نظام ذكاء صناعي يبتكر صوراً رقمية عند الطلب

يعمل بأوامر مكتوبة... وخبراء يتخوفون من توظيفه لترويج قصص مزيفة

صورة لقطتين تلعبان الشطرنج صنعها نظام «دال - إي» عند الطلب
صورة لقطتين تلعبان الشطرنج صنعها نظام «دال - إي» عند الطلب
TT

نظام ذكاء صناعي يبتكر صوراً رقمية عند الطلب

صورة لقطتين تلعبان الشطرنج صنعها نظام «دال - إي» عند الطلب
صورة لقطتين تلعبان الشطرنج صنعها نظام «دال - إي» عند الطلب

يعمل الباحثون في «أوبن إيه آي»، أحد أكبر مختبرات الذكاء الصناعي في العالم، على تطوير تقنية تتيح للنّاس صناعة صور رقمية بخطوة بسيطة، وذلك بوصف ما يريدون مشاهدته.
أطلق الباحثون على التقنية اسم «دال - إي» DALL - E في إشارة منهم إلى فيلم للرسوم المتحرّكة «وال - إي» (2008) الذي يتحدّث عن روبوت، وعن الرسام السريالي سالفادور دالي.

صناعة صور رقمية
تلقّى مختبر «أوبن إيه آي» OpenAI تمويلاً بقيمة مليار دولار من شركة «مايكروسوفت»، ولكنه لم يتشارك بالتقنية مع أفراد الجمهور بعد. إلّا أنّ أليكس نيكول، أحد الباحثين المشاركين في تطويرها، قدّم أخيراً عرضاً لكيفية عملها.
عندما طلب نيكول من النظام تنفيذ شكل «إبريق شاي على شكل ثمرة أفوكادو» وطبع هذه الكلمات على شاشة كومبيوتر عملاقة، صنع له النظام عشر صور مختلفة لإبريق شاي على شكل أفوكادو باللون الأخضر القاتم.
عندها، قال نيكول «(دال – إي) بارع في ابتكار الأفوكادو».
وعندما طبع على الشاشة عبارة «قطط تلعب الشطرنج»، ابتكر النظام قططاً تجلس من جهتي لوحة الشطرنج مع 32 قطعة مرصوفة عليها. وعندما طلب عبارة «دبّ يعزف البوق تحت الماء»، ابتكر النظام صورة تُظهر فقاعات ترتفع من طرف بوق الدبّ باتجاه سطح الماء.
يعمل «دال - إي» على توليف الصور أيضاً، فعندما حذف نيكول البوق وطلب استبداله بغيتار، امتثل النظام وظهر الغيتار بين يدي الدب.
أمضى فريقٌ مؤلّف من سبعة باحثين سنتين في تطوير التقنية التي يخطّط «أوبن إيه آي». لتوفيرها كأداة لمن يحتاجون إليها كمصممي الغرافيك، لتزوّدهم باختصارات وأفكار جديدة يستخدمونها في ابتكارهم وتعديلهم للصور الرقمية. ويستخدم المبرمجون اليوم أداة «كوبايلوت» Copilot المستندة إلى تقنية مماثلة من تطوير «أوبن إيه آي». لصناعة الرموز البرمجية.

                                               صورة إبريق يشبه ثمرة الافاكادو يصنعها نظام «دال-إي» عند الطلب
تقنية مثيرة للقلق
ولكنّ الكثير من الخبراء يرون أنّ «دال - إي» مثيرٌ للقلق، ويتخوّفون من أنّ استمرار تطوّر هذا النوع من التقنية قد يؤدي إلى انتشار المعلومات المضلّلة عبر شبكة الإنترنت، وتغذية الحملات الإلكترونية المغرضة كتلك التي ساعدت في التلاعب بالانتخابات الرئاسية الأميركية عام 2016.
واعتبر سوباراو كامبهامباتي، أستاذ علوم الكومبيوتر في جامعة ولاية أريزونا، أنّ «هذه التقنية يمكن استخدامها في أمور جيّدة، ولكنّها قد تستخدم أيضاً في جميع أنواع التطبيقات المجنونة والمقلقة كصناعة مواد (ديب فيك) من الصور والفيديوهات المزيفة والمضللة».
قبل نحو خمس سنوات، طوّرت أبرز مختبرات الذكاء الصناعي في العالم أنظمة قادرة على تعريف الأشياء الظاهرة في الصور الرقمية، وحتّى فبركة صورٍ تظهر وروداً وكلاباً وسيارات ووجوهاً. وبعدها ببضع سنوات، طوّرت المختبرات أنظمة قادرة على القيام بالأشياء نفسها في الكتابات النصية، وتلخيص المقالات، والإجابة على الأسئلة، وابتكار التغريدات، وحتّى كتابة المدوّنات.
ويأخذ الباحثون اليوم بجمع وتوحيد هذه التقنيات لابتكار أشكال جديدة من الذكاء الصناعي، ويُعدّ «دال – إي» خطوة تقدّمية بارزة في هذا المجال لأنّه يعتمد على اللغة والصور، وفي بعض الحالات، على العلاقة بين الاثنين.
وفي هذا الصدد قال أورين إتزيوني، الرئيس التنفيذي لمعهد «آلان» للذكاء الصناعي في سياتل «يمكننا استخدام مصادر عدّة متقاطعة من المعلومات لابتكار تقنية أفضل».
ولكنّ التقنية الجديدة ليست مثالية. فعندما طلب نيكول من «دال - إي» «وضع برج إيفل على القمر»، لم يفهم النظام الفكرة ووضع القمر في سماء البرج. وعندما طلب منه «غرفة معيشة مليئة بالرمال»، عرض له مشهداً أقرب إلى موقع بناء منه إلى غرفة معيشة.
أمّا حين صعّب نيكول طلباته بعض الشيء، بإضافة أو حذف بعض الكلمات من هنا وهناك، نفّذ النظام طلبه. فعندما طلب منه ابتكار صورة تعرض «بيانو في غرفة معيشة مليئة بالرمال»، بدت الصورة أشبه بشاطئ في غرفة المعيشة.

شبكات عصبية
ينتمي «دال - إي» إلى ما يسمّيه باحثو الذكاء الصناعي شبكة عصبية، وهي عبارة عن نظام حسابي صُمم على شكل شبكة الأعصاب في الدماغ، وهي التقنية نفسها التي تتعرّف إلى الأوامر المحكية في الهواتف الذكية، وترصد وجود المشاة أثناء تجوّل السيارات الآلية في شوارع المدن.
تتعلّم الشبكة العصبية مهاراتها من خلال تحليل كميات كبيرة من البيانات. تستطيع الشبكة مثلاً تعلّم التعرّف إلى الأفوكادو من خلال رصد الأنماط في آلاف صور ثمار الأفوكادو. يبحث «دال - إي» عن الأنماط أثناء تحليله لملايين الصور الرقمية والنصوص المرفقة التي تصف محتوى الصور، ليتعلّم بهذه الطريقة رصد الرابط بين الصورة والكلمة.
عندما يصف أحدهم صورة لـ«دال - إي»، ينتج الأخير مجموعة من الملامح الرئيسية التي قد تتضمّنها هذه الصورة. قد تكون هذه الملامح على شكل الخطّ في طرف البوق، أو خط آخر منحنٍ من أذن الدبّ.
بعدها، تعمل شبكة عصبية أخرى اسمها نموذج الانتشار diffusion model على صناعة الصورة وفبركة البيكسلات المطلوبة لرسم هذه الملامح. تنتج النسخة الأخيرة من «دال - إي»، التي كُشف عنها النقاب أخيراً في ورقة بحثية تصف النظام، صوراً عالية الدقّة تبدو في أحيانٍ كثيرة كالصور الفوتوغرافية.
يستمرّ «أوبن إيه آي». في تحسين تقنية «دال - إي» رغم أنها تخفق غالباً في فهم ما يصفه المستخدم أو تفسد الصورة التي تصنعها، إذ ينجح الباحثون في معظم الأحيان في صقل مهارات الشبكة العصبية عبر تغذيتها بكميات أكبر من البيانات.
يستطيع الباحثون أيضاً تطوير أنظمة أكثر قوّة من خلال تطبيق الأفكار نفسها على أنواع جديدة من البيانات. وقد طوّر معهد آلان The Allen Institute أخيراً نظاماً يحلّل الصوت والصورة والنص. وبعد تحليل ملايين فيديوهات الـ«يوتيوب» التي تحتوي على مقاطع صوتية وملاحظات توضيحية، تعلّم النظام تحديد لحظات استثنائية كنباح الكلاب أو صوت إقفال الأبواب في البرامج التلفزيونية والأفلام.
يعتقد الخبراء، أنّ الباحثين سيستمرّون في بناء هذا النوع من الأنظمة لأنّها قد تصبح أخيراً قادرة على مساعدة الشركات في تحسين محرّكات البحث، وأجهزة المساعدة الرقمية، وغيرها من التقنيات الشائعة، بالإضافة إلى أتمتة وظائف جديدة لفناني الغرافيك والمبرمجين وغيرهم.
ولكنّ هذه القدرة تنطوي على بعض النواقص لأنّ أنظمة الذكاء الصناعي تظهر نوعاً من التمييز ضدّ المرأة وأصحاب البشرة الملوّنة كونها تكتسب مهاراتها من مجموعات كبيرة من النصوص الإلكترونية والصور والبيانات المنحازة، فضلاً عن إمكانية استخدامها لصناعة المحتوى الإباحي وخطابات الكراهية والمواد المسيئة. يعتقد الخبراء أنّ التقنية ستسهّل في نهاية المطاف صناعة المعلومات المضللة إلى درجة ستجعل الناس يشككون في كلّ شيء يرونه على الشبكة.
من جهته، اعتبر إتزيوني أنّه «يمكننا صناعة النصوص وقراءتها بصوت أحدهم. ويمكننا صناعة صور وفيديوهات. تحتوي شبكة الإنترنت اليوم على الكثير من المعلومات المضلّلة ولكنّ القلق هو من فكرة رفع مستوى التضليل».
يفرض مختبر «أوبن إيه آي». ضوابط شديدة على «دال - إي» كي يمنع الأطراف الخارجية من استخدامه كما يحلو لها، وعمد إلى وضع علامة عائدة له في زاوية كلّ صورة ينتجها. وأخيراً، افتتح المختبر تجربة للنظام للراغبين باختباره منتصف شهر أبريل (نيسان) الماضي ولكن لمجموعة صغيرة فقط.
* خدمة «نيويورك تايمز»



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».