No need, or no category? Recording refusal of generative AI in European official statistics
تجادل هذه الورقة بأن الإحصاءات الرسمية الأوروبية تعزو خطأً عدم استخدام الذكاء الاصطناوي التوليدي إلى عدم الحاجة إليه، لأن قيود تصميم الاستطلاعات تفشل في رصد العوائق الجوهرية مثل الإعاقة والتكلفة، مما يخلط بين الآثار الناتجة عن أخطاء القياس وبين اللامبالاة الحقيقية لدى الجمهور.
البحث الأصلي مرخَّص بموجب CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/). هذا شرح مولَّده بالذكاء الاصطناعي للبحث أدناه. لم يكتبه المؤلفون ولم يصادقوا عليه. وللتحقق من الدقة التقنية، يرجى الرجوع إلى البحث الأصلي. اقرأ إخلاء المسؤولية الكامل
عندما ترغب الحكومات في فهم كيفية عيش الناس، فإنها غالباً ما تلجأ إلى المسوحات الرسمية. هذه ليست محادثات عابرة؛ بل هي أدوات مصممة بعناية لتحويل الحيوات البشرية المعقدة إلى أرقام يمكن للدولة إحصاؤها وإدارتها. ولجعل هذا ممكناً، يجب على مصممي المسوحات إنشاء فئات — صناديق يمكن للناس وضع إجاباتهم فيها. وإذا لم تكن تجربة الشخص تتناسب بدقة مع صندوق ما، فإن النظام غالباً ما يجبره على اختيار الخيار الأقرب أو وضعه في كومة متبقية تحمل تسمية "أخرى". هذه العملية ليست مجرد تنظيم؛ بل هي تشكل ما يمكن للحكومة رؤيته. فإذا لم يقدم المسح صندوقاً لسبب معين، فإن ذلك السبب يختفي فعلياً من السجل الرسمي، مما يجعل الأشخاص الذين يحملون وجهة النظر تلك غير مرئيين لصناع السياسات. وهذا هو جوهر المشكلة التي استكشفها بحث حديث حول كيفية قياس أوروبا لعلاقتها بالذكاء الاصطناعي.
يركز البحث على لحظة محددة في عام 2025، عندما أصدر الاتحاد الأوروبي أول إحصاءاته الرسمية حول أسباب عدم استخدام الناس لأدوات الذكاء الاصطناعي التوليدي. كانت القصة السائدة من هذه الأرقام هي اللامبالاة. أشارت البيانات إلى أن الغالبية العظمى من الأشخاص الذين لا يستخدمون هذه الأدوات ببساطة لا يشعرون بالحاجة إليها. هذا الاستنتاج ألمح إلى أن الفجوة بين المستخدمين وغير المستخدمين لم تكن تصدعاً اجتماعياً عميقاً، بل كانت مجموعة من الخيارات الفردية التي تتطلب تدخلاً حكومياً ضئيلاً. ومع ذلك، وجد باحث يدعى يوناس أ. ماندالونس، الذي يعمل ببيانات من المسح الرسمي للاتحاد الأوروبي حول استخدام التكنولوجيا، أن هذه القصة المطمئنة كانت وهماً خلقته عملية المسح نفسها. لم يكن الوهم خطأً في الحساب، بل كان خللاً في تصميم الأسئلة المطروحة.
لفهم الخلل، يجب على المرء أن ينظر إلى كيفية بناء المسح. طرحت نفس الاستبانة سؤالين متشابهين جداً لمجموعتين مختلفتين من الناس. المجموعة الأولى، وهم الذين لا يستخدمون الإنترنت، سُئلوا عن سبب بقائهم خارج نطاق الإنترنت. وقد أُعطوا قائمة طويلة من الأسباب وقيل لهم إنه يمكنهم تحديد عدة خيارات تنطبق عليهم. تضمنت هذه القائمة خيارات للإعاقات الجسدية أو العقلية، والتكلفة العالية للمعدات، والمعارضة العامة للإنترنت. أما المجموعة الثانية، وهم مستخدمو الإنترنت الذين لم يجربوا الذكاء الاصطناعي التوليدي، فقد سُئلوا عن سبب تجنبهم له. وقد أُعطوا قائمة أقصر بكثير وقيل لهم أن يختاروا سبباً رئيسياً واحداً فقط. ومن الأهمية بمكان أن هذه القائمة القصيرة لم تتضمن خيارات للإعاقة، أو التكلفة، أو المعارضة المبدئية. الشخص الذي لا يستطيع استخدام الذكاء الاصطناعي بسبب ضعف بصري، أو لأنه لا يستطيع تحمل تكلفة الاشتراك، أو لأنه يعارض التكنولوجيا من حيث المبدأ، لم يكن لديه صندوق ليضع علامة فيه. لقد أُجبروا إما على اختيار سبب لا يصفهم أو السقوط في فئة "أخرى".
قارن الباحث الإجابات من تسعة عشر دولة أوروبية ليرى ما كلفه هذا الخيار في التصميم. كانت النتائج صارخة. في المسح المتعلق بالإنترنت، شكلت الفئات الثلاث المفقودة — الإعاقة، والتكلفة، والمعارضة المبدئية — متوسط 26 بالمئة من الأسباب التي قدمها غير المستخدمين. وفي المقابل، فإن فئة "أخرى" في مسح الذكاء الاصطناوي، والتي كان من المفترض أن تستوعب جميع الأسباب التي لا تتناسب مع القائمة الرئيسية، لم تستوعب سوى متوسط 4.5 بالمئة. وجدت هذه الفجوة في كل دولة تمت دراستها. لم تكن مجرد صدفة في البيانات؛ فقد استمرت حتى عندما قام الباحث بتعديل الأرقام لمراعاة حقيقة أن مسح الإنترنت سمح بإجابات متعددة بينما لم يسمح بها مسح الذكاء الاصطناعي. وحتى بعد هذا التعديل التحفظي، ظلت الفجوة كبيرة، مما يشير إلى أن جزءاً كبيًراً من أسباب تجنب الذكاء الاصطناعي لم يتم تسجيله ببساطة.
كما بحثت الدراسة في من تم إغفالهم. قد يفترض المرء أن الأشخاص الذين أُجبروا على الدخول في فئة "أخرى" هم نفس الفئات المسنة أو الأقل تعليماً الذين غالباً ما يعانون مع التكنولوجيا. أظهرت البيانات العكس تماماً. كانت الفجوة أكبر بين الأشخاص ذوي التعليم العالي. وهذا أمر منطقي عند التفكير في أن الفئة المفقودة كانت "المعارضة المبدئية". فمن أجل تكوين اعتراض أخلاقي مدروس تجاه تكنولوجيا جديدة، يتطلب الأمر موارد وتعليماً. ومن خلال الفشل في تقديم صندوق لوجهة النظر هذه، كان نظام المسح يخرس فعلياً الأشخاص الأكثر عرضة لامتلاك سبب مدروس للرفض. لم يكن النظام يفتقر إلى البيانات فحسب؛ بل كان يشوه طبيعة الرفض، محولاً موقفاً فكرياً إلى مجرد نقص في الاهتمام.
اختبر الباحث ما إذا كانت هذه الأسباب المفقودة قد اختبأت داخل إجابة "لا توجد حاجة". ربما كان الأشخاص الذين يعارضون من حيث المبدأ يختارون "لا توجد حاجة" لأنه لم يكن لديهم خيار آخر. لم تدعم البيانات ذلك. لم يرتفع عدد الأشخاص الذين قالوا "لا توجد حاجة" في البلدان التي كانت فيها الأسباب المفقودة أكثر شيوعاً. كما لم تتضخم فئة "أخرى" في تلك البلدان. لم تبدُ الأسباب المفقودة وكأنها ذهبت إلى أي مكان؛ لقد اختفت ببساطة من السجل. أدى هذا إلى استنتاج مقلق: لم يكن الجهاز الإحصائي قادراً على رؤية الإعاقة، أو التكلفة، أو الاعتراض الأخلاقي كأسباب صالحة لرفض الذكاء الاصطناعي. وعندما لا تستطيع الحكومة رؤية مشكلة، لا يمكنها حلها. إذا قالت البيانات إن الناس لا يحتاجون التكنولوجيا فحسب، فإن الاستجابة السياسية هي عدم فعل شيء أو القيام بحملات توعية. أما إذا أظهرت البيانات أن الناس مستبعدون بسبب التكلفة أو الإعاقة، فإن الاستجابة ستكون توفير الوصول أو الدعم.
لا تنتهي القصة بنقد ساكن، مع ذلك. لاحظ الباحث أن النظام الإحصائي الأوروبي قد بدأ بالفعل في إصلاح الجزء الأكثر وضوحاً من هذا الخطأ. ففي نسخة عام 2026 من المسح، تم تغيير القاعدة التي تتطلب من الناس اختيار سبب واحد فقط لتسمح بإجابات متعددة، وتمت إضافة فئة جديدة لـ "المخاوف الأخلاقية". هذا الإضافة تقر بأن الناس قد يرفضون الذكاء الاصطناعي بسبب قضايا مثل التحيز أو غياب المساءلة. ومع ذلك، لم يضف النظام بعد صناديق للإعاقة أو التكلفة في قسم الذكاء الاصطناعي، رغم أنه يحتفظ بتلك الصناديق في قسم الإنترنت. وهذا يعني أنه بينما يتعلم المسح كيفية السماع عن الاعتراضات الأخلاقية، فإنه لا يزال غير قادر على السماع عن العوائق المادية التي تمنع الناس من استخدام التكنولوجيا.
الدرس النهائي لهذه الدراسة هو أن الطريقة التي نطرح بها الأسئلة تحدد ما يمكننا معرفته عن العالم. أنتج مسح عام 2025 صورة لأوروبا حيث لا يريد معظم الناس الذكاء الاصطناعي ببساطة. لكن تلك الصورة كانت انعكاساً للمفردات المحدودة للمسح، وليس بالضرورة واقع الحياة الأوروبية. أظهرت البيانات أن النظام بُني ليسمع نطاقاً ضيقاً فقط من أسباب الرفض. وإلى أن يقدم المسح صناديق للإعاقة، والتكلفة، والاعتراض المبدئي، ستستمر الإحصاءات الرسمية في الخلط بين خطأ في القياس وبين اللامبالاة العامة، تاركة العوائق الحقيقية أمام استخدام التكنولوجيا غير مرئية لصناع السياسات الذين يحتاجون لرؤيتها.
غارق في أبحاث مجالك؟
تصلك نشرة يومية بأحدث الأبحاث المطابقة لكلماتك البحثية المفتاحية — مع ملخصات تقنية، بلغتك.