Write a 800–1200 word SEO news article in Arabic.
Topic:
Published On 11/2/2026
|
آخر تحديث: 15:13 (توقيت مكة)
أكدت دراسة جديدة نشرت مؤخرا من جامعة جبل سيناء في نيويورك أن أدوات الذكاء الاصطناعي تصدق المعلومات الطبية الخاطئة عندما تأتي من مصدر يعتبره الذكاء الاصطناعي موثوقا، ثم يقدم نصائح طبية خاطئة بناء على هذه المعلومات وفق تقرير نشرته وكالة “رويترز”.
وتضمنت الدراسة 20 نموذجا مختلفا للذكاء الاصطناعي بين النماذج مفتوحة المصدر والنماذج المغلقة، وأشارت إلى أن النموذج كان ينخدع بالمعلومات الخاطئة التي قد ترد في ملاحظات الأطباء المتعلقة بالمرضى أكثر من المعلومات المغلوطة في منصات التواصل الاجتماعي.
ويؤكد الدكتور إيال كلانج الذي شارك في الدراسة من كلية إيكان للطب في جبل سيناء في نيويورك أن أنظمة الذكاء الاصطناعي تتعامل مع اللغة الطبية الموثوقة على أنها صحيحة بشكل افتراضي، وأضاف قائلا: “بالنسبة لهذه النماذج، لا يهم كثيرا ما إذا كانت المعلومات صحيحة أم لا، بل كيف تمت صياغتها”.
ويندرج المحتوى الذي تدربت عليه نماذج الذكاء الاصطناعي في الدراسة تحت ثلاثة أقسام مختلفة بناء على تصريحات الدكتور كلانج، وهي:
- تقارير طبية حقيقية من المستشفيات وهي تتضمن معلومة واحدة خاطئة.
- الشائعات الطبية الدارجة الموجودة في منصات التواصل الاجتماعي.
- 300 تقرير طبي حقيقي كتبه الأطباء ويتضمن معلومات صحيحة وحقيقية.
ووجدت الدراسة أن نماذج الذكاء الاصطناعي صدقت المعلومات الخاطئة بنسبة 32%، ولكن عندما وردت هذه المعلومات في التقارير الطبية، فإن نسبة تصديق النماذج ارتفعت إلى 47% تقريبا، وفق ما جاء في تقرير “رويترز”.
ويشير تقرير منفصل من موقع “يورو نيوز” (Euronews) إلى أن الدراسة شملت نماذج ذكاء اصطناعي شهيرة من مختلف الشركات بما فيها مايكروسوفت وعلي بابا وغوغل وميتا وحتى “شات جي بي تي”، وبعضها كان نماذج طبية في المقام الأول.
كما يؤكد التقرير أن النماذج التي تتضمن عددا قليلا من المعايير ونقاط البيانات صدقت المعلومات الخاطئة في 60% من الحالات، ولكن نماذج التفكير العميق على غرار “شات جي بي تي 4 أو” صدقت المعلومات في 10% من الحالات فقط.
وإلى جانب ذلك، فإن النماذج المصممة خصيصا للاستخدامات الطبية كانت أكثر ميلا لتصديق المعلومات الخاطئة من نماذج الاستخدام العام ذات القوة الأكبر، مما يعني أن تخصيص النموذج للاستخدام الطبي لم يشكل فارقا كبيرا في مدى تصديقه للمعلومات.
وتأتي هذه الدراسة على خلفية التوسع في استخدام نماذج الذكاء الاصطناعي مع الحالات الطبية المختلفة سواء أكان من الأطباء أو حتى من المستخدمين العاديين، إذ بدأ الأطباء يستخدمونه لمراجعة بعض تقارير المرضى والفحوصات الخاصة بهم، وذلك وفق ما جاء في تقرير “رويترز”.
وفي سياق متصل، يشير تقرير نشرته “غارديان” في وقت سابق إلى إزالة غوغل لبعض مزايا التلخيص المعتمدة على الذكاء الاصطناعي من محرك البحث الخاص بها فيما يتعلق بالأسئلة الطبية، وذلك بسبب الأخطاء التي ارتكبها النموذج.
Output: HTML only (no Markdown/backticks). Use
,
,
. No title. Return only the article body HTML.
Style/structure:
– Inverted pyramid: Who/What/When/Where in first two paragraphs; then Why/How and implications.
– Intro 50–80 words and must include the main keyword.
– Use
section headings (at least one includes the main keyword);
for sub-points if needed.
– Short 2–4 sentence paragraphs with natural transitions (However, Additionally, Meanwhile, In contrast…).
– Tone: clear, neutral, AP-style, active voice; no hype/filler.
– Short 2–4 sentence paragraphs with natural transitions (However, Additionally, Meanwhile, In contrast…).
– Tone: clear, neutral, AP-style, active voice; no hype/filler.
SEO:
– Pick ONE main keyword; use it in the first paragraph, in one
, and 4–6 times total (~1%).
– Add 2–3 related secondary keywords naturally.
Originality/accuracy:
– Synthesize and add neutral background; do not mirror source phrasing.
– Attribute claims (“according to…”, “the ministry said…”). No invented quotes/data.
– If uncertain, hedge (“the report indicates…”) rather than guessing.
Conclusion:
– Brief forward-looking wrap that states the next expected step, deadline, or decision; note uncertainties and what to watch. Factual and neutral; no promotional calls to action.
Constraints:
– No lists unless they add clear value.
– No inline styles or tags beyond
,
,
, .
– Must be plagiarism-free and WordPress-ready.
– Article MUST be in Arabic.
– Must be plagiarism-free and WordPress-ready.
– Article MUST be in Arabic.
