بهینه‌ سازی هوش مصنوعی عاملی (AAIO): چیست، چگونه کار می‌کند، چرا اهمیت دارد و چگونه باید با آن مواجه شد

ظهور سامانه‌های هوش مصنوعی عاملی (Agentic AI) که می‌توانند به‌صورت مستقل تعاملات دیجیتال را آغاز کنند، نیازمند یک الگوی بهینه‌سازی جدید است؛ الگویی که به‌طور خاص برای تعامل یکپارچه میان عامل‌های هوشمند و پلتفرم‌های آنلاین طراحی شده باشد. این مقاله، مفهوم «بهینه‌سازی هوش مصنوعی عاملی» (AAIO) را به‌عنوان رویکردی ضروری برای تضمین هماهنگی مؤثر میان وب‌سایت‌ها و سامانه‌های هوش مصنوعی عاملی معرفی می‌کند.

همان‌گونه که بهینه‌سازی برای موتورهای جستجو (SEO) توانست مسیر دیده‌شدن محتوای دیجیتال را متحول کند، AAIO نیز می‌تواند نحوه تعامل عامل‌های هوشمند مستقل با پلتفرم‌های دیجیتال را تعریف کند. در این مقاله، وابستگی متقابل میان بهینه‌سازی وب‌سایت‌ها و موفقیت عامل‌های هوش مصنوعی مورد بررسی قرار گرفته و بر چرخه‌ی مثبتی که AAIO می‌تواند ایجاد کند، تأکید می‌شود.

همچنین، مقاله به بررسی پیامدهای حاکمیتی، اخلاقی، حقوقی و اجتماعی (GELSI) مرتبط با AAIO می‌پردازد و بر ضرورت تدوین چارچوب‌های مقرراتی پیش‌نگرانه برای جلوگیری از اثرات منفی احتمالی آن تأکید دارد.

در پایان، نویسندگان بر این نکته تأکید می‌کنند که AAIO یک بخش حیاتی از زیرساخت دیجیتال در دوران عامل‌های دیجیتال خودمختار محسوب می‌شود و باید دسترسی منصفانه و فراگیر به مزایای آن تضمین شود.

۱. مقدمه: از بهینه‌سازی برای موتور جستجو (SEO) تا بهینه‌سازی برای هوش مصنوعی عاملی (AAIO)

در چند دهه گذشته، «بهینه‌سازی برای موتورهای جستجو» یا همان SEO، تأثیر چشم‌گیری بر ساختار، دیده‌شدن و مصرف محتوای دیجیتال گذاشته است (Enge، Spencer و Stricchiola، ۲۰۲۳). این رویکرد به یکی از ارکان اصلی برای افزایش بازدید، دسترسی‌پذیری و تعامل کاربران با وب‌سایت‌ها تبدیل شده و نقشی کلیدی در استراتژی‌های انتشار محتوا و بازاریابی دیجیتال ایفا کرده است (Forbes Technology Council، ۶ نوامبر ۲۰۲۴).

ظهور سامانه‌های هوش مصنوعی پیشرفته باعث ارتقای کیفیت و تأثیرگذاری SEO و بازاریابی در موتورهای جستجو (SEM) نیز شده است (Yuniarthe، ۲۰۱۷؛ Rismay، ۶ مارس ۲۰۲۳). با این حال، همگام با پیشرفت سریع هوش مصنوعی به سمت سامانه‌هایی خودکار و مستقل – که به آن‌ها «هوش مصنوعی عاملی» یا Agentic AI (AAI) گفته می‌شود (Acharya، Kuppan و Divya، ۲۰۲۵) – نیازی موازی به وجود آمده است: الگویی نوین برای بهینه‌سازی که به‌طور خاص برای عامل‌های هوشمند طراحی شده باشد.

در این مقاله، این رویکرد جدید با عنوان «بهینه‌سازی برای هوش مصنوعی عاملی» (Agentic AI Optimisation یا AAIO) معرفی می‌شود. این مفهوم، اصول پایه‌ای SEO – مانند استفاده از داده‌های ساختاریافته، برچسب‌گذاری فراداده‌ها و دسترسی‌پذیری محتوا – را گسترش می‌دهد تا با ویژگی‌های منحصربه‌فرد عامل‌های هوشمند خودمختار همخوانی پیدا کند؛ ویژگی‌هایی همچون درک متنی، تعامل پیش‌دستانه و تصمیم‌گیری پویا.

در حالی که SEO عمدتاً برای تسهیل دیده‌شدن محتوا توسط کاربران انسانی از طریق موتورهای جستجو طراحی شده است، AAIO به‌طور خاص با هدف بهینه‌سازی محتوا برای عامل‌های مصنوعی خودکار عمل می‌کند. در عین حال، تلاش می‌کند تفسیر محتوا را هم برای انسان و هم برای ماشین آسان‌تر سازد (Floridi، ۲۰۲۵؛ Baeza-Yates و Ribeiro-Neto، ۲۰۱۱؛ Floridi، ۲۰۱۹).

این مقاله استدلال می‌کند که AAIO نه تنها مفید، بلکه برای موفقیت عامل‌های هوش مصنوعی در محیط‌های دیجیتال آینده، حیاتی است. با ساختاربندی محتوا و وب‌سایت‌ها به‌گونه‌ای که عامل‌های هوشمند بتوانند به‌سادگی آن‌ها را «درک» و استفاده کنند، عملکرد AAI بهبود می‌یابد و رابطه‌ای دوسویه و تقویت‌کننده بین بهینه‌سازی دیجیتال و کارایی هوش مصنوعی شکل می‌گیرد.

ساختار مقاله به این صورت ادامه می‌یابد:

• بخش ۲ مروری مفهومی و کوتاه بر هوش مصنوعی عاملی ارائه می‌دهد، اهمیت و تأثیر بالقوه آن را بررسی می‌کند و به موانع گسترش آن می‌پردازد.
• بخش ۳ به بررسی رابطه متقابل بین AAIO و AAI پرداخته و برخی روش‌های عملی برای بهینه‌سازی محیط‌های دیجیتال برای عامل‌های خودکار را معرفی می‌کند.
• بخش ۴ به چالش‌های حاکمیتی، اخلاقی، حقوقی و اجتماعی (GELSI) مرتبط با AAIO می‌پردازد و بر نیاز به مقررات‌گذاری پیش‌نگرانه و چارچوب‌های حقوقی جامع تأکید می‌کند.
• بخش ۵ مقاله را با تأکید بر نقش زیرساختی AAIO در آینده تعاملات دیجیتال به پایان می‌برد و بر اهمیت تضمین دسترسی منصفانه به مزایای AAI صحه می‌گذارد.

۲. مفهوم‌سازی هوش مصنوعی عاملی: اهمیت و چالش‌های پذیرش

سامانه‌های هوش مصنوعی عاملی (Agentic AI) یک گام بلند در پیشرفت توانایی‌های هوش مصنوعی به شمار می‌آیند، زیرا دارای ویژگی‌هایی مانند خودمختاری، قدرت تصمیم‌گیری و پاسخ‌گویی تطبیقی به محیط‌های دیجیتال پویا هستند (Ductan، ۱۵ ژانویه ۲۰۲۵). برخلاف کاربردهای مرسوم هوش مصنوعی که معمولاً در چهارچوبی محدود و با دستور مستقیم انسان کار می‌کنند، هوش مصنوعی عاملی می‌تواند به‌صورت پیش‌دستانه با پلتفرم‌های دیجیتال تعامل کند، وظایف را به‌طور مستقل انجام دهد و بر اساس زمینه، تصمیمات آگاهانه بگیرد (Edwards، ۴ فوریه ۲۰۲۵).

برای روشن‌تر شدن موضوع، یک مثال ساده می‌تواند کمک‌کننده باشد:
تصور کنید یک اپلیکیشن موبایل وجود دارد که وظایف روزانه، جلسات و کارهای شخصی‌تان را برنامه‌ریزی می‌کند. به‌جای دنبال‌کردن یک تقویم ثابت یا لیست کارهای از پیش تعیین‌شده، این اپ مرتباً بر اساس اولویت‌ها و زمان‌بندی‌های متغیر شما یاد می‌گیرد و خود را تطبیق می‌دهد. برای این منظور، رفتار شما را پایش می‌کند (مثلاً مدت‌زمان انجام کارهای روزانه را ثبت می‌کند)، اهداف سطح بالایی را دنبال می‌کند (مثل تعادل در بار کاری روزانه)، به اتفاقات پیش‌بینی‌نشده واکنش نشان می‌دهد و در مواقع ضروری، تصمیماتی مانند به‌تعویق‌انداختن کارهای کم‌اهمیت‌تر را به‌جای شما اتخاذ می‌کند. چنین اپی با توانایی جابه‌جا کردن زمان‌بندی‌ها، پیشنهاد زمان مناسب برای کارهای دشوارتر یا در نظر گرفتن زمان استراحت، نمونه‌ای از یک سیستم AAI خواهد بود؛ سیستمی با ویژگی مهمی که «بازبودن نتیجه» نام دارد – یعنی هیچ مسیر از پیش تعیین‌شده‌ای برای انجام کارها وجود ندارد و تصمیم‌گیری روزانه به‌صورت مستقل و بدون نیاز به دستور مستقیم انجام می‌شود.

نکته جالب اینجاست که عامل‌های هوش مصنوعی می‌توانند در محیط‌هایی چندعاملی نیز فعالیت کنند. برای مثال، پلتفرم متن‌باز AutoGPT که بر پایه GPT-4 توسعه یافته، قادر به انجام پروژه‌ها و گردش‌کارهای چندمرحله‌ای است (Belcic، ۱۵ اکتبر ۲۰۲۴). این سیستم به‌صورت فعال با پلتفرم‌های دیجیتال تعامل دارد – APIها را فراخوانی می‌کند، در وب جست‌وجو می‌کند و فایل‌ها را مدیریت می‌کند – تا وظایفی را که معمولاً توسط انسان انجام می‌شود، تکمیل کند (Yang، Yue و He، ۲۰۲۳). به‌عنوان مثال، هنگام برنامه‌ریزی سفر، AutoGPT می‌تواند بلیت هواپیما و هتل را جست‌وجو، قیمت‌ها را مقایسه و حتی بدون دخالت انسان، اقدام به رزرو کند. توانایی اتصال به سامانه‌های بیرونی و انجام کارهای پیچیده، آن را به نمونه‌ای واقعی از هوش مصنوعی عاملی تبدیل کرده که به‌جای کاربر، در جهان دیجیتال عمل می‌کند.

اهمیت هوش مصنوعی عاملی در توان بالقوه آن برای دگرگون‌سازی تعاملات دیجیتال نهفته است. این سیستم‌ها می‌توانند وظایف پیچیده و تکراری را خودکارسازی کرده و در نتیجه بهره‌وری انسان را به شکل چشم‌گیری افزایش دهند. برای درک گستردگی این روند، فقط کافی است بدانیم که در فوریه ۲۰۲۵، حدود ۸.۴ میلیارد دستیار مجازی صوتی (از جمله Alexa و Siri) در حال استفاده بودند – یعنی بیشتر از جمعیت جهان (۸.۲ میلیارد نفر) – و تقریباً ۱ نفر از هر ۵ نفر در جهان از جست‌وجوی صوتی استفاده می‌کرد (Kumar، ۴ فوریه ۲۰۲۵). نسخه عاملی الکسا به نام Alexa+ نیز در فوریه ۲۰۲۵ معرفی شد (Wiggers، ۲۶ فوریه ۲۰۲۵).

در تئوری، AAI می‌تواند باعث بهبود بازیابی اطلاعات، انتخاب محصولات، شخصی‌سازی تجربه کاربری و بهینه‌سازی تعاملات شود و حتی صنایع مختلف را متحول سازد (Czech، ۹ سپتامبر ۲۰۲۴). اما در عمل، پذیرش AAI با چالش‌های زیادی روبه‌روست. مشکلات فناورانه‌ای همچون محدودیت‌های فعلی در پردازش زبان طبیعی (NLP) و شفافیت در تصمیم‌گیری‌ها، پرسش‌هایی را درباره میزان قابل‌اعتماد بودن این سامانه‌ها به‌وجود آورده‌اند (Belovich، ۱۲ فوریه ۲۰۲۵). همچنین، موضوع حساس دیگری نیز مطرح است: عامل‌های کاملاً خودمختار که می‌توانند کد جدید بنویسند و اجرا کنند، نگرانی‌های امنیتی جدی ایجاد کرده‌اند (Mitchell و همکاران، ۲۰۲۵).

از سوی دیگر، پذیرش این فناوری در میان کاربران نیز با تردیدهایی همراه است؛ به‌ویژه به‌دلیل نگرانی‌های آشنا در حوزه حریم خصوصی، شفافیت و مسئولیت‌پذیری. مشابه گذشته، راه‌حل این چالش‌ها نیز بر پایه اصول بنیادین حاکمیت هوش مصنوعی استوار است: نظارت شفاف بر الگوریتم‌ها، سازوکارهای رضایت آگاهانه و چارچوب‌های مسئولیت‌پذیری شفاف، برای موفقیت در ادغام AAI ضروری هستند.

ابهام‌های موجود در حوزه مقررات‌گذاری نیز پذیرش AAI را پیچیده‌تر می‌کند؛ چرا که چارچوب‌های قانونی فعلی، پاسخ‌گوی پیچیدگی‌های تعاملات دیجیتال خودکار نیستند (Sassoon، ۶ مارس ۲۰۲۵). بنابراین، در حالی‌که پتانسیل AAI بسیار بالاست، بررسی دقیق این موانع برای پذیرش آن امری حیاتی است. موفقیت در عبور از این چالش‌ها، تأثیر مستقیمی بر تحقق واقعی مزایای تحول‌آفرین AAI خواهد داشت.

یکی از چالش‌های اولیه، به محیطی مربوط می‌شود که AAI در آن عمل می‌کند. فلوریدی (Floridi، ۲۰۲۳) استدلال می‌کند که موفقیت AI نه به «هوشمندی» آن – که در واقع وجود ندارد – بلکه به چگونگی طراحی و ساختاردهی محیط پیرامون آن بستگی دارد؛ محیطی که یا برای مهندسان، «پوشانده شده» و یا از منظر فلسفی، «بازتعریف هستی‌شناختی» شده باشد. پرسشی که اکنون مطرح می‌شود این است:

آیا فضای اطلاعاتی (infosphere) به‌گونه‌ای بهینه‌سازی شده که هوش مصنوعی عاملی بتواند در آن موفق باشد؟
این پرسش در بخش بعدی بررسی خواهد شد.

۳. تقویت متقابل AAIO و هوش مصنوعی عاملی: یک چرخه مثبت

موفقیت و اثربخشی سامانه‌های هوش مصنوعی عاملی (AAI) تا حد زیادی به کیفیت و ساختار محتوای دیجیتالی بستگی دارد که با آن تعامل می‌کنند (Floridi و Illari، ۲۰۱۴). از سوی دیگر، با گسترش روزافزون استفاده از AAI، انگیزه‌ی ارائه‌دهندگان محتوا برای بهینه‌سازی وب‌سایت‌ها به‌گونه‌ای که برای عامل‌های هوشمند قابل استفاده باشند نیز بیشتر می‌شود و به این ترتیب، یک چرخه‌ی مثبت تقویت‌کننده شکل می‌گیرد (Ductan، ۱۵ ژانویه ۲۰۲۵).

اما این بهینه‌سازی باید چگونه انجام شود؟

همان‌طور که دیدیم، بهینه‌سازی برای موتورهای جستجو (SEO) با تمرکز بر فاکتورهایی مثل ارتباط محتوایی، اعتبار و تجربه کاربری – از طریق بهینه‌سازی کلمات کلیدی، تگ‌های متا، داده‌های ساختاریافته، سازگاری با موبایل و قابلیت ایندکس شدن – موجب افزایش ترافیک ارگانیک شده است (Yalçın و Köse، ۲۰۱۰).

اما یکی از ویژگی‌های اصلی هوش مصنوعی عاملی این است که می‌تواند به‌صورت مستقل در محیط دیجیتال عمل کرده و فراتر از نتایج جست‌وجوی ساده، به دنبال داده‌هایی ساختاریافته و معنایی غنی باشد. AAI برای پاسخ‌گویی به نیاز کاربران، از تکنیک‌های پیشرفته‌ای مانند پردازش زبان طبیعی (NLP) و تحلیل داده‌های زمینه‌دار یا اطلاعات لحظه‌ای (مثل قیمت‌گذاری پویا) استفاده می‌کند. در نتیجه، هرچند تکنیک‌های سنتی SEO هنوز کاربرد دارند، اما برای هوش مصنوعی عاملی که به شکل عمیق‌تری به کیفیت اطلاعات نیاز دارد، کافی نیستند.

بنابراین، محتوای وب باید با رویکردی گسترده‌تر و پیشرفته‌تر بهینه شود که شامل متادیتای غنی، APIهای قوی و به‌روزرسانی‌های لحظه‌ای باشد تا امکان تفسیر صحیح توسط ماشین و تصمیم‌گیری دقیق فراهم شود.

رویکردهای AAIO

بهینه‌سازی برای هوش مصنوعی عاملی (AAIO) شامل مجموعه‌ای از راهکارهای هدفمند است که برای تسهیل تعامل مؤثر و دقیق عامل‌های هوشمند طراحی شده‌اند. این راهکارها شامل موارد زیر می‌شوند:

• استفاده از طرح‌های داده‌ای ساختاریافته مانند JSON-LD و RDFa برای ارائه زمینه معنایی دقیق و قابل خواندن برای ماشین‌ها؛

• بهینه‌سازی برای فناوری‌های NLP و جست‌وجوی صوتی؛

• تضمین بارگذاری سریع محتوا و طراحی واکنش‌گرا برای موبایل (Mobile-first)؛

• توسعه APIهای قوی و استاندارد برای یکپارچگی بدون مشکل با عامل‌های هوش مصنوعی.

این رویکردها به‌طور جمعی، تضمین می‌کنند که محیط‌های دیجیتال نه‌تنها برای عامل‌های هوشمند قابل پیمایش هستند، بلکه از نظر معنایی غنی و قابل تفسیر نیز می‌باشند.

داده‌های ساختاریافته و نشانه‌گذاری ساختارمند به عامل‌های هوشمند کمک می‌کنند تا محتوا را به‌درستی تفسیر و طبقه‌بندی کنند (Pakanati، ۱۷ مارس ۲۰۲۵). بهینه‌سازی برای زبان طبیعی و جست‌وجوی صوتی نیز تعامل شهودی‌تر با عامل‌ها را ممکن می‌سازد و عملکرد آن‌ها را در جست‌وجو و انجام وظایف افزایش می‌دهد (Belovich، ۱۲ فوریه ۲۰۲۵).

همچنین، بهینه‌سازی فنی – شامل ساختار منطقی وب‌سایت، سازگاری با موبایل، بارگذاری سریع و متادیتای کامل – مستقیماً به قابلیت ناوبری، ایندکس‌پذیری و استفاده مؤثر عامل‌ها از محتوای دیجیتال کمک می‌کند. در کنار آن، APIهای مستند و در دسترس، امکان یکپارچگی روان عامل‌های هوشمند با پلتفرم‌های متنوع دیجیتال را فراهم کرده و عملکرد آن‌ها را بهبود می‌بخشد (Forbes Technology Council، ۶ نوامبر ۲۰۲۴).

مانند SEO، در AAIO نیز لازم است که تعادلی میان بهینه‌سازی و کنترل دسترسی عامل‌ها برقرار باشد. مثلاً در SEO فایل robots.txt برای مشخص‌کردن مجاز بودن یا نبودن دسترسی خزنده‌ها استفاده می‌شود. با این حال، شرکت‌های هوش مصنوعی اغلب این فایل را نادیده می‌گیرند (Paul، ۲۱ ژوئن ۲۰۲۴؛ Mehrotra و Marchman، ۱۹ ژوئن ۲۰۲۴). بنابراین، روش‌های مدرن‌تری باید برای کنترل دسترسی عامل‌ها تدوین شوند.

استاندارد LLMs.txt

یکی از پیشرفت‌های مهم در پیاده‌سازی AAIO، استاندارد LLMs.txt است که توسط جرمی هاوارد (Jeremy Howard) پیشنهاد شده. این پروتکل، محدودیت‌های مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) را هدف قرار می‌دهد؛ مثل محدود بودن حافظه زمینه‌ای (context window) و دشواری تبدیل HTML به متن ساده قابل استفاده توسط LLMها.

LLMs.txt یک فایل مارک‌داون است که در مسیر اصلی سایت (مثلاً /llms.txt) قرار می‌گیرد و شامل اطلاعات ساختاریافته‌ای برای تحلیل دقیق توسط LLMهاست. صاحبان وب‌سایت می‌توانند با استفاده از این فایل، نسخه‌های ساده‌شده‌ای از صفحات را (مثلاً با پسوند .md) در اختیار عامل‌ها قرار دهند. شرکت‌های بزرگی مثل Anthropic و Perplexity این استاندارد را پیاده‌سازی کرده‌اند (Garner، ۲۸ مارس ۲۰۲۵).

این روش، مزایایی مطابق با اصول AAIO دارد: کنترل دسترسی محتوایی و ارتقای تحلیل عامل‌ها. همان‌طور که Garner اشاره می‌کند:

«داشتن نسخه کامل محتوای سایت در یک فایل، امکان انجام تحلیل‌هایی را فراهم می‌کند که قبلاً دشوار بودند.»

جمع‌بندی

در نهایت، بهینه‌سازی محتوا از طریق به‌روزرسانی‌های مداوم، هدف‌گیری دقیق نیت کاربران، و استفاده از تحلیل‌های مبتنی بر هوش مصنوعی برای بهبود پیوسته، باعث می‌شود محتوا هم برای انسان و هم برای عامل‌های هوشمند همیشه مرتبط و مؤثر باقی بماند (Edwards، ۴ فوریه ۲۰۲۵). این مجموعه از اقدامات، هسته اصلی AAIO را شکل می‌دهد و محیطی فراهم می‌آورد که عملکرد هوش مصنوعی عاملی در آن بهینه باشد.

جدول مقایسه SEO و AAIO:

۴. بررسی پیامدهای حکمرانی، اخلاقی، حقوقی و اجتماعی (GELSI) در بهینه‌سازی برای هوش مصنوعی عاملی (AAIO)

پیاده‌سازی AAIO می‌تواند پیامدهای قابل‌توجهی در زمینه‌های حکمرانی، اخلاق، حقوق و مسائل اجتماعی به‌دنبال داشته باشد؛ پیامدهایی که نیازمند پیش‌بینی و مدیریت فعالانه هستند.

چالش‌های حکمرانی (Governance)

چالش‌های حکمرانی شامل مواردی مانند:

• تعیین استانداردهای فنی،

• تضمین سازگاری میان‌پلتفرمی،

• ایجاد مکانیزم‌های نظارتی مؤثر،

• و حفظ شفافیت در تعاملات دیجیتال خودکار است (Sassoon، ۶ مارس ۲۰۲۵).

هماهنگی با استانداردهای بین‌المللی هوش مصنوعی (مثل ISO/IEC JTC 1/SC 42) یا تدوین استانداردهای جدید، می‌تواند چارچوب‌هایی قابل تعامل و جهانی برای اجرای AAIO فراهم کند.

مثلاً در SEO سنتی، مشکل «اسپم سئو» وجود دارد؛ یعنی محتوایی که نه به‌منظور ارتقای کیفیت، بلکه صرفاً برای رتبه‌گرفتن بهینه‌سازی شده و در نهایت، به کاهش کیفیت کلی محتوا در نتایج جست‌وجو می‌انجامد (Bevendorff و همکاران، ۲۰۲۴). مشابه آن، AAIO هم ممکن است قربانی تکنیک‌هایی شود که عامل‌های هوش مصنوعی را فریب می‌دهند تا صرفاً برای جذب ترافیک وارد سایت شوند.

همچنین، AAI می‌تواند خود به‌طور خودکار اقدام به تولید محتوای کم‌کیفیت کند یا درگیر ایجاد «کارخانه‌های محتوای کلیکی» شود (Knibbs، ۲۰۲۵).

خطر حذف انسان از چرخه تصمیم‌گیری

مشکلات فوق نشان‌دهنده یک نگرانی جدی در مورد چرخه مثبت مطرح‌شده در بخش ۳ است. در حالی‌که در سیستم‌های فعلی SEO، انسان هنوز نقش دارد (مثلاً انتخاب اسپانسرشدن، استخدام استراتژیست محتوا یا بهینه‌سازی بر اساس اصول مستند)، در AAIO این چرخه ممکن است کاملاً به‌دست عامل‌های هوش مصنوعی بیفتد؛ به‌طوری‌که محتوایی توسط AI تولید شده و فقط برای مصرف دیگر AIها طراحی شده باشد.

این حذف دوگانه انسان – هم در تولید و هم در مصرف محتوا – از نظر اخلاقی بسیار خطرناک است، چرا که عامل‌های هوش مصنوعی عاملی، ترکیبی از موتور جست‌وجو و سامانه توصیه‌گر هستند؛ یعنی صرفاً اطلاعات را نمی‌یابند، بلکه آن را خلاصه، پردازش و با اقتدار ارائه می‌کنند.

در چنین شرایطی، کاربران معمولاً فقط یک پاسخ «اقتدارمند» می‌گیرند – نه مجموعه‌ای از گزینه‌ها – و اگر این پاسخ‌ها محصول فرایندهای غیرشفاف AAIO باشند، کاربران بدون آگاهی، در معرض دستکاری قرار می‌گیرند.

بنابراین، مسئله اصلی این است که چگونه میان بهینه‌سازی برای عامل‌ها (برای کارآمدی) و بهینه‌سازی برای کاربران (برای حفظ اختیار و اعتماد) تعادل برقرار کنیم. در اینجا مفاهیمی مثل شفافیت، مسئولیت‌پذیری، اعتماد کاربر و پیشگیری از سوگیری در تصمیم‌گیری‌های الگوریتمی اهمیت حیاتی پیدا می‌کنند (Edwards، ۴ فوریه ۲۰۲۵).

همچنین باید صراحتاً جلوی سوءاستفاده از AAI برای انتشار اطلاعات نادرست، دستکاری یا نظارت برداشته شود و با تدوین چارچوب‌های اخلاقی و مقرراتی شفاف، از افراد و جامعه در برابر این آثار منفی محافظت گردد.

چالش‌های حقوقی (Legal)

AAIO پرسش‌های حقوقی متعددی را نیز مطرح می‌کند؛ به‌ویژه در حوزه مالکیت فکری (IP) و مقررات استفاده از داده‌ها.

عامل‌های هوش مصنوعی هنگام دسترسی به محتوای وب‌سایت‌ها، ممکن است اطلاعاتی را استخراج کنند که مشمول حقوق مالکیت فکری باشد. اگرچه برخی صاحبان محتوا این داده‌ها را عمداً برای AIها بهینه‌سازی می‌کنند، اما لازم است شرایط استفاده از این داده‌ها را از طریق شرایط خدمات (Terms of Service) به‌روشنی مشخص کنند.

در بسیاری از موارد، استخراج خودکار داده‌ها (اسکریپت‌نویسی، خزیدن سایت) ممنوع است و باید با مجوز رسمی از طریق API انجام شود. مثلاً یک سایت خبری ممکن است فقط اجازه دسترسی عامل‌ها به عنوان یا خلاصه اخبار را بدهد و متن کامل را فقط در صورت وجود مجوز ارائه کند.

در اتحادیه اروپا، بر اساس دستورالعمل ۲۰۱۹/۷۹۰ درباره استخراج متن و داده‌ها، دسترسی AIها به محتوا مجاز است مگر اینکه مالک صراحتاً مخالفت کند. بنابراین، مسئولیت جلوگیری از دسترسی بر دوش صاحب سایت است.

این موضوع نشان می‌دهد که اجرای مؤثر AAIO نیازمند APIهای رسمی یا جریان داده‌ای اختصاصی برای AIهاست، با تعریف دقیق حقوق استفاده، نرخ درخواست و سطح دسترسی.

از سوی دیگر، چالش حقوقی مهم دیگر، حریم خصوصی کاربران و حفاظت از داده‌ها است. عامل‌های هوشمند به‌نمایندگی از کاربر وارد سایت‌ها می‌شوند؛ بنابراین سایت باید سیستم‌های تأیید هویت ساختاریافته‌ای برای بررسی مجوز عامل داشته باشد – به‌ویژه زمانی که اطلاعات حساس مثل اطلاعات بانکی و کارت اعتباری در میان است.

بر اساس مقررات عمومی حفاظت از داده‌ها (GDPR)، اگر یک وب‌سایت از طریق تعامل با AIها، داده شخصی جمع‌آوری کند، موظف به رعایت تعهدات قانونی خاصی خواهد بود. مثلاً باید طرح‌های متادیتای خاصی برای مشخص‌کردن دسترسی مجاز عامل‌ها به داده‌های شخصی ایجاد کند.

همچنین، قوانین ایالتی مانند CCPA در آمریکا، بر نیاز به ثبت رضایت به‌صورت ماشینی، ثبت دقیق فعالیت عامل‌ها و مینیمال‌سازی داده‌ها تأکید دارند.

در مجموع، طراحی «حریم خصوصی از ابتدا» برای AAIO ضروری است؛ شامل مواردی مانند:

• ساختارهای دسترسی جزئی (granular)،
• تأیید لحظه‌ای رضایت،
• و پروتکل‌های قابل خواندن برای ماشین.

پیامدهای اجتماعی (Social)

AAIO می‌تواند تأثیرات گسترده اجتماعی داشته باشد، از جمله:

• جابجایی شغلی و کاهش نیاز به برخی مشاغل انسانی؛
• تغییر در رابطه کاربر–عامل و وابستگی روزافزون کاربران به توصیه‌های AI؛
• و شکاف دیجیتال نوین بین کسانی که به فناوری‌های پیشرفته دسترسی دارند و کسانی که ندارند.

ممکن است کاربران به‌تدریج مهارت‌های تفکر انتقادی را از دست بدهند و تصمیم‌گیری‌های پیچیده را کاملاً به عامل‌ها واگذار کنند. از سوی دیگر، عدم دسترسی برابر به عامل‌های هوش مصنوعی می‌تواند الگوهای نابرابری دیجیتال جدیدی ایجاد کند و فرصت‌های اجتماعی-اقتصادی افراد را تحت‌تأثیر قرار دهد.

راهکارهای پیشنهادی

برای مقابله با این چالش‌ها، لازم است:

• سیاست‌گذاران و فعالان صنعت به‌صورت هماهنگ وارد عمل شوند؛

• برنامه‌های آموزشی هدفمند و بازآموزی گسترده اجرا شود؛

• آگاهی عمومی ارتقا یابد؛

• و سازوکارهایی برای برابری در دسترسی به فناوری‌های AAIO تدوین گردد (Forbes Technology Council، ۶ نوامبر ۲۰۲۴).

۵. نتیجه‌گیری: AAIO به‌عنوان زیرساختی حیاتی

با توجه به اینکه بخش زیادی از تعاملات دیجیتال امروز و آینده به‌وسیله عامل‌های خودکار (Agentic AI) انجام می‌شود، بهینه‌سازی وب‌سایت‌ها و منابع آنلاین برای پاسخ‌گویی به نیاز این عامل‌ها به یک زیرساخت ضروری تبدیل شده است.

AAIO نه‌تنها امکان استقرار مؤثر هوش مصنوعی عاملی را فراهم می‌کند، بلکه به بهبود کلی عملکرد و کاربری محیط دیجیتال نیز کمک می‌کند. البته، اجرای موفق این رویکرد نیازمند مدیریت دقیق و پیش‌دستانه پیامدهای حکمرانی، اخلاقی، حقوقی و اجتماعی است.

برای این منظور، باید چارچوب‌های مقرراتی جامع، استانداردهای فنی شفاف، ابتکارات شفاف‌سازی و برنامه‌های آموزشی عمومی طراحی و به‌صورت هماهنگ و جمعی پیاده‌سازی شوند تا دسترسی عادلانه تضمین شده و پیامدهای منفی کاهش یابد.

در نهایت، AAIO یک تکامل اساسی در شیوه‌های بهینه‌سازی دیجیتال محسوب می‌شود و برای تحقق کامل پتانسیل هوش مصنوعی عاملی، کاملاً ضروری است. برای موفقیت AAI، باید محیطی هوشمندانه، ساختارمند و پشتیبان طراحی شود؛ همان‌گونه که برای رشد یک موجود زنده، زیست‌بوم مناسب لازم است.

دسترسی عادلانه و فراگیر به AAIO و بهره‌مندی عمومی از مزایای AAI، نقشی حیاتی در کاهش شکاف‌های دیجیتال و جلوگیری از تعمیق نابرابری‌های اجتماعی موجود دارد.

در این مسیر، سیاست‌گذاران، رهبران صنعت و نهادهای مدنی باید با همکاری یکدیگر، برنامه‌های آموزشی، دوره‌های بازآموزی و زیرساخت‌های قابل دسترس طراحی کنند تا گروه‌های متنوع اجتماعی نیز از این فناوری‌های نوین بهره‌مند شوند.

در نهایت، شفافیت، پاسخ‌گویی و فراگیر بودن در اجرای AAIO نه‌تنها برای حفظ اعتماد عمومی و پاسخ‌گویی دموکراتیک ضروری‌اند، بلکه عامل کلیدی برای پذیرش اجتماعی این تحول فناورانه نیز هستند (Eubanks ۲۰۱۸، van Dijk ۲۰۲۰).

و البته، همه این‌ها ممکن است محقق نشوند – چرا که در عمل، اغلب از پیشگیری غافل می‌شویم – اما قطعاً ارزش آن را دارد که برایش تلاش کنیم.