أدوات مجانية لضمان خصوصيتك عبر الإنترنت

تخفف من تعقب الشركات لك على المواقع الإلكترونية

أدوات مجانية لضمان خصوصيتك عبر الإنترنت
TT

أدوات مجانية لضمان خصوصيتك عبر الإنترنت

أدوات مجانية لضمان خصوصيتك عبر الإنترنت

لنفترض أنك تبحث عبر الشبكة العنكبوتية بخصوص موضوع ما، مثل الإنفلونزا، ستجد أن أول شيء سيقابلك في الخطوة التالية ظهور إعلان عن علاج للإنفلونزا عبر متصفح الإنترنت الخاص بك، أو قد تبدأ خدمة البث الحي لمقاطع الفيديو لديك في تشغيل إعلان عن عقار مثل «تيلينول».
* تعقّب مستخدمي الإنترنت
حقيقة الأمر أن محتوى هذه الإعلانات لم يكن من قبيل المصادفة، ذلك أن الإعلانات الرقمية قادرة على تتبع الأفراد في مختلف أرجاء شبكة الإنترنت وذلك لاعتماد الجهات المعلنة في الغالب على أدوات تعقب غير مرئية على المواقع التي تزورها. ويتمثل هدف هذه الجهات من وراء ذلك في جمع معلومات تفصيلية حول جميع المواقع التي تزورها عبر الإنترنت واستغلال هذه البيانات في توجيه إعلانات معينة باتجاه الكومبيوتر أو الهاتف الذكي أو التلفزيون المتصل بالإنترنت الخاص بك.
ومن المعتقد أن مثل هذه المراقبة العالمية ذات الطابع التجاري للعملاء في طريقها للتوغل والاتساع مع تمديد شركات التقنية نشاطاتها على صعيد «إنترنت الأشياء»، وهي فئة تتضمن أجهزة كومبيوتر يمكن ارتداؤها وأجهزة منزلية متصلة بالإنترنت، مثل الثرموستات (منظم درجة الحرارة)، الذكية وأجهزة التبريد. وبالفعل، باستطاعة كيانات تجارية مثل «أمازون» و«إيباي» و«فيسبوك» و«غوغل» متابعة مستخدمين من جهاز لآخر لأن الأفراد يدخلون إلى خدماتها باستخدام ذات الهوية، عبر مجموعة متنوعة من الأجهزة.
وبالنسبة لبعض الشركات الأخرى المعنية بالتسويق، تحولت مسألة تعقب الأفراد عبر أجهزة متعددة مرتبطة بالإنترنت لما يشبه غاية مقدسة. وتتسم هذه العملية بقدر واضح من التعقيد نتيجة غياب عنصر العلاقة المباشرة مع الأفراد الذين يتعاملون بالفعل مع الشركات التقنية العملاقة. وتبعًا لدراسة صادرة عن شبكة «إي ماركيتر» البحثية، فإن نحو 6 في المائة فقط من المسوقين بإمكانهم تتبع حركة عميل ما عبر جميع الأجهزة التي يستخدمها. إلا أن الجهات الإعلانية تعكف على محاولة زيادة هذه النسبة.
في المقابل، علق جيرميا غروسمان، مؤسس شركة «وايت هات سيكيوريتي» وهي شركة معنية بأمن الإنترنت، بقوله: «تتعرض خصوصيتنا لهجوم كاسح عبر جميع تلك الأجهزة المتصلة بالإنترنت».
وعليه، أصبح الوقت الآن مناسبًا تمامًا للشروع في حماية نفسك ضد هذه المراقبة التي تتعرض لها من خلال الإنترنت. من جانبها، تعرض الكثير من الشركات أدوات للمعاونة في إخفاء بصمتك الرقمية أثناء تصفحك الإنترنت.
* تطبيقات مضادة
وقد بحثنا واختبرنا أربعة تطبيقات لصد أدوات التعقب ووجدنا النتائج متباينة للغاية. وخلصنا في النهاية إلى أن التطبيق «ديسكونيكت Disconnect» هو أداة صد التعقب المفضلة لدينا.
بوجه عام، يعتمد استهداف الأفراد بإعلانات رقمية على منظومة معقدة من أطراف ثالثة، مثل شبكات إعلانات أونلاين ووسطاء بيانات وشركات معنية بالتحليل، والتي تتولى تجميع معلومات حول المستهلكين.
عندما تزور مواقع على الإنترنت، تلتقط هذه الشركات بيانات المتصفح الخاص بك أو هاتفك عبر تقنيات مثل «كوكيز»، والتي تحوي بطاقات «أبجدية - عددية» فريدة تمكن أدوات التعقب من تحديد نشاطاتك مع انتقالك من موقع لآخر. ومن أجل بيع إعلانات موجهة لفئات معينة من المستهلكين، مثل الرجال والنساء غير المتزوجين الباحثين عن شريك حياة، فإن الشركات قد تعتمد على هذه البطاقات التعريفية للهوية لتحديد الأفراد وتمييزهم.
ويكمن الجانب السلبي في أن تاريخ تصفحك الإنترنت ربما يحوي معلومات حساسة حول اهتماماتك الصحية أو انتماءاتك السياسية أو مشكلاتك الأسرية أو معتقداتك الدينية أو عاداتك الجنسية.
وعن هذا، قال كوبر كونتين، أحد النشطاء المعنيين بحماية الخصوصية الذي يعمل لدى مؤسسة «إلكترونيك فرونتير فاونديشن» غير الهادفة للربح المعنية بالحقوق الرقمية: «هذا الأمر يتجاوز مجرد كونه مخيفا، إنه انتهاك مروع للخصوصية. يجب أن يكون الناس قادرين على قراءة أشياء وفعل أشياء والحديث عن كل الأمور من دون القلق حيال تعرضهم للمراقبة أو تسجيل ما يفعلونه من جهة ما».
* أدوات الخصوصية
وقد ألقينا من جانبنا نظرة متفحصة على أربع أدوات لضمان الخصوصية: «غوستري Ghostery» و«ديسكونيكت Disconnect» و«ريدمورف RedMorph» و«بريفاسي بادجر Privacy Badger». واختبرنا الأدوات الأربع مع متصفح «غوغل كروم» للإنترنت مع 20 موقعا إخباريا على الشبكة، ومنها «ياهو نيوز» و«سي إن إن» و«هافنغتون بوست» و«نيويورك تايمز».
والملاحظ أن التطبيقات المعنية بالتصدي للتعقب تعمل بصورة عامة بطرق متشابهة، حيث تقوم بتنزيل وتثبيت إضافة، لمتصفح إنترنت مثل «كروم» أو «موزيلا فايرفوكس». وتعمل الشركات المعنية بالتصدي للتعقب جميعها على تجميع قائمة بالنطاقات على الإنترنت التي تخدم المتعقبين أو تكشف عن مؤشرات على وجود خدمات تعقب. بعد ذلك، عندما يتصل المرء بموقع على الإنترنت، فإن تلك الأدوات تحول دون تحميل المتصفح أي عنصر يتوافق مع ما ورد في القائمة السوداء لها.
وقد اتسم «غوستري»، وهو أداة مشهورة لصد أدوات التعقب، بكونه الأكثر صعوبة في تثبيته وتشغيله، ذلك أنه عندما تنتهي من تنزيله على الجهاز، يطلب منك أن تختار بصورة يدوية جهات التعقب التي ترغب في إعاقتها. وتكمن مشكلة هذا التوجه في أن هناك المئات من جهات التعقب، وربما لا تعرف الغالبية العظمى من المستهلكين الجزء الأكبر منها، الأمر الذي يحمل المستهلك مسؤولية البحث عن الخدمات المحددة التي قد يرغب في إعاقتها.
من جهته، أوضح سكوت مير، الرئيس التنفيذي لشركة «غوستري» أن هذا الأمر كان متعمدًا من قبل الشركة، معللاً ذلك بأنه عندما تتم إعاقة جهات التعقب فإن هذا ربما يؤدي لعدم قدرة أجزاء من المواقع على شبكة الإنترنت على العمل. وعليه، رأت الشركة أن ترك حرية اختيار ما ستتم إعاقته للمستخدمين، سينطوي على إرباك أقل.
وأضاف: «إننا لا نعيق أي شيء تلقائيًا، وهذا يتعارض بشكل مباشر مع ما تقوله الشركات الأخرى من أنها تغلق كل شيء وتترك للمستخدم حرية إعادة تشغيل ما يروق له. في الواقع، نرى أن هذا التوجه الأخير بالغ التعقيد بالنسبة للمستخدمين».
أما أداة «ريدمورف» لإعاقة التعقب فتتبع توجهًا معاكسًا، حيث تعوق جميع إشارات التعقب التي تتمكن من رصدها، وتسمح للأفراد باتخاذ قرار بخصوص من منها يسمح لها بالعمل. وبالنسبة للآباء والأمهات القلقين بخصوص استخدام أطفالهم للإنترنت، تعرض «ريدمورف» خدمة تنقية مواقع معينة أو إعاقة ألفاظ محددة قد يعتبرونها غير لائقة.
وعن ذلك، قال أبهاي إدلابادكار، الرئيس التنفيذي لـ«ريدمورف»: «عندما تعود للمنزل، فأنت تغلق الباب وتسدل الستائر ليلاً ـ ينبغي أن تتمتع بذات المستوى من السيطرة على خصوصيتك فيما يتعلق بنشاطاتك عبر الإنترنت».
خلال اختباراتنا، كان «ريدمورف» الأكثر دقة في إعاقة أدوات التعقب، حيث أعاق بالفعل 22 منها على موقع «يو إس إيه توداي»، بينما أعاق «بريفاسي بادجر» سبعة، وأعاق «ديسكونيكت» ثمانية، ورصد «غوستري» ثمانية.
في المقابل، نجد أنه خلال العمل تسبب «ريدمورف» في أكبر مستوى من الأضرار غير المسبوقة، حيث أعاق بعض الفيديوهات على مواقع «سي إن إن» و«يو إس إيه توداي» و«بليتشر ريبورت» و«نيويورك تايمز» و«ديلي نيوز». كما تسبب في كسر قائمة القراءة الموصى بها على موقع «بيزنس إنسايدر» وصندوق «تويتر بزفيد».
وبالنسبة للأشخاص الذين يواجهون صعوبة في تحميل مواقع على الشبكة، تعرض الشركة زرا يحمل اسم «إيزي فيكس» لوقف إعاقة جهات التعقب بموقع ما. ومع ذلك، فإن هذا ليس حلاً مثاليًا لأنه يتسبب أحيانًا في توقف عدد هائل من المواقع عن العمل.
أما إدلابادكار من «ريدمورف»، فقال: «إن تطبيق إعاقة التعقب هذا يعوق بعض الفيديوهات وقوائم القراءة الموصى بها لأنه يجري تحميلها فقط بعد تحميل أداة تعقب أولاً».
* تطبيق يسير
وهذا يترك أمامنا «بريفاسي بادجر» و«ديسكونيكت». وأبدى «بريفاسي بادجر» قدرته على رصد نطاقات الطرف الثالث التي يتصل بها مستخدمون عندما يقومون بتحميل موقع ما على الشبكة، لكنه يعيق هذه النطاقات فقط عندما تتحرك لتعقبك. ويكشف التطبيق للمستخدم عن جهات التعقب التي رصدها، بحيث تظهر تلك التي تمت إعاقتها بالفعل باللون الأحمر، بينما الأخرى التي تظهر باللون الأخضر هي تلك التي ما تزال فاعلة.
ويتخذ «ديسكونيكت» توجهًا مشابهًا. وقد أعلنت الشركة من جانبها أن بعض أدوات الترقب كانت ضرورية كي يعمل موقع ما بصورة مناسبة ـ على سبيل المثال، موقع مثل «نيويورك تايمز» يعتمد على تحليلات لجمع معلومات عن القراء، مثلما يشرح الموقع في سياسته تجاه الخصوصية. ومع ذلك، فإن «ديسكونيكت» سيعوق أدوات التعقب من أطراف ثالثة التي تتولى جمع، أو الاحتفاظ، أو التشارك في مثل تلك البيانات. وعبر موقعها الرسمي، تنشر الشركة أدوات التعقب التي تعوقها والأخرى التي تسمح بها، مع شرح مفصل لسياستها.
وعن هذا، قالت كايسي أوبينهيم، الرئيسة التنفيذية لـ«ديسكونيكت»: «في الواقع، إننا نركز على الخصوصية أكثر من إعاقة الإعلانات التي تطرح بأسلوب لائق. ومن المهم أن نسمح للناشرين بالبقاء وجني المال. وأعتقد أن هناك حلاً وسطا يمكن الوصول إليه هنا».
في النهاية، وقع اختيارنا على «ديسكونيكت» باعتباره تطبيق إعاقة التعقب المفضل لدينا لأنه كان الأيسر في فهمه، حيث يتولى تنظيم أنماط طلبات التعقب التي يعوقها في فئات مختلفة: إعلانات وتحليلات وشبكات تواصل اجتماعي ومحتوى.

• خدمة «نيويورك تايمز»



ميزات جديدة في «خرائط غوغل» تحول التطبيق إلى مساعد ذكي للتنقل

الذكاء الاصطناعي يحلل التقييمات والصور لاقتراح أماكن «مدونة غوغل»
الذكاء الاصطناعي يحلل التقييمات والصور لاقتراح أماكن «مدونة غوغل»
TT

ميزات جديدة في «خرائط غوغل» تحول التطبيق إلى مساعد ذكي للتنقل

الذكاء الاصطناعي يحلل التقييمات والصور لاقتراح أماكن «مدونة غوغل»
الذكاء الاصطناعي يحلل التقييمات والصور لاقتراح أماكن «مدونة غوغل»

تشهد خدمات الخرائط الرقمية تحولاً متسارعاً مع دخول تقنيات الذكاء الاصطناعي إلى صلب تجربة المستخدم، في خطوة تسعى من خلالها الشركات التقنية إلى إعادة تعريف مفهوم الملاحة التقليدية.

وفي هذا السياق، أعلنت «غوغل» عن مجموعة من المزايا الجديدة ضمن تطبيق «خرائط غوغل»، تهدف إلى جعل التخطيط للرحلات والتنقل داخل المدن أكثر تفاعلاً وذكاءً.

تتمثل أبرز هذه الإضافات في ميزة جديدة تحمل اسم «Ask Maps»، وهي أداة تعتمد على تقنيات الذكاء الاصطناعي التوليدي لتمكين المستخدمين من طرح أسئلة طبيعية ومباشرة داخل التطبيق، بدلاً من الاكتفاء بعمليات البحث التقليدية.

وبفضل هذه الميزة، يمكن للمستخدم الاستفسار عن أفضل الأماكن المناسبة لنشاط معين، مثل المقاهي الهادئة للعمل أو المطاعم المناسبة للقاءات العائلية، ليقوم النظام بتحليل كمّ كبير من البيانات المتاحة، بما في ذلك تقييمات المستخدمين والصور والمراجعات، ومن ثم تقديم اقتراحات دقيقة ومفصلة.

تعتمد هذه التقنية على نماذج الذكاء الاصطناعي المتقدمة التي طورتها «غوغل»، ما يسمح بتحويل تطبيق الخرائط من مجرد أداة لتحديد المواقع إلى مساعد رقمي قادر على فهم السياق وتقديم توصيات مخصصة لكل مستخدم.

إلى جانب ذلك، كشفت الشركة عن تطويرات جديدة في ميزة «الملاحة الغامرة» (Immersive Navigation)، التي تُقدم تجربة عرض ثلاثية الأبعاد أكثر واقعية لمسارات التنقل.

وتتيح هذه الميزة للمستخدم استعراض الطريق بشكل تفصيلي قبل بدء الرحلة، مع عرض المباني والطرق والمعالم المحيطة بدقة بصرية عالية، فضلاً عن توضيح المسارات والانعطافات ومداخل الوجهات المختلفة، بما يُسهم في تقليل الأخطاء أثناء القيادة أو الوصول إلى المواقع المزدحمة.

وحسب ما أعلنته الشركة، فقد بدأت هذه المزايا الوصول تدريجياً إلى المستخدمين؛ حيث تم إطلاقها أولاً في الولايات المتحدة، مع بدء توفرها كذلك في الهند على الهواتف الذكية العاملة بنظامي «آندرويد» و«آي أو إس».

ومن المتوقع أن تتوسع هذه الخصائص لاحقاً إلى أسواق إضافية حول العالم خلال الفترة المقبلة، ضمن خطة تدريجية لتعميمها على نطاق أوسع.


دراسة صادمة: 8 من كل 10 روبوتات ذكاء اصطناعي قد تساعد بالتخطيط لهجمات عنيفة

شعار تطبيق «شات جي بي تي» يظهر على شاشة (أ.ف.ب)
شعار تطبيق «شات جي بي تي» يظهر على شاشة (أ.ف.ب)
TT

دراسة صادمة: 8 من كل 10 روبوتات ذكاء اصطناعي قد تساعد بالتخطيط لهجمات عنيفة

شعار تطبيق «شات جي بي تي» يظهر على شاشة (أ.ف.ب)
شعار تطبيق «شات جي بي تي» يظهر على شاشة (أ.ف.ب)

مع الانتشار المتسارع لتقنيات الذكاء الاصطناعي، أصبحت روبوتات الدردشة جزءاً من الحياة اليومية لملايين الأشخاص حول العالم. فهذه الأنظمة تُستخدم للحصول على المعلومات، وطلب النصائح، والإجابة عن الأسئلة المعقدة، بل وحتى لتقديم نوع من الدعم الاجتماعي أو الرفقة. ويعتمد عليها المستخدمون من مختلف الفئات العمرية، بما في ذلك الأطفال والمراهقون.

لكن تقريراً جديداً حذّر من مخاطر محتملة مرتبطة بهذه التقنيات، مشيراً إلى أن بعض روبوتات الدردشة المدعومة بالذكاء الاصطناعي قد تقدم معلومات تساعد المستخدمين على التخطيط لأعمال عنف خطيرة، بما في ذلك حوادث إطلاق النار في المدارس، وفقاً لما نقلته صحيفة «إندبندنت».

وحسب التقرير الصادر عن مركز مكافحة الكراهية الرقمية، فإن ثمانية من كل عشرة روبوتات دردشة تعمل بالذكاء الاصطناعي قد تساعد المستخدمين الشباب في التخطيط لهجمات عنيفة.

ورغم أن هذه الروبوتات يُفترض أن تعمل مصادر للمعلومات أو أدوات تعليمية ووسائل مساعدة يومية، فإن التقرير يشير إلى أن الواقع قد يكون أكثر تعقيداً وخطورة مما يُعتقد.

فقد وجد الباحثون أن ثمانية من أصل عشرة من برامج الدردشة الآلية الرائدة الموجهة للمستهلكين قدمت نوعاً من المساعدة للمستخدمين الذين طلبوا معلومات تتعلق بتنفيذ هجمات عنيفة. وشمل ذلك منصات معروفة مثل «شات جي بي تي» و«ديب سيك».

وجاء في التقرير: «قدمت معظم برامج الدردشة الآلية معلومات عملية للمستخدمين الذين يعبرون عن آيديولوجيات متطرفة، قبل أن تطلب منهم تحديد المواقع والأسلحة التي سيستخدمونها في الهجوم، وذلك في أغلب الردود».

وأشار التقرير إلى أن برنامج «ديب سيك» ذهب إلى أبعد من ذلك، إذ أفاد الباحثون بأنه تمنى للمهاجم المحتمل «إطلاق نار سعيداً وآمناً».

شعار تطبيق «ديب سيك» (رويترز)

وفقاً للمركز، فإن برنامج «كلود إيه آي» التابع لشركة «آنثروبيك» كان المنصة الوحيدة التي «أثبتت» قدرتها على تثبيط المستخدم عن التخطيط للهجمات العنيفة، ما يشير إلى وجود ضوابط أمان فعالة نسبياً، وإن كانت هذه الضوابط - حسب التقرير - لا تُطبّق بشكل مثالي في معظم المنصات الأخرى.

وأضافت المنظمة غير الربحية في تقريرها أن بعض الأنظمة أبدت استعداداً مرتفعاً للغاية للاستجابة لمثل هذه الطلبات.

فعلى سبيل المثال، أظهرت النتائج أن منصتي «Perplexity» و«Meta AI» قدمتا المساعدة للمهاجمين المحتملين في 100 في المائة و97 في المائة من الحالات على التوالي.

يأتي نشر هذا التقرير في أعقاب حادثة إطلاق نار في مدرسة «تومبلر ريدغ» في مقاطعة كولومبيا البريطانية بكندا. وقد أُفيد لاحقاً بأن أحد موظفي شركة «أوبن إيه آي» رصد داخلياً أن المشتبه به في الحادثة استخدم برنامج «شات جي بي تي» بطرق اعتُبرت متوافقة مع التخطيط لأعمال عنف.

وفي تعليقه على النتائج، قال عمران أحمد، رئيس مركز مكافحة الكراهية الرقمية: «قد تساعد برامج الدردشة الآلية المدعومة بالذكاء الاصطناعي، والمندمجة الآن في حياتنا اليومية، مطلق النار التالي في مدرسة على التخطيط لهجومه، أو متطرفاً سياسياً على تنسيق عملية اغتيال».

وأضاف: «عندما تُصمم نظاماً يهدف إلى الامتثال لكل طلب، وتحقيق أقصى قدر من التفاعل، وتجنب رفض أي استفسار، فإنه في نهاية المطاف قد يمتثل للأشخاص الخطأ».

وختم بالقول: «ما نشهده هنا ليس مجرد فشل تكنولوجي، بل فشل في تحمل المسؤولية».


أبحاث جديدة لفهم تفكير الذكاء الاصطناعي وفتح «صندوقه الأسود»

تعتمد الطريقة الجديدة على استخراج المفاهيم من داخل النموذج نفسه بدلاً من فرض مفاهيم محددة مسبقاً من قبل الخبراء (أدوبي)
تعتمد الطريقة الجديدة على استخراج المفاهيم من داخل النموذج نفسه بدلاً من فرض مفاهيم محددة مسبقاً من قبل الخبراء (أدوبي)
TT

أبحاث جديدة لفهم تفكير الذكاء الاصطناعي وفتح «صندوقه الأسود»

تعتمد الطريقة الجديدة على استخراج المفاهيم من داخل النموذج نفسه بدلاً من فرض مفاهيم محددة مسبقاً من قبل الخبراء (أدوبي)
تعتمد الطريقة الجديدة على استخراج المفاهيم من داخل النموذج نفسه بدلاً من فرض مفاهيم محددة مسبقاً من قبل الخبراء (أدوبي)

أصبحت أنظمة الذكاء الاصطناعي أكثر تطوراً كالتعرف إلى الصور وتشخيص الأمراض والمساعدة في اتخاذ قرارات معقدة. لكن رغم هذا التقدم الكبير، لا يزال كثير من نماذج التعلم الآلي المتقدمة يعمل بطريقة توصف غالباً بأنها «صندوق أسود». فهي تقدم تنبؤات دقيقة، لكن الأسباب التي تقود إلى هذه التنبؤات تبقى غير واضحة، حتى بالنسبة للمهندسين الذين طوروا هذه الأنظمة.

ويعمل باحثون في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا (MIT) حالياً على معالجة هذه المشكلة من خلال تطوير طرق تساعد أنظمة الذكاء الاصطناعي على شرح قراراتها. ويهدف هذا العمل إلى جعل نماذج التعلم الآلي ليست دقيقة فحسب، بل أكثر شفافية أيضاً، حيث يتمكن البشر من فهم المنطق الذي يقف وراء التنبؤات التي تقدمها هذه الأنظمة.

تفسير قرارات الذكاء الاصطناعي

تزداد أهمية قدرة الذكاء الاصطناعي على تفسير قراراته مع توسع استخدام هذه التقنيات في مجالات حساسة، مثل الرعاية الصحية والنقل والبحث العلمي. ففي هذه المجالات، يحتاج المستخدمون غالباً إلى فهم العوامل التي أدّت إلى نتيجة معينة، قبل أن يتمكنوا من الوثوق بها أو الاعتماد عليها.

فعلى سبيل المثال، قد يرغب طبيب يراجع تشخيصاً طبياً قدّمه نظام ذكاء اصطناعي في معرفة الخصائص التي دفعت النموذج إلى الاشتباه بوجود مرض معين. وبالمثل، يحتاج المهندسون الذين يعملون على تطوير السيارات ذاتية القيادة إلى فهم الإشارات أو الأنماط التي جعلت النظام يحدد وجود مشاة أو يفسر موقفاً مرورياً معيناً.

غير أن كثيراً من نماذج التعلم العميق تعتمد على علاقات رياضية معقدة تشمل آلافاً حتى ملايين من المتغيرات. ورغم أن هذه الأنظمة قادرة على اكتشاف أنماط دقيقة داخل البيانات، فإن الطريقة التي تصل بها إلى قراراتها قد تكون صعبة الفهم بالنسبة للبشر. وقد أصبح هذا النقص في الشفافية أحد أبرز التحديات في مجال الذكاء الاصطناعي الحديث.

ولهذا ظهر مجال بحثي يعرف باسم «الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير»، ويهدف إلى تطوير تقنيات تساعد البشر على فهم كيفية وصول الأنظمة الذكية إلى نتائجها، بما يسمح بتقييم موثوقيتها واكتشاف الأخطاء المحتملة وتعزيز الثقة في الأنظمة المؤتمتة.

تهدف هذه الأبحاث إلى بناء أنظمة ذكاء اصطناعي أكثر موثوقية ومساءلة من خلال تحقيق توازن بين دقة النماذج وإمكانية تفسيرها (أدوبي)

نهج قائم على المفاهيم

ركّز الباحثون في «MIT » على تحسين تقنية تعرف باسم «نموذج عنق الزجاجة المفاهيمي». ويهدف هذا النهج إلى جعل طريقة تفكير أنظمة الذكاء الاصطناعي أكثر وضوحاً للبشر.

في هذا النموذج، لا ينتقل النظام مباشرة من البيانات الخام إلى النتيجة النهائية. بدلاً من ذلك، يحدد أولاً مجموعة من المفاهيم أو الخصائص التي يمكن للبشر فهمها، ثم يستخدم هذه المفاهيم كأساس لاتخاذ القرار.

فإذا كان النظام، على سبيل المثال، مدرباً على التعرف إلى أنواع الطيور من الصور، فقد يحدد أولاً خصائص بصرية مثل «أجنحة زرقاء» أو «أرجل صفراء». وبعد التعرف إلى هذه السمات، يمكن للنظام أن يصنف الطائر ضمن نوع معين.

وفي مجال التصوير الطبي، قد تشمل هذه المفاهيم مؤشرات بصرية، مثل أنماط معينة في الأنسجة أو أشكال محددة تساعد في اكتشاف الأمراض. ومن خلال ربط التنبؤات بهذه المفاهيم الواضحة، يصبح من الأسهل على المستخدمين فهم الطريقة التي توصل بها النظام إلى نتيجته.

حدود المفاهيم المحددة مسبقاً

ورغم أن استخدام المفاهيم يمكن أن يجعل أنظمة الذكاء الاصطناعي أكثر شفافية، فإن النسخ السابقة من هذا النهج كانت تعتمد إلى حد كبير على مفاهيم يحددها الخبراء مسبقاً. لكن في الواقع، قد لا تعكس هذه المفاهيم دائماً التعقيد الكامل للمهمة التي يؤديها النظام. فقد تكون عامة للغاية أو غير مكتملة أو غير مرتبطة مباشرة بالأنماط التي يستخدمها النموذج فعلياً أثناء اتخاذ القرار. وفي بعض الحالات، قد يؤدي ذلك إلى تقليل دقة النموذج أو تقديم تفسير لا يعكس الطريقة الحقيقية التي يعمل بها.

ولهذا سعى فريق «MIT» إلى تطوير طريقة جديدة تستخرج المفاهيم مباشرة من داخل النموذج نفسه. فبدلاً من فرض أفكار محددة عليه مسبقاً، تحاول هذه التقنية تحديد الأنماط والتمثيلات التي تعلمها النموذج خلال مرحلة التدريب. بعد ذلك، يتم تحويل هذه الأنماط الداخلية إلى مفاهيم يمكن للبشر فهمها واستخدامها لتفسير قرارات النظام.

تزداد أهمية تفسير قرارات الذكاء الاصطناعي مع استخدامه في مجالات حساسة مثل الطب والنقل والبحث العلمي (أدوبي)

ترجمة تفكير الآلة إلى لغة مفهومة

لتحقيق ذلك، جمع الباحثون بين مكونين مختلفين من تقنيات التعلم الآلي. يقوم الأول بتحليل البنية الداخلية للنموذج المدرب لتحديد الخصائص الأكثر أهمية التي يعتمد عليها عند اتخاذ التنبؤات. أما الثاني فيحوّل هذه الخصائص إلى مفاهيم يمكن للبشر تفسيرها. وبمجرد تحديد هذه المفاهيم، يصبح النظام ملزماً بالاعتماد عليها عند إصدار توقعاته. وبهذا تتشكل سلسلة واضحة منطقياً تربط بين البيانات المدخلة والنتيجة النهائية.

ويشبه الباحث الرئيسي أنطونيو دي سانتيس هذا الهدف بمحاولة فهم طريقة تفكير الإنسان. ويقول: «بمعنى ما، نريد أن نكون قادرين على قراءة عقول نماذج الرؤية الحاسوبية هذه. نموذج عنق الزجاجة المفاهيمي هو إحدى الطرق التي تسمح للمستخدمين بفهم ما الذي يفكر فيه النموذج ولماذا اتخذ قراراً معيناً». ويرى الباحثون أن استخدام مفاهيم مستخرجة من المعرفة الداخلية للنموذج يمكن أن ينتج تفسيرات أكثر وضوحاً ودقة مقارنة بالطرق السابقة.

تحقيق التوازن بين الدقة والشفافية

يُعد تحقيق التوازن بين دقة النماذج وإمكانية تفسيرها أحد التحديات الرئيسية في مجال الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير. فالنماذج الأكثر تعقيداً غالباً ما تحقق أفضل النتائج من حيث الدقة، لكنها تكون أيضاً الأصعب في الفهم. يحاول النهج الجديد الذي طوّره باحثو «MIT» معالجة هذه المشكلة من خلال اختيار عدد محدود من المفاهيم الأكثر أهمية لشرح كل تنبؤ. وبهذه الطريقة يركز النظام على الإشارات الأكثر صلة بالقرار بدلاً من الاعتماد على علاقات خفية داخل النموذج. كما يساعد ذلك على تقليل ما يعرف بـ«تسرب المعلومات»، وهي الحالة التي يعتمد فيها النموذج على أنماط في البيانات لا تظهر في التفسير الذي يقدمه.

نحو أنظمة ذكاء اصطناعي أكثر مساءلة

مع ازدياد اعتماد المؤسسات على أنظمة الذكاء الاصطناعي في اتخاذ القرارات، من المرجح أن تصبح القدرة على فهم طريقة عمل هذه الأنظمة أكثر أهمية. فالنماذج الأكثر شفافية يمكن أن تساعد الباحثين على اكتشاف التحيزات المحتملة وتحسين موثوقية الأنظمة والتأكد من أنها تعمل كما هو متوقع. ويمثل البحث الذي أجراه فريق «MIT» خطوة في هذا الاتجاه. فمن خلال تمكين نماذج التعلم الآلي من تفسير قراراتها بطريقة أكثر وضوحاً ومعنى، قد يسهم هذا النهج في تقليص الفجوة بين الخوارزميات المعقدة والفهم البشري.