بلاگ

شش ماه برای تحول، شش سال تا عادی جدید، می‌گوید یک مدیر اجرایی مایکروسافت. اگر هوش مصنوعی از نقش کمکی به تصمیم‌گیری روی بیاورد، کلیدها در دست چه کسی خواهند بود؟

چارلز لامانا، مدیر اجرایی پشت Copilot در مایکروسافت، می‌گوید موج بعدی هوش مصنوعی تنها کمکی نخواهد بود، بلکه اجرایی خواهد شد. آزمایش‌ها در حوزه مالی، پشتیبانی مشتری، لجستیک و عملیات داخلی قبلاً اجازه داده‌اند که عوامل به ابزارها متصل شوند و کار را به‌صورت انتها‑به‑انتها انجام دهند، که دستاوردهای اولیه در داده‌های IDC و شاخص Work Trends Index 2025 مایکروسافت بازتاب یافته‌اند. اگر این شتاب ادامه یابد، توصیف شغلی‌ها و نمودارهای سازمانی گام بعدی خواهند شد، به‌همراه امنیت، حاکمیت و Zero Trust که مرزها را تعیین می‌کنند. در ادامه می‌خوانید که این تحول از درون چگونه در حال شکل‌گیری است و در سال‌های آینده چه معنایی می‌تواند داشته باشد.

تحول شتاب‌دار هوش مصنوعی از کمکی به خودمختاری

اگر ابزارهایی که هر روز استفاده می‌کنیم دیگر فقط به ما کمک نکنند، بلکه به‌تنهایی تمام وظایف را انجام دهند، چه می‌شود؟ بر اساس گفته‌های چارلز لامانا، مدیر اجرایی که برنامه Copilot مایکروسافت را هدایت می‌کند، این تحول در حال وقوع فوری است و نه یک رؤیای دوردست. او پیش‌بینی می‌کند که در ۶ ماه آینده این تغییر غیرقابل انکار خواهد شد و تا ۶ سال آینده، به‌طور واقعی انقلابی به شمار خواهد آمد.

هوش مصنوعی فراتر از کمک ساده‌ای مانند خلاصه‌کردن ایمیل‌ها یا سازماندهی داده‌ها پیش رفته و اکنون به‌عنوان عامل‌های مستقل عمل می‌کند. این سیستم‌ها با نظارت انسانی کمینه، در میان ابزارها و پلتفرم‌ها تعامل می‌کنند. از جهات مختلف، آن‌ها به‌همکارانی توانمند تبدیل شده‌اند. اما این تحول در کسب‌وکارهای واقعی امروز چگونه به‌کار گرفته می‌شود؟

شکستن موانع: هوش مصنوعی در عمل امروز

تکامل هوش مصنوعی در مایکروسافت نشان می‌دهد فناوری به کجا می‌رود. در ابتدا، ابزارهایی مانند Copilot برای کاهش کارهای تکراری طراحی شدند؛ شامل نوشتن پیش‌نویس اسناد، پاسخ به پرسش‌های اولیه مشتریان و تحلیل گزارش‌ها. امروزه این قابلیت‌ها به سرعت در حال گسترش‌اند. سیستم‌های هوش مصنوعی می‌توانند به‌صورت خودکار فاکتورهای مالی را پردازش کنند، زنجیره تأمین در حوزه لجستیک را بهینه‌سازی نمایند و مشکلات پیچیده پشتیبانی مشتری را از ابتدا تا انتها حل نمایند.

این پیشرفت در چندین بخش مختلف مشهود است. به‌عنوان مثال، حوزه‌های بهداشت و درمان، خرده‌فروشی و آموزش در حال پذیرش هوش مصنوعی برای رفع گلوگاه‌های عملیاتی هستند. بر اساس یک مطالعه توسط IDC، شرکت‌هایی که به هوش مصنوعی روی می‌آورند، بهره‌وری و خلاقیت قابل‌توجهی را تجربه می‌کنند. این گام تنها مختص غول‌های فناوری نیست؛ به‌تدریج برای سازمان‌های با مقیاس‌های مختلف در دسترس می‌شود.

آمار پشت این شتاب

آمارها تأثیر روزافزون هوش مصنوعی را نشان می‌دهند. شاخص Work Trends Index 2025 مایکروسافت گزارش کرد که اکثریت رهبران کسب‌وکار انتظار دارند هوش مصنوعی در عرض دو سال، روش‌های کاری را به‌طرز اساسی تغییر دهد. علاوه بر این، مطالعه IDC نشان داد که شرکت‌های فعال در پذیرش هوش مصنوعی، نوآوری سریع‌تری را تجربه می‌کنند و هزینه‌ها را کاهش می‌دهند؛ به‌طوری که مسیر رهبری در صنعت را ترسیم می‌کنند.

• بهبود خودکارسازی وظایف به‌عنوان اصلی‌ترین مزیت پذیرش هوش مصنوعی ذکر می‌شود.
• بیش از ۷۰٪ از مدیران اجرایی بر این باورند که هوش مصنوعی نقش‌های شغلی کاملاً جدیدی را فراهم خواهد کرد.
• نگرانی‌های امنیتی بزرگ‌ترین مانع برای پیاده‌سازی کامل هستند.

پشت این اعداد سؤال اصلی‌ای نهفته است: کسب‌وکارها چگونه برای این تحول سریع آماده می‌شوند؟

سازماندهی گسترده محیط کار

لامانا این لحظه را به انقلاب‌های صنعتی گذشته مقایسه می‌کند، زمانی که فناوری‌های نوین ساختار کار را دگرگون کردند. با خودکارسازی فرایندهای سطح بالا، هوش مصنوعی فرصت‌های شغلی‌ای ایجاد خواهد کرد که هنوز وجود ندارند؛ از «مسئولان اخلاق هوش مصنوعی» تا «متخصصان اتوماسیون». با این حال، این تحول چالش‌های خود را به‌همراه دارد.

همان‌طور که سیستم‌های هوش مصنوعی وظایف خودمختار بیشتری بر عهده می‌گیرند، شرکت‌ها باید به‌صورت مستقیم به موضوع اعتماد بپردازند. مایکروسافت بر اصول «Zero Trust» تأکید می‌کند تا امنیت داده‌ها، حاکمیت و استفاده اخلاقی از ابزارهای هوش مصنوعی تضمین شود. در صورت عدم وجود چنین چارچوب‌هایی، وعدهٔ آیندهٔ هوش مصنوعی می‌تواند تحت‌تأثیر ریسک‌ها قرار گیرد. تعادل میان تسهیل پیشرفت و حفظ پاسخگویی، تعیین‌کننده سرعت و کارآمدی این تغییر خواهد بود.

نگاهی به شش سال آینده

شاید شش سال زمان کوتاهی به نظر برسد، اما در فناوری می‌تواند کل صنایع را دگرگون کند. برای سازمان‌هایی مثل مایکروسافت، نقشهٔ راه در دسترس است: هوش مصنوعی سریع‌تر، هوشمندتر و هوش مصنوعی قابل اعتماد که در هر لایهٔ کار تعبیه شده است. برای شرکت‌هایی که دقیقاً نظاره می‌کنند، آنهایی که سازگار شوند در خط مقدم موج بعدی نوآوری قرار خواهند گرفت. دیگر سؤال این نیست که آیا این تحول خواهد بود، بلکه این است که هر سازمان چه‌سریع می‌تواند حرکت کند.

یک پرونده ضد انحصاری، نمایش‌های هوش مصنوعی، گزینه‌های خروج و قابلیت مشاهده بدون کلیک را تحت بررسی دقیق قرار می‌دهد، در میانهٔ مناظرهٔ رو به رشد دربارهٔ استفاده از محتوا و اعتباردهی.

در یکی از مهم‌ترین اقدامات نظارتی تا به امروز برای آیندهٔ جستجو، کمیسیون اروپا رسماً تحقیق ضدانحصاری علیه گوگل را آغاز کرده است. 

در مرکز شکایت، استفادهٔ گوگل از محتوای ناشران برای آموزش و توانمندسازی نمایش‌های هوش مصنوعی و سایر ویژگی‌های هوش مصنوعی مولد است – که ممکن است ترافیک را از منابع اصلی منحرف کند.

برای هر کسی که در سئو، استراتژی محتوا یا دیده شدن برند فعالیت می‌کند، پیامدها فوراً احساس می‌شود. 

آیا گوگل با استفادهٔ مجدد از محتوای ناشران برای تولید پاسخ‌های هوش مصنوعی از مرز عبور می‌کند، یا این صرفاً هزینهٔ مشارکت در وبی باز و قابل خزنده است؟

با مداخلهٔ تنظیم‌کنندگان، صنعت مجبور می‌شود نحوهٔ استفاده، مدیریت و ارزش‌گذاری محتوای قابل خواندن توسط ماشین را بازنگری کند – و هزینه‌ای که برای برندها، ناشران و آژانس‌ها در صورت عدم همگامی قوانین با نوآوری پیش می‌آید.

در اینجا آنچه در حال رخ دادن است، چرا مهم است و چگونه صنعت در حال پاسخگویی است را می‌توانید ببینید.

چه‌چیز واقعاً در حال رخ دادن است: ادعاهای اصلی در شکایت

این اقدام اتحادیه اروپا در میان موج روزافزون دعاوی قضائی و منازعات سیاستی دربارهٔ داده‌های آموزشی هوش مصنوعی رخ می‌دهد؛ از موارد برجستهٔ دعاوی ناشران علیه OpenAI و دیگران تا دعوی جدید ضد‌انحصاری پنسکه مدیا در برابر محصولات هوش مصنوعی گوگل.

ناشران به‌طور فزاینده‌ای روش گوگل را به‌عنوان یک انتخاب اجباری توصیف می‌کنند: پذیرش استفادهٔ بدون مجوز از محتوای خود برای آموزش و پاسخ‌های هوش مصنوعی، یا در معرض خطر از دست دادن ترافیک جستجوی حیاتی.

همزمان، کنترل‌های فنی مانند دستورات robots.txt، Google-Extended و متاهای نوظهور noai و nopreview نشان می‌دهند صنعتی که می‌خواهد کنترل وبی را که هرگز برای آموزش مدل‌های زبانی بزرگ طراحی نشده است، باز پس گیرد.

منزلهٔ اختلاف این است که آیا آموزش هوش مصنوعی و تولید پاسخ‌ها گسترشی از ایندکس‌گذاری سنتی و ایجاد اسنیپت‌ها هستند یا استفاده‌ای متمایز که نیازمند مجوز، اعتباردهی یا هر دو است.

مطالعهٔ عمیق‌تر: استانداردهای وب جدید می‌توانند نحوهٔ استفادهٔ مدل‌های هوش مصنوعی از محتوای شما را بازتعریف کنند

چه مواردی در شکایت هدف قرار گرفته‌اند

با گزارش‌کردن ناشران از کاهش ترافیک بین ۲۰–۵۰٪ در پرس‌وجوهای اطلاعاتی، این شکایت — که توسط ائتلافی از ناشران خبری و تخصصی اروپایی رهبری می‌شود — سه رویه را هدف قرار می‌دهد:

• برداشت محتوای ناشران توسط گوگل برای آموزش و پایه‌گذاری مدل‌هایی مانند Gemini به منظور ارائهٔ خلاصه‌های هوش مصنوعی و حالت هوش مصنوعی.
• عدم وجود گزینه‌های خروج معنادار که قابلیت حفظ دید در جستجو را فراهم می‌کند.
• خلاصه‌های هوش مصنوعی که توجه کاربران را بالاتر از لینک‌های ارگانیک جذب می‌کنند و کلیک‌ها به ناشران اصلی را کاهش می‌دهند.

از تنظیم‌کنندگان خواسته شده است تا سه سؤال اصلی را بررسی کنند:

• گوگل چگونه مدل‌های خود را با محتوای ناشران آموزش می‌دهد و پایه‌گذاری می‌کند.
• آیا ناشران روش‌های معناداری برای خروج دارند که بدون از دست دادن قابلیت دیده شدن در جستجو باشد.
• آیا خلاصه‌های هوش مصنوعی بر تسلط گوگل تأکید می‌افزایند و کاربران را درون واسط خود گوگل نگه می‌دارند.

تحول جستجوی بدون کلیک: آیا بازار آماده است؟

برای جامعهٔ سئو، این بررسی می‌تواند نقطهٔ شروعی برای عصر پس‌کلیک باشد، جایی که رقابت برای دیده شدن از نتایج صفحات به پنجرهٔ زمینهٔ مدل‌های زبانی منتقل می‌شود. 

سؤال باز این است که آیا گوگل برای این تغییر آماده است.

تجربهٔ جستجوی بدون کلیک اغلب مورد بحث قرار می‌گیرد، اما برای اینکه برای همه طرف‌ها کارساز باشد، باید سه شرط برآورده شود:

• کاربران باید بتوانند آنچه نیاز دارند را در خود صفحهٔ نتایج جستجو (SERP)، خلاصه‌های هوش مصنوعی یا حالت هوش مصنوعی دریافت کنند.
• گوگل باید انواع محتوا — متن، تصویر، ویدئو، محصولات، خدمات و حتی فرآیند خرید — را به‌صورت یکپارچه و مفید ترکیب کند.
• ناشران باید برای مشارکت در این اکوسیستم به‌دست‌آمدن عادلانه‌ای دریافت کنند.

در حال حاضر، گوگل به‌نظر می‌رسد مشتاق حرکت به سمت تجربهٔ کامل بدون کلیک است، اما هنوز توانایی پشتیبانی جامع از آن را ندارد:

• کاربران هنوز با پاسخ‌های توهمی یا منسوخ مواجه می‌شوند.
• چت‌های کمکی همچنان پراکنده‌اند و نمی‌توانند گردش کامل کشف یا خرید را پشتیبانی کنند.
• ناشران هنوز در مورد اینکه چگونه — یا آیا — هنگام استناد به محتوای خود جبران می‌شوند، مطمئن نیستند.

نسخهٔ خروج چیست و چقدر مؤثر است؟

در دفاع خود از بازبکارگذاری محتوا، گوگل به مکانیسم‌های خروج مانند Google-Extended در robots.txt اشاره می‌کند. 

اگرچه Google-Extended می‌تواند آموزش Gemini را مسدود کند، از استخراج داده‌های زنده توسط پاسخ‌های هوش مصنوعی از وب‌سایت‌های ناشران جلوگیری نمی‌کند.

در عمل، مسدود کردن آموزش مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) محدودیت‌های متعددی دارد:

• این کار از نمایش محتوا در خلاصه‌های هوش مصنوعی جلوگیری نمی‌کند. اگر گوگل صفحه‌ای را ایندکس کرده باشد، می‌تواند همچنان آن را در پاسخ‌های هوش مصنوعی خلاصه یا بازنویسی کند، حتی اگر Google-Extended مسدود شده باشد.
• این مکانیسم خروج (opt-out) است نه ورود (opt-in). محتوا به‌صورت پیش‌فرض استفاده می‌شود و ناشران باید از Google-Extended آگاه باشند و به‌طور فعال آن را پیاده‌سازی کنند تا آموزش را متوقف کنند.
• این امکان کنترل جزئی را فراهم نمی‌کند. ناشران نمی‌توانند اسنیپت‌های سنتی را در حالی که آموزش LLM را مسدود می‌کنند، یا برعکس، مجاز کنند.

چرا خروج ممکن است ایدهٔ نامطلوبی باشد

بسیاری از ناشران می‌خواهند از خزیدن یا استفاده از محتوای خود در پاسخ‌های هوش مصنوعی خروج کنند. 

اما اگر پاسخ‌های هوش مصنوعی به رابط پیش‌فرض تبدیل شوند، همان‌طور که جستجو به سمت تجربهٔ بدون کلیک پیش می‌رود، تکیه صرف بر ترافیک مستقیم یا ارگانیک به‌تدریج مخاطره‌آمیز می‌شود.

در عمل، این یک دینامیک باخت‑باخت ایجاد می‌کند. 

مسدود کردن استفاده می‌تواند مالکیت فکری را محافظت کند اما دید را کاهش دهد، در حالی‌که باز ماندن حضور را حفظ می‌کند ولی هزینهٔ آن از دست دادن کنترل است. 

بدون داشتن حمایت‌های قانونی، ناشران به‌طور عمده مجبورند در چارچوب سیستم فعلی فعالیت کنند.

مطالعهٔ عمیق‌تر: چگونگی مختل شدن درآمد ناشران و تبلیغات توسط پاسخ‌های هوش مصنوعی

مناظرهٔ بزرگ: «گوگل بدهکار شما نیست» در مقابل «این محتوای آن‌ها نیست»

از آنجا که وب‌سایت‌ها وجود دارند، ما تمایل داریم فرض کنیم که تحت کنترل ما هستند. 

اما بدون موتورهای جستجو، دسترسی آن‌ها محدود می‌شود. 

این تنش در قلب مباحثی قرار دارد که نظرات سئو را به دو قطب تقسیم کرده است.

از یک سو، جناح «گوگل بدهکار شما نیست» وجود دارد. 

• بسیاری از سئوکاران استدلال می‌کنند که وب به‌صورت پیش‌فرض باز است و اجازهٔ خزیدن موتورهای جستجو به یک سایت به‌طور ضمنی اجازهٔ استفاده از محتوا را بدون هیچ تضمینی برای بازگشت می‌دهد. 
• گوگل امکان کشف محتوا را فراهم می‌کند، اما هیچ‌کس تضمین کلیک یا بک‌لینک در ازای آن دریافت نمی‌کند.

از سوی دیگر، دیدگاه «این محتوای آن‌ها نیست» وجود دارد. 

• ناشران استدلال می‌کنند که:
  • آموزش مدل‌های زبانی بزرگ به‌صورت بنیادین متفاوت از ایندکس‌گذاری صفحات است.
  • تولید پاسخ‌ها از محتوای اختصاصی بدون ارجاع یا جبران، تعادل دیرینه بین پلتفرم‌ها و ناشران را برهم می‌زند. 
• زمانی که دیدار در خلاصه‌های هوش مصنوعی جذب می‌شود بدون مسیر واضح برای جبران یا پاداش، پیامدهای طولانی‌مدت برای ناشران، برندها و سئو قابل توجه است.

این مناظره روزانه در شبکه‌های اجتماعی، بحث‌های ردیت و گفتگوهای کوئرا مطرح می‌شود. 

برخی به بهینه‌سازی موتور مولد (GEO) به‌عنوان مسیر بقا اشاره می‌کنند؛ جایی که نقل‌قول شدن در پاسخ‌های هوش مصنوعی جایگزین رتبه‌بندی‌های سنتی می‌شود. 

اما این رویکرد همچنان ناشران را به تصمیمات گوگل در خصوص لینک‌گذاری و انتخاب کاربران برای کلیک‌کردن وابسته می‌گذارد.

در عمل، هر دو طرف استدلال‌های معتبری دارند. 

با این حال، جهت کلی به‌نظر واضح است. 

حتی اگر گوگل با جریمه‌های این تحقیق مواجه شود، جستجو به‌احتمال زیاد به مدل صرفاً لینک‌های آبی بازنخواهد گشت. 

انتقال به سمت تجربهٔ بدون کلیک هم‌اکنون در حال وقوع است.

آیندهٔ تاریک وبی بدون محتوای منحصربه‌فرد

قبل از بررسی نتایج احتمالی شکایت و معنای آن برای سئوها، شایسته است پیامدهای آن برای خود اطلاعات را در نظر بگیریم.

همان‌طور که خالقان احساس می‌کنند کارشان بدون کسب اجازه یا پاداش دوباره استفاده می‌شود، انگیزهٔ تولید محتوای اصلی و با کیفیت بالا کاهش می‌یابد. 

در همان زمان، حجم محتوای تولیدشده توسط هوش مصنوعی که با حداقل مشارکت انسانی ایجاد می‌شود، همچنان در حال رشد است. این روند حاشیه‌ای نیست. 

اکنون وب‌سایت‌های کاملی وجود دارند که هزاران صفحه‌شان تقریباً به‌صورت کامل توسط سامانه‌های مولد تولید می‌شود.

بخش بزرگی از این مطالب از متن‌های موجود استخراج شده‌اند که بازنگری، ترکیب یا به‌صورت جزئی تغییر یافته‌اند و اغلب شامل توهمات یا نادقیق‌بودن‌های گاه و بیگاه است. 

آن محتوا، به نوبه خود، به پاسخ‌های هوش مصنوعی جدید و مطالب تولیدشده توسط هوش مصنوعی دیگر تغذیه می‌کند و چرخه‌ای از بازاستفاده محتوا، گسترش خطاها و کاهش کیفیت اطلاعاتی به دلیل کمبود ورودی‌های اصلاً جدید ایجاد می‌کند.

از این منظر، مناظرهٔ دربارهٔ آموزش هوش مصنوعی و حقوق محتوا فقط دربارهٔ ترافیک یا درآمد نیست.

این موضوع همچنین سؤالات اساسی دربارهٔ چگونگی حفظ خلق دانش اصیل در وب را مطرح می‌کند – و چرا محافظت از ناشران برای جلوگیری از تخریب طولانی‌مدت کیفیت اطلاعات ضروری است.

چه اتفاقی می‌تواند بیفتد اگر گوگل شکست بخورد

سال‌ها، قرارداد بین گوگل و ناشران ساده بود: «من به شما اجازه می‌دهم خزیدن کنید، شما به من کلیک می‌دهید.» 

هوش مصنوعی مولد آن قرارداد را شکسته است. 

اگر اتحادیه اروپا عملی‌های گوگل را مخالف قوانین رقابتی تشخیص دهد، می‌توانیم سه تغییر عمده در چشم‌انداز جستجو مشاهده کنیم:

• مکانیسم‌های خروج اجباری: در حال حاضر، مسدود کردن Google-Extended آموزش را متوقف می‌کند اما لزوماً از خلاصه‌سازی در زمان واقعی شما محافظت نمی‌کند. پیروزی تنظیم‌کننده می‌تواند مکانیسم جزئی «خروج از خلاصه‌های هوش مصنوعی بدون از دست دادن رتبه‌های جستجو» را تحمیل کند.
• اقتصاد مجوزدهی: مشابه صنعت موسیقی، ممکن است شاهد رشد مجوزدهی جمعی باشیم. اگر گوگل مجبور به پرداخت هزینهٔ ارزش آموزشی محتوا شود، جستجوی ارگانیک ممکن است در نهایت به جستجوی رایگان و جستجوی هوش مصنوعی تجاری، دارای مجوز، تقسیم شود.
• رسماً‌سازی AEO: اگر ارجاع منبع به‌عنوان یک الزام قانونی شود، ذکر منبع می‌تواند به‌عنوان عاملی برای رتبه‌بندی درنظر گرفته شود. سئوکاران باید به‌جای تمرکز صرف بر بک‌لینک‌های سنتی، به بهینه‌سازی ارجاع به نهادها بپردازند.

تبلیغات و تحول اقتصاد دیده شدن

اگرچه این داستان عمدتاً دربارهٔ هوش مصنوعی، حقوق محتوا و سئو است، تبلیغات همچنان بزرگ‌ترین عامل در صفحه نتایج جستجو (SERP) باقی مانده‌اند.

همزمان که فضای ارگانیک بیشتری توسط خلاصه‌های تولیدشده توسط هوش مصنوعی و چت‌های کمکی مصرف می‌شود، آخرین ابزار پیش‌بینی‌پذیر برای دیده شدن، تبلیغات پولی باقی می‌ماند. 

حتی اگر اتحادیه اروپا گوگل را مجبور به محدود کردن پاسخ‌های هوش مصنوعی یا بهبود ارجاع کند، فضای کلی باقی‌مانده برای لینک‌های آبی سنتی به‌احتمال زیاد به‌طور چشم‌گیری گسترش نخواهد یافت.

فضای در دسترس به استفاده از محصولات درآمدزأ گوگل ادامه خواهد داد.

اگر خلاصه‌های هوش مصنوعی در بالای صفحه تسلط پیدا کنند و لینک‌های ارگانیک به‌سوی پایین‌تر رانده شوند، هزینه‌های کلیک (CPC) احتمالاً افزایش خواهد یافت، چه درون پاسخ‌های هوش مصنوعی و چه خارج از آن.

تبلیغ‌کنندگان برای مکان‌های کلیک‌پذیر باقی‌مانده به‌صورت پرتحرک‌تری رقابت خواهند کرد. 

صرف‌نظر از نحوهٔ پیشرفت آیندهٔ هوش مصنوعی برای گوگل، جهت‌گیری واضح است: هزینهٔ دیده شدن در حال افزایش است.

چگونه استراتژی سئو و محتوای خود را تطبیق دهیم

حتی پیش از هر تصمیم رسمی اتحادیه اروپا، تیم‌های پیشرو در حال تغییر از «رتبه‌بندی برای کلیدواژه» به «پاسخ‌دهی به‌عنوان موجودیت اصلی در هر جایی که مدل نگاه می‌کند» هستند. 

این شامل موارد زیر است:

• تقویت وضوح موجودیت‌ها با استفاده از اسکیما، اطلاعات تماس ثابت (NAP) و داده‌های ساختار یافته تا سیستم‌های هوش مصنوعی بتوانند سؤالات، موضوعات و ویژگی‌ها را به برند شما مرتبط کنند.
• بازرسی نحوهٔ نمایش برند شما در خلاصه‌های هوش مصنوعی، چت‌بات‌های اصلی، و ابزارهای ویژه هوش مصنوعی؛ سپس ردیابی حضور، احساسات و صحت واقعی به‌عنوان شاخص‌های کلیدی عملکرد (KPI) جدید برای دیده شدن.
• بازبینی robots.txt. مسدود کردن ممکن است مالکیت فکری را محافظت کند اما نمایش را کاهش دهد، در حالی‌که باز ماندن ممکن است دیده شدن توسط هوش مصنوعی را افزایش دهد اما سؤالاتی دربارهٔ مجوزدهی و ارزش‌گذاری ایجاد کند.
• آموزش به رهبران که ترافیک دیگر تنها نتیجهٔ دیده شدن نیست. نقل‌قول شدن، خلاصه شدن یا استفاده به‌عنوان منبع پایه در خروجی‌های هوش مصنوعی ارزش دارد، اما این ارزش باید به‌صورت داخلی تعریف و اندازه‌گیری شود.

همان‌طور که چارچوب‌های قانونی و فنی تکامل می‌یابند، چالش استراتژیک این است که به‌صورت قابل‌خواندن برای ماشین و آگاه از حقوق بمانیم، کنترل استفاده از محتوا را اعمال کنیم و در عین حال برند در هر جایی که پاسخ‌های هوش مصنوعی بیشترین اعتماد را دارد، حضور داشته باشد.

مطالعهٔ عمیق‌تر: چگونگی ساخت یک استراتژی محتوا مؤثر برای سال ۲۰۲۶

Instacart برنامهٔ تست قیمت مبتنی بر هوش مصنوعی را در پی جنجال‌ها خاتمه می‌دهد.

Instacart برنامهٔ «تست‌های قیمت کالا» برای خرده‌فروشان را خاتمه می‌دهد؛ این شرکت روز دوشنبه اعلام کرد که این تصمیم پس از انتقادات عمومی و سؤالات مطرح‌شده توسط نهادهای فدرالی دربارهٔ نحوه تعیین قیمت‌ها در پلتفرم خرید و تحویل اتخاذ شده است.

«ما درک می‌کنیم که آزمایش‌هایی که با تعداد محدودی از هم‌کاران خرده‌فروشی انجام دادیم، که منجر به قیمت‌های متفاوت برای یک کالا در یک فروشگاه یکسان شد، برای برخی مشتریان به هدف نرسید»، Instacart در بیانیه‌ای گفت.

«به همین دلیل، از این پس، Instacart تمام تست‌های قیمت کالا را در پلتفرم خود به‌صورت فوری خاتمه می‌دهد. خرده‌فروشان دیگر نخواهند توانست از فناوری Eversight برای اجرای تست‌های قیمت کالا در Instacart استفاده کنند»، این شرکت گفت و به نرم‌افزار هوش مصنوعی Eversight خود اشاره کرد.

جناب جنجال پیرامون قیمت‌گذاری در Instacart اوایل این ماه بروز کرد، زمانی که چندین گروه غیرانتفاعی حمایت‌کننده از مصرف‌کنندگان در تاریخ ۹ دسامبر گزارشی منتشر کردند که مثال‌هایی از تفاوت قیمت‌ها برای مشتریانی که همان کالا را در همان فروشگاه در Instacart خریداری می‌کردند، نشان می‌داد.

بر اساس گزارشی از Groundwork Collaborative، «Consumer Reports» و More Perfect Union، برخی از مشتریان تا ۲۳٪ بیشتر نسبت به دیگر مشتریان که همان کالا را در همان مکان و زمان خریدند، هزینه پرداخت کردند.

به‌طور کلی، این گروه‌ها دریافتند که قیمت کالاها در سبدهای Instacart به‌صورت متوسط ۷٪ متفاوت بوده‌اند؛ این نتیجه بر پایه نمونه‌گیری از ۴۳۷ خریدار در چهار شهر به دست آمده است.

چند روز پس از انتشار نتایج آزمایش‌ها، طبق گزارش‌ها، کمیسیون تجارت فدرال (FTC) یک درخواست اطلاعات تحقیقاتی مدنی به Instacart ارسال کرد تا جزئیات بیشتری دربارهٔ فناوری Eversight کسب کند.

«کمیسیون تجارت فدرال سیاست طولانی‌مدتی دارد که در مورد هرگونه تحقیقات احتمالی یا جاری نظری اعلام نمی‌کند. اما، همانند بسیاری از آمریکایی‌ها، ما از آنچه در مطبوعات دربارهٔ ادعاهای مرتبط با رفتارهای قیمت‌گذاری Instacart خوانده‌ایم، نگران هستیم»، FTC در بیانیه‌ای به Reuters در ۱۷ دسامبر گفت.

FTC به‌سرعت به درخواست اظهار نظر دربارهٔ اعلام دوشنبه Instacart پاسخی نداد.

Instacart پیشتر به NBC News اعلام کرده بود که بخش عمده‌ای از مطالب گزارش این گروه‌های حمایت‌کننده از مصرف‌کنندگان، نحوه کارکرد قیمت‌گذاری آن‌ها را به‌نادرستی توصیف کرده است.

خرده‌فروشان که محصولات خود را در این پلتفرم می‌فروشند، از جمله سوپرمارکت‌ها، استراتژی‌های قیمت‌گذاری خود را کنترل می‌کنند نه Instacart. همچنین «در هر فرصتی که ممکن باشد»، Instacart در اوایل این ماه اعلام کرد که با خرده‌فروشان برای «هماهنگ‌سازی قیمت‌های آنلاین و فروشگاهی» همکاری کرده است.

اما تنها چهار روز پیش از این تغییر عمومی دوشنبه، FTC اعلام کرد که Instacart برای حل یک دعوی دیگر که توسط این کمیسیون مطرح شده بود، ۶۰ میلیون دلار پرداخت خواهد کرد.

در این مورد، FTC Instacart را متهم کرد که از «تاکتیک‌های فریبنده برای گمراه‌کردن مصرف‌کنندگان» استفاده کرده است.

به‌ادعای این نهاد، این تاکتیک‌ها شامل ثبت‌نام خودکار مشتریان در اشتراک‌های Instacart بدون کسب رضایت صریح، تبلیغ «تحویل رایگان» در حالی که شرکت هنوز هزینهٔ «کارمزد خدمات» را دریافت می‌کرد، و ترویج «ضمانت رضایت ۱۰۰٪» بود که در آن گزینهٔ درخواست بازپرداخت مخفی می‌شد؛ به‌طوری که مشتریان بر این باور بودند که در صورت نارضایتی تنها می‌توانند اعتبار فروشگاه دریافت کنند.

Instacart در چارچوب این توافق‌نامه، نه این اتهامات را پذیرفت و نه رد کرد.

اما در یک پست وبلاگی، شرکت بیان کرد: «ما به‌صراحت هر گونه ادعای تخلف توسط این نهاد را رد می‌کنیم و معتقدیم که پایه و اساس تحقیق FTC به‌صورت اساسی ناقص بوده است.»

در حالی که دیگر به خرده‌فروشان اجازه استفاده از فناوری هوش مصنوعی Eversight برای تست‌های قیمت را نخواهد داد، این شرکت روز دوشنبه گفت که خرده‌فروشان همچنان می‌توانند قیمت‌های خود را در پلتفرم تنظیم کنند. این به این معناست که قیمت‌ها ممکن است برای یک کالا همچنان متفاوت باشند.

«ما با دقت به بازخوردهای مشتریان گوش دادیم و می‌دانیم این آزمایش‌ها انتظارات آنها را برآورده نکرده‌اند»، Instacart در بیانیهٔ روز دوشنبه گفت. «در زمانی که خانواده‌ها برای گسترش بودجهٔ خرید خود سخت کار می‌کنند، مشتریان هرگز نباید مجبور شوند قیمت‌هایی که در Instacart می‌بینند را زیر سؤال ببرند.»

تحلیل ۱۰٬۰۰۰ کلیدواژه نشان می‌دهد که صفحات رتبه‌بندی‌شده در پرسش‌های فرعی نمای کلی هوش مصنوعی گوگل، بیش از نیمی از تمام استنادها را تشکیل می‌دهند.

بر اساس داده‌های Surfer SEO، صفحاتی که برای پرسش‌های فرعی «نمای کلی هوش مصنوعی» گوگل رتبه دارند، نسبت به صفحاتی که فقط برای پرسش اصلی رتبه می‌گیرند، شانس بسیار بیشتری برای استناد دارند.

• تحلیل ۱۰٬۰۰۰ کلیدواژه نشان داد که همبستگی قوی (اسپیرمن ۰٫۷۷) بین تعداد پرسش‌های فرعی‌ای که یک صفحه برای آن‌ها رتبه دارد و احتمال استناد آن در نمای کلی هوش مصنوعی گوگل وجود دارد.

به‌صورت عددی. صفحاتی که برای پرسش‌های فرعی رتبه می‌گیرند، نسبت به صفحاتی که تنها برای پرسش اصلی رتبه می‌گیرند، ۱۶۱٪ احتمال بیشتری برای استناد دارند. همچنین:

• ۷۶٪ از کلیدواژه‌های نمونه‌برداری‌شده، منجر به نمایش نمای کلی هوش مصنوعی شدند.
• ۳۳٬۰۰۰ پرسش فرعی با بهره‌گیری از Gemini استخراج شد.
• صفحات که برای هر دو پرسش اصلی و حداقل یک پرسش فرعی رتبه‌بندی شده‌اند، ۵۱٪ از استنادهای نمای کلی هوش مصنوعی را شامل می‌شوند.
• صفحات که تنها برای پرسش اصلی رتبه دارند، کمی کمتر از ۲٪ است.

پرسش‌های فرعی، بر پرسش اصلی برتری دارند. رتبه‌بندی برای پرسش‌های فرعی، نسبت به رتبه‌بندی فقط برای اصطلاح اصلی، ۴۹٪ احتمال بیشتری برای دریافت استناد دارد. وقتی نمای کلی هوش مصنوعی گوگل نتایج ارگانیک را استناد می‌کند:

• حدود ۲۰٪، صفحاتی را استناد کردند که فقط برای پرسش اصلی رتبه داشته‌اند.
• حدود ۳۰٪، صفحاتی را استناد کردند که فقط برای پرسش‌های فرعی رتبه داشته‌اند.

اکثر استنادهای نمای کلی هوش مصنوعی رتبه ندارند. حدود ۶۸٪ از صفحاتی که استناد شده‌اند، در ده‌صفحه برتر گوگل برای پرسش اصلی یا هر پرسش فرعی رتبه ندارند. در میان سه استناد قابل مشاهده برتر، این سهم به حدود ۴۶٪ کاهش می‌یابد.

بله، اما. همان‌طور که همیشه می‌گوییم، همبستگی نشانگر علت‌رسایی نیست. همچنین:

• رتبه‌بندی برای پرسش‌های فرعی، گارانتی استناد در نمای کلی هوش مصنوعی نیست.
• پرسش‌های فرعی بسته به زمینه کاربر و شخصی‌سازی متفاوت هستند؛ تنها حدود ۲۷٪ از آن‌ها در اجراهای مکرر پایدار می‌مانند.
• سئوی سنتی به تنهایی نمی‌تواند به‌طور کامل توجیه کند که استنادها چگونه انتخاب می‌شوند.

چرا مهم است. اگر می‌خواهید در نمای کلی هوش مصنوعی گوگل استناد شوید، از دنبال کردن پرسش‌های فرعی خودداری کنید. به موضوع مسلط شوید. Surfer SEO توصیه می‌کند که پوشش عمیق موضوعی اطراف مفاهیم اصلی ایجاد کنید، محتوایی انتشار دهید که به‌صورت طبیعی به دامنه وسیعی از سؤالات مرتبط پاسخ می‌دهد و اجازه دهید نمای کلی هوش مصنوعی، ارتباط شما را در میان پرسش‌های فرعی مختلف کشف کند.

گزارش. رتبه‌بندی برای چندین پرسش فرعی به‌طور چشمگیر شانس شما را برای استناد در AIOها (مطالعه ۱۷۳٬۹۰۲ URL) افزایش می‌دهد.

راهی زمان واقعی برای شکل‌دادن به فید ریلز شما با موضوعاتی که انتخاب می‌کنید

توسط کرت نوتسون، گزارش CyberGuy

کارشناس فناوری ویژگی جدید نقشه‌های اینستاگرام را بررسی می‌کند

کرت «CyberGuy» نوتسون درباره ویژگی جدید نقشه‌های اینستاگرام و مطالب دیگر در «Fox & Friends Weekend» صحبت می‌کند.

اینستاگرام ابزار جدیدی به نام «الگوریتم شما» معرفی کرده که به شما امکان کنترل مستقیم بر ویدیوهای پر شده در برگه ریلز را می‌دهد. علایق شما با گذشت زمان تغییر می‌کند؛ حالا فید شما می‌تواند به‌صورت زمان حقیقی همراه با شما تغییر یابد.

به‌گفته اینستاگرام، این ویژگی جدید از هوش مصنوعی استفاده می‌کند تا به شما کمک کند موضوعاتی که ریلز شما را شکل می‌دهند ببینید و با چند لمس آن‌ها را تنظیم کنید. این ابزار هم‌اکنون در ایالات متحده عرضه شده و به‌زودی به‌صورت جهانی به زبان انگلیسی در دسترس خواهد شد.

چرا اینستاگرام «الگوریتم شما» را برای ریلز ایجاد کرد

اینستاگرام می‌خواهد فید شما بازتابی از آنچه در حال حاضر برایتان مهم است داشته باشد. «الگوریتم شما» نمای واضحی از موضوعاتی که اینستاگرام بر این باور است که دوست دارید، به شما نشان می‌دهد و سپس اجازه می‌دهد در حین تماشای ریلز آن‌ها را تنظیم کنید.

ابتدا، روی آیکون ریلز کلیک کنید. این آیکون شبیه یک دکمه پخش داخل یک مستطیل گرد در پایین صفحه شما است.

ابزار جدید «الگوریتم شما» اینستاگرام نمای واضحی از موضوعاتی که فید ریلز شما را شکل می‌دهند به شما می‌دهد. (Cyberguy.com)

نحوه مشاهده و کنترل الگوریتم ریلز شما

هنگامی که یک Reel را تماشا می‌کنید، به دنبال آیکون کوچکی در گوشه بالای سمت راست بگردید. این آیکون شبیه دو خط همراه با قلب‌ها است.

روی آن آیکون ضربه بزنید تا «الگوریتم شما» باز شود. از اینجا می‌توانید با استفاده از سه کنترل، فید خود را هدایت کنید.

۱) مشاهدهٔ علایق برتر

در بالای صفحه، فهرستی از موضوعاتی که اینستاگرام بر این باور است که با علایق شما هم‌خوانی دارد، مشاهده می‌کنید. این فهرست نمایی کلی از آنچه ریلز شما را شکل می‌دهد، فراهم می‌کند.

۲) تنظیم سلیقه‌ها

می‌توانید موضوعاتی که می‌خواهید بیشتر یا کمتر ببینید را تایپ کنید. فید ریلز شما بر اساس این تغییرات به‌روزرسانی می‌شود. همچنین می‌توانید با ضربه زدن روی «افزودن» و سپس وارد کردن موضوعی که می‌خواهید اینستاگرام در فید شما کاهش دهد، گزینهٔ کمتر دیدن را انتخاب کنید.

سیستم‌های تأیید معتبر شبکه‌های اجتماعی در حال از دست دادن قدرت هستند؛ چرا که کلاهبرداران با خریدن نشان‌های تیک‌دار، سعی می‌کنند مشروع به نظر برسند.

۳) به اشتراک‌گذاری الگوریتم

اگر می‌خواهید به دوستان نشان دهید چه موضوعاتی فید شما را شکل می‌دهند، گزینه «اشتراک‌گذاری در استوری» را در صفحهٔ الگوریتم شما لمس کنید. اینستاگرام پیش‌نمایش استوری را باز می‌کند. سپس با لمس «استوری شما» آن را منتشر کنید یا «دوستان نزدیک» را انتخاب کنید تا فقط گروه کوچکی آن را ببینند.

اینستاگرام می‌گوید این فقط شروع است. شرکت قصد دارد این سطح از کنترل را به برگه «اکسپلور» و سایر بخش‌های برنامه به‌زودی اضافه کند.

اینستاگرام ویژگی جدید «الگوریتم شما» را در ایالات متحده معرفی کرده که از هوش مصنوعی استفاده می‌کند تا به کاربران امکان تنظیم موضوعاتی که فید ریلز آن‌ها را به‌صورت زمان حقیقی شکل می‌دهد، بدهد. (Cyberguy.com)

این برای شما چه معنایی دارد

این به‌روزرسانی شما را در کنترل محتوایی که زمان‌تان را صرف آن می‌کنید قرار می‌دهد. به‌جای این که امید داشته باشید الگوریتم سیگنال‌های شما را بخواند، اکنون می‌توانید به آن بگویید چه می‌خواهید. به این معناست که ویدیوهای تصادفی کمتر می‌شوند و موضوعاتی که بازتاب‌دهنده علایق فعلی شما هستند، بیشتر نمایش داده می‌شوند. همچنین می‌تواند به شما کمک کند خالقان تازه‌ای را کشف کنید که با آنچه در این لحظه دوست دارید، سازگار باشند.

آزمون من: امنیت آنلاین شما چقدر ایمن است؟

آیا فکر می‌کنید دستگاه‌ها و داده‌های شما به‌طور واقعی محافظت می‌شوند؟ این آزمون سریع را انجام دهید تا متوجه شوید عادات دیجیتالی‌تان در چه وضعیتی هستند. از رمزهای عبور تا تنظیمات وای‑فای، تجزیه‌وتحلیل شخصی‌ای از کارهای درست و مواردی که نیاز به بهبود دارند، دریافت خواهید کرد. آزمون من را اینجا انجام دهید: Cyberguy.com

اینستاگرام ابزار جدید «الگوریتم شما» را معرفی می‌کند که به کاربران امکان تنظیم موضوعاتی که فید ریلز آن‌ها را تحت تأثیر قرار می‌دهد، با استفاده از هوش مصنوعی، به‌محض شروع عرضه این ویژگی در ایالات متحده. (AP Photo/Eugene Hoshiko)

نکات کلیدی کرت

«الگوریتم شما» سطوح جدیدی از کنترل را به شما می‌دهد که مدتی طولانی انتظار می‌رفت. این کار ریلزها را شخصی‌تر می‌کند و حدس‌زدن محتوا که اغلب فیدهای اجتماعی را شکل می‌دهد، کاهش می‌دهد. همان‌طور که این قابلیت به بخش‌های بیشتری از اینستاگرام گسترش می‌یابد، تجربه شما ممکن است هدفمندتر و کمتر پراکنده به‌نظر برسد.

کدام موضوعات را ابتدا قصد دارید با «الگوریتم شما» اضافه یا حذف کنید؟ برای اطلاع‌رسانی به ما، از طریق Cyberguy.com بنویسید.

اروپا می‌خواهد تنظیم‌گری کند، در حالی که دولت ایالات متحده به شرکت‌ها اجازه می‌دهد آزادانه عمل کنند. دلایل این رویکردهای متفاوت به یک قرن پیش باز می‌گردد.

نوشته کالر مک‌یوف

^{تصاویر توسط نیکلاس ارگتا برای POLITICO}

یک دانشجوی جوان آمریکایی پیامی از یک عامل هوش مصنوعی دریافت می‌کند: «استنفورد فقط ایمیلی فرستاد و پرسید کجا می‌خواهی برای تحصیل در خارج بروی». پس از اینکه پرسید «اُه… کجا باید بروم» و به برنامه برگشت و پاریس را انتخاب کرد، ترم را آغاز می‌کند؛ ابتدا با پایتخت اروپا سردرگم می‌شود و سپس عاشق می‌شود؛ چرا که با یک دختر فرانسوی آشنا می‌شود، به پیک‌نیک‌ها و سینما می‌رود، همه این‌ها با کمک دوست قابل اعتماد هوش مصنوعی‌اش. وقتی ترم به پایان می‌رسد، برای کمک می‌گوید: «می‌توانی بلیط پرواز برگشتم را بررسی کنی؟» عامل هوش مصنوعی پاسخ می‌دهد: «صبر کن، نه. چرا می‌خواهی برگردی مرد؟» سپس جوان می‌گوید: «؟؟». هوش مصنوعی می‌گوید: «در پاریس بمان». و تصمیم نهایی گرفته می‌شود: او از تلفن‌اش نگاه می‌کند و دست خود را دور شانهٔ دوست دختر فرانسوی‌اش می‌گیرد.

این تبادل به یک تبلیغ ۲ دقیقه و ۳۷ ثانیه‌ای برای Poke.com تبدیل شده است، برنامه‌ای هوش مصنوعی که بین یک دستیار شخصی و یک دوست دانا قرار می‌گیرد و توسط استارتاپ Interaction ساخته شده است. اما به طرز عجیبی، حتی وقتی این برنامه روی رویای آمریکایی‌ها برای رفتن به اروپا می‌فروشد، خود شرکت زمانی شکل گرفت که برعکس آن اتفاق افتاد: Interaction توسط مهاجران آلمانی در کالیفرنیا اداره می‌شود.

این شرکت آمریکایی تحت رهبری اروپایی نمونه‌ای از مشکلی است که تصمیم‌گیرندگان و حامیان فناوری در اروپا را به خود مشغول کرده است: اگرچه قاره می‌تواند ایده‌ها و استعدادهای لازم برای ساخت برنامه‌های جدید هوش مصنوعی را تولید کند، اما به ندرت جایی می‌شود که این ایده‌ها در مقیاس بزرگ پیاده شوند.

«هر کجا در جهان باشید — اروپا یا آسیا یا هر کجا — همه فقط می‌خواهند به خلیج‌ساحلی (Bay Area) بیایند، تا زمانی که در هوش مصنوعی باشید»، می‌گوید ماروین فون هاگن، یکی از هم‌بنیانگذاران Interaction. داده‌ها ادعای فون هاگن را تأیید می‌کنند. بر اساس گزارشی از شرکت سرمایه‌گذاری Accel، ۸۰ درصد سرمایه‌گذاری در هوش مصنوعی مولد در ایالات متحده، اروپا و اسرائیل در سال‌های ۲۰۲۳ و ۲۰۲۴ به شرکت‌های آمریکایی اختصاص یافت. در سال ۲۰۲۴، ایالات متحده ۴۰ «مدل هوش مصنوعی قابل توجه» تولید کرد، در مقابل ۱۵ مدل در چین و تنها سه مدل در اروپا، طبق گزارش شاخص هوش مصنوعی ۲۰۲۵ از دانشگاه استنفورد. یازده درصد از تمام شرکت‌های فناوری ایالات متحده بنیادگذاران اروپایی دارند، و صدها شرکت نویدبخش که در اروپا آغاز شده‌اند — بسیاری از آن‌ها مستقیماً مرتبط با هوش مصنوعی هستند — به ایالات متحده منتقل شده‌اند.

«افرادی که می‌خواهند بخشی از این انقلاب هوش مصنوعی باشند به اینجا (ایالات متحده) می‌آیند»، گفت فلورین ژونگرمان، مهاجر آلمانی دیگر و هم‌بنیانگذار Listen Labs، شرکتی هوش مصنوعی برای تحقیق در زمینه مشتریان. «در واقع کمی برای آلمان ناراحت هستم.»

کارآفرینان فناوری که بر روی شرکت‌های هوش مصنوعی کار می‌کنند به دلایل متعددی به ایالات متحده می‌روند، که برخی از آن‌ها خود تقویت‌کننده هستند: سیلیکون‌والی پر از شرکت‌های هوش مصنوعی است، که ساخت یک شرکت هوش مصنوعی را در آنجا آسان‌تر می‌کند. در ایالات متحده صندوق‌های سرمایه‌گذاری خطرپذیر بیشتری وجود دارند و علاقه‌مند به سرمایه‌گذاری در محصولات ناشناخته‌تر هستند. اما یک دلیل بزرگ دیگر نیز وجود دارد که به گفته بسیاری از خود مؤسسان و حامیان هوش مصنوعی در اروپا بیان می‌شود: افراد فناوری اغلب نسبت به مقررات با شک و تردید عمیق نگاه می‌کنند — و اروپا به‌طور واضح دارای مقررات فراوانی است، به‌ویژه در زمینه هوش مصنوعی.

در ماه‌های اخیر، شرکت‌های فناوری مستقر در اروپا، همراه با برخی دول‌های ملی و خود کمیسیون اتحادیه اروپا، سعی در کاهش بار مقرراتی بر شرکت‌های هوش مصنوعی داشته‌اند، با به تعویق انداختن بخش‌های کلیدی اجرای قانون‌گذاری یا حمایت از این‌که اتحادیه اروپا چارچوب کلی خود را بازنگری کند. اما اختلافات بین اروپا و ایالات متحده در زمینه مقررات هوش مصنوعی به‌سادگی قابل حل نیست؛ این اختلافات ریشه در تفاوت‌های عمیق فرهنگی دارد که شکل‌گیری صنایع فناوری را در هر دو قاره تحت تأثیر قرار داده‌اند.

دانشمندان و اعضای صنعت به‌طور مشترک می‌گویند که تغییر این فرهنگ برای اروپا برای به‌دست‌آوردن سرعت لازم حیاتی است، هم در زمینه نگه‌داشتن بیشتر متخصصان هوش مصنوعی در قاره و هم تشویق آن‌هایی که می‌مانند به کارآفرینی بیشتر.

«امروزه، کشورهای اروپایی مانند آلمان هنوز استعدادهای برجسته‌ای را در اختیار دارند»، گفت رابرت ویندشیم، سرمایه‌گذار آلمانی در صندوق بنیادهای مؤسس (Founders Fund) مستقر در سان‌فرانسیسکو، «اما اغلب محیط فرهنگی‌ای که این استعدادها را قادر سازد تا انرژی خود را به ایجاد شرکت‌های جدید هدایت کنند، ندارند.»

سابقه

اتحادیه اروپا برای دهه‌ها بیشتر از ایالات متحده به تنظیم‌گری در صنایع مختلف متعهد بوده است. و به‌عنوان‌که اروپا یک مدل رشدی تا حدی کندتر و ایمن‌تر را برگزیده، افراد جوان و پرشور که با محدودیت‌های بوروکراتیک روبرو می‌شوند، دچار ناامیدی می‌شوند.

اما دقیقاً چرا اتحادیه اروپا درک متفاوتی از نقش دولت دارد — به‌ویژه در رابطه با هوش مصنوعی — یک سؤال گسترده‌تر است که به دل وقایع تاریخی و تفاوت‌های فرهنگی میان اقیانوس اطلس می‌پردازد.

بخش زیادی به حریم خصوصی مربوط می‌شود. «اولین چیزی که بسیاری از مردم اروپا وقتی درباره فناوری فکر می‌کنند، این است که «آن‌ها به ما جاسوسی می‌کنند» یا «این فناوری به‌صورت منفی استفاده می‌شود»،» می‌گوید ژونگرمان. «به‌عنوان مثال، در آلمان مردم شماره تلفن خود را به‌راحتی در اختیار دیگران نمی‌گذارند. آن‌ها شماره تلفن خود را محافظت می‌کنند؛ همان‌طور که مردم در ایالات متحده شماره تأمین اجتماعی خود را محافظت می‌کنند.»

به‌درستی می‌گوید آنو برادفورد، استاد دانشگاه کلمبیا که به‌تحقیق در مورد دولت تنظیم دیجیتال اتحادیه اروپا می‌پردازد — و خود به‌طور عمده حامی مقررات اروپا در زمینه هوش مصنوعی است — بخشی از این مسأله را می‌توان تقریباً یک قرن به‌عقب ردیابی کرد. «باید به دلایل تاریخی و جنگ جهانی دوم فکر کنید و اینکه نازی‌ها چگونه برای شناسایی یهودیان از اطلاعات استفاده کردند — این یک نقض حق حریم خصوصی بود»، او می‌گوید. «به نظارت استاسی در آلمان شرقی فکر کنید. اروپایی‌ها می‌دانند که وقتی حریم خصوصی ندارید … آن‌ها به‌دلیل دلایل فرهنگی نسبت به این موضوع حساسیت بالایی دارند.»

دین بال، نویسندهٔ اصلی برنامهٔ اقدام هوش مصنوعی دولت ترامپ، موافقت کمی با برادفورد دربارهٔ مقررات دارد. اما او نیز تفاوت‌های فرهنگی بین دو طرف را به اواسط قرن بیستم ردیابی می‌کند. به‌نظر او اتحادیه اروپا «وضعیت فعلی را در حالت رنگ آمبر (زرد) حفظ کرده» و با ذهنیت قرن بیستم برای حل مشکلات قرن بیست و یکم عمل می‌کند.

ویندشیم، که خود زادهٔ اروپا است، نیز ترس‌های ایمنی را به بحران‌های قرن گذشته ربط می‌دهد. «فاجعه‌های قرن بیستم اروپا ذهنیتی ماندگار و به‌درستی محتاطانه به‌وجود آورده‌اند. محافظت در برابر خطر و ایمنی به‌نقطهٔ عطف تبدیل شد»، او می‌گوید. به‌نظر او، اروپایی‌ها به‌طور عمده ارزیابی ریسک متفاوتی نسبت به فناوری اتخاذ کرده‌اند و این را به‌قانون تبدیل کرده‌اند، در مقایسه با دولت آمریکا.

سیلیکون‌والی، که خود فرهنگی دارد که با بسیاری از مردم آمریکا و اروپا همسو نیست — و این فرهنگ بقیهٔ رویکردهای آمریکایی نسبت به فناوری را شکل داده است —، به‌طولانی‌مدت توسط یک ایدئولوژی لیبرالی‌گرایانه و ایمان راسخ به پیشرفت تکنولوژی هدایت می‌شود، نه نیروهایی که ممکن است آن را محدود کنند. «با وجود نقش مرکزی مداخلهٔ عمومی در توسعهٔ هیپرمیدیا، نظریه‌پردازان کالیفرنیایی یک انجیل ضد‌دولت‌گرایانه از لیبرالی‌گری پیشرفتهٔ فناوری را تبلیغ می‌کنند: ترکیبی عجیب از انارشیسم هیپی و لبیسم اقتصادی که با تعیین‌گرایی تکنولوژیک تقویت می‌شود»، دو نظریه‌ساز رسانه‌ای در مقالهٔ مهم «ایدئولوژی کالیفرنیا» برای Whole Earth Catalog در اوسط دههٔ ۹۰ نوشتند.

یکی از پرطرفدارترین مفاهیم که در جامعهٔ خلیج در حال حاضر جریان دارد، ایدهٔ «شتاب‌گرایی» است. این فلسفه شامل جریانات فکری مختلفی می‌شود: از این‌که (و امید داشته) توسعهٔ غیرقابل‌قید و بند هوش مصنوعی منجر به یک تکنو‑اتوتوپی می‌شود که در آن ماشین‌ها بیماری‌ها را حل می‌کنند، تا این‌که (و امید داشته) هوش مصنوعی دموکراسی را نابود می‌کند و دنیایی را به‌وجود می‌آورد که در آن تعداد بسیار کمی از حاکمان فناوری به‌صورت مطلق بر جهان حکمرانی می‌کنند. این دیدگاه‌های مختلف به‌طوری چشمگیر به ایجاد فرهنگ‌های مختلف تنظیم‌گری در فناوری در ایالات متحده و اتحادیه اروپا در طول قرن بیستم و بیست و یکم منجر شدند. مقررات عمومی حفاظت از داده‌ها (GDPR) اتحادیه اروپا، قانون جامع حریم خصوصی که در سال ۲۰۱۸ اجرا شد، حقی به حریم خصوصی می‌بخشد که در ایالات متحده وجود ندارد — و توانایی شرکت‌های فناوری در جمع‌آوری داده‌ها و کسب درآمد از آن را محدود می‌کند، که پیامدهای عظیمی برای توان رشد شرکت‌های فناوری در اروپا داشته است.

«بسیار از خودبینی، غرور و [ اروپا ] واقعا این ذهنیت را دارد که باید تنظیم‌کنندهٔ جهان باشد، اما این کار را قبل از آنکه فناوری واقعاً توسعه یابد، انجام می‌دهند»، می‌گوید مایکل جکسون، سرمایه‌گذار آمریکایی در حوزه فناوری که در پاریس زندگی و کار می‌کند. این در مقایسه با ایالات متحده است، جایی که به‌گفته او، دولت پس از درک نیازهای بازار، با مقررات هدفمندتر وارد می‌شود.

هوش مصنوعی این تفاوت‌ها را واضح‌تر از همیشه نشان داد. هوش مصنوعی چالش‌های بزرگ‌تری برای حریم خصوصی ایجاد می‌کند و فرصت‌های بیشتری برای نظارت فراهم می‌سازد، و پیامدهای آن سخت‌تر پیش‌بینی می‌شود تا تقریباً هر نوآوری دیگری که پیش از آن آمده است، به‌استثنای اینترنت — که برای افراد ریسک‌گریز یک کابوس است.

اروپا رویکردی واضحاً سختگیرانه‌تر در تنظیم‌گری اتخاذ کرده است. قانون هوش مصنوعی — که در ۱ اوت ۲۰۲۴ در اتحادیه اروپا به اجرا درآمد — سعی دارد بیش‌ترین تلاش خود را برای مهار شرکت‌های هوش مصنوعی که به‌نفع عمومی عمل نمی‌کنند، انجام دهد. به‌طور عمده، این قانون بر کاهش خطرات تمرکز دارد. رده‌بندی‌های خطر برای برنامه‌های هوش مصنوعی ایجاد می‌کند — از «حداقل» تا «غیرقابل‌قبول» (برنامه‌هایی که این دسته‌بندی دریافت می‌کنند ممنوع می‌شوند) — و بیشتر شرکت‌های هوش مصنوعی را ملزم می‌کند تا شفافیت بیشتری دربارهٔ نحوهٔ کار خود داشته باشند.

در همان زمان، پس از برخی تلاش‌های متوقف‌شده برای تنظیم هوش مصنوعی در دورهٔ جو بایدن، ایالات متحده تحت رهبری دونالد ترامپ مقررات را کنار گذاشت. در ژوئیه، دولت ترامپ برنامهٔ اقدام هوش مصنوعی (AI Action Plan) را منتشر کرد؛ مجموعه‌ای از ترجیحات سیاستی که وعده داد «داردگی بوروکراسی و مقررات سخت‌گیرانهٔ توسعهٔ هوش مصنوعی را حذف کند». همان‌طور که اتحادیه اروپا به‌سختی بیشتر تنظیم می‌کند، آمریکا کمتر تنظیم می‌کند. و با توسعهٔ این فاصله، تعداد مؤسسان در هر دو مکان نیز افزایش می‌یابد.

همچنین دلایل جدیدی برای اینکه اروپا به تنظیمات فکر کند، بوجود آمده است. «موفقیت آمریکایی این نیاز را برای اروپا تقویت کرده، زیرا اکنون به شدت وابسته به فناوری‌ای هستید که صاحب آن نیستید و کنترل آن را ندارید»، می‌گوید ماریاروزاریا تادئو، ایتالیایی که هم‌اکنون استاد اخلاق دیجیتال و فناوری دفاعی در موسسهٔ اینترنت آکسفورد در بریتانیا است.

اتحادیه اروپا باید بیشتر به تحریک توسعهٔ فناوری فکر کند، او افزود، زیرا مطمئن نیست که اهداف نهایی غول‌های فناوری آمریکایی چیست — و تا چه حد باید در برابر یک شرکت خصوصی که منافع شهروندان اروپا را در نظر ندارد مبارزه کند.

«اروپا در موقعیت ضعیفی قرار دارد، زیرا بیشتر توسعه‌دهندگان در جهان آمریکایی‌اند»، می‌گوید برادفورد. «در حال حاضر دشوارتر می‌شود، اگر اتحادیه اروپا بخواهد به‌تنهایی جهان را تنظیم کند و اگر آمریکایی‌ها خود را تنظیم نکنند.»

فراتر از روایت

حامیان چارچوب اروپایی ادعا می‌کنند که در مقابل مهار نوآوری، این چارچوب صرفاً فناوری نوظهور و سریعاً در حال رشد را برای کاربران و مؤسسان ایمن‌تر می‌کند. در واقع، آن‌ها با این تصور که تنظیم و نوآوری در تقابل هستند، به‌طوردیگر مواجه می‌شوند.

«من نمی‌خواهم این تصور پیش بیاید که برای نوآوری باید مدل «دست‌نهاده» آمریکایی را انتخاب کنید، و مدل اروپایی به‌نحوی اساسی با نوآوری ناسازگار باشد»، می‌گوید برادفورد. «این یک روایت ساده است که می‌گوید «چون آن‌ها خیلی تنظیم می‌کنند، نوآوری وجود ندارد». این دلیل نیست که چرا اروپایی‌ها از نوآوری هوش مصنوعی پیشی نمی‌گیرند.»

برادفورد به دشواری داشتن ۲۷ حوزه قضایی بدون یک بازار متحد واحد اشاره کرد؛ یکی از دلایل عمده‌ای است که توسعهٔ هوش مصنوعی در اتحادیه اروپا ساده نیست — نکته‌ای که بسیاری از حامیان ضد تنظیم و مؤسسان فناوری نیز با آن موافقت می‌کنند.

علاوه‌بر این، سرمایه‌گذاری بیشتری در آمریکا موجود است. سرمایه‌گذاران خطرپذیر پول‌های خود را به شرکت‌های فناوری مستقر در ایالات متحده می‌ریزند و تمایل کمتری به سرمایه‌گذاری در شرکت‌های دیگر مناطق نشان می‌دهند — بین سال‌های ۲۰۱۳ تا ۲۰۲۲، شرکت‌های مستقر در اتحادیه اروپا $1.4 تریلیون کمتر نسبت به شرکت‌های مستقر در ایالات متحده جذب سرمایه سرمایه‌گذاری خطرپذیر کردند.

اروپا همچنین تنها جایی نیست که دولت تنظیم‌گری در حال رشد است.

در حقیقت، اگرچه واشنگتن ممکن است در صدد استفاده از محدودیت‌ها برای هوش مصنوعی نباشد، ایالت کالیفرنیا گام‌های موثری برداشته و چندین رهنمود هوش مصنوعی را اجرا می‌کند که کار مشابهی دارد. یکی از دلایل این است که آمریکایی‌ها نیز از هوش مصنوعی بدون تنظیم می‌ترسند — بر اساس نظرسنجی گالاپ انجام‌شده در آوریل و مه ۲۰۲۵، ۸۰ درصد آمریکایی‌ها معتقدند که باید قوانین ایمنی و امنیت داده‌ها برای هوش مصنوعی حفظ شود، حتی اگر این به معنای توسعهٔ هوش مصنوعی با سرعت کمتر باشد.

«نظر من این است که آمریکایی‌ها و اروپایی‌ها در حوزهٔ حاکمیت هوش مصنوعی به‌طور نزدیک همسو هستند. اگر به داده‌های نظرسنجی، نگرانی‌های مربوط به حق نسخه‌برداری، حریم خصوصی و جابجایی نیروی کار نگاه کنید، این موارد به‌طور مساوی در هر دو منطقه مشهود است»، می‌گوید مارک روننبرگ، رئیس و مؤسس مرکز هوش مصنوعی و سیاست دیجیتال در واشنگتن. «کاخ سفید موضعی در مورد تنظیم هوش مصنوعی اتخاذ کرده که با بیش‌تر آمریکایی‌ها، با بیشتر قانونگذاران ایالتی، و حتی با مواضعی که قبلاً داشتند، هم‌راستا نیست.»

برای خوش‌بینان اروپایی، برخی نشانه‌ها وجود دارد که اگرچه حاکمیت ممکن است کامل نباشد، تنظیمات مانع نوآوری نمی‌شود و اروپا شروع به یافتن جایگاه خود در زمینهٔ توسعهٔ هوش مصنوعی کرده است.

«هوش مصنوعی ناپدید نخواهد شد. در ده سال آینده نخواهد رفت… شما نیازی ندارید که در هوش مصنوعی اولین باشید. باید در هوش مصنوعی مقاوم، قدرتمند و قابل اعتماد باشید»، می‌گوید تادئو.

حتی اگر اروپا رویکرد تنظیمی قوی‌تری اتخاذ کند، در عین حال برای ورود به این عرصه نیز تلاش می‌کند. در نوامبر، کمیسیون اروپا €200 میلیارد برای سرمایه‌گذاری در هوش مصنوعی اختصاص داد و رئیس‌جمهور فرانسه، امینوال ماکرون، تعهد به سرمایه‌گذاری خصوصی €109 میلیارد در این بخش اعلام کرد. در به‌ویژه کشورهای نوردیک، سرمایه‌گذاری دولتی به نوآوری و شرکت‌های موفق رشددهنده منجر شده است. تا کنون، هیچ دولتی اروپایی به‌صورت مستقیم به‌دنبال تنظیم‌گری دولت نیامده است.

اما هنگامی که قاره سعی می‌کند رویکرد خود را برای ساخت شرکت‌هایی که به‌طرز چشمگیری متفاوت از سیلیکون‌والی هستند، سؤال این است که آیا آن‌ها برای تأثیرگذاری دیگر دیر کرده‌اند — آیا بخش‌های خوب جشن دیگر تمام شده‌اند.

«آن‌ها پنج سال پیش دیر کردند و اکنون هم به‌طرز قطعاً دیر کرده‌اند»، می‌گوید بال.

نیک فاکس از گوگل فاش کرد که حالت هوش مصنوعی 75 میلیون کاربر روزانه دارد، اما ویژگی‌های زمینه شخصی هنوز به تعویق افتاده‌اند. Gemini 3 Flash با عملکرد سریع‌تر راه‌اندازی شد.

در پالس این هفته: به‌روزرسانی‌ها شامل رشد حالت هوش مصنوعی و ویژگی‌های ناقص، آنچه مدل جدید گوگل به جست‌وجو می‌آورد و عوامل مؤثر بر ارجاع‌ها در تجربه‌های مختلف هوش مصنوعی است.

نیک فاکس از گوگل تأیید کرد که حالت هوش مصنوعی به 75 میلیون کاربر فعال روزانه رسیده است، اما ویژگی‌های زمینه شخصی که در I/O وعده داده شده‌اند هنوز در مرحله‌ی آزمایش داخلی هستند.

گوگل Gemini 3 Flash را با سرعت و عملکرد بهبود یافته راه‌اندازی کرد. تحقیق Ahrefs نشان داد که حالت هوش مصنوعی و نمای کلی هوش مصنوعی به URLهای متفاوتی ارجاع می‌دهند.

در اینجا مهم‌ترین اتفاقات این هفته را برای شما آورده‌ایم.

حالت هوش مصنوعی گوگل به 75 میلیون کاربر روزانه می‌رسد، اما ویژگی‌های زمینه شخصی هنوز به تعویق افتاده‌اند

نیک فاکس از گوگل تأیید کرد که حالت هوش مصنوعی به 75 میلیون کاربر فعال روزانه در سرتاسر جهان گسترش یافته است، اما اذعان کرد که ویژگی‌های زمینه شخصی که هفت ماه پیش در I/O اعلام شد هنوز در مرحله آزمایش داخلی هستند.

نکات کلیدی:

در مصاحبه‌ای در پادکست AI Inside، فاکس گفت که ویژگی‌های زمینه شخصی که حالت هوش مصنوعی را به جیمیل و دیگر برنامه‌های گوگل وصل می‌کند، «در حال آمدن» هستند و هنوز زمان‌بندی عمومی ندارند.

پرس‌وجوهای حالت هوش مصنوعی دو تا سه برابر طولانی‌تر از جست‌وجوهای سنتی هستند. گوگل ویژگی منابع ترجیحی را به‌صورت جهانی راه‌اندازی کرد و بهبودهایی در لینک‌های داخل تجربه‌های هوش مصنوعی اعلام کرد.

چرا این مهم است

تعویق ویژگی‌های زمینه شخصی بر طرز فکر شما در بهینه‌سازی حالت هوش مصنوعی تأثیر می‌گذارد. اگر برای دنیایی آماده می‌شدید که در آن حالت هوش مصنوعی تأییدیه‌های ایمیل و تقویم کاربران را می‌داند، این دنیا به زودی در دسترس نیست. در حال حاضر، کاربران به‌صورت دستی زمینه را به پرس‌وجوهای طولانی‌تر اضافه می‌کنند.

این امر اولویت‌های شما را تغییر می‌دهد. محتوا همچنان باید به پرسش‌های طولانی‌تر و دقیق‌تری که کاربران می‌پرسند، پاسخ دهد. اما لایه شخصی‌سازی خودکار که ممکن بود برخی پرس‌وجوهای اطلاعاتی را به صورت مستقل در رابط گوگل ارائه دهد، هنوز فعال نشده است.

عدد 75 میلیون کاربر فعال روزانه برای برنامه‌ریزی ترافیک اهمیت دارد. حالت هوش مصنوعی دیگر یک آزمایش کوچک نیست؛ یک کانال مهم است که همچنان در حال تحول است. داده‌های طول پرس‌وجو (دو تا سه برابر نسبت به جست‌وجوهای سنتی) نشان می‌دهد کاربران در حال برقراری گفتگو هستند نه صرفاً جست‌وجوی سریع، که این موضوع بر فرمت‌ها و عمق محتواهای مؤثر تأثیر می‌گذارد.

نظرات افراد

AI Inside نکات بیشتری را در لینکدین به اشتراک گذاشت:

«نیک فاکس پیشنهاد می‌کند که بهینه‌سازی برای تجربه‌های هوش مصنوعی گوگل همانند رویکرد جست‌وجوی سنتی است: ساختن یک سایت عالی با محتوای عالی … تمرکز بر ساختن برای کاربران و ایجاد محتوایی که با خوانندگان انسانی هماهنگ باشد.»

مقاله کامل ما را بخوانید: ویژگی‌های زمینه شخصی حالت هوش مصنوعی گوگل «هنوز در راه»

گوگل Gemini 3 Flash را با عملکرد سریع‌تر ارائه کرد

گوگل Gemini 3 Flash، جدیدترین مدل هوش مصنوعی خود که بر سرعت و کارایی متمرکز است، را راه‌اندازی کرد و بلافاصله آن را در محصولات جست‌وجو عرضه کرد.

نکات کلیدی:

Gemini 3 Flash عملکرد بهبود یافته‌ای را در تمام معیارهای ارزیابی ارائه می‌دهد در حالی که زمان‌های پاسخ سریع‌تری نسبت به مدل‌های قبلی حفظ می‌کند. این مدل اکنون به‌صورت پیش‌فرض در برنامه Gemini، و در حالت هوش مصنوعی برای جست‌وجو استفاده می‌شود.

چرا سئوها باید به این توجه کنند

سرعت عرضه Gemini 3 Flash توسط گوگل نشان می‌دهد که به‌روزرسانی‌های مدل‌های هوش مصنوعی چگونه می‌توانند به‌سرعت به محصولات جست‌وجو وارد شوند. به‌جای انتظار ماه‌ها بین انتشار مدل و یکپارچه‌سازی در جست‌وجو، اکنون با استقرار فوری مدل‌های جدید مواجه هستید که می‌توانند رفتار ویژگی‌های هوش مصنوعی را تغییر دهند.

عملکرد سریع‌تر برای تجربه کاربری در حالت هوش مصنوعی و نمای کلی هوش مصنوعی مهم است، جایی که تاخیر بر تصمیم کاربران برای ادامه استفاده یا تغییر به نتایج سنتی تأثیر می‌گذارد. مدل‌های سریع‌تر تعاملات چند‑مرحله‌ای طولانی‌تر را عملی می‌کنند و می‌توانند منجر به افزایش تعداد جلسات جست‌وجو شوند.

نظرات افراد

رابی استین، معاون ارشد محصول برای جست‌وجوی گوگل، درباره انتشار این قابلیت در لینکدین پست کرد:

«نسخه 3 Flash توانایی‌های استدلال فوق‌العاده Gemini 3 Pro را با سرعتی که از جست‌وجو انتظار می‌گیرید، ارائه می‌دهد. بنابراین حالت هوش مصنوعی بهتر می‌تواند سخت‌ترین و چندلایه‌ترین سؤال‌های شما را تفسیر کند – با در نظر گرفتن هر یک از محدودیت‌ها یا نیازهای شما – و پاسخی بصری و قابل هضم همراه با لینک‌های مفید برای کاوش عمیق‌تر در وب ارائه می‌دهد.»

ریحانون بل، معاون تجربه کاربری برای جست‌وجوی گوگل، اشاره کرد که این به‌روزرسانی Gemini 3 Pro را به کاربران بیشتری می‌رساند. بل توانایی 3 Pro در بازطراحی نتایج جست‌وجو را برجسته می‌کند:

«تیم من به‌طور مستمر به‌دنبال معانی طراحی «مفید» می‌گردد و Gemini 3 Pro به ما امکان می‌دهد به‌صورت بنیادی نحوه‌ی نمایش یک پاسخ جست‌وجوی مفید را بازطراحی کنیم.»

هېما بُداراجو، معاون مدیریت محصول برای جست‌وجو در گوگل، بر «سرعت و هوشمندی» تأکید کرد:

«به‌عنوان سازندگان محصول، ما اغلب باید تعادل بین سرعت و هوشمندی را برقرار کنیم. امروز، این دو را حتی نزدیک‌تر می‌کنیم: Gemini 3 Flash به‌صورت جهانی در جست‌وجو به‌عنوان مدل پیش‌فرض جدید برای حالت هوش مصنوعی عرضه می‌شود… همچنین مدل‌های Pro خود را در دسترس افراد بیشتری می‌گذاریم. Gemini 3 Pro هم‌اکنون برای همه در ایالات متحده قابل دسترسی است.»

مقاله کامل ما را بخوانید: Gemini 3 Flash گوگل به‌صورت پیش‌فرض در برنامه Gemini و حالت هوش مصنوعی شد

حالت هوش مصنوعی و نمای کلی هوش مصنوعی فقط 13.7% زمان به URLهای یکسان ارجاع می‌کنند

Ahrefs 730,000 جفت پرس‌وجو را تجزیه و تحلیل کرد و دریافت که حالت هوش مصنوعی و نمای کلی هوش مصنوعی 86% زمان به نتیجه‌های معنایی مشابه می‌رسند، اما تنها 13.7% زمان به همان URLهای خاص ارجاع می‌دهند.

نکات کلیدی:

Ahrefs پاسخ‌های حالت هوش مصنوعی و نمای کلی هوش مصنوعی را در پرس‌وجوهای یکسان مقایسه کرد. در حالی که هر دو تجربه اغلب در اطلاعات کلی توافق دارند، این اطلاعات را از منابع متفاوت استخراج می‌کنند.

چرا سئوها باید به این توجه کنند

شما با یک هدف بهینه‌سازی تقسیم‌شده مواجه هستید. ارجاع شدن در نمای کلی هوش مصنوعی به‌صورت خودکار به معنای ارجاع شدن در حالت هوش مصنوعی نیست، حتی اگر هر دو سیستم به همان پرس‌وجو با اطلاعات مشابه پاسخ دهند. این دو موتور ارجاع جداگانه هستند، نه یک سیستم با رابط‌های مختلف.

اگر پیگیری کنید کدام تجربه هوش مصنوعی برای پرس‌وجوهای هدف شما ظاهر می‌شود، می‌توانید تلاش‌های ارجاعی خود را بر آن متمرکز کنید. برای پرس‌وجوهایی که حالت هوش مصنوعی غالب است، فرکانس انتشار و تازگی محتوا ممکن است مهم‌تر باشد. برای پرس‌وجوهایی که نمای کلی هوش مصنوعی ظاهر می‌شود، سیگنال‌های اعتبار و پوشش عمیق منابع ممکن است مهم‌تر باشند.

همپوشانی 13.7% نشان می‌دهد بسیاری از سایت‌ها نتایج نابرابری در سطوح مختلف مشاهده خواهند کرد. ممکن است در یک تجربه عملکرد خوبی داشته باشید اما این مشاهده به‌طور خودکار به تجربه دیگر منتقل نشود.

نظرات افراد

دسپینا گاوویانیس، کارشناس ارشد سئو در Ahrefs، نتایج را در لینکدین خلاصه کرد:

«تنها 13.7% همپوشانی ارجاع … 86% شباهت معنایی … به‌طور خلاصه، 9 از هر 10 بار، حالت هوش مصنوعی و نمای کلی هوش مصنوعی بر آنچه باید بگویند توافق داشتند؛ فقط به‌صورت متفاوتی بیان کردند و به منابع متفاوتی ارجاع دادند.»

مقاله کامل ما را بخوانید: حالت هوش مصنوعی گوگل و نمای کلی هوش مصنوعی URLهای متفاوتی را ارجاع می‌دهند، بر اساس گزارش Ahrefs

موضوع هفته: جست‌وجوی هوش مصنوعی در عمل، نه تئوری

هر داستان این هفته نشان می‌دهد جست‌وجوی هوش مصنوعی از وعده به واقعیت عملی منتقل می‌شود.

75 میلیون کاربر فعال روزانه حالت هوش مصنوعی و انتشار فوری Gemini 3 Flash نشان می‌دهند ویژگی‌های هوش مصنوعی گوگل سیستم‌های تولیدی در مقیاس بزرگ هستند، نه آزمایشگاه‌های تحقیقاتی. تعویق ویژگی‌های زمینه شخصی، شکاف بین آنچه اعلام شد و آنچه عرضه می‌شود را نشان می‌دهد. مطالعه ارجاع، چگونگی عملکرد متفاوت این سیستم‌ها را با وجود ظاهری مشابه کمی‌سازی می‌کند.

برای شما، این هفته دربارهٔ این است که جست‌وجوی هوش مصنوعی را به‌عنوان زیرساخت فعلی نه به‌عنوان پیش‌بینی آینده در نظر بگیرید. برای حالت هوش مصنوعی و نمای کلی هوش مصنوعی همان‌طور که امروز کار می‌کنند، پرس‌وجوهای طولانی دستی بدون زمینه شخصی، به‌روزرسانی‌های فوری مدل که می‌توانند رفتار را تغییر دهند، و اهداف بهینه‌سازی جداگانه برای هر تجربه، بهینه‌سازی کنید.

ویژگی‌هایی که گوگل در I/O وعده داده هنوز در دسترس نیستند، اما 75 میلیون نفر از آنچه وجود دارد استفاده می‌کنند.

برترین اخبار هفته:

• ویژگی‌های زمینه شخصی حالت هوش مصنوعی گوگل «هنوز در راه»
• Google Gemini 3 Flash به‌صورت پیش‌فرض در برنامه Gemini و حالت هوش مصنوعی شد
• حالت هوش مصنوعی گوگل و نمای کلی هوش مصنوعی URLهای متفاوتی را ارجاع می‌دهند، بر پایه گزارش Ahrefs

منابع بیشتر:

• تاثیر نمای کلی هوش مصنوعی گوگل بر ناشران و چگونگی سازگاری در سال 2026
• دوران قدیمی جست‌وجوی گوگل به پایان رسیده – این‌جا سئو 2026 واقعاً چگونه خواهد بود
• Google Discover، حالت هوش مصنوعی، و معنای آن برای ناشران: مصاحبه با جان شحاطا

---

تصویر ویژه: Pixel-Shot/Shutterstock

برای درک کامل پیچیدگی‌های عملکرد سیاره‌مان، تیمی از دانشمندان آلمانی شگفت‌انگیزی ساخته‌اند: دوقلوی دیجیتال فوق‌جزئی‌سازی‌شده‌ای از زمین. این شبیه‌سازی پیشگام می‌تواند روش مطالعهٔ دانشمندان دربارهٔ تغییرات اقلیمی در حال تحول سیاره را دگرگون سازد.

در طول دهه‌ها، دانشمندان برای بازسازی گذشتهٔ زمین و پیش‌بینی آیندهٔ آن به مدل‌های کامپیوتری تکیه داشته‌اند. با به‌کارگیری مقادیر عظیمی از داده‌های جوی و محیطی، آن‌ها رفتار الگوهای هواشناسی و سیستم‌های اقلیمی را در طول زمان شبیه‌سازی می‌کنند. اما اکنون مؤسسهٔ ماکس پلانک برای هواشناسی در آلمان این فناوری را به سطحی نوین برده و مدلی نسل آیندهٔ زمین با وضوح تنها ۱٫۲۵ کیلومتر ایجاد کرده است.

این زمین مجازی از ۶۷۲ میلیون سلول تشکیل شده است — ۳۳۶ میلیون سلول که سطوح زمین و اقیانوس را نشان می‌دهند و ۳۳۶ میلیون سلول دیگر که جو را مدل‌سازی می‌کنند. هر سلول برای شبیه‌سازی دو فرایند کلیدی طراحی شده است:

• سیستم “سریع” شامل هواشناسی — آب، باد و انرژی. با به‌کارگیری مدل پیشرفتهٔ ICON (ICOsahedral Nonhydrostatic)، پژوهشگران اکنون می‌توانند رویدادهای آب و هوایی بسیار محلی را با جزئیات بی‌سابقه ضبط کنند.
• سیستم “آهسته” نمایانگر علم اقلیم‌شناسی — شامل چرخهٔ کربن، تکامل بایوسفر و شیمی اقیانوسی.

با ترکیب نتایج این سیستم‌های سریع و آهسته، شبیه‌سازی جدید به وضوحی ۴۰ برابر دقیق‌تر از هر مدل قبلی دست می‌یابد — گامی عظیم به جلو در علم اقلیم.

تصویری واضح‌تر از آیندهٔ اقلیم اروپا

چرا این مهم است؟ چون همه چیز بر روی زمین به یکدیگر مرتبط است — زمین، اقیانوس‌ها، جو و تمام سیستم‌های زیستی. وقتی یک جزء تغییر می‌کند، اثرات زنجیره‌ای در سراسر سیاره ایجاد می‌شود، از اکوسیستم‌های محلی تا الگوهای آب و هوایی جهانی. زمین، به طرق مختلف، یک سیستم زندهٔ واحد است و ما هنوز در حال کشف شبکهٔ پیچیدهٔ تعاملات آن هستیم.

شبیه‌سازی جدید به پژوهشگران امکان می‌دهد تا تحولات اقلیمی آینده را با دقت بی‌سابقه پیش‌بینی کنند — از ذوب یخ‌ها و افزایش سطح دریا تا تغییرات حرارت و بارش در مقیاس منطقه‌ای. همچنین می‌تواند به حل یکی از بزرگ‌ترین معماهای اقلیمی اروپا کمک کند: رفتار AMOC، جریان عظیم اقیانوس اطلس که آب‌های گرم گرمسیری را به سمت شمال می‌برد و به اروپا اقلیم معتدل می‌بخشد.

🌊 امروز در @Nature: آیا AMOC در آستانهٔ فروپاشی است؟

قبل از سال ۲۱۰۰ محتمل نیست — اما ریسک‌ها واقعاً موجودند 🚨

ما پی بردیم که بادهای اقیانوس جنوبی این «موتور حرارتی» حیاتی اقیانوس را حتی تحت شرایط شدید #climatechange فعال نگه می‌دارند. اما اقیانوس آرام سورپرایزی دارد…

بیایید بررسی کنیم 🧵👇 pic.twitter.com/Yp0aYg8qHa

— Jon Baker (@jonbaker_ocean) ۲۶ فوریهٔ ۲۰۲۵

در این مرحله، دوقلوی دیجیتال برای پیش‌بینی‌های روزانهٔ آب و هوا طراحی نشده است، بلکه برای برآوردهای اقلیمی بلندمدت به کار می‌رود. با این حال، این‌که هم فرآیندهای سریع و هم فرآیندهای آهستهٔ سیاره را مدل‌سازی می‌کند، نگاهی جذاب به آیندهٔ هواشناسی فراهم می‌کند — جایی که پیش‌بینی‌های بلندمدت شاید روزی به‌اندازه پیش‌بینی‌های کوتاه‌مدت قابل اعتماد شوند.

در میان صنایع متعدد، بازاریابی جایی است که هوش مصنوعی دیگر یک پروژه جانبی «آزمایشگاه نوآوری» نیست، بلکه در بریف‌ها، خطوط تولید، تأییدها و بهینه‌سازی رسانه‌ها ادغام شده است. پست WPP iQ منتشر شده در دسامبر، که بر پایه یک وبینار با WPP و Stability AI است، نشان می‌دهد به‌کارگیری هوش مصنوعی در عملیات روزانه چگونه به‌نظر می‌رسد.

در اینجا، ما در مورد تمرکز بر محدودیت‌های عملی می‌پردازیم که تعیین می‌کند آیا هوش مصنوعی کار روزانه را تغییر می‌دهد یا صرفاً لایه‌ای دیگر از پیچیدگی یا ابزارهای جدید اضافه می‌کند.

دقت برند، یک قابلیت قابل تکرار

هوش مصنوعی آژانس‌های بازاریابی، دقت برند را به‌عنوان چیزی که باید مهندسی شود می‌داند. WPP و Stability AI اشاره می‌کنند که مدل‌های آماده‌کار «برای هویت بصری برند شما آموزش‌دیده نیستند»، بنابراین خروجی‌ها اغلب به‌نظر کلی می‌رسند. راه‌حل این شرکت‌ها انجام تنظیم دقیق (fine‑tuning) است؛ یعنی آموزش مدل‌ها بر روی مجموعه‌داده‌های مخصوص برند تا مدل کتابچه راهنمای برند، شامل سبک، ظاهر و رنگ‌ها را بیاموزد. سپس این عناصر می‌توانند به‌صورت ثابت بازتولید شوند.

آرگوس از WPP نمونه‌ای برجسته است. پس از تنظیم دقیق یک مدل برای این خرده‌فروش، تیم توضیح داد که مدل جزئیات فراتر از شخصیت‌ها را نیز دریافت کرده است؛ از جمله نورپردازی و سایه‌های ظریف مورد استفاده در انیمیشن‌های سه‌بعدی برند. بازتولید این جزئیات دقیق می‌تواند جایی باشد که زمان در تولید ناپدید می‌شود، به‌صورت رندر مجدد و چندین دور تأیید. وقتی خروجی‌های هوش مصنوعی نزدیک به «پایان» باشند، تیم‌ها زمان کمتری برای تصحیح صرف می‌کنند و زمان بیشتری برای شکل‌دهی به روایت‌ها و سازگاری رسانه‌ها برای کانال‌های مختلف می‌گذارند.

کاهش زمان چرخه (و تغییر برنامه‌ها)

WPP و Stability AI اشاره می‌کنند که انیمیشن سنتی سه‌بعدی ممکن است برای بازاریابی واکنشی بیش از حد کند باشد. در نهایت، لحظات فرهنگی به محتوای فوری نیاز دارند، نه چرخه‌های تعریف‌شده در هفته‌ها یا ماه‌ها. در مطالعه موردی آرگوس، WPP مدل‌های سفارشی را بر روی دو شخصیت اسباب‌بازی سه‌بعدی آموزش داد تا مدل‌ها یاد بگیرند آنها چگونه به‌نظر می‌رسند و رفتار می‌کنند، شامل جزئیاتی مانند نسبت‌ها و نحوه نگه‌داشتن اشیاء توسط شخصیت‌ها.

نتیجه این بود که «تصاویر با کیفیت بالا… در عرض چند دقیقه به‌جای ماه‌ها تولید شدند».

جریان کار تسریع‌شده، گلوگاه‌های تولید را از بین نمی‌برد، بلکه آنها را جابجا می‌کند. اگر تولید واریانس‌ها سریع شود، بازبینی، انطباق، مدیریت حقوق و توزیع، به‌عنوان محدودیت‌های اصلی ظاهر می‌شوند. این مسائل همیشه وجود داشتند، اما سرعت و کارآمدی هوش مصنوعی در این زمینه تفاوت بین آنچه امکان‌پذیر است و سامانه‌هایی را نشان می‌دهد که در جریان کار جای گرفته و پذیرفته شده‌اند. آژانس‌هایی که می‌خواهند هوش مصنوعی کار روزانه را تغییر دهد، باید جریان کار را اطراف آن بازطراحی کنند، نه فقط افزودن فناوری به‌عنوان ابزار جدید.

«رابط کاربری هوش مصنوعی» ضروری می‌شود

WPP و Stability AI به یک «مشکل رابط کاربری» اشاره می‌کنند؛ تیم‌های خلاق زمان خود را به‌دلیل رابط‌های ابزارهای عمومی که «غیرمتصل، پیچیده و گمراه‌کننده» هستند، از دست می‌دهند، که این موضوع باعث راه‌حل‌های جایگزین و حرکت مداوم دارایی‌ها بین ابزارها می‌شود. اغلب، پاسخ‌ها رابط‌های کاربری سفارشی مخصوص برند با جریان‌های کاری پیچیده در بخش پشتی هستند.

WPP WPP Open را به‌عنوان یک بستر معرفی می‌کند که دانش مالکیتی WPP را به «عوامل هوش مصنوعی قابل دسترسی جهانی» تبدیل می‌کند، که به تیم‌ها در برنامه‌ریزی، تولید، خلق رسانه و فروش کمک می‌نماید. سودهای عملیاتی از تحویل‌های صاف‌تر بین ابزارها ناشی می‌شود، همان‌طور که کار از بریف‌ها به تولید، دارایی‌ها به فعال‌سازی، و سیگنال‌های عملکرد به‌سوی برنامه‌ریزی منتقل می‌شوند.

قابلیت خودسرویس، عملیات آژانس‌ها را تغییر می‌دهد

پلتفرم‌های بازاریابی مبتنی بر هوش مصنوعی نیز به‌صورت مستقیم به مشتریان عرضه می‌شوند. از نظر عملیاتی، این مسئله آژانس‌ها را وادار می‌کند تا بر بخش‌های جریان کاری که مشتریان به‌راحتی نمی‌توانند خودسرویس انجام دهند، متمرکز شوند؛ مانند طراحی سیستم برند، ساخت تنظیمات دقیق و اطمینان از ادغام حاکمیت.

حاکمیت از سیاست به جریان کار منتقل می‌شود

برای استفاده روزانه از هوش مصنوعی، حاکمیت باید در جایی که کار انجام می‌شود، تعبیه شود. Dentsu ساخت «باغ‌های حائل» (walled gardens) را توصیف می‌کند؛ این فضاهای دیجیتال جایی هستند که کارکنان می‌توانند به‌صورت امن پروتوتایپ و راه‌حل‌های مبتنی بر هوش مصنوعی را توسعه دهند و بهترین ایده‌ها را تجاری‌سازی کنند. این کار ریسک افشای داده‌های حساس را کاهش می‌دهد و اجازه می‌دهد آزمایش‌ها به‌سوی سامانه‌های تولید حرکت کنند.

برنامه‌ریزی و بینش نیز فشرده می‌شوند

تاثیر عملیاتی محدود به تولید نیست. Publicis Sapient استراتژی محتوا و برنامه‌ریزی مبتنی بر هوش مصنوعی را توصیف می‌کند که «ماه‌ها تحقیق را به دقیقه‌ها بینش تبدیل می‌کند» با ترکیب مدل‌های زبانی بزرگ با دانش زمینه‌ای و کتابخانه‌های پرامپت [PDF]. پژوهش و توسعه بریف‌نامه زمان‌بندی کارها را فشرده می‌کند، به‌طوری که کارهای بیشتری برای مشتریان انجام می‌شود و آژانس پاسخ‌های سریع‌تری به تغییرات فرهنگی و الگوریتم‌های پلتفرم دارد.

چه تغییری برای افراد ایجاد می‌شود

در این نمونه‌ها، تأثیر بر حرفه‌ای‌های بازاریابی، بازتعادل و تغییر توصیف شغل‌ها است. زمان کمتری برای طراحی مکانیکی، تغییر اندازه و نسخه‌برداری صرف می‌شود و زمان بیشتری برای نگهداری برند اختصاص می‌یابد. نقش‌های عملیاتی جدید گسترش می‌یابند؛ عناوینی همچون «آموزگار مدل»، «طراح جریان کار» و «سرپرست حاکمیت هوش مصنوعی».

هوش مصنوعی بزرگ‌ترین تفاوت عملیاتی را زمانی ایجاد می‌کند که آژانس‌ها از مدل‌های سفارشی، رابط‌های کاربری قابل استفاده که پذیرش (به‌ویژه توسط مشتریان) را بدون مانع می‌سازند، و پلتفرم‌های یکپارچه‌ای که برنامه‌ریزی، تولید و اجرا را به هم متصل می‌کنند، بهره ببرند.

فواید اصلی سرعت و مقیاس است، اما تغییر عمیق این است که ارائه بازاریابی شبیه به یک زنجیره تأمین مبتنی بر نرم‌افزار می‌شود؛ استاندارد، در مواردی که نیاز است انعطاف‌پذیر و قابل‌سنجش.

(منبع تصویر: «Solar Wind Workhorse Marks 20 Years of Science Discoveries» توسط NASA Goddard Photo and Video تحت مجوز CC BY 2.0 است.)

پژوهشگران هشدار می‌دهند که ابزارهای مولد به گروه‌های شبه‌نظامی، از نئوزن‌ها تا دولت اسلامی، در گسترش ایدئولوژی کمک می‌کنند

در حالی که رونق هوش مصنوعی بخش‌هایی از صنعت موسیقی را متحول می‌کند، ربات‌های تولید صدا نیز به‌عنوان مزیتی برای گوشه‌ای غیرمنتظره از اینترنت تبدیل شده‌اند: جنبش‌های افراطی که از آن‌ها برای بازتولید صداها و سخنرانی‌های شخصیت‌های برجسته در محیط خود بهره می‌برند و کارشناسان می‌گویند این امر به رشدشان کمک می‌کند.

«به‌کارگیری ترجمهٔ مبتنی بر هوش مصنوعی توسط تروریست‌ها و افراط‌گرایان نشانگر تحول قابل‌توجهی در استراتژی‌های تبلیغات دیجیتال است»، لوقاس وبِر، تحلیلگر ارشد اطلاعات تهدید در Tech Against Terrorism و پژوهشگر در مرکز سووفان گفت. وبِر بر نظارت بر ابزارهای آنلاین گروه‌های تروریستی و افراطی در سراسر جهان تخصص دارد.

«روش‌های قبلی بر مترجم‌های انسانی یا ترجمهٔ ماشینی ابتدایی متکی بودند که اغلب به‌دلیل وفاداری زبانی و ظرافت‌های سبک‌سازی محدود می‌شدند»، او افزود. «اکنون، با ظهور ابزارهای پیشرفته هوش مصنوعی مولد، این گروه‌ها می‌توانند ترجمه‌های یکپارچه و از نظر زمینه‌ای دقیق تولید کنند که لحن، احساس و شدت ایدئولوژیک را در چندین زبان حفظ می‌نمایند.»

در جناح راست افراطی نئوزن، به‌کارگیری نرم‌افزارهای شبیه‌سازی صوتی هوش مصنوعی به‌طور فراوانی گسترش یافته است؛ به‌طوری‌که نسخه‌های انگلیسی‌زبان سخنرانی‌های آدولف هیتلر به‌دست‌آمدن ده‌ها میلیون بار بازپخش در پلتفرم‌های X، اینستاگرام، تیک‌توک و سایر برنامه‌ها را جذب کرده‌اند.

به‌حسب یک پست پژوهشی اخیر از شبکه جهانی افراط‌گرایی و فناوری (GNet)، سازندگان محتوای افراطی به خدمات شبیه‌سازی صوتی، به‌ویژه ElevenLabs، روی آورده‌اند و سخنرانی‌های آرشیوی دورهٔ رایش سوم را به‌آن‌ها می‌سپارند؛ که پس از پردازش، به شکل تقلید از هیتلر به زبان انگلیسی بازتولید می‌شوند.

نئوزن‌های شتاب‌گر، که اقدام به برنامه‌ریزی ترور علیه دولت‌های غربی برای برانگیختن فروپاشی اجتماعی می‌کنند، نیز به این ابزارها روی آورده‌اند تا نسخه‌های به‌روزتر پیام‌های پرخشونت خود را گسترش دهند. به‌عنوان مثال، کتاب راهنمای شورشی «Siege» که توسط جیمز میسون، نئوزن آمریکایی و تروریست ممنوعه، نوشته شده و به‌عنوان کتاب مقدس برای سازمان‌هایی مانند Base و بخش منقضی‌شدهٔ Atomwaffen شناخته می‌شود، در اواخر نوامبر به کتاب صوتی تبدیل شد.

«در چند ماه اخیر، من در تهیه یک کتاب صوتی از Siege نوشتهٔ جیمز میسون مشارکت داشته‌ام»، یک نفوذگر برجسته نئوزن که حضور قابل‌توجهی در X و تلگرام دارد، گفت. او کتاب صوتی را با کمک ابزارهای هوش مصنوعی ترکیب کرده است.

«با استفاده از یک مدل صوتی سفارشی برای میسون، من هر خبرنامه و اکثر برش‌های روزنامه پیوست‌شده را همانند نسخه‌های اصلی منتشرشده بازسازی کردم.»

این نفوذگر توانایی داشتن نوشته‌های میسون از «آمریکای پیش از اینترنت» و تبدیل آن‌ها به صدای معاصر را تمجید کرد.

«اما شنیدن دقت شگفت‌آور پیش‌بینی‌های انجام‌شده در اوایل دههٔ هشتاد، واقعاً یک نقطهٔ عطف بر مسیر ایجاد می‌کند و نگرش من نسبت به هدف مشترکمان را در سطح بنیادی تغییر داد»، او گفت.

در اوج خود در سال ۲۰۲۰، گروه Base یک کتاب‌کلوپ درباره Siege برگزار کرد که تأثیر قابل‌توجهی بر چندین عضو داشته بود؛ آن‌ها مزایای آن را در یک جنگ فرضی علیه دولت آمریکا مورد بحث قرار دادند. در همان سال، یک تحقیق سراسری FBI در زمینه مبارزه با تروریسم بیش از یک‌دوجین عضو این گروه را به‌دلیل اتهامات مختلف مرتبط با تروریسم دستگیر کرد.

«سازنده این کتاب صوتی پیش‌تر محتواهای مشابهی بر پایه هوش مصنوعی منتشر کرده است؛ اما Siege سابقه‌ای بدنام‌تر دارد»، جاشوا فیشر‑برچ، تحلیل‌گر تروریسم در پروژه Counter Extremism گفت. «به‌دلیل وضعیت شبه‌فرهنگی‌اش در میان برخی از راست‌گراهای افراطی آنلاین، ترویج خشونت‌های تک‌نفره، و تبدیل شدن به متن ضروری برای چندین گروه نئوزن که به‌صراحت تروریسم را تأیید می‌کنند و اعضای آن‌ها مرتکب اعمال خشونت‌آمیز شدند».

وبِر می‌گوید که رسانه‌های حامی دولت اسلامی در شبکه‌های رمزگذاری‌شده در حال حاضر به‌طور فعال «از هوش مصنوعی برای تولید نسخه‌های متن‑به‑صدا از محتوای ایدئولوژیک منتشرشده در روزنامه‌ها استفاده می‌کنند»، تا با تبدیل «تبلیغات مبتنی بر متن به روایت‌های چندرسانه‌ای جذاب» گسترش پیام‌های خود را تقویت کنند.

گروه‌های تروریست جهادی برای ترجمهٔ آموزه‌های افراطی از عربی به محتوای چندزبانه‌ای که به‌راحتی قابل‌هضم باشد، از هوش مصنوعی بهره می‌گیرند. پیشتر، انور العولقی، امام آمریکایی که به عامل القاعده تبدیل شده بود، مجبور بود به‌صورت شخصی سخنرانی‌های انگلیسی برای تبلیغات جذب‌کنندگان در منطقهٔ انگلیسی‌زبان صدا‌گذاری کند. سیا و اف‌بی‌آی بارها به تأثیر صدای العولقی به‌عنوان عاملی کلیدی در گسترش پیام‌های القاعده اشاره کرده‌اند.

در Rocket.Chat — پلتفرم ارتباطی مورد ترجیح دولت اسلامی که برای برقراری ارتباط با پیروان و جذب‌کنندگان خود استفاده می‌کند — یک کاربر در ماه اکتبر یک کلیپ ویدئویی با گرافیک‌های صیقلی و زیرنویس ژاپنی منتشر کرد و به دشواری انجام این کار بدون حضور هوش مصنوعی اشاره نمود.

«ژاپنی زبانی بسیار دشوار برای ترجمه از وضعیت اصلی‌اش به انگلیسی است، در حالی که حفظ ظرافت آن دشوار می‌شود»، کاربر حامی دولت اسلامی گفت. «شایان ذکر است که من برای هیچ‌یک از رسانه‌های مرتبط از هوش مصنوعی استفاده نمی‌کنم، به‌جز موارد استثنایی مرتبط با صدا.»

تا کنون، نه تنها دولت اسلامی، بلکه گروه‌های مختلف در سراسر طیف ایدئولوژیک، شروع به استفاده از برنامه‌های رایگان هوش مصنوعی، به‌ویژه ربات گفتگویی OpenAI به نام ChatGPT، برای تقویت کلی فعالیت‌های خود کرده‌اند. گروه Base و گروه‌های همجوار از این ابزار برای تولید تصاویر استفاده کرده‌اند، در حالی که از سال ۲۰۲۳، استفاده از این ابزارها برای ساده‌سازی برنامه‌ریزی و پژوهش‌ها را نیز تأیید کرده‌اند.

مقامات مبارزه با تروریسم همواره اینترنت و پیشرفت‌های فناوری را به‌عنوان یک بازی پیگیری مستمر می‌بینند تا همگامی با گروه‌های تروریستی که از آن‌ها بهره می‌برند، حفظ شود. گروه Base، دولت اسلامی و سایر افراط‌گرایان پیش از این از فناوری‌های نوظهور مانند رمزارزها برای جمع‌آوری مالی به‌صورت ناشناس و به‌اشتراک‌گذاری فایل‌های مربوط به سلاح‌های چاپ‑سه‌بعدی بهره برده‌اند.