«أوبر للشباب» خدمة جديدة حصرية للمراهقين في السعودية

تم تصميم حسابات «أوبر» الخاصة بالشباب لتوفير مزيد من المرونة للعائلات عند تنقلهم مع المحافظة على الأمان (شاترستوك)
تم تصميم حسابات «أوبر» الخاصة بالشباب لتوفير مزيد من المرونة للعائلات عند تنقلهم مع المحافظة على الأمان (شاترستوك)
TT

«أوبر للشباب» خدمة جديدة حصرية للمراهقين في السعودية

تم تصميم حسابات «أوبر» الخاصة بالشباب لتوفير مزيد من المرونة للعائلات عند تنقلهم مع المحافظة على الأمان (شاترستوك)
تم تصميم حسابات «أوبر» الخاصة بالشباب لتوفير مزيد من المرونة للعائلات عند تنقلهم مع المحافظة على الأمان (شاترستوك)

تتكامل التكنولوجيا بسلاسة مع الحياة اليومية وتظل وسائل النقل عنصراً حاسماً في كيفية تنقلنا في هذا العالم الحديث. إدراكاً للاحتياجات الفريدة للمستخدمين الأصغر سناً (13 - 17 عاماً)، كشفت «أوبر» عن خدمة جديدة مصممة خصيصاً للمراهقين تحت اسم «أوبر للشباب»، متوفرة الآن في السعودية والإمارات وقطر والأردن، ومصممة لتعزيز قدرة العائلات على الحركة وتوفير راحة البال للآباء والأوصياء.

من خلال هذه المبادرة يبقى أولياء الأهل والأوصياء على اطلاع مستمر على مسار الرحلة (أوبر)

سد الفجوة في نقل الشباب

تعالج مبادرة «أوبر» الجديدة فجوة كبيرة في السوق، مقدمة وسائل نقل آمنة وموثوقة للمراهقين الذين تتراوح أعمارهم بين 13 و17 عاماً. وإدراكاً لمخاوف الآباء بشأن خيارات النقل لأطفالهم، قامت «أوبر» بتطوير نظام يسمح للشباب بامتلاك حسابات «أوبر» خاصة بهم مرتبطة بالملف التعريفي لعائلاتهم. لا تعمل هذه الميزة على تعزيز الاستقلال بين المراهقين فحسب، بل تبقي الآباء أيضاً على اطلاع كامل وتحت سيطرتهم.

ويؤكد يوسف أبو سيف، المدير العام لشركة «أوبر» السعودية، على شفافية «أوبر للشباب» قائلاً إنه تم تصميم الخدمة لتكون شفافة تماماً لتجنب أي مفاجآت للآباء والشباب والسائقين على حد سواء.

كيف تعمل خدمة «أوبر للشباب»؟

يمكن للوالدين والأوصياء دعوة أفراد الأسرة لإنشاء حساباتهم الخاصة في «أوبر» من خلال ملف تعريف العائلة على تطبيق «أوبر». عند قبول الدعوة، يتلقى المراهقون رابطاً لتنزيل التطبيق وإعداد حساباتهم الخاصة واستكمال إعدادات الأمان اللازمة أثناء التسجيل. بمجرد تنشيط حساباتهم، يمكن لهؤلاء المستخدمين الصغار طلب المشاوير بشكل مستقل، تحت مراقبة أولياء أمورهم.

يضمن التتبع في الوقت الفعلي أن يتمكن الأوصياء من مراقبة تفاصيل الرحلة من البداية إلى النهاية. ويمكن متابعة الرحلة مباشرة على التطبيق، مما يوفر تحديثات مستمرة حول هوية السائق وتفاصيل السيارة والطريق التي سلكها.

سيتمكن أولياء الأمور والأوصياء من التواصل مع السائق الذي يوصل الشاب تحت وصايتهم في أي وقت خلال الرحلة (أوبر)

ميزات السلامة المحسنة

تم تجهيز خدمة «أوبر للشباب» بالعديد من ميزات الأمان المتقدمة منها مثل التتبع المباشر للرحلة، حيث يمكن للأوصياء تتبع الرحلات في الوقت الفعلي، وتلقي التحديثات حول اسم السائق، ومعلومات السيارة، والوجهة.

كذلك التحقق من رقم التعريف الشخصي، قبل دخول السيارة، إذ يجب على الراكب الشاب تقديم رقم تعريف شخصي فريد للسائق، الذي لا يمكنه بدء الرحلة حتى يتم إدخال رقم التعريف الشخصي الصحيح في التطبيق الخاص به.

باستخدام أجهزة الاستشعار وبيانات نظام تحديد المواقع العالمي (GPS)، يمكن لـ«أوبر» اكتشاف ما إذا كانت الرحلة تنحرف عن مسارها المقصود أو تتوقف بشكل غير متوقع. وسيقوم التطبيق بالتحقق من كل من الراكب والسائق للتأكد من سلامتهما.

أيضاً هناك ميزة التسجيل الصوتي، حيث يمكن تسجيل الرحلات لمزيد من الأمان. ويتم تشفير هذه التسجيلات وتخزينها بشكل آمن، ولا يمكن الوصول إليها إلا في ظل ظروف صارمة لضمان الخصوصية.

إضافة إلى ذلك، تقدم «أوبر» ميزة الاتصال المباشر التي تمكّن الأوصياء من التواصل مباشرة مع السائق طوال الرحلة.

وتشدد «أوبر» على أن السائقين ذوي التصنيف العالي الذين يخضعون لفحوصات خلفية شاملة هم وحدهم المؤهلون لقبول طلبات الركوب من المستخدمين الشباب. ويمكن للسائقين أيضاً إلغاء الاشتراك في تلقي هذه الطلبات في أي وقت.

مبادرة «أوبر» هي أكثر من مجرد حل للنقل؛ إنها خطوة نحو إعادة تعريف راحة البال للأهل في العصر الرقمي. ومع توسع هذه الخدمة، من المحتمل أن تضع معايير جديدة لوسائل النقل الشبابية على مستوى العالم.


مقالات ذات صلة

الرئيس التنفيذي لـ«أوبر»: ندرس شراكات في قطاع النقل الجوي والمركبات ذاتية القيادة

الاقتصاد دارا خسروشاهي الرئيس التنفيذي لـ«أوبر» (تصوير: عبد العزيز النومان)

الرئيس التنفيذي لـ«أوبر»: ندرس شراكات في قطاع النقل الجوي والمركبات ذاتية القيادة

كشفت شركة «أوبر» للنقل التشاركي أنها تدرس فرص عقد الشراكات في قطاع النقل الجوي المتقدم بما يشمل طائرات الإقلاع والهبوط العمودي الكهربائية

فتح الرحمن يوسف (الرياض)
شمال افريقيا مطالِب بوقف التعامل مع شركات «النقل الذكي» في مصر (تصوير: عبد الفتاح فرج)

«واقعة تحرش جديدة» في مصر تصعّد الحملة ضد شركات «النقل الذكي»

تصاعدت وتيرة الحملة ضد شركات «النقل الذكي» في مصر خلال الساعات الماضية، بعد تكرر وقائع مضايقات ومحاولات خطف تسبب فيها سائقوها، ودخل مشاهير وبرلمانيون على الخط.

محمد عجم (القاهرة)
شمال افريقيا العاصمة المصرية القاهرة (غيتي)

واقعة اعتداء جديدة تعيد الجدل حول تطبيقات النقل الذكي في مصر

أثارت واقعة جديدة لسائق تابع لأحد تطبيقات النقل الذكي في مصر، حالة من الغضب والاستياء، بعد ما تم تداوله حول محاولة اختطاف والاعتداء على إحدى السيدات.

سارة ربيع (القاهرة)
العالم مشاة يسيرون أمام صف من سيارات الأجرة في وسط سيدني (أ.ف.ب)

الحكم على أوبر بتعويضات 178 مليون دولار لسائقي الأجرة الأستراليين

حصل سائقو سيارات الأجرة الأستراليون المتأثرون بصعود شركة أوبر العملاقة لخدمات النقل التشاركي على تعويضات بقيمة 178 مليون دولار.

«الشرق الأوسط» (سيدني)
يوميات الشرق تستهدف «ويلي» العملاء ذوي الثروات العالية (صورة من الموقع الرسمي للشركة)

بسيارات «مرسيدس» و«بي إم دبليو»... كيف جذبت شركة منافسة لـ«أوبر» الأثرياء ورجال الأعمال؟

منذ تأسيسها في عام 2010، سعت شركة «ويلي» الخاصة لنقل الركاب، لتلبية احتياجات العملاء الأثرياء ورجال الأعمال عن طريق منحهم خدمات مميزة في سياراتها الفاخرة.

«الشرق الأوسط» (لندن)

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.