تحتاج أدوات الكشف إلى الحد الأدنى من النص حتى تعمل. تصل المعايير المنشورة إلى ما يقرب من 100 رمز مميز في أحسن الأحوال، ويقوم تقييم SynthID الخاص باقتطاع كل شيء إلى 200 رمز مميز. ويتراوح تعليق LinkedIn من 20 إلى 50 رمزًا مميزًا. المنحدر الذي فتحته هذه القطعة يقع أسفل الأرض.

يمكن أن يؤدي التحرير وإعادة الصياغة والترجمة ودمج الاستجابة مع نماذج النص أو التسلسل الأخرى إلى إضعاف العلامة أو إزالتها.

إذا جعلت شركة Anthropic الكشف عن العلامة المائية متاحًا للعامة، فسيؤدي ذلك إلى لعبة القط والفأر حيث يقوم الممثلون بإجراء هندسة عكسية لطرق كسر العلامة المائية، ويجب على Anthropic معرفة كيفية تقويتها.

حقق هجوم إعادة الصياغة الذي تم تقديمه في ICML 2025 نجاحًا بنسبة 100% تقريبًا مقابل سبع طرق حديثة لوضع العلامات المائية بسعر 0.88 دولار لكل مليون رمز مميز.

فتحة الهروب هي الأوزان المفتوحة. يتم تطبيق العلامة المائية من خلال مسار أخذ العينات عند الاستدلال، لذا إذا قمت بتشغيل النموذج بنفسك، فلن يكون هناك ما يمكن إزالته. إذا تمت معاقبة المخرجات المحددة، ينتقل المنحدر إلى النماذج التي لم يضع عليها أحد علامات.

حقيقة ممتعة: يقوم Gemini بتطبيق العلامات المائية SynthID منذ أغسطس 2023، ولكن لم يكن هناك احتجاج. إن رد فعل الويب على إعلان Anthropic يوضح الكثير عن موقف Google في مجال الذكاء الاصطناعي.

المصدر: SynthID: أدوات لوضع العلامات المائية واكتشاف النصوص التي تم إنشاؤها بواسطة LLM

في قلب هذا الخوف من العلامات المائية تكمن حجتي الرئيسية: لا ينبغي لنا أن نخلط بين عبارة “تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي” وكلمة “سيئة”.

يمكن للمرء أن يجادل بأن نظام Slop كان موجودًا قبل الذكاء الاصطناعي: العمل السيئ أو العمل الآلي، والحديث القانوني والمالي، والبيانات الصحفية، وكل مقالة عن تحسين محركات البحث تبدأ بعبارة “في المشهد الرقمي اليوم”. الأمر يتعلق في النهاية بالجودة. والخوف المبرر هو أن الجودة أصبحت مرشحًا ضبابيًا ولكنه بالغ الأهمية للتوزيع.

اختناق التوزيع

إن النصيحة بتجنب المحتوى العام ليست جديدة، بل تم تجاهلها على نطاق واسع. لكن الذكاء الاصطناعي يرفع الحمل الفيروسي بشكل أسرع مما يستطيع الفلتر إزالته.

لم يعد إنتاج المحتوى هو القيد. إذن للتوزيع هو.

ما تعلمناه على مدار الـ 24 شهرًا الماضية هو أن مكاسب الإنتاج من الذكاء الاصطناعي لا تعوض الخسائر في التوزيع. يمكنك القول بأن ميزة AI Overviews تقلل النقرات بنسبة 50% في المتوسط، ولكن يمكنك زيادة إخراج المحتوى بمقدار 2x للتعويض عن ذلك. لكن نمو الإنتاج يأتي على حساب الجودة، وهو ما يمكن أن يضر في النهاية بالتوزيع الإجمالي. يمكن للمقال أو المنشور الذي تنبعث منه رائحة الذكاء الاصطناعي أن يكلفك ثقة القراء الهشة إلى درجة لا يمكن إصلاحها.

كان التعداد السكاني أعلاه عبارة عن منصات تحمي خلاصاتها الخاصة. الطبقة التي تقرر ما تستشهد به إجابات الذكاء الاصطناعي تفعل الشيء نفسه، بمستوى أعلى.

قامت Google بشحن تحديث غير مرغوب فيه في يونيو يهدف إلى إساءة استخدام المحتوى على نطاق واسع. ذهبت ويكيبيديا إلى أبعد من ذلك: الحذف السريع للمقالات المشتبه في أنها من إنتاج LLM في أغسطس 2025، ثم فرض حظر تام على استخدام LLM لكتابة أو إعادة كتابة محتوى المقالة في مارس 2026.

جوجل تخفض رتبتها، ويكتشفها ريديت، وتحظر ويكيبيديا.

ألا ينبغي للذكاء الاصطناعي Slop أن يضر بتوزيع منصات المحتوى نفسها؟ بعد كل شيء، تعد LinkedIn وReddit وYouTube من أكثر النطاقات التي يتم الاستشهاد بها والأكبر حجمًا.

لماذا لا يتم معاقبتهم من قبل محركات البحث وLLMs؟

وهم كذلك، ولكن أكثر استهدافا. انهارت صفحات Reddit المترجمة آليًا من 6.14% من استشهادات ChatGPT على Reddit في أبريل 2026 إلى 0.30% بحلول أوائل يونيو، بينما ارتفع إجمالي Reddit خلال نفس الفترة.

نحن لا نعرف ما الذي يقوم ماجستير إدارة الأعمال بتصفية بيانات التدريب مقابل الاسترجاع المباشر.

قد تكون المشاركة بمثابة مرشح تقريبي. وجدت دراسة Semrush التي شملت 89000 عنوان URL مستشهد به على موقع LinkedIn أن العناوين المذكورة تحمل تفاعلًا لائقًا على الأقل.

تتمتع معظم المشاركات المستشهد بها بمشاركة معتدلة (15-25 تفاعل)، في حين أن حوالي 75% من المؤلفين المستشهد بهم ينشرون بشكل متكرر (أكثر من 5 منشورات في أربعة أسابيع) ونصفهم تقريبًا لديهم أكثر من 2000 متابع.

لذا، يبدو أنه يحدث على الأقل نوع من التصفية المتفاوتة لمنصات المحتوى. ولكن ما هي تكلفة التوزيع للشركات؟ نظرت العديد من الدراسات في هذا.

أجرت دراسة أجرتها كلية كوبنهاجن للأعمال ونشرت في Electronic Markets تجربتين (العدد = 325، العدد = 371) على محتوى Instagram المصنف على أنه من صنع الإنسان أو معزز بالذكاء الاصطناعي أو من إنتاج الذكاء الاصطناعي، ووجدت أن التصنيف على أنه من إنشاء الذكاء الاصطناعي أو معزز من الذكاء الاصطناعي يقلل من المشاركة العاطفية والسلوكية بمقدار النصف تقريبًا، وكان التأثير أقوى على المحتوى العاطفي وأضعف على المحتوى العقلاني أو المعلوماتي.

المصدر: سبرينغر

تُظهر البيانات الميدانية لـ TikTok (مليون مشاركة) أن الكشف عن الذكاء الاصطناعي يؤدي إلى مشاركة أقل بنسبة 7% تقريبًا لأن الأشخاص يستنتجون جهدًا أقل. ترويض جميلة في ذهني.

قامت Pangram بمسح أكثر من مليون مشاركة بين أبريل ويونيو 2026 ووجدت أن 41% من المنشورات الطويلة على LinkedIn و23% من التعليقات تم إنشاؤها بالكامل بواسطة الذكاء الاصطناعي، وهي أعلى نسبة على الإطلاق في أي نظام أساسي.

المصدر: بانجرام

تشغيل الأرقام على نفسك. تقول LinkedIn إنها تلتقط 94% من المنشورات التي تم وضع علامة عليها بأحرف كبيرة في شبكتك المباشرة. في تحليلاتي، 71% من مرات الظهور تأتي من خارج تلك الشبكة.

اضرب الاثنين: الحساب الذي لا ينشر شيئًا سوى الذكاء الاصطناعي، يجب أن يتوقع خسارة ما يقرب من ثلثي مدى وصوله إلى LinkedIn. انشر الذكاء الاصطناعي ثلث الوقت وتصل إلى ما يقرب من 20٪. أضف 7% على الفيديو القصير، و40% إلى 95% في تحسين محركات البحث إذا قمت بتوسيع نطاق عملية المحتوى.

إن رقم LinkedIn هذا مشتق من رقمين منشورين وخط الأساس الخاص بي. نشرت LinkedIn معدل التقاط ولا شيء على الإطلاق يتعلق بالإيجابيات الكاذبة.

محتوى السلع

في بداية المقال، ذكرت أن التعليقات المزعجة على LinkedIn تعيد إحياء مشاركتي الأصلية ولا تقدم أي قيمة. قد يذكرك هذا بمفهوم اكتساب المعلومات ومحتوى السلعة، وينبغي أن يكون كذلك. في عام 2021 (!) كتبت:

“ثانيًا، إذا كان من السهل تكرار الميزة الرئيسية، فستكون لديك مشكلة. لديك سلعة، وأنت خيار واحد من بين العديد. وتتنافس السلع بشكل كبير على السعر والتكلفة. كشركة، عليك أن تزن التكلفة التي يتطلبها إنشاء المنتج مقابل العوائد التي يجلبها. هل أنت في وضع أقوى عندما تتنافس مع الحد الأدنى من المزايا على حصة صغيرة من مشاهدات الإعلان؟”

وبالمضي قدمًا إلى اليوم، شارك داني سوليفان شريحة مهمة في مؤتمر Search Console Live Toronto حول المحتوى السلعي مقابل المحتوى غير السلعي.

المصدر: جان كريستوف شوينارد

وبكلمات سوليفان، المحتوى غير السلعي هو:

فريد: يقدم وجهة نظر أو معلومات أو يحتوي على محتوى يفتقر إليه الآخرون أو لا يمكنهم تكراره بسهولة.

خاص: يتحدث عن حالة أو موقف أو شيء محدد، وليس قواعد أو خطوات أو معلومات عامة.

أصيل: يوضح المعرفة أو الخبرة المباشرة.

إنه يضرب المناقشة القذرة بأكملها على الرأس. إنها الوصفة العالمية المضادة للانزلاق. انظر إلى مدى تشابه إطار AI Slop الخاص بـ VP Laura Lorenzetti من LinkedIn مع إطار Google:

“يشمل ذلك أنظمة التكنولوجيا التي تم إنشاؤها بالشراكة مع فريق التحرير لدينا والذي تم تدريبه على التعرف على إشارات الذكاء الاصطناعي والتعلم بمرور الوقت من خلال تحديد المحتوى الذي يضيف منظورًا أو سياقًا أو خبرة ومحتوى يبدو عامًا أو متكررًا، حتى لو بدا مصقولًا على السطح.”

أو ما قاله ستيف هوفمان، الرئيس التنفيذي لشركة Reddit، مؤخرًا في مكالمة أرباح الربع الثاني للشركة:

“نظرًا لأن الذكاء الاصطناعي يجعل المعلومات أكثر وفرة، فإن التحدي لم يعد يتمثل في العثور على المحتوى؛ بل في العثور على السياق والرأي الشخصي والحسابات المباشرة. وقال ستيف هوفمان، الرئيس التنفيذي لشركة Reddit، إن كل شيء عبر الإنترنت يبدو مسطحًا أو مصقولًا أو منشئًا أو مدعومًا، لذلك يشعر المستهلكون بالارتباك والشكوك المتزايدة”.

توصلت ثلاث منظمات إلى نفس النتيجة: المحتوى العام ليس له قيمة. هل هذا جديد؟ لا!

أما الجديد فهو الطبيعة الثنائية وفعالية التكلفة. يمكن أن يحصل المحتوى العام على بعض حركة المرور المتبقية حتى سنوات قليلة مضت.

الآن، لن يقوم Google حتى بفهرسته، وسيقوم LinkedIn بخفض تصنيفه. كان برنامج باندا يعمل على وكلاء: الروابط، والنقرات، ووقت المكوث، واللصق، لأن الحكم على ما إذا كانت الوثيقة تحتوي على فكرة (جيدة) كان مستحيلا اقتصاديا عندما تم إطلاقه في عام 2011. والآن، يستطيع حاملو شهادة الماجستير في القانون تقييم هذا بسرعة وبتكلفة منخفضة.

قامت ورقة COLM 2026 من ولاية ماريلاند وGoogle DeepMind بعرض 61608 قصة من خلال مصنف تم رفضه عمدًا من كل إشارة نمطية وطلب منه العمل من الهيكل وحده. لقد حافظت على ما يزيد عن 97% من دقة النماذج التي سُمح لها برؤية اختيار الكلمات وإيقاع الجملة. النتيجة: المنحدر له نمط شكل.

الآن، قم بالتمرير للأعلى وانظر إلى شكل تعليقاتي على LinkedIn من البداية. اكتشاف الشكل الموحد؟

ولكن هناك المزيد من أوجه التشابه بين دراسة COLM والانحدار: حيث يذكر الذكاء الاصطناعي الأخلاق الصريحة في 77% من القصص مقابل 52% للبشر، و79% من قصص الذكاء الاصطناعي تحتوي على صفر حبكات فرعية مقابل 57% للبشر. الإفراط في الشرح وترتيب المسار الواحد هو بالضبط مرض التعليقات على LinkedIn.

لذا فإن الترياق هو امتلاك شيء لا يستطيع النموذج إنتاجه عند الطلب:

معلومات الملكية: بياناتك الخاصة، وتجاربك الخاصة، ومحادثات العملاء الخاصة بك. إذا كان النموذج قادرًا على توليده، فهو سلعة بحكم التعريف.

الهوية المنسوبة: مؤلف مسمى له سجل حافل، وعلى LinkedIn، سجل تم التحقق منه. لقد دفن منشور Lorenzetti الرسالة: يمكنك الآن تصفية الموجز لأعضاء LinkedIn الذين تم التحقق منهم والذين يزيد عددهم عن 100 مليون عضو. التحقق هو جسم مضاد.

قناة مملوكة: البريد الإلكتروني والمجتمع والعلاقات المباشرة. في مكان ما، لا يقف الفلتر بينك وبين القارئ.

الاختبار لجميع الثلاثة هو نفسه: هل سيكون التزييف مكلفًا بالنسبة لشخص آخر؟

أتمنى أن تعمل المرشحات. كل تعليق مبتذل هو بمثابة الأكسجين مرة أخرى لشخص لديه ما يقوله بالفعل. فقط تأكد من أنه عندما يتم مسح البث أخيرًا، فأنت المصدر الذي قررت الآلة الاحتفاظ به.

ظهرت هذه المقالة لأول مرة على موقع المؤلف وأعيد نشرها هنا بإذن.