ذرب

«ذَرِبُ اللسان»: فصيحٌ بليغ.

قيد الإعداد، سنشارك المزيد قريبًا.

نُعيد البيان العربي إلى ما يُكتب كل يوم.

«كانت القبيلةُ من العرب إذا نبغ فيها شاعرٌ أتت القبائلُ فهنّأتها، وصنعت الأطعمة… وكانوا لا يهنّئون إلا بغلامٍ يولد، أو شاعرٍ ينبغ فيهم، أو فرسٍ تُنتج.»

ابن رشيق القيرواني، «العمدة في محاسن الشعر وآدابه»

كان البيت الواحد يرفع قبيلةً ويضع أخرى. ظلّ بنو أنف الناقة يغضبون من لقبهم حتى قال فيهم الحطيئة:

قومٌ هُمُ الأنفُ والأذنابُ غيرُهمُ ومَن يُسوّي بأنفِ الناقةِ الذَّنَبا

فصار لقبهم مفخرة. وهجا جريرٌ بني نُمير ببيتٍ واحد:

فغُضَّ الطَّرفَ إنّك من نُميرٍ فلا كعبًا بلغتَ ولا كِلابا

فصار النميريّ إذا سُئل عن نسبه قال: من بني عامر.

ذلك البيان باقٍ، لكنه قليلٌ، مدفونٌ في كتبٍ قلّ من يفتحها. وكثيرٌ مما نقرؤه كل يوم مترجمٌ أو مكتوبٌ على عجل.

ثم صارت الآلة تكتب كثيرًا مما يُنشر. تتعلّم من هذه النصوص وتكتب على مثالها، فتُخرج جملًا صحيحةَ المعلومة فقيرةَ العبارة، متشابهةَ القوالب، ثم يعود ما تكتبه إلى الشبكة فتتعلّم منه آلاتٌ بعدها.

بصمة الآلة تتسع

حلّلنا في Tharb Research نحو 15 ألف منشور عربي بين 2011 و2026، من الأخبار والنشرات إلى صفحات الويب عمومًا، وقسنا كم منها يحمل بصمة الكتابة الآلية.

وظهرت القفزة نفسها في كل ما قسناه. في كبرى المنصات الإخبارية كانت النسبة صفرًا تقريبًا قبل إطلاق ChatGPT، ثم بلغت نحو الخُمس في 2026. وفي الويب العربي عمومًا تضاعفت أكثر من ثلاث مرات منذ 2022.

نسبة المنشورات التي تحمل بصمة الكتابة الآلية في كبرى المنصات الإخبارية العربية

وبصمة الآلة قوالب تتكرر حتى تتشابه النصوص: «في خطوة تعكس…» و«في هذا السياق» و«بما يعزز» و«ويأتي ذلك».

وإذا مضى الأمر على هذا، نشأ جيلٌ لا يقرأ إلا عربية الآلة، فيظنّها هي العربية.

لهذا أسّسنا ذرب، معملًا بحثيًا بطموحٍ كبير: أن تكتب الآلةُ العربيةَ كما يكتبها أهل البيان. نبني لذلك نماذجَ لغوية، وأدواتٍ تعين الكتّاب والمحررين، ومعاييرَ نزن بها ما تُخرجه الآلة، فلا يمرّ منه إلا ما يليق بلغتنا.

ما نريد إصلاحه

عاداتٌ شاعت في الكتابة العربية، وما نطمح إليه مكانها.

الشائع طموحنا
وفي خطوة تعكس اهتمامها بالبيئة، أطلقت البلدية حملةً لتسليط الضوء على أهمية إعادة التدوير، بما يسهم في تعزيز الاستدامة. أطلقت البلدية حملةً للتوعية بإعادة التدوير.أربعة قوالب آلية تحيط بخبرٍ من ستّ كلمات.
في عالمٍ يتسارع فيه كل شيء، نقدّم لك ليس مجرد تطبيق، بل تجربةً متكاملة تنقلك إلى آفاقٍ جديدة، حيث يمكنك حجز موعدك في دقيقة واحدة. احجز موعدك في دقيقة.حشوٌ يغطّي المعلومة الوحيدة في الجملة.
كانت الأمطار غزيرة جدًا، وقد تسببت في حدوث أضرار كبيرة، حيث غرقت الشوارع وانقطعت الكهرباء عن المدينة. أغرق المطرُ الشوارع، وأطفأ أنوار المدينة.فعلان حيّان يغنيان عن «غزيرة جدًا» و«أضرار كبيرة».
سوف يتم العمل على القيام بإجراء دراسة شاملة للمشروع من قبل الفريق المختص. سيدرس الفريق المختص المشروع دراسةً شاملة.خمس طبقات من الحشو قبل أن نصل إلى الفعل.
يرجى العلم بأنه قد تم إرسال رمز التحقق الخاص بك إلى رقم الجوال المسجل لدينا. أرسلنا رمز التحقق إلى جوالك.خمس عشرة كلمةً لرسالةٍ تكفيها خمس.
لا يجب إغلاق الصفحة أثناء الدفع. لا تُغلق الصفحة أثناء الدفع.«لا يجب» تنفي الوجوب، فيصير الإغلاق جائزًا.
منذ 2 ساعات قبل ساعتينللمثنى صيغته، فلا يُعدّ بالرقم.

أمثلةٌ توضيحية لبيان الفكرة، وليست مخرجات ذرب.

Tharb brings Arabic eloquence back into everyday writing.

Arab tribes once celebrated three things: the birth of a boy, a mare foaling, and a poet rising among them (Ibn Rashiq, al-ʿUmda). A single verse could raise a tribe or bring it low.

That eloquence survives, but it is scarce and buried in books. Much of what people read every day is translated or rushed. Now machines write a growing share of what is published. They learn from that text, write in its image, and their output returns to the web to teach the machines that follow.

At Tharb Research we analysed about 15,000 Arabic publications from 2011 to 2026, from news and newsletters to the wider web, and measured how many bear the fingerprint of machine writing. The same jump appears everywhere we looked: on major news platforms the share was close to zero before ChatGPT’s launch and reached about a fifth in 2026; across the wider Arabic web it has more than tripled since 2022. The fingerprint is a set of templates repeated until texts sound alike, and the danger is closer than it looks.

If this continues, a generation will grow up reading nothing but machine Arabic, and take it for Arabic itself.

That is why we founded Tharb, a research lab with a big ambition: machines that write Arabic the way its masters of eloquence did. To that end we build language models, tools for writers and editors, and benchmarks that weigh what machines produce, so that only what is worthy of the language gets through. The examples above show the habits we want to fix: machine templates wrapped around a six-word story, filler that buries the one useful fact, flat prose where a living verb would do, phrasing carried over from English, and small slips that quietly change the meaning.

The name comes from the Arabic for a fluent, eloquent tongue.