في عصر تتسارع فيه التقنيات وتزداد فيه الحاجة إلى التفاعل الرقمي، أصبحت خوارزميات الذكاء الاصطناعي (AI) محركًا أساسيًا في تحديد تجربة المستخدم على مواقع التواصل الاجتماعي. ومع قدرتها العالية على تحليل السلوك، تفضيلات المحتوى، وتوقع احتياجات المستخدم، تطرح هذه الخوارزميات تساؤلات ملحة حول حدود الخصوصية الرقمية وحقوق المستخدم. فما هي المعلومات التي تجمعها هذه المنصات؟ وكيف تستخدم الخوارزميات هذه البيانات؟ وما التحديات الأخلاقية المرتبطة بذلك؟

خوارزميات الذكاء الاصطناعي – المحرك الخفي للتجربة الرقمية
تعتمد كبرى منصات التواصل الاجتماعي مثل فيسبوك (Meta)، واتساب، إنستغرام، وX (تويتر سابقًا) على خوارزميات معقدة مدعومة بالذكاء الاصطناعي. وتهدف هذه الخوارزميات إلى:

• تحليل سلوك المستخدم: من خلال تتبع التفاعلات (الإعجابات، التعليقات، المشاركات).
• تخصيص المحتوى: مثل ترتيب المنشورات في “الخط الزمني” وفقًا لما يُتوقع أن يثير اهتمام المستخدم.
• عرض الإعلانات المستهدفة: بناءً على ملف المستخدم وسلوكه، وهو ما يُعد المصدر الرئيسي للدخل لتلك الشركات.
لكن هذه الخوارزميات تحتاج إلى كميات ضخمة من البيانات، وهنا تبرز إشكالية الخصوصية.

ما الذي يتم جمعه من معلومات؟
1. البيانات الشخصية
• الاسم، العمر، الجنس، الموقع الجغرافي، رقم الهاتف، البريد الإلكتروني.
• اللغة وتفضيلات العرض.
• قائمة الأصدقاء والعلاقات الاجتماعية.

2. سلوك المستخدم
• مدة التصفح، أنواع المحتوى الذي يتم التفاعل معه.
• سجل البحث داخل التطبيق.
• أنواع الوسائط المفضلة (فيديو، صور، روابط).
• الأجهزة المستخدمة وأنظمة التشغيل.

3. المعلومات المالية (بشكل غير مباشر أو مباشر)
• في حالة الشراء من داخل التطبيقات مثلاً عبر (“Facebook Marketplace” أو إعلانات إنستغرام المدفوعة).
• بيانات بطاقات الدفع المخزّنة، أو نشاط الشراء إن تم عبر شركاء تجاريين.
• تتبع سلوك الشراء خارج التطبيق عبر ملفات “الكوكيز” (Cookies) وشبكات الإعلانات المرتبطة.

4. البيانات الحساسة والغامضة
• الرسائل المشفرة (مثل في واتساب) قد لا تُقرأ مباشرة، ولكن يمكن تحليل بيانات التعريف (Metadata) مثل توقيت الرسائل، الأطراف المتراسلين، الموقع المحتمل.
• حتى تسجيلات الصوت والفيديو قد تُستخدم في تحسين النماذج الذكية للتعرف على الأصوات أو تعابير الوجه (في إنستغرام وميتا).

تحليل تفصيلي لبعض المنصات
1. واتساب (WhatsApp): لا يمكن قراءة الرسائل بسبب التشفير من طرف لطرف. لكنه يجمع بيانات التعريف (metadata) مثل توقيت الرسائل، الرقم، الموقع، نوع الجهاز، معلومات الاتصال.
2. فيسبوك (Facebook) يجمع كل شيء تقريبًا مثل التفاعلات، المشاركات، الاهتمامات، العلاقات، الأنشطة خارج التطبيق (عبر زر “Like” في مواقع أخرى). يستخدم خوارزميات تحليل شبكية وتعلم آلي لرسم “ملف نفسي رقمي” للمستخدم.
3. إنستغرام (Instagram): تحليل الصور والفيديوهات وحتى النصوص المرتبطة بها. وتتبع كل لحظة تصفح، وكل تفاعل، وكل محتوى يتم الاحتفاظ به أو إعادة مشاهدته. يستخدم خوارزميات رؤية حاسوبية للتعرف على الأشياء والأشخاص داخل الصور.
4. X (تويتر) سابقًا: تحليل المشاركات (التغريدات)، عدد مرات القراءة، معدل التفاعل، وسلوك المتابعين. في الفترة الأخيرة تم إدخال تقنيات الذكاء الاصطناعي لتحديد المواضيع الرائجة وتحليل توجهات المستخدمين السياسية والاجتماعية.

التحديات الأخلاقية والقانونية
رغم الفوائد الكبيرة لخوارزميات الذكاء الاصطناعي في تخصيص التجربة الرقمية، إلا أن هناك تحديات بارزة:
• انتهاك الخصوصية قد تتجاوز خوارزميات التنبؤ ما هو مُعلن وتستنتج معلومات حساسة دون إذن المستخدم.
• التلاعب النفسي مثل ما حدث في فضيحة “كامبريدج أناليتيكا”، حيث تم استخدام بيانات فيسبوك للتأثير على قرارات سياسية.
• غياب الشفافية قد لا يعرف المستخدم بشكل دقيق كيف تُستخدم بياناته أو ما هي المعلومات التي تم جمعها عنه.
• التمييز الخوارزمي من الممكن ان يعزز الذكاء الاصطناعي التحيزات الرقمية أو يقصي فئات اجتماعية من الوصول العادل للمحتوى أو الفرص.

كيف نحمي خصوصيتنا؟
• ضبط إعدادات الخصوصية بدقة على كل منصة.
• تقييد الأذونات الممنوحة للتطبيقات مثل (الوصول إلى الكاميرا أو المايكروفون).
• استخدام شبكات VPN لمنع تتبع الموقع.
• الاطلاع على شروط الاستخدام وفهم آليات جمع البيانات.
• الدفع مقابل الخدمة بدلًا من الدفع ببياناتك في بعض التطبيقات، إن توفرت نسخة مدفوعة بدون تتبع.

بينما تسعى شركات التكنولوجيا الكبرى إلى تحسين تجربة المستخدم من خلال خوارزميات الذكاء الاصطناعي، يجب ألا يكون ذلك على حساب الخصوصية والحرية الرقمية. الحل يكمن في التوازن بين التخصيص والحماية، وتفعيل الأطر التشريعية التي تضمن شفافية استخدام البيانات الرقمية، خاصة في عالم عربي لا يزال في طور بناء منظومة حماية رقمية متكاملة.