الذكاء الاصطناعي التوليدي والتعلم الآلي... استخدامات متنوعة

توافر عنصر الإبداع يبشّر بفتوحات علمية وتقنية وثقافية كبرى

الذكاء الاصطناعي التوليدي والتعلم الآلي... استخدامات متنوعة
TT

الذكاء الاصطناعي التوليدي والتعلم الآلي... استخدامات متنوعة

الذكاء الاصطناعي التوليدي والتعلم الآلي... استخدامات متنوعة

القدرة على نمو الخوارزميات في غياب المُدخَلات البشرية هي جوهر الذكاء الاصطناعي يستخدم كل من الذكاء الاصطناعي التوليدي Generative AI والتعلم الآلي (تعلّم الآلة) Machine learning الخوارزميات في معالجة التحديات المعقدة، ولكن الذكاء الاصطناعي التوليدي يستخدم نمذجة أكثر تطوراً وخوارزميات أكثر تقدماً لإضافة العنصر الإبداعي.

ذكاء اصطناعي وتعلّم آلي

إن الذكاء الاصطناعي التوليدي هو شكل من أشكال الذكاء الاصطناعي المصمم لإنتاج محتوى مثل النصوص، والصور، والفيديو، والموسيقى. ويستخدم نماذج لغوية كبيرة وخوارزميات لتحليل الأنماط في مجموعات البيانات ومحاكاة نمط أو بنية أنواع معينة من المحتوى.

من ناحية أخرى، يساعد التعلم الآلي أجهزة الكومبيوتر على تعلُّم المهام والإجراءات باستخدام التدريب المصمم، استناداً إلى نتائج مجموعات البيانات الكبيرة، وهو عنصر أساسي في أنظمة الذكاء الاصطناعي. وقد خصّص موقع «إي ويك» الإلكتروني موضوعاً للمقارنة بين خصائص هذين النظامين واستخداماتهما.

مخطط للمقارنة

إليكم مخططاً للمقارنة بين الذكاء الاصطناعي التوليدي (1) مقابل التعلم الآلي (2).

إن الذكاء الاصطناعي التوليدي والتعلم الآلي هما تقنيتان مرتبطتان ارتباطاً وثيقاً، كما يوضح الجدول أدناه. وفي حين أن الذكاء الاصطناعي التوليدي يتفوّق في إنشاء المحتوى، فإن التعلم الآلي موجه إلى تحليل البيانات والنماذج الإحصائية.

> التعريف:

1. إنشاء محتوى جديد.

2. تحليل البيانات لإجراء تنبؤات.

• استخدام الخوارزميات:

1. خوارزميات متقدمة ومبتكرة.

2. التعرف على نمط البيانات.

• المُخرَجات:

1. النصوص، والصور، والفيديو، والموسيقى.

2. التنبؤات والتصنيفات.

• مجالات التطبيق:

1. إنشاء المحتوى والتصميم.

2. تحليل البيانات والأمن السيبراني.

• القاعدة التقنية:

1. نماذج اللغة الكبيرة والشبكات التوليدية التنافسية.

2. النماذج الإحصائية والخوارزميات.

التاريخ والتطور

على مدى عدة عقود، كان تطور كل من الذكاء الاصطناعي التوليدي والتعلم الآلي مدفوعاً بالتطوير المستمر للخوارزميات المصممة لأداء مهام محددة.

على مدار العقد الماضي، ازداد مستوى تعقيد هذه الخوارزميات بصورة كبيرة. وفي أكثر مراحل تطورها أضحى بمقدورها أن تكتسب قدرة التأدية الوظيفية من دون استمرار المدخلات البشرية. وهذه القدرة على النمو في غياب المدخلات البشرية هي جوهر الذكاء الاصطناعي، الذي هو أساس كل من الذكاء الاصطناعي التوليدي والتعلم الآلي.

في السنوات القليلة الماضية، مكّنت التطورات في القدرة الحاسوبية وتوافر البيانات -التي صارت ممكنة من خلال منصات الحوسبة السحابية مثل «أمازون ويب سيرفيسز»، و«مايكروسوفت أزور»- من تحقيق تقدم كبير.

ظهر التعلم الآلي أولاً، مع التركيز على تحديد الأنماط واتخاذ القرارات القائمة على البيانات. وبُني الذكاء الاصطناعي التوليدي على هذه الأسس، عبر تقديم نماذج قادرة على خلق محتوى جديد وأصلي من خلال التعلم من مجموعات البيانات الواسعة.

حدث التقدم الرئيسي في مجال الذكاء الاصطناعي التوليدي في نوفمبر (تشرين الثاني) عام 2022. عندما أطلقت شركة «أوبن إيه آي» برنامج «تشات جي بي تي»، وهو تطبيق يخلق محتوى يستند إلى المطالبات النصية واستفسارات اللغة الطبيعية.

ما هو الذكاء الاصطناعي التوليدي؟

الذكاء الاصطناعي التوليدي عبارة عن تقنية ناشئة تستخدم الذكاء الاصطناعي، والخوارزميات، ونماذج اللغة الكبيرة لإنتاج عدة أنواع من المحتوى، من النصوص إلى الصور إلى الفيديو.

يستفيد التعلم الآلي من التعلم العميق وتقنيات الشبكة العصبية، لإنشاء المحتوى الذي يستند إلى الأنماط التي يلاحظها في مجموعة واسعة من المحتويات الأخرى. وعلى الرغم من أن هذا المحتوى مُصنّف على أنه أصلي فإن الذكاء الاصطناعي التوليدي في الواقع يستخدم التعلم الآلي ونماذج الذكاء الاصطناعي، لتحليل إبداعات الآخرين السابقة ثم تكرارها. إنه يستفيد من مستودعات ضخمة من المحتويات، ويستخدم تلك المعلومات لمحاكاة الإبداع البشري.

مع الذكاء الاصطناعي التوليدي يمكنك القيام بمهام مثل تحليل الأعمال الكاملة لكتاب مشهورين، مثل: تشارلز ديكنز، أو جي كيه رولينغ، أو إرنست همنغواي؛ لإنتاج رواية أصلية تسعى لمحاكاة نمط هؤلاء المؤلفين وأنماط الكتابة لديهم.

وبالتالي، فإن مشاريع الذكاء الاصطناعي التوليدي تتجاوز كثيراً مستوى التعلم الآلي التقليدي. من خلال استخدام أشكال متعددة من أنظمة التعلم الآلي، والنماذج، والخوارزميات، والشبكات العصبية، يُقدم الذكاء الاصطناعي التوليدي انطلاقة جديدة إلى عالم الإبداع.

حالات استخدام النظم الذكية

يستخدم الذكاء الاصطناعي التوليدي في تعزيز -وليس استبدال- أعمال الكتاب ومصممي الغرافيك والفنانين والموسيقيين من خلال إنتاج مواد جديدة. وهو مفيد بصورة خاصة في عالم الأعمال في مجالات مثل وصف المنتجات، ويمكن أن يخلق كثيراً من الاختلافات في التصاميم القائمة. كما يمكنه مساعدة الفنان على استكشاف المفاهيم الجديدة عبر الوسائط المختلفة.

وفيما يلي بعض حالات استخدامه، بدءاً من حالات الاستخدام المؤسساتية للذكاء الاصطناعي التوليدي إلى عمليات تنفيذ التطبيقات الأصغر نطاقاً.

> البيع بالتجزئة. يعمل الذكاء الاصطناعي التوليدي على تعزيز عمليات البيع بالتجزئة بشكل كبير من خلال أتمتة إنشاء أوصاف المنتجات، وتوليد محتوى تسويقي مخصص، وتحسين إدارة المخزون.

وبينما يركّز التعلم الآلي على تحليل البيانات لتقديم التوصيات، يأخذ الذكاء الاصطناعي التوليدي خطوة أبعد من خلال إنشاء المحتوى نفسه.

> قطاع الأعمال. يمكن رؤية الذكاء الاصطناعي التوليدي في مجال الأعمال في عمليات مثل وضع التقارير وإنجازها، وتصور البيانات، وإنشاء مواد تسويقية. يمكن للشركات إنشاء تقارير الأعمال تلقائياً عن طريق تحليل مجموعات البيانات الكبيرة واستخراج الرؤى الرئيسية، ما يقلّل من الأخطاء والوقت المستغرق لهذه المهام. وهذا يسمح لمحللي الأعمال بالتركيز على اتخاذ القرارات الاستراتيجية بدلاً من إعداد التقارير العادية.

وبالمقارنة، يُستخدم التعلم الآلي عادة لتحليل أنماط البيانات وتقديم رؤى تنبؤية، في حين يعتمد الذكاء الاصطناعي التوليدي على هذه الرؤى لإنتاج تقارير وعروض تقديمية شاملة.

> الرعاية الصحية. في مجال الرعاية الصحية، يساعد الذكاء الاصطناعي التوليدي على إنشاء بيانات طبية اصطناعية للبحث، وتطوير خطط علاجية مخصصة، وتعزيز الدقة التشخيصية. ومرة أخرى، يبني الذكاء الاصطناعي التوليدي على الأساس الذي وضعته الآلة.

وفي حين يتفوّق التعلم الآلي في تحديد الأنماط لدى البيانات الطبية، فإن الذكاء الاصطناعي التوليدي يذهب إلى أبعد من ذلك عبر توليد بيانات جديدة وسيناريوهات علاجية جديدة، يمكن أن تساعد في البحوث الطبية والتشخيصات.

• التصنيع والإنتاج. الذكاء الاصطناعي التوليدي هو تقنية مُرحب بها عندما يتعلق الأمر بالنمذجة الأولية. ويعمل على تحسين تصميم المنتجات وعمليات التصنيع من خلال إنشاء نماذج التصميم الأولية المتعددة استناداً إلى قيود ومدخلات محددة.

وبينما التعلم الآلي يُستخدم في التنبؤ باحتياجات الصيانة وتحسين جداول الإنتاج، فإن الذكاء الاصطناعي التوليدي يتيح إنشاء التصاميم والحلول المبتكرة التي يمكن تنفيذها مباشرة في التصنيع.

• الخدمات المالية. في القطاع المالي، يعمل الذكاء الاصطناعي التوليدي على تعزيز الخدمات من خلال توليد تقارير مالية مخصصة، وأتمتة الكشف عن الأنشطة الاحتيالية، وتحسين إدارة المخاطر.

وفي حين أن التعلم الآلي عادة ما يكتشف الأنماط وأشكال الشذوذ، لا يحدد الذكاء الاصطناعي التوليدي هذه المشكلات فحسب، وإنما يُنشئ أيضاً تقارير تفصيلية واستراتيجيات معينة لمعالجتها.

• دعم العملاء. يعمل الذكاء الاصطناعي التوليدي على تحسين دعم العملاء من خلال روبوتات المحادثة المتقدمة والمساعدين الافتراضيين. تعتمد الشركات روبوتات المحادثة العاملة بالذكاء الاصطناعي التوليدي، للتعامل مع مجموعة واسعة من استفسارات العملاء؛ من توصيات المنتجات إلى تتبع الطلبات. ولا تزال روبوتات المحادثة هذه تتشابه مع البشر على نحو متزايد.

يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي خلق استجابات مخصصة ومناسبة من حيث السياق، ما يجعل التفاعلات تبدو أكثر إنسانية وأكثر فاعلية من أساليب العمل البسيطة القائمة على التعلم الآلي.



هل أنهى الذكاء الاصطناعي عصر أنظمة كشف الاحتيال الرقمية التقليدية؟

الاحتيال تحوّل من استهداف الأنظمة التقنية إلى التلاعب بالسلوك البشري ما يغيّر طبيعة التهديد بشكل جذري (رويترز)
الاحتيال تحوّل من استهداف الأنظمة التقنية إلى التلاعب بالسلوك البشري ما يغيّر طبيعة التهديد بشكل جذري (رويترز)
TT

هل أنهى الذكاء الاصطناعي عصر أنظمة كشف الاحتيال الرقمية التقليدية؟

الاحتيال تحوّل من استهداف الأنظمة التقنية إلى التلاعب بالسلوك البشري ما يغيّر طبيعة التهديد بشكل جذري (رويترز)
الاحتيال تحوّل من استهداف الأنظمة التقنية إلى التلاعب بالسلوك البشري ما يغيّر طبيعة التهديد بشكل جذري (رويترز)

لم يعد الاحتيال الرقمي يستهدف الأنظمة التقنية بقدر ما يستهدف الإنسان نفسه. هذا التحول لا يقتصر على تطور في الأساليب، بل يعكس تغييراً أعمق في طبيعة الهجوم، حيث أصبحت الثقة البشرية هي نقطة الاختراق الأساسية. وفي ظل تسارع استخدام الذكاء الاصطناعي، يطرح هذا الواقع أسئلة جديدة حول قدرة المؤسسات على مواكبة التهديدات، وحول ما إذا كانت أدوات الحماية الحالية لا تزال صالحة.

يوضح عبد حمَندي كبير مديري قسم الاستشارات لمكافحة الاحتيال والاستخبارات الأمنية في شركة «ساس» (SAS) أن ما نشهده اليوم «ليس تغييراً دورياً، بل هو تغيير هيكلي، لأن وحدة الهجوم قد تغيرت». ويشير حمندي خلال لقاء خاص مع «الشرق الأوسط» إلى أن المحتالين لم يعودوا يركزون على استغلال الثغرات التقنية، بل على «التلاعب بالسلوك البشري»، حيث يصبح العميل نفسه جزءاً من تنفيذ عملية الاحتيال.

عبد حمَندي كبير مديري قسم الاستشارات لمكافحة الاحتيال والاستخبارات الأمنية في شركة «ساس» (ساس)

نهاية كفاية الأنظمة التقليدية

على مدى سنوات، استثمرت المؤسسات المالية بشكل كبير في أنظمة مراقبة المعاملات التي تعتمد على اكتشاف الأنماط غير الطبيعية. لكن هذه المقاربة، رغم أهميتها، لم تعد كافية بمفردها. فعمليات الاحتيال الحديثة باتت تُصمَّم لتبدو طبيعية تماماً، من حيث الجهاز المستخدم، وسلوك العميل، وبياناته.

ويشرح حمندي أن هذه الأنظمة «لا تزال لها قيمة، لكنها لا ترى إلا ما ينحرف عن المسار المعتاد»، في حين أن الاحتيال المعاصر يتعمّد الاندماج داخل هذا المسار. وهذا يعني أن المؤسسات قد تبدو كأنها تحسّن أدواتها باستمرار، لكنها في الواقع «تدافع عن جزء محدود من نطاق المعركة»، بينما يتحرك التهديد الحقيقي في مساحة أخرى أكثر تعقيداً تتعلق بالسلوك والنية.

هذا التحول يفرض إعادة تعريف جوهرية لمفهوم الاحتيال نفسه. فبدلاً من التركيز على ما إذا كانت المعاملة صحيحة تقنياً، يصبح السؤال: هل تم اتخاذ القرار بحرية ووعي؟

في كثير من الحالات الحديثة، يصرّح الضحايا بأنهم نفذوا العمليات بأنفسهم، لكن تحت ضغط، أو تضليل. هنا، يشير حمندي إلى ضرورة الانتقال من اعتبار التفويض دليلاً على النية، إلى اعتباره «موافقة مشروطة بالسياق»، حيث قد تكون الموافقة شكلية، لكنها لا تعكس إرادة حقيقية. هذا التغيير لا يتعلق فقط بالتقنية، بل يفتح الباب أمام إعادة النظر في حدود المسؤولية بين المؤسسات والعملاء، ويعزز الحاجة إلى آليات تدخل استباقية بدلاً من الاكتفاء بالتعويض بعد وقوع الضرر.

أساليب كشف الاحتيال التقليدية لم تعد كافية لأن العمليات الحديثة تُصمَّم لتبدو طبيعية تماماً (رويترز)

الهويات المصطنعة المتطورة

من أبرز التحديات التي تعكس هذا التحول، انتشار ما يُعرف بـ«الهويات المصطنعة»، وهي هويات تُبنى تدريجياً لتبدو حقيقية تماماً قبل أن تُستخدم في الاحتيال. في هذا السياق، لم يعد التحقق من الهوية (KYC) عملية تُجرى مرة واحدة عند فتح الحساب، بل يجب أن يتحول إلى عملية مستمرة. ويؤكد حمندي أن الهدف لم يعد التحقق من صحة المستندات فقط، بل تقييم ما إذا كانت الهوية «تُظهر نمطاً سلوكياً يتطور بمرور الوقت كما يفعل شخص حقيقي».

المفارقة هنا أن السلوك «المثالي» قد يكون في حد ذاته مؤشراً على الاحتيال، إذ إن البشر بطبيعتهم غير متسقين تماماً، بينما تميل الأنظمة المصطنعة إلى تقديم صورة أكثر انتظاماً.

ورغم التطور التقني، لا تكمن المشكلة فقط في الأدوات أو البيانات، بل في غياب التنسيق بين الجهات المختلفة. فالمؤسسات غالباً ما ترى جزءاً محدوداً من سلوك المستخدم، وهو ما تستغله الهويات المصطنعة.

ويشير حمندي إلى أن التحدي الأكبر يكمن في «تنسيق النظام البيئي»، حيث تحتاج المؤسسات إلى تبادل البيانات بشكل آمن، وتطوير أطر مشتركة للاستخبارات، إضافة إلى وضوح تنظيمي يسمح بتكوين صورة شاملة.

سباق غير متكافئ

مع دخول الذكاء الاصطناعي بقوة في هذا المجال، يبدو أن المحتالين في كثير من الأحيان يتحركون بسرعة أكبر من المؤسسات. ويرجع ذلك إلى أنهم يعملون خارج القيود التنظيمية، ومن دون إرث تقني معقد، ما يمنحهم مرونة أكبر في التجريب. ومع ذلك، لا يرى حمندي أن المؤسسات في موقع ضعف مطلق، بل يشير إلى أنها تمتلك مزايا مهمة، مثل الثقة، وحجم البيانات، لكن المشكلة تكمن في «بطء التبني، وصعوبة دمج الأنظمة»، وليس في نقص القدرات.

وفي ظل تقنيات مثل استنساخ الصوت، والتزييف العميق، أصبحت وسائل المصادقة التقليدية أكثر عرضة للاختراق. وفي بعض الحالات، يشير حمندي إلى أن هذه التقنيات «قد سبق أن تجاوزت بالفعل» هذه الأساليب.

البديل الذي يبرز هنا هو مفهوم «المصادقة المستمرة»، حيث لا يتم التحقق من هوية المستخدم في نقطة واحدة فقط، بل يتم تقييم مستوى الثقة بشكل ديناميكي بناءً على السلوك والسياق. غير أن تطبيق هذا النموذج يتطلب توازناً دقيقاً بين الحماية وتجربة المستخدم.

التحقق من الهوية لم يعد إجراءً لمرة واحدة بل عملية مستمرة تعتمد على تحليل السلوك مع مرور الوقت (شاترستوك)

بين الحماية والمراقبة

الاعتماد على السلوك كمؤشر رئيس يطرح بدوره تساؤلات أخلاقية، خصوصاً فيما يتعلق بالخصوصية. لكن حمندي يوضح أن المسألة لا تتعلق بالمراقبة، بل بـ«الملاءمة»، حيث يركز التحليل السلوكي على مؤشرات مرتبطة بالمخاطر، مثل التغيرات المفاجئة، أو التردد، وليس على المعتقدات الشخصية. الحد الفاصل هنا، بحسب رأيه، يكمن في النية والمساءلة. فالحماية تكون مشروعة عندما تكون قابلة للتفسير، ومتناسبة مع الهدف، بينما يتحول الأمر إلى تنميط غير أخلاقي إذا أصبح غامضاً، أو تمييزياً.

ورغم إدراك الجهات التنظيمية لطبيعة التهديدات الجديدة، لا تزال بعض الأطر التنظيمية تعكس تصوراً قديماً للاحتيال باعتباره مشكلة تقنية، وليس سلوكاً ديناميكياً. ومع ذلك، هناك مؤشرات على تحول تدريجي نحو نماذج أكثر مرونة تعتمد على الحوار، والتجريب، لكن التحدي يبقى في تسريع التنسيق بين الابتكار والسياسات.

مخاطر تتجاوز المال

إذا لم تتمكن المؤسسات من تحديث أنظمتها، فإن المخاطر لن تقتصر على الخسائر المالية. يحذر حمندي من احتمال «تآكل الثقة في الخدمات المصرفية الرقمية، وأنظمة المدفوعات، بل وحتى في مفهوم الهوية الرقمية ذاته». كما أن الفئات الأكثر ضعفاً ستكون الأكثر تضرراً، ما يضيف بُعداً اجتماعياً للأزمة، ويجعل من مكافحة الاحتيال مسؤولية تتجاوز الجانب التقني لتصبح قضية تتعلق بالثقة، والاستقرار.

يعكس هذا التحول مساراً أوسع في عالم التكنولوجيا، حيث لم يعد التحدي فيما يمكن للأنظمة أن تفعله، بل في كيفية استخدامها، ولصالح من.

ومع انتقال الاحتيال من استهداف الأنظمة إلى استهداف الإنسان، تصبح الحاجة إلى إعادة التفكير في أدوات الحماية أكثر إلحاحاً من أي وقت مضى. فالرهان اليوم لم يعد على اكتشاف الهجمات بعد وقوعها، بل على فهم السلوك البشري قبل أن يتحول إلى نقطة ضعف.


مشهد نادر... روّاد «أرتيميس 2» يرصدون ارتطام نيازك بسطح القمر

أعضاء طاقم مهمة «أرتميس 2»: اختصاصية المهمة كريستينا كوخ (يسار) واختصاصي المهمة جيريمي هانسن (أعلى) والقائد ريد وايزمان (يمين) والطيار فيكتور غلوفر (أسفل) وهم يلتقطون صورة جماعية داخل مركبة أوريون الفضائية (أ.ف.ب)
أعضاء طاقم مهمة «أرتميس 2»: اختصاصية المهمة كريستينا كوخ (يسار) واختصاصي المهمة جيريمي هانسن (أعلى) والقائد ريد وايزمان (يمين) والطيار فيكتور غلوفر (أسفل) وهم يلتقطون صورة جماعية داخل مركبة أوريون الفضائية (أ.ف.ب)
TT

مشهد نادر... روّاد «أرتيميس 2» يرصدون ارتطام نيازك بسطح القمر

أعضاء طاقم مهمة «أرتميس 2»: اختصاصية المهمة كريستينا كوخ (يسار) واختصاصي المهمة جيريمي هانسن (أعلى) والقائد ريد وايزمان (يمين) والطيار فيكتور غلوفر (أسفل) وهم يلتقطون صورة جماعية داخل مركبة أوريون الفضائية (أ.ف.ب)
أعضاء طاقم مهمة «أرتميس 2»: اختصاصية المهمة كريستينا كوخ (يسار) واختصاصي المهمة جيريمي هانسن (أعلى) والقائد ريد وايزمان (يمين) والطيار فيكتور غلوفر (أسفل) وهم يلتقطون صورة جماعية داخل مركبة أوريون الفضائية (أ.ف.ب)

سنحت لروّاد الفضاء الأربعة، الأعضاء في بعثة وكالة الفضاء الأميركية (ناسا) «أرتيميس 2»، خلال وجودهم على القمر، فرصة رؤية ارتطام نيازك بسطحه، في مشهدٍ حيّ نادر جداً يثير فضول العلماء.

وقال قائد البعثة ريد وايزمان، خلال أول تحليق لرحلة مأهولة فوق القمر منذ أكثر من نصف قرن: «لا شك إطلاقاً في أنها ومضات ناتجة عن ارتطامات على القمر. وقد رأى جيريمي (هانسن) واحدة أخرى للتو»، وفق ما أفادت «وكالة الصحافة الفرنسية».

وأجابته المسؤولة العلمية عن الرحلة كيلسي يونغ، الموجودة على بُعد أكثر من 400 ألف كيلومتر: «هذا مذهل». وأضافت، في اليوم التالي، خلال مؤتمر صحافي: «لا أعتقد أنني كنتُ أتوقع أن يرى الطاقم مثل هذه الظواهر، خلال هذه المهمة، لذا ربما لاحظتم الدهشة والصدمة على وجهي».

وروى وايزمان أن «كل ومضة استمرت لمدّة جزء من الألف من الثانية، كالسرعة التي يمكن أن ينفتح ويُغلق بها غالق كاميرا فوتوغرافية»، مشيراً إلى أن لونها «أبيض مائل إلى الأزرق الفاتح».

وشرحت رائدة الفضاء الاحتياطية لمهمة «أرتيميس 2»، في تصريح جيني غيبونز، لـ«وكالة الصحافة الفرنسية»، أن هذا الحدث «لم يُشاهَد إلا نادراً». وأضافت: «مجرد أنهم رأوا أربع أو خمس (ومضات) أمر لافت حقاً».

وأشارت «ناسا»، الثلاثاء، إلى أن الطاقم أبلغ عن ستة ارتطامات نيزكية في المجموع.

وأوضح كبير العلماء بجمعية «بلانيتري سوساسيتي» بروس بيتس، في تصريح، لـ«وكالة الصحافة الفرنسية»، أن هذه الأوصاف للارتطامات المضيئة يمكن أن تتيح تكوين فكرة أفضل «عن وتيرة حدوث هذه الارتطامات وكذلك عن حجمها». وقال: «لكي تنتج وميضاً يمكن أن يراه رواد الفضاء من مسافة ستة آلاف كيلومتر (...) فهي، بالتأكيد، ليست حبة غبار، لكنها أيضاً ليست صخرة كبيرة».


«واتساب» يختبر ميزة عزل الضوضاء لتحسين جودة المكالمات

الميزة تعتمد على معالجة الصوت في الوقت الفعلي لتقليل الضوضاء الخلفية (شاترستوك)
الميزة تعتمد على معالجة الصوت في الوقت الفعلي لتقليل الضوضاء الخلفية (شاترستوك)
TT

«واتساب» يختبر ميزة عزل الضوضاء لتحسين جودة المكالمات

الميزة تعتمد على معالجة الصوت في الوقت الفعلي لتقليل الضوضاء الخلفية (شاترستوك)
الميزة تعتمد على معالجة الصوت في الوقت الفعلي لتقليل الضوضاء الخلفية (شاترستوك)

يختبر تطبيق «واتساب» ميزة جديدة لعزل الضوضاء في المكالمات الصوتية والمرئية، في خطوة تهدف إلى تحسين جودة الاتصال؛ خصوصاً في البيئات المزدحمة أو في أثناء التنقل؛ حيث تتأثر المكالمات عادة بالأصوات المحيطة.

وحسب تقارير تقنية استندت إلى نسخ تجريبية من التطبيق على نظام «أندرويد»، تعمل الميزة على معالجة الصوت في الوقت الفعلي، بحيث يتم تقليل الضوضاء الخلفية والتركيز على صوت المستخدم قبل إرساله إلى الطرف الآخر. وتشمل هذه الضوضاء أصواتاً مثل حركة المرور والرياح والضجيج في الأماكن العامة.

تحسين جودة الصوت المرسل

تعتمد الميزة بشكل أساسي على تحسين الصوت الصادر من المستخدم، أي أن الطرف الآخر هو من سيلاحظ الفرق بشكل أكبر. ويعني ذلك أن جودة المكالمة ستتحسن عندما تكون الميزة مفعّلة لدى الطرف الذي يتحدث، وليس بالضرورة لدى المستمع فقط.

وتشير المعلومات المتاحة إلى أن الميزة يمكن تشغيلها أو إيقافها خلال المكالمة، ما يمنح المستخدم مرونة في التحكم حسب الحاجة. كما يُتوقع أن تعمل بشكل تلقائي في بعض الحالات؛ خصوصاً عندما يكتشف النظام وجود ضوضاء مرتفعة.

تركز الميزة المختبرة بشكل أساسي على تحسين الصوت المرسل للطرف الآخر (أدوبي)

معالجة تحافظ على الخصوصية

أحد الجوانب المهمة في هذه الميزة هو أنها تعمل محلياً على الجهاز، دون الحاجة إلى إرسال الصوت الخام إلى خوادم خارجية. وهذا يتماشى مع طبيعة التشفير من «الطرف إلى الطرف» (End-to-End Encryption) التي يعتمدها التطبيق؛ حيث لا يتم المساس بمحتوى المكالمات ولا تخزينها.

هذا النهج يتيح تحسين جودة الصوت دون التأثير على مستوى الأمان، وهو عامل أساسي في تطبيقات التواصل؛ خصوصاً مع ازدياد الاهتمام بحماية الخصوصية.

جزء من سباق أوسع

يأتي هذا التحديث في سياق منافسة متزايدة بين تطبيقات الاتصال؛ حيث لم تعد الرسائل النصية هي الاستخدام الأساسي؛ بل أصبحت المكالمات الصوتية والمرئية جزءاً مركزياً من تجربة المستخدم.

وتقدّم بعض المنصات الأخرى ميزات مشابهة، مثل عزل الصوت في أجهزة الهواتف الذكية الحديثة، ولكن إدخال هذه الوظيفة مباشرة داخل تطبيق مثل «واتساب» يوسّع نطاق استخدامها؛ خصوصاً على الأجهزة التي لا توفر هذه الميزة بشكل افتراضي.

تأتي الميزة ضمن منافسة أوسع بين تطبيقات الاتصال لتحسين تجربة الصوت (أدوبي)

رغم الفوائد المحتملة، تبقى هناك تحديات تتعلق بدقة عزل الصوت؛ خصوصاً في الحالات التي تتداخل فيها الأصوات، أو تكون الضوضاء قريبة من صوت المستخدم. كما أن الإفراط في معالجة الصوت قد يؤدي أحياناً إلى فقدان بعض التفاصيل، أو جعل الصوت يبدو غير طبيعي.

لذلك يعتمد نجاح هذه الميزة على تحقيق توازن بين تقليل الضوضاء والحفاظ على وضوح الصوت الطبيعي، وهو ما تعمل عليه الشركات التقنية بشكل مستمر.

توجه نحو تحسين تجربة الاتصال

تعكس هذه الخطوة تحولاً في دور تطبيقات المراسلة، من مجرد أدوات لنقل الصوت إلى منصات تعمل على تحسينه قبل إرساله. فبدلاً من الاكتفاء بجودة الاتصال، أصبح التركيز على جودة التجربة نفسها؛ خصوصاً في ظل استخدام المكالمات في العمل والتواصل اليومي.

ولا تزال الميزة قيد الاختبار، ما يعني أن إطلاقها بشكل واسع قد يخضع لمزيد من التعديلات بناءً على تجربة المستخدمين. ولكن في حال اعتمادها، قد تسهم في جعل المكالمات عبر «واتساب» أكثر وضوحاً واعتمادية؛ خصوصاً في الظروف التي كانت تمثل تحدياً في السابق.