لاستخدام بياناتهم... «ميتا» ستطلب موافقة الأوروبيين قبل استهدافهم بالإعلانات
شعار شبكة «ميتا» (المالكة لتطبيقات فيسبوك وإنستغرام وواتساب) (رويترز)
واشنطن:«الشرق الأوسط»
TT
واشنطن:«الشرق الأوسط»
TT
لاستخدام بياناتهم... «ميتا» ستطلب موافقة الأوروبيين قبل استهدافهم بالإعلانات
شعار شبكة «ميتا» (المالكة لتطبيقات فيسبوك وإنستغرام وواتساب) (رويترز)
أعلنت شبكة «ميتا»، المالكة لتطبيقات «فيسبوك» و«إنستغرام» و«واتساب»، أمس الثلاثاء، أنها باتت ستطلب الحصول على موافقة مستخدميها المقيمين في «الاتحاد الأوروبي»، قبل السماح بمشاركة بياناتهم للاستهداف الإعلاني على قنوات التواصل الاجتماعي الخاصة بها، وفقاً لـ«وكالة الصحافة الفرنسية».
وأوضحت الشبكة العملاقة، في منشور عبر مدوَّنة، أنها ترمي، من خلال هذا الإجراء الجديد، إلى تلبية «متطلبات تنظيمية متغيرة»، وذلك بعد مواجهة مع الهيئة المسؤولة عن حماية الخصوصية في آيرلندا؛ حيث مقر الشركة الأوروبي.
وفرضت الهيئة الناظمة الآيرلندية، نيابة عن «الاتحاد الأوروبي»، غرامات كبيرة على «ميتا» بلغ مجموعها 390 مليون يورو، في يناير (كانون الثاني)، بسبب انتهاكات للقانون الأوروبي الخاص بحماية البيانات.
وحُرمت «ميتا» خصوصاً من الأساس القانوني الذي سمح لها بتجميع وتخزين وتحليل بيانات مئات الملايين من الأوروبيين، الذين يستخدمون خدماتها دون طلب موافقتهم رسمياً. وطلب قرار الهيئة الناظمة منها أن تستحصل على موافقة صريحة من مستخدميها على استخدام بياناتهم لغايات الاستهداف الإعلاني.
وحالياً، يكون هذا الإذن بمشاركة البيانات مفعَّلاً بصورة افتراضية لدى المستخدمين الذين يفتحون حسابات على «فيسبوك» و«إنستغرام»، ما يسمح لشبكة «ميتا» بتقديم إعلانات موجهة بدقة ومربحة جداً.
وقالت «ميتا»: «نعلن، اليوم، نيتنا تغيير الأساس القانوني الذي نستخدمه لمعالجة بيانات معينة لأغراض الإعلانات المخصصة للأفراد»، في «الاتحاد الأوروبي»، بالإضافة إلى سويسرا، والنرويج، وآيسلندا، وليختنشتاين.
وأضافت: «لا يوجد تأثير فوري على خدماتنا في المنطقة. بمجرد تفعيل هذا التغيير، سيبقى بإمكان المعلنين إجراء حملات إعلانية محددة الأهداف؛ من أجل الوصول إلى العملاء المحتمَلين»، مشيرة إلى أنها لا تزال تقيم «حواراً بنّاء» مع الهيئات الناظمة.
وتمثل أوروبا سوقاً رئيسية لـ«ميتا»، وكان لدى «فيسبوك» نحو 300 مليون مستخدم نشِط يومياً في أوروبا، خلال نهاية عام 2022، من إجمالي 2 مليار مستخدم في جميع أنحاء العالم، كما حقق المستخدمون الأوروبيون نحو خُمس العائدات الإعلانية التي سجلتها «ميتا» في هذه الفترة.
وتعرّضت شركات أميركية عملاقة في مجال الإنترنت، لغرامات هائلة، في السنوات الأخيرة، بسبب ممارساتها التجارية في «الاتحاد الأوروبي»، ويتعيّن عليها تكييف أنشطتها للامتثال لقواعد «الاتحاد الأوروبي» الصارمة بشأن خصوصية البيانات.
و«ميتا» هي أيضاً من الشركات الرقمية العملاقة التي ستُفرض عليها قواعد «الاتحاد الأوروبي» الجديدة ضد الممارسات المناهضة للمنافسة، العام المقبل، إضافة إلى التزامات جديدة لمكافحة المعلومات المضللة والكراهية على الإنترنت والتزوير، اعتباراً من نهاية أغسطس (آب).
أجرى وزير الخارجية الأميركي أنتوني بلينكن محادثات «صريحة ومثمرة» مع نظيره الصيني، وانغ يي، في لاوس أمس، على هامش اجتماع «آسيان»، أعرب خلالها عن مخاوف بلاده.
لم تمض سوى أيام على اختيار جيمس دي فانس، نائباً للمرشح الجمهوري، الرئيس السابق دونالد ترمب، حتى بدأت الاعتراضات تتصاعد عن احتمال أن يكون هذا الاختيار خاطئاً.
الذكاء الاصطناعي... جيد في الفنون سيئ في الرياضياتhttps://aawsat.com/%D8%AA%D9%83%D9%86%D9%88%D9%84%D9%88%D8%AC%D9%8A%D8%A7/5043607-%D8%A7%D9%84%D8%B0%D9%83%D8%A7%D8%A1-%D8%A7%D9%84%D8%A7%D8%B5%D8%B7%D9%86%D8%A7%D8%B9%D9%8A-%D8%AC%D9%8A%D8%AF-%D9%81%D9%8A-%D8%A7%D9%84%D9%81%D9%86%D9%88%D9%86-%D8%B3%D9%8A%D8%A6-%D9%81%D9%8A-%D8%A7%D9%84%D8%B1%D9%8A%D8%A7%D8%B6%D9%8A%D8%A7%D8%AA
الذكاء الاصطناعي... جيد في الفنون سيئ في الرياضيات
في العام الدراسي الذي انتهى أخيراً، برزت فئة من المتعلمين مثل لغز ظاهر للعيان... فئة من «المجتهدين»، الذين يتحسنون، ويتحدثون بوضوح بشكل ملحوظ. ولكن من الغريب أن هؤلاء «المتعلمين» - روبوتات الدردشة الذكية - غالباً ما يجاهدون أنفسهم مع الرياضيات.
الأشعار وليس الحساب
يمكن لروبوتات الدردشة مثل «تشات جي بي تي» من شركة «أوبن إيه آي» كتابة الشعر، وتلخيص الكتب والإجابة عن الأسئلة، غالباً بطلاقة على مستوى الإنسان.
كما يمكن لهذه الأنظمة إجراء العمليات في الرياضيات، بناءً على ما تعلمته. ولكن النتائج يمكن أن تختلف وتكون خاطئة، إذ يتم ضبط الأنظمة الذكية بدقة لتحديد الاحتمالات، وليس لإجراء حسابات قائمة على القواعد. إن الاحتمال ليس دقيقاً، كما أن اللغة أكثر مرونة وتسامحاً من الرياضيات.
متخصص فنون حرة لا في عبقرية الأرقام
قال كريستيان هاموند، أستاذ علوم الكومبيوتر وباحث الذكاء الاصطناعي في جامعة نورث وسترن: «تواجه روبوتات الدردشة الذكية صعوبة في الرياضيات لأنها لم تُصمم قط للقيام بذلك». يبدو أن أذكى علماء الكومبيوتر في العالم قد ابتكروا ذكاءً اصطناعياً أكثر تخصصاً في الفنون الحرة من عبقرية الأرقام.
في ظاهر الأمر، يبدو هذا بمثابة قطيعة حادة مع ماضي الحوسبة. فمنذ ظهور أجهزة الكومبيوتر المبكرة في أربعينات القرن العشرين، كان التعريف المختصر الجيد للحوسبة هو «الرياضيات القائمة على المنشطات». كانت أجهزة الكومبيوتر آلات حسابية لا تعرف الكلل وسريعة ودقيقة.
وكان تحليل الأرقام لفترة طويلة هو ما تجيده أجهزة الكومبيوتر حقاً، متجاوزة الأداء البشري بكثير. وتقليدياً، كانت أجهزة الكومبيوتر مبرمجة لاتباع قواعد خطوة بخطوة واسترجاع المعلومات في قواعد بيانات منظمة... كانت قوية ولكنها هشة. لذا، اصطدمت الجهود السابقة في مجال الذكاء الاصطناعي بحائط.
الشبكات العصبية
ومع ذلك، قبل أكثر من عقد من الزمان، اخترق نهج مختلف وبدأ في تحقيق مكاسب مذهلة.
التكنولوجيا الأساسية، التي تسمى الشبكة العصبية، مصممة بشكل فضفاض على غرار الدماغ البشري. إذ لا تتم برمجة هذا النوع من الذكاء الاصطناعي بقواعد صارمة، ولكنه يتعلم من خلال تحليل كميات هائلة من البيانات. إنه يولد اللغة، بناءً على كل المعلومات التي استوعبها، من خلال التنبؤ بالكلمة أو العبارة الأكثر احتمالاً أن تأتي بعد ذلك - تماماً كما يفعل البشر.
«هذه التكنولوجيا تقوم بأعمال رائعة، لكنها لا تفعل كل شيء»، كما قال هاموند. في بعض الأحيان، تعثرت روبوتات الدردشة بالذكاء الاصطناعي في حل مسائل حسابية وكلمات رياضية بسيطة تتطلب خطوات متعددة للوصول إلى حل، وهو أمر وثقه أخيراً بعض مراجعي التكنولوجيا.
وبينما تتحسن كفاءة الذكاء الاصطناعي، لكنها تظل تحمل العيوب. في حديثها في ندوة عقدت أخيراً، قدمت كريستين دي سيربو، كبيرة مسؤولي التعليم في أكاديمية خان، وهي مؤسسة تعليمية غير ربحية تجري تجارب على مدرس روبوت دردشة ومساعد تدريس بالذكاء الاصطناعي، موضوع دقة الرياضيات. قالت دي سيربو للمعلمين: «إنها مشكلة، كما يعلم الكثير منكم».
نظام «خانميغو» الذكي التعليمي
ذكاء اصطناعي يستعين بالآلة الحاسبة
قبل بضعة أشهر، أجرت أكاديمية خان تغييراً كبيراً على مدرسها المدعوم بالذكاء الاصطناعي، المسمى «خانميغو (Khanmigo)». يرسل العديد من المسائل الحسابية إلى برنامج الآلة الحاسبة بدلاً من مطالبة الذكاء الاصطناعي بحل مسائل الرياضيات. أثناء انتظار انتهاء برنامج الآلة الحاسبة، يرى الطلاب عبارة «إجراء العمليات الحسابية» على شاشاتهم وأيقونة «خانميغو» تهز رأسها.
قالت دي سيربو، التي تظل متفائلة بأن روبوتات الدردشة التفاعلية ستلعب دوراً مهماً في التعليم: «نحن في الواقع نستخدم أدوات مخصصة لإجراء العمليات الحسابية».
ولأكثر من عام، استخدم «تشات جي بي تي» حلًا مشابهاً لبعض مشاكل الرياضيات. إذ إنه يطلب المساعدة من برنامج الآلة الحاسبة لمهام مثل قسمة الأعداد الكبيرة والضرب.
قالت شركة «أوبن إيه آي»، في بيان، إن الرياضيات «مجال بحثي مستمر مهم»، وهو مجال أحرز فيه علماؤها تقدماً ثابتاً. وأضافت أن نسختها الجديدة من GPT حققت دقة تقرب من 64 في المائة على قاعدة بيانات عامة تضم آلاف المشكلات التي تتطلب الإدراك البصري والمنطق الرياضي. وهذا أعلى من 58 في المائة للإصدار السابق.
غالباً ما تتفوق روبوتات الدردشة التفاعلية عندما تستهلك كميات هائلة من بيانات التدريب ذات الصلة - الكتب المدرسية والتدريبات والاختبارات المعيارية. وقالت الشركة إن نسخة حديثة من التكنولوجيا التي تقوم عليها سجلت المرتبة 89 في اختبار SAT للرياضيات لطلاب المدارس الثانوية.
مناقشات حول توجهات المستقبل
يضيف الأداء غير المنتظم للتكنولوجيا في الرياضيات زخماً إلى نقاش حاد في مجتمع الذكاء الاصطناعي حول أفضل السبل للمضي قدماً في هذا المجال.
وعلى نطاق واسع، هناك معسكران. على الجانب الأول، هناك أولئك الذين يعتقدون أن الشبكات العصبية المتقدمة، المعروفة باسم نماذج اللغة الكبيرة، التي تدعم روبوتات الدردشة القائمة على الذكاء الاصطناعي، تشكل مساراً واحداً تقريباً للتقدم المطرد وفي نهاية المطاف إلى نظم «الذكاء الاصطناعي العام»، artificial general intelligence, AGI، وهو جهاز كومبيوتر يمكنه القيام بأي شيء يمكن للدماغ البشري القيام به. وهذه هي النظرة السائدة في كثير من أنحاء وادي السيليكون.
ولكنّ هناك متشككين يتساءلون عما إذا كان إضافة المزيد من البيانات وقوة الحوسبة إلى نماذج اللغة الكبيرة كافياً. ومن أبرز هؤلاء يان ليكون، كبير علماء الذكاء الاصطناعي في «ميتا». يقول ليكون إن نماذج اللغة الكبيرة تفتقر إلى المنطق وتفتقر إلى التفكير السليم. ويصر على أن المطلوب هو نهج أوسع، يسميه «نمذجة العالم (world modeling)»، أو أنظمة يمكنها تعلم كيفية عمل العالم مثلما يفعل البشر. وقد يستغرق الأمر عقداً من الزمان أو نحو ذلك لتحقيق ذلك.
قد تكون النماذج الحالية معيبة، لكنها لا تزال تفعل الكثير.
