لماذا يعد توطين أصوات الذكاء الاصطناعي لللهجات الخليجية أمرًا ضروريًا

أصبحت تقنيات الصوت بسرعة جزءًا من الحياة اليومية في منطقة مجلس التعاون الخليجي، من المساعدين الافتراضيين إلى التشغيل الآلي لمراكز الاتصال. ومع ذلك، فإن الذكاء الاصطناعي الصوتي الذي لا «يبدو محليًا» يمكن أن يبدو غريبًا على المستخدمين. اللهجات العربية الخليجية (المعروفة مجتمعة باسم خليجي اللغة العربية) تحمل لهجات مميزة ومفردات وفروق ثقافية تختلف اختلافًا كبيرًا عن اللغة العربية الفصحى الحديثة (MSA) أو اللهجات العربية الأخرى. تؤكد الدراسات الحديثة أن المستخدمين في دول مجلس التعاون الخليجي يفضلون بشكل كبير المساعدين الصوتيين الذين يتحدثون هم لهجة. في الواقع، 65% من المستخدمين الذين شملهم الاستطلاع في الإمارات العربية المتحدة والمملكة العربية السعودية يفضلون اللغة العربية كلغة أساسية للمساعدين الصوتيين - مع اللغة العربية الخليجية باعتبارها اللهجة الأكثر طلبًا - ويقول 56٪ أن فهم اللهجات والتعبيرات المحلية أمر مهم[1]. عندما يقوم المساعد «بتصحيح العبارات الخليجية الشائعة بشكل صحيح، تزداد الثقة ويتبع ذلك الاستخدام»، مما يوضح كيف أن دقة اللهجة تعزز ثقة المستخدم بشكل مباشر[1]. الطلب على الأصوات المحلية واضح ومتزايد، مما يؤدي إلى توطين اللهجات واللكنة ليس مجرد مطلب جميل، ولكنه مطلب حاسم لحلول الصوت بالذكاء الاصطناعي في دول مجلس التعاون الخليجي.

طلب المستخدم على اللهجات المحلية في دول مجلس التعاون الخليجي

تبنت منطقة دول مجلس التعاون الخليجي تقنية الصوت بحماس، ولكن مع توقع قوي بأن هذه التقنيات تلبي تفضيلات اللغة المحلية. الناس يريدون مساعدين يبدو وكأنه منزل[1]. أظهر استطلاع أجرته أمازون أليكسا في عام 2025 في الإمارات العربية المتحدة والمملكة العربية السعودية أن تبني تقنيات الصوت هو الاتجاه السائد، وسلط الضوء على الشعور القوي باللغة العربية أولاً بين المستخدمين[2][3]:

• اللغة العربية كأولوية: 65% من المستخدمين يفضلون اللغة العربية كلغة رئيسية لمساعدهم الصوتي. كانت اللغة العربية الخليجية (الخليجية) هي اللهجة المفضلة في الاستطلاع[1]. يعكس هذا أغلبية واضحة تشعر براحة أكبر في التفاعل باللهجة الإقليمية بدلاً من اللغة الإنجليزية أو MSA الرسمية.
• فهم اللكنة: قال 56٪ من المستجيبين إنه مهم التي يفهمها المساعدون الصوتيون الإقليمية لهجات وتعبيرات[1]. يشعر المستخدمون بالإحباط عندما لا يتعرف الذكاء الاصطناعي على التعابير المحلية أو يخطئ في نطق الأسماء المحلية.
• الثقة والاستخدام: عندما يتمكن المساعد الصوتي من التعامل مع الكلام الخليجي العامي - نطق الكلمات بالطريقة التي يفعلها السكان المحليون واستخدام العبارات المألوفة - فإن ذلك يزيد بشكل كبير من ثقة المستخدم في التكنولوجيا[4]. تُترجم هذه الثقة إلى زيادة استخدام وقبول الذكاء الاصطناعي الصوتي في الحياة اليومية.

هذه النتائج تعزز ذلك يؤثر دعم اللهجة المحلية بشكل مباشر على رضا المستخدم واعتماده. في الخليج، قد يبدو المساعد الذي يقتصر على MSA أو اللهجة العربية غير الخليجية (مثل المصرية أو الشامية) رسميًا في أحسن الأحوال أو بعيدًا تمامًا عن الاتصال في أسوأ الأحوال. يلاحظ المستخدمون النهائيون الفرق - كما جاء في أحد التقارير، «اللغة هي فتح القفل. الناس يريدون مساعدين يبدون وكأنهم في المنزل»[5]. التوقع هو أن السماعة الذكية أو الخدمة الصوتية يجب أن تفهم وتتحدث بالطريقة التي يفعلها المحلي. أي شيء أقل يمكن أن أشعر به أجنبي في كل من اللغة والشخصية، مما يقوض تجربة المستخدم.

الرنين الثقافي والأصالة

ما وراء الراحة، ترتبط اللغة في دول مجلس التعاون الخليجي ارتباطًا وثيقًا بالهوية الثقافية. إن اللهجة الخليجية ليست مجرد أداة اتصال؛ إنها تعبير عن المجتمع والتراث. «إن التحدث باللهجة الخليجية هو علامة قوية للهوية بين عرب الخليج. إنها تعزز الروابط المجتمعية وتعمل كرمز للتراث».[6]. يتعرف الأشخاص على الفور على ما إذا كان الصوت «ينتمي» أم لا. قد يعمل المساعد الصوتي العربي بشكل عام بشكل مناسب، لكنه لن يعمل صدى مع المستخدمين ما لم يكن يحمل النغمة الثقافية والعاطفية الصحيحة.

لقد فهمت الشركات المحلية هذا منذ فترة طويلة: تستخدم العديد من الشركات الخليجية اللهجة الخليجية للتواصل مع العملاء، مع العلم أن الصوت المألوف يبني الثقة[7]. ينطبق نفس المبدأ على أصوات الذكاء الاصطناعي. الوكيل الافتراضي الذي يمزح مع مستخدم سعودي بلكنة نجدية عادية أو يستجيب لمستخدم إماراتي بالدفء والتجويد الذي يتعرف عليه من مجتمعه الخاص سيخلق تفاعلًا أكثر جاذبية وراحة. وعلى العكس من ذلك، قد يُنظر إلى الذكاء الاصطناعي الذي يتحدث العربية بطريقة صارمة وشاملة للمنطقة (أو بلهجة مختلفة) على أنه شخص غريب. في الممارسة العملية، يمكن أن يؤدي استخدام اللهجة أو اللهجة الخاطئة إلى تنفير المستخدمين وحتى يؤدي إلى سوء الفهم — العالم العربي لديه أكثر من 20 لهجة يمكن أن تكون غير مفهومة بشكل متبادل[8]، لذا فإن افتراض وجود مقاس واحد يناسب الجميع هو خطأ.

الأصالة الثقافية تعني أيضًا التقاط التفاصيل الدقيقة مثل الفكاهة ومستويات الأدب والمراجع المحلية. على سبيل المثال، تحتوي اللغة العربية الخليجية على تعابيرها العامية الخاصة وإيقاع المحادثة المميز. نجحت في دمج هذه الإشارات في إشارات الكلام المركبة للمستخدمين مثل الصوت «يتحدث لغتهم» بالمعنى الثقافي. لا تتعلق هذه المحاذاة بالوضوح الخام فحسب، بل تتعلق بـ عاطفي جودة الصوت. إذا كان الصوت يصدر صوتًا محلي، من المرجح أن يثق المستخدمون به ويستمتعون باستخدامه وحتى تكوين اتصال عاطفي - وهو الهدف النهائي لأي ذكاء اصطناعي يواجه المستهلك.

تحدي اللهجات العربية في الذكاء الاصطناعي الصوتي

لماذا لم تتقن حلول الذكاء الاصطناعي الصوتية تعريب اللهجات عالميًا؟ الإجابة المختصرة هي أنها الصعب. تعتبر اللغة العربية حالة صعبة بشكل خاص بسبب شهرتها ازدواج اللسان (مقسمة بين MSA الرسمية واللهجات العامية) والتنوع الهائل لللهجات عبر المناطق[8]. اللغة العربية المستخدمة في عمان أو الإمارات العربية المتحدة ليست هي نفسها في مصر أو المغرب - تختلف اللهجات في النطق والمفردات والقواعد. في الواقع، تمتد اللغة العربية 22 دولة بعشرات اللهجات، والكثير منها مختلف جدًا لدرجة أن المتحدثين يكافحون من أجل فهم بعضهم البعض[8]. تحتوي اللغة العربية الخليجية نفسها على اختلافات داخلية (كويتية مقابل إماراتية مقابل عربية سعودية، وما إلى ذلك)، على الرغم من أنها قريبة نسبيًا ويمكن فهمها بشكل متبادل إلى حد كبير داخل منطقة الخليج[9][10].

هناك العديد من التحديات المحددة التي تجعل توليد لهجة TTS (تحويل النص إلى كلام) معقدًا:

• عدم وجود كتابة موحدة: على عكس MSA، لا تحتوي اللهجات عادةً على نظام كتابة قياسي. قد يكتب الناس اللهجة العربية بشكل مخصص في النصوص أو وسائل التواصل الاجتماعي، ولكن هناك عدم الاتساق. هذا النقص في قواعد الإملاء القياسية يعني من الصعب جمع بيانات التدريب وتطبيعها[11]. قد يتم تهجئة نفس الكلمة بشكل مختلف من قبل أشخاص مختلفين، والعديد من الكلمات ذات اللهجة لا تحتوي حتى على تهجئات متفق عليها.
• التعقيد الصوتي: تقدم اللهجات الأصوات وتحولات النطق التي تختلف عن MSA. على سبيل المثال، في اللغة العربية الخليجية، قاف غالبًا ما يتم نطق (ق) بحرف «g» صلب، ويمكن لأطوال حروف العلة أو أنماط الضغط تغيير المعنى. قد يخطئ نموذج الصوت الذي تم تدريبه فقط على MSA في نطق الكلمات أو الأسماء الخليجية الشائعة. يتطلب التقاط هذه الاختلافات الصوتية الدقيقة نمذجة صوتية محلية واسعة النطاق.
• الاختلافات المورفولوجية والمعجمية: تستخدم اللهجات مفردات مختلفة (بما في ذلك الكلمات المستعارة) وأحيانًا تركيبات نحوية مختلفة. مثال بسيط: كلمة «نعم» في MSA هي نعام، ولكن الكلمة الشائعة في اللغة العربية الخليجية هي طالع (ي) أو أيوا. بدون الترجمة، قد يستجيب المساعد الصوتي بكلمات أو قواعد تبدو رسمية جدًا أو من منطقة أخرى، مما يكسر وهم الصوت الأصلي.
• ندرة الموارد: يتطلب بناء صوت الذكاء الاصطناعي الكثير من بيانات التدريب (ساعات من الكلام المنسوخ) والنص المنسق بعناية حتى يتعلم النموذج منه. بيانات اللهجة عالية الجودة في دول مجلس التعاون الخليجي نادرة مقارنة، على سبيل المثال، باللغة الإنجليزية أو حتى MSA. ال كانت ندرة مجموعات بيانات الكلام العربي - خاصة بالنسبة لللهجات المحددة - عقبة كبيرة لتطوير TTS الطبيعي[12]. في حين أن هناك بعض مجموعات البيانات الصوتية الخليجية (على سبيل المثال، يقدم بعض مقدمي الخدمة صوتًا «خليجيًا عربيًا»)، إلا أنها محدودة، وتركز العديد من الأنظمة التجارية تاريخيًا على MSA افتراضيًا[13].

بسبب هذه التحديات، تمسك المساعدون الصوتيون العرب الأوائل (والعديد من خدمات TTS التجارية الحالية) باللغة العربية الفصحى الحديثة - اللغة الرسمية المشتركة في جميع أنحاء العالم العربي[13]. تتمتع MSA بميزة التدريس في المدارس واستخدامها في الأخبار، ولكنها لا أحد هو اللغة الأم في الحياة اليومية. المساعد الذي يتحدث فقط MSA بشكل مثالي يبدو حتمًا وكأنه قارئ أخبار أو مدرس، وليس مساعدًا محليًا ودودًا. كما تشير مجلة CACM، قامت شركات التكنولوجيا الكبرى بطرح TTS باللغة العربية في MSA، ولكن «قلة قليلة [جاءت] بتغطية جدلية». حتى أصوات Alexa و Google من Amazon تم إطلاقها في البداية بدعم MSA فقط[13]. من الواضح أن Amazon Polly (خدمة TTS) قدمت لاحقًا صوت عربي خليجي محدد لتلبية احتياجات هذه المنطقة[13] - الاعتراف بوضوح بالضرورة. ومع ذلك، فإن تعاني غالبية العروض التجارية من اللهجات أو غيرها من التفاصيل الدقيقة المحلية، غالبًا بسبب البيانات والعقبات اللغوية[14].

كل هذا يعني ذلك لتقديم تجربة صوتية محلية حقيقية في دول مجلس التعاون الخليجي، يجب على المرء التغلب على عقبات تقنية كبيرة: جمع بيانات عربية خليجية متنوعة، والتعامل مع الكتابة غير القياسية (بما في ذلك استعادة علامات التشكيل المفقودة للنطق الصحيح)[15])، وتكييف النماذج لالتقاط لهجة ولحن اللهجة. إنه مسعى مليء بالتحديات، ولكنه مسعى ممكن بشكل متزايد مع التقدم في الذكاء الاصطناعي - وهو أمر ممكن بالتأكيد يستحق هذا الجهد بالنظر إلى طلب المستخدم والأهمية الثقافية.

Faseeh TTS: نهج يركز على الإنسان للذكاء الاصطناعي للصوت العربي الخليجي

أحد الجهود الرائدة لمواجهة هذه التحديات هو فاس تي إس، وهي منصة نموذجية صوتية تم تطويرها في إطار Actualize Research في الإمارات العربية المتحدة. الفصيح هو لا نموذج أساسي عام أو صندوق أسود قائم على السحابة تمامًا - إنه نظام تجميع الكلام فائق التوطين على مستوى المؤسسات مصممة خصيصًا للهجات العربية (مع التركيز الأولي على اللغة العربية الخليجية). ما يميز Faseeh هو كيفية الجمع بين بنية TTS العصبية المتطورة تدريب الإنسان في الحلقة و البيانات الخاصة بدول مجلس التعاون الخليجي لتحقيق صوت عربي خليجي أصيل بشكل ملحوظ.

1. التدريب على البيانات فائقة التوطين: الصوت جيد فقط مثل البيانات التي تشكله. يجمع خط أنابيب Faseeh بقوة بيانات الكلام باللغة العربية الخليجية ويستوعبها - من التسجيلات الصوتية المحلية واللهجات الإقليمية والحوارات العامية - للتأكد من أن مجموعة التدريب الخاصة بالعارضة تعكس الطريقة التي يعكس بها الأشخاص تحدث حقًا في دول مجلس التعاون الخليجي. من خلال التدريب على طرق النطق المحلية واللغة العامية وأنماط الكلام، يتعلم النموذج الفروق الدقيقة في الصوت والنطق الفريدة في المنطقة. وهذا يشمل التقاط استطالة إيقاعية من حروف العلة وانعكاسات النبرة الدقيقة الشائعة في نغمة المحادثة الخليجية (السمات العرضية التي غالبًا ما تختلف عن تلك الموجودة في MSA). لا يمكن المبالغة في أهمية هذا التدريب المحلي: فبدونه، سيصبح نموذج TTS افتراضيًا ليبدو عامًا أو أجنبيًا. (كسياق أوسع، لاحظ الباحثون أنه بسبب افتقار اللهجة العربية إلى بيانات موحدة، يعد بناء مجموعات البيانات هذه أمرًا بالغ الأهمية لتطوير TTS باللغة العربية[12].)

2. حلقة التقييم البشري الذاتي: تقليديًا، بمجرد تدريب نموذج TTS، يتم تقييمه من خلال مقاييس مثل معدلات الخطأ في الكلمات أو مقاييس التشابه الصوتي. ومع ذلك، فإن هذه المقاييس «تفشل في التقاط الإخلاص الإدراكي والاجتماعي واللغوي» هذا يجعل الصوت قابلاً للتصديق حقًا[16][17]. يأخذ تطوير Faseeh خطوة جريئة تتجاوز المعتاد من خلال العلاج مستمعون بشريون كطيارين مشاركين في عملية التدريب. مستوحى من مفهوم التعلم المعزز من ردود الفعل البشرية (RLHF) المستخدم في نماذج اللغات الكبيرة، قام فريق Faseeh بتنفيذ إطار التقييم الذاتي: في الأساس، أ تستمع لجنة من المتحدثين الخليجيين الأصليين بانتظام إلى خطاب Faseeh الذي تم إنشاؤه وتقييمه عبر الأبعاد الرئيسية. هذا يتجاوز بكثير نظام MOS البسيط المكون من 5 نقاط (متوسط نقاط الرأي). يحتوي بروتوكول التقييم على أبعاد متعددة لالتقاط ما يبدو عليه «الجيد» من الناحية البشرية: - الطبيعة - هل يبدو الصوت وكأنه إنسان حقيقي يتحدث تلقائيًا (على عكس النغمة الآلية أو «القراءة» العلنية)؟ وهذا يشمل الحكم على تدفق الكلام، والتوقف والتنفس المناسبين، والسيولة العامة.
- الوضوح - هل يمكن فهم المحتوى بسهولة دون إجهاد؟ حتى مع أصالة اللهجة، فإن وضوح الكلمات أمر ضروري.
- التماسك التعبيري - هل تتناسب النغمة والعاطفة في الكلام التركيبي مع سياق النص؟ (على سبيل المثال، هل الجملة التي يجب أن تبدو سعيدة أو فضولية يتم تسليمها بالطريقة المناسبة؟) هذا يقيس الفروق العاطفية والتأكيدية في الكلام.
- أصالة اللهجة - بشكل حاسم، هل يشعر المستمعون «الصوت يبدو وكأنه شخص من هنا»؟ يتعلق الأمر باللهجة واختيارات الكلمات المحلية والعلامات الثقافية الدقيقة في النطق. بالنسبة إلى Faseeh الذي يركز على اللغة الخليجية، يضمن هذا البعد عدم انزلاق النموذج إلى MSA أو أي لهجة أخرى في أسلوبه.

وباستخدام هذه المعايير، قام مقيّمو Faseeh بتسجيل عينات صوتية من النموذج. تم تصميم العملية بدقة - اختبارات التعمية المزدوجة مع عينات عشوائية - بحيث يتم تقليل التحيزات. ومن ثم فإن التقييمات من العديد من القضاة البشريين هي مجمعة في «درجة إدراكية» مركبة لكل نموذج أو تكرار النموذج. بدلاً من مجرد الربت على النموذج أو اختيار الأفضل، غذت Actualize Research هذه الدرجات المستمدة من الإنسان. العودة إلى حلقة التدريب. من الناحية العملية، يعمل هذا من خلال شكل من أشكال التعلم المعزز أو نمذجة المكافآت: يتم دفع النموذج (من خلال الضبط الدقيق) لإنتاج خطاب يزيد من درجات التفضيل البشري. على مدى جولات التدريب المتتالية، نموذج TTS يتعلم مواءمة مخرجاته مع ما يعتبره البشر أكثر طبيعية وأصالة.

تقع حلقة التدريب التي تركز على الإنسان في طليعة أبحاث TTS. وكما لاحظت إحدى الدراسات الحديثة، «حتى أساليب TTS الحديثة حافظت على ردود الفعل البشرية معزولة عن التدريب، مما أدى إلى عدم تطابق أهداف التدريب ومقاييس التقييم»[17]. بعبارة أخرى، تم تحسين معظم نماذج TTS لتقليل الفقد الصوتي، وليس من أجل البشر يشعر حول الصوت. النهج المستخدم في الفصيح يقلب هذا النموذج من خلال استخدام الإدراك البشري كدليل لتحسين النموذج. وهو يردد النتائج التي توصل إليها الباحثون الذين سألوا: «هل يمكننا دمج الملاحظات البشرية في حلقة تعلم TTS؟» وأظهر أن القيام بذلك يمكن أن يحسن بشكل ملحوظ طبيعة الكلام وتشابه المتحدثين[18][19]. من خلال التعامل مع رأي المستمع على أنه الحقيقة الأساسية المطلقة، يضمن خط أنابيب Faseeh أن الصوت المركب ليس صحيحًا من الناحية الصوتية فحسب، بل نابض بالحياة بشكل مقنع وأصيل محليًا.

والجدير بالذكر أن المقيّمين البشريين لنظام Faseeeh لاحظوا أن الأصوات «الحضور الحالي المحسن والألفة الثقافية» مقارنة بالنماذج الأساسية. بعبارات واضحة، عندما يسمعون الفصيح يتكلم، فإنه يبدو وكأنه شخص محلي يتحدث إليهم. هذه هي بالضبط النتيجة التي نريدها من الذكاء الاصطناعي الصوتي فائق التوطين - وهو صوت يمكن أن ينتقل كصوت أصلي إلى المنطقة المستهدفة.

3. الحفاظ على الفروق اللغوية: لاستكمال حلقة التغذية الراجعة البشرية، قام فريق Faseeh ببناء الذكاء اللغوي الخاص بالمجال في النظام. أحد الأمثلة هو محرك التشكيل التكيفي في مرحلة المعالجة المسبقة للنص. تحذف الكتابة العربية حروف العلة القصيرة وأدلة النطق الأخرى، والتي يمكن أن تكون غامضة خاصة بالنسبة للكلمات ذات اللهجة أو الأسماء الصحيحة. تطبق الواجهة الأمامية لـ Faseeh التنبؤ بعلامات التشكيل الحساس للسياق (الاستفادة من الأنماط اللغوية العربية الخليجية) حتى تعرف TTS بالضبط كيفية نطق الكلمات بالطريقة التي يفعلها المتحدث الخليجي. هذا أمر بالغ الأهمية لأن حرف العلة أو الضغط الذي يتم نطقه بشكل خاطئ يمكن أن يجعل الكلمة تبدو غير محلية أو حتى يغير معناها. بالإضافة إلى ذلك، يستخدم النموذج الصوتي في Faseeh تكييف مدرك للبرازودي - تغذية النموذج بشكل أساسي بالميزات الإضافية حول التجويد والإيقاع المطلوبين - مما يضمن «تدفق نغمي متوافق مع إيقاع المحادثة في الخليج.» ومن خلال ترميز هذه المقدمات اللغوية والسطحية (المستقاة من بيانات الكلام الخليجية الحقيقية)، يحافظ النظام على الأصالة حتى بالنسبة للجمل المعقدة أو عند تجميع الكلام التعبيري. أظهر الاختبار المبكر أن هذه الميزات حسنت بشكل كبير من إدراك «الدفء» و «التعاطف» في الصوت، بالإضافة إلى دقة النطق الخاص باللهجة.

4. بنية قابلة للتطوير لنشر المؤسسات: من منظور هندسي، تم بناء Faseeh بطريقة معيارية (انظر الشكل 2 من الناحية المفاهيمية) مع مكونات منفصلة لمعالجة النصوص والنمذجة الصوتية وتوليد الشكل الموجي. هذه الوحدة تعني أن يمكن للنظام الأساسي التوسع عبر اللهجات أو اللغات المختلفة عن طريق تبديل البيانات أو الوحدات الجديدة دون إعادة بناء كل شيء من الصفر. وبالنسبة للتركيز على دول مجلس التعاون الخليجي، فهذا يعني أن فصيح يمكنه باستمرار تعلم متغيرات جديدة في اللهجات (على سبيل المثال، ضبط نموذج لللهجة الكويتية على وجه التحديد) من خلال الاستفادة من العمود الفقري الحالي وإضافة البيانات المحلية. الأهم من ذلك، تم تحسين البنية لـ قيود النشر في العالم الحقيقي. يتميز المشفر الصوتي (مولد الشكل الموجي) بخفة الوزن ويمكن تشغيله حتى في بيئات وحدة المعالجة المركزية فقط (على سبيل المثال، تم تحسينه للخوادم القائمة على ARM)، وهو أمر مفيد للمؤسسات التي تحتاج إلى النشر على أجهزتها الخاصة.

لماذا يعتبر النشر الداخلي نقطة أساسية؟ إقامة البيانات والخصوصية. تعمل العديد من الشركات في دول مجلس التعاون الخليجي - وخاصة القطاعات الحكومية والمالية والاتصالات - بموجب لوائح صارمة يجب أن تظل البيانات الصوتية والمعلومات الشخصية داخل الحدود الوطنية[20]. المملكة العربية السعودية، على سبيل المثال، «يفرض لوائح إقامة البيانات الصارمة التي تتطلب بقاء جميع البيانات داخل الحدود الوطنية» ولدى الإمارات العربية المتحدة تفويضات مماثلة للبيانات الحساسة[20]. هذا يعني أن حل الذكاء الاصطناعي الصوتي السحابي فقط (المستضاف في بعض مراكز البيانات الأجنبية) غالبًا ما يكون غير مبتدئ للصناعات المنظمة. يعالج Faseeh هذا من خلال التمكين النشر السحابي المحلي أو المخصص. يمكن لأي مؤسسة في المملكة العربية السعودية أو الإمارات العربية المتحدة تشغيل نظام TTS بالكامل على البنية التحتية التي تتحكم فيها - مما يضمن عدم مغادرة جميع التسجيلات الصوتية والمدخلات/المخرجات النصية وبيانات المستخدم لبلدها أو شبكتها الخاصة. هذا الامتثال حسب التصميم أمر بالغ الأهمية للتبني في دول مجلس التعاون الخليجي. كما أشار أحد مهندسي Microsoft Azure، في غياب المناطق السحابية المحلية، غالبًا ما تلجأ الشركات إلى «البنيات المختلطة أو الاستضافة المحلية للبيانات الحساسة» لتلبية قواعد الإقامة[21]. يمنح برنامج Faseeh بشكل أساسي الشركات الخليجية طريقة للحصول على صوت عربي على مستوى عالمي بتقنية الذكاء الاصطناعي مع تلبية متطلبات وضع البيانات والأمان ووقت الاستجابة (لا توجد رحلة ذهاب وإياب إلى خادم بعيد). يعني التصميم غير المستند إلى السحابة القابل للتطوير أيضًا أنه يمكن نشر Faseeh في مراكز البيانات الخاصة في دول مجلس التعاون الخليجي أو الأجهزة المتطورة أو مناطق السحابة العامة في الخليج بنفس السهولة.

باختصار، يمثل Faseeh TTS نهجًا من الجيل التالي للذكاء الاصطناعي الصوتي المحلي: التدريب على البيانات المحلية، والمواءمة مع الملاحظات البشرية المحلية، ونشرها بطريقة تلبي الاحتياجات المحلية. وهذا يتماشى مع الدفع الأوسع لدول مجلس التعاون الخليجي للسيادة التكنولوجية والذكاء الاصطناعي الذي يخدم الثقافات المحلية. ليس من المستغرب أن تؤكد مبادرات القطاع العام (مثل الاستراتيجيات الوطنية للذكاء الاصطناعي في الإمارات العربية المتحدة والمملكة العربية السعودية) بشكل صريح على دعم اللغة العربية، وهذا بدوره يضغط على البائعين لتقديم هذه الميزات[22]. إن عمل Actualize على Faseeh هو استجابة مباشرة لهذه المكالمة.

المردود: لماذا يهم مجلس التعاون الخليجي

يعد تطوير الذكاء الاصطناعي الصوتي فائق التوطين استثمارًا، ولكن العائد هو تجربة مستخدم تحويلية واعتماد أوسع للذكاء الاصطناعي:

• تفاعل المستخدم المحسن: مساعد صوتي أو خدمة تلقائية تتحدث بروح محلية سيشرك المستخدمين بشكل أعمق. ينجذب الناس بشكل طبيعي إلى التكنولوجيا التي «تتحدث لغتهم». وفي المنازل، يعني هذا أن الأجداد الذين يتحدثون العربية فقط يمكنهم استخدام المساعدين الصوتيين بشكل مريح (بل ويفضلونهم)، حيث قال 48% إن ذلك يساعد الأقارب الأكبر سنًا على التفاعل مع التكنولوجيا.[23]). يمكن للأطفال التحدث باستخدام الذكاء الاصطناعي التعليمي بلغتهم الأم، مع الحفاظ على المهارات اللغوية[24]. في خدمة العملاء، من المرجح أن يكون المتصل الذي يتفاعل مع نظام الرد الصوتي التفاعلي باللغة العربية أكثر صبرًا وثقة إذا كان الصوت يبدو وكأنه صديق خليجي، وليس صوتًا عامًا متينًا. يمكن أن يؤدي ذلك إلى تحسين درجات الرضا والثقة في خدمات الذكاء الاصطناعي في جميع المجالات.
• الشمولية وإمكانية الوصول: التعريب ليس مجرد رفاهية؛ إنه يتعلق بجعل التكنولوجيا متاحة. يشعر العديد من سكان دول مجلس التعاون الخليجي بالراحة في اللغة العربية أكثر من اللغة الإنجليزية. يعني الذكاء الاصطناعي الصوتي المحلي أنه لم يتم استبعادهم من ثورة المساعد الرقمي. إنه يسد الفجوة بالنسبة لأولئك الذين لديهم معرفة محدودة باللغة الإنجليزية أو اللغة العربية الرسمية، مما يسمح لهم باستخدام الواجهات الصوتية بسهولة. هذا مهم بشكل خاص لخدمات القطاع العام أو تطبيقات الرعاية الصحية في المنطقة - يجب أن يكون الجميع من عامل في الرياض إلى كبار السن في دبي قادرين على استخدام تقنية الصوت دون حاجز لغوي.
• المواءمة بين العلامة التجارية والثقافة: بالنسبة للمؤسسات، يعد امتلاك صوت الذكاء الاصطناعي الذي يتماشى مع صورة العلامة التجارية المحلية وآداب السلوك ميزة تنافسية. تخيل المساعد الافتراضي للبنك الذي يخاطب العملاء بمستوى مناسب من الشكليات باللغة العربية، أو سيارة ذكية تستجيب للأوامر الصوتية بلهجة السائق الخاصة. هذه اللمسات تعزز ثقة العلامة التجارية. يُظهر أن الشركة قد استثمرت في فهم ثقافة العميل وخدمتها. في أسواق دول مجلس التعاون الخليجي، حيث تتعمق الحساسيات الثقافية، يمكن أن يكون هذا عاملاً مميزًا. كما لوحظ في استطلاع Alexa، «إذا كان المستخدمون يتوقعون خدمات باللغة العربية أولاً وسياسات بيانات واضحة، يجب على البائعين شحنها»[22]. أولئك الذين يقدمون تجارب محلية أصيلة سيكسبون ولاء المستخدم.
• التحكم في البيانات والامتثال: من وجهة نظر استراتيجية، فإن القدرة على نشر الذكاء الاصطناعي الصوتي داخل الشركة أو داخل الدولة تعني أن دول مجلس التعاون الخليجي يمكنها الاستفادة من فوائد الذكاء الاصطناعي بدون المساومة على سيادة البيانات. لقد تحدثت الحكومات في المنطقة بصوت عالٍ عن الاستقلال الرقمي - وتدعم مجموعات الذكاء الاصطناعي المحلية مثل Faseeh هذه الرؤية. يمكن للمؤسسات الامتثال للوائح مثل PDPL في السعودية أو قوانين البيانات في الإمارات العربية المتحدة مع الاستمرار في الابتكار في مجال الذكاء الاصطناعي، حيث لا يلزم إرسال أي شيء إلى واجهات برمجة تطبيقات الذكاء الاصطناعي الأجنبية. هذا يخفف أيضًا من مخاطر انقطاع الخدمة العالمية أو القيود الجيوسياسية؛ سيستمر الذكاء الاصطناعي الصوتي المستضاف محليًا في العمل تحت السيطرة المحلية.
• لغة ولهجات واقية من المستقبل: من خلال الاستثمار في النماذج المحلية الآن، تعمل دول مجلس التعاون الخليجي أيضًا على إثبات تراثها اللغوي في عصر الذكاء الاصطناعي في المستقبل. بدلاً من السماح لنماذج الذكاء الاصطناعي العالمية بتحديد كيفية التحدث باللغة العربية (غالبًا بطريقة متجانسة أو ذات لهجة غربية)، تضمن الجهود الإقليمية ذلك تزدهر اللغة العربية الخليجية في المنصات الرقمية. هذا له تأثير معزز: سيؤدي المزيد من البيانات والاستخدام باللغة العربية الخليجية إلى تحفيز المزيد من البحث والتركيز التجاري على هذه اللهجات، مما يخلق دورة إيجابية من التحسين. كما أنه يفتح الأبواب لتطوير المواهب المحلية - يمكن للغويين وعلماء البيانات والمهندسين في دول مجلس التعاون الخليجي قيادة العالم في مجال الذكاء الاصطناعي العربي، والذي يتماشى مع أهداف الاستراتيجية الوطنية للذكاء الاصطناعي[25] لبناء الخبرة المحلية.

الخلاصة: صوت المستقبل محلي

يجب أن تخدم التطورات السريعة في تقنية صوت الذكاء الاصطناعي في نهاية المطاف الأشخاص الذين يستخدمونها. في دول مجلس التعاون الخليجي، هذا يعني إضفاء لمسة خليجية على الذكاء الاصطناعي. هناك أدلة دامغة على أن اللهجة واللهجة المحلية ليست سمات تافهة - إنها كذلك نجاح أو كسر لقبول المستخدم. إن الذكاء الاصطناعي الصوتي الذي يتحدث العربية الخليجية ببراعة لا ينقل المعلومات فحسب؛ بل ينقل الاحترام والتفاهم والانتماء. وكما أظهرت شركة Actualize Research وFaseeh TTS، فإن تحقيق هذا المستوى من التعريب ممكن من خلال التدريب المبتكر مع التغذية الراجعة البشرية والالتزام العميق بالفوارق الثقافية الدقيقة.

من الآن فصاعدًا، يمكننا أن نتوقع رؤية أنظمة الذكاء الاصطناعي الصوتية التي تتسم بقدر أكبر من المحلية: ربما لهجات خاصة بالمدينة، أو أنظمة يمكنها التبديل بسلاسة بين اللهجات كما قد يفعل شخص من دبي. توفر التقنيات الرائدة في Faseeh - دمج المقيّمين البشريين في الحلقة، والبنى المعيارية متعددة اللغات، وعمليات النشر التي تحافظ على الخصوصية - نموذجًا لبناء مثل هذه الأنظمة. يمكن لكل منطقة في العالم أن يكون لها صوت الذكاء الاصطناعي المحلي الحقيقي الخاص بها، والخليج هو القدوة الرائدة.

في المشهد التكنولوجي الديناميكي في دول مجلس التعاون الخليجي، صوت اللهجة المحلية: الذكاء الاصطناعي مهيأ للعب دور مركزي في الخدمات الذكية والتعليم والترفيه والمزيد. من خلال الإصرار على إتقان اللغة العربية الخليجية في أجهزتنا، نضمن أن التكنولوجيا تخاطب قلوبنا، وليس آذاننا فقط. لا يمكن المبالغة في أهمية هذا التعريب: إنها الطريقة التي نحافظ بها على لغتنا وثقافتنا حية ومزدهرة في العصر الرقمي. يقول المثل العربي، «حل الدين» — «اللسان يعبر عما في القلب». عندما يتعلق الأمر بأصوات الذكاء الاصطناعي، فإن منحها لغتنا المحلية قد يكون المفتاح لمنحها مكانًا في قلوبنا.

المصادر:

1. استبيان أليكسا فويس تك - تقرير Tbreak Tech حول المساعدين الصوتيين باللغة العربية (الإمارات العربية المتحدة والمملكة العربية السعودية، 2025)[1][26]
2. Talkpal AI — «إتقان اللهجة الخليجية: الدليل النهائي للغة العربية الخليجية» (الأهمية الثقافية للهجة الخليجية)[27]
3. تشودري وآخرون، 2025 - CACM: إطلاق العنان لإمكانات تقنيات توليد الصوت العربية (اللهجات العربية وتحديات TTS)[8][12]
4. أسئلة وأجوبة حول ميكروسوفت أزور — متطلبات إقامة البيانات في الإمارات العربية المتحدة والمملكة العربية السعودية (ضرورة داخلية بسبب القانون)[20]
5. تشين وآخرون، 2024 - «تعزيز TTS بدون جرعة باستخدام التعليقات البشرية» (دمج التقييم البشري في تدريب TTS)[18][17]
6. ذاكرة التخزين المؤقت، 2025 — المشهد التجاري العربي TTS (اللهجات في عروض TTS التجارية)[13]

[1] [2] [3] [4] [5] [22] [23] [24] [25] [26] دراسة أليكسا: أصبحت تقنية الصوت العربي سائدة الآن في الإمارات العربية المتحدة

https://tbreak.com/alexa-survey-uae-ksa-arabic-voice-assistants-2025/

[6] [7] [9] [10] [27] إتقان اللهجة الخليجية: دليلك النهائي للغة العربية الخليجية - Talkpal

https://talkpal.ai/mastering-the-khaleeji-dialect-your-ultimate-guide-to-gulf-arabic/

[8] [11] [12] [13] [14] [15] [16] إطلاق العنان لإمكانات تقنيات توليد الصوت العربية — اتصالات ACM

https://cacm.acm.org/arab-world-regional-special-section/unlocking-the-potential-of-arabic-voice-generation-technologies/

[17] [18] [19] تحسين عملية تحويل النص إلى كلام بدون لقطة باستخدام التغذية الراجعة البشرية

https://arxiv.org/html/2406.00654v1

[20] [21] متطلبات إقامة البيانات لخدمات Azure - النشر في الإمارات العربية المتحدة والمملكة العربية السعودية - Microsoft Q&A

https://learn.microsoft.com/en-ie/answers/questions/5496214/data-residency-requirements-for-azure-services-uae

‍