مواجهة التهديدات السيبرانية في عصر الذكاء الاصطناعي

خطوات دفاعية بتوظيف نظمه المتطورة

مواجهة التهديدات السيبرانية في عصر الذكاء الاصطناعي
TT

مواجهة التهديدات السيبرانية في عصر الذكاء الاصطناعي

مواجهة التهديدات السيبرانية في عصر الذكاء الاصطناعي

تحمل مشاهد المخاطر المتغيّرة وتطوّر دور الذكاء الاصطناعي في الدفاع السيبراني دروساً مهمّة جداً عن عملية الدفاع في وجه الهجمات الإلكترونية.

مواجهات الذكاء الاصطناعي

يقوم الذكاء الاصطناعي اليوم بأمورٍ مذهلة، مثل مساعدة الأطباء في تشخيص وعلاج الأمراض، ورصد تحويلات خطرة قد تنذر بوجود عملية احتيال، وتحسين جوانب كثيرة في سلاسل التوريد، والسماح لخدمات التدفّق الإنترنتي باقتراح ما قد تودّون مشاهدته. ولكنّ تأثيراته الكبرى تبرز اليوم في الأمن السيبراني؛ وتحديداً في الدفاع السيبراني، كما يرى غاي غودمان، مدير تسويق المنتجات في شركة «بلاكبيري»، في حديث له لموقع «دارك ريدينغ».

هذا الذكاء الاصطناعي قادرٌ على التعلّم، والتكيّف، وتوقّع المخاطر سريعة التنامي، مما يجعله أداةً ضرورية لحماية الأعمال والحكومات. ويعدّ ترشيح الرسائل الإلكترونية المزعجة مهمّة عادية للذكاء الاصطناعي، الذي يملك أيضاً تطبيقاً أكثر تقدّماً، يتمثّل في دفع التحاليل التنبّئية والاستجابة المدعومة بالذكاء الاصطناعي.

ولكنّ مستقبل الذكاء الاصطناعي في الأمن السيبراني ليس إيجابياً بالكامل، خصوصاً أنّ إشارات عدّة تنذر باستدارته نحو خدمة مصالح المهاجمين، وهذا التحوّل مدفوعٌ بتوفّر تقنية الذكاء الاصطناعي للجميع. تستمرّ هذه التقنية في تقوية المؤسسات لبناء دفاعات قوية، ولكنّها في المقابل، تزوّد العناصر الخطرة بأدوات تتيح لهم هندسة هجمات أكثر تعقيداً وتخفّياً.

تطور الأمن السيبراني

تنطوي مشاهد المخاطر المتغيّرة وتطوّر دور الذكاء الاصطناعي في الأمن السيبراني على جوانب مهمّة في الدفاع بوجه هجمات المستقبل.

> الذكاء الاصطناعي في الأمن السيبراني:

- المرحلة الأولى (2000 - 2010): أشعلت بداية الألفية الجديدة عصراً جديداً من التحوّل الرقمي أثّر على الجانبين المهني والشخصي من حياة الناس. في ذلك الوقت، عمل معظم الشركات في بيئات تقنية مدارة بإحكام تعتمد على أجهزة الكومبيوتر المكتبية، واللابتوبات، ومراكز البيانات الموجودة داخل الشركة نفسها.

خلال هذه المرحلة، تصدّرت التهديدات السيبرانية الهادفة لافتعال الفوضى وتشويه السمعة المشهد، وتسبّبت البرمجيات الخبيثة الشهيرة مثل «آي لاف يو»، و«ميليسا»، و«ماي دوم»، في اضطرابات عالمية. كما ساهمت الدوافع المالية في تصاعد عمليات التصيّد، واستهدف برنامج «حصان طروادة» المصرفي فئة غير متوقعة من المستخدمين.

حينها؛ دافعت المؤسسات عن نفسها باستخدام إجراءات أمنية عادية، مثل برمجيات مقاومة الفيروسات التي تعتمد على التوقيع وجدران الحماية. وقدّم الأمن الشبكي أنظمة محسّنة لرصد الاختراق، بالإضافة إلى تبنّي المصادقة ثنائية العناصر.

وشهدت هذه المرحلة أيضاً تصاعداً في الرسائل الإلكترونية المزعجة، وبرز الذكاء الاصطناعي بوصفه أداةً فعّالةً للمدافعين. وقد نجحت هذه التقنية، رغم التشكيك، في إثبات مهارة غير مسبوقة في تعريف وعزل الرسائل المثيرة للشبهة، وتقليل المخاطر، واستعادة الإنتاجية، مما سلّط الضوء على قدرة الذكاء الاصطناعي على محاربة التهديدات الآخذة في التطوّر.

> المرحلة الثانية (2010 - 2020): شهد العالم خلال المرحلة الثانية نقلة نوعية في بنية تكنولوجيا المعلومات التحتية، شملت ازدياداً في تطبيقات البرمجيات بوصفها خدمة، والحوسبة السحابية، وسياسات استخدام الجهاز الخاص، وتوسيع تكنولوجيا معلومات الظلّ لمساحة الاعتداء أمام المنفّذين.

وأصبحت التهديدات أيضاً أكثر تعقيداً؛ حيث تصدّر فيروس «ستوكس نت» والاختراقات عالية المستوى التي استهدفت شركات مهمّة مثل «تارغت» و«سوني بيكتشرز» العناوين. وأكّدت نقاط الضعف التي أصابت سلاسل التوريد وتجسّدت في اختراق «سولار ويندوز»، وتصاعد موجات برامج الفدية، وتفريغ أقراص التخزين، أكثر فأكثر، على الحاجة إلى دفاعات دقيقة وقابلة للتطوير.

هنا؛ أصبح الذكاء الاصطناعي أداةً ملحّةً في مواجهة الاعتداءات السيبرانية.

عمدت شركة البرمجيات «سيكلانسي»، التي تأسّست عام 2012، إلى دمج الذكاء الاصطناعي في أمنها السيبراني، مستبدلةً بالبرمجيات المقاومة للفيروسات نماذج تعلّم آلي خفيفة الوزن. تنامت قدرات الذكاء الاصطناعي لتتضمّن رصد العيوب، والتحليل السلوكي، والتحاليل التنبئية، وتعزيز الآليات الدفاعية في وجه الهجمات المعقّدة.

تهديدات ودفاعات الذكاء الاصطناعي

> المرحلة الثالثة (2020 - الوقت الحاضر): اليوم، يمرّ الدور الذي يلعبه الذكاء الاصطناعي في الأمن السيبراني بنقلة نوعية أخرى، حيث تتسبّب القوى التي تعمل من كلّ مكان، وأنظمة تكنولوجيا المعلومات المفرطة الاتصال، في طمس الحدود الأمنية التقليدية وتعظيم مساحة الهجمات.

وأيضاً، بعد مراحل من استخدامه بوصفه أداةً دفاعيةً حصراً، أصبح الذكاء الاصطناعي اليوم سيفا ذا حدّين، يستخدمه المهاجمون والمدافعون على حدٍ السواء.

تحاول أدوات الذكاء الاصطناعي الشائعة مثل «تشات جي بي تي (ChatGPT)»، تجنّب سوء استخدام الذكاء الاصطناعي، إلّا إنّ أدوات مثل «وورم جي بي تي (WormGPT)» تبرز لمساعدة المهاجمين وتفتح المجال لمزيد من التحديات في الأمن السيبراني.

مع تطوّر الذكاء الاصطناعي، يجب على المؤسسات تبنّي طبيعته المزدوجة، أي احتضان الابتكار للتبحّر في تعقيدات الأمن السيبراني العصري.

وتشمل التهديدات الجديدة المدعمة بالذكاء الاصطناعي:

- حملات التصيّد المصمّمة باستخدام الذكاء الاصطناعي: يساعد الذكاء الاصطناعي التوليدي المهاجمين على إنشاء رسائل تصيّد صعبة الضبط.

- تحديد الهدف بمساعدة الذكاء الاصطناعي: يوظّف المهاجمون خوارزميات التعلّم الآلي لتحديد الأهداف المهمّة بكفاءة.

- تحليل السلوك بمساعدة الذكاء الاصطناعي: تستطيع البرمجيات الخبيثة المدعمة بالذكاء الاصطناعي استنساخ سلوكيات المستخدم للتهرّب من الضبط.

- المسح الآلي لنقاط الضعف: تسهّل الأدوات المدعومة بالذكاء الاصطناعي عملية المسح الآلي للشبكة بحثاً عن الفجوات ونقاط الضعف أكثر من قبل.

- التخزين الذكي للبيانات: يساعد الذكاء الاصطناعي المهاجمين في انتقاء معلومات قيّمة للترشيح، مما يقلّل احتمالات الضبط.

- الهندسة الاجتماعية بمساعدة الذكاء الاصطناعي: تعزّز صور وفيديوهات التزييف العميق مصداقية هجمات الهندسة الاجتماعية.

الخلاصة

تكشف الثورة المستمرة في الأمن السيبراني عن حالة «الابتكار المتواصل» التي يعيشها المهاجمون، وعن الضرورة الملحة لمحافظة المدافعين على يقظتهم ووعيهم. ينتقل الذكاء الاصطناعي حالياً إلى لعب دورٍ مزدوج، هو الرمح والدرع، مما يعيد سردية الأمن السيبراني إلى نقطة الصفر ويجعلها أكثر تعقيداً.

لحسن الحظ؛ يصبح الذكاء الاصطناعي التوليدي أداة فعالة في يد المدافعين، فيزوّدهم بعدسة جديدة لترقّب وصدّ تهديدات الغد. ومن هنا، يمكن القول إنّ المستقبل يحمل وعداً عظيماً للأشخاص الجاهزين لاحتضان التركيبة الآخذة في التطوّر للأمن السيبراني المدعوم بالذكاء الاصطناعي.



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.