القانون والمجتمع

21.1حقوق المؤلف والملكية الفكرية

الشكل21.1. جبهتا حقوق المؤلف. يميل القضاء الأمريكي إلى اعتبار التدريب استخداماً «تحويلياً»، لكن مسألة ما إذا كانت المحتويات المنتَجة تستنسخ أعمالاً على نحو غير مشروع، ومن يتحمل تبعة ذلك، ما زالت بلا حسم.

في العمق

في عامي 2025 و2026، رأى قضاة أمريكيون أن تدريب نموذج ما قد يندرج ضمن fair use (الاستخدام العادل)، مشبّهين تعلّم الذكاء الاصطناعي بتعلّم قارئ بشري. غير أن مسألة الأعمال المقرصنة تبقى ثقيلة الوطأة: فقد وافق مختبر كبير، هو Anthropic، على دفع نحو 1.5 مليار دولار لتسوية ملاحقات تتصل بالحصول على كتب عبر مكتبات مقرصنة (قضية Bartz ضد Anthropic). وقد نالت هذه التسوية الجماعية موافقتها القضائية النهائية في 20 يوليو 2026: وهي تشمل أقل بقليل من 500,000 كتاب، أي نحو 3,000 دولار عن كل عمل. وهي تتعلق بالطريقة التي جرى بها الحصول على الكتب، لا بمشروعية التدريب، ولا تُنشئ سابقة قضائية. وثمة دعاوى عدة ما زالت جارية (ناشرون ضد Meta، ونحو اثنتي عشرة قضية مضمومة ضد OpenAI). وفي هذا النزاع الأخير (New York Times وآخرون ضد OpenAI وMicrosoft)، أودعت وزارة العدل الأمريكية في 1 سبتمبر 2026 «بيان مصلحة» تؤيد فيه أن التدريب على نصوص محمية يندرج عموماً ضمن fair use؛ وحتى 30 سبتمبر 2026 لم تكن المحكمة قد فصلت في الأمر. أما في مجال الصورة، فتقاضي استوديوهات سينمائية كبرى (منها Disney وUniversal) أحد مولّدات الصور، في حين توقّع جهات أخرى اتفاقات ترخيص: وبروز سوق للتراخيص يعقّد الدفع بحجة fair use. وأخيراً، في ما يخص حماية الأعمال التي ينتجها الذكاء الاصطناعي، رفضت المحكمة العليا الأمريكية في مارس 2026 النظر في القضية الأشهر في هذا الباب (قضية Thaler): وبذلك أبقت سارياً الحكم الذي أصدرته محكمة استئناف فيدرالية عام 2025، ومفاده أن العمل الذي تولّده آلة من دون إسهام إبداعي بشري لا يستحق الحماية.

إضاءة

فسيفساء عالمية

يتباين القانون الواجب التطبيق تبايناً شديداً بين بلد وآخر. فالاتحاد الأوروبي والمملكة المتحدة يعتمدان منطق استثناءات التنقيب في النصوص والبيانات (مع إتاحة إمكانية الاعتراض لأصحاب الحقوق)، في حين تعتمد الولايات المتحدة منطق fair use في كل حالة على حدة، وتبنّت اليابان مقاربة متساهلة إزاء التدريب. وفي أوروبا، صدر في 31 يوليو 2026 أول حكم قضائي بشأن الموسيقى المولَّدة بالذكاء الاصطناعي: فقد حكمت المحكمة الإقليمية في ميونيخ I لصالح GEMA ضد مولّد الموسيقى Suno، بعد أن تبيّن لها أن ستة أعمال محفوظة في نماذجه على نحو قابل للاستنساخ. ويمسّ الحكم الجبهتين المبيَّنتين في الشكل 21.1: ففي جانب التدريب، لا يشمل استثناء التنقيب في النصوص والبيانات حفظ الأعمال داخل النموذج؛ وفي جانب المخرجات، تقع المسؤولية على المزوِّد لا على المستخدم. ولأنه صادر عن محكمة الدرجة الأولى فهو ليس نهائياً (ما زال الاستئناف ممكناً). وهذا التشتت يعقّد مهمة المختبرات التي تعمل على نطاق عالمي، ويغذّي صعود اتفاقات الترخيص التي يجري التفاوض عليها مباشرة مع الناشرين ومالكي المكتبات الفنية.

21.2التزييف العميق والتضليل والديمقراطية

نقاش

بمعزل عن المواد المزيفة نفسها، يكمن الخطر العميق في ما يسمى «عائد الكذّاب»: فحين يصبح كل شيء قابلاً للتزييف، يصير ممكناً أيضاً إنكار الحقيقي بوصفه مزيفاً. وما يتآكل هنا هو الثقة في الصورة والصوت والمعلومة (الفصل 16). أما وسائل التصدي فهي سباق مع الزمن: الكشف (وهو غير معصوم) وقبل كل شيء تتبّع مصدر المحتويات (العلامات المائية، ومعايير المنشأ مثل C2PA). ويفرض الاتحاد الأوروبي، منذ 2 أغسطس 2026، الإفصاح عن المحتويات المولَّدة وعن مواد التزييف العميق (الفصل 25). ولا يوجد حتى اليوم حل مكتمل.

في العمق

لماذا يبدو الكشف هشاً إلى هذا الحد؟ لأنه لا توجد بصمة عامة تميّز المحتوى المولَّد: فالعلامة المائية قد تزول بإعادة الضغط أو بالاقتصاص، وأدوات الكشف تعطي نتائج إيجابية كاذبة. ومن هنا انتقال الجهد نحو إثبات المنشأ (توثيق مصدر الملف منذ لحظة إنشائه، معيار C2PA، الفصل 16) بدلاً من الكشف اللاحق. وبالتوازي، سنّت دول عدة تشريعات خاصة ضد الصور الحميمة غير المأذون بها المولَّدة بالذكاء الاصطناعي، وهي من أشد استخدامات هذه التقنية ضرراً وأوسعها انتشاراً، وتطال النساء والقاصرين بوجه خاص.

إضاءة

الإقناع الجماهيري

إلى جانب التضليل (الذي يقوم على الزيف)، يتصاعد قلق من نوع آخر: الإقناع في حد ذاته، أي القدرة على تغيير آراء الناس ولو بحجج صادقة. ففي دراسة مسجَّلة مسبقاً (Salvi وزملاؤه، Nature Human Behaviour، 2025) تناظر نحو 900 شخص في قضايا اجتماعية، إما مع إنسان وإما مع GPT-4. والنتيجة اللافتة: حين توافرت للنموذج بعض المعلومات الاجتماعية والديموغرافية عن محاوره، تبيّن أنه أكثر إقناعاً من الإنسان في نحو 64% من المناظرات التي لم تنته بالتعادل؛ ومن دون هذا التخصيص كان أداؤه مساوياً لأداء الإنسان. فالميزة الحاسمة ليست جودة الحجة بقدر ما هي القدرة على التخصيص الفوري وعلى نطاق واسع جداً: تكييف الرسالة مع كل ملف شخصي، بالملايين وفي الزمن الحقيقي. وتتضح خطورة ذلك في التسويق والحملات السياسية وشبكات التواصل الاجتماعي، حيث يمكن لاستهداف دقيق مؤتمت كهذا أن يؤثر في الرأي العام تأثيراً واسعاً وخفياً. وواضعو الدراسة أنفسهم يدعون المنصات والجهات التنظيمية إلى مراقبة استخدام هذه النماذج في السياقات الإقناعية الحساسة، وإلى تقييده عند الحاجة. إنها قضية مجتمعية قائمة بذاتها، عند ملتقى علم النفس (الفصل 19) والديمقراطية.

21.3الخصوصية وحماية البيانات

في العمق

في أوروبا، تؤطّر GDPR (اللائحة العامة لحماية البيانات) هذه الاستخدامات بصرامة أصلاً: الأساس القانوني للمعالجة، وتقليل البيانات إلى الحد الأدنى، وحقوق الاطلاع والمحو، وتأطير القرارات المؤتمتة بالكامل التي يكون لها أثر مهم في الشخص (مع حق في التدخل البشري). والتوفيق بين GDPR ولائحة الذكاء الاصطناعي (الفصل 25) من أكبر الورش القانونية المفتوحة. وفي بقية أنحاء العالم تتباين المقاربات تبايناً شديداً، ما يولّد توترات حول نقل البيانات (الفصل 9).

إضاءة

هل يمكن «محو ما تعلّمه النموذج»؟

ثمة صعوبة خاصة بالذكاء الاصطناعي مردّها أن النموذج، بعد تدريبه، يكون قد هضم بياناته: فليس من اليسير أن يُنزع منه أثر شخص يمارس حقه في المحو. وهذا موضوع بحث نشط، هو «محو تعلم الآلة» (machine unlearning)، وما زال غير ناضج. وفي المقابل، تسعى تقنيات حماية الخصوصية (التعلم الاتحادي، التشفير المتماثل الشكل، الفصل 11) إلى استثمار البيانات من دون تجميعها مركزياً أو كشفها بصورتها الصريحة إطلاقاً، راسمةً ملامح ذكاء اصطناعي أكثر احتراماً للخصوصية منذ التصميم.

إضاءة

الخصوصية التفاضلية

كيف يمكن استثمار بيانات حساسة (ملفات صحية، أنماط استخدام خدمة ما) من دون كشف الأفراد الذين تتألف منهم؟ ثمة جواب صارم غدا معياراً معتمداً، هو الخصوصية التفاضلية (differential privacy). والفكرة: أن تضاف إلى النتائج جرعة من الضجيج العشوائي مضبوطة بعناية، بحيث تبقى الإحصاءات الإجمالية موثوقة، لكن يصبح مستحيلاً رياضياً معرفة ما إذا كان شخص بعينه مدرجاً في مجموعة البيانات أم لا. وبذلك يمكن نشر اتجاهات عامة، بل تدريب نموذج، مع وضع حدّ رياضي صارم لما يمكن استخلاصه عن أي فرد. ولهذه التقنية، التي تستخدمها جهات كبرى (هيئات إحصائية، ومصنّعو هواتف يجمعون أنماط الاستخدام من دون تتبّع كل مستخدم)، ثمن: فكلما زادت الحماية تراجعت الدقة، ومن ثم لا بد من موازنة بينهما. وهي، مقترنةً بالتعلم الاتحادي والتشفير (الفصل 11)، جزء من عُدّة ذكاء اصطناعي «يحترم الخصوصية منذ التصميم»، بديلاً من تجميع البيانات مركزياً بصورتها الصريحة.

21.4المراقبة والتحيز والتمييز

ببساطة

الذكاء الاصطناعي أداة مراقبة قوية: التعرف على الوجوه، والتحليل المؤتمت للفيديو، والشرطة التنبؤية، والتقييم الاجتماعي. وتتباين الاستخدامات بحسب المناطق: انتشار واسع جداً وأنظمة تقييم اجتماعي في بعض الدول (وكثيراً ما تُذكر الصين)، ولجوء أكثر تقييداً لكنه فعلي في الديمقراطيات (استخدام قوات الأمن للتعرف على الوجوه، وقواعد صور مثيرة للجدل). وقد اختار الاتحاد الأوروبي حظر بعض هذه الاستخدامات (التقييم الاجتماعي، وكذلك، إلا في حالات استثنائية، تحديد الهوية البيومترية في الزمن الحقيقي في الأماكن العامة، الفصل 25).

إضاءة

التنوع اللغوي والجنوب العالمي

لا تتوزع منافع الذكاء الاصطناعي بالتساوي بين اللغات. فأفضل النماذج مدرَّبة أساساً على الإنجليزية وعلى حفنة من اللغات الغنية بالبيانات؛ وأداؤها أضعف بوضوح في آلاف اللغات القليلة الموارد، التي يُتحدث بها غالباً في بلدان الجنوب، وهو ما ينذر بتعميق الفجوة الرقمية (علماً أن السكان المعنيين أقل حظاً أيضاً من حيث البنى التحتية وكلفة النماذج). وثمة جهود لمعالجة ذلك: مشاريع نماذج للغات الأفريقية أو الهندية، ومجموعات بيانات مفتوحة وتشاركية، ومبادرات للسيادة اللغوية. وليست المسألة تقنية فحسب: فاللغة التي لا يخدمها الذكاء الاصطناعي جيداً يتراجع استخدامها الرقمي، وقد يعجّل ذلك باندثارها. فالتنوع اللغوي في الذكاء الاصطناعي رهان ثقافي ورهان إنصاف أيضاً.

21.5المسؤولية والعدالة والوجه الإيجابي

ببساطة

ثلاثة رهانات تكمل الصورة.

المسؤولية. حين يتسبب الذكاء الاصطناعي في ضرر (تشخيص خاطئ، حادث سيارة ذاتية القيادة، نصيحة مالية كارثية)، فمن المسؤول؟ المستخدم، أم الجهة المشغِّلة، أم المصمِّم؟ فكرة منح الذكاء الاصطناعي «شخصية قانونية» مستبعدة على نطاق واسع؛ والتوجه هو بالأحرى نحو أنظمة المسؤولية عن المنتجات وإلزام بالإشراف البشري. وقد حدّث الاتحاد الأوروبي فعلاً نظامه الخاص بالمسؤولية عن المنتجات ليشمل صراحةً البرمجيات وأنظمة الذكاء الاصطناعي.
العدالة التنبؤية. أثار استخدام الخوارزميات لتقدير خطر العودة إلى الجريمة أو لتوجيه القرارات القضائية انتقادات حادة: فقد تبيّن أن بعض الأدوات متحيزة ضد فئات معينة، ما يطرح مسألة المساواة أمام القانون.
سلطة المنصات. بات الذكاء الاصطناعي يشرف على مليارات المحتويات: سلطة هائلة على حرية التعبير وعلى المعلومة، مركّزة في أيدٍ قليلة، مع أخطاء واسعة النطاق. وحماية الأطفال على الإنترنت (المحتويات غير الملائمة، رفقاء الذكاء الاصطناعي، الفصل 19) حالة شديدة الحساسية منها (قواعد صينية سارية منذ يوليو 2026 وقانون في كاليفورنيا وُقّع في سبتمبر 2026، الفصل 19).

إضاءة

«الحق في التفسير»

حين يمسّ قرار مؤتمت شخصاً ما (رفض قرض، فرز طلبات توظيف، رفض إعانة)، فهل يحق له أن يطالب بأن يفهم كيف اتُّخذ؟ هذا هو رهان الحق في التفسير، الذي ترتسم ملامحه في القانون الأوروبي (تؤطّر GDPR القرارات «المستندة حصراً إلى معالجة مؤتمتة» وتتيح حقاً في تدخل بشري وفي الاعتراض). المبدأ قوي، لكنه يصطدم بغموض النماذج («الصندوق الأسود»، الفصل 2): فتفسير مخرجات شبكة من مليارات عدة من المعاملات بعبارات مفهومة مشكلة تقنية لم تُحل بعد، وتلتقي مع أبحاث قابلية التفسير (الفصل 24) والذكاء الاصطناعي القابل للشرح. ومن هنا مقاربات عملية: تقديم العوامل الرئيسية للقرار، وضمان مراجعة بشرية، وتوثيق النظام. والرهان يتجاوز راحة المستخدم: فبلا تفسير ولا سبيل للطعن، لا يكون الاعتراض ممكناً ولا تكون المسؤولية فعلية، ويفلت القرار الخوارزمي من كل رقابة ديمقراطية.

خلاصة الفصل (الفصل 21)

حقوق المؤلف: يتجه التدريب نحو fair use في الولايات المتحدة، لكن القرصنة تُعاقَب والمسؤولية عن المحتويات المولَّدة ما زالت مفتوحة؛ وتبرز سوق للتراخيص؛ وفي أوروبا، أدان حكم أول (ميونيخ، يوليو 2026، غير نهائي) مولّد موسيقى بسبب حفظ أعمال داخل نماذجه.
التزييف العميق: احتيال وتضليل وتهديد للديمقراطية؛ والخطر العميق هو «عائد الكذّاب»؛ ووسائل التصدي جزئية (الكشف، تتبّع المصدر، الإفصاح الإلزامي في الاتحاد الأوروبي منذ أغسطس 2026).
الخصوصية: يستطيع الذكاء الاصطناعي أن يستنتج بيانات حساسة؛ وتؤطّر GDPR المجال بصرامة في أوروبا، مع رهان التوفيق بينها وبين لائحة الذكاء الاصطناعي.
المراقبة والتحيز: استخدامات متباينة بحسب المناطق، وخطر تمييز خوارزمي يطال الفئات الأشد هشاشة.
المسؤولية (لا شخصية قانونية للذكاء الاصطناعي)، والعدالة التنبؤية (التحيز)، وسلطة المنصات؛ لكن ثمة أيضاً وجه إيجابي كبير: إتاحة الوصول لذوي الإعاقة.

من القانون المدني إلى أشد المجالات السيادية حساسية: يتناول الفصل 22 الدفاع والأمن الدولي.

21.1حقوق المؤلف والملكية الفكرية#

21.2التزييف العميق والتضليل والديمقراطية#

21.3الخصوصية وحماية البيانات#

21.4المراقبة والتحيز والتمييز#

21.5المسؤولية والعدالة والوجه الإيجابي#

خلاصة الفصل (الفصل 21)

21.1حقوق المؤلف والملكية الفكرية

21.2التزييف العميق والتضليل والديمقراطية

21.3الخصوصية وحماية البيانات

21.4المراقبة والتحيز والتمييز

21.5المسؤولية والعدالة والوجه الإيجابي