أكثر من 30 مليار دولار من الأموال {القذرة} تخرج سنويا من البرازيل

مرتبطة بالجريمة والفساد والتهرب الضريبي

أكثر من 30 مليار دولار من الأموال {القذرة} تخرج سنويا من البرازيل
TT

أكثر من 30 مليار دولار من الأموال {القذرة} تخرج سنويا من البرازيل

أكثر من 30 مليار دولار من الأموال {القذرة} تخرج سنويا من البرازيل

وجدت دراسة أن أكثر من 30 مليار دولار من الأموال القذرة المرتبطة بالجريمة والفساد والتهرب الضريبي تتدفق خارج البرازيل كل عام. ويمثل هذا الرقم ضعف المبلغ الذي كان يتدفق خارج البلاد منذ عقد مضى، حسب «رويترز».
وقالت منظمة النزاهة المالية العالمية التي تتخذ من نيويورك مقرا، وتجري أبحاثا وتدعو للشفافية المالية، إن سوء تسعير السلع المتداولة هو الطريق الرئيس غير الشرعي الذي تغادر عبره الأموال المهربة البرازيل منذ عام 1960 وحتى 2012. وتقدر الخسائر السنوية بما يعادل 1.5 في المائة من الناتج الاقتصادي للبلاد. وقدر معدل هذه الخسائر عند 33.7 مليار دولار سنويا في الفترة ما بين 2010 و2012 ارتفاعا من 14.7 مليار دولار في العقد الأول من القرن الحادي والعشرين.
وتقول المنظمة إن الخسائر يحتمل أن تكون أكبر من ذلك لأن تقديرات المنظمة لا تشتمل على تجارة تهريب النقد الضخم - وهي طريقة مفضلة لدى مهربي المخدرات والمجرمين الآخرين - في هيئة خدمات أو تحويلات مالية بين أذرع المؤسسات المتعددة الجنسيات.
وقال ريموند بيكر رئيس المنظمة: «توجد مشكلة خطيرة عند البرازيل وهي التدفقات المالية غير الشرعية ويجب أن يكون التضييق عليها ذا أولوية لأي إدارة تفوز في الانتخابات المقبلة».
واتخذت رئيسة البرازيل ديلما روسيف موقفا عاما قويا ضد الفساد. وأقالت وزراء ومسؤولين أشارت التقارير إلى تلطخهم بالكسب غير المشروع. لكن تقارير واسعة الانتشار عن رشوة شركات خاصة خلال المشاريع الإنشائية لبطولة كأس العالم التي استضافتها البرازيل في فصل الصيف ألقت بظلالها على جهود إدارة روسيف لمكافحة الفساد.



الذكاء الصناعي يقرأ الأفكار وينصّها

فك تشفير إعادة بناء الكلام باستخدام بيانات مسح الرنين المغناطيسي (جامعة تكساس)
فك تشفير إعادة بناء الكلام باستخدام بيانات مسح الرنين المغناطيسي (جامعة تكساس)
TT

الذكاء الصناعي يقرأ الأفكار وينصّها

فك تشفير إعادة بناء الكلام باستخدام بيانات مسح الرنين المغناطيسي (جامعة تكساس)
فك تشفير إعادة بناء الكلام باستخدام بيانات مسح الرنين المغناطيسي (جامعة تكساس)

طُوّر جهاز فك ترميز يعتمد على الذكاء الصناعي، قادر على ترجمة نشاط الدماغ إلى نص متدفق باستمرار، في اختراق يتيح قراءة أفكار المرء بطريقة غير جراحية، وذلك للمرة الأولى على الإطلاق، حسب صحيفة «الغارديان» البريطانية.
وبمقدور جهاز فك الترميز إعادة بناء الكلام بمستوى هائل من الدقة، أثناء استماع الأشخاص لقصة ما - أو حتى تخيلها في صمت - وذلك بالاعتماد فقط على مسح البيانات بالتصوير بالرنين المغناطيسي الوظيفي فقط.
وجدير بالذكر أن أنظمة فك ترميز اللغة السابقة استلزمت عمليات زراعة جراحية. ويثير هذا التطور الأخير إمكانية ابتكار سبل جديدة لاستعادة القدرة على الكلام لدى المرضى الذين يجابهون صعوبة بالغة في التواصل، جراء تعرضهم لسكتة دماغية أو مرض العصبون الحركي.
في هذا الصدد، قال الدكتور ألكسندر هوث، عالم الأعصاب الذي تولى قيادة العمل داخل جامعة تكساس في أوستن: «شعرنا بالصدمة نوعاً ما؛ لأنه أبلى بلاءً حسناً. عكفت على العمل على هذا الأمر طيلة 15 عاماً... لذلك كان الأمر صادماً ومثيراً عندما نجح أخيراً».
ويذكر أنه من المثير في هذا الإنجاز أنه يتغلب على قيود أساسية مرتبطة بالتصوير بالرنين المغناطيسي الوظيفي، وترتبط بحقيقة أنه بينما يمكن لهذه التكنولوجيا تعيين نشاط الدماغ إلى موقع معين بدقة عالية على نحو مذهل، يبقى هناك تأخير زمني كجزء أصيل من العملية، ما يجعل تتبع النشاط في الوقت الفعلي في حكم المستحيل.
ويقع هذا التأخير لأن فحوصات التصوير بالرنين المغناطيسي الوظيفي تقيس استجابة تدفق الدم لنشاط الدماغ، والتي تبلغ ذروتها وتعود إلى خط الأساس خلال قرابة 10 ثوانٍ، الأمر الذي يعني أنه حتى أقوى جهاز فحص لا يمكنه تقديم أداء أفضل من ذلك.
وتسبب هذا القيد الصعب في إعاقة القدرة على تفسير نشاط الدماغ استجابة للكلام الطبيعي؛ لأنه يقدم «مزيجاً من المعلومات» منتشراً عبر بضع ثوانٍ.
ورغم ذلك، نجحت نماذج اللغة الكبيرة - المقصود هنا نمط الذكاء الصناعي الذي يوجه «تشات جي بي تي» - في طرح سبل جديدة. وتتمتع هذه النماذج بالقدرة على تمثيل المعنى الدلالي للكلمات بالأرقام، الأمر الذي يسمح للعلماء بالنظر في أي من أنماط النشاط العصبي تتوافق مع سلاسل كلمات تحمل معنى معيناً، بدلاً من محاولة قراءة النشاط كلمة بكلمة.
وجاءت عملية التعلم مكثفة؛ إذ طُلب من ثلاثة متطوعين الاستلقاء داخل جهاز ماسح ضوئي لمدة 16 ساعة لكل منهم، والاستماع إلى مدونات صوتية. وجرى تدريب وحدة فك الترميز على مطابقة نشاط الدماغ للمعنى باستخدام نموذج لغة كبير أطلق عليه «جي بي تي - 1»، الذي يعتبر سلف «تشات جي بي تي».