«المراقبة الحسّية» تحوّل الحياة اليومية إلى مجموعة أدلة

«إنترنت الأشياء» جعلت من أجهزتنا الشخصية أدوات استخبارات رقمية تتبع حركاتنا

«المراقبة الحسّية» تحوّل الحياة اليومية إلى مجموعة أدلة
TT

«المراقبة الحسّية» تحوّل الحياة اليومية إلى مجموعة أدلة

«المراقبة الحسّية» تحوّل الحياة اليومية إلى مجموعة أدلة

في كل مرة تفتح هاتفك الذكي أو تشغل سيارتك المتصلة بالإنترنت، فإنك تُنشئ سلسلة من الأدلة الرقمية، التي يمكن استخدامها لتتبع كل تحركاتك.

ويكشف أندرو غوثري فيرغسون أستاذ القانون في كتابه «بياناتك ستُستخدم ضدك: العمل الشرطي في عصر المراقبة الذاتية»، الصادر حديثاً عن دار نشر جامعة نيويورك، كيف تحوَّلت إنترنت الأشياء، بهدوء، إلى شبكة مراقبة واسعة، محولاً أجهزتنا الشخصية إلى أدوات استخبارات رقمية.

حوادث رصدتها أدوات الاستشعار

يتناول المقتطف الآتي من الكتاب مفهوم «المراقبة الحسية» (مراقبة أدوات الاستشعار)، مفصلاً الآليات المحددة - مثل «مخزن غوغل للاستشعار» (Google’s sensorveillance)، ومذكرات التفتيش ضمن نطاق جغرافي محدَّد، وقياس بيانات المركبات عن بُعد - التي تُمكِّن أجهزة إنفاذ القانون من إعادة توظيف التكنولوجيا الاستهلاكية، لتصبح أدوات فاعلة للتحقيق والسيطرة.

* حادثة سطو على بنك. «دخل رجلٌ إلى بنك في ميدلوثيان، بولاية فرجينيا، وكان يرتدي قبعةً سوداءَ ونظارةٍ شمسيةٍ داكنة. سلَّم ورقةً للصراف، ثمّ أشهر مسدساً، وغادر حاملاً معه 195 ألف دولار أميركي. لم يكن لدى الشرطة أيّ خيوطٍ تقودهم إلى الجاني، لكنّهم كانوا يعلمون أنّ اللص كان يحمل هاتفاً ذكياً عند دخوله البنك. وبافتراض أنّ الهاتف، مثل معظم الهواتف الذكية، كان يحتوي على خدمة من خدمات «غوغل»، أمرت الشرطة شركة «غوغل» بتسليم معلوماتٍ عن جميع الهواتف الموجودة بالقرب من البنك، في أثناء عملية السطو. واستجابةً لسلسلةٍ من أوامر التفتيش، قدّمت «غوغل» معلوماتٍ عن 19 هاتفاً كانت مُفعّلةً بالقرب من البنك وقت السرقة. وبالفعل، قاد التحقيق الشرطة إلى أوكيل شاتري، الذي وُجّهت إليه التهمة في نهاية المطاف.

> حادثة اصطدام سيارات. واجهت كاثي بيرنشتاين صعوبةً في تفسير سبب إبلاغ سيارتها عن حادثٍ للشرطة. كانت بيرنشتاين تقود سيارة فورد مُجهّزةً بنظام 911 Assist، الذي جرى تفعيله تلقائياً عندما اصطدمت بسيارةٍ أخرى. وبدلاً من البقاء لتبادل معلومات التأمين، انطلقت بيرنشتاين مسرعةً. غير أن سيارتها الذكية رصدت الاصطدام، واتصلت بمركز الشرطة. وسرعان ما أُلقي القبض عليها وحُررت لها مخالفة مغادرة مكان حادث. وجرى تقديم سيارتها دليلاً على إدانتها.

«إنترنت الأشياء»

فيما مضى، كانت أغراضنا مجرد أشياء. كانت الدراجة وسيلة للتنقل، تنقلك من مكان إلى آخر، لكنها لم تكن «تعرف» عن رحلاتك أكثر مما يعرفه أي جماد آخر. في الواقع، كانت بسيطة بطريقة مريحة، وكنا نستخدمها كما هو مُصمم لها. في المقابل، نجد اليوم أنه يمكن لأحدث الدراجات تتبع مسارك، وحساب متوسط سرعتك على طول الطريق. على سبيل المثال، بمجرد أن تستقل دراجة كهربائية من خدمة مشاركة الدراجات التجارية، ستتولى جمع بيانات رحلتك، بالإضافة إلى رحلات جميع من استخدموها في ذلك الشهر.

في مجملها، تنتمي هذه الأجهزة «الذكية» إلى ما أطلق عليه خبير التكنولوجيا كيفن أشتون اسم «إنترنت الأشياء». واقترح أشتون إضافة علامات تعريف الترددات الراديوية (RFID) وأجهزة استشعار إلى الأجهزة المستخدمة في الحياة اليومية، ما يتيح لها جمع بيانات يمكن إدخالها في أنظمة شبكية دون تدخل بشري. مثلاً، يمكن لجهاز استشعار في نهر مراقبة نظافة المياه، ويمكن لعلامة على زجاجة شامبو تتبع مسارها عبر سلسلة التوريد. وعبر إضافة عدد كافٍ من أجهزة الاستشعار إلى عدد كافٍ من الأشياء، يمكن صياغة نموذج صحة نظام بيئي كامل، أو معرفة ما إذا كنت ترسل كمية كبيرة للغاية من مخزونك إلى ماساتشوستس وكمية ضئيلة للغاية إلى تكساس.

من جهته، وضع أشتون نظريته الأولى عن إنترنت الأشياء أواخر التسعينيات. واليوم، يتجاوز إنترنت الأشياء رؤيته الأولية بكثير، ليشمل ليس فقط علامات تعريف الترددات الراديوية، بل كذلك أجهزة استشعار مزودة باتصالات «واي ـ فاي» و«بلوتوث» وشبكات خلوية ونظام تحديد المواقع العالمي (GPS). وتسجِّل هذه المستشعرات الصغيرة منخفضة التكلفة، بيانات حول الحركة والحرارة والضغط والموقع، ويمكنها إجراء اتصال ثنائي الاتجاه.

وبالطبع، يعتبر هذا النظام، بالضرورة، نظام مراقبة. اليوم، أصبحت «المراقبة الاستشعارية» - مصطلح ابتكرته لتسليط الضوء على التداخل بين أجهزة الاستشعار والمراقبة - تُعتبر الوضع الافتراضي في جميع أنحاء العالم المتقدم.

شبكات مراقبة الهواتف المحمولة

دعونا نبدأ بالهواتف؛ ربما لا تستغرب أن شركة الاتصالات الخاصة بك تتعقب موقعك؛ فهذه آلية عمل الهواتف المحمولة. تستخدم كل من الهواتف الذكية والهواتف المحمولة التقليدية أبراج الاتصالات المحلية، المملوكة لشركات الاتصالات، لربطك بأصدقائك وعائلتك، مما يعني أن هذه الشركات تعرف الأبراج الموجودة بالقرب منها في جميع الأوقات.

إذا كنت تحمل هاتفك معك طوال الوقت، فإن موقعه - المسجل كمعلومات موقع خلية الاتصال (CSLI) - يكشف عن هويتك.

في الواقع، فإن إشارات الهاتف المحمول ليست سوى غيض من فيض البيانات. فإذا كنت تملك هاتفاً ذكياً، فأنت على الأرجح تستخدم منتجاً من منتجات «غوغل». والمعروف أن «غوغل» تجني أرباحها من الإعلانات، وكلما زادت معرفة «غوغل» بالمستخدمين، تمكنت من توجيه الإعلانات إليهم بشكل أفضل. وتتوفر خدمات تحديد المواقع من «غوغل» على جميع هواتف «أندرويد»، التي تستخدم نظام تشغيل الشركة، كما تتوفر كذلك على تطبيقات «غوغل»، بما في ذلك «خرائط غوغل» و«جيميل».

لسنوات، كانت جميع معلومات الموقع تُخزَّن فيما أطلقت عليه الشركة اسم «مخزن المستشعرات». وكما يوحي الاسم، جمع «مخزن المستشعرات» بيانات من نظام تحديد المواقع العالمي و«البلوتوث» وأبراج الاتصالات وعناوين «آي بي» الإنترنتية وإشارات «واي فاي»، لإنشاء نظام تتبع قوي قادر على تحديد موقع الهاتف بدقة شديدة. وكما هو متوقع، اعتبرته الشرطة بمثابة معجزة في مجال الأدلة الرقمية. مثلاً، عام 2020، تلقت «غوغل» أكثر من 11500 طلب إذن من جهات إنفاذ القانون، للحصول على معلومات من «مخزن المستشعرات».

اللافت أن «المراقبة عبر المستشعرات» - مصطلح ابتكرته لتسليط الضوء على التداخل بين المستشعرات والمراقبة - أصبح تدريجياً السائد في جميع أنحاء العالم المتقدم.

عام 2024، أعلنت «غوغل» أنها لن تحتفظ، بعد الآن، بكل هذه البيانات في السحابة. وبدلاً من ذلك، سيجري تخزين معلومات الموقع الجغرافي على الأجهزة الفردية، ما يتطلب من الشرطة الحصول على إذن قضائي لجهاز محدد. وجاء زوال نظام «مخزن المستشعرات» نتيجةً لتغيير في سياسة الشركة، وهو تغيير قابل للتراجع. غير أنه في الوقت الراهن، على الأقل، خلقت «غوغل» صعوبة أكبر بكثير أمام الشرطة، فيما يخص الوصول إلى بياناته.

بيانات السيارات

وفي الوقت الذي كان «مخزن المستشعرات» المصدر الأكبر لأدلة تحديد الموقع الجغرافي، فإنه ليس المصدر الوحيد؛ فحتى التطبيقات التي لا علاقة لها بالخرائط أو الملاحة قد تجمع بيانات موقعك. مثلاً، في إحدى القضايا بولاية بنسلفانيا، اكتشف المدعون أن لصاً استخدم تطبيق مصباح يدوي على هاتفه الآيفون لتفتيش منزل، واستخدموا بيانات التطبيق لإثبات وجوده في المنزل وقت الاقتحام. وعليه، فإنه ربما يجري تسويق هذه التطبيقات باعتبارها «مجانية»، لكنها تنطوي على تكلفة خفية.

وتجمع السيارات، بشكل متزايد، معلوماتٍ تُقارب حجم المعلومات التي تجمعها الهواتف؛ إذ تستطيع أجهزة استخراج البيانات المحمولة جمع أدلة رقمية حول سرعة السيارة، ووقت انفتاح الوسائد الهوائية، ووقت استخدام المكابح، وموقعها وقت وقوع كل ذلك. إذا وصلت هاتفك لتشغيل «سبوتيفاي» أو قراءة رسائلك النصية، يُمكن تنزيل سجلات مكالماتك، وقوائم جهات اتصالك، وحساباتك على مواقع التواصل الاجتماعي، ومحتوى الترفيه المُختار مباشرةً من سيارتك. ونظراً لتورط السيارات في الكثير من الجرائم (سواءً كأداة للجريمة أو كوسيلة نقل)، أصبحت عمليات البحث عن هذه البيانات أكثر شيوعاً.

وحتى دون استخراج المعلومات فعلياً من السيارة، فلدى الشرطة سبل أخرى للحصول على البيانات؛ فنظام القياس عن بُعد المُدمج في السيارة يُشارك المعلومات مع جهات خارجية. وبالإضافة إلى المعلومات الشخصية المعتادة التي تُقدمها عند شراء سيارة (الاسم، العنوان، رقم الهاتف، البريد الإلكتروني، رقم الضمان الاجتماعي، رقم رخصة القيادة)، عند امتلاكك سيارة من علامة «ستيلانتيس»، تتولى الشركة جمع معلومات حول عدد مرات استخدامك للسيارة، وسرعتك، وحالات التسارع أو الكبح.

من جهتها، تؤكد شركة «نيسان» للسيارات حقها في جمع معلومات حول «النشاط الجنسي، وبيانات التشخيص الصحي، والبيانات الجينية»، بالإضافة إلى «التفضيلات، والخصائص، والاتجاهات النفسية، والاستعدادات، والسلوك، والمواقف، والذكاء، والقدرات، والكفاءات». وتحتفظ سياسة خصوصية «نيسان»، تحديداً، بحقها في تقديم هذه المعلومات إلى كلٍ من وسطاء البيانات، وجهات إنفاذ القانون.

حماية الخصوصية

بمرور الوقت، تحوَّلت المخاوف حيال كمية المعلومات الشخصية، التي قد تُكشف من خلال المراقبة طويلة الأمد عبر نظام تحديد المواقع العالمي، إلى واقع ملموس. اليوم، لم تعد الشرطة بحاجة إلى زرع جهاز لتتبع تحركاتك، بل يمكنها الاعتماد على سيارتك أو هاتفك لإنجاز ذلك.

إذا كنا لا نرغب في أن يجري تتبعنا، فيمكننا دوماً العودة إلى استخدام الخرائط الورقية وتدوين الاتجاهات يدوياً. وإذا كان قليل منا على استعداد بالفعل لفعل ذلك، فاللوم يقع علينا. غير أن الأمر ليس بهذه السهولة. وتبقى هناك خطوات تكنولوجية يمكننا اتخاذها لحماية الخصوصية؛ إذ يمكن للشركات تخزين البيانات، التي تولدها المستشعرات داخل الأجهزة نفسها، بدلاً من تخزينها في موقع مركزي، مثل «مخزن المستشعرات». وبالمثل، تبقى المعلومات التي تتيح لك فتح قفل هاتف «آبل آيفون» الخاص بك عبر خاصية التعرف على الوجه مخزنة داخل الهاتف. هذه حلول تكنولوجية إيجابية، لكن حتى البيانات المخزنة محلياً تصبح متاحة للشرطة بموجب مذكرة قضائية.

في الواقع، هذه باختصار معضلة العصر الرقمي. لا يمكننا - أو لا نرغب - في تجنب إنشاء البيانات، لكن هذه البيانات، بمجرد إنشائها، تصبح متاحة لأغراض قانونية... وموجز القول إن هذه السلطة الهائلة يمكن إساءة استخدامها، بل وسيُساء استخدامها حتماً.


مقالات ذات صلة

تقنية جديدة تمنح الروبوتات ذاكرة للمكان والزمان

تكنولوجيا النظام يمنح الروبوتات ذاكرة طويلة الأمد تربط الأشياء بالأماكن والأوقات التي ظهرت فيها (الجامعة)

تقنية جديدة تمنح الروبوتات ذاكرة للمكان والزمان

النظام يمنح الروبوتات ذاكرة مكانية وزمنية تساعدها على تذكّر الأشياء والمواقع واسترجاعها عبر أوامر بلغة طبيعية بسرعة أكبر.

نسيم رمضان (لندن)
تكنولوجيا يختبر تطبيق «رسائل غوغل» أداة تكشف ما إذا كانت الصور أُنشئت أو عُدلت باستخدام الذكاء الاصطناعي

أداة جديدة في «رسائل غوغل» لكشف الصور المنشأة بالذكاء الاصطناعي

يختبر «رسائل غوغل» أداة تتيح التحقق من مصدر الصور وتعديلات الذكاء الاصطناعي، لمساعدة المستخدمين على اكتشافها داخل المحادثات بسهولة.

نسيم رمضان (لندن)
خاص يفرض مونديال 2026 تعقيداً تقنياً وتشغيلياً غير مسبوق بسبب 104 مباريات و48 منتخباً وإقامته في 3 دول (شاترستوك)

خاص «لينوفو» لـ«الشرق الأوسط»: كأس العالم 2026 هو الأكثر تعقيداً تقنياً في تاريخ البطولة

تدير «لينوفو» بنية مونديال 2026 عبر الذكاء الاصطناعي والحوسبة الطرفية لدعم العمليات والبث والتحليل وتجربة الجماهير والمنتخبات عالمياً.

نسيم رمضان (لندن)
تكنولوجيا يوسّع مونديال 2026 دور المشجع من متابع للمباريات إلى مشارك في تجربة رقمية مستمرة (شاترستوك)

مونديال أكثر تفاعلاً... كيف تعيد التكنولوجيا تشكيل تجربة الجماهير؟

يوسّع مونديال 2026 دور المشجع عبر التصويت والتوقع و«الفانتازي» والخدمات الرقمية لتصبح المتابعة تجربة تفاعلية تتجاوز زمن المباراة.

نسيم رمضان (لندن)
تكنولوجيا كيف تحمي نفسك من احتيال المواقع الإلكترونية المزيفة القائمة على الذكاء الاصطناعي؟

كيف تحمي نفسك من احتيال المواقع الإلكترونية المزيفة القائمة على الذكاء الاصطناعي؟

يمكن لمجرم ما التنكر في صورة شخصية شهيرة، أو تزييف متجر إلكتروني، أو تقديم نفسه بوصفه أحد أفراد عائلتك طالباً منك إرسال أموالك...

برايان إكس تشن (نيويورك)

تقنية جديدة تمنح الروبوتات ذاكرة للمكان والزمان

النظام يمنح الروبوتات ذاكرة طويلة الأمد تربط الأشياء بالأماكن والأوقات التي ظهرت فيها (الجامعة)
النظام يمنح الروبوتات ذاكرة طويلة الأمد تربط الأشياء بالأماكن والأوقات التي ظهرت فيها (الجامعة)
TT

تقنية جديدة تمنح الروبوتات ذاكرة للمكان والزمان

النظام يمنح الروبوتات ذاكرة طويلة الأمد تربط الأشياء بالأماكن والأوقات التي ظهرت فيها (الجامعة)
النظام يمنح الروبوتات ذاكرة طويلة الأمد تربط الأشياء بالأماكن والأوقات التي ظهرت فيها (الجامعة)

طوّر باحثون في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا إطاراً جديداً للذاكرة طويلة الأمد، يهدف إلى تمكين الروبوتات من تذكّر الأماكن والأشياء والأحداث التي رصدتها في أثناء تحركها في البيئات الحقيقية.

وقد يتيح هذا التوجه مستقبلاً للروبوت الإجابة عن أسئلة بسيطة مثل: أين تركت محفظتي؟ أو أين وُضع الجزء الذي كنا نعمل عليه بالأمس؟ لكن النظام لا يزال مشروعاً بحثياً، ولم يتحول بعد إلى أداة منزلية جاهزة للبحث عن الأشياء المفقودة.

يحمل النظام اسم «دام» ( DAAAM) وهو اختصار لعبارة تعني «وصف أي شيء، في أي مكان، وفي أي وقت». ويجمع بين الخرائط الثلاثية الأبعاد والرؤية الحاسوبية والنماذج اللغوية، لبناء ذاكرة مكانية وزمنية يستطيع الروبوت البحث فيها باستخدام اللغة الطبيعية.

ذاكرة مرتبطة بالعالم الحقيقي

تستطيع روبوتات كثيرة اليوم رسم خريطة للمكان وتحديد موقعها داخله، لكن هذه الخرائط تركز غالباً على الأبعاد الهندسية والعوائق والمسارات، ولا تحتفظ بالضرورة بوصف غني للأشياء الموجودة في كل موقع.

أما نماذج الرؤية متعددة الوسائط، فيمكنها التعرف على محتوى الصور ووصف الأجسام والمشاهد، لكنها قد لا تكون مصممة لتخزين هذه المعلومات داخل خريطة واسعة ومتغيرة عبر الزمن.

يحاول «DAAAM» الجمع بين القدرتين، على سبيل المثال، عند تحركه داخل منزل أو مصنع أو حرم جامعي، يسجل الأشياء التي يراها ويربط أوصافها بمواقعها على خريطة ثلاثية الأبعاد.

فقد يتذكر أن دراجة حمراء ذات إطار مثقوب كانت موجودة في موقف خارج مبنى معين، أو أن قطعة صناعية تُركت في صندوق تخزين في منطقة محددة خلال اليوم السابق. ويسمح هذا الربط للروبوت بفهم السؤال من حيث المكان والزمن والصفات، بدلاً من البحث عن اسم الشيء وحده.

اختيار الصور الأكثر فائدة

تتمثل إحدى العقبات أمام بناء هذا النوع من الذاكرة في كمية المعلومات التي يلتقطها الروبوت. فقد تمر أمام كاميراته مئات الأشياء خلال دقائق، بينما يستغرق وصف كل جسم على حدة وقتاً وقدرة حاسوبية كبيرين. لمعالجة ذلك، يجمع النظام الأشياء المتقاربة في مجموعات، ثم يختار لقطات رئيسية توفر أوضح رؤية لأكبر عدد منها. وبعد ذلك، يمكنه وصف عدة أشياء بالتوازي بدلاً من تحليل كل جسم بصورة منفصلة.

ويقول الباحثون إن هذه الطريقة تسرّع عملية إنشاء الأوصاف بنحو عشرة أضعاف، ما يسمح للنظام بالعمل في الوقت الحقيقي داخل بيئات واسعة. كما يحاول الإطار تجنب تكرار معالجة الجسم نفسه؛ إذ يسجل وصفه مرة واحدة ثم يربطه بموقعه داخل الخريطة.

تساعد التقنية الروبوتات على استرجاع مواقع الأدوات والأغراض داخل المنازل والمصانع على أن تكون قد رصدتها مسبقاً (الجامعة)

البحث باللغة الطبيعية

بعد بناء الذاكرة، يظل التحدي في الوصول بسرعة إلى المعلومة المناسبة وسط قاعدة بيانات كبيرة من المواقع والأجسام والأوصاف. ولهذا يستخدم النظام نموذجاً لغوياً يمكنه اختيار أدوات بحث مختلفة بحسب السؤال؛ فإذا سأل المستخدم عن منحوتة رآها الروبوت، يستطيع النظام البحث دلالياً عن كلمة «منحوتة». أما إذا تضمن السؤال موقع مبنى معين، فيمكنه استخدام أداة بحث مكانية. وتسمح هذه الآلية للنظام بتقسيم السؤال إلى عناصر محددة، بدلاً من الاعتماد على النموذج اللغوي وحده لتخمين الإجابة. ويرى الباحثون أن ذلك يساعد على تقليل الهلوسة؛ لأن الإجابة تستند إلى سجلات فعلية جمعها الروبوت من البيئة. وفي الاختبارات، تفوّق «DAAAM» على طرق منافسة بنسب تراوحت بين 21 و53 في المائة، بحسب نوع السؤال المستخدم في التقييم.

من المصانع إلى الواقع المعزز

قد تكون المصانع من أوائل البيئات المستفيدة من ذاكرة مكانية طويلة الأمد، حيث يمكن للعامل أن يطلب من روبوت العثور على أداة أو مكوّن تُرك في وردية سابقة، بدلاً من توجيهه يدوياً إلى الموقع. كما يمكن استخدام الفكرة في أنظمة الواقع المعزز المخصصة لفنيي الصيانة، بحيث تساعدهم على تذكّر مواضع المعدات أو رصد التغيرات غير المعتادة. وقد تفيد أيضاً في الملاحة داخل المباني والأماكن المعقدة.

لكن قدرة النظام الحالية تتركز على الأشياء والمواقع التي رصدها الروبوت بالفعل. فهو لا يعرف مكان المفاتيح إلا إذا كانت كاميراته قد شاهدتها، وربطت وصفها بموقع واضح، واحتفظت بهذه المعلومة داخل الذاكرة.

الخطوات التالية

يعمل الباحثون الآن على توسيع الإطار حتى يتمكن من تسجيل الأحداث المهمة، وليس فقط أوصاف الأجسام والمواقع. كما يخططون لإضافة مستويات ثقة إلى الإجابات، كي يوضح الروبوت مدى يقينه من المعلومة التي يقدمها. والهدف الأبعد هو تطوير روبوتات عامة تستطيع تنفيذ أنواع مختلفة من المهام بناءً على أوامر لغوية بسيطة. ويتطلب ذلك ألا ترى البيئة فقط، بل إن تتذكر كيف تغيرت بمرور الوقت، وأن تسترجع التفاصيل المناسبة عند الحاجة. بهذا المعنى، لا يقدم البحث روبوتاً منزلياً يعثر فوراً على المفاتيح المفقودة، لكنه يضع أساساً لذاكرة تجعل الآلات أكثر قدرة على فهم العالم بالطريقة التي يستخدم بها البشر المكان والزمن واللغة.


تعلّمْ كيفية التعلٌّم باستخدام الذكاء الاصطناعي

تعلّمْ كيفية التعلٌّم باستخدام الذكاء الاصطناعي
TT

تعلّمْ كيفية التعلٌّم باستخدام الذكاء الاصطناعي

تعلّمْ كيفية التعلٌّم باستخدام الذكاء الاصطناعي

لطالما تطوّرت التكنولوجيا، لكن هذا «التطوّر» يحدث عادةً بوتيرة بطيئة ومدروسة. إلا أنّ مشاهدة كيفية تطوّر الذكاء الاصطناعي وتحسينه وتوسّعه حالياً تُشبه مشاهدة أحد مقاطع الفيديو بتقنية التصوير الزمني السريع لناطحة سحاب قيد الإنشاء -أو مياه الفيضان وهي ترتفع- هذا ما يجعلك تشعر بالإلهام أو بالإحباط. هناك شعور بأنّه لا يُمكن وقفه، كما كتب غاي سوليفان(*).

رغبة في التعلم والتعليم

والأمل أن يتمكّن الناس من تحويل ذلك إلى تحدٍّ للانخراط في الذكاء الاصطناعي وتبنّيه، وفي نهاية المطاف الاستفادة منه إلى أقصى حد. وسيتطلّب هذا الموقف رغبةً في التعلّم. كما سيتطلّب، بالنسبة إلى كثيرين، رغبةً في التعليم -لتعليم أدوات الذكاء الاصطناعي مع ازدياد تعقيدها، وتعليم الزملاء في أثناء اكتشافهم كيفية استخدام الذكاء الاصطناعي في سير عملهم اليومي.

من التدريب التقليدي إلى التعلم الشخصي المدعوم بالذكاء الاصطناعي

تقيس معظم المؤسسات نمو الموظف وجاهزيته للترقية من خلال مقارنته بـ«نموذج الكفاءة». ولكن كيف يمكن قياس تطور الموظف في ظل تغير المعايير بهذه السرعة في عصر الذكاء الاصطناعي؟

وفقاً لبريت لوكاسيو، المدير الإداري في شركة «كيه بي إم جي (KPMG LLP)» الأميركية المتخصصة في التدقيق والضرائب والاستشارات، فإن الأمر يتعلق بتغيير ثقافة التعلم. يقول: «نحن نطور تصاميم تركز على الأفراد وتعمل في كلا الاتجاهين... إذ نستخدم الذكاء الاصطناعي لإطلاق العنان لقوة التعلم، ونستخدم التعلم لإطلاق العنان لقوة الذكاء الاصطناعي».

كيف تطبق الشركات الذكاء الاصطناعي لتحويل التعلم عملياً؟

يعيد لوكاسيو وفريقه النظر في كيفية تطبيق الذكاء الاصطناعي في مختلف جوانب عملهم، متجاوزين الأساليب التقليدية لتحقيق قيمة كبرى من الأدوات المتاحة لهم، لا سيما من خلال علاقات «كيه بي إم جي» الاستراتيجية مع شركاء التحالف مثل «غوغل»، و«أنثروبيك»، و«مايكروسوفت».

يستخدم لوكاسيو وفريقه أدوات الذكاء الاصطناعي لإنشاء تجارب تدريبية جديدة ومبتكرة بوتيرة أسرع من أي وقت مضى. أشار لوكاسيو إلى أن «عديداً من الناس يتعلمون بطرق مختلفة ولديهم مجموعة مهارات مميزة لإتقانها». وأضاف: «يُمكّننا الذكاء الاصطناعي من استهداف تجارب التعلم وتخصيصها بشكل أفضل بما يتناسب مع كل فرد، مما يُعزز أثرها على نمو المشاركين».

جعل التعلم أسرع وأكثر إنسانية

سمح الترويج المبكر لأدوات الذكاء الاصطناعي واعتمادها شركة «كيه بي إم جي» برؤية نتائج سريعة، لا سيما فيما يتعلق بتصميم وتطوير برامج التعلم. وأوضح لوكاسيو: «انخفض الوقت اللازم لإعداد المسودة الأولى لبرنامج تدريبي بنسبة 75 في المائة في كثير من الحالات». وأضاف: «هذا يُمكّن الموظفين من التركيز على القيمة المضافة في العملية التي لا تتحقق إلا من خلال الخبرة واللمسة الإنسانية». وأضاف أن «هذا الجانب يتعلق بتعزيز أداء موظفينا ليكونوا أكثر ابتكاراً واستراتيجية وتأثيراً».

ويُعدّ دمج مكونات الذكاء الاصطناعي في تجارب التعلم أمراً أساسياً، وليس اختيارياً. ويُمكّن الذكاء الاصطناعي متخصصي التدريب والتطوير من إثراء تجارب التعلم التقليدية الرسمية بنماذج تعلم تفاعلية تتطلب مشاركة كبرى.

ودعت الشركة إلى تبادل الخبرات بشكل غير رسمي حول ما وجدوه مفيداً وكيف تعلموا استخدام الذكاء الاصطناعي في مختلف جوانب عملهم. ولتحقيق أقصى استفادة من هذا النهج، شجعت على المشاركة على جميع المستويات الوظيفية لأن إشراك مشاركين ذوي مستويات خبرة متفاوتة وانفتاح على الابتكار يُعزز أفضل النتائج.

كفاءة ذكاء اصطناعي مدعومة بالحكمة البشرية

بدأت فرق التعلم والتطوير في «كيه بي إم جي» وعديد من الشركات الأخرى التي تحدثت معها، في الارتقاء بالذكاء الاصطناعي إلى مستوى جديد، وذلك من خلال تبنيه أداةً لمساعدة المحترفين على التفكير بشكل مختلف. ذلك أن الذكاء الاصطناعي لن يحل محل الحكمة البشرية الحقيقية، ولكنه يُمكن أن يُوفر وقتاً للتركيز على جوانب العمل التي تتطلب هذه الحكمة. وهذا هو الرأي نفسه السائد أكثر في عدد من مؤسسات القطاعات القانونية والمالية وحتى التقنية.

* خدمات «تريبيون ميديا».


أداة جديدة في «رسائل غوغل» لكشف الصور المنشأة بالذكاء الاصطناعي

يختبر تطبيق «رسائل غوغل» أداة تكشف ما إذا كانت الصور أُنشئت أو عُدلت باستخدام الذكاء الاصطناعي
يختبر تطبيق «رسائل غوغل» أداة تكشف ما إذا كانت الصور أُنشئت أو عُدلت باستخدام الذكاء الاصطناعي
TT

أداة جديدة في «رسائل غوغل» لكشف الصور المنشأة بالذكاء الاصطناعي

يختبر تطبيق «رسائل غوغل» أداة تكشف ما إذا كانت الصور أُنشئت أو عُدلت باستخدام الذكاء الاصطناعي
يختبر تطبيق «رسائل غوغل» أداة تكشف ما إذا كانت الصور أُنشئت أو عُدلت باستخدام الذكاء الاصطناعي

تعمل «غوغل» على تطوير أداة داخل تطبيق «رسائل غوغل» قد تساعد المستخدمين على معرفة ما إذا كانت الصور المتداولة في المحادثات قد أُنشئت أو عُدلت باستخدام الذكاء الاصطناعي. ولا يبدو أن الميزة ستكتفي بإصدار حكم مبسط بأن الصورة «حقيقية» أو «مولّدة»، بل قد تعرض معلومات أكثر تفصيلاً عن طريقة إنشائها والتعديلات التي أُجريت عليها، حسب موقع «آندرويد أوثوروتي».

ظهرت مؤشرات الميزة الجديدة خلال تحليل نسخة تجريبية من التطبيق على نظام «أندرويد»، لكن الأداة ليست متاحة للمستخدمين حتى الآن. كما لم تؤكد «غوغل» موعد إطلاقها. وقد تتغيّر خصائصها أو لا تصل إلى النسخة العامة، نظراً إلى أن المعلومات المتاحة تستند إلى شيفرة وعبارات موجودة في إصدار لا يزال قيد التطوير.

تفاصيل تتجاوز التصنيف البسيط

تشير العبارات المكتشفة داخل التطبيق إلى أن «رسائل غوغل» قد يميز بين صور أُنشئت بالكامل بالذكاء الاصطناعي، وأخرى التُقطت بالكاميرا ثم عُدلت بأدوات ذكية.

ومن بين الأوصاف التي يجري إعدادها داخل التطبيق «وسائط أُنشئت باستخدام الذكاء الاصطناعي»، و«عُدلت باستخدام أدوات ذكاء اصطناعي متعددة»، و«أجزاء من هذه الوسائط أُنشئت بالذكاء الاصطناعي». كما تظهر أوصاف أخرى لصور التُقطت بالكاميرا من دون تعديلات برمجية، أو جُمعت من عدة صور، أو عُدّلت بأدوات غير قائمة على الذكاء الاصطناعي.

هذا التفصيل مهم، لأن استخدام التقنية في الصور لا يأخذ شكلاً واحداً. فقد تكون الصورة مولدة بالكامل، أو قد تكون صورة حقيقية خضعت لتغيير محدود، مثل إزالة عنصر أو استبدال الخلفية. وفي حالات أخرى، قد يجري دمج صور حقيقية مع أجزاء اصطناعية، ما يجعل التصنيف الثنائي بين «حقيقي» و«مزيف» غير كافٍ.

يتوقع أن تظهر معلومات المنشأ والتعديل عند فتح الصورة واختيار عرض التفاصيل داخل المحادثة (رويترز)

الوصول إلى المعلومات من المحادثة

وفقاً للمؤشرات الموجودة في النسخة التجريبية، قد يصل المستخدم إلى هذه المعلومات عبر فتح صورة داخل المحادثة، ثم اختيار «عرض التفاصيل» من القائمة. وقد تظهر عندها بيانات مرتبطة بمصدر الصورة والجهة أو الأداة التي أنشأتها أو عدلتها.

ولا توجد حتى الآن إشارة مؤكدة إلى ظهور ملصق تحذيري تلقائي فوق كل صورة داخل المحادثة. فقد تتطلّب الميزة من المستخدم فتح التفاصيل والتحقق بنفسه، بدلاً من عرض النتيجة مباشرة في واجهة الدردشة.

ورغم أن ذلك يضيف بعض الخطوات، فإنه قد يجعل فحص مصدر الصور أسهل من نقلها إلى تطبيق آخر أو استخدام خدمة منفصلة للتحقق منها.

الاعتماد على بيانات مصدر المحتوى

يبدو أن الأداة تعتمد على معيار «بيانات اعتماد المحتوى» التابع لتحالف «C2PA»، وهو معيار مفتوح يسجل معلومات عن منشأ الوسائط الرقمية والتغييرات التي مرت بها.

تعمل هذه البيانات بطريقة تشبه السجل الرقمي المرفق بالصورة. ويمكن أن توضح ما إذا كانت الوسائط خرجت مباشرة من كاميرا داعمة للمعيار، أو خضعت لتعديلات لاحقة، أو مرت عبر أدوات للذكاء الاصطناعي.

ولا يقوم النظام بالضرورة بتحليل شكل الصورة بحثاً عن علامات التزييف، كما تفعل بعض أدوات الكشف التقليدية. بدلاً من ذلك، يقرأ بيانات موثقة مرتبطة بتاريخ الملف وطريقة إنشائه. ويعني ذلك أن فاعليته تعتمد على وجود بيانات اعتماد متوافقة داخل الصورة وعلى عدم فقدانها أو إزالتها خلال عمليات الحفظ والنقل.

لا تزال الميزة قيد التطوير كما أن غياب بيانات الاعتماد لا يعني تلقائياً أن الصورة مزيفة أو غير موثوقة (أ.ف.ب)

توجه أوسع لدى «غوغل»

لا تأتي التجربة في «رسائل غوغل» بمعزل عن تحركات أخرى للشركة. فقد وسّعت «غوغل» أدوات التحقق من المحتوى داخل تطبيق «جيميناي». كما أعلنت دعم التحقق من بيانات «C2PA» في خدمات أخرى، بهدف إظهار ما إذا كان المحتوى أصلياً من الكاميرا أو خضع لتعديلات، والأدوات التي استُخدمت في ذلك.

وتستخدم الشركة أيضاً تقنية «SynthID»، التي تطورها «غوغل ديب مايند»، لإضافة علامات مائية رقمية غير مرئية إلى المحتوى المنشأ أو المعدل بأدواتها للذكاء الاصطناعي. ويمكن لأنظمة متوافقة فحص هذه العلامات للمساعدة على تحديد مصدر المحتوى.

لكن «C2PA» و«SynthID» لا يعملان بالطريقة نفسها. فالأول هو معيار لتوثيق تاريخ المحتوى ومصدره عبر بيانات اعتماد رقمية، في حين يعتمد الثاني على علامة مائية مضمنة داخل الصورة أو الوسائط التي تنتجها أدوات «غوغل».

الحاجة إلى الحذر

قد تساعد الميزة المستخدم على فهم الصور التي تصل إليه عبر الرسائل، لكنها لن تكون ضماناً مطلقاً لصحة كل صورة. فالملف الذي لا يحتوي على بيانات اعتماد لا يعني تلقائياً أنه مزيف. كما أن غياب علامة مرتبطة بالذكاء الاصطناعي لا يثبت أن الصورة لم تخضع لأي تعديل.

وقد تُفقد بعض البيانات عند ضغط الصور، أو التقاط لقطة شاشة منها، أو تمريرها عبر تطبيقات لا تحتفظ بالمعلومات المرفقة. لذلك، تقدم هذه الأدوات سياقاً إضافياً حول مصدر المحتوى، لكنها لا تلغي الحاجة إلى التحقق من السياق والمرسل والمصدر الأصلي.

إذا وصلت الميزة إلى الإصدار العام، فستجعل «رسائل غوغل» جزءاً من توجه أوسع لنقل أدوات التحقق من الصور إلى الخدمات التي يستخدمها الناس يومياً. فبدلاً من انتظار المستخدم ليشك في صورة ويبحث عن أداة مستقلة، قد تصبح معلومات المصدر متاحة من داخل المحادثة نفسها.

Your Premium trial has endedYour Premium trial has ended