شهد العالم في السنوات الأخيرة انتشاراً واسعاً لوسائل التواصل الاجتماعي والمنصات الرقمية، مما أدى إلى سهولة وسرعة تداول المعلومات دون وجود رقابة أو تحقق من صحتها. هذا الواقع أدى إلى تفاقم ظاهرة الأخبار المزيفة والمحتوى المضلل، الأمر الذي انعكس سلباً على استقرار المجتمعات، واتخاذ القرار، والثقة بالمؤسسات الإعلامية. من هنا برزت الحاجة إلى توظيف تقنيات الذكاء الاصطناعي، وبشكل خاص معالجة اللغة الطبيعية (NLP) للكشف عن الأخبار غير الصحيحة، تحليل النصوص، وتحديد مدى مصداقيتها بشكل آلي ودقيق. مشكلة البحث تتمثل مشكلة البحث في: “زيادة انتشار الأخبار المزيفة والمحتوى المضلل عبر الإنترنت وصعوبة اكتشافها بشكل يدوي، مما يستدعي تطوير أنظمة ذكية تعتمد على تقنيات معالجة اللغة الطبيعية للكشف عنها وتصنيفها بشكل دقيق.” أهمية البحث تكمن أهمية هذا البحث في النقاط الآتية: الحد من انتشار الأخبار الكاذبة التي تهدد الأمن الفكري والاجتماعي. دعم المؤسسات الإعلامية في التحقق من المحتوى. تعزيز الثقة بالمصادر الموثوقة. توفير حلول تقنية حديثة قادرة على العمل في بيئات رقمية سريعة التغير. المساهمة في تطوير تطبيقات عربية في هذا المجال. أهداف البحث يهدف البحث إلى: إبراز دور تقنيات معالجة اللغة الطبيعية في الكشف عن الأخبار المزيفة. توضيح مراحل وآليات بناء أنظمة كشف المحتوى المضلل. تسليط الضوء على التحديات التي تواجه نماذج NLP، خاصة مع النصوص العربية. دراسة تأثير هذه الأنظمة على المجتمع ووسائل الإعلام. اقتراح توجهات مستقبلية لتطوير أنظمة أكثر كفاءة. منهجية البحث يعتمد البحث على منهج وصفي تحليلي من خلال: استعراض الأدبيات العلمية السابقة المتعلقة بـ NLP والأخبار المزيفة. تحليل آليات وتقنيات معالجة اللغة في كشف التضليل. مقارنة أهم النماذج والخوارزميات المستخدمة. مناقشة التحديات التقنية واللغوية والعملية. استنتاج الآثار والنتائج المستقبلية. مراجعة أدبية مختصرة بدأ الاهتمام العلمي بالكشف عن الأخبار المزيفة بعد عام 2016 إثر الانتشار الكبير للتضليل الإعلامي. ركّزت الدراسات على استخدام: خوارزميات التعلم الآلي التقليدية مثل SVM, Naive Bayes. تقنيات التعلم العميق مثل LSTM وCNN. نماذج اللغة الحديثة مثل BERT وTransformers. كما أكدت الأبحاث أن الجمع بين الخصائص اللغوية والسياقية يزيد من دقة كشف التضليل. على المستوى العربي، ما تزال الأبحاث محدودة بسبب نقص البيانات وتنوع اللهجات. الجانب التقني لمعالجة اللغة الطبيعية تعتمد أنظمة كشف الأخبار المزيفة باستخدام NLP على الخطوات التالية: 1️⃣ جمع ومعالجة البيانات جمع النصوص من مواقع التواصل والمنصات الإخبارية. تنظيف النص من الرموز والروابط. تقسيم النص إلى جمل وكلمات. إجراء Stemming أو Lemmatization. 2️⃣ استخراج الخصائص اللغوية مثل: تحليل المشاعر. تحديد نوع الكلمات (أسماء، أفعال…). TF-IDF. Word Embeddings. 3️⃣ تدريب النماذج باستخدام: Machine Learning. Deep Learning. نماذج Transformers الحديثة. 4️⃣ التصنيف واتخاذ القرار تصنيف المحتوى إلى: ✔️ أخبار صحيحة ✔️ أخبار مزيفة ✔️ محتوى مضلل جزئياً التحديات والصعوبات رغم التطور التقني، تواجه NLP مجموعة من التحديات أهمها: تطور أساليب التضليل باستمرار. تعدد اللهجات في اللغة العربية. نقص البيانات العربية الموثوقة. وجود محتوى يحتوي على مزيج بين الحقيقة والتضليل. الأخبار المزيفة المدعومة بصور وفيديوهات مزوّرة. الأثر المجتمعي لتقنيات الكشف تساهم هذه الأنظمة في: حماية المجتمعات من حملات التضليل. دعم القرارات الحكومية والإعلامية. الحد من الشائعات الصحية والسياسية. تعزيز الأمن المعلوماتي. تثقيف المستخدم وتعويده على التحقق من الأخبار. الاتجاهات المستقبلية من المتوقع تطور هذا المجال عبر: دمج NLP مع رؤية الحاسوب لكشف التزييف العميق. بناء قواعد بيانات عربية أكبر. تطوير نماذج متخصصة للهجات العربية. تحسين دقة التصنيف باستخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي. دعم التعاون بين الباحثين والمؤسسات الإعلامية. تعتبر معالجة اللغة الطبيعية إحدى أهم الأدوات الحديثة في مواجهة الأخبار المزيفة والمحتوى المضلل. ومع التطور المستمر في تقنيات الذكاء الاصطناعي، ستصبح هذه الأنظمة أكثر دقة وكفاءة في حماية المجتمعات من التضليل المعلوماتي. ويبقى الاستثمار في تطوير نماذج عربية، وتوفير بيانات موثوقة، ضرورة أساسية لبناء بيئة معرفية آمنة وموثوقة جامعة المستقبل الجامعه الاولى في العراق .