يعتبر الذكاء الاصطناعي اليوم جزءًا لا يتجزأ من حياتنا اليومية، ومن ضمن استخداماته المتزايدة وكلاء اللغات الكبيرة (Large Language Models) التي تُستخدم في اتخاذ القرارات الاستهلاكية. ومع هذا الاستخدام المتزايد، يواجه هؤلاء الوكلاء تهديدًا جديدًا يعرف بتلاعب محرك البحث (Generative Engine Optimization - GEO) الذي يُمكن أن يُؤثر على دقة توصياتهم.

في هذا الإطار، تم تطوير مقياس HAE-GEO الذي يساعد في تقييم استجابة وكلاء البحث للتعزيزات المشبوهة عبر هيراركية السمعة على الإنترنت. يتيح هذا المقياس المبتكر تتبع المسار الكامل الذي يسلكه الوكلاء من التعرض للمحتوى الزائف إلى محاولة التعافي منه.

يُعتبر HAE-GEO اختبارًا شاملًا يتضمن ثلاثة مستويات من الهجمات: assertion المباشر، camouflage السياقي، وcorroboration الظاهري. يحتوي على مجموعة مُتحكم فيها تتكون من 72,039 صفحة نظيفة و770 صفحة مسمومة، تغطي ثمانية فئات من المنتجات و154 علامة تجارية.

خلال تقييم عشرة وكلاء، تم تحديد ثلاثة أنماط متكررة: تتدهور القدرة على التعرف على الأدلة تحت فخ التأكيد؛ البحث من قبل الوكلاء يُحسن المقاومة النهائية ولكن دون تحسين التعرف على الأدلة أو فائدتها؛ وزيادة التحقق من الدفاع، ولكن نادرًا ما يحول التحقق إلى تعافٍ.

إن الاستخدام المتزايد للوكلاء الذكيين في قطاع الأعمال يبرز أهمية تطوير استراتيجيات فعالة للتأكد من موثوقية المعلومات المقدمة للناس. فكيف يمكن أن تتطور هذه التكنولوجيا لمواجهة التحديات المتزايدة؟