تعرف على كل ما قدمته «غوغل» في مؤتمر «Google I/O 2025»

«جيميناي» في كل مكان وبحث أذكى للجميع

الرئيس التنفيذي لـ«غوغل» سوندار بيتشاي يكشف خلال «Google I/O 2025» ملامح مستقبل الذكاء الاصطناعي المتكامل في الشركة (غوغل)
الرئيس التنفيذي لـ«غوغل» سوندار بيتشاي يكشف خلال «Google I/O 2025» ملامح مستقبل الذكاء الاصطناعي المتكامل في الشركة (غوغل)
TT

تعرف على كل ما قدمته «غوغل» في مؤتمر «Google I/O 2025»

الرئيس التنفيذي لـ«غوغل» سوندار بيتشاي يكشف خلال «Google I/O 2025» ملامح مستقبل الذكاء الاصطناعي المتكامل في الشركة (غوغل)
الرئيس التنفيذي لـ«غوغل» سوندار بيتشاي يكشف خلال «Google I/O 2025» ملامح مستقبل الذكاء الاصطناعي المتكامل في الشركة (غوغل)

في مؤتمر «Google I/O 2025» الذي يعقد في ماونتن فيو بكاليفورنيا، لم تكتفِ الشركة العملاقة بالتحديثات المعتادة، بل انطلقت بقوة نحو المستقبل. من البحث إلى صناعة المحتوى، ومن التعليم إلى المؤسسات، أعلنت «غوغل» عن قفزة كبيرة في مهمتها لإدماج الذكاء الاصطناعي التوليدي في تفاصيل الحياة اليومية. «إطلاق جيميناي 2.5»، وأدوات البحث الغامرة، ومنصات صناعة المحتوى السينمائي، والقدرات متعددة الوسائط، يجسد رؤية لـ«غوغل» حيث لا يصبح الذكاء الاصطناعي مجرد مساعد، بل شريك إنتاجي وإبداعي واستكشافي.

«جيميناي 2.5» و«فلاش»... قلب القوة الذكية

قدمت «غوغل» في «I/O 2025» إصدارين جديدين من نموذج «جيميناي» الرائد. «جيميناي 2.5 فلاش» وهو مصمم للسرعة والكفاءة من حيث التكلفة، ويستهدف المطورين والمؤسسات التي تحتاج أداءً خفيفاً وفورياً دون التضحية بقدرات الاستدلال أو تعدد الوسائط. يتوفر الآن عبر «Google AI Studio» و«Vertex AI» وتطبيق «Gemini». أيضاً عرضت «جيميناي 2.5 برو» ورغم ظهوره بشكل أقل، فإنه يوفر قدرة أعمق على الفهم، والتعامل مع سياقات طويلة، وتحسينات ملحوظة في توليد التعليمات البرمجية بلغات وصيغ مختلفة.

ومن التحديثات اللافتة، أن ميزة «Gemini Live» أصبحت تدعم مشاركة الشاشة والتكامل مع الكاميرا على كل من «iOS» و«أندرويد»، مما يتيح تفاعلاً صوتياً أكثر إنسانية. وهذا يحوّل «جيميناي» من مجرد روبوت محادثة إلى مساعد حقيقي قادر على التخطيط للسفر، وحل المشكلات، وحتى توليد الصور بالتفاعل الفوري.

منصة «جيميناي» تكشف عن منظومة متكاملة من القدرات من أجل مستقبل ذكي وشخصي ومتعدد الوسائط (غوغل)

بحث «غوغل» يصبح أكثر ذكاءً

أحد أهم التحولات التي أعلنت عنها «غوغل» كان إعادة تصميم تجربة بحث «غوغل» لتصبح قائمة على الذكاء الاصطناعي أولاً.

ميزة «نبذة باستخدام الذكاء الاصطناعي» (AI Overviews) الجديدة، المدعومة بـ«جيميناي» تقدم ملخصات ذكية لنتائج البحث، خصوصاً للاستفسارات المعقدة، وتوفر روابط موثوقة لاستكشاف أعمق. بدءاً من مايو (أيار) 2025، يتم طرح هذه الميزة في جميع أنحاء منطقة الشرق الأوسط وشمال أفريقيا باللغة العربية، ما يتيح للمستخدمين العرب الاستفادة من هذه التقنية. وأكدت «غوغل» أن الهدف من هذه التجربة هو جعل البحث أكثر كفاءة وتمكين المستخدمين من «البحث أقل، وفهم أكثر».

«Imagen 4» و«Veo 3»... عصر جديد للرؤية

نموذج «Imagen 4» لتوليد الصور أصبح متاحاً الآن على نطاق واسع في المنطقة العربية. يتميز بجودة أعلى في التفاصيل ودقة الاستجابة للنصوص، مما يجعله مثالياً لإنتاج صور واقعية أو أعمال فنية أو تصميمات بيانية. أما «Veo 3 » فقد حقق قفزة نوعية في توليد الفيديوهات بالذكاء الاصطناعي. فهو يتيح الآن توليد صوت أصلي داخل الفيديو، بما يشمل المؤثرات الصوتية، والحوار المنطوق، ومزامنة حركة الشفاه. يدعم إنتاج مشاهد سينمائية بإضاءة ديناميكية، وتتبع حركة، وانتقالات طبيعية بين اللقطات. ورغم عدم توفره بعد في المنطقة، فإن «Veo» و«Imagen » يعدّان عنصرين رئيسيين في منصة «فلو» (Flow) الجديدة من «غوغل».

الإعلان الرسمي عن نموذج «Imagen 4» يمثل قفزة جديدة في توليد الصور بالذكاء الاصطناعي بدقة واقعية مذهلة (غوغل)

«فلو» (Flow)... منصة الذكاء الإبداعي لصنّاع المحتوى

من أبرز ما تم الكشف عنه هو منصة «فلو» (Flow)، وهي أداة مدفوعة للذكاء الاصطناعي تستهدف صناع المحتوى، وتجمع بين إمكانيات «جيميناي» و«Veo» و«Imagen». صُممت لصناع الأفلام والمعلنين والمبدعين، وتتيح إنشاء محتوى سينمائي عالي الجودة انطلاقاً من أوامر نصية بسيطة. يمكن للمستخدمين التحكم في هيكل القصة والأسلوب البصري وزوايا الكاميرا والانتقالات، بمساعدة الذكاء الاصطناعي. ورغم أنها متاحة حالياً بشكل محدود في أميركا الشمالية وأوروبا، من المتوقع أن تصل الشرق الأوسط في مراحل لاحقة.

«Google Beam»... ثورة في مكالمات الفيديو

أداة «بيم » (Beam) الجديدة تعيد تعريف مفهوم التواصل عن بعد من خلال مكالمات فيديو ثلاثية الأبعاد ذات إدراك مكاني وترجمة فورية للغات أثناء المكالمات، ما يجعلها مثالية للفرق الدولية. أيضاً عبر ملخصات اجتماعات ذكية وتحكم ديناميكي بالكاميرا. لا تزال «بيم» (Beam) في مرحلة الوصول المبكر، لكنها تحمل وعوداً كبيرة للتعليم، وخدمة العملاء، والعمل الجماعي العالمي.

«جيميناي» الآن في قلب تطبيقات «غوغل» من «جيمايل» والخرائط والصور إلى «يوتيوب» والتقويم (غوغل)

«جيمناي» في التعليم... اختبارات وملخصات صوتية وبصرية

قطاع التعليم حظي باهتمام خاص، حيث قدمت «غوغل» تحديثات تعليمية تدعم المعلمين والطلاب عبر اختبارات تفاعلية يولدها الذكاء الاصطناعي بناءً على المحتوى. كذلك عبر ملخصات صوتية تسمح للمستخدمين بسماع المحتوى بشكل يشبه البودكاست. تقدم هذه الميزة تكاملاً مع أدوات الرسم والشرح، ما يتيح للطلاب إنشاء مخططات ورسوم توضيحية من خلال الأوامر النصية. وهذه الأدوات متاحة عالمياً، بما في ذلك باللغة العربية، ضمن جهود «غوغل» لجعل التعليم أكثر شمولاً.

«جولز» (Jules)... مساعد برمجي ذكي

من الإعلانات المثيرة أيضاً كان إطلاق «جولز» (Jules)، وهو عبارة عن مساعد مبرمج يعمل بشكل غير متزامن يستطيع تصحيح الأخطاء البرمجية تلقائياً وتوليد طلبات دمج الكود. ويتمكن أيضاً من تقديم ملحوظات فورية دون تعطيل سير العمل. «جولز» (Jules) متاح الآن للمطورين في منطقة الشرق الأوسط وشمال أفريقيا كجزء من أدوات تطوير «جيميناي».

«Gemini 2.5 Flash» يمثل نموذجاً فائق الكفاءة مصمماً للأداء السريع وتعدد المهام في الزمن الحقيقي (غوغل)

«Android XR»... الحوسبة الغامرة تقترب

أعلنت «غوغل» أيضاً عن جهودها في مجال الواقع الممتد «XR» من خلال منصة «Android XR» بالتعاون مع «سامسونغ» و«كوالكوم». وشملت الإعلانات واجهة «XR» مخصصة لنظام «أندرويد» وأدوات مطورين لبناء تطبيقات الواقع المختلط. وأيضاً تضمنت تحسينات في تكامل «ARCore» وإدارة أفضل للطاقة والأداء لأجهزة الرأس الذكية. رغم أن الأجهزة الاستهلاكية لم تُطلق بعد، فإن هذه الخطوات تمهد لمستقبل تجارب الواقع الممتد، من خرائط الواقع المعزز إلى الألعاب الغامرة.

«غوغل» والمنطقة العربية... الذكاء الاصطناعي يصل محلياً

من أبرز ملامح «Google I/O 2025» التركيز على التوطين، خصوصاً لمتحدثي اللغة العربية. وتشمل المبادرات ملخصات صوتية ومرئية باللغة العربية وأدوات برمجة مدعومة بالذكاء الاصطناعي موجهة للمطورين المحليين. كما توفر «Imagen 4» باللغة العربية لتوليد صور من أوامر نصية عربية. ويعكس هذا التوجه التزام «غوغل» بتوفير أدوات ذكاء اصطناعي شاملة ومتاحة للجميع.

من البحث إلى التعليم، ومن البرمجة إلى صناعة المحتوى، تكشف «غوغل» عن مسار واضح، وهو أن الذكاء الاصطناعي كمساعد متعدد الوسائط ومدمج بعمق وواعٍ بالسياق. الرسالة الجوهرية من «Google I/O 2025» كانت: «نحن لا نتحدث عن خيال علمي مستقبلي، بل عن أدوات حقيقية تعيد تشكيل طريقة عملنا وتعلمنا وتعبيرنا عن أنفسنا... الآن».


مقالات ذات صلة

دراسة: الرموز التعبيرية في المحادثات تربك فهم الذكاء الاصطناعي

تكنولوجيا الوجوه التعبيرية النصية البسيطة قد تُسبب التباساً دلالياً لدى نماذج اللغة الكبيرة ما يؤدي إلى فهم خاطئ لنية المستخدم (شاترستوك)

دراسة: الرموز التعبيرية في المحادثات تربك فهم الذكاء الاصطناعي

دراسة علمية تكشف عن أن الرموز التعبيرية النصية قد تُربك نماذج الذكاء الاصطناعي مسببة أخطاء صامتة تؤثر على دقة الفهم والقرارات الآلية.

نسيم رمضان (لندن)
تكنولوجيا أظهر النموذج الأولي تطابقاً في البصمة بنسبة تفوق 98 % ما يضمن توثيقاً مستقراً وموثوقاً (شاترستوك)

تقنية توثيق بشرائح ذات بصمة مشتركة من دون خوادم خارجية

باحثو «MIT» يطوّرون تقنية تمكّن شريحتين من توثيق بعضهما ببصمة سيليكون مشتركة دون تخزين مفاتيح خارجية لتعزيز الأمان والكفاءة.

نسيم رمضان (لندن)
خاص السعودية تنتقل من تبنّي الذكاء الاصطناعي إلى بناء بنية تحتية سيادية واسعة النطاق تصل لغيغاواط بحلول 2030 (غيتي)

خاص «سيسكو» لـ«الشرق الأوسط»: السيادة والثقة تقودان تحول الذكاء الاصطناعي في السعودية

تقول «سيسكو» إن السعودية تبني بنية تحتية سيادية للذكاء الاصطناعي بقدرات غيغاواط مع تركيز على الأمن والحوكمة وتحديث الشبكات.

نسيم رمضان (لندن)
تكنولوجيا الهواتف الثلاثة الجديدة بأحجامها المختلفة

تعرف على مزايا ومواصفات هواتف سلسلة «سامسونغ غالاكسي إس26»

تتمتع بمزايا متنوعة على صعيد البرمجيات والعتاد التقني

خلدون غسان سعيد (جدة)
تكنولوجيا الفرق عالية الأداء تتفوق بفضل الاستثمار المنهجي في الذكاء الاصطناعي والشراكات والتخطيط البيعي (رويترز)

«سيلزفورس»: 9 من كل 10 فرق مبيعات تتجه إلى وكلاء الذكاء الاصطناعي

تقرير «سيلزفورس» يكشف تسارع تبنّي وكلاء الذكاء الاصطناعي في المبيعات، لرفع الإنتاجية، وتحسين البيانات، ودعم نماذج تسعير مرنة لتحقيق النمو.

نسيم رمضان (لندن)

دراسة: الرموز التعبيرية في المحادثات تربك فهم الذكاء الاصطناعي

الوجوه التعبيرية النصية البسيطة قد تُسبب التباساً دلالياً لدى نماذج اللغة الكبيرة ما يؤدي إلى فهم خاطئ لنية المستخدم (شاترستوك)
الوجوه التعبيرية النصية البسيطة قد تُسبب التباساً دلالياً لدى نماذج اللغة الكبيرة ما يؤدي إلى فهم خاطئ لنية المستخدم (شاترستوك)
TT

دراسة: الرموز التعبيرية في المحادثات تربك فهم الذكاء الاصطناعي

الوجوه التعبيرية النصية البسيطة قد تُسبب التباساً دلالياً لدى نماذج اللغة الكبيرة ما يؤدي إلى فهم خاطئ لنية المستخدم (شاترستوك)
الوجوه التعبيرية النصية البسيطة قد تُسبب التباساً دلالياً لدى نماذج اللغة الكبيرة ما يؤدي إلى فهم خاطئ لنية المستخدم (شاترستوك)

تتركز أغلب النقاشات المرتبطة بالذكاء الاصطناعي التوليدي حول مخاطر كبرى؛ كالتحيز والهلوسة وإساءة الاستخدام أو القرارات الآلية غير القابلة للتفسير. لكن دراسة بحثية جديدة تلفت الانتباه إلى مصدر مختلف تماماً للمخاطر المحتملة. إنها الرموز الصغيرة التي نستخدمها يومياً من دون تفكير مثل الوجوه التعبيرية النصية (emoticons).

الدراسة، المنشورة على منصة «arXiv» تكشف عن أن نماذج اللغة الكبيرة قد تُسيء فهم هذه الرموز البسيطة بطرق تؤدي إلى أخطاء وظيفية صامتة، لا تظهر على شكل أعطال واضحة، بل في مخرجات تبدو صحيحة شكلياً لكنها لا تعكس نية المستخدم الحقيقية.

رموز مألوفة... ومعانٍ ملتبسة

على عكس الرموز التعبيرية الحديثة (emoji) التي تمثل وحدات مرئية موحدة، تعتمد الوجوه التعبيرية النصية مثل «: -)» أو «: P» على تسلسل أحرف «ASCII». ورغم بساطتها ، تحمل هذه الرموز معاني سياقية دقيقة، تختلف باختلاف الثقافة أو سياق الاستخدام. المشكلة، بحسب الباحثين، أن نماذج اللغة لا تتعامل دائماً مع هذه الرموز باعتبارها إشارات دلالية، بل قد تفسرها أحياناً كجزء من الشيفرة البرمجية أو كنص حرفي بلا معنى عاطفي.

هذا الالتباس الدلالي قد يبدو تفصيلاً صغيراً، لكنه يصبح أكثر خطورة عندما تُستخدم نماذج الذكاء الاصطناعي في مهام حساسة، مثل توليد الشيفرات البرمجية أو تحليل التعليمات أو تشغيل وكلاء آليين يتخذون قرارات تلقائية.

يمتد تأثير هذا الالتباس إلى الأنظمة المعتمدة على «الوكلاء الأذكياء» ما قد يضخّم الخطأ عبر سلاسل قرارات آلية متتابعة (شاترستوك)

قياس المشكلة بشكل منهجي

لفهم حجم هذه الظاهرة، طوّر فريق البحث إطاراً آلياً لاختبار تأثير الوجوه التعبيرية النصية على أداء النماذج. واعتمدوا على مجموعة بيانات تضم 3.757 حالة اختبار، ركزت في الغالب على سيناريوهات برمجية متعددة اللغات، حيث قد يؤدي سوء الفهم إلى أخطاء دقيقة ولكن مؤثرة.

حقائق

38 %

هو معدل تجاوز الخطأ الذي سجلته الاختبارات عند وجود رموز تعبيرية نصية رغم بساطة هذه الإشارات وشيوع استخدامها اليومي.

الفشل الصامت

النتيجة الأكثر إثارة للقلق في الدراسة ليست نسبة الخطأ بحد ذاتها، بل طبيعة هذه الأخطاء. فقد وجد الباحثون أن أكثر من 90 في المائة من حالات الإخفاق كانت «فشلاً صامتاً»؛ أي أن النموذج أنتج مخرجات تبدو صحيحة من حيث البنية أو الصياغة، لكنها تنفذ منطقاً مختلفاً عمّا قصده المستخدم.

في البرمجة، على سبيل المثال، قد يؤدي ذلك إلى شيفرة تعمل دون أخطاء، لكنها تنفذ وظيفة غير متوقعة. هذا النوع من الأخطاء يصعب اكتشافه؛ لأنه لا يولد تحذيرات مباشرة، وقد لا يظهر إلا بعد فترة طويلة، أو في ظروف تشغيل محددة.

تجاوز النماذج نفسها

لم تتوقف الدراسة عند اختبار النماذج اللغوية بشكل مباشر، بل امتدت إلى أنظمة قائمة على «الوكلاء» (agent - based frameworks) التي تعتمد على هذه النماذج كعقل مركزي لاتخاذ القرار. ووجد الباحثون أن الالتباس الدلالي ينتقل بسهولة إلى هذه الأنظمة المركبة، ما يعني أن الخطأ لا يبقى محصوراً في إجابة واحدة، بل قد يتضخم عبر سلسلة من القرارات الآلية. هذا الاكتشاف مهم في ظل التوجه المتسارع نحو استخدام وكلاء ذكيين لإدارة مهام معقدة، من أتمتة البرمجيات إلى تشغيل سلاسل عمل كاملة دون تدخل بشري مباشر.

لماذا تفشل الحلول الحالية؟

قد يبدو الحل بديهياً، وهو تعليم النموذج تجاهل الوجوه التعبيرية، أو إضافة تعليمات صريحة في المطالبات (prompts). لكن الدراسة تشير إلى أن هذه المعالجات السطحية ليست كافية. فحتى مع تعليمات إضافية، استمرت النماذج في الوقوع في الالتباس نفسه، ما يدل على أن المشكلة أعمق من مجرد «سوء صياغة» في الطلب.

يرجّح الباحثون أن جذور المشكلة تعود إلى بيانات التدريب نفسها، حيث لا يتم تمثيل الوجوه التعبيرية النصية بشكل متسق، أو يتم التعامل معها أحياناً على أنها ضوضاء لغوية. كما أن البنية الداخلية للنماذج قد لا تميز بوضوح بين الرمز بوصفه إشارة عاطفية أو عنصراً نحوياً أو جزءاً من شيفرة.

الدراسة: جذور المشكلة تعود إلى بيانات التدريب وبنية النماذج نفسها ما يستدعي اختبارات أمان أدق وتحسين تمثيل الإشارات اللغوية الصغيرة (أدوبي)

سلامة الذكاء الاصطناعي

تكشف هذه الدراسة عن جانب مهم من التحديات التي تواجه نشر نماذج الذكاء الاصطناعي في البيئات الواقعية. فالمخاطر لا تنشأ فقط من القرارات الكبرى أو المدخلات الخبيثة، بل قد تأتي من تفاصيل صغيرة ومألوفة ويومية. وفي سياق سلامة الذكاء الاصطناعي، يسلط البحث الضوء على الحاجة إلى اختبارات أكثر دقة، لا تكتفي بتقييم صحة الإجابة من حيث المضمون العام، بل تدرس مدى تطابقها مع نية المستخدم. كما يطرح تساؤلات حول مدى جاهزية هذه النماذج للتعامل مع اللغة كما تُستخدم فعلياً، لا كما تُكتب في الأمثلة المثالية.

الخطوة التالية

لا تقدم الدراسة حلولاً نهائية، لكنها ترسم خريطة واضحة للمشكلة، وتدعو إلى مزيد من البحث في كيفية تمثيل الرموز غير التقليدية داخل النماذج اللغوية. وقد يكون ذلك عبر تحسين بيانات التدريب أو تطوير آليات تفسير دلالي أدق أو دمج اختبارات أمان جديدة تركز على «الإشارات الصغيرة».

تهدف الدراسة إلى القول إن في عصر الذكاء الاصطناعي، لا توجد تفاصيل صغيرة حقاً. حتى رمز ابتسامة بسيط قد يحمل مخاطر أكبر مما نتخيل، إذا أسيء فهمه داخل عقل آلي يعتمد عليه البشر في قرارات متزايدة الحساسية.


تقنية توثيق بشرائح ذات بصمة مشتركة من دون خوادم خارجية

أظهر النموذج الأولي تطابقاً في البصمة بنسبة تفوق 98 % ما يضمن توثيقاً مستقراً وموثوقاً (شاترستوك)
أظهر النموذج الأولي تطابقاً في البصمة بنسبة تفوق 98 % ما يضمن توثيقاً مستقراً وموثوقاً (شاترستوك)
TT

تقنية توثيق بشرائح ذات بصمة مشتركة من دون خوادم خارجية

أظهر النموذج الأولي تطابقاً في البصمة بنسبة تفوق 98 % ما يضمن توثيقاً مستقراً وموثوقاً (شاترستوك)
أظهر النموذج الأولي تطابقاً في البصمة بنسبة تفوق 98 % ما يضمن توثيقاً مستقراً وموثوقاً (شاترستوك)

في عالم الأمن السيبراني تقوم الثقة غالباً على أسرار مخزنة في مكان آخر؛ قد تكون على خادم أو داخل ذاكرة محمية أو في قاعدة بيانات سحابية. لكن ماذا لو لم يكن من الضروري أن تغادر هذه الأسرار الشريحة الإلكترونية أساساً؟

طوّر مهندسون في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا (MIT) تقنية تصنيع تُمكّن شريحتين إلكترونيتين من توثيق بعضهما عبر «بصمة» مادية مشتركة، من دون الحاجة إلى تخزين بيانات تعريف حساسة على خوادم طرف ثالث. ويمكن لهذه المقاربة أن تعزز الخصوصية وتخفض استهلاك الطاقة والذاكرة المرتبط عادةً بالأنظمة التشفيرية التقليدية.

الأسرار المخزّنة خارج الشريحة

حتى عندما تُصمَّم شرائح «CMOS» لتكون متطابقة، فإنها تحتوي على اختلافات مجهرية طفيفة تنشأ بشكل طبيعي أثناء عملية التصنيع. هذه الاختلافات تمنح كل شريحة توقيعاً مادياً فريداً يُعرف باسم «الدالة الفيزيائية غير القابلة للاستنساخ» (PUF). ومثل بصمة الإصبع البشرية، يمكن استخدام هذه الدالة للتحقق من الهوية.

في الأنظمة التقليدية، عندما يتلقى الجهاز طلب توثيق، فإنه يولّد استجابة تعتمد على بنيته الفيزيائية. ويقارن الخادم هذه الاستجابة بقيمة مرجعية مخزنة مسبقاً للتأكد من صحة الجهاز. لكن هذه البيانات المرجعية يجب أن تُخزَّن في مكانٍ ما، وغالباً على خادم خارجي. وإذا تم اختراق ذلك الخادم، تصبح منظومة التوثيق بأكملها عرضة للخطر.

يقول يون سوك لي، طالب الدراسات العليا في الهندسة الكهربائية وعلوم الحاسوب في «MIT» والمؤلف الرئيسي للدراسة: «أكبر ميزة في هذه الطريقة الأمنية أننا لا نحتاج إلى تخزين أي معلومات. ستبقى كل الأسرار داخل السيليكون دائماً».

تعتمد التقنية على استغلال الاختلافات المجهرية الطبيعية في تصنيع شرائح «CMOS» لإنشاء بصمة غير قابلة للاستنساخ (MIT)

شريحتان ببصمة واحدة

للتغلب على الاعتماد على التخزين الخارجي، ابتكر فريق «MIT» طريقة لتصنيع شريحتين تتشاركان بصمة مدمجة واحدة؛ أي بصمة فريدة لهاتين الشريحتين فقط.

ويمكن فهم الفكرة عبر تشبيه بسيط: تخيّل ورقة تم تمزيقها إلى نصفين، الحواف الممزقة عشوائية وفريدة، ولا يمكن إعادة إنتاجها بدقة. ومع ذلك، فإن القطعتين تتطابقان تماماً؛ لأنهما تتشاركان نفس الحافة غير المنتظمة. طبّق الباحثون هذا المفهوم أثناء تصنيع أشباه الموصلات؛ إذ تُنتج عدة شرائح في الوقت نفسه على رقاقة سيليكون واحدة قبل فصلها. واستغل الفريق هذه المرحلة لإدخال «عشوائية مشتركة» بين شريحتين متجاورتين قبل تقطيعهما. يشرح لي: «كان علينا إيجاد طريقة لتنفيذ ذلك قبل مغادرة الشريحة المصنع، لتعزيز الأمان. فبمجرد دخول الشريحة في سلسلة التوريد، لا نعرف ما الذي قد يحدث لها».

هندسة العشوائية داخل السيليكون

لإنشاء البصمة المشتركة، استخدم الباحثون عملية تُعرف باسم «انهيار أكسيد البوابة» (Gate Oxide Breakdown)؛ إذ يتم تطبيق جهد كهربائي مرتفع على ترانزستورات محددة مع تسليط ضوء «LED» منخفض التكلفة عليها. وبسبب الفروقات المجهرية الطبيعية، ينهار كل ترانزستور في لحظة مختلفة قليلاً. تمثل حالة الانهيار هذه مصدر العشوائية التي تُبنى عليها البصمة الفيزيائية.

ولإنشاء بصمة مزدوجة، صمّم الفريق أزواجاً من الترانزستورات تمتد عبر شريحتين متجاورتين، مع ربطها بطبقات معدنية أثناء وجودها على الرقاقة نفسها. وعند حدوث الانهيار، تتطور خصائص كهربائية مترابطة بين الترانزستورات المرتبطة.

بعد ذلك، تُقطَّع الرقاقة بحيث تحصل كل شريحة على نصف زوج الترانزستورات، وبالتالي تحتفظ كل واحدة ببصمة مشتركة مع الأخرى. وبعد تحسين العملية، تمكّن الباحثون من إنتاج نموذج أولي لشريحتين متطابقتين أظهرتا تطابقاً في العشوائية بنسبة تفوق 98 في المائة، وهي نسبة كافية لضمان توثيق مستقر وآمن.

ويقول لي إنه «لم يتم نمذجة انهيار الترانزستورات بدقة في العديد من المحاكاة، لذلك كان هناك قدر كبير من عدم اليقين. تحديد جميع الخطوات وتسلسلها لإنتاج هذه العشوائية المشتركة هو جوهر الابتكار في هذا العمل». والأهم أن التقنية متوافقة مع عمليات تصنيع «CMOS» القياسية، ولا تتطلب مواد خاصة. كما أن استخدام مصابيح «LED» منخفضة التكلفة وتقنيات دوائر تقليدية يجعل تطبيقها على نطاق واسع أمراً عملياً.

يمكن أن تفيد التقنية الأجهزة منخفضة الطاقة مثل المستشعرات الطبية عبر توفير أمن أعلى بتكلفة طاقة أقل (شاترستوك)

أهمية خاصة للأجهزة منخفضة الطاقة

يمكن أن تكون هذه التقنية مفيدة بشكل خاص في الأنظمة التي تعمل بقيود طاقة صارمة؛ إذ تُعد الكفاءة والأمن أولوية في آن واحد. فعلى سبيل المثال، قد تستفيد كبسولات استشعار طبية قابلة للبلع متصلة برقعة تُرتدى على الجسم من هذا النهج؛ إذ يمكن للكبسولة والرقعة توثيق بعضهما مباشرة من دون الحاجة إلى خادم وسيط أو بروتوكولات تشفير معقدة تستهلك طاقة إضافية.

يعد أنانثا تشاندراكاسان، نائب رئيس «MIT» والمؤلف المشارك في الدراسة، أن «هناك طلباً متزايداً بسرعة على أمن الطبقة الفيزيائية للأجهزة الطرفية». ويضيف أن منهج البصمة المزدوجة «يتيح اتصالاً آمناً بين العقد من دون عبء بروتوكولات ثقيلة، ما يحقق كفاءة في الطاقة وأمناً قوياً في الوقت نفسه».

نحو ترسيخ الثقة في العتاد نفسه

لا يقتصر البحث على الحلول الرقمية فقط؛ إذ يستكشف الفريق أيضاً إمكان تطوير أشكال أكثر تعقيداً من «السرية المشتركة» تعتمد على خصائص تماثلية يمكن تكرارها مرة واحدة فقط.

ويرى روانان هان، أستاذ الهندسة الكهربائية وعلوم الحاسوب والمؤلف المشارك في الدراسة، أن هذه الخطوة تمثل محاولة أولية لتقليل المفاضلة بين الأمان وسهولة الاستخدام. ويقول: «إن إنشاء مفاتيح تشفير مشتركة داخل مصانع أشباه الموصلات الموثوقة قد يساعد على كسر المفاضلة بين تعزيز الأمان وتسهيل حماية نقل البيانات».

ومع تزايد انتشار الأجهزة المتصلة وتوسع الحوسبة الطرفية، قد يصبح دمج الثقة مباشرة في العتاد أمراً ضرورياً. فمن خلال ضمان بقاء الأسرار داخل السيليكون نفسه، تشير هذه التقنية إلى مستقبل يُبنى فيه التوثيق داخل الشريحة لا خارجها.


«إنستغرام» لتنبيه الآباء عند بحث المراهقين عن محتوى متعلق بالانتحار

إنستغرام سينبه أولياء الأمور إذا أجرى ​أبناؤهم ممن هم في سن المراهقة عمليات بحث متكررة عن مصطلحات مرتبطة بالانتحار أو إيذاء النفس (رويترز)
إنستغرام سينبه أولياء الأمور إذا أجرى ​أبناؤهم ممن هم في سن المراهقة عمليات بحث متكررة عن مصطلحات مرتبطة بالانتحار أو إيذاء النفس (رويترز)
TT

«إنستغرام» لتنبيه الآباء عند بحث المراهقين عن محتوى متعلق بالانتحار

إنستغرام سينبه أولياء الأمور إذا أجرى ​أبناؤهم ممن هم في سن المراهقة عمليات بحث متكررة عن مصطلحات مرتبطة بالانتحار أو إيذاء النفس (رويترز)
إنستغرام سينبه أولياء الأمور إذا أجرى ​أبناؤهم ممن هم في سن المراهقة عمليات بحث متكررة عن مصطلحات مرتبطة بالانتحار أو إيذاء النفس (رويترز)

أفاد تطبيق «إنستغرام» بأنه سيبدأ بتنبيه أولياء الأمور، إذا أجرى ​أبناؤهم، ممن هم في سن المراهقة، عمليات بحث متكررة عن مصطلحات مرتبطة بالانتحار أو إيذاء النفس، خلال فترة زمنية قصيرة، وذلك في وقت تتزايد فيه ‌الضغوط على الحكومات ‌لاعتماد قيود ​مشابهة لحظر ⁠أستراليا ​استخدام وسائل ⁠التواصل الاجتماعي لمن هم دون سن 16 عاماً.

ووفقاً لـ«رويترز»، قالت بريطانيا، في يناير (كانون الثاني)، إنها تدرس فرض قيود لحماية الأطفال عند اتصالهم بالإنترنت، ⁠بعد الخطوة التي اتخذتها ‌أستراليا، في ‌ديسمبر (كانون الأول). ​ وأعلنت إسبانيا واليونان ‌وسلوفينيا، في الأسابيع القليلة الماضية، ‌أنها تدرس أيضاً فرض قيود.

وذكر تطبيق «إنستغرام» المملوك لشركة «ميتا بلاتفورمز»، اليوم (الخميس)، أنه سيبدأ ‌في تنبيه أولياء الأمور المسجَّلين في إعدادات الإشراف الاختيارية، ⁠إذا ⁠حاول أطفالهم الوصول إلى محتوى يتعلق بالانتحار أو إيذاء النفس.

وتابعت المنصة في بيان: «تُضاف هذه التنبيهات إلى عملنا الحالي للمساعدة في حماية القصّر من المحتوى الضار المحتمل على (إنستغرام)... لدينا سياسات صارمة ضد المحتوى الذي ​يروج أو ​يشيد بالانتحار أو إيذاء النفس».