الذكاء الاصطناعي · مقال
كيفية تعلم الذكاء الاصطناعي من البيانات: شرح التدريب في خضم جدل بند الكشط لدى ميتا
نُشر:
باختصار
تتعلم نماذج الذكاء الاصطناعي بمعالجة أحجام ضخمة من النصوص والصور وغيرها من البيانات وتعديل المعاملات الداخلية حتى تتطابق توقعاتها مع الإجابات الصحيحة، وهذا يتكرر عبر مليارات الأمثلة. أصبح مصدر هذه البيانات محور نزاع في أكتوبر 2026، عندما بدت شروط ميتا التجارية الجديدة تسمح للشركة بكشط مواقع عملائها التجاريين لتدريب الذكاء الاصطناعي، مما استقطب انتقادات من الناشرين والعلماء القانونيين قبل أن تضيق ميتا صيغة الكلام.
هذه النسخة ترجمة آلية للنص الأصلي (English). اقرأ النص الأصلي
لماذا هذا في الأخبار الآن
في 16 أكتوبر 2026، أفادت مجلة The Register بأن شروط الخدمة التجارية المعدلة من ميتا، التي ستبدأ في 30 أكتوبر، ستمنح الشركة الحق في استخدام برامج مؤتمتة - موصوفة في الشروط بأنها تشمل كواشف الويب والروبوتات والعناكب والزحافات والوكلاء - للوصول إلى مواقع عملائها التجاريين وفهرستها وتخزينها مؤقتًا وتحليلها وجمعها واسترجاعها والزحف عليها. يشمل هؤلاء العملاء أي شخص يدير إعلانات Facebook أو يبيع المنتجات من خلال أدوات Meta أو يدير صفحة أو مجموعة لأغراض تجارية أو يستخدم وكلاء WhatsApp و Messenger الذكية، وهي فئة قالت ميتا إنها تغطي حوالي مليون شركة.
نصت الشروط على أنه يمكن استخدام المحتوى المجمع لمجموعة من الأغراض، بما في ذلك توفير وتطوير وتحسين وتبحث وتدريب والحفاظ على منتجات ميتا. قالت رئيسة وكبيرة تنفيذية تحالف الأخبار والإعلام Danielle Coffey إن البند "فظيع وربما غير قانوني"، محتجة بأنه يسمح لميتا بحجب الوصول إلى الجمهور عن الشركات ما لم تقبل بشروط جمع بيانات واسعة، كما أفادت مجلة The Register. أثار أستاذ القانون بجامعة سانتا كلارا Eric Goldman مخاوف إجرائية بشأن تعديل ميتا للعلاقات مع العملاء الحاليين دون خيار حقيقي للرفض، وأشار إلى سجل ميتا من نزاعات الخصوصية.
في مواجهة الانتقادات، قامت ميتا بتعديل الصيغة. أفادت TechCrunch في 17 أكتوبر بأن الشركة أزالت كلمة "التدريب" من قائمة الاستخدامات المسموحة وقصرت الأغراض المعلنة على الإعلانات ومنتجات الأعمال بدلاً من جميع منتجات ميتا. قال متحدث ميتا إن شروط الكشط كانت تنطبق فقط على منتجات الإعلانات والأعمال الخاصة بالشركة وأن التغيير لم يغير كيفية استخدام ميتا لكواشف الويب.
حتى بعد التعديل، قال خبراء قانونيون للصحفيين إن إذن الكشط الأوسع ظل ساريًا. وفقًا لحساب mediacopilot.ai للتقارير، قال أستاذ القانون بجامعة كورنيل James Grimmelmann إن الشروط يمكنها من الناحية الفنية أن تسمح لميتا بتسجيل بيانات اعتماد ترى أكثر من الموقع مما قد يراه زائر مجهول الهوية، بينما قال محامي Loevy & Loevy Matt Topic إن المواد المطروحة قد تكون بقيمة ملايين الدولارات في سوق الترخيص. قارن محقق جامعة ويسكونسن Benjamin Sobel الترتيب بمفهوم مكافحة الاحتكار المتعلق بالربط، منذ استخدام أدوات عمل ميتا سيتطلب قبول شروط البيانات.
| الجانب | الصيغة الأصلية (مُبلّغ عنها 16 أكتوبر) | الصيغة المعدلة (مُبلّغ عنها 17 أكتوبر) |
|---|---|---|
| الأغراض المدرجة | توفير وتطوير وتحسين وتبحث وتدريب والحفاظ | الإعلانات ومنتجات الأعمال فقط |
| كلمة "التدريب" موجودة | نعم | تم حذفها |
| إذن الكشط/التكنيد | نعم، عبر روبوتات وكواشف وزحافات | لا تزال موجودة، وفقًا لخبراء القانون |
| تاريخ السريان | 30 أكتوبر 2026 | 30 أكتوبر 2026 (لم يتغير) |
كيف تتعلم نماذج الذكاء الاصطناعي من البيانات فعليًا
بغض النظر عن نزاع ميتا، فإن آليات تدريب الذكاء الاصطناعي الأساسية متسقة عبر معظم الأنظمة الحديثة. وفقًا لشارح نشرته شركة Mercor المتخصصة في القوى العاملة بالذكاء الاصطناعي، بيانات التدريب هي مجموعة الأمثلة التي يدرسها النموذج، حيث يدفع كل مثال معاملات النموذج الداخلية الرقمية. يقوم النموذج بعمل تنبؤ ويقارنه مع إجابة صحيحة في مجموعة البيانات ويقيس الخطأ الناتج ويعدل معاملاته لتقليل هذا الخطأ - وهي دورة تتكرر عبر ملايين الأمثلة.
يميز شارح Mercor بين البيانات المسماة، حيث يوفر البشر الإجابة الصحيحة أو الفئة، والبيانات غير المسماة، حيث يجب على النموذج استنتاج الأنماط بمفرده. كما أنه يفصل البيانات المنظمة (الجداول وقواعس البيانات) عن البيانات غير المنظمة مثل النصوص والصور والصوت والفيديو. تجمع العديد من نماذج اللغة الكبيرة الحالية بين كلا الأسلوبين: مرحلة تدريب أولية على كميات ضخمة من النصوص أو الصور غير المسماة تبني القدرة العامة، تليها ضبط دقيق على مجموعات بيانات أصغر ومسماة لتشكيل السلوك المخصص للمهام.
من أين تأتي المواد الخام
وفقًا لنفس الشارح، تأتي بيانات التدريب عمومًا من ثلاث قنوات: مجموعات البيانات العامة والمستودعات المتاحة للبحث العام، والبيانات الملكية مثل السجلات الداخلية للشركة، والتعليق البشري، حيث يقوم العمال المدفوعون بتصنيف المواد الخام لإنشاء أمثلة خاضعة للإشراف. الكشط الواسع النطاق على الويب - الزحف الآلي للصفحات القابلة للوصول علنًا - هي واحدة من أكثر الطرق شيوعًا التي تستخدمها الشركات لتجميع فئة مجموعة البيانات العامة بالحجم الذي تتطلبه النماذج الحديثة، وهذا هو السبب في أن نطاق أي إذن للزحف من قبل الشركة، كما في حالة ميتا، يؤثر مباشرة على مقدار الويب المفتوح الذي يمكن أن يغذي بشكل قانوني نظام الذكاء الاصطناعي.
لماذا يهم جدل الكشط خارج ميتا
يوضح النزاع حول صيغة ميتا نقطتي احتكاك متكررتين في ممارسات بيانات الذكاء الاصطناعي: ما إذا كانت شروط الخدمة الخاصة بالشركة يمكنها تجاوز إشارات الرفض التقنية مثل ملف robots.txt على موقع الويب، وما إذا كانت العلاقة المؤسسية نفسها التي تمنح الشركة الوصول إلى جمهور المنصة يمكن أيضًا استخدامها لاستخراج محتوى تلك الشركة للتدريب دون دفع أو موافقة منفصلة. أفادت تقارير Nieman Lab، كما أعادت صياغتها mediacopilot.ai، بأن معظم منظمات الأخبار تحتفظ بحساب عمل ميتا واحد على الأقل، مما يعني أن وصول البند قد يمتد إلى حصة كبيرة من صناعة الأخبار على الرغم من أنه تم تأطيره حول العملاء التجاريين وليس الناشرين على وجه التحديد.
لم تنكر ميتا أن الزحافات الخاصة بها يمكنها الوصول إلى المحتوى المرتبط بحسابات الأعمال؛ موقفها، كما أفادت TechCrunch، هو أن الشروط المحددة بوضوح لا تغير سلوك الزحف الحالي. قال خبراء قانونيون مقتبسون في التقارير إنه لا يزال غير مختبر في المحكمة ما إذا كان مثل هذا اللغة في شروط الخدمة قابلة للتنفيذ ضد أطراف ثالثة أو ضد قيود robots.txt، مما يترك الحدود العملية للبند دون حل مع اقتراب تاريخ السريان في 30 أكتوبر.
أسئلة
- بالضبط ما الذي غيرته ميتا في شروطها التجارية؟
- قالت ميتا في شروطها الأصلية في أكتوبر إنها تستطيع استخدام محتوى من نطاقات عملائها التجاريين لتوفير وتطوير وتحسين وتبحث وتدريب والحفاظ على منتجاتها؛ وبعد الانتقادات، قامت بإزالة كلمة التدريب وحصرت الأغراض المعلنة على الإعلانات ومنتجات الأعمال، على الرغم من أن إذن الزحف الأساسي ظل موجودًا على ما يبدو، وفقًا لـ The Register و TechCrunch.
- من يعتبر "عميل أعمال" ميتا بموجب هذه الشروط؟
- تعرّف ميتا الفئة على نطاق واسع: أي شخص يدير إعلانات أو رسائل تسويقية، أو يبيع أو يدرج المنتجات، أو يطور التطبيقات، أو يدير صفحة أو مجموعة لأغراض تجارية، أو يستخدم أدوات مثل Ads Manager و Meta Business Suite أو وكلاء WhatsApp/Messenger الذكية - وهي مجموعة قالت ميتا إنها تشمل حوالي مليون شركة، وفقًا لـ The Register.
- كيف يتعلم نموذج الذكاء الاصطناعي من بيانات التدريب، بكلمات بسيطة؟
- يقوم النموذج بشكل متكرر بعمل تنبؤ ومقارنته مع الإجابة الصحيحة في مجموعة البيانات الخاصة به وقياس الخطأ وتعديل معاملاته الداخلية لتقليل هذا الخطأ، وذلك عبر ملايين الأمثلة حتى تصبح توقعاته على البيانات الجديدة غير المرئية موثوقة، وفقًا لشارح Mercor.
- هل يؤثر هذا على مستخدمي Facebook أو Instagram العاديين؟
- تستهدف الشروط المبلغ عنها حسابات الأعمال والمواقع المرتبطة بها على وجه التحديد، وليس الملفات الشخصية غير التجارية؛ ويتمحور الجدل حول محتوى نطاقات العملاء التجاريين، وفقًا لـ The Register و TechCrunch.
- هل يمكن لموقع ويب حجب هذا النوع من الكشط؟
- قال خبراء قانونيون للصحفيين إنه غير واضح ما إذا كانت شروط ميتا التجارية يمكنها تجاوز تعليمات robots.txt لموقع ما، وأن قابلية تنفيذ مثل هذه اللغة في شروط الخدمة ضد قيود الكشط لم تُختبر في المحكمة، وفقًا لتقارير أعادت صياغتها mediacopilot.ai.
المصادر
- TechCrunch — Meta removes language that raised scraping and AI training concerns
- The Register — Meta grants itself right to scrape content from business customers for model training
- Media Copilot — Meta's new business terms could allow news-site scraping for AI training
- Mercor — What is AI Training Data & What Role Does It Play?
أُعدّت هذه المادة بالذكاء الاصطناعي وخضعت لتدقيق آلي للمصادر قبل النشر. إن رأيت خطأً فاطلب تصحيحه. طلب تصحيح أو حق الرد · كيف نعمل
مواد ذات صلة
الذكاء الاصطناعيمقال
كيف تطور خوارزميات الذكاء الاصطناعي التحيزات، والحفاظات الموجودة لإيقافها
تصبح أنظمة الذكاء الاصطناعي متحيزة عندما تتعلم من بيانات تدريب غير ممثلة أو تضمن افتراضات بشرية ومؤسسية مدمجة في تصميمها. الحالات الموثقة - أداة توظيف أمازون ودراسة "الظلال الجنسية" لعام 2018 للتعرف على الوجوه - تظهر أن هذا يمكن أن يضر النساء والأشخاص ذوي البشرة الأغمق. المنظمون في الاتحاد الأوروبي وهيئات المعايير مثل NIST يطلبون الآن اختبار التحيز للأنظمة عالية المخاطر.
الذكاء الاصطناعيمقارنة
ChatGPT مقابل Claude مقابل Gemini في أكتوبر 2026: مقارنة النماذج والأسعار والمعايير
اعتبارًا من أكتوبر 2026، يعمل ChatGPT على عائلة GPT-6 من OpenAI (Astra للمنطق، Sol/Luna للدردشة اليومية)، والرائد Anthropic هو Claude Opus 5، والنموذج الأعلى المتاح عموماً من Google هو Gemini 3.1 Pro بينما لا يزال Gemini 4 Argon الأحدث في مرحلة توزيع محدودة. تتجمع خطط الدفع على مستوى الدخول حول 20 دولاراً شهرياً، لكن الثلاثة تختلف بشكل حاد في نافذة السياق وتكلفة API والمعايير التي تسلط كل شركة الضوء عليها.
الذكاء الاصطناعيمقال
كيف يعمل توليد الصور بالذكاء الاصطناعي: شرح نماذج الانتشار
تستخدم أدوات مثل DALL-E و Midjourney و Stable Diffusion نماذج الانتشار لإنشاء الصور: وهي شبكات عصبية مدربة على تحويل الصورة إلى ضوضاء عشوائية ثم عكس هذه العملية. لتوليد صورة جديدة، تبدأ الشبكة من ضوضاء خالصة وتزيل الضوضاء خطوة بخطوة، موجهة بطلب نصي، حتى تظهر صورة متماسكة.
الذكاء الاصطناعيمقال
كيف يغير الذكاء الاصطناعي التشخيص واكتشاف الأدوية والرعاية الصحية في عام 2026
الذكاء الاصطناعي يدعم بالفعل أكثر من 1,600 جهاز طبي معتمد من FDA، معظمها لقراءة الصور الطبية، وهو يقوم الآن أيضاً بتصميم أدوية تجريبية. دخل عقار rentosertib من شركة Insilico Medicine، الذي تم توليد هدفه البيولوجي والجزيء الكيميائي به بواسطة الذكاء الاصطناعي، تجربة المرحلة الثالثة على 320 مريضاً في الصين في 7 يوليو 2026، بينما لا تزال الجهات التنظيمية العالمية تصيغ القواعد التي تحكم مخاطر التكنولوجيا.