Skip to main content

الذكاء الاصطناعي في كتابة مقترحات الاتحاد الأوروبي: ما الذي قد يغيّره في التقييم، وما الذي ينبغي للمتقدمين التحقق منه؟

يمكن للذكاء الاصطناعي المساعدة في تنظيم المقترح وتحريره، لكن سلاسة النص لا تثبت جودة المشروع. تعرّف إلى تأثير الادعاءات غير المدعومة والاستشهادات المختلقة وخطط التنفيذ غير المتسقة في التقييم، وكيفية استخدام الذكاء الاصطناعي بمسؤولية.

الأداة ليست معيار التقييم

يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي دعم العصف الذهني وإعداد المخططات وتحرير اللغة والتحقق من التكرار. لكنه لا يستطيع إثبات صحة الادعاءات العلمية لمشروع ما، أو أن الشركاء وافقوا على مسؤولياتهم، أو أن الأثر المقترح يستند إلى أدلة.

ينبغي للمتقدمين ألا يفترضوا أن استخدام الذكاء الاصطناعي يحسّن درجاتهم تلقائياً، أو أن أي نص أُعد بمساعدته يتعرض تلقائياً لعقوبة. يجري التقييم وفق متطلبات الدعوة المعنية ومعاييرها. وفي طلبات Horizon Europe من نوعَي RIA وIA، ينظم نموذج المقترح السرد حول التميز والأثر وجودة التنفيذ وكفاءته.

المسألة العملية هي جودة المقترح المقدم وموثوقيته، بما في ذلك أي أجزاء أُنتجت بمساعدة الذكاء الاصطناعي.

ما الذي يتطلبه نموذج Horizon Europe؟

يتضمن نموذج الطلب الرسمي لـHorizon Europe من نوعَي RIA/IA إرشادات محددة بشأن الذكاء الاصطناعي التوليدي. وينص على أن المتقدمين يظلون مسؤولين بالكامل عن محتوى مقترحاتهم، بما في ذلك المواد التي يولدها الذكاء الاصطناعي، وعليهم الإفصاح بشفافية عن الأدوات المستخدمة وكيفية استخدامها.

وتشترط الإرشادات التحقق من دقة المحتوى والاستشهادات الناتجة وملاءمتها، وتقديم المصادر والتحقق منها، ومراعاة مخاطر الانتحال، والإقرار بالقيود مثل التحيز والأخطاء وفجوات المعرفة.

اقرأ النموذج المخصص لطلبك بعينه. ولا ينبغي عرض إرشادات Horizon Europe هذه على أنها قاعدة عامة تنطبق على كل أدوات تمويل Erasmus+ أو EuropeAid أو غيرها من أدوات تمويل الاتحاد الأوروبي.

كيف يمكن للصياغة بمساعدة الذكاء الاصطناعي أن تضعف المقترح؟

1. نص عام بدلاً من مشروع محدد

إن تقديم وصف مصقول لتحدٍ مجتمعي مهم لا يثبت وجود مساهمة جديدة. وإذا افتقر السرد إلى أهداف قابلة للقياس أو منهجية واضحة أو تفسير مقنع لما يميز المشروع، فقد يظل المقترح ضعيفاً وفق المعايير المعنية.

2. مراجع مختلقة وأرقام غير مدعومة

قد تنتج أدوات الذكاء الاصطناعي منشورات وإحصاءات ومراجع سياسات تبدو معقولة لكنها غير دقيقة أو غير موجودة. وينبغي التحقق من كل استشهاد وادعاء كمي بالرجوع إلى المصدر الأصلي. كما أن خط الأساس غير المدعوم يقوض مصداقية الأثر المزعوم.

3. خطط عمل وميزانيات غير متسقة

قد تؤدي صياغة الأقسام كلٌّ على حدة إلى تناقضات، مثل اختلاف أعداد المشاركين، أو إدراج مخرجات لا تظهر في خطة العمل، أو أنشطة لا تقابلها موارد. وتجعل هذه التناقضات الحكم على جدوى المشروع أكثر صعوبة.

4. وعود لم يوافق الائتلاف على تنفيذها

إن وصف مرافق أحد الشركاء أو خبرته أو دوره بواسطة الذكاء الاصطناعي لا يُعد تأكيداً من ذلك الشريك. احصل على موافقة المؤسسة وتحقق من قدراتها قبل تضمينها في الطلب.

سير عمل مسؤول للمراجعة

استعن بالخبرة البشرية لتحديد المشروع والتحقق من الأدلة قبل الاعتماد على الذكاء الاصطناعي للمساعدة في الصياغة.

1. ابدأ بالموضوع الرسمي والنموذج ومعايير التقييم.

2. أنشئ ملفاً للأدلة يتضمن مراجع تم التحقق منها ومعلومات متفقاً عليها عن الشركاء.

3. استخدم الذكاء الاصطناعي لمهام محددة بوضوح، مثل إعادة تنظيم فقرة أو تحديد المصطلحات غير المتسقة.

4. تحقّق من كل ادعاء واقعي واستشهاد وبيان كمي أُنتج.

5. راجع السرد وحزم العمل والميزانية معاً.

6. التزم بمتطلبات الشفافية المنطبقة وسجّل الأدوات وأغراض استخدامها.

7. اطلب من خبراء المجال واختصاصيي إعداد المقترحات إجراء المراجعة النهائية.

وكإجراء مستقل لحماية البيانات، لا تحمّل وثائق الائتلاف السرية أو البيانات الشخصية أو الملكية الفكرية غير المنشورة إلى خدمة ذكاء اصطناعي من دون تفويض مناسب ومراجعة شروط تعامل الخدمة مع البيانات.

حسّن الجوهر، لا سلاسة الصياغة فحسب

أفضل مقترح أُعد بمساعدة الذكاء الاصطناعي هو الذي تساعد لغته المقيمين على فهم مشروع متين. ولا تستطيع الصياغة الأفضل إصلاح ادعاء ابتكار غير مدعوم أو خطة تنفيذ غير واقعية أو مسار مفقود لتحقيق الأثر.

تجمع INTERALTER بين دعم إعداد المقترحات ومراجعة الجودة البشرية. اطلب تقييماً مجانياً لفرصتك قبل الالتزام بإعداد طلب كامل.

المرجع الرسمي

- نموذج الطلب القياسي لـHorizon Europe من نوعَي RIA/IA، ويتضمن إرشادات الذكاء الاصطناعي التوليدي — جرت مراجعة الإرشادات بالاستناد إلى النموذج المؤرخ في 22 يناير 2026.

تقدم هذه المقالة إرشادات عملية للتحضير، ولا تتنبأ بنتيجة التقييم ولا تفيد بأن جميع البرامج تطبق قواعد موحدة للذكاء الاصطناعي.