وكلاء الذكاء الاصطناعي... «ومضات من التألق والإحباط»

وعود ومخاطر أدوات المساعدة الرقمية المستقبلية

وكلاء الذكاء الاصطناعي... «ومضات من التألق والإحباط»
TT

وكلاء الذكاء الاصطناعي... «ومضات من التألق والإحباط»

وكلاء الذكاء الاصطناعي... «ومضات من التألق والإحباط»

تركتُ وكيل الذكاء الاصطناعي يدير شؤوني اليومية. لنتخيل أنك تجلس لتناول وجبة لم تطلبها مباشرة، لتكتشف أن اختيارها ودفع ثمنها وتسليمها إلى طاولتك، تمت بواسطة وكيل ذكاء اصطناعي يعمل نيابة عنك.

فجر الذكاء الاصطناعي الوكيل

لم يعد هذا السيناريو خيالاً علمياً. إذ يضج قطاع التكنولوجيا الآن بـ«وكلاء الذكاء الاصطناعي»: مساعدون رقميون يتولون مهام متنوعة مثل طلب الطعام وإدارة البريد الإلكتروني أو تجميع الرموز البرمجية. ويَعِدُ هؤلاء الوكلاء بتغيير الحياة اليومية من خلال أتمتة القرارات الروتينية واللوجستيات، ما يقدم لمحة عن مستقبل يُدار فيه الكثير من عالمنا الرقمي والمادي من خلال أنظمة ذكية.

وأنا أتحدث هنا عن تجربتي مع اثنين من وكلاء الذكاء الاصطناعي الرائدين: «أوبريتور - Operator»، الذي طورته شركة «أوبن إيه آي» التي طورت «تشات جي بي تي»، و«مانوس - Manus»، من تطوير شركة «باترفلاي إيفكت - Butterfly Effect»، وهي شركة صينية ناشئة.

ومن خلال التجربة والخطأ، وقدر لا بأس به من التخمينات، فاني سأشرع في الإجابة على سؤالين أساسيين: هل نحن مستعدون للثقة في وكلاء الذكاء الاصطناعي الذين يتحكمون بشكل كبير في حياتنا، وهل تفي هذه الأنظمة بوعودها؟

من «التوليدي» إلى «الوكيل»

الذكاء الاصطناعي التوليدي. إن أساس هذه القفزة التكنولوجية هو الذكاء الاصطناعي التوليدي، المدعوم بالنماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) المدربة على مجموعات بيانات ضخمة جُمعت من الإنترنت. ومنذ عام 2023، احتل الذكاء الاصطناعي التوليدي عناوين الأخبار لقدرته على إنشاء محتوى أصلي - سواء كان نصاً أو صوراً أو رموزاً كومبيوترية - بناء على مطالبات اللغة الطبيعية. ومع ذلك، على الرغم من الطابع التحويلي لهذا الأمر، فقد اقتصر دور الذكاء الاصطناعي بصورة كبيرة على دور «مساعد الطيار»: إذ إنه يقترح المحتوى، ويقدم التوصيات، أو يجيب على الأسئلة.

> الذكاء الاصطناعي الوكيل، من جانبه مصمم لتجاوز الاقتراحات السلبية إلى مستوى اتخاذ القرارات وتنفيذها بصورة فعالة. ويشرح بيتر ستون، مؤسس «مجموعة أبحاث وكلاء التعلم» في جامعة تكساس في أوستن، أن الذكاء الاصطناعي الوكيل «يستشعر البيئة، ويقرر ما يجب فعله، ويتخذ الإجراء». وبدلاً من مجرد التوصية بطبق ما أو تحديد موقع مطعم، يمكن للذكاء الاصطناعي الوكيل الآن تصفح قوائم الطعام، وتقديم الطلبات، والدفع باستخدام بطاقة الائتمان خاصتك، وتنسيق عملية التسليم - كل ذلك بشكل مستقل.

كيف يعمل الذكاء الاصطناعي الوكيل؟

بينما يدعم الذكاء الاصطناعي التوليدي أساس هذه الأنظمة، يضيف الذكاء الاصطناعي الوكيل طبقات من التفاعل في العالم الحقيقي. عندما يُمنح هدفاً، مثل «طلب العشاء» أو «إنشاء تطبيق»، يضع الذكاء الاصطناعي خطة متعددة الخطوات، ويقرر أفضل طريقة لاستخدام الأدوات الرقمية مثل متصفحات الويب أو التطبيقات. في كل خطوة، يُعيد تقييم تقدمه، ويُعدل إجراءاته حتى يُقرر أن الهدف قد تحقق أو أنه غير قابل للتحقيق. حتى أنه يستخدم حلقة تغذية مرتدة - تسمى التعلم المعزز من التغذية البشرية الراجعة - للتعلم من النجاحات والأخطاء.

يلاحظ ستون أنه على الرغم من أن برامج الذكاء الاصطناعي مثل «ديب بلو - Deep Blue» من تطوير شركة «آي بي إم - IBM» قد تغلبت على بطل العالم في الشطرنج غاري كاسباروف في عام 1997، غير أن تلك الأنظمة لم تكن «وكيلة» حقاً. إذ لم يكن برنامج «ديب بلو» قادراً على التفاعل مع العالم الحقيقي في غياب المساعدة البشرية. وعلى النقيض من ذلك، يمكن للذكاء الاصطناعي الوكيل اليوم أن يعمل في الفضاءات الرقمية مع تدخل بشري طفيف أو لعله لا يُذكر بالمرة.

اختبار الوكلاء

للوقوف على كيفية عمل الذكاء الاصطناعي الوكيل في الواقع العملي، طلبت الحصول على حق الوصول التجريبي إلى نظامين حقيقيين: «أوبريتور» و«مانوس». ووافقت الشركتان على منحي حق الوصول. ويتمثل هدفي في استخدام هذين النظامين الوكيلين كمساعدين شخصيين، مما يُخفف عن المستخدم أكبر قدر ممكن من العمل الروتيني المكثف.

> نتائج متباينة وإحباطات للمستخدمين. كشفت التجارب عن مزيج من النجاحات المبهرة والإحباطات المؤثرة. إذ عند تحميل عرض تقديمي إلى «مانوس»، وطلب إعادة تنسيقه، أكمل الوكيل المهمة ولكن بطريقة تتطلب تصحيحاً يدوياً كبيراً - ما يجعل التعديلات المستقبلية مرهقة. كان أداء «مانوس» أفضل عند إنشاء وتجهيز تطبيق لمتجر التطبيقات، حيث استفاد من مختلف الأدوات الرقمية وواجهات سطر الأوامر بدرجة معتبرة من الكفاءة.

في الوقت نفسه، يواجه «أوبريتور» صعوبات في تنفيذ المهام الإدارية. فعند الطلب منه إدارة الفواتير الإلكترونية لي، يرتكب أخطاء أساسية - مثل إدخال نص في حقول رقمية ونسخ المعلومات بشكل غير صحيح، مما يؤدي إلى اقتراح إصدار فاتورة للناشر بمبلغ 8001 جنيه إسترليني مقابل مقال واحد. هذه الأخطاء أكثر من مجرد إزعاج؛ إنها تكشف عن الطبيعة الناشئة والقابلة للخطأ لوكلاء الذكاء الاصطناعي الحاليين. ومع ذلك، أصررت على المضي قدماً، حتى أنني كلفت «أوبريتور» بمهمة الترويج لهذا المقال على وجه التحديد.

يقوم الذكاء الاصطناعي بصياغة وإرسال رسائل البريد الإلكتروني إلى الخبراء الذين تُجرى معهم المقابلات، ولكن نبرة الرسائل واختيار الكلمات فيها غير ملائم - فهي رسمية للغاية، وأحياناً ساذجة، وتفتقر إلى المعلومات الأساسية. كما أن «أوبريتور» لا يكشف أن وكيل الذكاء الاصطناعي - وليس المؤلف - هو الذي كتب المراسلات، ما قد يؤدي إلى حدوث ارتباك أو عدم ثقة.

> نجاحات جزئية وردود فعل اجتماعية. من المثير للاهتمام أن رسائل البريد الإلكتروني التي أرسلها «أوبريتور» لم تكن فاشلة تماماً. فقد رد بعض المستلمين، مثل خبير الذكاء الاصطناعي بيتر ستون، بشكل إيجابي، وتقبلوا غرابة الذكاء الاصطناعي. وأشاد آخر بـ«dogfooding: الاختبار التجريبي» للمؤلف - وهو مصطلح صناعي يستخدم للإشارة إلى استخدام المرء لتقنيته التجريبية الخاصة. ومع ذلك، رفض خبير آخر المشاركة، مشيراً إلى القيود المؤسسية.

> الحقيقة وراء هذا التهويل. تروج شركات التكنولوجيا للذكاء الاصطناعي الوكيل باعتباره المساعد الذي لا يخطئ في المستقبل، لكن التجارب الحالية تشير إلى عكس ذلك. وبحسب كاريسا فيليز، اختصاصية الأخلاقيات في جامعة أكسفورد، يجب دراسة الحوافز الكامنة وراء هذه الأنظمة بمنتهى الدقة.

يجري إنتاج وكلاء الذكاء الاصطناعي من قبل شركات لها مصالح تجارية خاصة بها. وإذا تمت برمجة وكيل ما أو استخدامه في شراكة لتفضيل خدمات معينة (على سبيل المثال، إعطاء الأولوية لشركات طيران أو مصادر أخبار معينة)، فقد لا تتوافق توصياته دائماً مع مصالح المستخدم. وهنا فإني أستشهد بشراكات «أوبن إيه آي»، مشيراً إلى أن «أوبريتور» قد يفضل شركات أو مصادر بيانات بعينها عند أداء المهام.

> مخاطر الأمان والخصوصية. هناك مصدر قلق أكثر أهمية وهو الخصوصية. يتطلب الذكاء الاصطناعي الوكيل عادة وصولاً واسعاً إلى المعلومات الحساسة - الحسابات المالية، والاتصالات الاجتماعية، وكلمات المرور، وغير ذلك. وتحذر كاريسا فيليز من أن استخدام مثل هذه الوكلاء يستلزم كسر الحواجز الرقمية التي تحمي بياناتنا، ما يزيد من خطر الانتهاكات أو سوء الاستخدام.

ويزداد قلقي عندما يطلب «أوبريتور» بيانات حساسة، مثل معلومات بطاقة الائتمان، عبر واجهات غير مألوفة. الثقة المطلوبة من المستخدمين كبيرة، وبالتالي فإن احتمال سوء الاستخدام أو الخطأ مرتفع بالتبعية* مجلة «نيو ساينتست»،

خدمات «تريبيون ميديا»يدعم هذا القلق بحث أجراه تيانشي لي من جامعة نورث إيسترن، الذي اختبر وكلاء الذكاء الاصطناعي الرائدين، ووجد أنهم عرضة لهجمات بسيطة. على سبيل المثال، إذا تم إخفاء تعليمات ضارة في مستند، فقد يتبعها الوكيل من دون وعي، ويدخل بيانات الاعتماد أو ينقر على روابط خطيرة من دون علم المستخدم. يشير تيانشي لي إلى عدم وجود آليات فعالة للمستخدمين للتدخل أو تصحيح هذه السلوكيات.

> الحواجز الوقائية والإخطارات. للإقلال من المخاطر، صُمم بعض وكلاء الذكاء الاصطناعي بحيث يُخطرون المستخدمين باستمرار قبل اتخاذ أي إجراء. ورغم أن هذا يوفر طبقة إضافية من الأمان، فإنه قد يصبح عبئاً ثقيلاً، حيث يتطلب قدراً كبيراً من الإشراف بحيث تفقد أي مكاسب في الراحة. ونتيجة لذلك، بدلاً من أن يعمل الذكاء الاصطناعي كمساعد مستقل، قد يبدو وكأنه متدرب غير منضبط يتطلب إشرافاً مستمراً وتصحيحات وإدارة دقيقة.

> تكنولوجيا غير ناضجة بعد. تُقر كل من «أوبن إيه آي» و«باترفلاي إيفكت» بأن وكلائهما لا يزالان قيد التطوير. يعترف كولين جارفيس، قائد فريق الهندسة في «أوبن إيه آي»، بأن الذكاء الاصطناعي الوكيل الحالي يحتاج إلى «الكثير من العمل للحصول على تلك الموثوقية». في حين تصف شركة «باترفلاي إيفكت» الوكيل «مانوس» بأنه في مرحلة «تجريبية»، مع استمرار الجهود لتحسين أدائه.

تردد صدى هذه الاعترافات في سابقة تاريخية. ففي عام 2018، وعد الوكيل «دوبلكس - Duplex» من شركة «غوغل» بإحداث ثورة في الحجوزات الهاتفية الآلية، لكنه أخفق في تحقيق انتشاره على نطاق واسع. ولا تزال التحديات المتعلقة بالموثوقية وثقة المستخدم والتكامل السلس تشكل عقبات كبيرة أمامه.

الطريق إلى الأمام

> المبالغة الترويجية مقابل الواقع. على الرغم من هذه العيوب، يستمر الضجيج حول الذكاء الاصطناعي الوكيل في الازدياد. وارتفعت الإشارات إلى الذكاء الاصطناعي الوكيل في تقارير الأرباح المالية بصورة كبيرة - حيث ارتفعت 51 ضعفاً مع نهاية العام الماضي مقارنة بأوائل عام 2022. وتباشر شركات مثل «سيلز فورس» بالفعل نشر وكلاء الذكاء الاصطناعي للتفاعل مع العملاء، ليس فقط كأدوات دعم، وإنما كممثلي مبيعات في الخطوط الأمامية.

ومع ذلك، يُحذر الخبراء من المبالغة في استنتاجات الأداء المثير للإعجاب لأنظمة الذكاء الاصطناعي الحالية مثل «تشات جي بي تي»، إذ يُحذر بيتر ستون من «المبالغة في الترويج»، مشيراً إلى أنه على الرغم من أن الذكاء الاصطناعي الوكيل يمكن أن يكون رائعاً في سياقات محددة ومحدودة، فإنه بعيد كل البعد عن أن يكون جاهزاً ليحل محل العمال البشريين، أو يدير جميع جوانب الحياة بصفة مستقلة. سوف يتطلب بلوغ هذه الطموحات تحقيق اختراقات تقنية كبيرة للغاية.

> الوعود والمخاطر. تقدم تجربتي هذه مع وكلاء الذكاء الاصطناعي صورة مصغرة للتحديات التي يواجهها المجتمع مع انتشار هذه الأدوات. يمكن للذكاء الاصطناعي الوكيل، في بعض الأحيان، أن يقدم لمحات من البراعة - من خلال تنفيذ المهام بسرعة التي قد تكون مملة أو تستغرق وقتاً طويلاً. غير أن الإحباط وعدم اليقين والمخاطر غالبا ما تطغى على هذه الفوائد.

في النهاية، سوف تعتمد رغبتنا في منح وكلاء الذكاء الاصطناعي مسؤوليات أكبر على مدى نضج التكنولوجيا، وشفافية الشركات التي تقف وراءها، وتطوير آليات فعالة لضمان تحكم المستخدم وأمنه. حتى ذلك الحين، قد يكون من الأفضل التعامل مع حتى أبسط الأمور مثل طلب وجبة دجاج بشيء من الحذر الصحي، وربما إعادة التحقق يدوياً للتأكد من عدم نسيان إضافة مقرمشات الروبيان!


مقالات ذات صلة

سترة تجمع رطوبة الهواء وتحوّلها إلى مياه للشرب

تكنولوجيا يمكن دمج التقنية مستقبلاً في حقائب الظهر والخيام ومعدات الطوارئ والعمل الميداني (الجامعة)

سترة تجمع رطوبة الهواء وتحوّلها إلى مياه للشرب

طوّر باحثون سترة تجريبية تستخدم أليافاً مسامية لجمع رطوبة الهواء وإنتاج مياه للشرب مع تطبيقات محتملة للرحلات والطوارئ والمناطق النائية.

نسيم رمضان (لندن)
تكنولوجيا يجمع النظام بين 16 مستشعراً للغازات ونموذج للتعلم الآلي (الجامعة)

«أنف إلكتروني» يكتشف فساد الطعام والحساسيات بالذكاء الاصطناعي

طوّر باحثون أنفاً إلكترونياً يستخدم مستشعرات وتعلماً آلياً لتمييز الأطعمة ورصد فسادها ومسببات الحساسية تمهيداً لتطبيقات منزلية مستقبلية أكثر أماناً.

نسيم رمضان (لندن)
تكنولوجيا رُصدت 99.9 في المائة من المقاطع المخالفة استباقياً قبل بلاغات المستخدمين (رويترز)

«تيك توك» تحذف 2.9 مليون فيديو مخالف في السعودية خلال ثلاثة أشهر

حذفت «تيك توك» 2.9 مليون فيديو مخالف في السعودية مع توسع الرصد الآلي والاستئناف وتشديد إجراءات الحسابات والبث المباشر عالمياً.

نسيم رمضان (لندن)
تكنولوجيا يقدّم «آندرويد 17» أدوات أوسع لتعدد المهام تشمل تحويل أي تطبيق إلى فقاعة عائمة والتنقل السريع بين النوافذ (غوغل)

«غوغل» تطلق «آندرويد 17» بفقاعات للتطبيقات وحماية أقوى للبيانات

يقدم «آندرويد 17» تعدد مهام أوسع وحماية أقوى وتكاملاً أعمق مع «جيميناي» لتمكين التطبيقات من تنفيذ مهام ذكية بين الأجهزة.

نسيم رمضان (لندن)
خاص الذكاء الاصطناعي يساعد على توقع الأعطال وإعادة توزيع الموارد فوراً (شاترستوك)

خاص «سيسكو» لـ«الشرق الأوسط»: سرعة الاتصال وحدها لا تصنع ملعباً ذكياً

يكشف مونديال 2026 كيف أصبحت الشبكات اللاسلكية والذكاء الاصطناعي والأمن أساساً لتجربة الجماهير وجاهزية السعودية لاستضافة نسخة 2034 بكفاءة وموثوقية.

نسيم رمضان (لاس فيغاس)

سترة تجمع رطوبة الهواء وتحوّلها إلى مياه للشرب

يمكن دمج التقنية مستقبلاً في حقائب الظهر والخيام ومعدات الطوارئ والعمل الميداني (الجامعة)
يمكن دمج التقنية مستقبلاً في حقائب الظهر والخيام ومعدات الطوارئ والعمل الميداني (الجامعة)
TT

سترة تجمع رطوبة الهواء وتحوّلها إلى مياه للشرب

يمكن دمج التقنية مستقبلاً في حقائب الظهر والخيام ومعدات الطوارئ والعمل الميداني (الجامعة)
يمكن دمج التقنية مستقبلاً في حقائب الظهر والخيام ومعدات الطوارئ والعمل الميداني (الجامعة)

طوّر باحثون في جامعة تكساس في أوستن سترة تجريبية تستطيع جمع بخار الماء الموجود في الهواء وتحويله إلى مياه قابلة للشرب، في محاولة لنقل تقنيات حصاد المياه الجوية من الأجهزة الثابتة والضخمة إلى أنظمة خفيفة يمكن ارتداؤها وحملها.

وأظهرت الاختبارات أن النظام استطاع إنتاج ما بين 400 و900 مليلتر من المياه يومياً، وفقاً لمستوى الرطوبة في الجو. ولا تعني النتيجة أن السترة أصبحت بديلاً كاملاً لمصادر المياه، لكنها تفتح مجالاً لاستخدام الملابس والمعدات الخارجية بوصفها أدوات مساعدة لجمع الرطوبة في المناطق التي يصعب فيها الوصول إلى مياه الشرب.

نسيج قابل للارتداء

تعتمد تقنيات حصاد المياه من الهواء عادة على مواد تمتص الرطوبة، ثم تطلقها عند تسخينها حتى يمكن تكثيف البخار وجمعه في صورة مياه سائلة. لكن معظم النماذج السابقة جاءت في صورة صناديق أو ألواح أو طبقات كبيرة من المواد الماصة.

أما الفريق البحثي، فاختار دمج وظيفة جمع المياه داخل الألياف النسيجية نفسها، بهدف تطوير نظام شخصي وأكثر قابلية للنقل. وتحتوي السترة على نسيج يلتقط الرطوبة من الهواء ويوجهها إلى وحدات قابلة للفصل. وبعد امتلاء هذه الوحدات، توضع داخل جزء قابل للطي مخصص للجمع، ثم تُسخن لإطلاق المياه الممتصة وتحويلها إلى سائل يمكن جمعه.

لا تكمن الصعوبة الأساسية في العثور على مادة تمتص بخار الماء، إذ توجد مواد كثيرة قادرة على ذلك في المختبر. لكن أداء هذه المواد قد يتراجع عند تصنيعها بمساحات أكبر، بسبب بطء انتقال الرطوبة والمياه داخلها.

لذلك ركز الباحثون على تصميم مسار يساعد المياه على التحرك بسرعة عبر النسيج، بدءاً من بخار الماء في الهواء، مروراً بتكوّن السائل على سطح الألياف، ووصولاً إلى داخل البنية النسيجية.

وبحسب الباحثين، حقق النسيج تحسناً تراوح بين ثلاثة وعشرة أضعاف مقارنة بمواد تقليدية لحصاد المياه عند استخدامها على نطاق أكبر. ويعود ذلك إلى التصميم الهرمي للألياف، الذي يضم مسامات بأحجام مختلفة لتسهيل دخول الرطوبة وانتقال المياه بدلاً من بقائها محصورة على السطح.

يعتمد الابتكار على ألياف مسامية تسهّل انتقال الرطوبة والمياه داخل النسيج (الجامعة)

إنتاج يتغير مع الرطوبة

أنتج النموذج التجريبي بين 400 و900 مليلتر يومياً، لكن الكمية تعتمد على الظروف الجوية؛ خصوصاً نسبة الرطوبة. فكلما ارتفعت كمية بخار الماء الموجودة في الهواء، أصبحت المادة قادرة على جمع كمية أكبر. وفي البيئات الأكثر جفافاً، قد ينخفض الإنتاج؛ ما يعني أن التقنية لا توفر الكمية نفسها في جميع المواقع أو فصول السنة.

كما تحتاج عملية استخراج المياه من الوحدات إلى التسخين. ولا تعمل السترة بمجرد ارتدائها وشرب الماء مباشرة منها، بل تمر العملية بمرحلة جمع الرطوبة، ثم فصل الوحدات وتسخينها وتكثيف البخار الناتج.

وهذه التفاصيل تجعل النموذج أقرب في مرحلته الحالية إلى نظام محمول لحصاد المياه، وليس إلى قطعة ملابس تجارية جاهزة للاستخدام اليومي.

استخدامات خارج الملابس

يرى الباحثون أن التقنية يمكن دمجها مستقبلاً في منتجات أخرى، مثل حقائب الظهر والخيام وملاجئ الطوارئ ومعدات العمل في الهواء الطلق. وقد تكون التطبيقات المحتملة مرتبطة بالمتنزهين والعاملين في الزراعة وفرق الإنقاذ والاستجابة للكوارث والجنود والأشخاص الذين يعملون في مناطق نائية أو تفتقر إلى بنية مستقرة لمياه الشرب. ويعني دمج المادة في أشياء يحملها المستخدم بالفعل أن عملية جمع المياه قد تحدث أثناء الحركة أو العمل، من دون الحاجة إلى نقل جهاز منفصل وكبير.

تحديات قبل الاستخدام التجاري

رغم النتائج، لا تزال التقنية في مرحلة البحث والتطوير إذ يحتاج الباحثون إلى اختبار متانة الألياف بعد الاستخدام المتكرر، وقدرتها على تحمل الطي والغسل والاحتكاك والظروف الخارجية المختلفة. كما يجب تقييم كفاءة النظام في نطاق أوسع من درجات الحرارة والرطوبة، والتأكد من جودة المياه بصورة مستمرة، وتحديد الطاقة اللازمة لتسخين الوحدات واستخراج المياه منها.

وقد تقدمت وحدة تسويق الأبحاث في جامعة تكساس بطلب براءة اختراع للتقنية، بينما يخطط الفريق لدراسة تطبيقاتها في الأنشطة الخارجية والعمليات الميدانية والاستجابة للكوارث والمناطق الجافة.

ولا تقدم السترة حلاً منفرداً لمشكلة ندرة المياه، لكنها توضح كيف يمكن تحويل النسيج من مادة سلبية تُستخدم للحماية والملبس إلى نظام وظيفي يلتقط مورداً موجوداً في الهواء ويجعله متاحاً للاستخدام.


«أنف إلكتروني» يكتشف فساد الطعام والحساسيات بالذكاء الاصطناعي

يجمع النظام بين 16 مستشعراً للغازات ونموذج للتعلم الآلي (الجامعة)
يجمع النظام بين 16 مستشعراً للغازات ونموذج للتعلم الآلي (الجامعة)
TT

«أنف إلكتروني» يكتشف فساد الطعام والحساسيات بالذكاء الاصطناعي

يجمع النظام بين 16 مستشعراً للغازات ونموذج للتعلم الآلي (الجامعة)
يجمع النظام بين 16 مستشعراً للغازات ونموذج للتعلم الآلي (الجامعة)

طور باحثون في جامعة كاليفورنيا في بيركلي شريحة استشعار تعمل كـ«أنف إلكتروني»، يمكنها التعرف إلى أنواع مختلفة من الأطعمة، ورصد مؤشرات فساد بعضها، واكتشاف كميات صغيرة من بعض مسببات الحساسية الغذائية. وتجمع التقنية بين 16 مستشعراً للغازات ونموذج للتعلم الآلي يتعلم البصمة الكيميائية للروائح المختلفة. وأظهرت الدراسة، المنشورة في دورية «ساينس أدفانسز»، قدرة النظام على تصنيف 16 حالة غذائية بدقة إجمالية بلغت 92.6 في المائة. ولا يحاول الجهاز التعرف إلى كل مركب كيميائي على حدة، بل يعتمد على مجموعة من المستشعرات التي تستجيب بطرق مختلفة للغازات المنبعثة من الطعام.

كيف تعمل الشريحة؟

تضم الشريحة 16 مادة حساسة للغازات، تتفاعل كل واحدة منها مع مزيج مختلف من الجزيئات. وتحوّل التفاعلات الكيميائية التي تحدث على سطح المستشعر إلى إشارات كهربائية، ثم يجمع نموذج التعلم الآلي هذه الإشارات ويبحث عن النمط المرتبط بكل نوع من الطعام.

وشبّهت كارلا باسيل، الباحثة الرئيسية في الدراسة، هذه المصفوفة بمجموعة من «براعم التذوق الرقمية»، إذ يقدم كل مستشعر استجابة مختلفة قليلاً، ثم تُستخدم الاستجابات مجتمعة لتكوين بصمة مميزة للرائحة.

ودُرّب النموذج على التعرف إلى الفراولة والتوت الأزرق والموز والجوز والبندق والكاجو والفول السوداني. كما اختبر الباحثون قدرته على التمييز بين الدجاج النيئ والحليب والبيض في حالتها الطازجة، وبعد تركها في درجة حرارة الغرفة لمدة 24 و48 ساعة.

صنّف الجهاز 16 حالة غذائية بدقة بلغت 92.6 في المائة (الجامعة)

رصد مسببات الحساسية

إلى جانب مراقبة فساد الطعام، اختبر الفريق إمكان استخدام الشريحة للكشف عن المكسرات التي قد تمثل خطراً على الأشخاص المصابين بحساسيات غذائية. وأظهرت التجارب أن النظام استطاع رصد 0.05 غرام من الجوز المعزول، وهي كمية تعادل تقريباً جزءاً من مائة من حبة جوز متوسطة بعد تقشيرها. لكن هذه النتيجة تحققت في ظروف تجريبية محددة. ولم يختبر الباحثون بعد قدرة الجهاز على اكتشاف الجوز عندما يكون جزءاً من طعام مركب، مثل السلطة أو الكعك، حيث تختلط رائحته بروائح مكونات أخرى. وينطبق القيد نفسه على الطعام الفاسد. فالدراسة اختبرت العينات بصورة منفصلة، وليس داخل ثلاجة ممتلئة بأطعمة متعددة وغازات وروائح متداخلة.

أنابيب كربونية بدلاً من التسخين

ليست فكرة الأنف الإلكتروني جديدة، إذ بدأ تطوير أجهزة تعتمد على مصفوفات من مستشعرات الغازات منذ عقود. لكن تصنيع عدد كبير من مواد الاستشعار المختلفة على شريحة واحدة ظل تحدياً، خصوصاً عندما تتطلب كل مادة خطوات تصنيع مستقلة.

استخدم فريق بيركلي ترانزستورات تعتمد على أنابيب الكربون النانوية بوصفها المادة الموصلة. ويمكن لهذه الأنابيب تكوين طبقات لا يتجاوز سمكها بضعة نانومترات، كما توفر مساحة سطح كبيرة تجعلها شديدة الحساسية للتفاعلات الكيميائية.

ويعمل الجهاز في درجة حرارة الغرفة، بخلاف مستشعرات أخرى تحتاج إلى التسخين. وأتاح ذلك للباحثين استخدام مواد حساسة متنوعة، منها البوليمرات التي قد تتدهور عند تعرضها لحرارة مرتفعة.

كما استخدم الفريق طريقة ترسيب بسيطة تسمح بوضع المواد المختلفة على الشريحة في خطوة واحدة، وهو ما يراه الباحثون مهماً لإمكان تصنيع هذه المستشعرات على نطاق أوسع.

قد تُستخدم التقنية مستقبلاً في الثلاجات الذكية ومراقبة سلامة الأغذية (الجامعة)

من المختبر إلى الثلاجات الذكية

ترى باسيل أن الثلاجات الذكية قد تكون من أبرز التطبيقات المحتملة لهذه التقنية، بحيث تتابع المستشعرات الروائح المنبعثة من الأطعمة وتحذر المستخدم عندما يقترب منتج ما من الفساد.

وقد طورت الباحثة، بعد انتهاء التجارب الواردة في الدراسة، نسخة محمولة يمكن تشغيلها عبر تطبيق على هاتف «آيفون». لكن هذا النموذج المحمول لم يكن جزءاً من النتائج المنشورة.

ولا يزال الجهاز بحاجة إلى اختبارات في بيئات أكثر تعقيداً، تشمل وجود عدة أطعمة وروائح في المكان نفسه، إلى جانب تحسين الحساسية والموثوقية قبل التفكير في استخدامه داخل الأجهزة المنزلية أو أنظمة مراقبة سلامة الغذاء.

تقدم الدراسة نموذجاً يجمع بين المستشعرات الدقيقة والتعلم الآلي للتعرف إلى الروائح بطريقة قابلة للقياس، لكنها لا تعني أن التقنية أصبحت جاهزة للاستخدام التجاري أو بديلاً فورياً لاختبارات سلامة الغذاء المعتمدة.


«تيك توك» تحذف 2.9 مليون فيديو مخالف في السعودية خلال ثلاثة أشهر

رُصدت 99.9 في المائة من المقاطع المخالفة استباقياً قبل بلاغات المستخدمين (رويترز)
رُصدت 99.9 في المائة من المقاطع المخالفة استباقياً قبل بلاغات المستخدمين (رويترز)
TT

«تيك توك» تحذف 2.9 مليون فيديو مخالف في السعودية خلال ثلاثة أشهر

رُصدت 99.9 في المائة من المقاطع المخالفة استباقياً قبل بلاغات المستخدمين (رويترز)
رُصدت 99.9 في المائة من المقاطع المخالفة استباقياً قبل بلاغات المستخدمين (رويترز)

حذفت منصة «تيك توك» نحو 2.9 مليون مقطع فيديو في السعودية خلال الربع الأخير من عام 2025، بعد اعتبارها مخالفة لإرشادات المجتمع، في وقت توسع فيه المنصة استخدام أنظمة الرصد الآلي لمراجعة المحتوى والتعامل معه قبل وصول بلاغات المستخدمين.

وحسب تقرير «إنفاذ إرشادات المجتمع» الذي يغطي الفترة من أكتوبر (تشرين الأول) إلى ديسمبر (كانون الأول) 2025، بلغ معدل الحذف الاستباقي في المملكة 99.9 في المائة، ما يعني أن الغالبية العظمى من المقاطع أزيلت قبل أن يبلغ عنها المستخدمون. كما قالت المنصة إن 98.4 في المائة من المحتوى المخالف أزيل خلال 24 ساعة.

وتراجع عدد المقاطع المحذوفة في السعودية مقارنة بالربع الثالث من العام نفسه، عندما سجلت المنصة نحو 3.86 مليون عملية حذف. ولا يوضح الرقم وحده ما إذا كان الانخفاض ناتجاً عن تراجع المحتوى المخالف، أو تغير حجم النشر، أو تعديلات في أنظمة التصنيف والإنفاذ.

أزيل 98.4 في المائة من المحتوى المخالف خلال أول 24 ساعة (شترستوك)

الاستئناف يعيد أكثر من 146 ألف فيديو

إلى جانب عمليات الحذف، أعادت «تيك توك» 146 ألفاً و314 مقطع فيديو في السعودية خلال الفترة نفسها، بعد مراجعة قرارات الإزالة أو قبول الاستئنافات المرتبطة بها.

وتبرز عمليات الاستعادة جانباً آخر من منظومة الإشراف، إذ إن ارتفاع الاعتماد على الأنظمة الآلية يسمح بمعالجة كميات كبيرة من المحتوى بسرعة، لكنه يجعل وجود آلية للاستئناف والمراجعة البشرية ضرورياً عند اعتراض أصحاب الحسابات على القرارات. ولا يحدد الرقم نسبة المقاطع المستعادة من إجمالي الاستئنافات المقدمة في المملكة، كما لا يوضح أنواع المخالفات التي كانت وراء القرارات التي جرى التراجع عنها.

175 مليون فيديو حُذفت عالمياً

على المستوى العالمي، أزالت «تيك توك» أكثر من 175.3 مليون فيديو خلال الربع الرابع من 2025، أي ما يعادل نحو 0.5 في المائة من إجمالي المحتوى المنشور على المنصة خلال تلك الفترة.

وجرى اكتشاف وإزالة أكثر من 152.5 مليون مقطع باستخدام تقنيات الرصد الآلي، بينما أعيد أكثر من 8.3 مليون فيديو بعد مراجعة القرارات. وبلغ معدل الحذف الاستباقي عالمياً 99.1 في المائة، في حين أزيل 93.4 في المائة من المحتوى المخالف خلال 24 ساعة.

وتعتمد المنصة على نموذج يجمع بين البرمجيات الآلية وفرق المراجعة البشرية. وتستخدم الأنظمة التقنية لتحديد الأنماط والمحتوى الذي قد يخالف السياسات، بينما يتدخل المختصون في الحالات التي تحتاج إلى تقييم أوسع للسياق أو عند تقديم الاستئنافات.

حذفت «تيك توك» نحو 2.9 مليون فيديو مخالف في السعودية خلال الربع الرابع من 2025

حسابات وهمية ومستخدمون دون السن

شملت إجراءات المنصة أيضاً الحسابات، إذ أزالت عالمياً أكثر من 147.7 مليون حساب اعتبرتها وهمية خلال الأشهر الثلاثة الأخيرة من 2025. كما حذفت نحو 23.9 مليون حساب للاشتباه في أنها تعود إلى أشخاص تقل أعمارهم عن 13 عاماً، وهو الحد الأدنى المعتاد لإنشاء حساب على المنصة في معظم الأسواق.

ولا تعني هذه الأرقام بالضرورة أن جميع الحسابات المحذوفة ثبت بصورة نهائية أنها تعود إلى أطفال دون السن المحددة، إذ يستخدم التقرير وصف الحسابات المشتبه فيها. وقد تعتمد عملية التحقق على الإشارات المرتبطة بالنشاط والمحتوى والبيانات المتاحة، مع إتاحة الاعتراض في بعض الحالات.

توسع إجراءات البث المباشر

امتدت عمليات الإنفاذ إلى خدمة البث المباشر، التي تمثل تحدياً مختلفاً عن الفيديوهات المسجلة بسبب طبيعتها الفورية وصعوبة مراجعتها قبل وصولها إلى الجمهور. وأوقفت «تيك توك» أكثر من 42.8 مليون بث مباشر مخالف عالمياً خلال الربع الرابع، بزيادة بلغت نحو 32.9 في المائة مقارنة بالربع السابق، الذي شهد تعليق نحو 32.2 مليون بث.

كما حظرت المنصة أكثر من 358 ألف مضيف للبث المباشر خلال الفترة نفسها. ولم تتضمن البيانات المقدمة رقماً منفصلاً يتعلق بعمليات حظر المضيفين أو إيقاف البث المباشر داخل السعودية.

أعادت المنصة أكثر من 146 ألف فيديو في السعودية بعد مراجعة القرارات أو قبول الاستئنافات (أ.ب)

إجراءات ضد تحقيق الدخل

لم تقتصر السياسات على إزالة المحتوى، بل شملت أيضاً إمكانية تحقيق الإيرادات من البث المباشر. وقالت المنصة إنها اتخذت إجراءات، تضمنت التحذير أو إيقاف تحقيق الدخل، بحق أكثر من 17.7 مليون بث مباشر ونحو 9.3 مليون صانع محتوى عالمياً بسبب مخالفة إرشادات تحقيق الدخل.

وفي المقابل، أعادت المنصة أكثر من 3.75 مليون بث مباشر خلال الفترة ذاتها، بعد مراجعة الإجراءات أو قبول الاعتراضات. وتهدف قواعد تحقيق الدخل إلى منع مكافأة المحتوى الذي يخالف السياسات، حتى عندما لا يؤدي الانتهاك مباشرة إلى حذف الحساب أو إيقاف الخدمة بالكامل.

أرقام المنصة والحاجة إلى قياس مستقل

تحاول «تيك توك» من تقارير الشفافية هذه إظهار حجم الإجراءات التي تتخذها وسرعة اكتشاف المحتوى المخالف وعدد القرارات التي يتم التراجع عنها. لكنها تعتمد أساساً على البيانات والتصنيفات التي تعدها المنصة نفسها. ولا توفر الأرقام وحدها صورة كاملة عن حجم المحتوى المخالف مقارنة بعدد المستخدمين أو المقاطع المنشورة في كل دولة، كما لا تفصل أنواع الانتهاكات المسجلة داخل السعودية أو الأسباب الأكثر شيوعاً للحذف. ومع توسع استخدام الأنظمة الآلية، تبقى سرعة الحذف ودقة القرارات وفعالية الاستئناف عناصر مترابطة في تقييم سلامة المنصة، خصوصاً عندما تُتخذ ملايين القرارات خلال فترة زمنية قصيرة.