لماذا تحتاج إلى البشر لإدارة معنى محتوى الذكاء الاصطناعي

ما هي استراتيجية البيانات الخاصة بك؟

قد تكون فكرتك الأولى هي جمع بيانات الطرف الأول، أو مقاييس الأداء، أو البيانات الوصفية للمحتوى المستهدف. لكن هذا ليس ما أقصده.

وبدلاً من ذلك، أسأل: ما هي استراتيجيتك لتشكيل القيادة الفكرية، وإنشاء القصص، وبناء رسالة علامتك التجارية، وتقديم مواد المبيعات التي تجذب وتقنع؟

قد تقول: “انتظر”. “أليست هذه استراتيجية محتوى؟”

حسنا، نعم. ولكن أيضا، لا.

هل هو محتوى أم بيانات؟

الذكاء الاصطناعي التوليدي يطمس الخطوط الفاصلة بين المحتوى والبيانات.

متى أنت فكر في مقالاتك وملفاتك الصوتية ومقاطع الفيديو الخاصة بك، فمن المحتمل أنك لا تراها على أنها “بيانات”. لكن بائعي الذكاء الاصطناعي يفعلون ذلك.

لا يتحدث مقدمو خدمات الذكاء الاصطناعي عن نماذجهم التي تتعلم من “المحتوى المثير للاهتمام” أو “القصص جيدة الصياغة”. وبدلاً من ذلك، يتحدثون عن الوصول إلى “البيانات” ومعالجتها (النصوص والصور والصوت والفيديو). يستخدم موفرو الذكاء الاصطناعي عادةً مصطلح “بيانات التدريب”.“ كوسيلة ضرورية للإشارة إلى مجموعات البيانات التي يعتمدون عليها لتطوير النماذج والتعلم.

هذا المنظور ليس خاطئًا، فهو متجذر في تاريخ محرك البحث، حيث تحدد الأنماط والتكرار مدى الصلة، وكانت “فهارس” محرك البحث مجرد مجموعات كبيرة من الملفات والنصوص غير المنظمة (أي البيانات).

لم يتظاهر أحد على الإطلاق بأن محركات البحث تفهم الأمر معنى في سلة المهملات الضخمة التي تحتوي على كل أنواع المحتوى التي يمكن تخيلها. يبدو أن اختصارها إلى “بيانات” مناسب.

لكن شركات الذكاء الاصطناعي تعزو الآن الفهم والحدس إلى هذه البيانات. يزعمون أن لديهم كل هذه المعلومات و القدرة على إعادة ترتيب واستشعار أفضل إجابة.

ولكن لنكن واضحين: الذكاء الاصطناعي لا يفعل ذلك لفهم. يتنبأ.

فهو يُنشئ الكلمة أو الصورة التالية الأكثر احتمالاً، وهي معلومات منظمة خالية من القصد أو المعنى. المعنى هو – وسيظل دائمًا – بناءًا بشريًا ينبثق من القصدية الكامنة وراء التواصل.

النضال من أجل المعنى

ويدعم هذا الاختلاف التوتر المتزايد بين منشئي المحتوى وبائعي الذكاء الاصطناعي.

يزعم بائعو الذكاء الاصطناعي أن الإنترنت عبارة عن مجموعة واسعة من البيانات المتاحة للعامة – والتي يمكن الوصول إليها من قبل الآلات وكذلك البشر – وتساعد أدواتهم في تحقيق معنى أعمق.

يطالب منشئو المحتوى بذلك الناس إنه يتعلم من المحتوى المشبع بالقصد، لكن الذكاء الاصطناعي يسرق المنتجات ويعيد ترتيبها دون الاهتمام بالمعنى الأصلي.

ومن المثير للاهتمام أن الصراع ينشأ حول شيء يتفق عليه كلاهما، وهو أن الآلة تحدد المعنى.

ولكن لم يحدث ذلك.

يجعل الإنترنت البيانات (المحتوى) متاحة للذكاء الاصطناعي، ولكن البشر وحدهم هم من يستطيعون خلق المعنى منها.

وهذا يجعل التمييز بين المحتوى والبيانات أكثر أهمية من أي وقت مضى.

ما هو الفرق

وأظهرت دراسة حديثة هذا المستهلكون أقل إيجابية الكلام الشفهي والولاء عندما يعتقدون أن المحتوى العاطفي تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي، وليس الإنسان.

ومن المثير للاهتمام أن هذه الدراسة لم تركز على ما إذا كان المشاركون قادرين على اكتشاف ما إذا كان المحتوى قد تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي. وبدلاً من ذلك، تم تقديم نفس المحتوى إلى مجموعتين: قيل لأحدهما أنه تم إنشاؤه بواسطة إنسان (المجموعة الضابطة)، بينما قيل للأخرى أنه تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي.

وخلاصة الدراسة: “يجب على الشركات أن تدرس بعناية ما إذا كانت ستكشف عن الاتصالات التي كتبها الذكاء الاصطناعي وكيفية ذلك”.

تنبيه المفسد: لن يفعل أحد ذلك.

ش دراسة أخرىومع ذلك، اختبر الباحثون ما إذا كان بإمكان البشر التمييز بين المحتوى الذي ينشئه الذكاء الاصطناعي والمحتوى الذي ينشئه الإنسان. حدد المشاركون بشكل صحيح النص الذي تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي بنسبة 53% فقط من الوقت – وهو بالكاد أفضل من التخمين بدقة تبلغ 50%.

تنبيه المفسد: لا، لا نستطيع ذلك.

لقد خلقنا لنفهم هذا الخطأ

في عام 2008، صاغ مؤرخ العلوم مايكل شيرمر كلمة “نمط“. في كتابه “الدماغ المؤمن”، يعرّف المصطلح بأنه “الميل إلى العثور على أنماط ذات معنى في كل من الضوضاء ذات المعنى والتي لا معنى لها”.

وقال إن الناس يميلون إلى “إضفاء المعنى والنية والعمل على هذه الأنماط”، واصفًا هذه الظاهرة بأنها “وكالة“.

لذلك، نحن كبشر، مجبرون على ارتكاب نوعين من الأخطاء:

• أخطاء النوع 1حيث نرى نتيجة إيجابية كاذبة – نرى نمطًا غير موجود.
• أخطاء من النوع 2حيث نرى نتيجة سلبية كاذبة – نفتقد النمط الموجود.

عندما يتعلق الأمر بالذكاء الاصطناعي التوليدي، فإن البشر معرضون لخطر ارتكاب كلا النوعين من الأخطاء.

مقدمو الذكاء الاصطناعي وميل الناس إلى تجسيم التكنولوجيا يجعلون الناس عرضة لأخطاء النوع الأول، ولهذا السبب يتم الإعلان عن الحلول على أنها “مساعد طيار”، أو “مساعد”، أو “باحث”، أو “شريك مبدع”.

إن العقلية المبنية على المحتوى والبيانات تقود المسوقين إلى مطاردة أنماط النجاح التي قد لا تكون موجودة أصلاً. إنهم يخاطرون بالخلط بين المسودات الأولى السريعة والمحتوى السريع، دون التساؤل عما إذا كانت المسودات تقدم أي قيمة أو اختلاف حقيقي.

وتتمتع “الاستراتيجيات” و”الأبحاث” التي يولدها الذكاء الاصطناعي بالمصداقية ببساطة لأنها مكتوبة بوضوح (ويزعم البائعون أن التكنولوجيا تستخدم معرفة أعمق مما يمتلكه البشر).

كثير من الناس يساويون هذه الإجابات السريعة بالدقة، متجاهلين أن النظام لا يُرجع إلا ما استوعبه، سواء كان صحيحًا أم لا.

وهنا تكمن المفارقة: إن وعينا بهذه المخاطر قد يدفعنا إلى ارتكاب أخطاء من النوع الثاني ويمنعنا من تحقيق فوائد أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدية. قد لا نرى الأنماط الموجودة بالفعل. على سبيل المثال، إذا صدقنا الاعتقاد بأن الذكاء الاصطناعي ينتج دائمًا محتوى متوسطًا أو “غير صحيح تمامًا”، فلن نرى نمطًا يوضح مدى جودة الذكاء الاصطناعي في حل تحديات المعالجة المعقدة.

ومع تحسن التكنولوجيا، تستقر المخاطر عند درجة “جيدة بما فيه الكفاية” – سواء من أنفسنا أو من الأدوات التي نستخدمها.

وتسلط دراسة استقصائية حديثة أجرتها شركة سي إم آي الضوء على هذا الاتجاه. ش 2025. التوقعات المهنية لدراسة المحتوى والتسويق، الاستخدام الأكثر شيوعًا للذكاء الاصطناعي بين المسوقين هو “التفكير في موضوعات جديدة”. ومع ذلك، فإن الإجابات الخمس التالية الأكثر شيوعًا – التي استشهد بها أكثر من 30% من المشاركين – ركزت على مهام مثل تلخيص المحتوى، وكتابة الخطوط العريضة، وتحسين المشاركات، وإنشاء نسخة من البريد الإلكتروني، وإنشاء محتوى الوسائط الاجتماعية.

لكن استطلاع معايير تسويق المحتوى B2B والميزانيات والاتجاهات الذي أجرته CMI يكشف عن إحجام متزايد عن الذكاء الاصطناعي. يشير خمسة وثلاثون بالمائة من المسوقين إلى أن الدقة هي أهم اهتماماتهم المتعلقة بالذكاء الاصطناعي.

في حين أن معظم المشاركين أفادوا بمستوى “متوسط” فقط من الثقة في التكنولوجيا، إلا أن 61% ما زالوا يقيّمون جودة المحتوى الناتج عن الذكاء الاصطناعي بأنها ممتازة (3%)، أو جيدة جدًا (14%)، أو جيدة (44%). وصنفها 35% بأنها عادلة، و4% بأنها سيئة.

لذلك، نستخدم هذه الأدوات لإنتاج محتوى نجده مُرضيًا، ولكننا لسنا متأكدين من دقته ولا نثق بالنتائج إلا بشكل معتدل.

يُظهر هذا النهج في الذكاء الاصطناعي التوليدي أن المسوقين يستخدمونه عادةً لإنتاج محتوى المعاملات على نطاق واسع. وبدلاً من الوفاء بالوعد بأن الذكاء الاصطناعي سوف “يطلق العنان لإبداعنا”، يخاطر المسوقون بتقليص أنفسنا إلى إمكانية عزل أنفسنا عن ذلك.

ابحث عن أسئلة أفضل بدلاً من الإجابات الأسرع

إن جوهر التسويق الحديث هو جزء من البيانات، وجزء من المحتوى، والكثير من الفهم وإعطاء المعنى لعملائنا. يتعلق الأمر باكتشاف أحلامهم ومخاوفهم وتطلعاتهم ورغباتهم – والخيوط غير المرئية التي تدفعهم إلى الأمام.

ولإعادة صياغة عبارة بطل التسويق الخاص بي، فيليب كوتلر، فإن التسويق الحديث لا يقتصر فقط على مشاركة العقل أو القلب. إنه على وشك حصة الروحشيء يتجاوز المصلحة الذاتية الضيقة.

فكيف يمكننا نحن المسوقين المعاصرين تحقيق التوازن بين كل هذه الأشياء وتعميق معنى اتصالاتنا؟

أولاً، افهم أن المحتوى الذي ينشئه الأشخاص اليوم يصبح مجموعة البيانات التي تحدد هويتنا غدًا. وبغض النظر عن كيفية إنشائه، فإن المحتوى الخاص بنا سيكون له تحيزات متأصلة ودرجات متفاوتة من القيمة.

لكي يقدم المحتوى الناتج عن الذكاء الاصطناعي قيمة تتجاوز البيانات الموجودة لديك بالفعل، تجاوز فكرة استخدام التكنولوجيا فقط لزيادة سرعة أو حجم إنشاء الكلمات والصورة والصوت والفيديو.

وبدلاً من ذلك، احتضنها كأداة لتعزيز العملية المستمرة لاستخلاص رؤى ذات معنى وإقامة علاقات أعمق مع عملائنا.

لكي يصبح الذكاء الاصطناعي التوليدي أكثر فعالية بمرور الوقت، فإنه يتطلب أكثر من مجرد التحسين التكنولوجي – إنه يتطلب ذلك الناس لتنمو. يجب أن يصبح الناس أكثر إبداعًا وتعاطفًا وحكمة لضمان ألا تصبح التكنولوجيا والأشخاص الذين يستخدمونها بلا معنى.

سوف تحتاجها فرقنا أكثرولا أقل من ذلك، الأدوار التي يمكنها استخلاص رؤى قيمة من المحتوى الناتج عن الذكاء الاصطناعي وتحويلها إلى أفكار ذات معنى.

الأشخاص الذين يشغلون هذه الأدوار لن يكونوا بالضرورة صحفيين أو مصممين. ولكن سيكون لديهم المهارات اللازمة لطرح أسئلة مدروسة، والتفاعل مع العملاء والمؤثرين، وتحويل المعلومات الأولية إلى رؤى ذات معنى من خلال الاستماع والمحادثة والتوليف.

الصفات المطلوبة تشبه تلك التي يتمتع بها الفنان أو الصحفي أو الباحث الموهوب أو الخبير في الموضوع. ربما يكون هذا هو التطور التالي لدور المؤثر.

الطريق أمامنا لا يزال يتكشف.

هناك شيء واحد واضح: إذا كان للذكاء الاصطناعي التوليدي أن يكون أكثر من مجرد حداثة مشتتة للانتباه، فإن الشركات تحتاج إلى دور جديد – مدير المعنى – لتوجيه كيفية تشكيل الأفكار التي يقودها الذكاء الاصطناعي إلى قيمة حقيقية.

إنها قصتك. قلها جيدًا.

المحتوى ذو الصلة الذي تم اختياره يدويًا:

صورة الغلاف لجوزيف كالينوفسكي/معهد تسويق المحتوى