كيف تراقب التكنولوجيا والحكومات الأفراد وتتحكم بهم: الحقيقة وراء “الخوارزميات القارئة للعقول”

كثير من الناس مروا بلحظات حيث يفكرون في منتج أو موضوع أو حدث معين، ثم يلاحظون في المرة التالية التي يفتحون فيها جوجل أو إنستجرام أنهم مُحاطون بإعلانات أو محتوى مرتبط بتلك الفكرة بالذات. قد يبدو هذا الأمر وكأن الشركات التكنولوجية قادرة بطريقة ما على قراءة أفكارنا. بينما قد يبدو هذا غريبًا، فإن منصات مثل جوجل، إنستجرام، وفيسبوك لا تمتلك القدرة على الوصول إلى أفكارك، لكنها تعتمد على شبكة معقدة من جمع البيانات، تحليل السلوك، وخوارزميات قراءة العقول التي تتنبأ بأفعالك استنادًا إلى البيانات.

يثير هذا مخاوف كبيرة حول الخصوصية، المراقبة، وكيف تُستخدم التكنولوجيا للتأثير على سلوكنا وتشكيله. بالإضافة إلى ذلك، فإن تقاطع المراقبة الحكومية مع هذه التقنيات يُضيف طبقات جديدة إلى هذه القضية المعقدة، مع تأثيرات على الحريات المدنية، جمع البيانات الشامل، والتحكم الاجتماعي.

في هذه المقالة، سنستعرض كيف تتعقب الشركات التكنولوجية وتتنبأ بالسلوك، وكيف تستخدم الحكومات تكنولوجيا المراقبة للتحكم، والآثار الأخلاقية لجمع البيانات الشامل، وما هي الخطوات التي يمكن للأفراد اتخاذها لحماية خصوصيتهم في عالم يزداد مراقبة.

صعود البيانات الضخمة وتحليل السلوك التنبؤي

لمحة تاريخية عن جمع البيانات

لقد حول العصر الرقمي الطريقة التي يتم بها جمع البيانات وتخزينها وتحليلها. كان جمع البيانات في شكله الأولي بسيطًا نسبيًا، حيث يتكون من معلومات ديموغرافية، مشتريات المستهلكين، واستبيانات مباشرة. ولكن مع ظهور الإنترنت، الهواتف الذكية، ووسائل التواصل الاجتماعي، تطور جمع البيانات إلى عملية شاملة تتابع تقريبًا كل جانب من جوانب حياتنا. وقد مهّد هذا الطريق لما يسميه البعض “الخوارزميات القارئة للعقول” – وهي أنظمة تحاول استنتاج الأفكار والنوايا البشرية بناءً على كميات هائلة من البيانات التي جُمعت.

بدأ هذا التحول بجدية في أواخر التسعينيات وأوائل الألفينيات مع صعود عمالقة الإنترنت مثل جوجل وأمازون. أدركت هذه الشركات أن بيانات المستخدمين ذات قيمة هائلة، ليس فقط لتحسين منتجاتها، ولكن أيضًا لتحقيق الأرباح من خلال سلوك المستخدمين عبر الإعلانات. على سبيل المثال، استخدمت جوجل بيانات البحث لتحسين خوارزمياتها وتقديم نتائج بحث أكثر دقة، لكنها أيضًا استفادت من هذه البيانات للإعلانات المستهدفة، والتي تشكل الآن العمود الفقري لنموذج أعمالها.

أمازون، على نحو مشابه، تعقبت عادات شراء المستهلكين لتوصية المنتجات، لكن هذه كانت مجرد بداية لاتجاه أكبر بكثير. بحلول العقد الثاني من الألفية، انفجر حجم جمع البيانات، حيث بدأت الشركات في جمع أكثر بكثير من مجرد تفضيلات التسوق أو تاريخ البحث. الآن، تجمع الشركات بيانات عن الموقع، استخدام الأجهزة، أنماط التصفح، الروابط الاجتماعية، وأكثر – لتكون الأساس لخوارزميات قراءة العقول المصممة للتنبؤ بسلوك المستخدم.

ظهور وسائل التواصل الاجتماعي واقتصاد البيانات

تأخذ منصات التواصل الاجتماعي مثل فيسبوك، إنستجرام (المملوك لشركة فيسبوك/ميتا)، تويتر (حاليًا X)، وتيك توك جمع البيانات إلى مستوى جديد. هذه المنصات مجانية الاستخدام، لكن المستخدمين يدفعون بالبيانات. كل تفاعل – سواء كان إعجابًا أو تعليقًا أو مشاركة – يضيف إلى ملف تعريف مفصل يمكن للشركات استخدامه للتنبؤ بالسلوك المستقبلي. هذه البيانات ذات قيمة كبيرة للمعلنين، الذين يمكنهم استهداف جماهير محددة للغاية بناءً على اهتماماتهم، ديموغرافياهم، وأنشطتهم عبر الإنترنت، مما يُمكّن ما يسميه الكثيرون “سلوك قراءة العقول” من قبل هذه المنصات.

على سبيل المثال، تتيح منصة الإعلانات في فيسبوك للشركات استهداف المستخدمين بناءً على بيانات دقيقة للغاية. يمكن للمعلنين تصفية الجماهير ليس فقط حسب العمر أو الجنس أو الموقع، ولكن أيضًا حسب الاهتمامات والسلوكيات وحتى الأحداث التي تحدث في الحياة، مثل الانتقال مؤخرًا أو الخطوبة. هذا المستوى من الاستهداف ممكن لأن فيسبوك يتتبع كميات هائلة من البيانات عن مستخدميه، بما في ذلك روابطهم الاجتماعية، الصفحات التي يعجبون بها، والمحتوى الذي يتفاعلون معه، وغير ذلك.

أساليب جمع البيانات: ما الذي تعرفه الشركات التكنولوجية عنك؟

حجم البيانات التي تجمعها منصات التكنولوجيا مذهل، ومعظم المستخدمين لا يدركون مدى مراقبة أنشطتهم. إليك تفصيل لطرق جمع البيانات الرئيسية التي تغذي خوارزميات قراءة العقول:

1. تاريخ التصفح
   • تتبع شركات مثل جوجل تاريخ تصفحك عبر العديد من المنصات، حتى إذا كنت لا تستخدم خدماتها بنشاط. يمتد نطاق جوجل إلى ما هو أبعد من محرك البحث الخاص بها؛ حيث تغطي شبكتها الإعلانية ملايين المواقع، كل منها مجهز بأدوات التتبع مثل “الكوكيز” و”البكسلات” التي ترسل تقارير إلى جوجل حول نشاطك.
2. الاستخدام عبر التطبيقات
   • تجمع التطبيقات المحمولة كمية كبيرة من البيانات حول كيفية استخدامك لهاتفك. يشمل ذلك ليس فقط المعلومات حول التطبيق نفسه، ولكن أيضًا البيانات الوصفية حول استخدام الهاتف، مثل عدد مرات فتح التطبيق، المدة التي تقضيها على ميزات معينة، وحتى كيفية تفاعل هاتفك مع الأجهزة الأخرى على الشبكة نفسها.
3. بيانات الموقع
   • يتواصل هاتفك الذكي باستمرار مع الأقمار الصناعية لنظام تحديد المواقع العالمي (GPS) وأبراج الاتصالات لتحديد موقعك. يتم تتبع هذه البيانات بواسطة التطبيقات والخدمات المختلفة، التي يمكن أن تستخدمها لتقديم توصيات أو إعلانات قائمة على الموقع. حتى إذا قمت بإيقاف خدمات الموقع، لا تزال الشركات قادرة على استنتاج موقعك من خلال بيانات أخرى، مثل عنوان الـ IP أو الشبكات التي تتصل بها.
4. البيانات الصوتية والصوتية
   • هناك مخاوف وشائعات مستمرة حول استماع الشركات التكنولوجية إلى المحادثات الخاصة من خلال ميكروفونات الهواتف الذكية. بينما تنكر شركات مثل فيسبوك، جوجل، وأمازون أنها تستمع بنشاط للمستخدمين دون موافقتهم، هناك حالات موثقة حيث قامت أجهزة ذكية مثل “أمازون أليكسا” و”جوجل أسيستنت” بتسجيل المحادثات دون علم أو نية المستخدم. يمكن أن تغذي هذه البيانات خوارزميات قراءة العقول التي تحاول التنبؤ بالسلوك المستقبلي.
5. الروابط الاجتماعية
   • تعتمد منصات التواصل الاجتماعي بشكل كبير على رسم الخرائط الاجتماعية لتحسين خوارزمياتها وقدراتها التنبؤية. شبكتك من الأصدقاء، المحتوى الذي يشاركونه، الصفحات التي يعجبون بها، وحتى المحادثات التي تجريها معهم كلها تساهم في الملف الشخصي الذي تبنيه الشركات عنك – مما يعزز قدراتها في قراءة العقول.
6. الكوكيز والبكسلات التتبعية
   • الكوكيز هي ملفات نصية صغيرة تضعها المواقع الإلكترونية على جهازك لتذكر بعض المعلومات عنك. تُستخدم عادةً لتتبع نشاطك عبر مواقع متعددة، مما يسمح للمعلنين بتتبعك من موقع إلى آخر. البكسلات التتبعية هي صور صغيرة، وغالبًا غير مرئية، مضمنة في صفحات الويب أو رسائل البريد الإلكتروني التي ترسل تقارير إلى المرسل عند عرضها. تتيح هذه الأدوات للشركات تتبع نشاطك عبر الإنترنت حتى عندما لا تتفاعل مباشرة مع منصتهم.

التحليلات السلوكية والخوارزميات التنبؤية

عندما تجمع الشركات كل هذه البيانات، فإنها تستخدم خوارزميات التعلم الآلي لتحليلها والتنبؤ بسلوكك المستقبلي. هذه الخوارزميات قوية للغاية وتستطيع تحديد أنماط في سلوكك التي قد لا تكون أنت نفسك على دراية بها. على سبيل المثال، إذا كنت تزور مواقع السفر بشكل متكرر وبحثت مؤخرًا عن رحلات طيران، قد تتوقع الخوارزمية أنك تخطط لقضاء إجازة وتبدأ في عرض إعلانات للفنادق أو تأمين السفر. غالبًا ما يُشار إلى هذه القدرة التنبؤية بتكنولوجيا “قراءة العقول”، لأنها قد تبدو وكأن المنصة تعرف ما تفكر فيه قبل أن تتخذ أي إجراء.

هذه التنبؤات لا تستند دائمًا إلى عمليات البحث أو الإجراءات الصريحة. يمكن للخوارزميات أيضًا استخدام إشارات دقيقة، مثل المدة التي تقضيها في صفحة معينة أو عدد مرات تفاعلك مع أنواع معينة من المحتوى، لاستنتاج اهتماماتك ونواياك. هذا هو السبب في أن المستخدمين يشعرون أحيانًا وكأن المنصات “تقرأ أفكارهم” — فهي ببساطة تقوم بتخمينات متعلمة جدًا بناءً على سلوكك السابق.

من البيانات إلى التأثير: كيف تشكل المنصات سلوكك

بالإضافة إلى التنبؤ بسلوكك، فإن المنصات مثل فيسبوك، إنستجرام، وجوجل تقوم بتشكيله بشكل نشط. يتم ذلك من خلال الخلاصات المخصصة، الإعلانات المستهدفة، وأنظمة التوصيات المصممة لإبقائك متفاعلاً.

1. الخلاصات المخصصة
   • تستخدم خدمات مثل فيسبوك وإنستجرام خوارزميات معقدة، غالبًا ما يُشار إليها بخوارزميات “قراءة العقول”، لتحديد المحتوى الذي يظهر في خلاصتك. بدلاً من عرض المنشورات بترتيب زمني، تُعطي هذه المنصات الأولوية للمحتوى الذي تعتقد أنك ستجده أكثر جاذبية بناءً على تفاعلاتك السابقة.
2. الإعلانات المستهدفة
   • الإعلانات المستهدفة هي واحدة من الطرق الرئيسية التي تُحقق بها الشركات التكنولوجية دخلًا من بيانات المستخدمين. يمكن للمعلنين استخدام منصات مثل فيسبوك أو جوجل لاستهداف المستخدمين بناءً على ديموغرافياتهم واهتماماتهم وسلوكياتهم. غالبًا ما تكون هذه الإعلانات شديدة التخصيص ويمكن أن تظهر عبر منصات وأجهزة متعددة.
3. أنظمة التوصيات
   • تستخدم منصات مثل يوتيوب، نتفليكس، وسبوتيفاي خوارزميات التوصيات لاقتراح المحتوى الذي قد تستمتع به. وبينما يمكن أن تكون هذه التوصيات مفيدة، إلا أنها أيضًا تعمل على إبقائك على المنصة لفترة أطول، مما يزيد من كمية البيانات التي يمكن جمعها وعدد الإعلانات التي يمكن عرضها لك. غالبًا ما تبدو هذه الأنظمة دقيقة بشكل مخيف، مما يعطي انطباعًا بقدرتها على “قراءة الأفكار” بسبب قدرتها على التنبؤ بما قد ترغب في مشاهدته بعد ذلك.

سيكولوجية التفاعل: لماذا تواصل العودة؟

الخوارزميات التي تستخدمها منصات التواصل الاجتماعي لا تقوم فقط بتحليل سلوكك، بل إنها تتلاعب به بشكل نشط، وكأنها تقرأ رغباتك للحفاظ على تفاعلك. من خلال الاستفادة من كميات هائلة من البيانات وعلم النفس السلوكي، تبدو هذه المنصات وكأنها تتنبأ بما سيجعلك تستمر في التمرير والإعجاب والمشاركة. تعتمد هذه الاستراتيجية على مبادئ نفسية مثل المكافآت المتغيرة والتأكيد الاجتماعي، مما يجعل التجربة إدمانية وصعبة الابتعاد عنها.

1. المكافآت المتغيرة
   • يأتي مفهوم المكافآت المتغيرة من علم النفس السلوكي ويمثل عنصرًا رئيسيًا في استراتيجيات “قراءة العقول” التي تستخدمها منصات التواصل الاجتماعي. يقترح هذا المبدأ أن الناس يكونون أكثر احتمالًا لتكرار سلوك ما إذا كانت المكافأة غير متوقعة. إنه نفس المبدأ الذي يجعل ماكينات القمار إدمانية — فأنت لا تعرف أبدًا متى ستأتي المكافأة التالية، لذا تستمر في اللعب.

على وسائل التواصل الاجتماعي، في كل مرة تقوم فيها بتحديث خلاصتك، يقوم الخوارزم بتحميل محتوى جديد، على أمل مفاجأتك بشيء جذاب. عدم القدرة على التنبؤ بما ستراه بعد ذلك يجعلك تعود للمزيد، وكأن المنصة تقرأ أفكارك وتقدم لك بالضبط ما سيبقيك متفاعلاً.

2. التأكيد الاجتماعي
   • نحن مخلوقات اجتماعية، ونسعى للحصول على التقدير من الآخرين. أتقنت منصات التواصل الاجتماعي هذه “الخداع القرائي” من خلال تسهيل طلب الموافقة من الأقران عبر الإعجابات، التعليقات، والمشاركات. في كل مرة يتفاعل شخص ما مع محتواك، يحصل دماغك على دفعة صغيرة من الدوبامين، مما يشجعك على النشر أكثر.

تضمن هذه التقنية القارئة للعقول أنه حتى عندما لا تسعى إلى الحصول على التقدير، فإن المنصة تدفعك نحو سلوكيات تبقيك متفاعلاً. الأمر لا يتعلق فقط بفهم تفضيلاتك — بل يتعلق بتشكيلها، وإنشاء حلقة حيث تسعى باستمرار للتأكيد والمنصة تقدمها بسرور.

مراقبة الحكومة: جمع البيانات الشامل والتحكم الاجتماعي

بينما تستخدم الشركات التكنولوجية خوارزميات قراءة العقول للتنبؤ بالسلوك والتأثير عليه من أجل الربح، تقوم الحكومات بجمع البيانات بشكل شامل للحفاظ على السيطرة، غالبًا تحت ذريعة الأمن القومي. العلاقة بين الحكومات والشركات التكنولوجية معقدة، حيث تعتمد الحكومات بشكل كبير على هذه الشركات للوصول إلى الكميات الهائلة من البيانات التي تجمعها.

برنامج PRISM وصعود المراقبة الحكومية

واحدة من أكثر الأمثلة شهرة للمراقبة الحكومية هي برنامج PRISM، الذي تم الكشف عنه بواسطة إدوارد سنودن في عام 2013. PRISM هو مبادرة مراقبة تديرها وكالة الأمن القومي الأمريكية (NSA)، والتي تستفيد من تدفقات البيانات الخاصة بشركات التكنولوجيا الكبرى مثل جوجل، فيسبوك، وآبل. من خلال هذا البرنامج، يمكن لوكالة الأمن القومي الوصول إلى رسائل البريد الإلكتروني، المحادثات الفيديوية، الصور، والبيانات الشخصية الأخرى، غالبًا دون علم المستخدم أو موافقته.

بمعنى ما، تستخدم الوكالات الحكومية أدوات قراءة العقول، ليس للتنبؤ بسلوك المستهلك مثل الشركات، ولكن لتوقع التهديدات والسيطرة على السكان. التبرير وراء PRISM والبرامج المماثلة هو الأمن القومي. تدعي الحكومات أن هذه الأدوات المراقبة ضرورية لمنع الإرهاب والتهديدات الأخرى. ومع ذلك، يجادل النقاد بأن هذه البرامج التي تشبه قراءة العقول تمثل انتهاكًا هائلًا للخصوصية، مما يمنح الوكالات الحكومية قوة غير محدودة لمراقبة مواطنيها.

النطاق العالمي للمراقبة الحكومية

المراقبة الحكومية، تمامًا مثل خوارزميات قراءة العقول الخاصة بالشركات التكنولوجية، هي قضية عالمية. في جميع أنحاء العالم، قامت الدول بتنفيذ برامج مراقبة تهدف إلى مراقبة مواطنيها والحفاظ على السيطرة. بعض أكثر الأنظمة المتقدمة يمكن العثور عليها في دول مثل الصين وروسيا، حيث يكون للحكومة دور مباشر في السيطرة على تدفق المعلومات.

1. نظام الائتمان الاجتماعي في الصين

يعد نظام المراقبة في الصين من الأكثر تطورًا في العالم، حيث يستخدم تقنيات جمع البيانات الشبيهة بقراءة العقول لمراقبة مواطنيها وتقييمهم. تستخدم الحكومة الصينية التعرف على الوجه، تتبع الموقع، ومراقبة الإنترنت لجمع كميات هائلة من البيانات. تدخل هذه البيانات في نظام الائتمان الاجتماعي في البلاد، والذي يخصص للمواطنين درجات استنادًا إلى سلوكهم. يعمل النظام بشكل مشابه لخوارزمية قراءة العقول، حيث يتنبأ بكيفية تصرف المواطنين ويكافئهم أو يعاقبهم بناءً على ذلك.

يتم مكافأة المواطنين الذين يحصلون على درجات عالية في الائتمان الاجتماعي بمزايا مثل سهولة الوصول إلى القروض، بينما قد يواجه الذين يحصلون على درجات منخفضة عقوبات مثل قيود السفر أو تقييد الوصول إلى الخدمات العامة. يتتبع هذا النظام كل شيء من دفع الفواتير في الوقت المحدد إلى السلوك العام، مما يخلق نظام مراقبة شامل يؤثر على السلوك بطرق تشبه بشكل مخيف كيف تستخدم منصات التواصل الاجتماعي خوارزميات قراءة العقول لإبقائك متفاعلاً.

2. برامج المراقبة في روسيا

طورت روسيا أيضًا برامج مراقبة واسعة النطاق تشبه تكتيكات قراءة العقول التي تستخدمها الشركات التكنولوجية. تراقب الحكومة حركة مرور الإنترنت، النشاط على وسائل التواصل الاجتماعي، والمكالمات الهاتفية من خلال أنظمة مثل SORM (نظام الأنشطة التحقيقية العملياتية). تتيح هذه الأدوات للحكومة تتبع المعارضين السياسيين، الصحفيين، والنشطاء بطريقة تشبه نسخة على مستوى وطني من تكنولوجيا قراءة العقول المصممة للحفاظ على السيطرة.

الأطر القانونية للمراقبة: الأمن القومي مقابل الخصوصية

غالبًا ما تبرر الحكومات برامج المراقبة الخاصة بها من خلال استدعاء الأمن القومي. تجادل بأن هذه الأدوات التي تشبه قراءة العقول ضرورية لمنع الإرهاب، الهجمات السيبرانية، وغيرها من التهديدات. ومع ذلك، يثير هذا مخاوف كبيرة حول التوازن بين الأمن والخصوصية.

على سبيل المثال، في الولايات المتحدة، يحمي التعديل الرابع المواطنين من عمليات التفتيش والمصادرة غير المعقولة، ولكن تم كتابة هذا النص قبل العصر الرقمي بفترة طويلة. نتيجة لذلك، هناك نقاش مستمر حول كيفية تطبيق هذه الحماية على البيانات الرقمية. القوانين مثل قانون باتريوت، الذي تم تمريره بعد هجمات 11 سبتمبر، تمنح الحكومة صلاحيات واسعة لجمع البيانات باسم الأمن القومي، تمامًا كما تستخدم الشركات التكنولوجية خوارزميات قراءة العقول للتنبؤ بالسلوك والتأثير عليه.

دور الذكاء الاصطناعي في المراقبة الحكومية

يلعب الذكاء الاصطناعي (AI) دورًا متزايد الأهمية في المراقبة الحكومية، حيث يعمل مثل خوارزميات قراءة العقول التي تستخدمها الشركات التكنولوجية. يمكن للذكاء الاصطناعي تحليل كميات هائلة من البيانات وتحديد الأنماط التي يصعب على البشر اكتشافها. تجعل هذه القدرة الذكاء الاصطناعي لا غنى عنه لبرامج مثل الشرطة التنبؤية ومكافحة الإرهاب، حيث يكون تحديد التهديدات المحتملة هدفًا رئيسيًا.

ومع ذلك، تمامًا كما يمكن أن تكون الخوارزميات التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي في التكنولوجيا منحازة، يمكن أن ي perpetuate الذكاء الاصطناعي في المراقبة الحكومية تحيزات موجودة بالفعل. على سبيل المثال، تعرضت خوارزميات الشرطة التنبؤية لانتقادات بسبب استهدافها المفرط للمجتمعات الأقلية. في دول مثل الصين وروسيا، يتم بالفعل استخدام أنظمة الذكاء الاصطناعي لمراقبة وسائل التواصل الاجتماعي وتحديد التهديدات المحتملة للحكومة. قد تُستخدم هذه الأنظمة في نهاية المطاف لقمع حرية التعبير والمعارضة السياسية، مما يثير مخاوف بشأن مستقبل الديمقراطية والحريات الفردية.

كيف تحمي نفسك: تقليل بصمتك الرقمية

على الرغم من أنه من المستحيل تقريبًا تجنب تتبعك بالكامل بواسطة خوارزميات قراءة العقول أو المراقبة الحكومية، هناك خطوات يمكنك اتخاذها لحماية خصوصيتك وتقليل بصمتك الرقمية.

1. تعديل إعدادات الخصوصية

تتيح معظم المنصات إعدادات خصوصية يمكنك من خلالها التحكم في كمية البيانات التي تجمعها عنك. تعديل هذه الإعدادات يمكن أن يساعد في تقليل البيانات التي تُغذى إلى خوارزميات قراءة العقول.

• تتبع الموقع: قم بإيقاف خدمات الموقع للتطبيقات التي لا تحتاج إليها.
• أذونات التطبيقات: راجع أذونات التطبيقات بانتظام وألغِ وصولها غير الضروري إلى الميكروفون أو الكاميرا أو جهات الاتصال.
• تفضيلات الإعلانات: اختر الخروج من الإعلانات المخصصة أو قُم بتقييد أنواع البيانات التي تُستخدم لاستهدافك.

2. استخدام أدوات تركز على الخصوصية

هناك أدوات تركز على الخصوصية يمكن أن تساعدك في تجنب تقنيات قراءة العقول التي تتعقب سلوكك عبر الإنترنت.

• محركات البحث: استخدم محركات البحث التي تركز على الخصوصية مثل DuckDuckGo والتي لا تتعقب سجل البحث أو تجمع البيانات الشخصية.
• الشبكات الافتراضية الخاصة (VPN): تخفي الشبكة الافتراضية الخاصة (VPN) عنوان IP الخاص بك وتشفّر حركة المرور على الإنترنت، مما يجعل من الصعب على الشركات أو الحكومات تتبع نشاطك عبر الإنترنت.
• الرسائل المشفرة: التطبيقات مثل Signal وTelegram توفر تشفيرًا من طرف إلى طرف، مما يضمن أن الرسائل يمكن قراءتها فقط من قبل المرسل والمتلقي.
• إضافات المتصفح: قم بتثبيت إضافات المتصفح التي تركز على الخصوصية مثل uBlock Origin, Privacy Badger, وHTTPS Everywhere لحظر أدوات التتبع وحماية بياناتك.

3. الحذر مع الأجهزة الذكية

الأجهزة الذكية مثل Amazon Alexa، Google Assistant، وحتى التلفزيونات الذكية تجمع كميات هائلة من البيانات حول تفاعلاتك. يتم الاستماع إلى العديد من هذه الأجهزة بشكل مستمر، مما يتيح تغذية البيانات إلى خوارزميات قراءة العقول.

• إيقاف الميكروفونات: استخدم المفتاح المادي لتعطيل الميكروفونات على الأجهزة الذكية عندما لا تكون قيد الاستخدام.
• مراجعة سياسات جمع البيانات: راجع بانتظام سياسات الخصوصية لأجهزتك الذكية لفهم البيانات التي يتم جمعها وكيفية استخدامها.

4. الحد من استخدام وسائل التواصل الاجتماعي

منصات التواصل الاجتماعي هي المستخدم الرئيسي لخوارزميات قراءة العقول التي تتنبأ بالسلوك وتؤثر فيه. تقليل استخدامك يقلل من البيانات التي يمكنها جمعها.

• حذف الحسابات غير المستخدمة: إذا كنت لا تستخدم حسابًا، قم بحذفه. حتى لو لم تكن نشطًا، قد تستمر المنصة في جمع البيانات.
• كن انتقائيًا فيما تشاركه: تجنب مشاركة المعلومات الشخصية، مثل موقعك، خطط السفر، أو التفاصيل المالية. كلما قدمت بيانات أقل، كان لدى المنصة معلومات أقل للعمل بها.

الآثار الأخلاقية والقانونية لجمع البيانات الشامل

يثير الاستخدام الواسع النطاق لجمع البيانات والمراقبة العديد من الأسئلة الأخلاقية والقانونية. استخدام خوارزميات قراءة العقول من قبل الشركات التكنولوجية والحكومات لتحليل السلوك والتنبؤ به له تأثيرات عميقة على الخصوصية والموافقة والحرية.

1. الموافقة

أحد أكبر القضايا الأخلاقية حول جمع البيانات، خاصة في سياق خوارزميات قراءة العقول، هو مسألة الموافقة. العديد من المستخدمين لا يدركون مدى البيانات التي يتم جمعها أو كيفية استخدامها. في حين تطلب الشركات عادةً من المستخدمين الموافقة على سياسات الخصوصية، فإن هذه المستندات عادة ما تكون طويلة ومليئة بالمصطلحات القانونية، مما يجعل من الصعب على المستخدمين فهم ما يوافقون عليه بالكامل.

تزداد قضية الموافقة تعقيدًا عندما يتعلق الأمر بالبيانات التي تُجمع بشكل سلبي — مثل بيانات الموقع، وسجل التصفح، والتفاعلات مع الإعلانات. في العديد من الحالات، قد لا يكون المستخدمون على علم بأن هذه البيانات تُجمع، ناهيك عن كيفية استخدامها بواسطة خوارزميات قراءة العقول للتنبؤ بسلوكهم والتأثير فيه. غالبًا ما تجادل الشركات التكنولوجية بأن استخدام خدماتها يعني ضمنًا موافقة المستخدمين على هذه الممارسات، لكن النقاد يرون أن هذا ليس موافقة حقيقية.

بالإضافة إلى ذلك، عندما تُعطى للمستخدمين إمكانية الخروج من جمع البيانات، فإن العملية تكون غالبًا معقدة أو مخفية داخل طبقات من الإعدادات، مما يجعل من الصعب على المستخدم العادي التنقل. تُعرف هذه الممارسة بـ”الأنماط المظلمة”، وهي مصممة لدفع المستخدمين إلى قبول جمع البيانات من خلال جعل الخيار البديل (مثل الخروج) غير مريح أو مربكًا. تغذي هذه الأنماط المظلمة استراتيجيات قراءة العقول، مما يضمن أن المستخدمين يظلون غير مدركين للنطاق الكامل لجمع البيانات.

2. الشفافية

إحدى القضايا الأخلاقية الرئيسة الأخرى هي نقص الشفافية حول كيفية جمع البيانات واستخدامها ومشاركتها، خاصة مع صعود تقنيات قراءة العقول. في حين تقدم شركات مثل جوجل وفيسبوك بعض المعلومات حول ممارساتها لجمع البيانات، فإنها غالبًا ما تُعرض بطريقة عامة أو غامضة.

على سبيل المثال، قد تكشف الشركات أنها تجمع البيانات “لتحسين تجربة المستخدم” أو “لتخصيص المحتوى”، لكنها نادرًا ما تقدم تفسيرات مفصلة حول كيفية استخدام هذه البيانات أو من الذي لديه حق الوصول إليها. تعمل خوارزميات قراءة العقول خلف الكواليس، حيث تحلل أنماط البيانات للتنبؤ بالسلوك وتشكيله، لكن المستخدمين غالبًا ما يظلون في الظلام بشأن كيفية اتخاذ هذه التنبؤات.

بالإضافة إلى ذلك، تشارك العديد من الشركات في اتفاقيات مشاركة البيانات مع أطراف ثالثة، مثل المعلنين أو وسطاء البيانات أو حتى الوكالات الحكومية. تسمح هذه الاتفاقيات بمشاركة البيانات عبر شبكة واسعة من الكيانات، غالبًا دون معرفة المستخدم أو موافقته.

يمثل التحدي في الشفافية أيضًا إشكالية في اتخاذ القرارات الخوارزمية. العديد من الخوارزميات المستخدمة لتحليل البيانات والتنبؤ بسلوك المستخدم هي ملكية خاصة، مما يعني أن الشركات غير ملزمة بالكشف عن كيفية عملها. هذا يجعل من الصعب على المستخدمين فهم سبب عرض إعلانات معينة لهم، أو التوصية بمحتوى معين، أو حتى رفضهم لبعض الخدمات (في حالات استخدام الخوارزميات لفحص القروض أو طلبات التوظيف). يثير نقص الشفافية حول هذه الأنظمة التي تشبه قراءة العقول مخاوف بشأن الإنصاف والمساءلة.

3. المساءلة

مع اكتساب الشركات التكنولوجية والحكومات مزيدًا من القوة على البيانات الشخصية من خلال تقنيات قراءة العقول، تصبح مسألة المساءلة أكثر أهمية. من المسؤول عن ضمان استخدام البيانات بشكل أخلاقي وقانوني؟ ماذا يحدث عندما يتم إساءة استخدام البيانات أو انتهاك الخصوصية؟

في كثير من الحالات، يوجد نقص في المساءلة الواضحة عندما يتعلق الأمر بانتهاكات البيانات، إساءة استخدام البيانات، أو تجاوز الحكومات. على سبيل المثال، عندما تحدث خروقات البيانات، غالبًا ما تكون الشركات بطيئة في إخطار المستخدمين، وتكون العواقب التي تواجهها الشركات غالبًا ضئيلة مقارنة بالأضرار التي تلحق بالمستخدمين.

4. التحيز والتمييز

يُثير استخدام الذكاء الاصطناعي وخوارزميات قراءة العقول في تحليل البيانات مخاوف بشأن التحيز والتمييز. تُدرب الخوارزميات على البيانات، وإذا كانت البيانات نفسها منحازة، فإن نتائج الخوارزمية ستعكس هذا التحيز. يمكن أن يؤدي ذلك إلى ممارسات تمييزية في مجالات مثل إنفاذ القانون (التنبؤ الجنائي)، التوظيف، الإقراض، وحتى إدارة المحتوى على وسائل التواصل الاجتماعي.

على سبيل المثال، أظهرت الخوارزميات المستخدمة في التعرف على الوجه معدلات خطأ أعلى عند التعرف على الأشخاص ذوي البشرة الملونة، وخاصة الأفراد السود والآسيويين، مقارنةً بالأفراد البيض.

5. التأثيرات المثبطة على حرية التعبير

من القضايا المثيرة للقلق هي أن المراقبة، سواء من قبل الحكومات أو الشركات التقنية التي تستخدم خوارزميات قراءة العقول، قد تؤدي إلى تأثير مثبط على حرية التعبير. عندما يعلم الناس أنهم تحت المراقبة، قد يكونون أقل رغبة في التعبير عن آرائهم المخالفة، أو الاشتراك في نقاشات مثيرة للجدل، أو المشاركة في النشاط السياسي.

على سبيل المثال، في البلدان ذات الحكومات الاستبدادية، غالبًا ما تُستخدم المراقبة كأداة لقمع المعارضة. في الصين، تراقب الحكومة النشاط على الإنترنت بنشاط وتستخدم المراقبة لتحديد ومعاقبة الأفراد الذين ينتقدون الحكومة أو يشاركون في الاحتجاجات. في روسيا، تم استخدام المراقبة لاستهداف الصحفيين والنشطاء والمعارضين السياسيين. يمكن استخدام تقنيات قراءة العقول، من خلال التنبؤ بالسلوك والتأثير فيه، كأداة لمنع الأفراد من الانخراط في أنشطة تتحدى الوضع الراهن.

حتى في الدول الديمقراطية، فإن معرفة أن النشاط عبر الإنترنت يتم مراقبته قد تثني الناس عن الخوض في أنواع معينة من الخطاب. هذا ينطبق بشكل خاص على الفئات المهمشة التي قد تواجه بالفعل مراقبة أو تمييزًا متزايدًا. ومع تطور خوارزميات قراءة العقول، تزداد احتمالية استخدامها كأدوات للسيطرة والقمع.

6. التحكم الاجتماعي

ربما تكون أكثر جوانب جمع البيانات الشامل والمراقبة إثارة للقلق هي إمكانيتها أن تُستخدم كأداة للتحكم الاجتماعي. في الصين، يمثل نظام الائتمان الاجتماعي للحكومة مثالاً صارخًا على كيفية استخدام تقنيات قراءة العقول والبيانات لمراقبة سلوك المواطنين والتحكم فيه. في ظل هذا النظام، يتم تخصيص درجة للمواطنين بناءً على سلوكهم، مما يؤثر على قدرتهم على الحصول على الخدمات أو السفر أو حتى الحصول على القروض.

في حين أن نظام الائتمان الاجتماعي في الصين يمثل حالة متطرفة، فإن المبادئ التي يقوم عليها ليست فريدة. في العديد من البلدان، تستخدم الحكومات والشركات البيانات لتشكيل السلوك والتأثير فيه، سواء من خلال الإعلانات المستهدفة أو خوارزميات توصية المحتوى أو برامج المراقبة. خوارزميات قراءة العقول هي المحرك الأساسي لهذه الجهود، حيث تتنبأ بالسلوك الفردي بدقة متزايدة، وغالبًا دون علم المستخدم.

ساهم ظهور علم الاقتصاد السلوكي ونظرية “النَدْف” في هذا الاتجاه. تدرس هذه المجالات كيفية اتخاذ الناس للقرارات وكيف يمكن التأثير على سلوكهم بشكل غير ملحوظ من خلال تغيير طريقة عرض المعلومات. في حين يمكن استخدام هذه التقنيات لأغراض إيجابية (مثل تشجيع الناس على توفير المزيد من المال أو تناول طعام صحي)، يمكن أيضًا استخدامها للتلاعب بخيارات الأفراد بطرق تخدم المصالح الحكومية أو التجارية.

على سبيل المثال، تستخدم منصات التواصل الاجتماعي خوارزميات قراءة العقول لعرض المحتوى الذي من المرجح أن يبقي المستخدمين على المنصة لفترات أطول، وغالبًا ما تفضل المحتوى المثير أو العاطفي. يمكن أن يؤدي ذلك إلى انتشار المعلومات المضللة، وازدياد التطرف، وخلق فقاعات معلومات حيث يتعرض المستخدمون فقط للمعلومات التي تعزز معتقداتهم.

مستقبل الخصوصية والمراقبة: إلى أين نتجه من هنا؟

مع استمرار تطور التكنولوجيا، ستتطور أيضًا طرق جمع البيانات وتحليلها واستخدامها. سيخلق صعود تقنيات قراءة العقول، والذكاء الاصطناعي، وتقنيات التعرف على الوجه، وإنترنت الأشياء (IoT) فرصًا جديدة للمراقبة وجمع البيانات، لكنها ستثير أيضًا تحديات جديدة تتعلق بالخصوصية والحريات المدنية.

دور التشريعات والتنظيم

إحدى أهم الطرق لمعالجة هذه التحديات هي من خلال التشريعات والتنظيم. بدأت الحكومات حول العالم تدرك الحاجة إلى حماية أقوى للخصوصية وزيادة الرقابة على ممارسات جمع البيانات باستخدام تقنيات قراءة العقول.

لقد وضعت اللائحة العامة لحماية البيانات (GDPR) في الاتحاد الأوروبي معيارًا جديدًا لخصوصية البيانات، حيث تلزم الشركات بالحصول على موافقة صريحة من المستخدمين قبل جمع بياناتهم، كما تمنح المستخدمين الحق في الوصول إلى بياناتهم أو تصحيحها أو حذفها. ومع ذلك، رغم أن اللائحة العامة لحماية البيانات تمثل خطوة في الاتجاه الصحيح، إلا أنها ليست حلاً عالميًا. لا تزال العديد من البلدان، بما في ذلك الولايات المتحدة، تفتقر إلى قوانين خصوصية شاملة تحمي المستخدمين من ممارسات جمع البيانات المتطفلة التي تعتمد على قراءة العقول.

في الولايات المتحدة، كانت هناك دعوات إلى قانون خصوصية فيدرالي يوفر حماية مماثلة لتلك التي يوفرها GDPR، لكن التقدم كان بطيئًا. وفي غياب تشريعات فيدرالية، قامت ولايات مثل كاليفورنيا بتمرير قوانين خصوصية خاصة بها، مثل قانون خصوصية المستهلك في كاليفورنيا (CCPA)، الذي يمنح المستهلكين مزيدًا من التحكم في بياناتهم الشخصية.

الخلاصة

قد يبدو أن شركات مثل جوجل وإنستغرام وفيسبوك “تقرأ أفكارك”، ولكن الحقيقة هي أنها تستخدم خوارزميات قراءة العقول المتطورة وكميات هائلة من البيانات للتنبؤ بسلوكك بدقة مذهلة. تجمع هذه المنصات البيانات ليس فقط من تفاعلاتك المباشرة، بل من كل جانب من جوانب حياتك الرقمية، بما في ذلك سجل التصفح، الموقع، العلاقات الاجتماعية، وحتى البيانات السلبية مثل مدة بقائك على صفحة معينة.

تتجاوز تداعيات جمع هذه البيانات الإعلانات المخصصة. فالحكومات حول العالم تستخدم نفس البيانات لتنفيذ مراقبة جماعية، ورصد المعارضة السياسية، وفي بعض الحالات، فرض السيطرة الاجتماعية. ومع تطور تقنيات قراءة العقول، ستزداد احتمالية استخدام هذه الأنظمة للتلاعب والتمييز والقمع.

في الوقت نفسه، هناك خطوات يمكن للأفراد والشركات والحكومات اتخاذها لحماية الخصوصية وضمان استخدام البيانات بشكل أخلاقي. بدءًا من تغيير إعدادات الخصوصية واستخدام الأدوات التي تركز على الخصوصية، وصولاً إلى الضغط من أجل تشريعات أقوى واعتماد تصميم أخلاقي، هناك طرق لتخفيف المخاطر الناجمة عن تقنيات قراءة العقول والمراقبة.

في النهاية، سيعتمد مستقبل الخصوصية على كيفية اختيارنا كمجتمع لموازنة فوائد تقنيات قراءة العقول مع الحاجة إلى حماية الحقوق الفردية. يجب أن نظل يقظين واستباقيين في الدفاع عن مستقبل يكون فيه للتكنولوجيا دور في خدمة الصالح العام، بدلاً من أن تصبح أداة للسيطرة والتلاعب.

الأسئلة الشائعة (FAQ)