عرض عليك أحدهم رقمًا. كتب بضعة أسئلة في مساعد ذكي، والتقط صورًا للإجابات، وعدّ المرات التي ظهرت فيها علامتك، ثم سمّى ذلك ظهورك في الذكاء الاصطناعي. يبدو الرقم مطمئنًا، ولا تملك طريقة تعرف بها إن كان يعني شيئًا.
وهذا الإحساس في محله، وسببه أدق من الشكوى المعتادة من أن الذكاء الاصطناعي لا يمكن التنبؤ به: الرقم يتوقف على طريقة قياسه.
ما الذي يصفه الرقم
يبدأ تتبّع الترتيب التقليدي من استعلام ثابت، ويرصد موضعك في نتائج ذلك الاستعلام. أما الظهور في إجابات الذكاء الاصطناعي فيعتمد على السياق أكثر: قد تتغير الإجابة بتغيّر صياغة السؤال، والتفاصيل التي يقدّمها المشتري، والنظام الذي ينتجها.
لذلك فالسؤال المفيد هو: في أي مواقف شرائية تظهر، وفق بروتوكول قياس محدد، وفي أيها لا تظهر؟
درجة الظهور صفة لبروتوكول القياس، وليست صفة ذاتية في علامتك. والأسئلة هي الجزء الأساسي من هذا البروتوكول، لكنه يحتاج إلى بقيته أيضًا: ما الذي يُعدّ ظهورًا، وأي واجهة أو نموذج يُفحص، وأي لغة وسوق يُختبران، وتكرار التشغيل في ظروف قابلة للمقارنة. غيّر أيًّا من هذه، وستعطي العلامة نفسها رقمًا مختلفًا، وهو رقم صادق أيضًا.
قرر ما الذي تعدّه
قبل أن تشغّل أي شيء، حدّد الحدث المرصود الذي تقيسه. قد يُذكر اسم العلامة. وقد تستند الإجابة إلى صفحتها وتذكرها بين مصادرها. وقد تظهر العلامة ضمن عدة خيارات. وقد يُوصى بها مباشرة.
هذه أربع نتائج مختلفة، وجمعها في درجة ظهور واحدة ينتج رقمًا يعني أربعة أشياء في الوقت نفسه.
وإن أردت مقياسًا أساسيًا بسيطًا، فاستخدم حضور اسم العلامة: هل يظهر اسم العلامة نفسه في الإجابة عن هذا الموقف الشرائي؟ وسجّل الاستشهاد بالمصادر، والظهور في المقارنات، والتوصيات، كلًّا على حدة. فالتوصية جديرة بأن تعرفها، ودمجها في مجموع واحد يحوّلها إلى نقطة أخرى بين النقاط.
مجموعة أسئلة المشتري
هذه هي الأداة: مجموعة صغيرة ثابتة من الأسئلة، مكتوبة على هيئة مواقف شرائية لا على هيئة موضوعات. تحتفظ بها وتعيد تشغيلها، بدل أن تجري مسحًا واسعًا مرة واحدة.
ويحمل كل عنصر فيها ثلاثة أشياء، ورابعًا عند الحاجة:
- الموقف الشرائي: من يسأل، وتحت أي قيد
- السؤال بنصه: الصياغة المستعملة، من دون تغيير بين مرة تشغيل وأخرى
- النتيجة المرصودة: هل وقع الحدث المحدَّد في هذه المرة، ومعه أي نتيجة أقوى تسجّلها منفصلة
- الواجهة واللغة: أي مساعد، وبأي لغة، حين يختلف ذلك
وحقل الموقف هو ما يمنع المجموعة من العودة إلى الموضوعات. فالموضوع هو «برمجيات إدارة المشاريع». أما الموقف فشركة مقاولات يعمل فيها نحو اثني عشر شخصًا، تحتاج إلى فواتير بالعربية، وسبق أن استبعدت أداتين بسبب السعر.
ما الذي يخفيه السؤال العام
ما يلي مثال افتراضي معلَن، كُتب لهذا المقال. لا علامة حقيقية فيه، ولا نتيجة مرصودة.
مكتب محاسبة يعمل بلغتين يفحص كيف يظهر. يطرح السؤال العام، «أفضل مكاتب المحاسبة للشركات الصغيرة»، فتأتي الإجابة بقائمة فيها اسم المكتب، ويُسجَّل الرقم في التقرير.
ثم يجرّب أحدهم السؤال الذي يطرحه عميل حقيقي: «أي مكتب محاسبة يستطيع التعامل مع شركة مسجَّلة محليًا لها شركة أم أجنبية، وتقاريرها بالعربية والإنجليزية معًا؟» فتذكر الإجابة ثلاثة مكاتب، وتصف ما يتولاه كل منها، ولا تذكر المكتب.
السؤالان كلاهما عن مكاتب المحاسبة. والمجموعة المبنية على أسئلة عامة وحدها قد تعطيك عن التغطية المفيدة صورة أكبر من حقيقتها، لأنها تحذف التفاصيل التي كثيرًا ما تغيّر الإجابة.
ومن التفاصيل التي قد تهم: الحجم، والقطاع، والقيد، واللغة، والموقع. والمبدأ أن تُدخل منها ما يغيّر الموقف الشرائي تغييرًا جوهريًا، وقلّما تكون كلها، وقلّما لا يكون منها شيء.
تشغيل واحد لا يخبرك إلا بالقليل
قد تتغير الإجابات من مرة تشغيل إلى أخرى، ومن حساب إلى آخر، وباختلاف ظروف النظام. ولذلك فملاحظة واحدة أساس ضعيف لاستنتاج دائم.
وحين تعيد المجموعة الصغيرة نفسها في ظروف قابلة للمقارنة، ترى إن كانت النتيجة نفسها تتكرر. أما المسح الواسع لمرة واحدة فيجيب عن سؤال آخر: يعطيك أسئلة أكثر مرة واحدة، في حين تتيح لك المجموعة التي تحافظ عليها مقارنة المواقف الشرائية نفسها مع مرور الوقت.
والملاحظات المتكررة قد تكشف نمطًا فيما فحصته، لكنها لا تحوّل هذا النمط إلى احتمال للظهور في المستقبل.
ماذا تقول الفجوة
حين تُظهر المجموعة أنك غائب عن موقف يهمّك، فهذه معلومة عن الإجابة، ويحسن أن تفصلها عما قد تفعله بعد ذلك.
قد تكون غائبًا عن الموقف كليًا. وقد تكون حاضرًا لكن موصوفًا بعبارات لا تطابق تموضعك. وقد تظهر إلى جانب بدائل من دون أن تكون الخيار الذي توصي به الإجابة. وهذه ملاحظات مختلفة، وينبغي أن تبقى منفصلة في السجل.
ولا يستطيع أي قدر من التحسين أن يضمن ظهورك مستقبلًا في إجابة ينتجها نظام لا تتحكم فيه. لذلك ينبغي أن ينقل قياس الظهور ما رُصد، لا أن يعد بما ستتضمنه الإجابة التالية.
ابدأ بمجموعة صغيرة من المواقف الشرائية التي تبيع فيها. اكتب السؤال الذي يُرجَّح أن يطرحه كل مشترٍ، وحدّد ما الذي يُعدّ حضورًا، ثم أعد الأسئلة نفسها في ظروف قابلة للمقارنة وفي أوقات منفصلة.
وما تحصل عليه صورة محدودة لمواضع ظهور علامتك في المواقف التي اخترت اختبارها، من دون ادعاء أنها درجة ظهور شاملة. وهذا أنفع بكثير من رقم أسئلته وقواعد قياسه مخفية.
قبل أن تضيف أداة جديدة، يستحق أن تعرف إن كان عملك يعتمد على نظام أم عليك أنت. أعددتُ تقييمًا مجانيًا من دقيقتين يمنحك قراءة واضحة لذلك، وأول خطوة يجب إصلاحها. ابدأ التقييم المجاني.
لست متأكدًا من أين تبدأ؟
فحص ملاءمة الأنظمة المجاني: تسعة أسئلة في نحو 5 دقائق تقترح نظامًا واحدًا تبدأ به، مع خطوة تالية مجانية.
ابدأ فحص الملاءمة المجانيإشارات أوضح. قرارات أذكى.
انضمّ إلى قائمتنا البريدية واحصل على أفضل ما نكتبه عن الذكاء الاصطناعي والأنظمة مباشرةً في بريدك — دون ضجيج.



