مزايا واعدة في «تشات جي بي تي» تثير مخاوف اختراق الخصوصية

«التحليل البصري» يساعد المكفوفين لكنه يتعرف على الوجوه

مزايا واعدة في «تشات جي بي تي» تثير مخاوف اختراق الخصوصية
TT

مزايا واعدة في «تشات جي بي تي» تثير مخاوف اختراق الخصوصية

مزايا واعدة في «تشات جي بي تي» تثير مخاوف اختراق الخصوصية

طُرح من برنامج المحادثة الذكي الشهير «تشات جي بي تي»، إصدارٌ متقدّم قادر على تحليل الصور ومساعدة المكفوفين. إلّا أنّ الميزة التي تمنحه القدرة على منح اسم لوجه أي فرد من الأفراد كانت السبب في منع وصول هذا الإصدار الجديد إلى عموم الجمهور.

فنّ تحليل الصور

• وصف محتوى الصور: هذا البرنامج الذي يستخدمه الملايين لإعداد المشاريع، ووضع رموز الكومبيوتر، وكتابة القصص الخيالية لا يتقن فنّ توليد وتحليل الكلمات فحسب، بل يستطيع أيضاً تحليل الصور وذلك بوصف محتواها، والإجابة عن أسئلة عنها، وحتّى التعرّف على وجوه الأشخاص الظاهرين فيها. ويأمل البعض أنّ يتمكّن أحدهم أخيراً من تحميل صورة لمحرّك سيّارة معطّل، أو طفح جلدي محيّر، والحصول على الحلّ من «تشات جي بي تي»... ولكنّ شركة «أوبن إي آي» المصمَّمة له، لا تريد لبرنامجها أن يتحوّل إلى آلة للتعرّف على الصور.

• مساعدة مكفوفي البصر: انضمّ جوناثان موسن، مكفوف البصر، في الأشهر القليلة الفائتة إلى مجموعة حصلت على فرصة استخدام النسخة المتقدّمة التي تحلّل الصور من برنامج المحادثة. في رحلة أخيرة، استخدم موسن، التحليل البصري لتحديد نوع الشامبو، وبلسم الشعر، وجلّ الاستحمام في حمّام غرفة الفندق، ووجد أنّ أداء البرنامج قد ذهب أبعد بكثير مما كانت عليه برمجيات تحليل الصور في الماضي.

وقال موسن إنّ «الأداة أبلغتني بسعة كلّ زجاجة بالمللميتر المكعب ووصفت له الطوب في الحمّام بالطريقة التي يحتاج المكفوف إلى سماعها. حصلتُ على كلّ الإجابات التي أريدها بواسطة صورة واحدة».

وأضاف موسن أنّه تمكّن للمرّة الأولى من «استجواب الصور» وأعطى المثال التالي: ورد في نص توصيف لصورة رآها على موقع للتواصل الاجتماعي أنّها «لامرأة شقراء الشعر تبدو عليها السعادة». ولكن عندما طلب موسن من «تشات جي بي تي» تحليل الصورة، أجاب البرنامج أنّها تُظهر «امرأة ترتدي قميصاً أزرق اللون وتلتقط صورة سيلفي على المرآة». وكان باستطاعة موسن طرح أسئلة إضافية لمزيد من الاستفسار عن نوع الحذاء الذي ترتديه وعمّا يظهر في انعكاس المرآة.

وصف موسن (54 عاماً)، الذي يعيش في ويلينغتون، نيوزيلندا، الأمر «بالاستثنائي» خلال استعراض التقنية في مدوّنته الخاصة عن «حياة فقدان البصر».

ميزة التحليل البصري

• قدرات مخيفة: عندما أعلنت شركة «أوبن إي آي» في مارس (آذار) عن «جي بي تي 4»، أحدث النماذج البرمجية من برنامج المحادثة المدعوم بالذكاء الصناعي، وصفته بالـ«متعدّد الوسائط»، أي إنّه يستجيب لأوامر الحثّ المتعلّقة بالصور والنصوص. وقد تفاعل معظم المستخدمين مع البرنامج باستخدام الكلمات فقط، ولكنّ موسن حصل على فرصة الاستخدام المبكّر لميزة التحليل البصري بوساطة شركة «بي ماي آيز Be My Eyes» الناشئة التي تؤمّن اتصالاً للأشخاص المكفوفين مع متطوعين يتمتّعون ببصرٍ طبيعي، وخدمات زبائن للشركات. تعاونت «بي ماي آيز» مع «أوبن إي آي» هذا العام لاختبار ميزة «البصر» في برنامج المحادثة قبل طرحها للاستخدام المفتوح.

توقّف التطبيق أخيراً عن تزويد موسن بمعلومات عن وجوه الناس، معلّلاً الأمر بأنّ الوجوه حُجبت لأسباب تتعلّق بالخصوصية. شعرَ المستخدم بخيبة أمل لأنّه يؤمن أنّه يستحقّ الحصول على القدر نفسه من المعلومات الذي يحصل عليه الأشخاص الذين يبصرون.

عَكَس هذا التغيير مخاوف «أوبن إي آي» من تطويرها لقدرات لا تريد إطلاقها. وقد كشفت سانديني أغاروال، باحثة في السياسات في «أوبن إي آي»، عن أنّ تقنية الشركة الجديدة تستطيع تحديد هوية الوجوه المعروفة كالأشخاص الذين يملكون صفحة على «ويكيبيديا»، ولكنّها لا تعمل بشمولية الأدوات المطوّرة خصيصاً للعثور على وجوه على الإنترنت مثل «كلير فيو إي آي»، و«بيم آيز». ولفتت إلى أنّ ميزة «بصر» نجحت في التعرّف على سام ألتمان، الرئيس التنفيذي للشركة، في الصور بينما لم تتعرّف على أشخاص آخرين يعملون فيها.

«تشات جي بي تي» يستطيع أيضاً تحليل الصور ووصف محتواها والإجابة عن أسئلة عنها وحتّى التعرّف على وجوه الأشخاص الظاهرين فيها

• تقييم غير مقبول للوجوه: إنّ توفير ميزة كهذه للاستخدام العام سيوسّع حدود ما كانت تُعد ممارسات مقبولة من شركات التقنية الأميركية، فضلاً عن أنّه قد يؤدّي إلى متاعب في الصلاحيات القانونية في أماكن كولاية إلينوي وأوروبا التي تفرض على شركات التقنية الحصول على موافقة المواطنين على استخدام معلوماتهم الحيوية (البيومترية) كبصمة الوجه.

علاوة على ذلك، تشعر «أوبن إي آي» بالقلق من قول الأداة أشياء غير مقبولة عن وجوه الناس، كتقييم جنسهم أو وضعهم العاطفي. وقالت أغاروال إنّ شركتها تبحث عن طريقة لعلاج مخاوف الخصوصية هذه وغيرها قبل إطلاق ميزة تحليل الصور على نطاقٍ واسع.

وأضافت: «نريد حقاً لهذا الشيء أن يتحوّل إلى حوار مع الجميع. إذا سمعنا مثلاً أنّ الناس لا يريدون شيئاً من هذا القبيل، فسنسير معهم في نفس الاتجاه».

بالإضافة إلى التقييم الذي ستحصل عليه «أوبن إي آي» من «بي ماي آيز»، تسعى ذراعها غير الربحية إلى إيجاد وسائل للحصول على «مُدخل ديمقراطي» للمساعدة في سنّ قوانين لأنظمة الذكاء الاصطناعي.

وقالت أغاروال إنّ تطوير التحليل البصري لم يكن «غير متوقع» لأنّ النموذج دُرّب على النظر إلى صورٍ ونصوص جُمعت من الإنترنت، مشيرةً إلى أنّ برامج التعرّف على وجوه المشاهير موجودة منذ زمن، ومنها أداة «أوبت آوت» من «غوغل» المخصصة للمشاهير الذين لا يريدون أن يتمّ التعرّف إليهم. وتجدر الإشارة إلى أنّ «أوبن إي آي» تعكف حالياً على دراسة هذه الفكرة.

هلوسات الذكاء الاصطناعي

ولفتت إلى أنّ التحليل البصري الذي ابتكرته شركتها قد يُنتج «هلوسات» كالتي شهدها المستخدمون في أوامر الحثّ النصية. وقالت: «إذا أعطيتم الأداة صورة لشخص على أعتاب الشهرة، قد تحصلون منها على اسم مُتخيّل. مثلاً، إذا أعطيتموها صورة لرئيس تنفيذي شهير من عالم التقنية، قد تعطيكم اسماً لرئيس تنفيذي آخر من المجال نفسه».

في إحدى المرّات، قدّمت التقنية توصيفاً غير دقيق لأداة تحكّم عن بُعد لموسن، عضو مجموعة الاختبار، متحدّثةً بثقة عن أزرارٍ غير موجودة.

بدورها، تستطيع شركة «مايكروسوفت»، التي استثمرت 10 مليارات دولار في «أوبن إي آي»، الوصول إلى أداة التحليل البصري، حيث ظهرت الميزة في إصدار محدود لبعض مستخدمي برنامج «مايكروسوفت»، «بينغ». عند تحميل صورة في الأداة، تلقّى المستخدمون الذين جرّبوها رسالة تُعْلمهم أنّ «تشويش الخصوصية يُخفي الوجوه في محادثات (بينغ)».

استخدم ساياش كابور، عالم متخصص في الكومبيوتر في جامعة «برينستون»، الأداة لفكّ تشفير حروف التحقق (CAPTCHA)، وهو عبارة عن فحص أمني بصري مصمَّم للعين البشرية فقط. نجح برنامج المحادثة في فكّ الرمز والتعرّف على الكلمتين الغامضتين المستخدمتين، ولكنّه نوّه إلى أنّ «حروف التحقّق مصمَّمة لمنع البرامج مثله من الوصول إلى مواقع أو خدمات معيّنة».

من جهته، رأى إيثان مولّيك، أستاذ مساعد يدرس الابتكار وريادة الأعمال في كليّة وارتن التابعة لجامعة بنسلفانيا، أنّ «الذكاء الاصطناعي يبرز في جميع الجوانب التي من المفترض أن تفصل الإنسان عن الآلات».

وكان مولّيك واحداً من مستخدمي «بينغ» الذين حصلوا على فرصة تجربة ميزة «بصر» الجديدة، فأودعها صورة لبهارات في ثلّاجة وطلب من «بينغ» اقتراح وصفات تستخدم هذه المكوّنات، فجاءت الإجابة على الشكل التالي: «صودا بالكريمة المخفوقة»، و«صلصلة الهالبينو الكريمية».

يبدو أنّ «أوبن إي آي» و«مايكروسوفت» تُدركان جيّداً قوّة هذه التقنية وتداعياتها المحتملة على الخصوصية. فقد قال متحدّثٌ باسم «مايكروسوفت» إنّ الشركة لم «تشارك تفاصيل تقنية» حول تشويش الوجه ولكنّها كانت تعمل «عن قرب مع شركائها في (أوبن إي آي) للحفاظ على التزامهم بالتوظيف الآمن والمسؤول لتقنيات الذكاء الاصطناعي».

* خدمة «نيويورك تايمز»


مقالات ذات صلة

«ميتا» تطور نظارات ذكية تدعم العدسات الطبية لتوسيع الاستخدام اليومي

تكنولوجيا دمج العدسات الطبية في التصميم يجعل النظارات الذكية أقرب إلى الاستخدام اليومي بدلاً من كونها جهازاً إضافياً (ميتا)

«ميتا» تطور نظارات ذكية تدعم العدسات الطبية لتوسيع الاستخدام اليومي

تدعم نظارات "ميتا" الذكية العدسات الطبية لتوسيع الاستخدام لكنها تواجه تحديات في القيمة اليومية والخصوصية واعتماد المستخدمين على نطاق واسع.

نسيم رمضان (لندن)
تكنولوجيا تتجه الرعاية الصحية نحو دمج مصادر بيانات متعددة لتكوين فهم أكثر شمولاً لحالة المريض (شاترستوك)

لم يعد الطبيب وحده… كيف يشارك الذكاء الاصطناعي في القرار الطبي؟

يعيد الذكاء الاصطناعي والبيانات المتكاملة تشكيل الرعاية الصحية نحو التنبؤ والتخصيص مع تحديات تتعلق بالجودة والخصوصية والتنظيم.

نسيم رمضان (لندن)
يوميات الشرق الأشخاص الذين يتمتعون بذكاء عاطفي عالٍ قادرون على خلق بيئة يشعر فيها الآخرون بالأمان النفسي (بيكسلز)

«قوة خارقة نادرة» تزداد أهميتها بزمن الذكاء الاصطناعي... هل تمتلكها؟

 لا يزال الذكاء الاصطناعي عاجزاً عن أداء جوانب إنسانية أساسية مثل بناء الثقة وإدارة التوتر وفهم المشاعر وجعل الآخرين يشعرون بالتقدير والاهتمام

«الشرق الأوسط» (واشنطن)
علوم الذكاء الاصطناعي أداة قوية لتنفيذ الأهداف الطموحة

الذكاء الاصطناعي أداة قوية لتنفيذ الأهداف الطموحة

القدرة على التعايش مع التوتر -دون تفاؤل ساذج أو خوف مُشلّ- إحدى أهم مهارات عصر الذكاء الاصطناعي.

«الشرق الأوسط» (واشنطن)
خاص جانب من منافسات كأس العالم للرياضات الإلكترونية في الرياض (واس)

خاص سوق الألعاب السعودية تقترب من 2.4 مليار دولار بنهاية 2025

بلغ حجم سوق الألعاب الإلكترونية في السعودية نحو 2.39 مليار دولار خلال عام 2025، في وقت تشهد فيه الصناعة تحولاً متسارعاً مدفوعاً بنمو قاعدة اللاعبين.

زينب علي (الرياض)

«ميتا» تطور نظارات ذكية تدعم العدسات الطبية لتوسيع الاستخدام اليومي

دمج العدسات الطبية في التصميم يجعل النظارات الذكية أقرب إلى الاستخدام اليومي بدلاً من كونها جهازاً إضافياً (ميتا)
دمج العدسات الطبية في التصميم يجعل النظارات الذكية أقرب إلى الاستخدام اليومي بدلاً من كونها جهازاً إضافياً (ميتا)
TT

«ميتا» تطور نظارات ذكية تدعم العدسات الطبية لتوسيع الاستخدام اليومي

دمج العدسات الطبية في التصميم يجعل النظارات الذكية أقرب إلى الاستخدام اليومي بدلاً من كونها جهازاً إضافياً (ميتا)
دمج العدسات الطبية في التصميم يجعل النظارات الذكية أقرب إلى الاستخدام اليومي بدلاً من كونها جهازاً إضافياً (ميتا)

تدعم نظارات «ميتا» الذكية العدسات الطبية لتوسيع الاستخدام، لكنها تواجه تحديات في القيمة اليومية والخصوصية، واعتماد المستخدمين على نطاق واسع.

لطالما بقيت النظارات الذكية تقنية متقدمة، لكنها غالباً بعيدة عن الاستخدام اليومي الفعلي، لسبب بسيط، وهو أن معظم الناس الذين يرتدون نظارات يحتاجون إلى تصحيح البصر. ومن دون معالجة هذه النقطة، تبقى أي تقنية قابلة للارتداء محدودة الانتشار.

تحاول شركة «ميتا» تغيير هذا الواقع، عبر تطوير جيل جديد من النظارات المدعومة بالذكاء الاصطناعي والمصممة منذ البداية لاستيعاب العدسات الطبية، تسعى الشركة إلى مواءمة التكنولوجيا مع أحد أبسط متطلبات الرؤية.

عنصر أساسي في التصميم

في الإصدارات السابقة، كانت العدسات الطبية تُعامل غالباً كإضافة لاحقة، يتم تكييفها مع التصميم بدلاً من دمجها فيه. أما في النماذج الجديدة، فقد أصبحت جزءاً من التصميم الأساسي، حيث تم تطوير الإطارات لتناسب مجموعة واسعة من درجات النظر. هذا التحول ليس تفصيلاً تقنياً فحسب. فمع اعتماد مليارات الأشخاص حول العالم على النظارات الطبية، فإن أي جهاز لا يراعي هذا الاحتياج سيبقى خارج الاستخدام اليومي. ومن خلال دمج التصحيح البصري في التصميم، تحاول «ميتا» تحويل النظارات الذكية من منتج تقني إلى أداة يومية.

تستمر النظارات في تقديم مجموعة من الوظائف المعروفة، كالتواصل دون استخدام اليدين، والتقاط الصور وتشغيل الصوت والتفاعل مع مساعد ذكي. لكن الجديد هنا لا يكمن في الوظائف بحد ذاتها، بل في توسيع نطاق المستخدمين المحتملين. فبدلاً من أن تكون هذه النظارات خياراً إضافياً، تصبح قابلة للاستخدام بديلاً مباشراً للنظارات التقليدية. وهذا يغيّر طبيعة التبني من تجربة تقنية إلى جزء من الروتين اليومي.

توسيع قاعدة المستخدمين لا يعتمد فقط على التقنية بل على توافقها مع احتياجات الحياة اليومية (ميتا)

سوق تنمو... وتحديات قائمة

يأتي هذا التوجه في وقت تشهد فيه سوق النظارات الذكية نمواً متزايداً، مع دخول شركات تقنية كبرى واستكشافها لهذا المجال. لكن التحديات الأساسية لا تزال قائمة. من الناحية التقنية، لا تزال قيود، مثل عمر البطارية، وقدرة المعالجة، والاتصال تؤثر على الأداء. أما من ناحية المستخدم، فالتحدي الأكبر يكمن في مدى اندماج هذه الأجهزة في الحياة اليومية دون إحداث احتكاك. كما أن إضافة العدسات الطبية تعالج جزءاً من المشكلة، لكنها لا تقدم حلاً كاملاً.

تعتمد قيمة النظارات الذكية إلى حد كبير على كيفية استخدامها. تُعد الوظائف الحالية مثل التقاط الصور والحصول على معلومات أو التفاعل مع الرسائل مفيدة، لكنها لم تصل بعد إلى مستوى الضرورة اليومية لمعظم المستخدمين. في المقابل، تظهر إمكانات أوضح في الاستخدامات المتخصصة، مثل مساعدة الأشخاص ذوي الإعاقة البصرية على فهم محيطهم. هذه التطبيقات تعكس قدرة حقيقية للتقنية، لكنها لا تزال محدودة من حيث الانتشار.

نجاح النظارات الذكية يعتمد على تكامل التجربة بين العتاد والبرمجيات والذكاء الاصطناعي (ميتا)

الخصوصية... العامل الحاسم

إلى جانب التحديات التقنية، تبقى مسألة الخصوصية من أبرز العوامل المؤثرة في مستقبل هذه الأجهزة. فالقدرة على التقاط الصور أو الفيديو بشكل غير ملحوظ تثير تساؤلات حول الموافقة والرقابة، خصوصاً في الأماكن العامة. هذه المخاوف لا تتعلق بالقوانين فقط، بل بكيفية تقبل المجتمع لمثل هذه الأجهزة. وقد يكون هذا العامل الاجتماعي أكثر تأثيراً في تبني التكنولوجيا من أي تطور تقني بحد ذاته.

من جهاز إلى منصة

تعكس هذه الخطوة تحولاً أوسع في كيفية تقديم الأجهزة القابلة للارتداء. فبدلاً من التركيز على العتاد فقط، تتجه الشركات نحو بناء منظومات متكاملة تجمع بين الذكاء الاصطناعي والبرمجيات والخدمات. في هذا السياق، لا تمثل العدسات الطبية مجرد تحسين بصري، بل تصبح جزءاً من محاولة أوسع لتقليل الحواجز بين المستخدم والتكنولوجيا، وجعلها أكثر اندماجاً في الحياة اليومية.

لا تعني هذه التطورات أن النظارات الذكية أصبحت منتجاً ناضجاً بالكامل. لكنها تمثل خطوة نحو جعلها أكثر واقعية وقابلية للاستخدام.

فمن خلال معالجة أحد أهم العوائق العملية، تقترب «ميتا» من تحويل الفكرة إلى منتج يومي. ومع ذلك، يبقى نجاح هذه الأجهزة مرتبطاً بعوامل أوسع، تشمل القبول الاجتماعي، والقيمة الفعلية للمستخدم، وتطور التجربة. قد يكون إدخال العدسات الطبية خطوة ضرورية لكنها ليست كافية بمفردها لجعل النظارات الذكية جزءاً أساسياً من الحياة اليومية.


لم يعد الطبيب وحده… كيف يشارك الذكاء الاصطناعي في القرار الطبي؟

تتجه الرعاية الصحية نحو دمج مصادر بيانات متعددة لتكوين فهم أكثر شمولاً لحالة المريض (شاترستوك)
تتجه الرعاية الصحية نحو دمج مصادر بيانات متعددة لتكوين فهم أكثر شمولاً لحالة المريض (شاترستوك)
TT

لم يعد الطبيب وحده… كيف يشارك الذكاء الاصطناعي في القرار الطبي؟

تتجه الرعاية الصحية نحو دمج مصادر بيانات متعددة لتكوين فهم أكثر شمولاً لحالة المريض (شاترستوك)
تتجه الرعاية الصحية نحو دمج مصادر بيانات متعددة لتكوين فهم أكثر شمولاً لحالة المريض (شاترستوك)

لم يعد الحديث عن الذكاء الاصطناعي في قطاع الرعاية الصحية يدور حول وعود مستقبلية أو تحولات مفاجئة، بل بات أقرب إلى مسار تطور تدريجي يعيد تعريف كيفية فهم المرض وعلاجه وإدارة الأنظمة الصحية. ففي عام 2026، تتجه الصناعة نحو مرحلة أكثر نضجاً، حيث تتحول البيانات من مجرد مورد داعم إلى بنية أساسية تقود القرارات والابتكار.

هذا التحول لا يقوم على تقنية واحدة، بل على تقاطع عدة اتجاهات كتكامل البيانات وتطور النماذج التحليلية وتوسع استخدام الذكاء الاصطناعي في العمليات اليومية، وظهور بيئات تنظيمية تسمح بتجريب هذه التقنيات دون الإخلال بالمعايير.

يتوسع دور الذكاء الاصطناعي ليصبح جزءاً من دعم القرار السريري وتحسين دقة التشخيص والعلاج

من بيانات متفرقة إلى منظومات متكاملة

أحد أبرز التغيرات يتمثل في كيفية التعامل مع البيانات الصحية. فبدلاً من الاعتماد على مصادر منفصلة، يتجه القطاع نحو دمج تدفقات متعددة تشمل الجينوم، والتصوير الطبي والسجلات السريرية والبيانات الناتجة عن الأجهزة القابلة للارتداء.

هذا التحول نحو البيانات المتعددة الوسائط لا يهدف فقط إلى زيادة حجم المعلومات، بل إلى وضعها في سياق متكامل يسمح بفهم أعمق للحالة الصحية لكل مريض. ومع تزايد هذا التكامل، تصبح هندسة البيانات نفسها عاملاً حاسماً في نجاح التحليل، وليس مجرد خطوة تقنية في الخلفية.

في الوقت نفسه، يتوسع دور الذكاء الاصطناعي من كونه أداة تحليل إلى شريك في اتخاذ القرار. فأنظمة دعم القرار السريري المدعومة بالذكاء الاصطناعي أصبحت قادرة على تحسين دقة التشخيص وتقديم توصيات علاجية أكثر تخصيصاً، مدعومة ببيانات واسعة النطاق. لكن هذا لا يعني استبدال الطبيب، بل إعادة توزيع الأدوار. فالأنظمة الذكية تبرز المخاطر وتقدم الخيارات، بينما يبقى القرار النهائي بيد الإنسان. هذا التوازن بين الأتمتة والحكم البشري يشكل أحد ملامح المرحلة الحالية في تطور الرعاية الصحية.

الرعاية تتجاوز المستشفى

من التحولات اللافتة أيضاً انتقال الرعاية الصحية تدريجياً من المؤسسات إلى المنازل. فمع تزايد استخدام أجهزة إنترنت الأشياء وتقنيات المراقبة عن بُعد، أصبح من الممكن متابعة المرضى بشكل مستمر، خصوصاً في حالات الأمراض المزمنة. هذه النماذج الجديدة لا تقتصر على تقليل التكاليف، بل تهدف إلى تحسين النتائج الصحية من خلال التدخل المبكر. ومع ذلك، لا تزال هذه المقاربات في مراحل التوسع التدريجي، حيث يتم اختبارها عبر مشاريع تجريبية قبل تعميمها على نطاق واسع.

يساهم الذكاء الاصطناعي في تسريع اكتشاف الأدوية وتحسين كفاءة التجارب السريرية (شاترستوك)

تسريع الابتكار عبر بيئات تنظيمية مرنة

في موازاة ذلك، بدأت الجهات التنظيمية تلعب دوراً أكثر مرونة في دعم الابتكار. إذ ظهرت بيئات تجريبية تسمح باختبار نماذج الذكاء الاصطناعي باستخدام بيانات اصطناعية أو محاكاة، ما يسرّع عملية التحقق دون تعريض خصوصية المرضى للخطر. هذا النهج يعكس تحولاً في طريقة تنظيم القطاع، من نموذج يعتمد على الموافقة المسبقة فقط، إلى نموذج يوازن بين التجريب والرقابة.

على مستوى البحث العلمي، تبرز تقنيات جديدة مثل التعلم الآلي الكمي، التي تُستخدم لتحسين التنبؤ بسلامة الأدوية في مراحل مبكرة. هذه الأدوات قد تقلل من معدلات الفشل في التجارب ما قبل السريرية، وهو أحد أكبر التحديات في تطوير الأدوية. إلى جانب ذلك، يساهم الذكاء الاصطناعي في تحليل التفاعلات الجزيئية وتسريع اكتشاف المركبات الدوائية، ما يقلص الوقت والتكلفة في المراحل الأولى من البحث.

بعيداً عن الاستخدامات الطبية المباشرة، يتوسع حضور الذكاء الاصطناعي في العمليات الإدارية والتشغيلية. فبحلول عام 2026، يُتوقع أن تعتمد المؤسسات الصحية بشكل متزايد على أنظمة ذكاء اصطناعي لإدارة مهام مثل الفوترة، وسير العمل، وتحسين الكفاءة. هذا التوجه يشير إلى أن الذكاء الاصطناعي لم يعد مجرد أداة متخصصة، بل أصبح جزءاً من البنية التشغيلية اليومية، على غرار الأنظمة السحابية أو إدارة علاقات العملاء.

تتزايد أهمية الرعاية الصحية المنزلية المدعومة بالمراقبة عن بُعد وتقنيات إنترنت الأشياء (شاترستوك)

جودة البيانات... العامل الحاسم

رغم هذا التوسع، تبرز حقيقة أساسية: نجاح الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية يعتمد بدرجة كبيرة على جودة البيانات. فحتى أكثر النماذج تقدماً لا يمكنها تقديم نتائج دقيقة إذا كانت البيانات غير مكتملة أو غير متسقة. وفي هذا السياق، تصبح القدرة على جمع بيانات عالية الجودة، وربطها بشكل متكامل، عاملاً حاسماً في تحديد الجهات القادرة على تحقيق قيمة حقيقية من هذه التقنيات.

وكما هو الحال في أي تحول رقمي، لا تخلو هذه التطورات من تحديات. فزيادة الاعتماد على البيانات تثير قضايا تتعلق بالخصوصية، وأمن المعلومات، وإمكانية إساءة الاستخدام. ولهذا، يترافق التوسع في استخدام الذكاء الاصطناعي مع استثمارات موازية في الحوكمة والامتثال، لضمان تحقيق الفوائد دون تعريض النظام لمخاطر جديدة.

نحو نموذج جديد للرعاية الصحية

ما يتضح من هذه الاتجاهات هو أن قطاع الرعاية الصحية لا يشهد ثورة مفاجئة، بل تحولاً تدريجياً يعيد بناء أسسه. فبدلاً من الاعتماد على تدخلات متأخرة، يتجه النظام نحو الوقاية والتنبؤ، مدعوماً ببيانات متكاملة ونماذج تحليلية متقدمة.

في هذا النموذج، لا تكون البيانات مجرد سجل للماضي، بل أداة لتوقع المستقبل. ولا يكون الذكاء الاصطناعي بديلاً عن الإنسان، بل امتداد لقدراته.

وبينما لا تزال العديد من هذه التحولات في مراحلها الأولى، فإن الاتجاه العام يبدو واضحاً: مستقبل الرعاية الصحية سيُبنى على البيانات، لكن قيمته الحقيقية ستعتمد على كيفية استخدامها.


تعليم روبوت بشري مهارات لعب التنس… من بيانات غير كاملة

يمكن للروبوتات تعلم مهارات حركية معقدة باستخدام بيانات بشرية غير مكتملة بدلاً من الاعتماد على بيانات مثالية (المصدر)
يمكن للروبوتات تعلم مهارات حركية معقدة باستخدام بيانات بشرية غير مكتملة بدلاً من الاعتماد على بيانات مثالية (المصدر)
TT

تعليم روبوت بشري مهارات لعب التنس… من بيانات غير كاملة

يمكن للروبوتات تعلم مهارات حركية معقدة باستخدام بيانات بشرية غير مكتملة بدلاً من الاعتماد على بيانات مثالية (المصدر)
يمكن للروبوتات تعلم مهارات حركية معقدة باستخدام بيانات بشرية غير مكتملة بدلاً من الاعتماد على بيانات مثالية (المصدر)

في مسار تطوير الروبوتات البشرية، ظل التحدي الأكبر يتمثل في تعليم الآلات مهارات حركية معقدة تحاكي الإنسان. فالمهام التي تبدو طبيعية للبشر، مثل الجري أو القفز أو حتى لعب التنس، تتطلب تنسيقاً دقيقاً بين التوازن، والتوقيت، واتخاذ القرار في أجزاء من الثانية. تقليد هذه القدرات آلياً لم يكن ممكناً إلا في بيئات محدودة، وغالباً عبر بيانات مثالية يصعب الحصول عليها في الواقع.

لكن دراسة حديثة تقترح مساراً مختلفاً: ماذا لو لم تعد الحاجة إلى بيانات مثالية شرطاً أساسياً لتعليم الروبوتات؟

يركز البحث على تطوير نموذج لتعليم روبوت بشري مهارات لعب التنس، باستخدام بيانات حركة بشرية غير مكتملة أو غير دقيقة. وبدلاً من الاعتماد على تسجيلات كاملة ومضبوطة للحركات، يعمل النظام على استغلال مقاطع جزئية من البيانات، ثم إعادة تركيبها لبناء سلوك حركي متكامل.

يعتمد النموذج على تقسيم الحركات إلى مقاطع صغيرة وإعادة تركيبها لتكوين سلوك متكامل (المصدر)

من البيانات المثالية إلى البيانات الواقعية

تقليدياً، تعتمد أنظمة التعلم الحركي للروبوتات على بيانات عالية الجودة، يتم التقاطها باستخدام أنظمة متقدمة لتتبع الحركة. هذه البيانات توفر وصفاً دقيقاً لكل حركة، لكنها مكلفة وصعبة التوسّع، كما أنها لا تعكس دائماً تعقيد العالم الحقيقي. في المقابل، ينطلق هذا البحث من فرضية مختلفة، حيث إن البيانات الواقعية حتى وإن كانت غير كاملة، يمكن أن تكون كافية لتعليم مهارات معقدة، إذا تم التعامل معها بطريقة مناسبة.

وهنا، لا يحاول النموذج «تنقية» البيانات بقدر ما يعمل على فهم الأنماط الكامنة فيها، واستنتاج كيفية تحويلها إلى حركات قابلة للتنفيذ.

نموذج يتعلم من أجزاء متفرقة

يعتمد النظام المقترح على تقسيم البيانات الحركية إلى مقاطع صغيرة، تمثل كل منها جزءاً من حركة أكبر. ثم يقوم بربط هذه الأجزاء معاً داخل بيئة محاكاة، بحيث يتعلم الروبوت كيفية الانتقال من حركة إلى أخرى بسلاسة. هذه المقاربة تشبه إلى حد ما الطريقة التي يتعلم بها الإنسان مهارة جديدة، حيث يتم الجمع بين تجارب جزئية لتشكيل أداء متكامل. والنتيجة هي نموذج قادر على توليد حركات ديناميكية، دون الحاجة إلى مسار واحد محدد مسبقاً.

التنس كنموذج لاختبار التعقيد

اختار الباحثون لعبة التنس كبيئة اختبار، نظراً لما تتطلبه من تنسيق بين الحركة والإدراك. فالتعامل مع كرة متحركة يستدعي تقدير السرعة والاتجاه، واتخاذ قرار فوري بشأن كيفية الرد، ثم تنفيذ الحركة بدقة. في التجارب، تمكّن الروبوت من تعلم ضرب الكرة والتفاعل مع مواقف مختلفة، بما في ذلك الحفاظ على تبادل الكرات في بعض الحالات. ويشير ذلك إلى أن النموذج لا يقتصر على تكرار حركات محفوظة، بل يطوّر استجابة قابلة للتكيف مع السياق.

اختيار التنس كنموذج يبرز قدرة النظام على التنسيق بين الإدراك والحركة في بيئة ديناميكية (المصدر)

فجوة بين المحاكاة والواقع

كما هو الحال في كثير من أبحاث الروبوتات، يعتمد جزء كبير من التدريب على بيئات محاكاة. هذه البيئات تتيح تسريع عملية التعلم وتقليل المخاطر، لكنها لا تعكس دائماً تعقيدات العالم الحقيقي.

لذلك، يمثل نقل المهارات من المحاكاة إلى الواقع أحد التحديات الأساسية. وقد عمل الباحثون على تقليل هذه الفجوة عبر تصميم النموذج بحيث يأخذ في الاعتبار التباين وعدم الدقة في البيانات، وهو ما يجعله أكثر قدرة على التكيف عند التطبيق العملي.

ما الذي يتغير فعلاً؟

لا تكمن أهمية هذا البحث في قدرة الروبوت على لعب التنس بحد ذاتها، بل في ما تشير إليه من تحول أوسع في منهجية التعلم. فإذا كان بالإمكان تدريب الأنظمة على مهارات معقدة باستخدام بيانات غير مثالية، فإن ذلك يفتح الباب أمام استخدام مصادر بيانات أكثر تنوعاً، مثل الفيديوهات العامة أو التسجيلات غير المنظمة. وهذا بدوره قد يسرّع تطوير ما يُعرف بـ«الذكاء الاصطناعي المجسّد»، حيث تتفاعل الأنظمة مع العالم الفيزيائي بشكل مباشر.

حدود وتحديات قائمة

مع ذلك، لا تزال هذه المقاربة في مراحلها الأولى. فالروبوت لا يصل إلى مستوى الأداء البشري، ولا تزال قدرته على التعامل مع مواقف غير متوقعة محدودة. كما أن الاعتماد على المحاكاة يفرض قيوداً على مدى تعميم النتائج. لكن رغم هذه التحديات، يقدم البحث دليلاً على أن الطريق نحو تعليم الروبوتات قد لا يمر عبر الكمال، بل عبر القدرة على الاستفادة من النقص.

يشير هذا التوجه إلى إعادة التفكير في العلاقة بين البيانات والتعلم. فبدلاً من السعي إلى جمع بيانات مثالية ومكتملة، قد يكون التركيز مستقبلاً على تطوير نماذج قادرة على التعلم من الواقع كما هو بما يحمله من نقص وتباين. وفي هذا السياق، لا يمثل التنس سوى مثال تجريبي. أما الهدف الأوسع، فهو تمكين الروبوتات من اكتساب مهارات حركية متنوعة، تتراوح بين العمل الصناعي والخدمات اليومية.