مصابيح الإنارة الذكية.. هل تكون الهدف التالي لقراصنة الإنترنت؟

باحثون نجحوا في اختراق شبكة «إنترنت الأشياء» داخل مبنى من سيارة بعيدة

مصابيح «هيو» الذكية تنظم لاسلكيًا بالهواتف الجوالة والكومبيوترات
مصابيح «هيو» الذكية تنظم لاسلكيًا بالهواتف الجوالة والكومبيوترات
TT

مصابيح الإنارة الذكية.. هل تكون الهدف التالي لقراصنة الإنترنت؟

مصابيح «هيو» الذكية تنظم لاسلكيًا بالهواتف الجوالة والكومبيوترات
مصابيح «هيو» الذكية تنظم لاسلكيًا بالهواتف الجوالة والكومبيوترات

للشبكة التي يطلق عليه «إنترنت الأشياء» كثير من المنافع، على حد قول مؤيديها، فهي تساعد في توفير الطاقة، وتقدم تكنولوجيا قادرة على توقع ما يريده المستخدم، بل وتساعد في الحد من التكدس المروري. ومع ذلك هناك نبأ غير سار، وهو أن وضع مجموعة من الأجهزة المتصلة لاسلكيًا بالإنترنت في مكان واحد يجعلها عرضة لقراصنة الإنترنت، حيث يسمح لهم بنشر شفرة خبيثة في الهواء، وكأن هناك فيروس أنفلونزا منتشرا في طائرة.
أوضح باحثون في ورقة بحثية، قدمت للنشر حديثا، أنهم قد كشفوا عن عيب في تكنولوجيا اللاسلكي التي كثيرًا ما تتوافر في الأجهزة الذكية في المنزل مثل أجهزة الإنارة، والمفاتيح، والأقفال، وأجهزة قياس الحرارة، وغيرها من مكونات «المنزل الذكي» الذي يتم الترويج له بقوة.
وركز الباحثون على مصباح الإنارة الذكي «فيليبس هيو Hue»، ووجدوا أن اللاسلكي به يمثل عيبًا يتيح لقراصنة الإنترنت التحكم في مصابيح الإنارة، وذلك بحسب باحثين في جامعة «دالهاوزي» في هاليفاكس بكندا، وباحثين آخرين.
قد لا يبدو هذا الأمر مهمًا أو خطيرًا، لكن تخيل وجود آلاف أو مئات الآلاف من الأجهزة المتصلة بالإنترنت بالقرب من بعضها البعض، هنا يمكن أن تنتشر أي برامج خبيثة يصنعها قراصنة الإنترنت، مثل مسببات الأمراض بين الأجهزة، حيث تكفي إصابة جهاز واحد بها.
ولن يكون هناك حاجة إلى اتصال مباشر بالأجهزة حتى تصاب بها، إذ تمكن الباحثون من نشر العدوى في شبكة داخل مبنى من خلال قيادة سيارة على بعد 229 قدما (69 مترا).
وتجدر الإشارة إلى أن بضعة أسابيع مرت فقط عندما نجح قراصنة الإنترنت في منع المستخدمين من الدخول على الإنترنت لفترة وجيزة، من خلال الضغط على مزودات الخدمة في شركة «داين» في نيوهامبشير، وهو ما ساعد في السيطرة على المكونات الرئيسية للإنترنت. ويقول خبراء الأمن إنهم يعتقدون أن القراصنة قد وجدوا القوة اللازمة لتنفيذ هجومهم من خلال السيطرة على مجموعة من الأجهزة المتصلة بالإنترنت، لكنهم في الواقع لم يستخدموا الطريقة الموضحة في التقرير الجديد.
وقال مسؤولون في الشركة الصينية المنتجة للكاميرات اللاسلكية (التي اخترقت حينها)، إن كلمات السر الضعيفة الموجودة على بعض منتجاتها كانت السبب في نجاح الهجوم. ورغم أنها لم تكن المرة الأولى التي يستخدم فيها القراصنة إنترنت الأشياء في تنفيذ هجوم، كان نطاق المحاولة ضد شركة «داين» ذا دلالة واضحة بالنسبة لمن لم يدركوا أن استخدام أشياء متصلة بالإنترنت في الحياة اليومية أمر يتضمن مخاطر جديدة.
وقال أدي شامير، خبير تشفير مرموق ساعد في عمل طرق التشفير الحديثة، وأحد مؤلفي التقرير: «حتى أفضل تكنولوجيا للدفاع على الإنترنت لا تستطيع التصدي لمثل هذا الهجوم». ومصدر الخطر الجديد هو بروتوكول أو برنامج لاسلكي لا يُعرف كثير عنه، يسمى «زيغبيغ» ZigBee. وهو معيار لاسلكي، تم ابتكاره في التسعينات، ويستخدم على نطاق واسع في الأجهزة الاستهلاكية المنزلية. وفي حين أنه من المفترض أن يكون آمنًا، لم يصمد أمام تدقيق وسائل الأمن الأخرى المستخدمة في مجال الإنترنت.
ووجد الباحثون أنه من الممكن استخدام معيار «زيغبيغ» بهدف تطوير دودة كومبيوترية لنشر برمجيات خبيثة بين الأجهزة المتصلة بالإنترنت. ولا يتم الانتباه كثيرًا هذه الأيام لدودة الكومبيوتر، التي تستطيع أن تنتقل من جهاز إلى آخر من خلال استنساخ ذاتها؛ مع أنها كانت تشكل خطرًا خلال السنوات الأولى من عمر الإنترنت التجاري. وفي عام 1988 أصابت دودة واحدة عُشر عدد أجهزة الكومبيوتر المتصلة بالإنترنت.
ومنذ ذلك الحين ازداد عدد الأجهزة المتصلة بالإنترنت، إلى أن وصل لعدة مليارات، وتزايدت معها المخاطر الناجمة عن الديدان التي يتم صنعها بحذق ومهارة.
ماذا يمكن أن يصنع قراصنة الإنترنت بالأجهزة المعرضة للخطر؟ أولا يمكنهم عمل برامج تساعد في تنفيذ هجمات، مثل الهجوم على شركة «داين». كذلك يمكن استخدام هذه البرامج منصة انطلاق لسرقة المعلومات، أو إرسال رسائل غير مرغوب فيها عن طريق البريد الإلكتروني. كذلك يستطيعون إعادة ضبط مصباح إنارة بالصمامات الباعثة للضوء «ليد» بحيث يكون شعاعه صاعقًا وقد يسبب نوبات صرع، أو يمنع الناس من الشعور بالراحة. قد يبدو هذا احتمالاً بعيدًا، لكن الباحثين أثبتوا صحته بالفعل.
يمكن التحكم في لون، ودرجة إضاءة مصباح «فيليبس هيو» الذكي باستخدام كومبيوتر، أو هاتف ذكي. وأوضح الباحثون أنه يمكن لمصباح واحد إصابة عدد كبير من مصابيح الإضاءة القريبة بالعدوى في غضون دقائق معدودة. يحمل برنامج الدودة عنصرًا خبيثًا موجهًا لكل مصباح، حتى لو لم يكن جزءًا من الشبكة الخاصة نفسها.
من خلال عمل نموذج لعملية العدوى، قاموا بمحاكاة توزيع الأضواء في باريس في منطقة تبلغ مساحتها نحو 40 ميلا مربعا، ولاحظوا أن الهجوم قادر على الانتشار عندما يكون هناك عدد من الأجهزة يبلغ 15 ألفًا في تلك المنطقة. وقال الباحثون إنهم أخطروا شركة «فيليبس» بهذا الخطر المحتمل، وطلبت الشركة من الباحثين عدم نشر الورقة البحثية إلى أن يتم إصلاح الأمر. وأصلحت شركة «فيليبس» الخلل في المجموعة، التي تم طرحها في 4 أكتوبر (تشرين الأول)، ونصحوا العملاء بتركيبها باستخدام تطبيق على الهاتف الذكي. يبدو أنها لم تدرك مدى خطورة المشكلة. وذكرت بيث برينر، المتحدثة باسم شركة «فيليبس» في بيان عبر البريد الإلكتروني: «لقد كان تقييمنا للتأثير الأمني منخفضًا بالنظر إلى أن المكونات التخصصية، والبرامج غير المطروحة، والقرب الشديد من مصابيح (هيو) ضروري لتنفيذ الهجوم نظريًا».
قال الباحثون إنهم كانوا بحاجة لتخطي تحديين فنيين منفصلين حتى يجعلوا الهجوم مثاليًا. لقد وجدوا في البداية «جرثومة كبيرة» في الطريقة التي يتم استخدامها لعمل نظام الاتصال اللاسلكي في المصابيح، وهو ما أتاح لهم استهداف المصابيح التي تم نزعها بالفعل من الشبكات التي تمثل هذه المصابيح جزءًا منها. واستخدم الباحثون بعد ذلك ما يصفه خبراء التشفير بأنه هجوم «قناة جانبية» من أجل سرقة المفتاح، الذي تستخدمه شركة «فيليبس»، من أجل التحقق من البرنامج الجديد. ويشير مصطلح «القناة الجانبية» إلى الاستخدام الذكي للمعلومات الخاصة بكيفية استخدام نظام تشفير محدد.
وكتب الباحثون: «لقد استخدمنا المعدات المتاحة، التي لا تبلغ تكلفتها سوى بضع مئات من الدولارات، وتمكنا من العثور على هذا المفتاح دون أن نرى أي تحديثات فعلية. ويوضح هذا مرة أخرى مدى صعوبة عملية التأمين، حتى بالنسبة إلى شركة كبيرة تستخدم تقنيات تشفير معيارية لحماية منتج كبير».

* خدمة «نيويورك تايمز»



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.