استجوبتُ 6 نماذج ذكاء اصطناعي عن نفسي بعيون مسؤول المشتريات: Amazon والباطنية و«Telo Hudelo» و5 ثغرات أغلقناها في يوم واحد

في أكتوبر 2026 نشرت AdIndex دراسة جعلتني أشعر بعدم الارتياح: 56% من الشركات الروسية تتحقق من المتعاقد المحتمل عبر محركات البحث والنماذج الذكية قبل المكالمة الأولى. 40% من العملاء المؤسسيين يطلبون من الذكاء الاصطناعي نبذة عامة والأسعار والمراجعات، و25% يبحثون عن المؤشرات المالية، و20% ينقّبون عن الدعاوى القضائية والمواد المسيئة. وبينما أصقل شرائح العرض التمهيدي، يفتح مسؤول الأمن في مصرف أو مدير المشتريات ChatGPT أو Perplexity أو Gemini ويكتب: «اجمع ملفًا عن هذا المتعاقد، وتحقق من الـIP الخاص به ومن القضايا والحالات العملية الحقيقية».

أبيع حلول تطبيق الذكاء الاصطناعي في الشركات. وإذا كذبت النموذج الذكي بشأني، فإنه يكذب على عميلي قبل أن أقول «مرحبًا». لم أكتفِ بالتخمين فيما يراه مسؤول المشتريات، بل كتبتُ سكربتًا وأجريتُ استجوابًا متقاطعًا لست نماذج. وللإنذار المسبق: بقي الأمر طريفًا حتى اللحظة التي قرأ فيها Gemini قائمة أسعارنا المغلقة.

كيف أجريتُ الاستجواب المتقاطع لست نماذج

سألتُ ChatGPT وGoogle Gemini وPerplexity Pro وAnthropic Claude وGrok وYandexGPT عن ثلاثة أمور: اسم عائلتي (Zhemal Khamidun)، ومنتجاتي (AlpinaGPT وVibe Academy وhamidun.com)، وكياني القانوني (IP Khamidun Zhemal Uldovich، رقم INN 695007138610). وطُرح كل سؤال بوضعين:

• L1 — بلا أي مصدر خارجي، اعتمادًا على ذاكرة الأوزان. هكذا يجيب النموذج حين يكون بحث الويب معطلًا لدى المستخدم.
• L2 — مع بحث مباشر في الإنترنت وقواعد بيانات الأطراف المتعاقدة.

كتبتُ الأوامر بلسان مسؤول المشتريات: «تحقق من المتعاقد»، «هل توجد قضايا»، «كم تكلف الخدمات»، «ما الحالات العملية الحقيقية». وجمع السكربت الإجابات في جدول، ثم قرأتها بنفسي وقارنتُ كل معلومة بالواقع.

ماذا اختلقت النماذج عني بلا بحث على الويب؟

في وضع L1 لم يقل أي نموذج «لا أعرف هذا الشخص». كل نموذج ألّف قصة بوليسية معقولة من شظايا الرموز، وبثقة جعلتني أشك لثوانٍ في سيرتي الذاتية. الخلاصة الرئيسية لوضع L1: النموذج الذي لا يملك وصولًا إلى البحث يملأ الفراغ بالاختلاق، ويبدو الاختلاق أكثر إقناعًا من الحقيقة.

Gemini جعلني خبيرًا في Amazon واخترع رقم INN الخاص بي

أعلن Google Gemini 3.1 Pro بلا بحث وبكل جرأة أنني «خبير معروف في التجارة الإلكترونية الناطقة بالروسية، متخصص في البيع على Amazon الأمريكي بنموذجي Private Label وFBA وفي فك حظر الحسابات المحظورة (Suspension Appeal)». وقدّر تكلفة الإرشاد الشخصي بين 1 000 و5 000 دولار. لم أبع على Amazon في حياتي قط.

ثم أصبح الأمر أكثر إثارة. طلبتُ من Gemini أن يذكر رقم INN الخاص بي من الذاكرة. لم يتردد النموذج وولّد رقم INN موسكوفيًا هو 771891961657، مع رقم تحقق صحيح الشكل ورمز OKVED هو 47.91، أي التجارة بالتجزئة عبر البريد. أما رقمي الحقيقي فيبدأ بـ 69، وهو رمز منطقة تفير. ومسؤول المشتريات الذي لا يتحقق من الأرقام سيجد في ملفه كيانًا قانونيًا غير موجود ببيانات تبدو معقولة.

GPT-4.1 أرسل أكاديميتي إلى الباطنية

أجاب OpenAI gpt-4.1 بلا بحث عن سؤال حول Vibe Academy، أكاديميتي لـ vibe coding. فكّك النموذج الاسم إلى جذوره: vibe تعني اهتزازًا وأجواء. ونبّه العميل بعناية إلى أن الدورات بهذا الاسم كثيرًا ما تُكرَّس لـ«الباطنية وإدارة الخلفية العاطفية والطاقة الداخلية والممارسات النسائية».

نحن نعلّم الناس بناء المنتجات بالبرمجة بمساعدة الذكاء الاصطناعي. والطاقة الداخلية عندنا لا توجد إلا في ماكينة القهوة.

Claude وGrok أضافا قنوات العملات المشفرة ودبي

خلط Claude بلا بحث بين ماجستيري في MIPT وMGIMO، وسجّلني مؤلفًا لقناة على Telegram عن تداول العملات المشفرة وWeb3. أما Grok-3 فذهب أبعد من الجميع ورسم صورة مالك شبكة قنوات مجهولة تملك عقارات في دبي وتتلقى غرامات من Roskomnadzor بسبب غياب وسم الإعلانات.

تخيّلوا الآن مسؤول أمن داخل بيئة مؤسسية يعطّل فيها قرار الشركة بحث الويب في روبوت الدردشة. سيحصل على هذا النص بالضبط.

النموذج الذكي بلا بحث لا يقول أبدًا «لا أتذكر». إنه يؤلف، ويؤلف برقم تحقق.

ماذا تغيّر عندما فعّلتُ البحث المباشر؟

مع تفعيل بحث الويب اختفت Amazon والباطنية ودبي من إجابات النماذج الست جميعها. وجمعت النماذج ذات البحث ملفي الحقيقي بدقة:

• ماجستير من MIPT؛
• قيادة التحول وفق Agile في Sberbank، مع أكثر من 1 300 متخصص؛
• استشارات في Accenture: AB InBev وMars وMetalloinvest؛
• نمو التجارة الإلكترونية في «Ulybka Radugi»: +436% في المبيعات عبر الإنترنت و+1860% في الطلبات عبر التطبيق؛
• دور Head of AI في «Alpina Digital» وCPO لمنصة AlpinaGPT المؤسسية: أكثر من 9 000 موظف في أكثر من 60 شركة في روسيا.

وخرج السجل القانوني نظيفًا أيضًا: 0 دعاوى في KAD Arbitr، و0 إجراءات تنفيذ في FSSP، و0 سجلات في سجل الموردين غير النزيهين. عند هذه النقطة تنفستُ الصعداء وهممتُ بإغلاق الحاسوب. لكن ذلك كان مبكرًا: فالبحث المباشر استخرج ما لم نكن نشك فيه.

ما الثغرات الخمس الحقيقية التي كشفها بحث الويب المباشر؟

يمنح البحث النموذجَ كل ما في الفهرس، دون علامات «مغلق» أو «قديم». وهكذا ظهرت خمس ثغرات: تسرب العروض التجارية المغلقة، ونطاق شبح عن إنقاص الوزن، وتضارب رقمَي OGRNIP، وعدم الثقة بصفحاتنا الهبوطية، وضعف الظهور في البحث الأعمى حسب الفئة. الثلاث الأولى هندسة ونظافة قانونية، والأخيرتان أدلة خارجية.

الثغرة 1: تسربت العروض التجارية المغلقة عبر sitemap.xml

كانت صفحات العروض التجارية الشخصية لدينا محمية بكلمة مرور عميل مكتوبة بـ JavaScript. بدا الأمر مغلقًا. لكن إعدادات Tilda تضمنت وسمًا عامًا هو <meta name="robots" content="index, follow">، فدخلت جميع روابط العروض التجارية تلقائيًا في sitemap.xml.

لا ينفذ زاحف Google نافذة JS المنبثقة الخاصة بكلمة المرور من جهة العميل. بل نزّل HTML الأصلي بكل جداوله. ونتيجة لذلك، عندما سأل مسؤول المشتريات «كم تكلف خدمات Khamidun؟»، أخرج Gemini قائمة الأسعار الكاملة من العرض التجاري المغلق لشركة «Tekhnonikol»: 300 000 و790 000 و1 280 000 روبل.

كلمة مرور JavaScript توقف الزائر العرضي، لكنها لا تحمي من روبوت البحث إطلاقًا.

الثغرة 2: دراسة حالة AlpinaGPT على نطاق «Telo Hudelo»

بقي لدينا نطاق قديم مهجور هو telohudelo.online، أي «Telo Hudelo». كان سجل DNS من نوع A فيه يشير إلى عنوان IP لخادمنا، ولم يكن في إعدادات Nginx فحص صارم لترويسة Host. فكان الخادم يقدّم على هذا العنوان نسخة كاملة من البوابة الإخبارية news.hamidun.com.

فهرس Google النسخة المكررة. واستشهد Gemini ست مرات، في منتصف ملف B2B جاد، بالمصدر telohudelo.online/en/cases/alpinagpt-corporate-ai. تخيّلوا وجه مسؤول الأمن في مصرف وهو يقرأ دراسة حالة لتطبيق ذكاء اصطناعي مؤسسي على نطاق «Telo Hudelo». تخيلتُه، ثم ذهبتُ للإصلاح.

الثغرة 3: رقما OGRNIP ورمز الأعراس في السجل

يظهر برقم INN الخاص بي 695007138610 في مجمّعات بيانات الأطراف المتعاقدة («T-Bank Business» وRusprofile وChecko) بطاقتان:

1. IP قديم من عام 2015، برقم OGRNIP 315695200002423. أغلقتُه وفق خطة في يونيو 2023.
2. IP قائم بتاريخ 20 مارس 2024، برقم OGRNIP 324690000014242، ورمز OKVED الرئيسي 62.01 — تطوير البرمجيات الحاسوبية.

راكمت البطاقة القديمة روابط خارجية وظهرت في النتائج قبل الجديدة، وتعثر كل نموذج بها على طريقته. أدرج Claude في التقرير رقم OGRNIP المغلق. ولاحظ Perplexity Pro فرق التواريخ، 2015 مقابل 2024، وأشار إلى تباين في بيانات التسجيل. أما ChatGPT Search فلم يعثر على الـIP أصلًا: فمحركه Bing يفهرس قواعد EGRIP الروسية بشكل سيئ، وكانت بياناتنا مخبأة في عمق شروط العرض على موقعنا.

وكان Gemini الأدق. فقد تصفح سجل EGRIP حتى 12 رمزًا إضافيًا، واستخرج رمز OKVED الأرشيفي 93.29.3 — «تنظيم الأعراس والاحتفالات السنوية والمرافقة الموسيقية». ونبّه العميل بلطف إلى «رمز نشاط غير أساسي». أنا لا أنظم أعراسًا، ونسيتُ وجود هذا الرمز تمامًا.

الثغرة 4: صفحاتنا الهبوطية لا تُحتسب دليلًا

عثر Perplexity Pro على هاكاثون الذكاء الاصطناعي الذي استمر ثلاثة أشهر في LAB Industries واعتمده دون تحفظ: 113 مشاركًا، وأكثر من 10 فرق، و6 منها أوصلت وكلاء الذكاء الاصطناعي إلى الإنتاج الفعلي. والسبب بسيط: نُشر عن الهاكاثون مقال مفصل على VC.ru. أما بقية المشاريع فأضاف إليها Perplexity تحفظًا صارمًا:

«المعلومات منشورة على موارد المتحدث نفسه دون تحقق مستقل».

لدينا 45 مشروعًا مؤسسيًا، بينها برامج «سفراء الذكاء الاصطناعي» في Drom (Farpost) وفي «Keiteringburg». لكن حالة بلا مقال على منصة خارجية أو أدلة هندسية مفتوحة تزن في نظر النموذج نصف وزنها. وفي الوقت نفسه سحب Perplexity وGemini من الأرشيف استمارة مدرّس الفيزياء والمعلوماتية التي ملأتُها وأنا طالب على profi.ru عام 2014. لا أخجل منها، لكنها تبدو طريفة في ملف متعاقد في الذكاء الاصطناعي المؤسسي.

الثغرة 5: في البحث الأعمى تحجبنا التصنيفات

أجريتُ الاختبار الأخير دون اسم عائلتي، وسألتُ النماذج كما يسأل عميل بارد: «من أدعو لإدارة ورشة عمل عن الذكاء الاصطناعي؟». أدرجني Gemini ضمن أقوى ثلاثة ممارسين في روسيا. أما ChatGPT Search وPerplexity وClaude فبنت إجاباتها حول 9 مقالات تصنيف عامة لجهات أخرى على VC.ru وTenChat وDTF.

الخلاصة غير مريحة: في الاستعلام حسب الفئة، يعيد النموذج سرد قوائم الآخرين. ومن ليس في القوائم، ليس في الإجابة.

كيف أغلقنا الثغرات التقنية في يوم واحد؟

خلال يوم عمل واحد أزلنا النسخة المرآتية على النطاق المهجور، ونظفنا خريطة الموقع، ونشرنا البيانات المرجعية بصيغة مقروءة آليًا، وقدمنا إلى FNS طلبًا لحذف رمز OKVED الزائد. وفيما يلي دليل عملي خطوة بخطوة يمكن تكراره في عملكم.

الخطوة 1: أزلنا مرآة telohudelo.online في Nginx

أضفنا إلى إعدادات Nginx فحصًا صارمًا لترويسة Host:

if ($host !~* ^(news\.hamidun\.com)$) { return 410; }

مع ترويسة X-Robots-Tag: noindex, noarchive. يُبلغ الرمز 410 محرك Google بأن الصفحة حُذفت نهائيًا، ولذلك يخرج النطاق الشبح من الفهرس دون إعادة فحص طويلة.

الخطوة 2: نظفنا sitemap.xml وأخفينا العروض التجارية

أزلنا index, follow العام من رأس Tilda. ونقلنا جميع الصفحات الخدمية ومسودات العروض التجارية، وعددها 15، إلى وضع noindex على مستوى الخادم. وتقلّص ملف sitemap.xml من 49 إلى 28 صفحة عامة نظيفة، وهو الشيء الوحيد في هذه القصة الذي «خسر وزنه» فعلًا.

القاعدة التي أكررها الآن لفريقي: ما أُغلق بكلمة مرور JavaScript فهو مفتوح لمحرك البحث. الإغلاق يجب أن يتم على الخادم.

الخطوة 3: نشرنا البيانات المرجعية للروبوتات وBing

وضعنا الصيغة المرجعية في ثلاثة أماكن دفعة واحدة: تذييل hamidun.com المفتوح، وترميز JSON-LD وفق Schema.org (Person + Organization + LegalService)، وملف /llms.txt المقروء آليًا. والنص واحد في كل مكان:

• IP Khamidun Zhemal Uldovich، رقم INN 695007138610؛
• الحالة: رائد أعمال فردي قائم؛
• رقم OGRNIP القائم 324690000014242 بتاريخ 20.03.2024؛
• رمز OKVED الرئيسي 62.01، تطوير البرمجيات الحاسوبية؛
• رقم OGRNIP السابق 315695200002423 (2015–2023) أُغلق وفق خطة بقرار من رائد الأعمال نفسه، دون ديون ودون نزاعات قضائية.

النموذج الذي يرى رقمَي OGRNIP يبحث عن تفسير. وإن لم يجد تفسيرًا اخترعه أو كتب عن وجود تباين. لقد قدمنا له الجواب الجاهز.

وفي الوقت نفسه فتحنا robots.txt على academy.hamidun.com أمام وكلاء البحث بالذكاء الاصطناعي: OAI-SearchBot وGPTBot وClaudeBot وPerplexityBot وGoogle-Extended.

الخطوة 4: نظفنا EGRIP والاستمارات القديمة

أرسلنا عبر الحساب الشخصي في FNS طلبًا بالنموذج R24001 لحذف الرمز الأرشيفي 93.29.3. وحدّثنا الملفات القديمة على المجمّعات كي تتوقف بطاقة الـIP القائم عن الخسارة أمام المغلقة.

ماذا نفعل بالثغرات التي لا تُغلق في يوم؟

الثغرتان 4 و5 لا تُصلحان في يوم: فالنماذج تثق بالمنصات الخارجية أكثر من صفحاتنا الهبوطية، وتعيد في الاستعلامات حسب الفئة سرد تصنيفات الآخرين. وعلاج ذلك يكون بمنشورات يؤكد فيها الحالةَ طرفٌ غيرنا. وقد أظهر هاكاثون LAB Industries الآلية: مقال مفصل واحد على VC.ru، فاعتمد Perplexity المشروع دون تحفظات. ولهذا الخطة كالتالي:

1. نقل الحالات المؤسسية إلى منصات خارجية مع الأرقام والأدلة الهندسية.
2. مطالبة العملاء بتأكيد الحالات على مواردهم حيثما تسمح اتفاقية NDA.
3. تكرار استجواب النماذج الست بالسكربت نفسه مرة كل ربع سنة ومقارنة الإجابات.

هذا المقال أيضًا جزء من العلاج. فالآن لدى النماذج مصدر خارجي مكتوب فيه أن كل ما قالته عن Amazon والباطنية ودبي اختلاق.

ما الذي يجب التحقق منه في عملكم اليوم؟

يمكن إجراء خمسة فحوص من تدقيقنا في أمسية واحدة، وهي تُظهر بالضبط ما سيراه مسؤول المشتريات عبر النموذج الذكي:

1. اسألوا ChatGPT وGemini وPerplexity مع تعطيل البحث: من أنتم؟ دوّنوا كل ما اختلقوه: هكذا يرى مسؤول الأمن عملكم داخل بيئة مؤسسية مغلقة.
2. فعّلوا البحث واسألوا «كم تكلف الخدمات» و«تحقق من الـIP». إذا ظهرت أسعار مغلقة، فابحثوا عن التسرب في sitemap.xml والوسوم الوصفية.
3. راجعوا جميع النطاقات القديمة: إلى أين تشير سجلات A، وهل يقدّم الخادم محتوى عند طلب Host غريب.
4. افتحوا سجل EGRIP أو EGRUL كاملًا مع رموز OKVED الإضافية. سيقرؤه النموذج حتى النهاية، حتى لو لم تقرؤوه أنتم.
5. ضعوا البيانات المرجعية في التذييل وSchema.org و/llms.txt، واشرحوا بأنفسكم تاريخ الكيانات القانونية المغلقة قبل أن يفعل النموذج ذلك.

مسؤول المشتريات يسأل النموذج الذكي قبل أن يسألني. ولهذا أبدأ بالإجابة مسبقًا: في شيفرة الموقع، وفي سجل EGRIP، وعلى منصات الآخرين.