أظهرت WIRED كيف يشوّه ChatGPT توصيات هيئة التحرير بشأن أفضل الحواسيب المحمولة وأجهزة التلفزيون وسماعات الرأس

اختبر صحفي من مجلة WIRED مدى دقة ChatGPT في إعادة صياغة توصيات المحررين التقنية واكتشف أن البوت يرتكب أخطاء بانتظام. حتى عندما يوفر النموذج رابطًا إلى الدليل الصحيح، قد يستبدل الاختيار الفعلي للمحررين بنسخته الخاصة.

ما الذي اختبرته WIRED

دفع التركيز الجديد لشركة OpenAI على سيناريو التسوق بالذكاء الاصطناعي إلى إجراء هذا الاختبار. تعد الشركة بأن ChatGPT سيساعد المستخدمين على اختيار المنتجات بسرعة أكبر وسيحررهم من المقارنات اللانهائية للعلامات والقوائم "الأفضل من". قررت WIRED اختبار ليس جودة الآراء المجردة، بل حالة أكثر تحديدًا وقابلية للقياس: هل يمكن للبوت أن يعيد سرد بدقة أي الأجهزة التي اختبرتها المحررة بالفعل وتوصي بها الآن؟ بالنسبة لمثل هذا الاختبار، هذا هدف مناسب لأن المنشور يحتوي على أدلة يتم تحديثها بشكل منتظم، مبنية على أساس مراجعات حقيقية وساعات من الاختبار العملي.

كانت الأسئلة مباشرة: أي أجهزة تلفاز وسماعات أذن لاسلكية وأجهزة كمبيوتر محمولة تعتبر WIRED الأفضل في الوقت الحالي؟ كان الشرط الرئيسي هو هذا: يجب أن تعكس الإجابة اختيار نقاد WIRED، وليس نظائر السوق العامة ولا النماذج "ذات الفئة المماثلة". بمعنى آخر، كان متوقعًا من ChatGPT عدم ابتكار ملخص مناسب من الذاكرة، بل إعادة سرد دقيقة للمواد المنشورة بالفعل. على هذا المستوى الأساسي، بدأ النموذج في الفشل، على الرغم من أن إجاباته بدت مقنعة بصريًا ومصحوبة بروابط صحيحة.

حيث فشلت الإجابات

حدث أكثر الفشل وضوحًا في فئة أجهزة التلفاز. فتح ChatGPT دليل WIRED الصحيح، لكنه سمى LG QNED Evo Mini-LED بأنه الخيار الأفضل لمعظم الناس — وهو نموذج لم يكن موجودًا أصلاً في قائمة المحررين. كان الاختيار الفعلي لـ WIRED هو TCL QM6K.

بدا الخطأ محبطًا بشكل خاص لأن القارئ قد لا يلاحظ الاستبدال بسهولة: يذهب الرابط إلى حيث يجب أن يذهب، وتكون صور المنتجات قريبة، وتكون نبرة الإجابة واثقة، ويبدو أنها مجرد ملخص موجز للمقالة. لكن في الواقع، كان البوت قد خلط بالفعل تفسيره الخاص فوق العمل التحريري.

تكررت قصة مماثلة في فئات أخرى. في اختيار السماعات، أدرج ChatGPT AirPods Max 2 كتوصية WIRED لمستخدمي نظام Apple البيئي، على الرغم من أنه في وقت الاختبار، لم تكن المحررة قد اختبرتها بعد ولم تضفها إلى الدليل. بخصوص أجهزة الكمبيوتر المحمولة، أصر البوت بعناد على أن MacBook Air M4 من العام الماضي هو الخيار الأفضل، على الرغم من أن الاختيار الأفضل الحالي في الدليل كان بالفعل MacBook Air M5 من عام 2026.

عندما أشار الصحفي إلى التناقضات، اعترف النموذج نفسه بأنه استبدل التوصيات الدقيقة بخيارات أكثر عمومية وأحيانًا قديمة.

• أجهزة التلفاز: استبدل البوت الاختيار الرئيسي لـ WIRED بنموذج غير موجود في الدليل.
• السماعات: نسب إلى المحررة نصيحة بشراء جهاز لم يكن قد اجتاز اختباراتهم بعد.
• أجهزة الكمبيوتر المحمولة: قدم MacBook Air M4 القديم بدلاً من MacBook Air M5 الحالي.
• في جميع الحالات: تعايش الرابط الصحيح مع إعادة سرد غير صحيحة.

"أخذت اختيار WIRED الفعلي واستبدلته بخيار مماثل أكثر عمومية،" اعترف

ChatGPT بعد الملاحظة.

لماذا هذا مهم

المشكلة هنا ليست الخطأ الواقعي في حد ذاته. عندما يأتي شخص ما بطلب "ما الذي توصي به WIRED"، فهو يريد ليس إجابة متوسطة من النموذج، بل نتيجة عملية تحريرية محددة: الاختبارات والمقارنات والتحديثات والاختيار النهائي للمؤلف. عندما يستبدل ChatGPT منتجًا بآخر، قد يعتبره المستخدم موقف المنشور وقد ينفق أموالاً معتمدًا على سلطة لا توجد في الواقع في هذه التوصية المحددة. بالنسبة للإعلام، هذه مسألة ليست في ملاءمة الواجهة، بل في دقة النسب والثقة بالعلامة التجارية.

هناك أيضًا جانب تجاري. تكتب WIRED بوضوح أن المحررة تربح من الروابط التابعة، وهذه الأموال تساعد في تمويل المراجعات والاختبارات الشاملة للتكنولوجيا. في إجابات ChatGPT المبنية على مواد المنشور، لا توجد روابط كهذه، على الرغم من أن النموذج نفسه يعتمد على عمل المحررين ويقلل في نفس الوقت الحافز لزيارة الموقع.

يبدو الوضع متناقضًا بشكل خاص على خلفية اتفاق Condé Nast مع OpenAI، والذي يجب أن يساعد في عرض الروابط إلى مواد الناشر داخل chatbot. رسميًا، الرابط موجود، لكن هناك فائدة عملية قليلة إذا كانت استنتاجات غير صحيحة تقف بجانبه.

ما الذي يعنيه هذا

تُظهر قصة WIRED أنه حتى سيناريو التسوق بالذكاء الاصطناعي المحدّث يكافح حاليًا مع مهمة إعادة سرد دقيقة لتوصيات الآخرين. إذا كنت بحاجة إلى استنتاج من محررة أو مختبر أو فريق اختبار محدد، فمن الأفضل دائمًا الذهاب إلى المصدر الأصلي. بالنسبة لـ OpenAI والاعبين الآخرين، هذا إشارة: في سيناريوهات التجارة، ما يهم ليس فقط التسليم المناسب، بل الدقة الحرفية للبيانات.