مطارات المستقبل... مسح الوجه طريقة سهلة لعبور الحدود

نظم القياسات البيولوجية لفحص جوازات سفر إلكترونية أو «سحابية»

نظم القياسات البيولوجية في المطارات
نظم القياسات البيولوجية في المطارات
TT

مطارات المستقبل... مسح الوجه طريقة سهلة لعبور الحدود

نظم القياسات البيولوجية في المطارات
نظم القياسات البيولوجية في المطارات

لم تعد ميزة التعرف إلى ملامح الوجه محصورة بهاتف «آيفون 10»، فقد تحوّلت اليوم إلى ثورة تقنية في عالم أمن المطارات، محولة صفوف الانتظار الطويلة وجوازات السفر إلى جزء من الماضي.

مطارات «تقنية»

تحتلّ وزارة الشؤون الداخلية الأسترالية الصدارة في استخدام التقنيات الذكية لمراقبة الحدود، ففي عام 2007، قدّمت وكالة أمن الحدود تقنية «سمارت غيتس» (البوابات الذكية) التي تقرأ جواز سفر المسافرين، وتتصفّح وجوههم، وتتحقق من هويتهم في جوازات السفر في المطارات الثمانية الدولية في البلاد. وتعمل هذه البوابات، التي طورتها شركة «فيجن بوكس» البرتغالية على إخراج المسافرين من المطار وإدخالهم إلى أستراليا بأقلّ إرباك ممكن.
في مايو (أيار) ويونيو (حزيران) من عام 2017، اختبرت البلاد أول تقنية لعبور الحدود «لا تتطلّب احتكاكاً» في مطار كانبرا الدولي. يتحقّق نظام التعرّف إلى الوجه الذي لا يتطلّب إبراز جواز سفر، من هوية المسافر عبر مطابقة وجهه مع البيانات المخزّنة. ومن المقرّر أن تنطلق تجربة ثانية لهذا النظام في المطار نفسه قريباً.
لم تعد نظم القياسات البيولوجية (البيومترية) تستخدم في المراقبة الحدودية فحسب، حيث أعلن مطار سيدني أنّه يعتزم استخدام تقنية التعرّف إلى الوجه لاختصار عملية المغادرة، بالتعاون مع «كوانتاس»، أكبر خطوط السيارات الأسترالية.
وفي إطار تجربة جديدة، سيتمكّن الركّاب على متن رحلات معينة على خطوط «كوانتاس» الجوية من إجراء مسح لوجوههم وجوازات سفرهم في كشك عندما يسجلون إجراءات وصولهم. بعدها، لن يضطروا إلى إبراز جواز السفر لطاقم «كوانتاس»، لأنهم سيعمدون ببساطة إلى مسح وجههم في كشك عند وضعهم لأمتعتهم ودخول صالون الانتظار والوصول إلى البوابة المؤدية إلى رحلتهم. لا يزال على المسافرين أن يمرّوا بإجراءات أمن المطار التقليدية وإجراءات الهجرة والجوازات، ولكن جميع تعاملاتهم مع «كوانتاس» ستتم تسويتها عبر ميزة التعرف إلى الوجه.

سرعة وأمن

هذا النوع من الأمن المتعلق بالقياسات البيولوجية لم يكن ليتحقّق دون التعديلات التقنية المتطورة التي شهدتها جوازات السفر خلال السنوات القليلة الماضية.
خلال ساعات الذروة، تستطيع البوابة الذكية الواحدة تسوية أمور 150 مسافراً في الساعة، أي بمعدّل مسافر واحد كلّ 24 ثانية.
وبموجب نظام «سمارت غيت»، يستخدم المسافرون الوافدون إلى أستراليا كشكاً لمسح جواز سفرهم الرقمي، وهو عبارة عن مزيج من جواز السفر القديم والجديد، إذ إنه لا يزال يتألف من صفحات ورقية، ولكنّ اسم المسافر وجنسيته وصورة وجهه الرقمية يتم تخزينها في رقاقة صغيرة مزروعة في صفحة في قلب الجواز.
بعد مسحهم لجواز السفر، ينتقل المسافرون فوراً إلى البوابة الذكية «سمارت غيت» لمسح الوجه، حيث تقيس كاميرات البوابة الذكية المؤشرات البيولوجية التي تعرف النظام بالهوية، مثل المسافة بين العينين، وبين الأنف والفم. ثم تتم مطابقة مسح الوجه مع الصورة الموجودة على جواز السفر التي تمّ مسحها في الكشك بشكل آني، ليتمكّن المسافر بعدها من المرور عبر البوابة والدخول إلى أستراليا.
تعتمد دول أخرى أنظمة مشابهة قدّمتها لاحقاً بعد أستراليا، إذ تستخدم وزارة الأمن الداخلي في الولايات المتحدة نظام «المراقبة الآلية لجواز السفر» الذي يتطلّب تدقيقاً أخيراً من ضابط أمن حدودي. أمّا الاتحاد الأوروبي، فيعتمد في التعامل مع حركة المسافرين من الدول الأعضاء في منطقة «شينغن» (غالبية دول الاتحاد الأوروبي) نظاماً يُعرف بـ«سمارت بوردرز» (الحدود الذكية).
ولم تعمل الدول على تحسين إجراءات السفر المستقبلية لتحقيق سرعة وسهولة الإجراءات فحسب، بل لأن الأمن وعواقبه الكبيرة يفرضان تبني تقنيات جديدة.
أظهرت بعض الدراسات العلمية أن قدرة البشر عندما يتعلّق الأمر بمطابقة الوجوه ضعيفة؛ إذ يعجز العناصر الأمنيون المسؤولون عن التحقق من الجوازات عن مطابقة واحد من أصل سبعة وجوه مع الصور الموجودة في الجواز حيث تصل نسبة الخطأ إلى 14 في المائة، حسب دراسة نشرتها جامعة «نيو ساوث ويلز» عام 2014.
يقول بروس بير أرنولد، اختصاصي القياسات الحيوية في جامعة كانبرا في حديث نقله موقع «سي نت» الإلكتروني: «يفترض بالبيانات الحيوية المجموعة والمحفوظة بالشكل الصحيح أن تكون أكثر أماناً من جواز السفر التقليدي. ولأن القياسات الحيوية تضمّ هندسة الوجه بالكامل، تكون الآلة غالباً أكثر دقة من ضباط الأمن المتعبين والمتوترين».
الوجه هو جواز السفر

ولكن التقدُّم الحاصل في مجال القياسات البيولوجية والمراقبة الحدودية لا يقف عند هذا الحدّ. فقي عام 2015، أعلنت وزارة الشؤون الخارجية والتجارة الأسترالية أنّها ستختبر تقنية «المسافر دون احتكاك» (التي تُعرَف بتقنية «كلاود باسبورت» أو جواز السفر السحابي) التي تسمح للمسافرين بالمرور في قسم الهجرة والجوازات دون إظهار جواز سفر أو أي نوع من الأوراق الثبوتية.
تعتبر هذه التقنية تكراراً لنظام «سمارت غيت» المعتمد حالياً في أستراليا والخطوة الصحيحة التالية في مجال الرقمنة. وكما هو الحال مع نظام البوابات الذكية، يتوجب على المسافر أن يجري مسحاً لوجهه في قسم تدقيق المغادرة. ولكن بدل أن تتم مطابقة قياساته البيولوجية مع الصورة التي مسحت من جواز سفره، يصار إلى مطابقة ذلك المسح الوجهي مع صورة الشخص الموجودة في قاعدة بيانات وزارة الشؤون الداخلية الأسترالية... وبعد إثبات التطابق، يصبح المسافر جاهزاً للإقلاع.
أمّا تسمية «المسافر دون احتكاك» فقد منحت لهذا النظام بسبب غياب احتكاك المسافرين بأي مسؤول عن مراقبة الحدود. وتخضع هذه التقنية حالياً لمرحلة تجريبية في مطار كانبرا وهي متاحة للمواطنين الأستراليين الذي يحملون جواز سفر رقمياً صالحاً، ولكن المسافرين مضطرون إلى حمل جوازات سفرهم لتسوية أي مشكلة قد تحصل لأن التقنية لا تزال في المرحلة التجريبية. بعد انتهاء المرحلة التجريبية، تعتزم الوزارة تعميم تقنية البوابات الذكية التي لا تتطلب من المسافر التعامل مع أي مسؤول أمني في مطارات أستراليا الأخرى وإتاحتها لأي مسافر في العالم يحمل جواز سفر بيومتري.

اختراقات وقرصنة

ولكنّ التكنولوجيا الحديثة لها تهديداتها أيضاً. إذ إن المؤشرات البيولوجية الشخصية، أي التفاصيل التي تميزكم عن أي إنسان آخر في هذا العالم، يمكن تخزينها سريعاً في السحابة ومشاركتها عبر عدة أنظمة ومن قبل حكومات مختلفة. وهذا الأمر سيتيح لأكبر عدد من الناس الوصول إليها، وستصبح أي مجموعة كبيرة من البيانات هدفاً جاذباً للقراصنة الإلكترونيين.
ما الذي قد يحصل في حال تمّ اختراق هذه الأنظمة؟ ففي النهاية، يستطيع الإنسان أن يغيّر كلمة مرور معينة، ولكنه لا يستطيع أبداً أن يغير وجهه.
بدأ استخدام نظم القياسات البيولوجية يتحوّل إلى اتجاه شائع ومنتشر، فقد أصبحت الكاميرات الذكية في المنازل قادرة على التعرف على وجه الناس، وتستطيع الكاميرات العميقة الحساسية أن تفتح قفل هاتف «آيفون»، حتى إن مطاعم «كي إف سي» الأميركية دخلت في هذا الاتجاه وعمّمت تقنية «سمايل تو باي» (ابتسم لتدفع) التي تعتمد على وجه الزائر لتأكيد عمليات الدفع.
كما أعطت الحكومة الأسترالية الضوء الأخضر لتنفيذ خطة جديدة تقضي بجمع الصور الفوتوغرافية من كلّ مواطن أسترالي يحمل رخصة قيادة لتشكيل قاعدة بيانات للقياسات البيولوجية جديدة خاصة بمواطنيها.



دراسة من ستانفورد: الذكاء الاصطناعي قد يعزز التفكير الوهمي

الدراسة حللت أكثر من 391 ألف رسالة عبر نحو 5 آلاف محادثة لاكتشاف أنماط تفاعل روبوتات الدردشة (شاترستوك)
الدراسة حللت أكثر من 391 ألف رسالة عبر نحو 5 آلاف محادثة لاكتشاف أنماط تفاعل روبوتات الدردشة (شاترستوك)
TT

دراسة من ستانفورد: الذكاء الاصطناعي قد يعزز التفكير الوهمي

الدراسة حللت أكثر من 391 ألف رسالة عبر نحو 5 آلاف محادثة لاكتشاف أنماط تفاعل روبوتات الدردشة (شاترستوك)
الدراسة حللت أكثر من 391 ألف رسالة عبر نحو 5 آلاف محادثة لاكتشاف أنماط تفاعل روبوتات الدردشة (شاترستوك)

مع ازدياد استخدام روبوتات الدردشة المعتمدة على الذكاء الاصطناعي في المحادثة وتقديم النصائح وحتى الدعم العاطفي، بدأت أبحاث جديدة تدرس تأثير هذه الأنظمة على المستخدمين مع مرور الوقت. وتكشف دراسة حديثة لباحثين مرتبطين بجامعة ستانفورد الأميركية عن خطر أقل وضوحاً، يتمثل في ميل هذه الأنظمة إلى تعزيز بعض المعتقدات بدلاً من تحديها.

تعتمد الدراسة على تحليل واسع لتفاعلات حقيقية، بهدف فهم كيفية استجابة نماذج اللغة في المحادثات الممتدة، وما الذي قد تعنيه هذه الاستجابات على إدراك المستخدم وصحته النفسية.

تحليل واسع النطاق

استندت الدراسة إلى تحليل أكثر من 391 ألف رسالة عبر نحو 5 آلاف محادثة مع روبوتات الدردشة. ويتيح هذا الحجم الكبير من البيانات رصد أنماط متكررة، بدلاً من الاكتفاء بحالات فردية. وضمن هذه البيانات، حدد الباحثون نسبة من المحادثات التي تضمنت مؤشرات على تفكير وهمي. ووفقاً للدراسة، فإن نحو 15.5في المائة من رسائل المستخدمين أظهرت هذه الخصائص، ما أتاح فرصة لفهم كيفية استجابة الأنظمة لهذه الحالات.

التحدي يكمن في تحقيق توازن بين دعم المستخدم وتعزيز التفكير النقدي دون ترسيخ معلومات مضللة (أدوبي)

أنماط تأكيد متكررة

أحد أبرز النتائج يتمثل في تكرار ميل روبوتات الدردشة إلى تأكيد ما يقوله المستخدم. فقد أظهرت البيانات أن الأنظمة غالباً ما تستجيب بطريقة داعمة أو متوافقة مع طرح المستخدم، بدلاً من التشكيك فيه. ورغم أن هذا الأسلوب قد يكون مفيداً في سياقات الدعم، فإنه يصبح إشكالياً عندما يتعلق الأمر بمعتقدات غير دقيقة أو وهمية، حيث قد يؤدي إلى تعزيز هذه الأفكار بدلاً من تصحيحها.

دوامات وهمية متصاعدة

يصف الباحثون هذه الظاهرة بمصطلح «الدوامات الوهمية»، حيث تؤدي التفاعلات المتكررة بين المستخدم والنظام إلى ترسيخ المعتقدات الخاطئة تدريجياً. ولا يحدث التأثير نتيجة استجابة واحدة، بل يتشكل مع مرور الوقت. فكلما استمر النظام في تأكيد وجهة نظر المستخدم، زادت قوة هذا الاعتقاد. وتتيح طبيعة المحادثة المستمرة لهذا النمط أن يتطور بشكل تدريجي دون انقطاع واضح.

تشير الدراسة إلى أن الذكاء الاصطناعي لا يخلق هذه المعتقدات من الصفر، بل يتفاعل مع أفكار موجودة مسبقاً لدى المستخدم.

وتزداد المخاطر في المحادثات الطويلة، حيث تتراكم أنماط التأكيد عبر الزمن. وفي هذه الحالة، يتحول النظام من مجرد أداة استجابة إلى عنصر مؤثر في توجيه مسار الحوار.

نحو 15.5 % من رسائل المستخدمين أظهرت مؤشرات على تفكير وهمي أو معتقدات غير دقيقة (غيتي)

تحديات في التصميم

تعكس هذه النتائج تحدياً أساسياً في تصميم أنظمة الذكاء الاصطناعي. إذ يتم تطوير كثير من روبوتات الدردشة لتكون مفيدة ومهذبة وداعمة، ما يدفعها إلى تبني أسلوب قائم على التوافق مع المستخدم. لكن هذه الخصائص نفسها قد تقلل من قدرتها على تصحيح الأخطاء أو تقديم وجهات نظر نقدية. ويظل تحقيق التوازن بين الدعم والتفكير النقدي تحدياً رئيسياً.

تتجاوز دلالات هذه الدراسة الجانب التقني لتصل إلى قضايا تتعلق بالسلامة. فمع استخدام هذه الأنظمة في مجالات تتضمن تقديم نصائح أو دعم شخصي، تصبح طريقة استجابتها أكثر حساسية.

وفي بعض الحالات، قد يؤدي تعزيز المعتقدات غير الدقيقة إلى تأثيرات فعلية على قرارات المستخدم أو حالته النفسية، ما يطرح تساؤلات حول كيفية تصميم هذه الأنظمة ومراقبتها.

نحو استخدام مسؤول

تشير الدراسة إلى ضرورة تطوير آليات أفضل للتقييم والضبط. فبدلاً من التركيز فقط على دقة الإجابات، ينبغي أيضاً فهم كيفية تصرف الأنظمة في المحادثات الطويلة والمعقدة.

ويشمل ذلك تحديد متى يجب على النظام التشكيك في بعض الطروحات أو تقديم توضيحات أو تجنب تأكيد معلومات غير موثوقة. ويعد تحقيق هذا التوازن خطوة أساسية في تطور الذكاء الاصطناعي.

الحاجة لمزيد من البحث

رغم أهمية النتائج، تؤكد الدراسة الحاجة إلى مزيد من الأبحاث لفهم تأثير هذه التفاعلات على المستخدمين على المدى الطويل.

فمع تحول الذكاء الاصطناعي من أداة تقدم معلومات إلى نظام يشارك في الحوار، يصبح من الضروري ضمان أن هذه التفاعلات تدعم الفهم ولا تعزز أنماطاً ضارة. وفي هذا السياق، لم يعد التحدي مقتصراً على تطوير أنظمة أكثر ذكاءً، بل يشمل أيضاً ضمان أن تكون أكثر وعياً بتأثيرها على الإنسان.


نهج جديد يمكّن الذكاء الاصطناعي من شرح قراراته

نماذج الذكاء الاصطناعي الحديثة تعاني من مشكلة «الصندوق الأسود» التي تجعل قراراتها غير مفهومة للبشر (شاترستوك)
نماذج الذكاء الاصطناعي الحديثة تعاني من مشكلة «الصندوق الأسود» التي تجعل قراراتها غير مفهومة للبشر (شاترستوك)
TT

نهج جديد يمكّن الذكاء الاصطناعي من شرح قراراته

نماذج الذكاء الاصطناعي الحديثة تعاني من مشكلة «الصندوق الأسود» التي تجعل قراراتها غير مفهومة للبشر (شاترستوك)
نماذج الذكاء الاصطناعي الحديثة تعاني من مشكلة «الصندوق الأسود» التي تجعل قراراتها غير مفهومة للبشر (شاترستوك)

مع تزايد اندماج أنظمة الذكاء الاصطناعي في قطاعات حساسة، مثل الرعاية الصحية والأنظمة ذاتية القيادة، يبرز سؤال أساسي: هل يمكن الوثوق بقراراتها؟

فعلى الرغم من أن النماذج الحديثة تحقق دقة عالية، فإن طريقة تفكيرها تظل في كثير من الأحيان غير واضحة. هذه «الصندوق الأسود» أصبحت واحدة من أبرز التحديات في هذا المجال. يقدّم باحثون في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا (MIT) نهجاً جديداً يهدف إلى معالجة هذه المشكلة، من خلال تمكين أنظمة الذكاء الاصطناعي من تفسير قراراتها بطريقة مفهومة للبشر.

ما وراء الصندوق

في التطبيقات الواقعية، لا تكفي الدقة وحدها. فعندما يحدد نظام ذكاء اصطناعي مرضاً من صورة طبية أو يتخذ قراراً مرتبطاً بالسلامة، يحتاج المستخدم إلى فهم الأسباب التي قادت إلى هذا القرار. ومن دون هذه الشفافية، قد تفشل الأنظمة الدقيقة في كسب الثقة. وقد سعت تقنيات سابقة إلى فتح هذا «الصندوق الأسود»، لكنها غالباً ما قدّمت تفسيرات معقدة أو يصعب فهمها لغير المتخصصين. وهنا يكمن التحدي في تقديم تفسيرات دقيقة وفي الوقت نفسه واضحة.

الطريقة الجديدة تحسن التفسير دون التضحية بدقة الأداء بل قد تعززها (شاترستوك)

تفكير واعد

أحد الاتجاهات الواعدة يُعرف بنماذج «عنق الزجاجة المفاهيمي». في هذا النهج، يُجبر النظام على بناء قراراته على مفاهيم يمكن للبشر فهمها. فبدلاً من الانتقال مباشرة من البيانات الخام إلى النتيجة، يمرّ النموذج بمرحلة وسيطة يحدد فيها خصائص أو مفاهيم محددة قبل الوصول إلى القرار. لكن هذا الأسلوب واجه سابقاً بعض التحديات، إذ إن تحسين قابلية التفسير كان أحياناً يأتي على حساب الدقة، أو يؤدي إلى تفسيرات غير واضحة بما يكفي.

نهج جديد

طوّر فريق «MIT» طريقة محسّنة تهدف إلى تجاوز هذه القيود. يعتمد النظام على مكونين من التعلم الآلي يعملان معاً. الأول يستخرج المعرفة من نموذج موجود، والثاني يحول هذه المعرفة إلى مفاهيم مفهومة للبشر. يتيح هذا الإطار المزدوج «ترجمة آلية» لآلية عمل النماذج المعقدة إلى صيغة قابلة للفهم. والأهم أن هذه التقنية يمكن تطبيقها على نماذج رؤية حاسوبية مدرّبة مسبقاً، ما يجعلها قابلة للتعميم على نطاق واسع.

ومن أبرز ما يميز هذا النهج أنه لا يضحي بالأداء من أجل الشفافية. بل تشير النتائج إلى أنه يمكن أن يحسن دقة التنبؤ وجودة التفسير في الوقت نفسه. وهذا يتحدى افتراضاً شائعاً في تطوير الذكاء الاصطناعي، وهو أن التفسير يأتي دائماً على حساب الأداء. يمثل الجمع بين الاثنين خطوة مهمة نحو تطبيقات عملية موثوقة.

باحثو جامعة «MIT» يطورون نهجاً جديداً يمكّن النماذج من تفسير تنبؤاتها بطريقة مفهومة (شاترستوك)

تفسيرات أوضح

يتميز النظام بجودة التفسيرات التي يقدمها. فبدلاً من مخرجات تقنية معقدة، ينتج أوصافاً مبنية على مفاهيم واضحة يمكن للمستخدم فهمها بسهولة. وتكتسب هذه الميزة أهمية خاصة في البيئات الحساسة، حيث تحتاج القرارات إلى مراجعة وتقييم. فالتفسير الواضح يتيح للمستخدم التأكد من منطق القرار.

الهدف الأوسع لهذا البحث هو تعزيز الثقة في أنظمة الذكاء الاصطناعي. فعندما يتمكن المستخدم من فهم كيفية اتخاذ القرار، يصبح أكثر قدرة على تقييم دقته واكتشاف الأخطاء المحتملة. ويبرز هذا الأمر بشكل خاص في مجالات، مثل الرعاية الصحية، حيث قد تكون لأي خطأ عواقب كبيرة. فالتفسير لا يعزز الفهم فقط، بل يدعم الاستخدام المسؤول للتقنية.

أثر عملي واسع

تمتد آثار هذا التطور إلى ما هو أبعد من تطبيق واحد. مع توسع استخدام الذكاء الاصطناعي، تتزايد الحاجة إلى الشفافية من قبل المستخدمين والجهات التنظيمية على حد سواء. وقد تلعب هذه التقنيات دوراً محورياً في تلبية هذه المتطلبات، من خلال جعل قرارات الذكاء الاصطناعي أكثر وضوحاً وقابلية للمساءلة.

يعكس هذا النهج خطوة ضمن اتجاه أوسع في أبحاث الذكاء الاصطناعي. فلم يعد التركيز مقتصراً على بناء نماذج عالية الأداء، بل يتجه نحو تطوير أنظمة قادرة على تفسير قراراتها. هذا التحول يعكس فهماً أعمق لدور الذكاء الاصطناعي في الواقع. فالأداء وحده لم يعد كافياً، بل يجب أن تكون الأنظمة مفهومة وموثوقة ومتوافقة مع التوقعات البشرية. وفي هذا السياق، تصبح القدرة على تفسير القرارات ليست مجرد ميزة إضافية، بل شرطاً أساسياً للجيل القادم من أنظمة الذكاء الاصطناعي.


«غوغل» تعيد تعريف البحث بالذكاء الاصطناعي المخصص

تفعيل الميزة اختياري ويمنح المستخدم تحكماً كاملاً في البيانات التي يتم استخدامها (أ.ف.ب)
تفعيل الميزة اختياري ويمنح المستخدم تحكماً كاملاً في البيانات التي يتم استخدامها (أ.ف.ب)
TT

«غوغل» تعيد تعريف البحث بالذكاء الاصطناعي المخصص

تفعيل الميزة اختياري ويمنح المستخدم تحكماً كاملاً في البيانات التي يتم استخدامها (أ.ف.ب)
تفعيل الميزة اختياري ويمنح المستخدم تحكماً كاملاً في البيانات التي يتم استخدامها (أ.ف.ب)

أعلنت شركة «غوغل» عن توسع جديد في قدرات الذكاء الاصطناعي لديها تحت مفهوم أطلقت عليه «الذكاء الشخصي» (Personal Intelligence) في خطوة تهدف إلى جعل أنظمة البحث والمساعدات الرقمية أكثر فهماً للسياق الفردي لكل مستخدم، بدلاً من الاكتفاء بإجابات عامة. هذا التوجه الذي جاء في مدونة رسمية عبر موقع الشركة يمثل تحولاً في طريقة عمل الذكاء الاصطناعي، من تقديم معلومات موحدة إلى تقديم استجابات مخصصة تستند إلى بيانات المستخدم ونشاطه عبر خدمات «غوغل» المختلفة.

تحول في البحث

لطالما اعتمدت محركات البحث على مطابقة الكلمات المفتاحية لتقديم نتائج ذات صلة. إلا أن «غوغل» ترى أن هذا النموذج لم يعد كافياً في ظل تنوع احتياجات المستخدمين. وبحسب ما أوضحته الشركة، فإن «الذكاء الشخصي» يهدف إلى تقديم إجابات تأخذ في الاعتبار السياق الفردي، بحيث يحصل كل مستخدم على نتائج تتناسب مع اهتماماته وتاريخه الرقمي.

يعتمد هذا النهج على ربط المعلومات بين عدد من تطبيقات «غوغل»، مثل «جيميل» و«صور غوغل» و«يوتيوب» وسجل البحث، وذلك في حال موافقة المستخدم على تفعيل هذه الميزة. ويتيح هذا التكامل لأنظمة الذكاء الاصطناعي، مثل (جيميناي) «Gemini» ووضع الذكاء الاصطناعي في البحث، الاستفادة من هذا السياق لتقديم إجابات أكثر دقة وارتباطاً باحتياجات المستخدم.

«غوغل» تطلق مفهوم «الذكاء الشخصي» لتقديم استجابات تعتمد على السياق الفردي لكل مستخدم (أ.ف.ب)

تجربة أكثر تخصيصاً

وفقاً لـ«غوغل»، يمكن للنظام الجديد «ربط النقاط» بين بيانات المستخدم المختلفة، ما يسمح بتقديم توصيات وملخصات واقتراحات أكثر تخصيصاً. فعلى سبيل المثال، بدلاً من تقديم اقتراحات عامة للسفر، يمكن للنظام الاستناد إلى اهتمامات المستخدم السابقة أو نشاطه الرقمي لتقديم خيارات أكثر ملاءمة. ويمثل ذلك انتقالاً من الذكاء الاصطناعي كأداة عامة إلى ما يشبه المساعد الشخصي الذي يتكيف مع المستخدم بمرور الوقت.

التحكم بيد المستخدم

أكدت «غوغل» أن استخدام هذه الميزة يعتمد على موافقة المستخدم، حيث يمكنه اختيار التطبيقات التي يرغب في ربطها، أو إيقاف الميزة بالكامل. وأوضحت الشركة أن البيانات الشخصية من خدمات مثل «جيميل» و«صور غوغل» لا تُستخدم لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي، بل تُستعمل لتوفير سياق ضمن التفاعل مع المستخدم فقط.

توازن مع الخصوصية

يبرز هذا التوجه تحدياً معروفاً في تطوير الذكاء الاصطناعي، وهو تحقيق التوازن بين التخصيص والخصوصية. فكلما زادت قدرة النظام على الوصول إلى البيانات، زادت دقة التوصيات، لكن ذلك يثير في الوقت نفسه تساؤلات حول حدود استخدام البيانات الشخصية. وتحاول «غوغل» معالجة هذا التحدي من خلال نموذج يعتمد على الشفافية ومنح المستخدم تحكماً أكبر في بياناته.

التحدي الرئيسي يتمثل في تحقيق توازن بين التخصيص العميق وحماية الخصوصية (شاترستوك)

ما بعد الإجابات

يعكس إطلاق «الذكاء الشخصي» توجهاً أوسع في مجال الذكاء الاصطناعي، حيث لم يعد الهدف مجرد الإجابة عن الأسئلة، بل فهم نية المستخدم والسياق المحيط به. ومن خلال دمج البيانات الشخصية، يمكن للأنظمة الانتقال من تقديم إجابات ثابتة إلى تفاعلات أكثر ديناميكية. من المتوقع أن ينعكس هذا التطور على الاستخدام اليومي للتكنولوجيا، حيث يمكن للأنظمة المخصصة أن تسهم في تسريع إنجاز المهام مثل التخطيط للسفر، أو العثور على معلومات سابقة، أو اتخاذ قرارات مبنية على بيانات شخصية. كما قد تقل الحاجة إلى إدخال نفس المعلومات بشكل متكرر، إذ يصبح النظام قادراً على استنتاج السياق من التفاعلات السابقة.

اتجاه مستقبلي

يمثل «الذكاء الشخصي» خطوة أولى نحو جيل جديد من أنظمة الذكاء الاصطناعي التي تجمع بين البحث والمساعدة الرقمية والتخصيص العميق. ومع ذلك، يبقى نجاح هذا النهج مرتبطاً بمدى ثقة المستخدمين، إذ ستلعب الشفافية والتحكم في البيانات دوراً حاسماً في تبني هذه التقنيات. في المحصلة، لا يتعلق هذا التوجه بجعل الذكاء الاصطناعي أكثر ذكاءً فحسب، بل بجعله أكثر ارتباطاً بالمستخدم نفسه، في تحول قد يعيد تعريف كيفية تفاعل الأفراد مع التكنولوجيا في حياتهم اليومية.