ذكاء اصطناعي «شديد الحساسية للرائحة» يكتشف المصنوعات المقلَّدة

نجح في رصد المزيفة منها بنسبة 95 %

ذكاء اصطناعي «شديد الحساسية للرائحة» يكتشف المصنوعات المقلَّدة
TT

ذكاء اصطناعي «شديد الحساسية للرائحة» يكتشف المصنوعات المقلَّدة

ذكاء اصطناعي «شديد الحساسية للرائحة» يكتشف المصنوعات المقلَّدة

ابتكر أليكس ويلشكو، مؤسس شركة الذكاء الاصطناعي «أوسمو»، وفريقه نسخة «ألفا» من جهاز خيالي بحجم حقيبة الظهر مزودة بمستشعر شمّ يستخدم الذكاء الاصطناعي لتحديد المنتجات المقلدة من خلال تحليل تركيبها الكيميائي.

وأقامت شركة «أوسمو» (Osmo) شراكة مع منصات إعادة بيع الأحذية الرياضية لإظهار أن اختبار الشم عالي التقنية قادر على تحديد المنتجات المزيفة بدرجة عالية من الدقة.

الجزيئات المتطايرة تحدد الرائحة

كل شيء في العالم له رائحة، من الملابس إلى السيارات إلى جسمك. هذه الروائح هي جزيئات متطايرة، أو كيمياء «تطير» من تلك الأشياء وتصل إلى أنوفنا لتخبرنا بالأشياء. ويختبر الإنسان ذلك بوعي ووضوح عندما يكون هناك شيء جديد قرب أنفه، مثل شم سيارة جديدة أو زوج من الأحذية الرياضية. لكن حتى عندما لا تلاحظ الروائح، فإن الجزيئات موجودة دائماً.

رائحة المنتجات المقلَّدة

الأحذية المقلدة لها رائحة مختلفة عن الأحذية الحقيقية. إذ لا تختلف الأحذية الرياضية الأصلية والمقلدة في المواد، فحسب، لكن في التركيب الكيميائي. حتى الآن، اعتمدت شركات مثل «استوكس» (StockX) على اختبارات الشم البشري والفحص البصري لتمييز الأصالة - وهي عملية تتطلب عمالة مكثفة ومكلفة. وتهدف التقنية الجديدة إلى تبسيط العملية.

خريطة تحليل الفوارق اللونية

تدريب الذكاء الاصطناعي على الاختلافات الجزيئية

ووفقاً لويلشكو، درَّب فريقه «الذكاء الاصطناعي باستخدام أجهزة استشعار شديدة الحساسية للتمييز بين هذه الاختلافات الجزيئية».

وستغير هذه التكنولوجيا كيفية إجراء عمليات التحقق من الأصالة في الصناعات التي تعتمد تقليدياً على التفتيش اليدوي والحدس. وتهدف إلى رقمنة هذه العملية، وإضافة الاتساق والسرعة والدقة.

20 ثانية للتمييز بين المزيف والحقيقي

ويضيف أن آلة «أوسمو» تستغرق الآن نحو 20 ثانية للتمييز بين المنتج المزيف والحقيقي. وقريباً، كما يقول، ستقل الفترة إلى خمس ثوانٍ فقط. وفي النهاية، ستكون فورية تقريباً.

تم بناء أساس التقنية على سنوات من العمل المخبري باستخدام أجهزة استشعار شديدة الحساسية، كما يصفها ويلشكو، «بحجم غسالة الأطباق»، ويضيف: «تم تصميم أجهزة الاستشعار هذه لتكون حساسة مثل أنف الكلب، وقادرة على اكتشاف أضعف البصمات الكيميائية».

وتعمل هذه المستشعرات على مدار الساعة طوال أيام الأسبوع، وتجمع باستمرار البيانات حول التركيب الكيميائي لكل شيء من البرقوق والخوخ إلى المنتجات المصنعة»، كما يوضح ويلشكو.

خريطة الرائحة الرئيسية

تشكل البيانات التي تم جمعها العمود الفقري لعملية تدريب الذكاء الاصطناعي الخاصة بالشركة، والتي تساعد في إنشاء فهم عالي الدقة للروائح المختلفة ومنحها موقعاً في نظام إحداثيات يسمى خريطة الرائحة الرئيسية.

إذا كنت على دراية بكيفية ترميز ألوان الصورة في الصور الرقمية، فان الطريقة تعمل بشكل مماثل. إذ تقريباً، يتوافق لون البكسل مع مكان على خريطة RGB، وهي نقطة في مساحة ثلاثية الأبعاد بها إحداثيات حمراء وخضراء وزرقاء.

تعمل خريطة الرائحة الرئيسية بشكل مشابه، باستثناء أن الإحداثيات في تلك المساحة تتنبأ بكيفية ورود رائحة مجموعات معينة من الجزيئات في العالم الحقيقي. يقول ويلشكو إن هذه الخريطة هي الصلصة السرية لشركة «أوسمو» لجعل الاختبار ممكناً في الوحدات المحمولة ذات أجهزة استشعار ذات دقة أقل وحساسة تقريباً مثل أنف الإنسان.

من المختبر إلى الأدوات اليومية

يقول ويلشكو إنه في حين أن أجهزة الاستشعار المحمولة أقل حساسية من وحدات المختبر، فإن البيانات المكثفة التي يتم جمعها باستخدام أجهزة الاستشعار عالية الدقة تجعل من الممكن إجراء اكتشاف فعال للرائحة. مثل الذكاء الاصطناعي لقياس الصورة القادر على استنتاج محتويات الصورة لإنشاء نسخة بدقة أعلى بناءً على مليارات الصور من نموذجه المدرب، فإن هذا يحدث بالطريقة نفسها مع الرائحة. تعدّ هذه القدرة على التكيف أمراً بالغ الأهمية للتطبيقات في العالم الحقيقي، حيث لا يكون نشر جهاز بحجم المختبر ممكناً.

من جهته، يشير روهينتون ميهتا، نائب الرئيس الأول للأجهزة والتصنيع في «أوسمو»، إلى أن مفتاح عملية التعريف لا يتعلق كثيراً بالروائح التي يمكننا إدراكها، لكن بالتركيب الكيميائي للكائن أو الشيء، وما يكمن تحته. ويقول: «الكثير من الأشياء التي نريد البحث عنها والتحقق من صحتها قد لا يكون لها حتى رائحة محسوسة. الأمر أشبه بمحاولة تحليل التركيب الكيميائي».

وهو يصف اختباراً تجريبياً أجرته الشركة مؤخراً مع شركة إعادة بيع أحذية رياضية كبيرة حقق معدل نجاح يزيد على 95 في المائة في التمييز بين الأحذية المزيفة والأحذية الحقيقية.

إلا أن الطريقة لا تعمل إلا مع الأشياء ذات الحجم الكبير، في الوقت الحالي. ولا يمكن للتكنولوجيا التحقق من صحة الأشياء النادرة جداً التي تم صنع ثلاثة منها فقط، مثلاً.

هذا لأنه، كما أخبرني ويلشكو، يتعلم الذكاء الاصطناعي باستخدام البيانات. لكي يتعلم رائحة طراز جديد معين من الأحذية، تحتاج إلى إعطائه نحو 10 أزواج من الأحذية الرياضية الحقيقية. في بعض الأحيان، تكون رائحة البصمة خافتة لدرجة أنه سيحتاج إلى 50 حذاءً رياضياً أصلياً ليتعلم الطراز الجديد.

خلق روائح جديدة

لا يشم مختبر «أوسمو» الأشياء التي صنعها آخرون فحسب، بل يخلق أيضاً روائح جديدة داخل الشركة باستخدام أنظمة الذكاء الاصطناعي والروبوتات نفسها. أظهر علماء الشركة كيف يعمل هذا بطريقة عملية خلال تجربة أطلقوا عليها اسم مشروع نقل الرائحة. لقد التقطوا رائحة باستخدام مطياف الكتلة للتفريق اللوني الغازي (GCMS)، الذي يحللها إلى مكوناتها الجزيئية ويحمل البيانات إلى السحابة. أصبحت هذه البيانات الملتقطة إحداثيات على خريطة الرائحة الرئيسية. بمجرد رسم الخريطة، يتم توجيه روبوت التركيب في مكان آخر لخلط عناصر مختلفة وفقاً لوصفة الرائحة، وإعادة إنشاء الرائحة الأصلية بشكل فعال.

رائحة مصنّعة لتعريف المنتجات

باستخدام تقنية تصنيع الرائحة نفسها، يتخيل ويلشكو أن «أوسمو» يمكن أن تدمج جزيئات عديمة الرائحة مباشرة في المنتجات بصفتها معرفاتٍ فريدة؛ مما يخلق توقيعاً غير مرئي لن يكون لدى المزورين أي طريقة لاكتشافه أو تكراره. فكر في هذا باعتباره ختماً غير مرئي للأصالة.

وتعمل شركة «أوسمو» على تطوير هذه العلامات الفريدة لتُدمج في مواد مثل الغراء أو حتى في القماش نفسه؛ ما يوفر مؤشراً سرياً لا لبس فيه على الأصالة.

هناك فرصة كبيرة هنا. وكما أخبرني ويلشكو، فإن صناعة الرياضة هي سوق بمليارات الدولارات، حيث أعلنت شركة «نايكي» وحدها عن إيرادات بلغت 60 مليار دولار في العام الماضي. ومع ذلك، تنتشر النسخ المقلدة من منتجاتها على نطاق واسع، حيث أفادت التقارير بأن 20 مليار دولار من السلع المقلدة تقطع هذه الإيرادات. وقد صادرت الجمارك وحماية الحدود الأميركية سلعاً مقلدة بقيمة مليار دولار فقط في العام الماضي في جميع قطاعات الصناعة، وليس فقط السلع الرياضية. ومن الواضح أن تقنية الرائحة هذه يمكن أن تصبح سلاحاً حاسماً لمحاربة المنتجات المقلدة، خصوصاً في أصعب الحالات، حيث تفشل الأساليب التقليدية، مثل فحص العلامات المرئية.

الرائحة هي مفتاح المستقبل

يرى ويلشكو أن النظام جزء من استراتيجية أوسع لرقمنة حاسة الشم - وهو مفهوم بدأ العمل عليه عند عمله في قسم أبحاث «غوغل». إن أساس النظام يكمن في مفهوم يسمى العلاقة بين البنية والرائحة. وتتلخص هذه العلاقة في التنبؤ برائحة الجزيء بناءً على بنيته الكيميائية، وكان مفتاح حل هذه المشكلة هو استخدام الشبكات العصبية البيانية.

إمكانات طبية لرصد الأمراض

إن الإمكانات الطبية لهذه التقنية هي تحويلية بالقدر نفسه. ويتصور ويلشكو أن النظام يمكن استخدامه للكشف المبكر عن الأمراض - مثل السرطان أو السكري أو حتى الحالات العصبية مثل مرض باركنسون - من خلال تحليل التغييرات الدقيقة في رائحة الجسم التي تسبق الأعراض غالباً.

لكنه يقول إنه حذّر بشأن موعد حدوث هذا التقدم؛ لأنه يجب على العلماء أن يحددوا أولاً العلامات الجزيئية لهذه الروائح قبل أن تتمكن الآلة من اكتشاف أمراض مختلفة. وتعمل الشركة بالفعل مع عدد من الباحثين في هذا المجال.

* مجلة «فاست كومباني» - خدمات «تريبيون ميديا»


مقالات ذات صلة

كيف يجعل الذكاء الاصطناعي الطابعات أكثر ذكاءً؟

خاص يحول الذكاء الاصطناعي الطابعات من مجرد خدمة بسيطة إلى أداة أكثر ذكاءً واستجابة لحاجات المستخدمين (أدوبي)

كيف يجعل الذكاء الاصطناعي الطابعات أكثر ذكاءً؟

تلتقي «الشرق الأوسط» الرئيسة العامة ومديرة قسم الطباعة المنزلية في شركة «إتش بي» (HP) لفهم تأثير الذكاء الاصطناعي على عمل الطابعات ومستقبلها.

نسيم رمضان (بالو ألتو - كاليفورنيا)
صحتك علاقة أمراض اللثة بمرض ألزهايمر

علاقة أمراض اللثة بمرض ألزهايمر

برنامج ذكاء اصطناعي يتمكن من التنبؤ بمرض ألزهايمر قبل 3 سنوات من بدء أعراضه

د. عميد خالد عبد الحميد
الاقتصاد عرض نظام نقل الحركة لدراجة كهربائية من إنتاج «فوكسكون» بيوم التكنولوجيا السنوي للشركة في تايبيه (رويترز)

أرباح «فوكسكون» التايوانية ترتفع 14 % مدفوعة بـ«الذكاء الاصطناعي»

أعلنت شركة «فوكسكون» التايوانية، أكبر شركة عالمية لتصنيع الإلكترونيات بنظام التعاقد، يوم الخميس، زيادة مفاجئة بنسبة 14 في المائة في أرباحها الفصلية.

«الشرق الأوسط» (تايبيه)
تكنولوجيا «أوبن إيه آي» تتأهب لإطلاق «أوبيريتر» لأتمتة مهام المستخدمين

«أوبن إيه آي» تتأهب لإطلاق «أوبيريتر» لأتمتة مهام المستخدمين

تستعد شركة «أوبن إيه آي» لإطلاق وكيل ذكاء اصطناعي جديد يحمل الاسم الرمزي «أوبيريتر» Operator (المُشَغِّلْ) الذي يمكنه استخدام الكومبيوتر نيابة عن شخص ما،…

«الشرق الأوسط» (لندن)
الاقتصاد يظهر هاتف ذكي يحمل شعار «إيه إس إم إل» على اللوحة الأم للكومبيوتر (رويترز)

أكبر شركة تكنولوجيا في أوروبا تتوقع نمو مبيعاتها بين 8 و14 % حتى 2030

أعلنت شركة «إيه إس إم إل (ASML)»، أكبر شركة تكنولوجيا في أوروبا، المتخصصة في معدات صناعة الرقائق، توقُّعها نمو إجمالي مبيعاتها بنسبة تتراوح بين 8 و14 في المائة.

«الشرق الأوسط» (أمستردام )

أدوات الذكاء الاصطناعي ربما تسبب ضرراً أكثر للتعليم

أدوات الذكاء الاصطناعي ربما تسبب ضرراً أكثر للتعليم
TT

أدوات الذكاء الاصطناعي ربما تسبب ضرراً أكثر للتعليم

أدوات الذكاء الاصطناعي ربما تسبب ضرراً أكثر للتعليم

فجأة، ظهرت في السوق أدوات ذكاء اصطناعي جديدة للمستهلكين يمكنها أخذ أي جزء من النص أو الصوت أو الفيديو وتوفير ملخصات مبسطة.

في هذه الأيام، كما كتب جيفري آر. يونغ (*) يمكن للطلاب استخدام أدوات مثل «نوتبوك إل إم» NotebookLM من «غوغل» لتحويل ملاحظات محاضراتهم «بودكاست»، حيث تتبادل روبوتات الذكاء الاصطناعي الرائقة المزاح والتعليق على النقاط الرئيسية. وأغلب الأدوات مجانية، وتقوم بعملها في ثوانٍ بنقرة زر.

أدوات ذكية شائعة

من الطبيعي أن كل هذا يسبب القلق بين بعض المدرسين، الذين يرون الطلاب يوجهون العمل الشاق المتمثل في تجميع المعلومات، إلى أداة الذكاء الاصطناعي بسرعة لم تكن ممكنة من قبل.

لكن الصورة العامة أكثر تعقيداً، خصوصاً وأن هذه الأدوات أصبحت أكثر شيوعاً وبدأ استخدامها يصبح معياراً في مجال الأعمال وغيرها من السياقات خارج الفصل الدراسي.

تعمل الأدوات بمثابة شريان حياة خاص للطلاب الذين يمتازون باختلافات في نشاطهم الذهني، الذين أصبح لديهم فجأة إمكانية الوصول إلى الخدمات التي يمكن أن تساعدهم على التنظيم ودعم فهمهم للقراءة، كما يقول خبراء التدريس.

لا توجد إجابة شاملة

تقول أليكسيس بيرس كوديل، المحاضرة في علوم المعلومات بجامعة إنديانا في بلومنغتون، التي قامت أخيراً بمهمة شارك فيها الكثير من الطلاب بخبراتهم ومخاوفهم بشأن أدوات الذكاء الاصطناعي: «لا توجد إجابة شاملة... إذ سيستخدمها الطلاب في علم الأحياء بطريقة ما، وسيستخدمها طلاب الكيمياء بطريقة أخرى. ويستخدمها طلابي جميعاً بطرق مختلفة».

وتؤكد المدرسة أن الأمر ليس بهذه البساطة، ولا يجب أن نفترض أن الطلاب جميعاً غشاشون. وتضيف: «كان بعض الطلاب قلقين بشأن الضغوط التي يتعرضون لها للانخراط في استخدام الأدوات - فإذا كان جميع أقرانهم يفعلون ذلك، فعليهم أن يفعلوا ذلك حتى لو شعروا أنه يعيق تعلمهم الحقيقي». وهم يسألون أنفسهم أسئلة مثل، «هل يساعدني هذا في اجتياز هذه المهمة المحددة أو هذا الاختبار المحدد - لكن هل سيكون هذا على حساب التعلم؟».

وكل هذا يضيف تحديات جديدة إلى المدارس والكليات في محاولتها وضع حدود وسياسات لاستخدام الذكاء الاصطناعي في الفصول الدراسية.

مخاوف من قلة الاستيعاب

يبدو أن شركات التكنولوجيا تعلن كل أسبوع تقريباً - أو حتى كل يوم - عن ميزات جديدة يتبناها الطلاب في دراساتهم.

على سبيل المثال، في الأسبوع الماضي فقط، أصدرت شركة «أبل» ميزات «أبل إنتليجنس» لأجهزة «آيفون»، ويمكن لإحدى الميزات إعادة صياغة أي جزء من النص بنغمات مختلفة، مثل غير الرسمية أو المهنية. وفي الشهر الماضي، أصدرت شركة «أوبن إيه آي»، وهي الشركة المصنعة لـ«تشات جي بي تي» ميزة تسمى «كانفاس» Canvas تتضمن أشرطة تمرير للمستخدمين لتغيير مستوى قراءة النص على الفور.

يقول مارك واتكينز، وهو محاضر في الكتابة والبلاغة في جامعة ميسيسيبي، إنه قلق من أن الطلاب ينجذبون إلى وعود توفير الوقت التي تقدمها هذه الأدوات، وقد لا يدركون أن استخدامها قد يعني التخلي العمل الفعلي اللازم لاستيعاب المادة وتذكرها.

ويضيف: «من وجهة نظر التدريس والتعلم، هذا أمر مقلق للغاية بالنسبة لي؛ لأننا نريد لطلابنا أن يكافحوا قليلاً، وأن يكون لديهم القليل من الاحتكاك، لأن هذا مهم لتعلمهم».

ويقول إن الميزات الجديدة تجعل من الصعب على المعلمين تشجيع الطلاب على استخدام الذكاء الاصطناعي بطرق مفيدة - مثل تعليمهم كيفية صياغة المطالبات لتغيير مستوى كتابة شيء ما.

ذلك أن هذه الأدوات «تزيل ذلك المستوى الأخير من الصعوبة المطلوب التغلب عليها في عملهم - وذلك عندما يمكنهم فقط الضغط على الأزرار والحصول (من الأداة) على مسودة نهائية، والحصول على تعليقات على المسودة النهائية أيضاً».

سياسات جديدة للتعليم بالذكاء الاصطناعي... تقادمت

وحتى الأساتذة والكليات التي تبنت سياسات الذكاء الاصطناعي قد تحتاج إلى إعادة النظر فيها في ضوء هذه الأنواع الجديدة من القدرات. كما قال أستاذان في مقال رأي نُشر مؤخراً بعنوان «سياسة الذكاء الاصطناعي الخاصة بك أصبحت قديمة بالفعل».

ويتساءل مؤلفا المقال، زاك جوستوس، مدير تطوير أعضاء هيئة التدريس في جامعة ولاية كاليفورنيافي تشيكو، ونيك جانوس، أستاذ علم الاجتماع هناك، عن مثل هذه الحالة: «طالب يقرأ مقالاً حمّله س، لكن الطالب لا يستطيع تذكر نقطة رئيسية في المقال؛ لذا يستخدم مساعد الذكاء الاصطناعي لتلخيص أو تذكيره بالمكان الذي قرأ فيه شيئاً ما.

هل استخدم هذا الشخص الذكاء الاصطناعي عندما كان هناك حظر على الاستخدام في الفصل الدراسي؟».

ويشيران إلى أن الأدوات الشائعة مثل «أدوبي أكروبات» Adobe Acrobat تحتوي الآن على ميزات «مساعد الذكاء الاصطناعي» التي يمكنها تلخيص المستندات بضغطة زر.

وبدلاً من صياغة وإعادة صياغة سياسات الذكاء الاصطناعي، يزعم الأستاذان أن المعلمين يجب أن يعملوا على وضع أطر عامة لما هو مقبول من المساعدة من برامج المحادثة الآلية.

لكن مارك واتكينز يدعو صناع أدوات الذكاء الاصطناعي إلى بذل المزيد من الجهود للتخفيف من سوء استخدام أنظمتهم في البيئات الأكاديمية، أو كما قال : «للتأكد من أن هذه الأداة التي يستخدمها الطلاب بشكل بارز، فعالة بالفعل في تعليمهم وليس فقط بصفتها أداةً لتخفيف العبء».

تجارب ميدانية: دقة غير متساوية

تثير أدوات الذكاء الاصطناعي الجديدة هذه مجموعة من التحديات الجديدة تتجاوز تلك التي كانت موجودة سابقاً.

أحد التحديات هو أن أدوات تلخيص الذكاء الاصطناعي لا تقدم دائماً معلومات دقيقة؛ بسبب ظاهرة نماذج اللغة الكبيرة المعروفة باسم «الهلوسة»، عندما تخمن برامج المحادثة الآلية الحقائق، ولكنها تقدمها للمستخدمين بصفتها أشياء مؤكدة.

التسطيح والعمق لدى الذكاء الاصطناعي

على سبيل المثال، عندما جرَّبت بوني ستاشوياك لأول مرة ميزة البث الصوتي على برنامج «نوتبوك إل إم» من «غوغل»، قالت إنها انبهرت بمدى واقعية أصوات الروبوتات ومدى قدرتها على تلخيص المستندات التي تغذيها بها. وستاشوياك هي مضيفة برنامج البث الصوتي الطويل الأمد، Teaching in Higher Ed، وعميدة التدريس والتعلم في جامعة فانغارد بجنوب كاليفورنيا، وهي تجرّب بانتظام أدوات الذكاء الاصطناعي الجديدة في تدريسها.

لكن مع تجربتها للأداة أكثر، وإضافة مستندات حول مواضيع معقدة تعرفها جيداً، لاحظت أخطاء أو سوء فهم عرضياً. وتقول: «إنها تسطح المواضيع فقط - إنها تفتقد معرفة كل هذه الفروق الدقيقة... ويبدو الأمر حميمياً للغاية؛ لأنه صوت والصوت هو وسيلة حميمة للغاية. ولكن بمجرد أن يكون شيئاً تعرف عنه الكثير، فإن الأداة سوف تفشل».

ومع ذلك، تقول إنها وجدت ميزة البث الصوتي في البرنامج مفيدة في مساعدتها على فهم القضايا البيروقراطية والتواصل بشأنها في جامعتها - مثل تحويل جزء من دليل أعضاء هيئة التدريس إلى ملخص للبث الصوتي. وعندما راجعت الأمر مع زملائها الذين يعرفون السياسات جيداً، قالت إنهم شعروا أنه قام «بعمل جيد تماماً». وتقول: «إنه جيد جداً في جعل البيروقراطية ثنائية الأبعاد (غير العميقة) أكثر سهولة في التعامل معها».

إشكالات أخلاقية

وتقول بيرس كوديل، من جامعة إنديانا، إن طلابها أثاروا أيضاً قضايا أخلاقية تتعلق باستخدام أدوات الذكاء الاصطناعي. وتضيف: «يقول البعض إنهم قلقون حقاً بشأن التكاليف البيئية للذكاء الاصطناعي التوليدي واستخدامه»، مشيرة إلى أن «تشات جي بي تي» ونماذج الذكاء الاصطناعي الأخرى تتطلب كميات كبيرة من قوة الحوسبة والكهرباء.

وتضيف أن آخرين قلقون بشأن مقدار البيانات التي ينتهي بها الأمر بالمستخدمين إلى تقديمها لشركات الذكاء الاصطناعي، خصوصاً عندما يستخدم الطلاب إصدارات مجانية من الأدوات.

وتتابع: «نحن لا نجري هذا النوع من المناقشات. نحن لا نجري مناقشات حول ما تعنيه مقاومة استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي بنشاط؟».

ومع ذلك، ترى الدراسة تأثيرات إيجابية على الطلاب، مثل عندما يستخدمون أداة للمساعدة في صنع بطاقات تعليمية للدراسة.

أدوات ممتازة للمصابين بالاضطرابات

وقالت إنها سمعت عن طالب مصاب باضطراب نقص الانتباه وفرط الحركة الذي كان يجد دائماً قراءة نص كبير أمراً «مربكاً»، لكنه كان يستخدم «تشات جي بي تي» «للتغلب على عقبة الانخراط الأولي في القراءة، ثم كان يتحقق من فهمه باستخدام (تشات جي بي تي)».

وتقول إنها سمعت عن أدوات الذكاء الاصطناعي الأخرى التي يستخدمها الطلاب ذوو الإعاقات الذهنية، مثل الأداة التي تساعد المستخدمين على تقسيم المهام الكبيرة إلى مهام فرعية أصغر وأكثر قابلية للإدارة. وتؤكد: «هذا ليس غشاً. إنه تقسيم الأشياء وتقدير المدة التي سيستغرقها شيء ما. هذا ليس شيئاً يأتي بشكل طبيعي لكثير من الناس».

* مجلة «فاست كومباني» - خدمات «تريبيون ميديا»