# دراسة تتبعت 1,285 رقمًا قدمتها مساعدات الذكاء الاصطناعي إلى مصدرها، و40% فقط وصلت إلى دراسة تؤكدها

> **المغزى:** المغزى: الرقم الذي لا تسنده دراسة يصل بنبرة الثقة نفسها وبشكل الـ citation نفسه، فلا يمكن تمييزه من الإجابة، والتحقق يعود إلى فتح المصدر يدويًا، وهو الوقت الذي كان المساعد يفترض أن يوفره.

- المصدر: المغزى (https://almaghza.com/a/2026-10-30-trakkr-ai-stats-traced-to-source/)
- التاريخ: 19 جمادى الأولى - 30 أكتوبر 2026 (2026-10-30)
- القسم: ذكاء اصطناعي
- الوسوم: التحقق من الأخبار، نماذج اللغة الكبيرة، الذكاء الاصطناعي

نشرت Trakkr Research في 28 أكتوبر 2026 دراسة أعدّها Mack Grenfell، سألت فيها 5 مساعدين بالذكاء الاصطناعي 200 سؤال تتطلب إجابتها رقمًا، ثم تتبعت 1,285 رقمًا من الإجابات حتى مصدرها الأصلي. والنتيجة أن 40% فقط وصلت إلى دراسة تقول الرقم نفسه.

وتوزعت البقية على ثلاث فئات. فـ 8% وصلت إلى دراسة، لكن الرقم أو سياقه تغيّر في الطريق. و40% توقفت عند مصدر لا يمكن التحقق منه: مغلق أو محذوف أو لا يذكر الرقم أصلًا. و11% لم توجد لها دراسة في أي نقطة من السلسلة، بل صفحات تكرر الرقم دون أن تنسبه إلى أحد. وهذا النوع الأخير يشبه ما كشفته تجربة سابقة عن [موقع إحصائيات مختلقة صار مصدرًا يستشهد به ChatGPT](https://almaghza.com/a/2026-10-21-fake-stats-site-chatgpt-citations/).

وبدأ البحث من رقم متداول: «44% من الـ salespeople يستسلمون بعد محاولة متابعة واحدة». وقدّمه المساعدون الخمسة جميعًا. وتقود أول نقرة إلى صفحة إحصائيات لشركة مبيعات من 2020، والنقرة التالية إلى مقال نموذجي كتبه كاتب مستقل، منشور منذ 2017. وهناك تنتهي السلسلة دون دراسة.

واعتمدت الدراسة على ثلاث طبقات من المراجعة. فقد راجع موديل كل سلسلة، ثم أعاد موديل أقوى مراجعة 300 منها، ثم راجع بشر 150 سلسلة عشوائية يدويًا. ووجدت المراجعة البشرية دراسات لم يرها الموديل، إذ كانت النسبة الموثقة بالمراجعة الآلية وحدها 23% فقط.

والمشكلة أن الرقم الذي لا تسنده دراسة يظهر بنبرة الثقة نفسها، وبشكل الـ citation نفسه، مثل أي رقم آخر. فلا يمكن تمييزه من الإجابة نفسها، ويبقى التحقق عملًا يدويًا يستهلك الوقت الذي كان المساعد يفترض أن يوفره.

## المصادر

- [الدراسة كاملة من Trakkr Research](https://trakkr.ai/trakkr-research/zombie-stats)
- [Google Scholar](https://scholar.google.com/)
- [Semantic Scholar](https://www.semanticscholar.org/)