سوريا أمام الفوضى المعلوماتية: كيف يساعد الذكاء الاصطناعي في كشف التضليل والتحريض والحملات المنسقة؟

في بلد أنهكته الحرب والانقسامات وتعدد مراكز القوة، لا تبقى المعلومة الخاطئة شأنًا رقميًا دائمًا. قد تؤثر في علاقة الناس بعضهم ببعض، أو تعمق الشك بين جماعات محلية، أو تدفع وسيلة إعلام إلى سباق نشر لا تملك خلاله وقتًا كافيًا للتحقق.

لهذا لم يعد السؤال المهني مقتصرًا على معرفة ما إذا كان الخبر صحيحًا أم كاذبًا. ثمة أسئلة تسبقه وتليه: أين ظهرت الرواية أول مرة؟ من أعاد دفعها؟ هل انتشرت بصورة طبيعية، أم أن شبكة من الحسابات ضختها عمدًا؟ من تستهدف؟ وما الذي قد يحدث إذا خرجت من الفضاء الرقمي إلى الشارع؟

هنا يمكن للذكاء الاصطناعي أن يؤدي دورًا مهمًا، ولكن بشرط واضح: أن يستخدم للوصول إلى الأدلة وربطها، لا لإصدار الأحكام بدل الصحفيين والمحققين.

حين تصبح كثرة المصادر جزءًا من المشكلة

شهد المجال الإعلامي السوري، بعد التحولات السياسية الكبرى وسقوط نظام الأسد، توسعًا سريعًا في عدد المنصات والحسابات والجهات التي تنتج الأخبار أو تعيد تفسيرها. بدا ذلك، في جانب منه، كسرًا للاحتكار وتوسيعًا لمساحة الكلام. لكنه جعل الوصول إلى رواية موثوقة أكثر تعقيدًا أيضًا.

على الشاشة نفسها قد يظهر خبر صحيح وآخر كاذب وثالث مجتزأ من سياقه، وتظهر جميعها باللغة البصرية ذاتها تقريبًا. لم تعد المعلومة المضللة تأتي دائمًا في منشور ركيك يسهل الشك فيه. يمكن اليوم توليد صورة مقنعة، واستنساخ صوت، وصناعة وثيقة مزورة، ثم تشغيل حسابات متعددة تتعامل مع المحتوى كما لو أنه حقيقة مستقرة.

تقدم بيانات منصة «تأكد» صورة جزئية عن طبيعة ما يصل إلى غرف التحقق. ففي تقريرها عن أيار 2026، شكّل الكذب الصريح 56.45 في المئة من المواد التي تحققت منها المنصة، وبلغ المحتوى المولد أو المعدل بالذكاء الاصطناعي 13.85 في المئة من آليات التضليل التي رصدتها، فيما كان فيسبوك المنصة التي انتشرت عبرها 58.76 في المئة من الادعاءات المتتبعة[1].

هذه النسب لا تصف المجال الإعلامي السوري كله؛ فعينة منصة تحقق تتكون، بطبيعتها، من مواد أثير الشك حولها أو وصلت إليها للفحص. لكنها تكشف شيئًا مهمًا: أدوات التضليل التقليدية والحديثة تعمل جنبًا إلى جنب، وفيسبوك ما زال بوابة رئيسية لوصولها إلى جمهور واسع.

الكذبة الأخطر هي التي تجد خوفًا جاهزًا

ليست كل معلومة خاطئة متساوية في أثرها. خبر ملفق عن شخصية عامة قد يختفي بعد ساعات، بينما تستطيع رواية تربط حادثة بطائفة أو منطقة أو هوية اجتماعية أن تعيش طويلًا، حتى بعد تفنيدها.

المحرض لا يحتاج دائمًا إلى اختراع واقعة كاملة. قد يأخذ حادثة حقيقية، ويحذف جزءًا من سياقها، ثم يربطها بجماعة محددة ويكرر هذا الربط حتى يبدو كأنه تفسير وحيد. عندها تتحول الحقيقة الجزئية إلى أداة تضليل، ويصبح التصحيح أصعب من نشر الادعاء الأول.

يمكن لنماذج معالجة اللغة رصد الشتائم والتعميمات العدائية والدعوات الصريحة إلى الانتقام. غير أن اللهجات السورية والسياق المحلي يضعان حدودًا واضحة أمام التصنيف الآلي. فكلمة تبدو محايدة في الفصحى قد تحمل دلالة جارحة في منطقة معينة، وعبارة سياسية حادة قد تكون نقدًا مشروعًا لا تحريضًا، فيما قد تخفي الكناية دعوة يفهمها جمهور محلي فورًا ولا تلتقطها الخوارزمية.

لهذا لا يصلح قاموس للكلمات المحظورة أساسًا لنظام جاد. المطلوب تحليل المتحدث والجمهور والسياق والهوية المستهدفة واحتمال وقوع الضرر. والنتيجة الصحيحة ليست ختمًا يقول «كراهية» أو «ليس كراهية»، بل تقديرًا للمخاطر يحتاج إلى مراجعة بشرية.

بين الرأي والتحريض

هذه المسافة هي الأكثر حساسية. الانتقاد السياسي ليس خطاب كراهية، والغضب من قرار حكومي لا يصبح تحريضًا لمجرد أن لغته قاسية، كما أن الهجوم على أداء مسؤول لا يساوي استهداف جماعة بسبب دينها أو عرقها أو انتمائها.

تُعرّف الأمم المتحدة خطاب الكراهية، في إطارها الإرشادي، بأنه تواصل يستخدم لغة ازدرائية أو تمييزية تجاه شخص أو جماعة على أساس هويتهما. لكنها تشير أيضًا إلى غياب تعريف قانوني دولي موحد يشمل جميع الحالات[2].

يوفر «اختبار الرباط» معيارًا أكثر انضباطًا عند الانتقال من التعبير المسيء إلى التحريض المحتمل على التمييز أو العداوة أو العنف. فهو ينظر إلى السياق، ومكانة المتحدث، والنية، ومضمون الخطاب، ومدى انتشاره، واحتمال وقوع الضرر وقربه[3].

يمكن ترجمة هذه العناصر إلى نموذج مساعدة: من صاحب الخطاب؟ ما قدرته على التأثير؟ من الجماعة المستهدفة؟ هل توجد توترات ميدانية؟ هل تبعت الخطاب دعوات مشابهة أو أفعال على الأرض؟ لكن الإجابة القانونية والأخلاقية النهائية لا ينبغي أن تترك لنموذج احتمالي.

التحقق يبدأ من المصدر، لا من شكل الصورة

أول سؤال عند وصول خبر أو صورة أو فيديو ليس: هل يبدو حقيقيًا؟ بل: من نشره أولًا؟

ينبغي حفظ الرابط ووقت الرصد واسم الحساب والنسخة الأصلية المتاحة، ثم البحث عن أقدم ظهور للمحتوى. في الصور، يمكن استخدام البحث العكسي وفحص البيانات الوصفية، إن بقيت موجودة، ومقارنة المباني والطرق واللافتات والجبال بالخرائط وصور الأقمار الصناعية. أما الفيديو، فيقسم إلى إطارات رئيسية للبحث عنها منفردة، مع فحص الصوت والطقس والظلال والمعالم الظاهرة.

تتبع وكالة أسوشيتد برس مسارًا مشابهًا في التحقق من محتوى المستخدمين: بحث عكسي، وتحقق جغرافي، ومقارنة للمعالم واللافتات والطقس واللغة، وفحص للفيديو إطارًا بإطار، ثم تواصل مع المصدر الأصلي عند الحاجة[4].

وتجمع منصة AP Verify هذه الأدوات داخل واجهة واحدة، إلى جانب خصائص مدعومة بالذكاء الاصطناعي مثل تحديد المواقع والتعرف إلى الأشياء والمعالم والنسخ الصوتي. لكن الوكالة تقدمها كأدوات في سير عمل تحريري، لا كبديل عن الحكم الصحفي[5]. وتتيح إضافة InVID، بدورها، استخراج الإطارات الرئيسية وإجراء عمليات البحث العكسي وفحص بعض بيانات الصور والفيديو[6].

هذه الأدوات لا تقدم «الحقيقة» بضغطة زر. كل واحدة منها تعطي قرينة؛ والقرائن لا تصبح نتيجة إلا بعد جمعها ومقارنتها.

الصورة المثالية قد تكون المشكلة

كان كثير من النصائح القديمة يطلب البحث عن أصابع مشوهة أو إضاءة مستحيلة لاكتشاف الصور المولدة بالذكاء الاصطناعي. لم تعد هذه العلامات كافية. تحسنت النماذج، وأصبح المحتوى المصطنع أكثر اتساقًا، فيما قد تمنح أدوات الكشف نتائج مختلفة للصورة نفسها.

السؤال الأقوى اليوم ليس: هل تبدو الصورة مولدة؟ بل: هل نستطيع إثبات مصدرها وتاريخها وسلسلة انتقالها؟

من هنا تأتي أهمية معيار C2PA، الذي يتيح إرفاق معلومات قابلة للتحقق عن منشأ المحتوى والتعديلات التي طرأت عليه. المعيار لا يقرر أن الصورة صحيحة أو كاذبة، وإنما يساعد على التحقق من بيانات المنشأ عندما تكون متاحة[7].

ويجب الانتباه إلى وجهين لهذه القاعدة: غياب بيانات المنشأ لا يثبت أن المحتوى مزيف. كما أن وجودها لا يعفي الصحفي من فحص الادعاء المصاحب له. قد تكون الصورة أصلية تمامًا، بينما يكون النص الذي يشرحها كاذبًا.

هل هذا اهتمام حقيقي أم تضخيم منسق؟

عندما يواجه المستخدم آلاف المنشورات المتشابهة، يميل إلى افتراض أن موضوعًا ما يشغل الرأي العام كله. لكن الحجم وحده لا يثبت أن الانتشار طبيعي.

تستطيع شبكة محدودة من الحسابات أن تدفع وسمًا أو رواية بصورة مصطنعة: تنشر النصوص نفسها خلال وقت قصير، وتتفاعل الحسابات بعضها مع بعض، وتستخدم روابط وصورًا موحدة. وبعد أن يبدو الموضوع رائجًا، قد تدخل حسابات حقيقية إلى النقاش وتمنحه حياة جديدة.

يبحث تحليل الشبكات عن هذه الأنماط. هل أنشئت الحسابات في فترات متقاربة؟ هل تنشر الجمل نفسها بفارق ثوان؟ هل تتشارك أخطاء لغوية أو روابط مختصرة أو تصاميم بعينها؟ هل تعمل في ساعات محددة ثم تتوقف معًا؟ وهل توجد مجموعة صغيرة تقع دائمًا في مركز إعادة النشر؟

تعد منصة إكس تشغيل حسابات متعددة لرفع الوسوم أو نشر محتوى متطابق بصورة جماعية شكلًا من أشكال التلاعب بالمنصة[8]. أما ميتا فتستخدم مفهوم «السلوك الزائف المنسق» لوصف عمليات منظمة تتخفى خلف هويات غير حقيقية للتلاعب بالنقاش العام.

ومع ذلك، فوجود التنسيق لا يثبت وحده أن الحملة مدفوعة. التمويل يحتاج إلى دليل منفصل: بيانات إعلانية، أو إفصاح، أو عقد، أو تحويل مالي، أو معلومات موثوقة من المنصة. لذلك تكون عبارة «تضخيم منسق» أدق من «ترند مدفوع» ما لم يظهر الدليل المالي.

تقدم عملية أعلنت عنها ميتا في تقريرها للتهديدات لعام 2026 مثالًا واضحًا. قالت الشركة إنها عطلت شبكة سلوك زائف منسق انطلقت من روسيا، واستهدفت دولًا بينها سوريا، وامتلكت حضورًا عبر منصات متعددة، منها تيليغرام. وأزالت ميتا 16 حسابًا و24 صفحة ومجموعة واحدة على فيسبوك. وقالت أيضًا إن نحو 64 ألفًا و600 حساب تابع صفحة واحدة أو أكثر من صفحات الشبكة، وإن إنفاقها الإعلاني بلغ قرابة 27 ألفًا و600 دولار[9].

يمكن هنا وصف النشاط بأنه ممول لأن ميتا قدمت رقمًا للإنفاق الإعلاني. أما في الحالات التي يكشف فيها الباحث تشابه الحسابات فقط، فالمتاح هو إثبات التنسيق، لا إثبات من دفع المال.

الوصول إلى الشبكة أسهل من تسمية مشغّلها

قد ينجح المحقق في اكتشاف عشرات الحسابات التي تعمل معًا، لكنه لا يستطيع القفز من هذا الاستنتاج إلى اتهام دولة أو حزب أو جماعة. الإسناد يحتاج إلى سلسلة أدلة مستقلة: أنماط النشاط، والبنية اللغوية، وأسماء النطاقات، والبنية التحتية الرقمية، ومصادر الصور، والحسابات الإدارية المشتركة، وأي بيانات تقدمها المنصات أو تحقيقات أخرى.

يستطيع الذكاء الاصطناعي اكتشاف التشابه بين آلاف المنشورات وتجميعها في عائلات سردية، لكنه لا يثبت هوية الجهة التي تقف خلفها. وفي الحالة السورية، قد يكون الاتهام غير المسند أكثر خطرًا من الحملة نفسها، لأنه يضيف رواية جديدة إلى بيئة مشحونة أصلًا.

وفي أحيان كثيرة يمكن فهم هدف العملية بدرجة ثقة أعلى من معرفة مشغلها. قد تستخدم حملة أخبارًا متناقضة، لكن جميعها تدفع باتجاه تقويض الثقة بمؤسسة. وقد يكون الهدف إغراق الجمهور بروايات كثيرة حتى يتخلى عن محاولة معرفة ما حدث. الخصم المعلوماتي لا يحتاج دائمًا إلى إقناعك بكذبته؛ قد يكفيه أن يجعلك تشك في كل شيء.

كيف تبدو غرفة رصد سورية فعلية؟

النظام المفيد ليس صفحة يفحص فيها الصحفي صورة واحدة ثم يغادر، بل سلسلة عمل تبدأ بجمع قانوني ومنظم للمحتوى العام من وسائل الإعلام والمواقع الرسمية والمنصات الاجتماعية ومنصات التحقق والمصادر المفتوحة.

بعد إزالة التكرار، يصنف النظام المواد بحسب الموضوع والمكان والأشخاص والمؤسسات، ثم يجمع المنشورات التي تنتمي إلى القصة نفسها. في طبقة لاحقة، يحلل السرديات: من بدأ كل رواية؟ كيف انتقلت؟ وأي الحسابات أو المنصات منحتها دفعة أكبر؟

بعد ذلك يأتي التحقق المصدري والمرئي، ثم تقدير المخاطر: هل توجد دعوة إلى العنف؟ هل تستهدف الرواية جماعة على أساس هويتها؟ هل هناك تضخيم منسق؟ وهل يتزامن الخطاب مع توتر ميداني يزيد احتمالات الضرر؟

في النهاية، لا ينبغي أن يصدر النظام حكمًا نهائيًا، بل «بطاقة تحقيق». يمكن أن تقول البطاقة، مثلًا، إن ادعاءً ظهر أول مرة في توقيت محدد، وإن 48 حسابًا أعادت نشره خلال عشرين دقيقة، وإن 70 في المئة من النصوص متشابهة، وإن الصورة المرفقة منشورة منذ ثلاثة أعوام، وإن درجة الثقة في الادعاء منخفضة وخطورة انتشاره مرتفعة.

هذه الأرقام لا تشير إلى واقعة بعينها، بل تقدم نموذجًا لما يجب أن توفره البطاقة. عند هذه النقطة يبدأ عمل الصحفي، لا ينتهي.

شاهد مساعد، لا قاضٍ

من أخطر الأخطاء أن توضع كلمة «مزيف» إلى جانب خبر لأن نموذجًا منحه احتمالًا مرتفعًا. النتيجة الاحتمالية ليست حقيقة. كما أن النموذج الذي يعمل جيدًا مع العربية الفصحى قد يخطئ في اللهجة أو السخرية أو المصطلحات المحلية أو السياق الطائفي والسياسي.

لذلك يجب أن تكون كل إشارة قابلة للتفسير: لماذا اشتبه النظام في المنشور؟ ما الأدلة التي وجدها؟ ما المصادر التي ناقضته؟ ما الذي جرى آليًا؟ وما الذي أكده المحقق البشري؟

هذه الشفافية أهم من حجم النموذج المستخدم. وهي ضرورية أيضًا لحماية حرية التعبير. فمكافحة التضليل لا يجوز أن تصبح ذريعة لإسكات النقد أو المعارضة أو الصحافة، ولا ينبغي أن تتحول تصنيفات الخوارزمية إلى أحكام قانونية جاهزة.

المعركة على الثقة

من المستحيل تقريبًا كشف كل معلومة كاذبة قبل انتشارها. الهدف الواقعي هو جعل التحقق أسرع، والكذب أكثر تكلفة، وقدرة الحملات التحريضية على التحول إلى حقيقة اجتماعية أقل.

يتطلب ذلك تعاونًا بين وسائل الإعلام ومنصات التحقق، واستجابة رسمية سريعة بدل ترك الفراغ للشائعات، وقواعد بيانات تراكمية للادعاءات السابقة، وأدوات عربية تفهم اللهجات، وتدريبًا جادًا للصحفيين على المصادر المفتوحة والتحقق الرقمي.

لا يستطيع الذكاء الاصطناعي أن يحل محل الصحفي، ولا أن يثبت منفردًا أن حملة ممولة، أو أن دولة تقف خلف شبكة، أو أن خطابًا يشكل تحريضًا مجرمًا قانونًا. لكنه يستطيع اختصار الطريق إلى الدليل، وإظهار الأنماط التي يصعب على الإنسان التقاطها وسط آلاف المواد.

في الحالة السورية، ليست المسافة بين الاشتباه والإثبات تفصيلًا مهنيًا. إنها الفارق بين منصة تساعد الناس على فهم ما يحدث، ومنصة تضيف رواية جديدة إلى الفوضى التي تقول إنها تحاربها.

ملاحظة منهجية

هذه مادة تفسيرية تعتمد على تقارير وبيانات منشورة ومصادر تقنية مفتوحة. لا تمثل بيانات منصات التحقق مسحًا شاملًا للمحتوى السوري، بل تصف المواد التي وصلت إلى تلك المنصات أو اختارت فحصها. كما أن مؤشرات التنسيق الرقمي لا تثبت وحدها التمويل أو هوية الجهة المشغلة؛ وهما يحتاجان إلى أدلة مستقلة.