استخدام ChatGPT أو Claude أو Gemini للعثور على موزعين: ما يجيدونه، وأين يختلقون، وكيف تتحقق

«اذكر عشرين موزعًا لملابس العمل في هولندا» طلب مغرٍ. يصل الجواب في ثوانٍ، منسّقًا وواثقًا، وربما مختلقًا في جزء منه. وليس هذا عيبًا في منتج بعينه؛ بل هو طريقة عمل النماذج اللغوية العامة، وتقرّ بذلك الشركات الثلاث الكبرى في وثائقها الخاصة.

بعبارة بسيطة: يتفوّق ChatGPT وClaude وGemini في التوليف والصياغة والترجمة، ويستطيعون شرح لائحة تنظيمية أو بناء خطة سوق في دقائق. لكنهم ليسوا سجلات. فإذا طُلبت منهم أسماء شركات دون وثيقة مصدر، ولّدوا نصًا معقولًا قد يكون بعضه خاطئًا بطرق لا تراها. استخدمهم على أدلة تملكها بالفعل — إشعار، أو موقع إلكتروني، أو مستخرج من السجل — واطلب منهم ذكر مصدر كل اسم. ثم تحقق من كل اسم بنفسك.

إفصاح: Cresques منتجنا نحن. نقارن وفق معايير يمكنك التحقق منها بنفسك، ونربط كل معلومة بمصدرها.

ما يجيده مساعدو الذكاء الاصطناعي العامون

حين تُستخدم هذه الأدوات في المهام المناسبة، فإنها توفّر على المصنّع أيامًا:

• التوليف. الصق إشعار ترسية من 30 صفحة واسأل: ما الذي اشتُري، ومن اشتراه، وبكم، وتحت أي رموز CPV. وتلخيص الوثائق التي تقدّمها أنت هو أقوى استخدام لها.
• الصياغة. نسخة أولى من رسالة تعريف، أو مخطط لاتفاقية توزيع، أو ورقة بيانات منتج بصيغة محلية.
• الترجمة والنبرة. رسالة عمل بالفرنسية أو الألمانية تُقرأ كأنها كُتبت بها أصلًا؛ ومراجعة لدرجة الرسمية والتعابير قبل أن يراجعها زميل من أهل اللغة.
• الشرح. ما الاتفاقية الإطارية؛ وكيف تختلف مجموعة الشراء عن المكتب الرئيسي؛ وما الذي يعنيه أحد شروط Incoterms لهامش ربحك. تحقّق من النص الأصلي، لكن الشروح تكون عادة بداية جيدة.
• الهيكلة. تحويل ملاحظات متفرقة إلى خطة دخول سوق بخطوات ومسؤولين ومواعيد.

لا يتطلب أيٌّ من ذلك أن يعرف النموذج حقيقة لا يستطيع أن يريك مصدرها.

أين يختلقون، ولماذا

يُدرج المعهد الوطني الأمريكي للمعايير والتقنية (NIST) «الاختلاق» (confabulation) بوصفه خطرًا جوهريًا من مخاطر الذكاء الاصطناعي التوليدي، ويعرّفه بأنه «إنتاج محتوى خاطئ أو زائف يُقدَّم بثقة (يُعرف بالعامية بـ"الهلوسة" أو "التلفيق")، وقد يُضلَّل به المستخدمون أو يُخدعون». وتصف دراسة نُشرت عام 2024 في مجلة Nature لـ Farquhar وزملائه كيف أن النماذج اللغوية الكبيرة «تُطلق بطلاقة ادعاءات خاطئة واعتباطية في آن».

واسم الشركة هو بالضبط نوع الادعاء الذي يخطئ فيه النموذج. فقد رأى النموذج في بيانات تدريبه أسماء كثيرة لموردي ملابس العمل الهولنديين وأنماطًا كثيرة لطريقة تكوين هذه الأسماء. وحين يُطلب منه ذكر عشرين، ينتج عشرين سلسلة نصية تطابق النمط. بعضها موجود. وبعضها شركات حقيقية في قطاع آخر. وبعضها مزيج معقول من اسمين حقيقيين. ولا يميّز الناتج بينها، ولا تستطيع أنت التمييز دون التحقق من كل اسم.

ثمة نقطتان إضافيتان تهمّان البحث عن موزعين. أولًا، لا يملك النموذج رؤية حيّة لسجل تجاري أو بوابة مشتريات أو تشكيلة شركة الحالية، إلا إذا كانت ميزة البحث على الويب مفعّلة واستخدمها النموذج فعلًا لذلك الاسم. ثانيًا، لا يعرف النموذج ما إذا كانت الشركة تعيد البيع أم تصنّع، وهذا أهم تمييز على الإطلاق بالنسبة إلى المصنّع: فالأولى عميل محتمل، والثانية منافس.

لم نُجرِ اختبارًا لهذه الأدوات من أجل هذا المقال، ولا ندّعي شيئًا عن عدد المرات التي يخطئ فيها أيٌّ منها. المسألة بنيوية لا إحصائية.

ما تقوله الشركات المطوّرة، حتى أكتوبر 2026

النمط واحد لدى الثلاثة: تطلب منك الشركة أن تتحقق، وتقدّم البحث على الويب عونًا. والبحث على الويب يجعل النموذج أفضل في العثور على الصفحات؛ لكنه لا يجعل الصفحة دليلًا على أن الشركة تعيد بيع منتجك، ولا يخبرك ما إذا كان يحق لك قانونًا مراسلة أي شخص فيها بالبريد الإلكتروني.

طريقة عمل تستخدم الذكاء الاصطناعي مع الأدلة

الترتيب الموثوق هو: الدليل أولًا، والنموذج ثانيًا.

1. ابدأ من وثيقة تذكر أسماء شركات. أقوى مصدر عام داخل الاتحاد الأوروبي هو إشعار ترسية العقد: فحين تبرم جهة مشترية عامة عقدًا فوق عتبات الاتحاد الأوروبي، يجب عليها نشر إشعار يذكر الفائز وعنوانه والقيمة ورموز CPV (التوجيه 2014/24/EU، المادة 50). وينشر TED أكثر من 3,000 إشعار كل يوم عمل، مجانًا.
2. أعطِ النموذج الوثيقة، لا السؤال. «إليك اثني عشر إشعارًا؛ استخرج الفائز والجهة المشترية ورمز CPV والقيمة والتاريخ في جدول.» النموذج الآن يلخّص، وهذا ما يجيده.
3. اطلب منه أن يصنّف، وأن يبيّن السبب. «لكل فائز، استنادًا إلى نص الإشعار وهذا المقتطف من الموقع، هل الأرجح أنه مصنّع أم معيد بيع؟ اقتبس العبارة التي اعتمدت عليها.» العبارة المقتبسة قابلة للتحقق؛ أما التصنيف المجرد فلا.
4. اطلب مصدر كل اسم. إذا أضاف النموذج شركة لم تُعطِه إياها، فاسأله من أين جاءت. وإن لم يكن الجواب وثيقة تستطيع فتحها، فاحذف الاسم.
5. تأكّد في السجل. تبحث خدمة «Find a company» على البوابة الأوروبية للعدالة الإلكترونية (European e-Justice Portal) في السجلات التجارية لكل دول الاتحاد الأوروبي إضافة إلى أيسلندا وليختنشتاين والنرويج. والبيانات الأساسية مجانية.
6. حدّد القناة المشروعة قبل الصياغة. عندها فقط اطلب من النموذج صياغة الرسالة الأولى، باللغة المحلية، وفي القناة التي يسمح بها ذلك البلد.

طلبات تساعد وطلبات تضرّ

كيف يستخدم Cresques النماذج بطريقة مختلفة

ينطلق Cresques من الإشعار لا من النموذج. تُنشئ سوقًا بتحديد بلد وفئات CPV؛ والشركات المعروضة هي تلك المذكورة فائزةً في إشعارات الترسية، وكلٌّ منها مرتبط بإشعار تستطيع فتحه. وفي ملف الشركة، يبحث نموذج في دور الشركة — موزع مستقل، أو مصنّع، أو شركة تابعة لمصنّع، أو الاثنان معًا — ويدعمه باقتباسات حرفية جرى التحقق منها على صفحات المصدر؛ وإذا تعذّر تأكيد أي اقتباس، يبقى الدور «unknown» (غير معروف). وقد يظل هذا التصنيف خاطئًا، لذا تتحقق منه أنت. أما ما لا يستطيعه النموذج في هذا الترتيب فهو اختلاق شركة، لأن كل اسم يدخل عبر وثيقة. ويعمل قارئ المواد لدينا بالطريقة نفسها في الاتجاه المعاكس: يقرأ كتيّبك أو موقعك ويقترح فئات CPV لتؤكدها. ويصوغ Cresques أيضًا رسالة أولى بلغة الشركة للقناة المشروعة، ترسلها أنت بنفسك، وتأتي تنبيهات البريد الإلكتروني عن الترسيات الجديدة مع الباقات المدفوعة.

ما يعنيه هذا للمصنّع

• استخدم مساعدي الذكاء الاصطناعي العامين للتوليف والصياغة والترجمة — أي المهام التي تقدّم فيها أنت الحقائق.
• لا تأخذ اسم شركة من نموذج أبدًا دون وثيقة تستطيع فتحها خلفه.
• تعامل مع «موزع أم مصنّع» بوصفه تصنيفًا يجب التحقق منه على موقع الشركة نفسه.
• تأكّد من كل شركة في السجل التجاري؛ فالإشعارات والنماذج كلاهما يتقادم.
• حدّد قناة الاتصال الأولى المشروعة في البلد قبل صياغة أي رسالة.