بيزنس إنسايدر والذكاء الاصطناعي: سياسات جديدة وتحديات

كشفت تقارير حديثة أن منصة "بيزنس إنسايدر" (Business Insider) أخطرت صحفييها بإمكانية الاستعانة بالذكاء الاصطناعي في إعداد المسودات الأولية للقصص الإخبارية. وتوضح سياسة المنصة، التي عممتها رئيسة التحرير جيمي هيلر في مذكرة داخلية، أن الكشف عن هذا الاستخدام للقراء ليس إلزاميًا. تسمح التوجيهات بالاستفادة من الذكاء الاصطناعي "كأي أداة أخرى" في مهام متعددة مثل البحث وتحرير الصور. ومع ذلك، تشدد الإرشادات على أن المحتوى النهائي يجب أن يكون نتاج إبداع الصحفي، مع تحمل الصحفيين المسؤولية الكاملة عن القصص المنشورة بأسمائهم.

بناءً على التقارير، لن تتضمن المقالات إشعارات تفيد باستخدام الذكاء الاصطناعي، إلا في حال كان المحتوى مولدًا بالكامل بواسطة الذكاء الاصطناعي أو لم يتم التحقق منه بشكل كافٍ. لقد تسبب الذكاء الاصطناعي في إحداث انقسام عميق في قطاع الأخبار، مهددًا نماذج العمل التقليدية، ومثيرًا اتهامات بالسرقة ضد شركات الذكاء الاصطناعي، وخالقًا مخاطر جديدة للناشرين. وقد واجه "بيزنس إنسايدر" هذه التحديات مباشرةً بعد نشر مقالات أنتجها الذكاء الاصطناعي عبر كاتب مستقل خلال الصيف. وسارع "بيزنس إنسايدر" إلى تبني تقنيات الذكاء الاصطناعي لدعم عملياته، حيث قام بتعيين قائد لغرفة الأخبار متخصص في الذكاء الاصطناعي، وطبق مجموعة من المبادرات المبتكرة مثل أداة بحث تعتمد على الذكاء الاصطناعي. كما قامت الشركة الأم "أكسل سبرينغر" (Axel Springer) بإبرام صفقات ترخيص استراتيجية مع عمالقة التقنية مثل OpenAI و Microsoft.

ما هو الرسم البياني المعرفي (Knowledge Graph)؟ تعريف وأهميته

يُعرف الرسم البياني المعرفي (Knowledge Graph)، والذي يُشار إليه أحيانًا بالشبكة الدلالية، بأنه تمثيل منظم للكيانات الموجودة في العالم الحقيقي مثل الكائنات، الأحداث، المواقف، أو المفاهيم، ويوضح العلاقات المعقدة بينها. يتم تخزين هذه المعلومات عادةً في قاعدة بيانات رسوم بيانية ويتم تصورها كهيكل رسومي، وهو ما أطلق عليه مصطلح "الرسم البياني المعرفي".

يُعد الرسم البياني المعرفي بمثابة قاعدة معرفية تستخدم نموذج بيانات رسوميًا لتمثيل البيانات والتعامل معها، مما يمكن من تخزين أوصاف مترابطة للكيانات مع ترميز الدلالات أو العلاقات الحرة التي تربط هذه الكيانات. اكتسب هذا المفهوم شعبية واسعة بعد إطلاق جوجل لرسمها البياني المعرفي في عام 2012، والذي غير طريقة بحثنا عن المعلومات وفهمها على الويب.

المكونات الأساسية للرسوم البيانية المعرفية: العقد، الحواف، والمبادئ التنظيمية

تتألف الرسوم البيانية المعرفية من ثلاثة مكونات أساسية تعمل معًا لإنشاء شبكة مترابطة من البيانات والمعلومات:

• العقد (Nodes): تمثل الكيانات الفعلية في العالم الحقيقي، مثل الأشخاص، الأماكن، الكائنات، الأحداث، المواقف، أو المفاهيم المجردة. تحمل كل عقدة عادةً تسمية تحدد نوعها (مثل "شخص" أو "مؤسسة") وقد تحتوي على خصائص أو سمات إضافية تصفها.
• الحواف (Edges/Relationships): تربط هذه الحواف بين العقد المختلفة وتوضح طبيعة العلاقة بينها. على سبيل المثال، يمكن أن تكون هناك حافة تربط "شخص" بـ "شركة" بنوع علاقة "يعمل في". مثل العقد، تحمل الحواف تسميات تحدد نوع العلاقة وقد تحتوي على خصائص إضافية تصف العلاقة نفسها.
• المبادئ التنظيمية (Organizing Principles/Schema/Ontologies): تُشكل هذه المبادئ إطارًا أو مخططًا ينظم العقد والعلاقات وفقًا لمفاهيم أساسية ضرورية لحالات الاستخدام المحددة. يمكن أن تتراوح المبادئ التنظيمية من تصنيفات بسيطة (مثل "خط إنتاج" يتبعه "فئة منتج") إلى مصطلحات أعمال معقدة. تعتبر الأنطولوجيات نوعًا من المبادئ التنظيمية، حيث توفر مواصفات رسمية للمفاهيم والعلاقات في مجال معين.

تُخزن الرسوم البيانية المعرفية البيانات والعلاقات جنبًا إلى جنب مع هذه المبادئ التنظيمية التي تُعد بمثابة قواعد أو فئات حول البيانات، مما يوفر هيكلاً مفاهيميًا مرنًا يسمح باستخلاص رؤى أعمق من البيانات.

فوائد تطبيق الرسوم البيانية المعرفية: تعزيز الفهم والقرارات

تقدم الرسوم البيانية المعرفية مجموعة واسعة من الفوائد التي تحدث تحولًا في كيفية فهمنا للبيانات واستخدامها، وتشمل:

• توفير السياق والمعنى للبيانات: من خلال ربط الكيانات وتحديد العلاقات بينها، تمنح الرسوم البيانية المعرفية البيانات سياقًا غنيًا ومعنى واضحًا، مما يجعلها أكثر قابلية للفهم والاستخدام.
• استخلاص رؤى أعمق من البيانات: تسمح الهيكلة الرسومية بالكشف عن أنماط وعلاقات خفية بين نقاط البيانات، مما يؤدي إلى رؤى قيمة كان من الصعب اكتشافها بالطرق التقليدية.
• تسهيل تكامل البيانات وتوحيدها: تعمل الرسوم البيانية المعرفية كإطار يربط مصادر البيانات المتنوعة، حتى لو كانت ذات هياكل مختلفة، مما يسهل دمج المعلومات وتوحيدها.
• دعم التحليلات المتقدمة وقدرات البحث: بفضل قدرتها على تنظيم البيانات بشكل مترابط، تعزز الرسوم البيانية المعرفية كفاءة عمليات البحث وتدعم التحليلات المعقدة عبر مجموعات البيانات الكبيرة.
• الاستدلال المنطقي واكتشاف المعرفة الجديدة: يمكن للرسوم البيانية المعرفية، خاصة عند استخدامها مع الأنطولوجيات كطبقة للمخطط، أن تمكن من الاستدلال المنطقي واسترجاع المعرفة الضمنية، وليس فقط المعرفة الصريحة.
• تحسين دقة ووضوح تطبيقات الذكاء الاصطناعي: عند استخدامها كقاعدة معرفية لنموذج لغوي كبير (LLM) (تقنية GraphRAG)، فإنها تزيد من دقة استجابات الذكاء الاصطناعي وتحسن قابليتها للشرح من خلال توفير سياق العلاقات بين البيانات.

تطبيقات عملية للرسوم البيانية المعرفية في مختلف الصناعات

تُظهر الرسوم البيانية المعرفية قدرتها على حل مشكلات معقدة وتقديم قيمة كبيرة في مجموعة متنوعة من الصناعات والتطبيقات، ومن أبرز حالات الاستخدام:

• محركات البحث: على غرار الرسم البياني المعرفي من Google، تعمل الرسوم البيانية على تنظيم الحقائق حول الأشخاص والأماكن والأشياء في شبكة مترابطة من الكيانات، مما يتيح لمحركات البحث تقديم نتائج أكثر دقة وسياقية في لوحات المعرفة.
• محركات التوصية: تُستخدم الرسوم البيانية المعرفية في قطاعات مثل التجارة بالتجزئة والترفيه (مثل Netflix ومواقع التواصل الاجتماعي) لتوصية المنتجات أو المحتوى بناءً على سلوك الشراء الفردي واتجاهات المجموعات الديموغرافية، بالإضافة إلى تحسين تحسين محركات البحث (SEO).
• الخدمات المالية: تُطبق هذه التقنية في مبادرات "اعرف عميلك" (KYC) ومكافحة غسل الأموال، حيث تساعد في منع الجرائم المالية والتحقيق فيها من خلال فهم تدفق الأموال عبر العملاء وتحديد غير الملتزمين.
• الرعاية الصحية: تساهم الرسوم البيانية المعرفية في تنظيم وتصنيف العلاقات ضمن الأبحاث الطبية، مما يدعم مقدمي الرعاية في التحقق من التشخيصات وتحديد خطط العلاج المناسبة للاحتياجات الفردية.
• الذكاء الاصطناعي التوليدي لتطبيقات البحث المؤسسية: تلعب الرسوم البيانية المعرفية دورًا حاسمًا في التقاط وتنظيم المعلومات الخاصة بالمجال أو الشركة، وتعد تقنية GraphRAG، التي ترتكز على الرسوم البيانية المعرفية لتعزيز النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs)، أساسًا لتطبيقات الذكاء الاصطناعي التي تستخدم بيانات خاصة لزيادة دقة الاستجابات وتحسين قابليتها للشرح.
• اكتشاف الاحتيال والتحليلات: تمثل الرسوم البيانية شبكة من المعاملات والمشاركين فيها، مما يمكّن الشركات من تحديد الأنشطة المشبوهة بسرعة والتحقيق في الاحتيال المشتبه به، وتطوير الرسوم البيانية لمواكبة أنماط الاحتيال المتغيرة.
• إدارة البيانات الرئيسية (Master Data Management): توفر الرسوم البيانية المعرفية قاعدة بيانات منظمة وشاملة للعملاء وتفاعلات الشركة معهم، مما يساعد في الحصول على رؤية دقيقة للعميل، خاصة للشركات ذات الأقسام أو التطبيقات المتعددة.
• إدارة سلسلة التوريد: تُستخدم الرسوم البيانية لتمثيل شبكة الموردين والمواد الخام والمنتجات والخدمات اللوجستية، مما يوفر رؤية شاملة لسلسلة التوريد ويساعد المديرين على تحديد نقاط الضعف وتحسين العمليات (مثل أقصر مسار).
• الصحافة الاستقصائية: تلتقط الرسوم البيانية المعرفية الكيانات والأنشطة الرئيسية قيد التحقيق، مما يجعل من الممكن الكشف عن الأنماط الخفية والعلاقات البعيدة بين الكيانات التي قد لا تكون ظاهرة.
• اكتشاف الأدوية في الأبحاث الصحية: تُستخدم لتخزين معلومات حول موضوع البحث، مثل تسلسلات البروتينات والجينوم والبيانات البيئية والكيميائية، مما يكشف عن أنماط معقدة ويوسع المعرفة بالبروتينات.

خطوات بناء الرسم البياني المعرفي وأنظمة قواعد البيانات

يتضمن بناء الرسم البياني المعرفي عملية تخطيط مفاهيمي لنموذج البيانات الرسومي ثم تنفيذه في قاعدة بيانات مناسبة. يعد اختيار قاعدة البيانات الصحيحة أمرًا بالغ الأهمية لتبسيط عملية التصميم وتسريع التطوير والتكيف مع التغييرات المستقبلية.

قواعد بيانات الرسوم البيانية للخصائص (Property Graph Databases)

تُعد قواعد بيانات الرسوم البيانية للخصائص، مثل Neo4j، خيارًا منطقيًا لتنفيذ الرسوم البيانية المعرفية. فهي تقوم بتخزين المعلومات بشكل طبيعي كعقد وعلاقات وخصائص، مما يتيح تصورًا بديهيًا لهياكل البيانات المترابطة للغاية. من أهم مزاياها:

• البساطة وسهولة التصميم: تتطابق النماذج المفاهيمية والمادية بشكل كبير، مما يجعل الانتقال من التصميم إلى التنفيذ مباشرًا.
• المرونة: سهولة إضافة بيانات وخصائص وأنواع علاقات ومبادئ تنظيمية جديدة دون إعادة هيكلة مكثفة.
• الأداء: تقدم أداء استعلامًا فائقًا، خاصة للتنقلات المعقدة والعلاقات المتعددة الأطراف، لأنها تخزن العلاقات مباشرة في قاعدة البيانات.
• كود سهل للمطورين: تدعم لغة استعلام ISO بديهية ومعبرة، GQL (مثل Cypher في Neo4j)، مما يقلل من كمية الكود المطلوب.

مقارنة بأنواع قواعد البيانات الأخرى

• مخازن الثلاثيات (Triple Stores/RDF): تستخدم ثلاثيات "الموضوع-المسند-الكائن"، ولا تدعم العلاقات ذات الخصائص أو العلاقات المتعددة من نفس النوع بين الكيانات بشكل طبيعي. يتطلب ذلك حلولًا بديلة (مثل إعادة التجسيد) تؤدي إلى قواعد بيانات أكبر وتعقيد أكبر وأداء استعلام ضعيف.
• قواعد البيانات العلائقية: لا تخزن العلاقات بشكل أصلي؛ بل يتم تركيبها في وقت التشغيل باستخدام عمليات الربط (joins). تقع العلاقات في الكود بدلاً من مجموعة البيانات، مما يجعلها أكثر صعوبة في الإدارة ويؤدي إلى أداء ضعيف مع توسع عدد العلاقات.

مفاهيم متقدمة في بناء الرسوم البيانية المعرفية

• الرسوم البيانية المعرفية الافتراضية: لا تخزن المعلومات في قواعد بيانات متخصصة، بل تعتمد على قاعدة بيانات علائقية أساسية أو بحيرة بيانات للإجابة على الاستعلامات على الرسم البياني، ويتم تهيئتها عبر مجموعة من التعيينات. (المصدر: ويكيبيديا)
• تضمينات الرسم البياني المعرفي (Knowledge Graph Embeddings): طرق لاشتقاق تمثيلات ميزة كامنة للكيانات والعلاقات، مما يربط الرسوم البيانية المعرفية بأساليب تعلم الآلة. (المصدر: ويكيبيديا)
• محاذاة الكيانات (Entity Alignment): عملية تحديد العقد التي تتوافق مع نفس الكيان في العالم الحقيقي عبر رسوم بيانية معرفية مختلفة، وهو مجال بحث نشط يشهد استخدامًا متزايدًا لـ النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs).