أسِّسْ مساحة اجتماعية خاصّة بك بعيداً عن جنون الحشود

شبكات مصغرة لمجموعات منتقاة من المستخدمين

تطبيق "اورا كارفر"
تطبيق "اورا كارفر"
TT

أسِّسْ مساحة اجتماعية خاصّة بك بعيداً عن جنون الحشود

تطبيق "اورا كارفر"
تطبيق "اورا كارفر"

تتيح لكم التطبيقات البديلة، وألبومات الصور المشتركة، إعداد ناديكم الخاص للمحادثات الإلكترونية والصور الرقمية.

مساحة خاصة

تبدّلت الآراء لدى عموم الجمهور حول منصات التواصل الاجتماعي قبل قرارات حظر «تيك توك» الأخيرة، والمخاوف والتحذيرات المرتبطة بتدهور الصحّة النفسية. فقد عمد كثيرون إلى الانتقال إلى مجموعات إلكترونية على شبكات أقلّ ضجيجاً وزحمة مثل «نكست دور (Nextdoor)»؛ للهروب من طفرة المؤثرين، والمعلنين، وعمليات التنقيب عن البيانات، والانقسامات السياسية التي غالباً ما تسيطر على المنصّات الكبرى الأكثر استخداماً.

تطبيقا "فوتوسيكل" و"كين"

يقدّم «فيسبوك» ومواقع أخرى خيار تأسيس المجموعات الخاصّة، ولكن إذا كنتم تبحثون عن التغيير، بات بإمكانكم إعداد مساحتكم الخاصّة، الخالية من الإعلانات، إلى جانب عضوية حصرية في مكانٍ آخر.

• البداية. قبل القفز إلى شبكتكم الاجتماعية المصغّرة، فكّروا بماذا تريدون أن تكونوا. هل تركّز مجموعتكم على نشر الصور، أم أنّكم تبحثون عن مكان لمشاركة تحديثات الوضع، والصور، والفيديوهات، والروابط؟ وكيف سيسجّل النّاس دخولهم – عبر الآيفون، أو هواتف أندرويد، أو الأجهزة اللوحية، أو متصفّحات سطح المكتب؟

بعدها، ابحثوا في متجر تطبيقاتكم عن «مشاركة خاصة للصور» أو «تواصل اجتماعي خاص» للاطلاع على خياراتكم.

وإذا كانت مجموعتكم تريد أيضاً الإبقاء على الوسائل المألوفة مثل مجموعات «واتساب»، وتطبيقات التراسل، أو حتّى الردّ على رسائل البريد الإلكتروني جميعها، يجب الانتباه إلى أنّ النشاط المتزايد على وسائل التواصل الاجتماعي يمكن أن يكون مكلفاً لأولئك الذين يملكون بيانات محدودة أو حزماً للرسائل. وإذا كان تركيزكم الأكبر على مشاركة الصور، احرصوا على اختيار خدمة أو تطبيق يوفّر تخزيناً مناسباً، أو خياراً يتيح لكم شراء سعة تخزينية أكبر.

خدمات مدفوعة

تعمل تطبيقات التواصل الاجتماعي الخاصّة بطريقة شبيهة جداً بالمنصّات الكبرى فيما يتعلّق بمشاركة تحديثات الأوضاع، والتعليقات، والصور، والفيديوهات (ولو أنّها قد تفتقر لأدوات مثل مرشحات الصور وتأثيرات الفيديو). في بعض الحالات، قد تضطرون لدفع رسمٍ بسيط، ولكن يمكنكم المشاركة دون إعلانات، ومع مخاوف أقلّ على معلوماتكم الشخصية.

على سبيل المثال، يفرض تطبيق «كين (Kin )» على مستضيف المساحة الخاصّة شراء اشتراك، ولكنّه يتيح لأيّ شخص آخر أن ينضمّ إليها مجّاناً. تتضمّن «مساحة كين» جداراً للقصص الجديدة اسمه «ستوري لاين» للأعضاء لمشاركة الصور والتعليقات، بالإضافة إلى خاصية محادثة، وغيرها من الأدوات المعروفة. يبدأ الاشتراك من 4 دولارات في الشهر، ويوفّر 50 غيغابايت من التخزين، ويسمح بعددٍ غير محدود من الأعضاء.

نطبيق "فوتوسيركل"

«فوتو سيركل (Photocircle)» هو خيار آخر يركّز أكثر على المواد البصرية الخاصة بالأصدقاء وأفراد العائلة. يقدّم التطبيق إصداراً مدعوماً بالإعلانات، ولكن يمكنكم التخلّص منها والتركيز على الصور الرائعة التي ينشرها الجميع من خلال الترقية لاشتراك «فوتو سيركل» بثمانية دولارات في السنة للشخص الواحد.

مشاركة الصور بلا هاتف

إذا كان هدفكم الرئيسي مشاركة الصور مع الجميع في العائلة، وحتّى أولئك الذين لا يملكون هاتفاً ذكياً أو لا يشعرون بالراحة لفكرة استخدام التقنية، لا يزال لديكم خيار.

يدعم تطبيقا «غوغل فوتوز» و«أبل فوتوز» مثلاً ألبومات الصور المشتركة التي تسمح لأشخاص عدة إضافة ورؤية الصور والتعليق عليها في الألبوم نفسه من هواتفهم، وأجهزتهم اللوحية، ومتصفّحات الكومبيوتر. استخدموا إعداد «الألبوم المشترك (Shared Album)» عند تأسيس الألبوم الجديد، ومن ثمّ أعطوه اسماً، وأضيفوا عناوين البريد الإلكتروني الخاصة بالأشخاص الذين تريدون أن يروا الصور. بعد قبولهم الدعوة، تصبح بإمكانهم مشاهدة الصور وتلقّي الإشعارات عند إضافة الصور الجديدة.

وفي وسيلة مشابهة، يمكنكم مشاركة ألبومات الصور عبر المتصفّح مع أشخاص مختارين في «دروب بوكس»، و«فليكر»، و«شاتر فلاي»، والاستفادة من أيّ خدمات تخزين إلكترونية أخرى تستخدمونها.

ولكن ماذا إذا كان لديكم فرد في العائلة لا يحتمل فكرة التقنية، ويرغب في الوقت نفسه أن يرى صور الأطفال أو العطلة مثلاً؟ في هذه الحالة، يمكن لإطار صورٍ رقمي دائم الاتصال بالإنترنت أن يكون الحلّ.

اختبر موقع «واير كاتر» التابع لصحيفة «نيويورك تايمز»، المتخصص في تقييم المنتجات، إطارات رقمية عدّة للصور، ويوصي المستخدمين بخيارات عدة، أبرزها: إطار «أورا كارفر (Aura Carver)» (150 دولاراً) الذي يتميّز بشاشة بمقاس 10.1 بوصة وبسهولة الإعداد، و«أورا ميسون (Aura Mason)» (200 دولار) المعروف بعرضه المثالي للصور بوضعية البورتريه العمودي. بعد وصل الإطار الرقمي بالإنترنت، يصبح بإمكانكم أنتم وأيّ فردٍ من العائلة تحميل آلاف الصور عليه باستخدام تطبيق «أورا» للهواتف الذكية.

مناسبات للمجموعات الصغرى

هل تريدون سبباً آخر لاستخدام مساحة اجتماعية خاصة؟ ماذا عن إبقاء أشخاصٍ مختارين على اطلاعٍ دائم بالأحداث المهمّة في حياتكم. يمكنكم مثلاً استخدام منصّة «كارينغ بريدج (CaringBridge)» غير الربحية لإنشاء موقع مجّاني وآمن وخالٍ من الإعلانات لمشاركة أخبار مهمّة متعلّقة بالصحّة مع الأصدقاء والعائلة.

لعلّ الآباء والأمّهات الجدد هم المصدر الأكبر للصور وأكثر المحتاجين للخصوصية. يوجد كثير من التطبيقات لهذه الفئة وأبرزها «فاميلي ألبوم (FamilyAlbum)» (مجّاني، أو باشتراك شهري بقيمة 5 دولارات للنسخة «الممتازة» التي تقدّم مزايا مثل الفيديوهات الطويلة)؛ و«هاني كومب (Honeycomb)» (مجّاني)؛ و«سبراوتلي (Sproutly)» (مجاني، ولكنّه متوفر على أجهزة آيفون فقط).

وأخيراً، أيّاً كانت الخدمة أو التطبيق الذي ستقررون استخدامه، احرصوا على قراءة سياسة الخصوصية بعناية، وتأكّدوا من أنّكم آمنون عن العالم الخارجي في المجموعة المختارة. وفي حال قرّرتم البقاء على منصّات التواصل الاجتماعي القديمة، راجعوا ضوابط الخصوصية والأمان فيها أيضاً. ويمكنكم زيارة موقع «واير كاتر» الذي يقدّم لكم لوائح بتطبيقات التواصل الاجتماعي والتراسل البارزة.

• خدمة «نيويورك تايمز»


مقالات ذات صلة

دراسة جديدة: نماذج الذكاء الاصطناعي اللغوية تفتقر لفهم حقيقي للعالم

تكنولوجيا بحسب الدراسة أظهرت نماذج الذكاء الاصطناعي أنها لا تتعلم بالفعل الحقائق الكامنة عن العالم (أدوبي)

دراسة جديدة: نماذج الذكاء الاصطناعي اللغوية تفتقر لفهم حقيقي للعالم

تشير دراسة حديثة إلى أن نماذج اللغة الكبيرة تفتقر إلى فهم حقيقي للعالم، إذ تتفوق في مهام ثابتة، لكنها تتعثر مع تغييرات بسيطة، ما يثير تساؤلات حول جدواها.

نسيم رمضان (لندن)
تكنولوجيا ستحدد انتخابات 2024 كيفية تطوير التكنولوجيا وحماية خصوصية المستخدمين ومستوى التدخل الحكومي في ذلك القطاع (أدوبي)

كيف ستؤثر الانتخابات الرئاسية الأميركية على مستقبل التكنولوجيا؟

ستتأثر السياسات التكنولوجية بنتائج الانتخابات الأميركية بشكل كبير بسبب اختلاف رؤى كل مرشح حول تنظيم الذكاء الاصطناعي وخصوصية البيانات ومكافحة الاحتكار.

نسيم رمضان (لندن)
تكنولوجيا توفر «غاما» منصة ذكية لإنشاء العروض التقديمية بسرعة معتمدة على الذكاء الاصطناعي لتبسيط عملية التصميم (غاما)

كيف تسهّل منصة «غاما» العروض التقديمية عبر الذكاء الاصطناعي؟

يمكن الآن للمستخدمين تحويل أفكارهم إلى شرائح عرض احترافية وجاهزة في ثوانٍ، ودون عناء التنسيق اليدوي.

عبد العزيز الرشيد (الرياض)
يوميات الشرق شعار تطبيق «تيك توك» (رويترز)

عائلات فرنسية تقاضي «تيك توك» بعد انتحار مراهقَين

رفعت 7 عائلات فرنسية دعوى قضائية ضد تطبيق «تيك توك»، متهمة المنصة بتعريض أطفالها المراهقين لمحتوى ضار أدى إلى انتحار اثنين منهم.

«الشرق الأوسط» (باريس)
خاص تستثمر «ساس» أكثر من مليار دولار في بحث وتطوير قدرات الذكاء الاصطناعي مع التركيز على السعودية كسوق رئيسية لها في المنطقة (شاترستوك)

خاص «ساس»: دمج البيانات الحقيقية والاصطناعية سيقود التحول الرقمي في السعودية

في حديث لـ«الشرق الأوسط»، تؤكد شركة «ساس» التزامها بدعم أهداف رؤية 2030 عبر استثمارات في البحث والتطوير لتعزيز قدرات الذكاء الاصطناعي.

نسيم رمضان (دبي)

دراسة جديدة: نماذج الذكاء الاصطناعي اللغوية تفتقر لفهم حقيقي للعالم

بحسب الدراسة أظهرت نماذج الذكاء الاصطناعي أنها لا تتعلم بالفعل الحقائق الكامنة عن العالم (أدوبي)
بحسب الدراسة أظهرت نماذج الذكاء الاصطناعي أنها لا تتعلم بالفعل الحقائق الكامنة عن العالم (أدوبي)
TT

دراسة جديدة: نماذج الذكاء الاصطناعي اللغوية تفتقر لفهم حقيقي للعالم

بحسب الدراسة أظهرت نماذج الذكاء الاصطناعي أنها لا تتعلم بالفعل الحقائق الكامنة عن العالم (أدوبي)
بحسب الدراسة أظهرت نماذج الذكاء الاصطناعي أنها لا تتعلم بالفعل الحقائق الكامنة عن العالم (أدوبي)

أظهرت نماذج اللغة الكبيرة (LLMs)، مثل النماذج التي يقوم عليها نموذج «GPT-4»، قدرات مذهلة في توليد النصوص، سواء أكان ذلك في كتابة الشعر، أو تأليف المقالات، حتى تقديم حلول برمجية. تُدرَّب هذه النماذج، المعتمدة على بنى معمارية متقدمة تُعرف باسم «المحوّلات» (Transformers)، على توقع تسلسل الكلمات، ما يمكّنها من الاستجابة للمطالبات بطرق تحاكي فهماً يشبه البشري. ومع ذلك، تشير أبحاث حديثة إلى أن هذه النماذج، على الرغم من قدراتها المثيرة للإعجاب، قد لا تتعلم بالفعل الحقائق الكامنة عن العالم.

خريطة لمدينة نيويورك الأميركية (أدوبي)

التنقل في مدينة نيويورك دون خريطة

في دراسة حديثة قادها آشِش رامباتشان، أستاذ مساعد في الاقتصاد وباحث في مختبر نظم المعلومات واتخاذ القرار بمعهد ماساتشوستس للتكنولوجيا (LIDS)، قام الباحثون باختبار مدى قدرة نموذج لغوي مبني على «المحوّلات» على التنقل في مدينة نيويورك. وبينما أظهر النموذج دقة عالية في تقديم توجيهات دقيقة خطوة فخطوة عبر شبكة شوارع المدينة، تراجع أداؤه بشكل كبير عندما تمت إضافة عراقيل مثل إغلاق بعض الشوارع والتحويلات.

وعندما حلّل الباحثون أنماط التنقل التي أنتجها النموذج، اكتشفوا أن «خرائط» مدينة نيويورك التي كوّنها النموذج كانت تحتوي على مسارات غير واقعية، مثل شوارع غير موجودة وروابط غير دقيقة بين تقاطعات متباعدة. هذا الاكتشاف أثار تساؤلات حول حدود هذه النماذج، خاصة في البيئات التي تتطلب دقة كبيرة.

التداعيات في العالم الحقيقي

تنطوي هذه القيود على تداعيات هامة. فعلى الرغم من أن نماذج الذكاء الاصطناعي تبدو قادرة على التعامل مع مهام معقدة، فإن أداءها قد يتراجع بشكل كبير عندما تتغير المتغيرات البيئية، ولو بشكل بسيط. على سبيل المثال، قد يتمكن النموذج من التنقل في خريطة ثابتة لمدينة نيويورك، لكنه يتعثر عند مواجهة تحديات غير متوقعة، مثل إغلاق الشوارع. ويحذر فريق البحث من أن استخدام هذه النماذج في تطبيقات حقيقية قد يؤدي إلى فشل غير متوقع إذا واجهت سيناريوهات خارجة عن بيانات التدريب.

لعبة «أوثيللو» هي لعبة ألواح استراتيجية يشارك فيها لاعبان يلعبان على لوح مقسم إلى 8 × 8 مربعات غير مختلفة اللون (أدوبي)

مقاييس لتقييم الفهم

لمزيد من التعمق في مدى قدرة نماذج الذكاء الاصطناعي على تكوين «نماذج للعالم»، أي تمثيلات داخلية للقواعد والهيكليات، طوّر الفريق مقياسين جديدين للتقييم، هما «تمييز التسلسل» و«ضغط التسلسل».

يقيس «تمييز التسلسل» قدرة النموذج على التمييز بين سيناريوهات مختلفة، مثل تمييز موضعين مختلفين على لوحة لعبة «أوثيللو». ويقيّم المقياس ما إذا كان النموذج يفهم أن مدخلات مختلفة تحمل دلالات مختلفة.

أما مقياس «ضغط التسلسل» فيقيّم قدرة النموذج على إدراك الحالات المتطابقة، مثل وضعين متطابقين على لوحة لعبة «أوثيللو»، ويفهم أن خطوات التحرك التالية من كل وضع يجب أن تكون متشابهة.

قام الفريق باختبار هذه المقاييس على فئة معينة من المسائل تشمل تسلسلاً محدداً من الحالات والقواعد، مثل التنقل في شبكة شوارع أو لعب «أوثيللو». من خلال هذه التقييمات، سعى الباحثون لفهم ما إذا كانت النماذج قد طوّرت بالفعل نماذج منطقية للعالم.

العشوائية قد تؤدي إلى فهم أعمق

كشف البحث عن نتيجة غير متوقعة، حيث أظهرت النماذج التي دربت على تسلسلات عشوائية قدرة أكبر على بناء نماذج داخلية دقيقة مقارنة بتلك التي دربت على بيانات منظمة. على سبيل المثال، في لعبة «أوثيللو»، كانت النماذج المدربة على حركات عشوائية قادرة على التعرف على جميع الحركات الممكنة، حتى الحركات غير المثلى التي لا يلجأ إليها اللاعبون المحترفون.

وأوضح كيون فافا، الباحث الرئيسي وأستاذ زائر في جامعة هارفارد، أنه «من الناحية النظرية، عندما يتم تدريب النموذج على حركات عشوائية، فإنه يرى مجموعة كاملة من الاحتمالات، بما في ذلك الخيارات غير المحتملة». ويبدو أن هذا التعرض الواسع «يساعد النموذج في تكوين نموذج أكثر دقة للعالم، وإن لم يلتزم بالأسلوب الأمثل».

ورغم هذه النتائج، لم يستطع أي من النماذج تكوين نموذج منطقي متكامل للعالم في مهمة التنقل. وعندما أضاف الباحثون تحويلات إلى خريطة نيويورك، فشلت جميع النماذج في التكيف. وأشار فافا إلى أن «التراجع في الأداء كان مفاجئاً؛ إغلاق واحد في المائة فقط من الشوارع تسبب في انخفاض الدقة بشكل حاد، من أداء شبه مثالي إلى 67 بالمائة فقط».

تراجع أداء نماذج الذكاء الاصطناعي بشكل كبير عندما تتغير المتغيرات البيئية ولو بشكل بسيط (أدوبي)

بناء نماذج للعالم موثوقة

تسلط نتائج هذه الدراسة الضوء على تحدٍ كبير، يتمثل في أنه عندما تبدو المحوّلات قادرة على أداء مهام معينة، فإنها قد تفتقر إلى الفهم الأساسي للقواعد. وشدّد رامباتشان على ضرورة الحذر، قائلاً: «غالباً ما يفترض الناس أنه بما أن هذه النماذج تحقق نتائج رائعة، فلا بد أنها طوّرت فهماً جوهرياً للعالم. لكن دراستنا تشير إلى أننا بحاجة إلى النظر في هذا الافتراض بعناية وعدم الاعتماد على الحدس فقط».

ويخطط الباحثون لتوسيع دراستهم لتشمل تحديات أكثر تعقيداً حيث قد تكون القواعد غير معروفة كلياً أو متغيرة. وباستخدام مقاييسهم التقييمية على هذه المجالات، يأملون في فهم حدود نماذج الذكاء الاصطناعي بشكل أفضل وتوجيه تطويرها في المستقبل.

تداعيات أوسع وأهداف مستقبلية

تتجاوز تداعيات هذا البحث فهم العالم الافتراضي، وتمس التطبيقات العملية. إذا كانت نماذج الذكاء الاصطناعي غير قادرة على تكوين نماذج داخلية دقيقة للعالم، فإن ذلك يثير تساؤلات حول استخدامها في مجالات تتطلب منطقاً دقيقاً، مثل القيادة الذاتية، والأبحاث العلمية، والتخطيط اللوجستي. ويقول الباحثون إن الحاجة ملحة لإعادة التفكير في كيفية تدريب هذه النماذج وتقييمها لتكون أكثر تكيفاً وموثوقية.

هذا البحث مدعوم من قبل عدة مؤسسات، بما في ذلك مبادرة علوم البيانات في جامعة هارفارد، ومؤسسة العلوم الوطنية، ومؤسسة ماك آرثر. سيتم عرض الدراسة في مؤتمر نظم معالجة المعلومات العصبية، حيث سيواصل الباحثون مناقشة تعقيدات نماذج الذكاء الاصطناعي واستكشاف مسارات جديدة لتطويرها.