طرق منوعة لتصميم التوقيع الإلكتروني

طرق منوعة لتصميم التوقيع الإلكتروني
TT

طرق منوعة لتصميم التوقيع الإلكتروني

طرق منوعة لتصميم التوقيع الإلكتروني

سهلت التقنية الكثير من الأمور في حياتنا ولكنها في الوقت عينه، أطلقت العنان لمخاوف جديدة.
توقيع المستندات
يعتبر توقيع المستندات من بين الأمور الكثيرة التي أصبحت أسهل الآن، فقد بات بإمكان الناس اليوم استخدام التوقيع الرقمي والاستغناء عن الزيارات المخصصة للتواقيع، وانتظار وصول ورقة ما عبر البريد الإلكتروني. ولكن كيف تستخدمون التوقيع الرقمي؟أولاً: فكر بشكل التوقيع. يعكس التوقيع المكتوب بخط اليد لمسة شخصية ولو في العصر الرقمي، لذا لا تستخدموا الفأرة أو لوحة التتبع عند تخطيط توقيعكم لأنه لن يبدو جميلاً.
عوضاً عن ذلك، وقعوا على ورقة واحفظوها على جهازكم باستخدام كاميرا الهاتف أو كاميرا الويب ليصبح بإمكانكم استيراد الصورة إلى مستند PDF أو أي نوع آخر.
- نصيحة: إن الحصول على توقيعين ليست فكرة سيئة على الإطلاق لاستخدام أحدهما للتواقيع الإلكترونية والآخر للتواقيع الشخصية.
يمكنكم اعتماد توقيعين متشابهين وتمييز أحدهما بنقطة إضافية مثلاً أو أي فارق بسيط آخر. بهذه الطريقة، إذا استخدم أحدهم توقيعكم دون إذنكم أو معرفتكم، فسيسهل عليكم اكتشاف الأمر بمجرد النظر إليه. ولا تنسوا أبداً أن المستندات القانونية تتطلب توقيعاً رقمياً مضموناً عن طريق خدمات موثوقة كدوكيو ساين DocuSign أو «أدوبي ساين Adobe Sign ».
- في حال استخدام «أدوبي». يُعد «أدوبي ريدر» واحداً من أكثر تطبيقات الـPDF شيوعاً، يليه «أدوبي أكروبات دي سي» و«أدوبي أكروبات ساين» اللذان يعملان بالطريقة نفسها.
لتوقيع مستندٍ ما، افتحوا تطبيق الـPDF وابحثوا عن رمز «توقيع» الذي يبدو كسن القلم في شريحة الأدوات الموجودة في أعلى شاشة التطبيق. يمكنكم أيضاً الذهاب إلى أدوات «املأ ووقع».
خلال عملية التوقيع، يجب أن تتحول الخانات التي يُفترض بكم ملؤها إلى اللون الأزرق. اعثروا على المساحة التي تريدون وضع توقيعكم فيها، وانقروا عليها، ثم انقروا على «رمز التوقيع» مرة أخرى. ستجدون خيارا يتيح لكم رسم توقيعكم باستخدام الفأرة أو شريحة التتبع، وهنا يكفي أن تطبعوا الأحرف الأولى من اسمكم أو حملوا صورة للتوقيع الذي تريدونه.
لحفظ التوقيع، تحققوا من مربع «حفظ التوقيع» وانقروا على «تطبيق» لتوقيع المستند.

التوقيع على الأجهزة
-أجهزة ماك. يملك مستخدمو ماك الطريق الأسهل لصناعة التوقيع الافتراضي باستخدام تطبيق «بريفيو» دون الحاجة لتحميل أي مواد إضافية. - في «بريفيو»، اضغطوا على «أدوات».
- اختاروا كتابة.
- اختاروا «توقيع»
> اختاروا «إدارة التواقيع».
من هنا، يصبح لديكم خياران: يمكنكم التوقيع باستخدام لوحة التتبع (تمنحكم المزيد من القوة إذا كنتم تستطيعون رسم توقيع جميل) أو وقعوا باسمكم على ورقة بيضاء وثبتوها أمام كاميرا الويب.
- الآيفون أو الآيباد. تضم أجهزة الآيفون والآيباد تطبيق «مارك آب» المميز الذي قد لا تلاحظون وجوده. تتيح لكم هذه الأداة توليف الصور الملتقطة للشاشات والصور الفوتوغرافية، وإضافة التواقيع إلى المستندات، وإدراج النصوص، وأمور أخرى كثيرة دون الحاجة لتحميل تطبيق طرفٍ ثالث.
لتوقيع مستند:
- افتحوا المستند واضغطوا على توليف، ثم على زر «مارك آب».
- اضغطوا على زر إضافة لإضافة نص أو توقيع.
- اضغطوا على «تم» مرتين.
يمكنكم أيضاً استخدام تطبيق «نوتس» المتوفر على أجهزة الآيباد والآيفون والذي يتميز بأداء ممتاز أيضاً.
- أجهزة «آندرويد» - جربوا «أدوبي فيل آند ساين». كما في النسخة المخصصة لسطح المكتب من «أدوبي أكروبات»، يقدم نظام آندرويد أداة مماثلة تتيح لمستخدميها توقيع المستندات. يمنح هذا التطبيق المستخدمين خيار رسم توقيعهم على الشاشة وبطريقة أسهل طبعاً من رسمه على الكومبيوتر.
يعد هذا التطبيق أيضاً وسيلة رائعة لملء النماذج الرسمية ويمكنكم استخدامه للطباعة على مستندات PDF للحصول على مستند بمظهر مرتب ومهني. يتوفر «أدوبي أكروبات» كنسخة مجانية يمكنكم تحميلها من متجر «غوغل بلاي».

*«يو إس إي توداي»
-خدمات «تريبيون» ميديا»



دراسة جديدة: نماذج الذكاء الاصطناعي اللغوية تفتقر لفهم حقيقي للعالم

بحسب الدراسة أظهرت نماذج الذكاء الاصطناعي أنها لا تتعلم بالفعل الحقائق الكامنة عن العالم (أدوبي)
بحسب الدراسة أظهرت نماذج الذكاء الاصطناعي أنها لا تتعلم بالفعل الحقائق الكامنة عن العالم (أدوبي)
TT

دراسة جديدة: نماذج الذكاء الاصطناعي اللغوية تفتقر لفهم حقيقي للعالم

بحسب الدراسة أظهرت نماذج الذكاء الاصطناعي أنها لا تتعلم بالفعل الحقائق الكامنة عن العالم (أدوبي)
بحسب الدراسة أظهرت نماذج الذكاء الاصطناعي أنها لا تتعلم بالفعل الحقائق الكامنة عن العالم (أدوبي)

أظهرت نماذج اللغة الكبيرة (LLMs)، مثل النماذج التي يقوم عليها نموذج «GPT-4»، قدرات مذهلة في توليد النصوص، سواء أكان ذلك في كتابة الشعر، أو تأليف المقالات، حتى تقديم حلول برمجية. تُدرَّب هذه النماذج، المعتمدة على بنى معمارية متقدمة تُعرف باسم «المحوّلات» (Transformers)، على توقع تسلسل الكلمات، ما يمكّنها من الاستجابة للمطالبات بطرق تحاكي فهماً يشبه البشري. ومع ذلك، تشير أبحاث حديثة إلى أن هذه النماذج، على الرغم من قدراتها المثيرة للإعجاب، قد لا تتعلم بالفعل الحقائق الكامنة عن العالم.

خريطة لمدينة نيويورك الأميركية (أدوبي)

التنقل في مدينة نيويورك دون خريطة

في دراسة حديثة قادها آشِش رامباتشان، أستاذ مساعد في الاقتصاد وباحث في مختبر نظم المعلومات واتخاذ القرار بمعهد ماساتشوستس للتكنولوجيا (LIDS)، قام الباحثون باختبار مدى قدرة نموذج لغوي مبني على «المحوّلات» على التنقل في مدينة نيويورك. وبينما أظهر النموذج دقة عالية في تقديم توجيهات دقيقة خطوة فخطوة عبر شبكة شوارع المدينة، تراجع أداؤه بشكل كبير عندما تمت إضافة عراقيل مثل إغلاق بعض الشوارع والتحويلات.

وعندما حلّل الباحثون أنماط التنقل التي أنتجها النموذج، اكتشفوا أن «خرائط» مدينة نيويورك التي كوّنها النموذج كانت تحتوي على مسارات غير واقعية، مثل شوارع غير موجودة وروابط غير دقيقة بين تقاطعات متباعدة. هذا الاكتشاف أثار تساؤلات حول حدود هذه النماذج، خاصة في البيئات التي تتطلب دقة كبيرة.

التداعيات في العالم الحقيقي

تنطوي هذه القيود على تداعيات هامة. فعلى الرغم من أن نماذج الذكاء الاصطناعي تبدو قادرة على التعامل مع مهام معقدة، فإن أداءها قد يتراجع بشكل كبير عندما تتغير المتغيرات البيئية، ولو بشكل بسيط. على سبيل المثال، قد يتمكن النموذج من التنقل في خريطة ثابتة لمدينة نيويورك، لكنه يتعثر عند مواجهة تحديات غير متوقعة، مثل إغلاق الشوارع. ويحذر فريق البحث من أن استخدام هذه النماذج في تطبيقات حقيقية قد يؤدي إلى فشل غير متوقع إذا واجهت سيناريوهات خارجة عن بيانات التدريب.

لعبة «أوثيللو» هي لعبة ألواح استراتيجية يشارك فيها لاعبان يلعبان على لوح مقسم إلى 8 × 8 مربعات غير مختلفة اللون (أدوبي)

مقاييس لتقييم الفهم

لمزيد من التعمق في مدى قدرة نماذج الذكاء الاصطناعي على تكوين «نماذج للعالم»، أي تمثيلات داخلية للقواعد والهيكليات، طوّر الفريق مقياسين جديدين للتقييم، هما «تمييز التسلسل» و«ضغط التسلسل».

يقيس «تمييز التسلسل» قدرة النموذج على التمييز بين سيناريوهات مختلفة، مثل تمييز موضعين مختلفين على لوحة لعبة «أوثيللو». ويقيّم المقياس ما إذا كان النموذج يفهم أن مدخلات مختلفة تحمل دلالات مختلفة.

أما مقياس «ضغط التسلسل» فيقيّم قدرة النموذج على إدراك الحالات المتطابقة، مثل وضعين متطابقين على لوحة لعبة «أوثيللو»، ويفهم أن خطوات التحرك التالية من كل وضع يجب أن تكون متشابهة.

قام الفريق باختبار هذه المقاييس على فئة معينة من المسائل تشمل تسلسلاً محدداً من الحالات والقواعد، مثل التنقل في شبكة شوارع أو لعب «أوثيللو». من خلال هذه التقييمات، سعى الباحثون لفهم ما إذا كانت النماذج قد طوّرت بالفعل نماذج منطقية للعالم.

العشوائية قد تؤدي إلى فهم أعمق

كشف البحث عن نتيجة غير متوقعة، حيث أظهرت النماذج التي دربت على تسلسلات عشوائية قدرة أكبر على بناء نماذج داخلية دقيقة مقارنة بتلك التي دربت على بيانات منظمة. على سبيل المثال، في لعبة «أوثيللو»، كانت النماذج المدربة على حركات عشوائية قادرة على التعرف على جميع الحركات الممكنة، حتى الحركات غير المثلى التي لا يلجأ إليها اللاعبون المحترفون.

وأوضح كيون فافا، الباحث الرئيسي وأستاذ زائر في جامعة هارفارد، أنه «من الناحية النظرية، عندما يتم تدريب النموذج على حركات عشوائية، فإنه يرى مجموعة كاملة من الاحتمالات، بما في ذلك الخيارات غير المحتملة». ويبدو أن هذا التعرض الواسع «يساعد النموذج في تكوين نموذج أكثر دقة للعالم، وإن لم يلتزم بالأسلوب الأمثل».

ورغم هذه النتائج، لم يستطع أي من النماذج تكوين نموذج منطقي متكامل للعالم في مهمة التنقل. وعندما أضاف الباحثون تحويلات إلى خريطة نيويورك، فشلت جميع النماذج في التكيف. وأشار فافا إلى أن «التراجع في الأداء كان مفاجئاً؛ إغلاق واحد في المائة فقط من الشوارع تسبب في انخفاض الدقة بشكل حاد، من أداء شبه مثالي إلى 67 بالمائة فقط».

تراجع أداء نماذج الذكاء الاصطناعي بشكل كبير عندما تتغير المتغيرات البيئية ولو بشكل بسيط (أدوبي)

بناء نماذج للعالم موثوقة

تسلط نتائج هذه الدراسة الضوء على تحدٍ كبير، يتمثل في أنه عندما تبدو المحوّلات قادرة على أداء مهام معينة، فإنها قد تفتقر إلى الفهم الأساسي للقواعد. وشدّد رامباتشان على ضرورة الحذر، قائلاً: «غالباً ما يفترض الناس أنه بما أن هذه النماذج تحقق نتائج رائعة، فلا بد أنها طوّرت فهماً جوهرياً للعالم. لكن دراستنا تشير إلى أننا بحاجة إلى النظر في هذا الافتراض بعناية وعدم الاعتماد على الحدس فقط».

ويخطط الباحثون لتوسيع دراستهم لتشمل تحديات أكثر تعقيداً حيث قد تكون القواعد غير معروفة كلياً أو متغيرة. وباستخدام مقاييسهم التقييمية على هذه المجالات، يأملون في فهم حدود نماذج الذكاء الاصطناعي بشكل أفضل وتوجيه تطويرها في المستقبل.

تداعيات أوسع وأهداف مستقبلية

تتجاوز تداعيات هذا البحث فهم العالم الافتراضي، وتمس التطبيقات العملية. إذا كانت نماذج الذكاء الاصطناعي غير قادرة على تكوين نماذج داخلية دقيقة للعالم، فإن ذلك يثير تساؤلات حول استخدامها في مجالات تتطلب منطقاً دقيقاً، مثل القيادة الذاتية، والأبحاث العلمية، والتخطيط اللوجستي. ويقول الباحثون إن الحاجة ملحة لإعادة التفكير في كيفية تدريب هذه النماذج وتقييمها لتكون أكثر تكيفاً وموثوقية.

هذا البحث مدعوم من قبل عدة مؤسسات، بما في ذلك مبادرة علوم البيانات في جامعة هارفارد، ومؤسسة العلوم الوطنية، ومؤسسة ماك آرثر. سيتم عرض الدراسة في مؤتمر نظم معالجة المعلومات العصبية، حيث سيواصل الباحثون مناقشة تعقيدات نماذج الذكاء الاصطناعي واستكشاف مسارات جديدة لتطويرها.