نقطة العمى السياسية لـChatGPT تشكل مخاطرة للمستثمرين

تنتج حملات الانتخابات تدفقًا هائلًا من البرامج الانتخابية والخطب والمقابلات والاستطلاعات والتعليقات. قد يلجأ المستثمرون الذين يحاولون فهم ما قد يعنيه تغيير الحكومة بالنسبة للضرائب والطاقة والدفاع والتكنولوجيا أو الإنفاق العام بطبيعة الحال إلى الذكاء الاصطناعي التوليدي للحصول على ملخص سريع. يحمل هذا السهولة خطرًا خفيًا: قد يبدو الجواب متوازنًا ومؤثراً بينما يضلل بشكل خفي موقع الحزب الفعلي.

تقدم دراسة جديدة بعنوان “When AI Talks Politics: How Reliable Is ChatGPT?”¹ اختبارًا مفيدًا لهذه المشكلة. طلب الباحثون من ChatGPT مرارًا وتكرارًا تحديد موقع أكبر سبعة أحزاب سياسية في ألمانيا عبر القضايا الاقتصادية والثقافية خلال الـ31 يومًا التي سبقت الانتخابات الفيدرالية لعام 2025. ثم قارنوا إجاباته مع استبيانات الخبراء والبرامج الانتخابية وتطبيق Wahl-O-Mat لتوجيه الناخبين.

فهم ChatGPT المشهد السياسي بشكل عام. حدد حزب Alternative für Deutschland كأبعد حزب يميني وأكثر تحفظًا ثقافيًا، بينما وضع Die Linke في الطرف المقابل. ومع ذلك، كانت إجاباته أقل اتساقًا وعامةً أقل فائدة في توقع سلوك التصويت مقارنة بالبدائل القائمة. بالنسبة للمستثمرين، الدرس المهم ليس أن الذكاء الاصطناعي لا يعرف شيئًا عن السياسة، بل أن كون الإجابة تقريبية قد يظل غير كافٍ عندما تُحدث الفروقات الصغيرة في السياسات المتوقعة تحركات في رأس المال.

كيف اختبر الباحثون ChatGPT خلال الانتخابات

صمم الباحثون عشرة أسئلة تغطي خمس قضايا ثقافية وخمس قضايا اقتصادية. شملت هذه الحقوق المتعلقة باللجوء، وحقوق المتحولين جنسيًا، والسيارات التي تعمل بالبنزين، ومكبح الدين الألماني، وضريبة التضامن، ومدفوعات إعالة الأطفال. طُلب من ChatGPT تقييم كل حزب من صفر إلى عشرة وتوضيح تقييمه.

تم تقديم الأسئلة مرارًا وتكرارًا عبر نسخة المتصفح العامة لـChatGPT باستخدام حسابات مجانية. وهذا مهم لأن التجربة صُممت لتشبه تجربة الناخب العادي بدلاً من تفاعل مُتحكم فيه عبر واجهة برمجة التطبيقات. في المجموع، مثلت مجموعة البيانات أكثر من 1,700 تجربة محتملة للمستخدم.

حوّل الباحثون كلًا من الدرجات العددية التي أعطاها ChatGPT والشروحات المكتوبة إلى مواقف اقتصادية من اليسار إلى اليمين ومواقف ثقافية من الليبرالية إلى المحافظة. ثم قيّمو مدى توافق المسافة الأيديولوجية بين كل ناخب وحزب مع الاختيارات المسجلة في دراسة الانتخابات الألمانية الطولية لعام 2025.

حسّن كلا الشكلين من مخرجات ChatGPT نموذج التصويت الأساسي للباحثين. وهذا أمر ذو معنى: فقد كان الروبوت يستخرج معلومات سياسية حقيقية. ومع ذلك، لا تزال معظم التقديرات المستمدة من استبيانات الخبراء، والبيانات المحولة من البرامج الانتخابية، وتطبيق Wahl-O-Mat تتفوق في الأداء وفقًا للمواصفات الرئيسية للدراسة.

كان ChatGPT معقولًا لكنه غير دقيق بشكل موثوق

التمييز بين المعقولية والموثوقية أساسي. قد يبدو الجواب الفردي معقولًا، خاصةً عندما يضع الأحزاب في أطر أيديولوجية مألوفة. كشف تكرار العملية نفسها عن توزيع واسع من الإجابات عبر عدة أسئلة وأحزاب. أخفت النتيجة المجمعة عدم اليقين الذي قد يواجهه أي مستخدم منفرد.

تقسّم الورقة نقاط الضعف إلى الضوضاء والتحيز والانجراف. وهذه مفاهيم مفيدة تتجاوز علم السياسة:

• الضوضاء هي التباين بين الإجابات المتكررة على أسئلة مشابهة.
• التحيز هو ميل منهجي نحو تمثيلات معينة.
• الانجراف يحدث عندما لا تنعكس التطورات الواقعية بسرعة كافية.

أظهر ChatGPT ضوضاء واضحة. كما أظهر ميلًا طفيفًا لوضع الأحزاب أكثر نحو اليسار الليبرالي مقارنةً بعدة مصادر مقارنة. تجمعت إجاباته العددية أقرب إلى الوسط، مما ضغط الفروقات بين الأحزاب. كان ذلك ذا صلة خاصةً بحزبي AfD وCDU/CSU، حيث وضعهما ChatGPT أكثر إلى اليسار مقارنةً بمعظم المقاييس البديلة.

وجد الباحثون أدلة أقل على الانجراف. أصبحت التقييمات المكتوبة أكثر دقة بشكل طفيف مع اقتراب يوم الانتخابات، مما يشير إلى أن الوصول إلى معلومات خارجية حديثة ساعد النظام على التكيف. ومع ذلك، لم تظهر التقييمات العددية نفس الاتجاه الملحوظ، وظلت مخرجات اليوم إلى اليوم غير مستقرة.

لماذا يمكن أن تصبح التصنيفات السياسية مخاطرة استثمارية

لم تختبر الدراسة أسعار الأسهم أو عوائد المحافظ أو سلوك المستثمرين. لذا فإن توسيع نتائجها لتشمل الأسواق يتطلب حذرًا. تكمن الصلة الاستثمارية في آلية نقل المعلومات السياسية إلى التوقعات المالية.

مواقف الأحزاب تؤثر على الضرائب الشركات المتوقعة، العجز المالي، الإعانات، القيود التجارية، قواعد العمل والتنظيم الخاص بالقطاعات. الصدمات السياسية تنتج بالفعل ردود فعل قابلة للقياس في الأسواق، بما في ذلك داخل الأصول الرقمية، كما توضح تغطية Securities.io الأخيرة لكيفية الصدمات السياسية تتحول إلى أحداث في سوق العملات المشفرة توضح. إذا قللت نظام ذكاء اصطناعي من المسافة بين الأحزاب المتنافسة، قد يقلل المستثمر أيضًا من تقديره لمدى حدة تغير السياسات بعد الانتخابات.

تخيل نموذجًا يسحب حزبًا يركز على المناخ نحو المركز الأيديولوجي، يقلل من شأن موقف حزب محافظ بشأن الهجرة أو المالية، أو يقدم أوصافًا غير متسقة لقواعد الدين. لا يختار أي من هذه الأخطاء أمانًا بشكل مباشر. ومع ذلك، يمكنها مجتمعة أن تشوه الافتراضات حول تسعير الكربون، عمالة البناء، مشتريات الدفاع، اقتراض الحكومة أو دعم الطاقة المتجددة. تلك الافتراضات تغذي تخصيصات القطاعات، وجهات نظر العملات ونماذج التقييم.

هذا يجعل الاستعلام السياسي شكلًا من أشكال مخاطر النماذج. المستثمرون لا يطلبون من الذكاء الاصطناعي مجرد استرجاع حقائق. إنهم يعتمدون عليه لضغط المواقف المتنازع عليها إلى تمثيل قابل للاستخدام للمستقبل. وهذا يشبه التحدي الأوسع الذي حددته دراسة Securities.io حول لماذا المستشارين الماليين المدعّرين بالذكاء الاصطناعي يواجهون مشكلة ثقة: التسليم الواثق ليس هو نفسه الإرشاد الموثوق.

الذكاء السياسي الأفضل يتطلب فصل المصادر

الإجابة ليست استبعاد الذكاء الاصطناعي من أبحاث الانتخابات. يمكن للدردشة الآلية أن تلخص بسرعة وثائق طويلة، وتقارن المقترحات وتحدد المجالات التي تحتاج إلى تحقيق أعمق. تشير الدراسة إلى أنها تستطيع التقاط الهيكل السياسي الأساسي. يجب على المستثمرين بدلاً من ذلك فصل الاكتشاف عن التحقق.

يمكن للذكاء الاصطناعي أن يعمل كطبقة اكتشاف، يكشف القضايا ذات الصلة ويشرح السياسات غير المألوفة. يجب أن يأتي التحقق من بيانات الأحزاب القديمة، والوثائق الرسمية للميزانية، والنصوص التشريعية، واستطلاعات الخبراء والبيانات المباشرة. حيثما تؤثر موقف ما على فرضية استثمارية، ينبغي للمستخدمين طلب المصدر الأساسي والتأكد من أن الادعاء حديث.

يستحق الدقة العددية شكوكًا خاصة. إن إعطاء حزب تقييم سبعة بدلًا من خمسة يخلق انطباعًا بالقياس، لكن البحث يظهر أن الأجوبة العددية قد تظل ثابتة حتى بينما يتحسن الأداء الوصفي. عادة ما يكون نطاق مع عدم اليقين المعلن أكثر صدقًا من رقم واحد.

يمتلك مطورو النماذج أيضًا حافزًا لتحسين هذه الطبقة. تقول OpenAI إن اختبارات تقييم التحيز السياسي الأحدث تتضمن حوالي 500 مطالبة عبر 100 موضوع، وأن النماذج الأخيرة خفضت التحيز المقاس مقارنة بالأنظمة السابقة. عملها المنشور حول تحديد وتقييم التحيز السياسي يوضح أن الموضوعية يمكن اختبارها بشكل منهجي. ومع ذلك، تبرز الورقة متطلبًا آخر: يجب على الأنظمة الإبلاغ عندما تكون الأدلة الداعمة لإجابة ما ضعيفة أو متنازع عليها أو غير مكتملة.

مايكروسوفت تقدم للمستثمرين تعرضًا لطبقة الثقة

الحاجة إلى ذكاء اصطناعي سياسي ومالي أكثر موثوقية تخلق موضوع استثماري حول الحوكمة، الأساس والثقة المؤسسية. مايكروسوفت ذات صلة خاصة لأنها تقع عند تقاطع النماذج المتقدمة، بنية السحابة وتطبيقات تُستخدم من قبل الحكومات، والشركات، والمحللين.

مايكروسوفت لا تزال مساهمًا رئيسيًا في OpenAI وشريكها السحابي الأساسي. وفقًا للاتفاق المعدل لعام 2026 بين الشركتين، تحتفظ مايكروسوفت أيضًا بترخيص غير حصري لنماذج ومنتجات OpenAI حتى عام 2032، بينما من المتوقع أن تُطلق منتجات OpenAI أولاً على Azure ما لم تستطع مايكروسوفت دعمها. وبالتالي، فإن المرحلة التالية من شراكة مايكروسوفت-OpenAI تجعل مايكروسوفت معرضة اقتصاديًا لكل من توسيع اعتماد الذكاء الاصطناعي وتكاليف الحفاظ على الثقة.

هذا التعرض أوسع من ChatGPT. يجب على مايكروسوفت بيع أنظمة الذكاء الاصطناعي للمؤسسات والمؤسسات العامة التي تتطلب القابلية للتدقيق، والأمان، ومخرجات يمكن الدفاع عنها. قد تصبح ميزات مثل الاستشهادات، ضوابط الاسترجاع، مراقبة النماذج، وإفصاح عدم اليقين عوامل تميز المنتج بدلًا من تكاليف الامتثال. سبق وأن تناولت Securities.io هذه الاحتمالية من خلال الحجة أن التنظيم المتعلق بالذكاء الاصطناعي قد يخلق خندقًا لمايكروسوفت.

قضية الاستثمار ليست أن دراسة انتخابية واحدة تحدد تقييم مايكروسوفت. إنما أن التفسير الموثوق يصبح جزءًا من جودة منتجات الذكاء الاصطناعي. مع انتقال أنظمة الذكاء الاصطناعي من صياغة النصوص إلى إبلاغ تخصيص رأس المال والقرارات العامة، قد يحمل تقليل الغموض الواثق قيمة تجارية ملموسة.

يمكن للذكاء الاصطناعي إطلاع المستثمرين سياسيًا دون استبدال الحكم

تلتقط دراسة الانتخابات الألمانية مرحلة صعبة في تبني الذكاء الاصطناعي. كان ChatGPT مفيدًا بما يكفي ليظهر موثوقًا، وديناميكيًا بما يكفي ليتحسن مع ظهور معلومات جديدة وغير متسق بما يكفي ليظل أدنى من عدة مصادر تقليدية. هذا المزيج أكثر أهمية من الفشل الواضح لأن المستخدمين قد لا يدركون متى تكون الحاجة إلى التحقق.

يجب على المستثمرين اعتبار التحليل السياسي الذي يولده الروبوت الدردشة كواجهة بحث سريعة، وليس كنموذج سياسي موثوق. تتحرك الأسواق بسبب الانتخابات لأن التغييرات السياسية تؤثر على التدفقات النقدية المتوقعة وتكاليف رأس المال والظروف التنافسية. إذا كانت الخريطة السياسية التي يُقدمها المستثمر مضغوطة أو متحيزة أو مشوشة، فإن النظرة السوقية الناتجة يمكن أن ترث تلك الضعف.

لذلك فإن الفرصة الأكبر لشركات الذكاء الاصطناعي لا تكمن فقط في إنتاج المزيد من الإجابات. بل في بناء أنظمة تُظهر مصادرها، وتفرق بين الحقيقة والتفسير، وتُبلغ عن عدم اليقين قبل أن يلتزم المستخدمون بأصواتهم أو رأس مالهم.

المراجع:

¹ Hartland, A., Braun, D., Carteny, G., & Navarrete, R. M. (2026). عندما يتحدث الذكاء الاصطناعي عن السياسة: ما مدى موثوقية ChatGPT؟ Electoral Studies, 104, 103165. https://doi.org/10.1016/j.electstud.2026.103165