انفجار مدوّ! هل تهاوى أسطورة الشراء والبيع الضخمة بالذكاء الاصطناعي؟ إن المحفظة ليست سوى دخان، لكن العقبة الحقيقية هي ما يثير ذهول وول ستريت

يُحكى عن قصص تسوّق مع “الذكاء الاصطناعي” يسمعها الناس كثيراً، وغالباً ما تكون خاطئة.

تتداول الدوائر رواية مفادها: زوِّد وكلاء الذكاء الاصطناعي بمحفظة، واتركه يطلب نيابةً عنك بالكامل، وهذه هي “أكثر” سيناريوهات التطبيق جوهرية للذكاء الاصطناعي. يبدو الأمر مقنعاً للوهلة الأولى، لكن المنطق لا يحتمل التدقيق.

جوهر التسوّق يتمثل في دمج نوعين من الأفعال معاً: استرجاع المعلومات واتخاذ حكم القيمة.
الاسترجاع — جمع البيانات، والفرز، والمقارنة، والترتيب — هو عملية يمكن للآلة أن تتولى بالكامل.
أما حكم القيمة — هل هذه السلعة جيدة؟ وهل تناسبني؟ وهل التاجر موثوق؟ — فهو مرتبط بعمق بالوجدانيات الذاتية لدى البشر.

توضّح بيانات Adobe Analytics الصورة بجلاء: من يوليو 2024 إلى يوليو 2025، ارتفع حجم الزيارات التي يوجّهها الذكاء الاصطناعي التوليدي إلى مواقع التجزئة في الولايات المتحدة بنحو 4700%. لكن رواية “المحفظة الخاصة بالذكاء الاصطناعي” تفترض ضمناً أن الوكيل يمكنه الجمع في آن واحد بين الاسترجاع واتخاذ حكم القيمة، وهذا خلط للمفاهيم.

ينقسم حكم القيمة إلى طبقتين: التقييم وتحديد الاحتياج.
التقييم هو اختبار الخيارات باستخدام دالة منفعة موجودة مسبقاً.
أما تحديد الاحتياج فهو ضبط دالة المنفعة نفسها: ما الأبعاد المهمّة؟ وكيف تُوزَّع الأوزان؟ وما معنى “جيد”؟ لا يُنجَز تحديد الاحتياج مرة واحدة فقط، بل يمتد عبر مسار التسوّق كله. هل ينبغي التخلي عن حزام زيبر ممزق؟ أي متجر يستحق الثقة أكثر؟ كل طبقة من “الفلترة” هي “معايير بشرية ذاتية × تقييم آلي للذكي”. يمكن للأتمتة أن تستبدل التقييم فقط، أما كَبّاحة سيادة التعريف فهي دائماً بيد البشر.

يعتقد كثيرون أن إعداد قائمة معيارية واحدة يكفي لترك العملية بالكامل، لكنهم يقللون بشدة من طبيعة الإنسان. طرح عالم النفس بول سلوفيتش “نظرية التفضيلات البنائية”: تفضيلات الفرد ليست ثابتة في الدماغ بانتظار استدعائها، بل تتشكل تدريجياً أثناء عملية الاختيار. وتبرهن “تجربة انعكاس التفضيلات” أن طريقتين مكافئتين لاستطلاع خياراتك — الاختيار والتسعير — تنتجان ترتيباً مختلفاً تماماً للسلع، بما ينقض بداهة أساس الاختيار العقلاني.

وتطرح “نظرية العشوائية المتسقة” التي قدمها أرييلي ولووينستين وبريليكي عام 2003 فكرة أكثر قسوة: حتى الأرقام العشوائية في آخر رقم من رقم الضمان الاجتماعي يمكنها أن ترسّخ لديك عروضاً نفسية لشراء سلعة عادية؛ وحتى لو كانت لديك خبرة استهلاكية غنية، فإن أثر الرسو لا يختفي. ما يُسمى “التفضيلات المستقرة” ليس سوى وهم نظام مُصطنع.

لذلك فإن التفاعل بين الإنسان والآلة ليس عملية تُملأ مرة واحدة بقائمة، بل هو تكرار مستمر. يحتاج وكيل الذكاء الاصطناعي إلى طرح أسئلة موجهة عند كل عقدة فلترة: “كنت تضع قيمة على المتانة سابقاً… فمتى يصبح السعر الأعلى غير مجدٍ لك؟” يحدد البشر الحدود في الوقت الحقيقي.

الخط الفاصل الحقيقي ليس بين السلع القياسية والسلع غير القياسية، بل بين “هل فعل اتخاذ القرار بحد ذاته يحمل قيمة تجربة؟”. إن كانت سلعة مثل ورق النسخ أو البطاريات، فعملية الاختيار لا تقدم أي تجربة تقريباً، وهي مناسبة تماماً للتكرار الآلي عبر الذكاء الاصطناعي. أما النبيذ والسترات والكتب — فاختيارها بحد ذاته هو جزء أساسي من المتعة الاستهلاكية. تسليم سلطة الحكم إلى الآلة يعني حرمان الاستهلاك من متعته.

حتى لو كانت مساعدات الذكاء الاصطناعي مجانية طوال الوقت، فإن الناس لا يرغبون في تفويضه بالكامل. بالنسبة للسلع القائمة على “التجربة”، الدور الصحيح لوكيل الذكاء الاصطناعي هو جامع المعلومات: إتمام الاسترجاع، والفلترة الأولية، ومطابقة المعلمات، والتحقق من المتاجر، ثم تقليص 200 خيار إلى 5، مع بقاء قرار النهاية بيد البشر.

قد يقول أحدهم: أليس المطلوب فقط أن يسألني الذكاء الاصطناعي عن معاييري مباشرة؟ والعكس هو الصحيح: سؤالُك المتكرر عن المعايير قد يحرّف اختيارك النهائي. توضح تجربة تقييم المربى التي أجراها ويلسون وسكوّلر عام 1991 كل شيء: من طُلب منهم مسبقاً ترتيب أسباب تفضيلاتهم كانت النتائج في الترتيب والانحراف عن معايير التذوق الاحترافي أكبر؛ وأظهرت تجارب لاحقة أن إجبار الناس على سرد الأسباب واحداً تلو الآخر يؤدي إلى رضا أقل بعد الشراء بخصوص اللوحات المزخرفة. اللغة تستطيع وصف السمات السطحية التي يسهل التعبير عنها فقط، ولا تستطيع التقاط التفضيلات الداخلية الحقيقية.

وهذا يصنع “مثلثاً مستحيلاً” من ثلاث طبقات: الاستفسار المباشر من الذكاء الاصطناعي — يتوافق مع التفضيلات الحقيقية، لكن الاحتكاك التفاعلي مرتفع جداً وقد يفضي إلى تحريف الاختيار؛ الاستناد إلى سلوكيات تاريخية للتنبؤ — العملية سلسة، لكن ذلك يُقيّدك بتفضيلات الماضي ويخمد الاستكشاف الجديد؛ والاختيار الذاتي الكامل للإنسان — يحتفظ بسلطة القرار، لكن يستهلك وقتاً وجهداً كبيرين.

الطريق الرابع هو “التفاعل القائم على التعرف”: يعرض الذكاء الاصطناعي 3 خيارات، ويختار الإنسان مباشرة. هذه الطريقة تختصر الجهد وتظل دقيقة، لأنك لا تحتاج إلى تسمية المعايير التي غالباً ما يتعذر عليك تسميتها تجريدياً. تجارب “تحميل الاختيار” الكلاسيكية — مثل تجربة أيانغَر ولايبَر عام 2000 عند عرض 6 أنواع مربى حيث كانت معدلات التحويل أعلى بكثير من 24 — اعتُبرت آنذاك قانوناً صارماً، لكن التحليلات اللاحقة أسقطت هذا الاستنتاج. وجمعت دراسة واسعة قام بها شِيبينغن وآخرون عام 2010 أن تأثير “تحميل الاختيار” العام لا وجود له عادةً. وأظهر تحليل 99 دراسة أجراها تشيرنينيف وبوكينهورلاند وغودمان عام 2015 أنه لا يظهر إلا عند ارتفاع تعقيد المنتج، وصعوبة اتخاذ القرار، وغموض تفضيلات الشخص نفسه. وأعاد المؤلفون تحليل التجربة وخلصوا إلى أن السبب عند عرض 24 خياراً هو عدم توفر الوقت لدى المستهلكين لتنظيم تفضيلاتهم.

الاستقلالية الحقيقية تكمن بين “الوكيل يطبق معاييري أنا” و“الوكيل يصنع معاييري من فراغ بناءً على السجل التاريخي”.

وعند العودة إلى رواية “محفظة الذكاء الاصطناعي” يتضح أنها تخلط بين ثلاثة أشياء مستقلة: الجهة متخذة القرار، الجهة المنفذة، والجهة الحائزة للأموال. إعطاء الذكاء الاصطناعي محفظة يحل مشكلة حيازة الأموال فقط، ولا تصبح الإيداعات/الحجز قابلة للتبرير إلا عندما يمتلك الذكاء الاصطناعي سلطة اتخاذ القرار.

ثلاث حالات:
(1) يقرر الإنسان بنفسه ويدفع، ويكون الوكيل مجرد “مستطلع”.
(2) يقرر الإنسان ثم يفوض الوكيل للتنفيذ (“نعم، اشترِ ذلك”)؛ هنا يتولى الوكيل إتمام الدفع لكن لا يحتاج إلى إدارة الأموال، بل يكفي تفويض محدود وذي نطاق مُحدد وقابل للإلغاء.
(3) فقط في الحالة الثالثة — عندما يقرر الذكاء الاصطناعي ويدفع بشكل مستقل دون وجود إنسان في المكان — تتحمل المحفظة فعلاً مسؤوليتها.

ومن المثير للاهتمام أن صناعة المدفوعات العالمية لعام 2025 طبقت بالفعل حلول تفويض على طبقات. أطلقت OpenAI بالتعاون مع Stripe “اتفاقية تجارية للوكلاء الأذكياء”، إذ تُصدر رموز دفع مربوطة بتاجر واحد وتبلغ مبلغاً ثابتاً وتكون لمرة واحدة ولوقت محدد، ولا يحصل الذكاء الاصطناعي على رقم بطاقة كامل. كما أصدرت MasterCard “Agent Pay” في أبريل، حيث تكون الرموز مقيدة بوكيل بعينه وتاجر محدد ومصرح به عبر تفويض مستخدم مرتبط. وفي سبتمبر، قدمت Google بروتوكول AP2، الذي يفصل بشكل واضح بين “شهادة تفويض احتياجات المستخدم” و“شهادة قائمة الشراء الخاصة بالذكاء الاصطناعي”، وكلاهما شهادات تشفير قابلة للتحقق. وفي أكتوبر، أطلقت Visa بروتوكول “الوكيل الموثوق”، وهي نفس الفكرة.

أثبتت جهات الدفع الرائدة بالممارسة الفكرة الأساسية: لا حاجة لتسليم الأموال للذكاء الاصطناعي؛ يكفي منح صلاحيات تشغيل محدودة.

فما هي سيناريوهات الاستخدام الفعلية لمحفظة توكل إلى الذكاء الاصطناعي حيازة الأموال بشكل مستقل؟ الاستهلاك والتجزئة لا تحتاج ذلك تقريباً؛ والمساحة الحقيقية تكون في السلع الكبيرة المعيارية والتسويات التلقائية بين الآلات. يدعم بروتوكول x402 الذي أطلقه Coinbase بالتعاون مع Cloudflare مدفوعات تلقائية بين وكلاء بدون تدخل بشري، مع فوترة عبر استدعاء API على مدار 7×24 ساعة، وقد تجاوز حجم المعاملات خلال أشهر منذ الإطلاق 1e8 معاملة. وفي الوقت نفسه، أطلقت MasterCard “Agent Pay” موجهة للآلات، لخدمات التسوية الصغيرة عالية التواتر ومنخفضة التأخير. هذا هو البنية التحتية الأساسية لاقتصاد الآلات، وليس لما يلزم لشراء ملابس لشخص.

لا خطأ في هذه الرواية من حيث المبدأ، لكن ترتيب الأولويات مُقلوب تماماً: إن حيازة الأموال عبر محفظة مستقلة للذكاء الاصطناعي لا تكون ذات قيمة إلا في سيناريوهات السلع شديدة التماثل وبمبالغ كل عملية منخفضة.

وهذا يفسر تحول مركز الثقل في قطاع التشفير خلال السنتين الماضيتين: لم يعد الأمر سردية “تحرير الاستهلاك للأفراد”، بل التعمق في البنية التحتية على مستوى المؤسسات: المقاصة بالعملات المستقرة، وتجزئة الأصول إلى رموز، وخدمات على مستوى الشركات. قسم المشتريات داخل الشركات هو تجسيد “مؤسساتي” لشراء الأمور الروتينية الخالصة، مع فصل التذوق الذاتي، واتخاذ القرار بالكامل وفقاً للمواصفات والسعر وشروط العقد؛ وهو في جوهره “شراء عبر وكيل ذكي” بنسخة بشرية. محفظة الذكاء الاصطناعي لا تفعل سوى أتمتة عملية ناضجة بالفعل لدى الشركات، دون حدوث قفزة في أنماط السلوك.

في الوقت الراهن، تقوم العديد من الشركات بتفويض مشتريات أدوات العمل المكتبية. ليست الميزة التنافسية الأساسية للمنصات هي السعر المنخفض فقط، بل تقليل كلفة العمليات. تقبل الشركات دفع علاوة على القطعة مقابل خفض تكلفة الموارد البشرية. يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي خفض تكلفة جهد إدخال الطلب إلى ما يقترب من الصفر، مع البحث عن الموردين المشتتين. وتحتفظ منصة المشتريات فقط بوظيفة التحقق من الامتثال — وهذه هي حقاً عنق الزجاجة.

الصياغة الدقيقة ينبغي أن تكون: مطابقة الأداة مع السيناريو. إن حيازة المحفظة بشكل مستقل تتناسب مع مشتريات المؤسسات للسلع المعيارية والتسويات التلقائية بين الآلات؛ أما في الاستهلاك الشخصي فلا حاجة لحيازة الأموال، بل يكفي منح رموز دفع لمرة واحدة وفي نطاق محدود.

ومع ذلك، فإن مشتريات المؤسسات ليست كلها من السلع المعيارية. القرارات الاستراتيجية مثل اختيار مكتب قانوني أو قرار الاستحواذ لا بد أن يتخذها البشر بأنفسهم، كما أن اختيار النبيذ يتطلب حضوراً بشرياً. محفظة توكِل إلى الذكاء الاصطناعي حيازة الأموال تبرز قيمتها فقط في طبقة السلع المعيارية، بينما تتركز الأعمال المعيارية داخل الشركات.

إن عنق الزجاجة الحقيقي لم يكن يوماً في المدفوعات. فقد نضجت تقنيات تحويل الأموال؛ والاختناق موجود في مكانين.

الأول: نقص مصادر البيانات الموثوقة. أساس الحكم الألي هو أن تكون البيانات حقيقية وموثوقة. لقد أصبح تضخم المراجعات الزائفة مشكلة معلنة في الصناعة. أصدرت لجنة التجارة الفيدرالية الأمريكية عام 2024 لوائح جديدة (سارية ابتداءً من 21 أكتوبر) تحظر صراحة المراجعات الزائفة، وتوضح أن الذكاء الاصطناعي التوليدي يقلل بشكل كبير العتبة اللازمة لإنتاج كميات من المراجعات الزائفة. وتصل العقوبة المفروضة عن كل مخالفة إلى 51744 دولاراً. كما تمثل السلع المقلدة مشكلة حادة أيضاً: بيانات منظمة التعاون الاقتصادي والتنمية ومكتب الاتحاد الأوروبي للملكية الفكرية لعام 2025 تشير إلى أن تجارة السلع المقلدة في عام 2021 بلغت نحو 4670 مليار دولار، أي 2.3% من إجمالي تجارة العالم؛ كما أن الواردات من السلع المقلدة داخل الاتحاد الأوروبي تمثل 4.7% من إجمالي الواردات، مع كون الملابس والحقائب والأحذية وسلع الرفاه من أكثر القطاعات تضرراً. إن شهادات تتبع مصدر كل قطعة، ومراجعات حقيقية قابلة للتحقق، وتقييم جهة مستقلة موثوقة — هي الشروط المسبقة للحكم الآمن للذكاء الاصطناعي على جودة السلعة.

الثاني: لا يمكن أتمتة سلطة تحديد احتياجات الإنسان. طالما أن معايير الاحتياج يحددها الإنسان، يمكن أتمتة الفرز والمقارنة والتسوية لاحقاً. لكن مسألة تعريف الاحتياج بحد ذاتها بطبيعتها لا يمكن تفويضها للآلة. إذا ولّد الذكاء الاصطناعي معايير احتياجك، فإن التفضيلات الناتجة لن تكون تفضيلاتك أنت.

تزويد وكيل الذكاء الاصطناعي بمحفظة يحل أبسط حلقات الأموال فقط. الاتجاه الأكثر جدارة بالتعمق هو: أتمتة انتقاء وتقييم آمنة وقابلة للضبط، مع إعادة حقين أساسيتين إلى البشر — تعريف معايير الحكم، والاستمتاع بلحظة الاختيار النهائية.

بالنسبة للسلع القائمة على التجربة، بمجرد “تسلع” قناة الشراء، لم يعد منتجك هو السلعة بحد ذاتها، بل يصبح الاختيار هو جوهر القيمة. تحتاج المنصات إلى تحسين مستوى معيارية المعلومات بما يسمح للذكاء الاصطناعي بالبحث: تتبع كامل قابل للتحقق، وبيانات نظيفة ومُهيكلة، وتوجيه الذكاء الاصطناعي إلى منصتك. ثم المحافظة على الميزة الأساسية التي لا يمكن للأتمتة أن تستبدلها: توسيع حدود الاستكشاف التذوقي للمستهلك، وتجربة المتعة عند اختيار السلعة أخيراً. حين يتم تسليم جمع المعلومات إلى وكيل الذكاء الاصطناعي، تتركز الميزة التنافسية الأساسية للمنصة على بناء تجربة اختيار أفضل.

تابعني: احصل على المزيد من التحليلات والرؤى الفورية لسوق التشفير!

#GUSD年化升至3.8% $BTC $ETH $SOL #GateDEX يجري دمج RobinhoodChain بالكامل #شركة中软国际 تتعاون مع 月之暗面 لوضعAgenticAI