الذكاء الاصطناعي وتزييف مقاطع الفيديو

أهم المؤشرات للتحقق منها

الذكاء الاصطناعي وتزييف مقاطع الفيديو
TT

الذكاء الاصطناعي وتزييف مقاطع الفيديو

الذكاء الاصطناعي وتزييف مقاطع الفيديو

بدا المقطع حقيقياً وموثقاً وممتعاً: لقطة من كاميرا مراقبة، تُظهر ذئباً برياً يقفز على ترمبولين في فناء خلفي في مدينة لوس أنجليس. بعد أيام من انتشار الفيديو، بدأت مقاطع فيديو مشابهة تماماً لكنغر ودببة وأرانب في الانتشار هي الأخرى، وكلها مُولّدة بواسطة الذكاء الاصطناعي. وشارك الملايين هذه المقاطع، لاعتقادهم أنهم التقطوا لمحة أخرى عن حيوانات تتصرف بطريقة طريفة... كان هذا خطأً طريفاً، لكنه كان في الوقت ذاته بمثابة تحذير.

يكمن الخطر في أن أدوات الفيديو المُولّدة بالذكاء الاصطناعي تجاوزت إنتاج مقاطع سريالية أو مُعدّلة بشكل واضح، وشرعت الآن في تقليد صيغ نثق بها غريزياً: من خلال صور لكاميرات المراقبة، وكاميرات السيارات، والكاميرات الشخصية التي يرتديها أفراد الشرطة، والكاميرات الموجهة لمتابعة الحياة البرية، واللقطات التي يصورها شهود عيان بجوالاتهم. وتلعب هذه المقاطع دوراً محورياً في صياغة فهم الجمهور للوضع القائم، في أثناء الاحتجاجات والكوارث وأعمال العنف وحالات الطوارئ. واليوم أصبح من المتعذر تمييز المقاطع المُزيّفة عن الحقيقية.

مزايا ومضار

• مقاطع واقعية مولدة اصطناعياً للأخبار. واللافت أن المقاطع الواقعية المُولّدة بالذكاء الاصطناعي اقتحمت بالفعل دوائر الأخبار.

في مؤسسة «ستوريفول»، يتحقق العاملون من آلاف مقاطع الفيديو الواقعية لصالح غرف الأخبار وعلامات تجارية حول العالم. وقد أجروا هذا العام اختباراً مثيراً: فقد أدخلوا عناوين الأخبار العاجلة الحقيقية من منصة المؤسسة إلى أحد أحدث نماذج الفيديو المُولّدة بالذكاء الاصطناعي.

وفي غضون ثوانٍ، حصلوا على مقاطع فيديو تُحاكي ملمس ومنظور التقارير، التي يوردها شهود عيان. وما حصلوا عليه ليس تجارب ذكاء اصطناعي مُنمّقة، بل لقطات إخبارية واقعية يُمكن أن تشق طريقها إلى داخل غرفة الأخبار في أثناء تغطية خبر عاجل. ولتماثلها، فإن الصحافيين المُدرّبين احتاجوا بهدف مقارنتها مع المقاطع الحقيقية الأصلية، إلى التمهل والتدقيق في التفاصيل.

وتجدر الإشارة إلى أن «ستوريفول» (Storyful) وكالة أخبار يستخدمها 70 في المائة من أكبر 20 غرفة أخبار عالمياً، ومتخصصة في التحقق من الأخبار العاجلة والفيديوهات الرائجة.

• تلاشي الضوابط الواقية من التزييف. اليوم، بدأت الضوابط التي تحمينا من التزييف بالتلاشي بالفعل. على سبيل المثال، تنتشر على موقع «ريديت» منشورات تشرح كيفية إزالة العلامة المائية من مقاطع الفيديو، التي يُنشئها برنامج «سورا» من «أوبن إيه آي»، أحد أشهر مولدات الفيديو بالذكاء الاصطناعي. ويمكن تجاوز القيود المفروضة على بعض أوامر الذكاء الاصطناعي - إن وُجدت - أو تشغيل النماذج محلياً دون قيود على المحتوى الواقعي للغاية. ولأن هذه الأدوات قادرة على إنشاء لقطات كاميرات مراقبة أو لقطات كوارث مزيفة عند الطلب، فإن السؤال هنا ليس ما إذا كان الذكاء الاصطناعي قادراً على توليد مقاطع فيديو مقنعة لأحداث لم تقع، بل إلى أي مدى سينتشر هذا الفيديو المزيف قبل أن يقدم أحد على التحقق منه؟

إتقان التزييف

• لماذا تبدو مقاطع الفيديو المُولّدة بالذكاء الاصطناعي واقعية؟ لا يقتصر التغيير الأهم في مقاطع الفيديو المُولّدة بالذكاء الاصطناعي على مظهرها فحسب، بل يشمل سلوكها كذلك. بطبيعتها، تحتوي لقطات شهود العيان الحقيقية على عيوب الحياة الواقعية: يد مرتعشة، وكاميرا موجهة نحو الأرض قبل بدء الحدث، وفترات طويلة من السكون، وزوايا تصوير غير مثالية، وتفاصيل مفقودة.

حتى يومنا هذا، لا يُحاكي الذكاء الاصطناعي هذه اللحظات حتى الآن؛ فهو ينتقل مباشرةً إلى الحدث، بإطار مركزي مثالي، وإضاءة نقية، وإيقاع مُتقن في مشهد مُصمّم لتحقيق أقصى تأثير. بعبارة أخرى، يُقدّم لنا الذكاء الاصطناعي اللحظة التي نتوقع رؤيتها، دون التمهيد البشري المُربك الذي يُحيط بها عادةً.

أما السبب فبسيط؛ لا تزال معظم النماذج يجري تدريبها بشكل مكثف على مواد سينمائية، بدلاً من المحتوى العشوائي الذي يُنتجه المستخدمون بكاميرات محمولة. والواضح أن نماذج الذكاء الاصطناعي تُدرك الدراما بشكل أفضل من إدراكها للواقع. وهذه الفجوة تحديداً هي ما يسمح لفرق التحقق برصد هذا الاختلاف - في الوقت الحالي.

إلا أنه مع تطور النماذج وتحسين كتابة التعليمات، ستتلاشى هذه المؤشرات السلوكية. وتتضمن بيانات التدريب لنماذج الفيديو هذه مقاطع فيديو مهتزة التقطها المارة وأفلاماً وثائقية متقنة، ما يسمح لها بمحاكاة أسلوبها وإحساسها بالواقعية ببراعة.

• ثقة الجمهور تتراجع. حسب «تقرير رويترز للأخبار الرقمية»، فإن 58 في المائة من المشاهدين حول العالم يخشون عدم قدرتهم على التمييز بين الحقيقي والمزيف على الإنترنت. فيما مضى، تركز هذا الخوف بشكل رئيسي على السياسة والدعاية، أما الآن فيشمل مقاطع الفيديو المنزلية البسيطة.

وينطوي هذا الأمر بدوره على تحول نفسي أعمق؛ فبمجرد أن يبدأ المشاهد بالتشكيك في مقاطع الفيديو اليومية، فإنه لا يتخلى عن هذا التشكيك بسهولة. فإذا شكك في عملية إنقاذ كلب، فستمتد شكوكه على مقاطع مصورة لاحتجاجات. وإذا شك في مزحة، فسيشك بعدها في حقيقة ما يجري داخل منطقة حرب.

في الواقع، لا تنهار الثقة في لحظة درامية واحدة، بل تتآكل قطرة قطرة، عبر آلاف الشكوك الصغيرة. ومع ازدياد وفرة مقاطع الفيديو المولدة بالذكاء الاصطناعي، تتحول اللقطات الأصلية إلى عملة نادرة.

التحقق من تزييف الفيديو

• كيف تعرف ما إذا كان فيديو مولداً بالذكاء الاصطناعي؟ بالتأكيد يمكن أن تُشكّل أدوات الكشف بالذكاء الاصطناعي جزءاً مفيداً من جهودك على هذا الصعيد، لكنها لا تغني عن التحقق البشري. وحسب تحليل أجرته مؤسسة «ستوريفول»، تحقق الأدوات الحالية دقة تتراوح بين 65 في المائة و75 في المائة في الظروف المثالية، لكن هذه الدقة تتراجع إلى أقل من 50 في المائة في غضون أسابيع من إطلاق نموذج ذكاء اصطناعي جديد. وفيما يلي المؤشرات، التي تستخدمها فرق التحقق في «ستوريفول» يومياً ـ وهي مؤشرات يمكن للجمهور تعلم تمييزها بسرعة.

1- الذكاء الاصطناعي يبدأ من ذروة الحدث: اللقطات الحقيقية غالباً ما تتضمن وقتاً ميتاً، بمعنى أن (الفيديو المزيف) يخلو من أحداث مهمة، أو حالة من الارتباك قبل بدء الحدث.

2- الأشخاص محل الاهتمام يتموضعون في منتصف الإطار بدقة: نادراً ما يلتقط شهود العيان فوضى الأخبار العاجلة كما يفعل المصورون المحترفون.

3- الحركة ناعمة أكثر من اللازم: بينما المحتوى الحقيقي الذي يصنعه المستخدمون يهتزّ، ويتقطّع، ويُعيد التركيز، وينزلق.

4- الطوابع الزمنية واللافتات ولوحات المركبات تتهاوى عند التدقيق: في الغالب يرسم الذكاء الاصطناعي صورة تقريبية لهذه التفاصيل، بدلاً من أن يرسمها بدقة.

5- مقاطع الكوارث والحياة البرية تبدو «منظمة أكثر من اللازم»: أما الواقع فمفعم بالمفاجآت، بينما يبدو الذكاء الاصطناعي في كثير من الأحيان مفتعلاً.

للأسف، من غير المرجح أن تصمد هذه المؤشرات إلى الأبد، لكنها اليوم توفّر حماية بالغة الأهمية.

الأصالة أصبحت كنزاً ثميناً

يمكن للمنصات التكنولوجية إضافة مزيد من الضوابط الوقائية إلى أدوات توليد الفيديو لديها، ويمكن للجهات التنظيمية تحديث الأطر، كما يمكن لأدوات الكشف أن تتحسن، وكذلك قدراتنا النقدية. ومع مساعدة غرف الأخبار للجمهور على الإبحار في خضم مستنقع التزييف، فإن أكثر الطرق تأثيراً لإعادة بناء الثقة الشفافية.

لم يعد الجمهور يثق بعبارة «تقول المصادر»، وإنما يرغب في أن يرى كيف يعرف الصحافي أو غرفة الأخبار أن مادة ما حقيقية.

والملاحظ أن ثمة أعداد كبيرة من المؤسسات الإخبارية تولي أولوية للتحقق المسبق، مثل «بي بي سي فيريفاي» و«سي بي إس نيوز كنفيرمد»، التي تدمج فحوصات مفتوحة المصدر وأدلة جنائية رقمية في التغطية، عبر فحص المصدر، والصور، وأنماط البيانات الوصفية، وتحديد الموقع الجغرافي، عندما تقتضي الحاجة. كما يزوّد «ستوريفول نيوزواير» شركاءه جميعاً بهذه التفاصيل الأساسية ـ والضرورية ـ عن كل فيديو على منصته.

وتمثل هذه الشفافية الفارق الحاسم في بيئة أصبح فيها الفيديو المُولَّد بالذكاء الاصطناعي رخيصاً وسريعاً ومتاحاً في كل مكان. وكلما غمرت اللقطات المُولَّدة بالذكاء الاصطناعي المجال العام، زادت مصداقية المؤسسات التي تجعل «إظهار طريقة العمل» جزءاً أساسياً من القصة.

الحقيقة أن أكثر فيديوهات الإنترنت رسوخاً في الذاكرة لم تكن يوماً مثالية، وإنما جاءت غير متوقعة، مليئة بالعيوب، وإنسانية ـ وهي تحديداً تلك اللحظات التي لا يزال الذكاء الاصطناعي عاجزاً عن تخيّلها. ومع أن اللقطات المُولَّدة بالذكاء الاصطناعي أصبحت قادرة على محاكاة اللغة البصرية للحقيقة، فإنها تظل عاجزة عن إعادة إنتاج عشوائية الحياة الواقعية. وما هو على المحك وعندما تنجح في ذلك، فإن ما يصبح على المحك هنا ليس مجرد التضليل، بل قدرة الجمهور على الوثوق بما يراه في اللحظات الأهم.

* رئيس تحرير «ستوريفول»، مجلة «فاست كومباني»



دراسة تختبر قدرة الذكاء الاصطناعي على تقليد البشر في المحادثة

بعض نماذج اللغة الحديثة بدت بشرية بدرجة جعلت المشاركين يختارونها أحياناً على أنها الطرف الإنسان
بعض نماذج اللغة الحديثة بدت بشرية بدرجة جعلت المشاركين يختارونها أحياناً على أنها الطرف الإنسان
TT

دراسة تختبر قدرة الذكاء الاصطناعي على تقليد البشر في المحادثة

بعض نماذج اللغة الحديثة بدت بشرية بدرجة جعلت المشاركين يختارونها أحياناً على أنها الطرف الإنسان
بعض نماذج اللغة الحديثة بدت بشرية بدرجة جعلت المشاركين يختارونها أحياناً على أنها الطرف الإنسان

لم يعد اختبار آلان تورينغ عام 1950 سؤالاً نظرياً من تاريخ علوم الحاسوب. تعيد دراسة جديدة منشورة في دورية «Proceedings of the National Academy of Sciences» اختبار الفكرة في سياق نماذج اللغة الكبيرة، وخلُصت إلى أن بعض هذه النماذج يمكن أن تبدو بشرية إلى درجة تجعل المشاركين يختارونها أحياناً على أنها الإنسان الحقيقي في المحادثة.

الفكرة الأصلية للاختبار تعود إلى آلان تورينغ: هل تستطيع آلة أن تقلد المحادثة البشرية بطريقة تجعل الشخص الذي يحاورها غير قادر على التمييز بينها وبين إنسان؟ الجديد هنا أن الباحثين لم يكتفوا بسؤال عام عن قدرة الذكاء الاصطناعي على الإجابة، بل اختبروا قدرته على الظهور على أنه بشر في محادثات قصيرة ومباشرة.

محادثة ثلاثية

اعتمدت الدراسة على نسخة ثلاثية من اختبار «تورينغ»، حيث كان المشارك يتحدث في كل تجربة وفي الوقت نفسه مع طرفين عبر واجهة نصية. أحدهما إنسان والآخر نموذج ذكاء اصطناعي. وبعد خمس دقائق من المحادثة، كان عليه أن يقرر أي الطرفين هو الإنسان. وفي تجربة تكرار منفصلة، امتدت بعض المحادثات إلى 15 دقيقة.

شارك في التجارب ما يقارب 500 شخص من مجموعتين مستقلتين. طلاب من جامعة كاليفورنيا في سان دييغو ومشاركون عبر منصة «بروليفيك» (Prolific) المخصصة للأبحاث المدفوعة. هذا التصميم كان مهماً لأنه حاول اختبار النتيجة عبر أكثر من عينة، لا داخل مجموعة واحدة فقط.

نماذج أكثر إقناعاً

اختبر الباحثون أربعة أنظمة منها «GPT - 4.5» و«LLaMa - 3.1 - 405B» على أنها نماذج حديثة، إلى جانب «GPT - 4o» و«ELIZA» كونها خطوط مقارنة أقدم. وكانت النتيجة الأبرز أن «GPT - 4.5» اختير على أنه الإنسان في 73 في المائة من الحالات عندما أُعطي تعليمات لتبني شخصية بشرية معينة. أما «LLaMa - 3.1 - 405B» فاختير على أنه الإنسان في 56 في المائة من الحالات، وهي نسبة عَدّها الباحثون غير قابلة للتمييز إحصائياً عن البشر الذين قورن بهم النموذج.

في المقابل، كانت نتائج الأنظمة الأقدم أضعف بكثير. فقد اختير «ELIZA» على أنه الإنسان في نحو 23 في المائة من الحالات، بينما بلغت النسبة لـ«GPT - 4» نحو 21 في المائة. وهذا يعني أن النجاح لم يكن عاماً لكل الأنظمة، بل ارتبط بنماذج محددة وبطريقة إعدادها للمحادثة.

نجاح النماذج ارتبط بتوجيهها لتبني شخصية بشرية لا بمجرد قدرتها العامة على الإجابة عن الأسئلة (أ.ف.ب)

قوة الشخصية المصطنعة

النقطة الحاسمة في الدراسة أن النماذج لم تنجح فقط لأنها تعرف معلومات كثيرة. النجاح جاء عندما طُلب منها تبني «شخصية» بشرية محددة، بأسلوب في الحديث ونبرة وتفاصيل اجتماعية تجعلها أقل مثالية وأكثر شبهاً بالبشر.

عندما أُزيلت هذه التعليمات التفصيلية، تراجعت قدرة النماذج على الظهور كبشر بوضوح. فقد انخفضت نسبة اختيار «GPT - 4.5» إلى 36 في المائة، و«LLaMa - 3.1» إلى 38 في المائة. وهذا يشير إلى أن القدرة موجودة، لكنها تحتاج غالباً إلى توجيه واضح حول كيفية التصرف كبشر، لا مجرد القدرة العامة على الإجابة.

بكلمات أخرى، ما جعل النموذج مقنعاً لم يكن التفوق في المنطق أو الرياضيات، بل محاكاة السلوك الاجتماعي على أنه نبرة طبيعية وقدر من الدعابة وإجابات غير كاملة أحياناً وتردد أو بساطة تشبه ما يحدث في محادثة بشرية عادية.

ماذا يقيس الاختبار؟

تطرح الدراسة سؤالاً مهماً حول معنى اختبار «تورينغ» اليوم. فقد كان يُنظر إليه تاريخياً كونه اختباراً لقدرة الآلة على مضاهاة الذكاء البشري. لكن مع نماذج تستطيع الإجابة بسرعة عن عدد كبير من الأسئلة، يصبح الاختبار أقرب إلى قياس «الشبه البشري» في المحادثة، لا الذكاء بالمعنى العميق أو الفهم الحقيقي.

هذا الفرق مهم لأن نجاح النموذج في إقناع شخص بأنه إنسان لا يعني بالضرورة أنه يفهم العالم كما يفهمه الإنسان، أو يمتلك وعياً أو نية. لكنه يعني أن قدرته على تقليد أنماط التفاعل البشري أصبحت قوية بما يكفي لإرباك المستخدمين في محادثة قصيرة.

الدراسة تفتح أسئلة مهمة حول الثقة والشفافية خصوصاً عندما لا يعرف المستخدم إن كان يتحدث مع إنسان أم نظام آلي

مخاطر الثقة والخداع

أهمية النتيجة لا تقف عند حدود المختبر. فإذا كان المستخدم العادي لا يستطيع دائماً التمييز بين الإنسان والنموذج، فإن ذلك يفتح أسئلة مباشرة حول الثقة على الإنترنت. فقد تُستخدم هذه القدرة في خدمة مفيدة، مثل دعم العملاء أو التعليم أو المساعدة الشخصية. لكنها قد تُستخدم أيضاً في الاحتيال، أو التلاعب، أو حملات الإقناع السياسي والتجاري، خصوصاً إذا لم يكن الطرف الآخر يعرف أنه يتحدث مع نظام آلي.

يشير الباحثون إلى أن نماذج اللغة الكبيرة يمكن دفعها بسهولة نسبية إلى الظهور على أنها بشر عندما تُعطى التعليمات المناسبة. وهذا يجعل الشفافية أكثر أهمية، خصوصاً في المنصات التي يتفاعل فيها المستخدمون مع حسابات لا يعرفون هويتها الحقيقية.

ما الذي لا تقوله الدراسة؟

لا تقول الدراسة إن الذكاء الاصطناعي أصبح مثل الإنسان، ولا أنها تثبت وجود وعي أو فهم داخلي لدى النماذج، بل إن بعض النماذج الحديثة، في ظروف اختبار محددة، استطاعت تقليد المحادثة البشرية بما يكفي لأن يخطئ المشاركون في تحديد الطرف البشري. لذلك، القيمة الحقيقية للبحث ليست في إعلان انتصار الآلة على الإنسان، بل في توضيح أن الحدود بين المحادثة البشرية والمحادثة الاصطناعية أصبحت أقل وضوحاً. وهذا يجعل الحاجة أكبر إلى قواعد إفصاح أوضح، وأدوات تحقق أفضل، ووعي عام بأن الطرف المقابل في المحادثة الرقمية قد لا يكون دائماً إنساناً.


حيلة بسيطة لإخفاء ملخصات الذكاء الاصطناعي من بحث «غوغل»

«AI Overviews» ميزة الملخصات المدعومة بالذكاء الاصطناعي تشجع على زيارة عدد أكبر من المواقع الإلكترونية (غوغل)
«AI Overviews» ميزة الملخصات المدعومة بالذكاء الاصطناعي تشجع على زيارة عدد أكبر من المواقع الإلكترونية (غوغل)
TT

حيلة بسيطة لإخفاء ملخصات الذكاء الاصطناعي من بحث «غوغل»

«AI Overviews» ميزة الملخصات المدعومة بالذكاء الاصطناعي تشجع على زيارة عدد أكبر من المواقع الإلكترونية (غوغل)
«AI Overviews» ميزة الملخصات المدعومة بالذكاء الاصطناعي تشجع على زيارة عدد أكبر من المواقع الإلكترونية (غوغل)

لم تعد صفحة البحث في «غوغل» تشبه تماماً ما اعتاده المستخدمون لسنوات طويلة. فبدلاً من عرض روابط تقليدية فقط، بدأت الشركة تدفع بميزة «AI Overviews» إلى واجهة النتائج، حيث تظهر ملخصات مولدة بالذكاء الاصطناعي في أعلى الصفحة في بعض عمليات البحث.

تقدم «غوغل» هذه الميزة بوصفها طريقة أسرع للحصول على خلاصة أولية عن الموضوع، مع روابط تساعد المستخدم على التوسع في القراءة. وتقول الشركة إن «AI Overviews» توفر لمحة عن المعلومات الأساسية حول سؤال أو موضوع معين، مع روابط لاستكشاف المزيد على الويب.

لكن هذه التجربة لا تناسب جميع المستخدمين. فهناك من يفضّل الوصول مباشرة إلى الروابط الأصلية، وقراءة المصادر بنفسه، بدلاً من البدء بملخص آلي قد يختصر السياق أو يضع إجابة جاهزة قبل النتائج التقليدية.

حيلة «-ai»

حسب تقرير نشرته مواقع تقنية، يمكن لبعض المستخدمين تقليل ظهور ملخصات الذكاء الاصطناعي في نتائج البحث عبر إضافة معامل بحث بسيط إلى نهاية الاستعلام، وهو: «-ai».

الفكرة تقوم على استخدام إحدى أدوات البحث القديمة في «غوغل»، المعروفة باسم معاملات البحث أو «Search Operators» التي تسمح بتضييق نطاق النتائج أو استبعاد كلمات معينة.

مثلاً، بدلاً من البحث عن: «iPhone 18 release date» يمكن كتابة: «iPhone 18 release date -ai».

هنا يتعامل محرك البحث مع «-ai» بوصفه أمراً لاستبعاد النتائج المرتبطة بكلمة «ai». ووفق التقرير، قد يؤدي ذلك في بعض الحالات إلى ظهور صفحة أقرب إلى نتائج البحث التقليدية، من دون ملخص الذكاء الاصطناعي في الأعلى.

إضافة «-ai» إلى كلمات البحث قد تقلل ظهور ملخصات الذكاء الاصطناعي في بعض الحالات (غوغل)

ليست إعداداً دائماً

الأهم أن هذه الطريقة ليست إعداداً رسمياً لإيقاف «AI Overviews» بالكامل، وليست حلاً دائماً داخل حساب المستخدم. هي مجرد تعديل يدوي تجب إضافته في كل عملية بحث يريد فيها المستخدم تجنب ظهور الملخصات الآلية.

كما أنها ليست مضمونة في كل الحالات. فنتائج البحث تتغير حسب البلد واللغة ونوع السؤال وسياسات «غوغل» في عرض ميزات الذكاء الاصطناعي. لذلك من الأدق وصفها بأنها حيلة مؤقتة أو طريقة التفاف بسيطة، لا خيار رسمياً لإلغاء الميزة.

هذا التفصيل مهم، لأن بعض المستخدمين قد يظنون أن إضافة «-ai» تعني تعطيل الذكاء الاصطناعي داخل البحث كلياً. عملياً، هي فقط طريقة لاستبعاد كلمة معينة من الاستعلام، وقد يكون أثرها الجانبي أن ملخصات الذكاء الاصطناعي لا تظهر في بعض النتائج.

لماذا يريد البعض إخفاءها؟

الاعتراض على ملخصات الذكاء الاصطناعي لا يعني بالضرورة رفض التقنية نفسها. بالنسبة إلى كثير من المستخدمين، المشكلة في ترتيب التجربة. فالبحث التقليدي كان يمنحهم قائمة مصادر، ويختارون منها ما يريدون قراءته. أما الملخصات الآلية فتضع تفسيراً جاهزاً قبل الروابط، ما قد يدفع المستخدم إلى الاكتفاء بالخلاصة بدلاً من زيارة المواقع.

هذا يثير أسئلة أوسع حول طريقة الوصول إلى المعرفة على الإنترنت. هل يريد المستخدم إجابة سريعة، أم يريد مصادر متعددة؟ وهل يجب أن يكون الذكاء الاصطناعي في مقدمة البحث دائماً، أم خياراً يمكن تشغيله عند الحاجة؟

تقول «غوغل» إن «AI Overviews» صُمّمت لمساعدة المستخدمين على فهم جوهر الموضوعات المعقدة بسرعة، وإنها توفر نقطة انطلاق لاستكشاف الروابط الأخرى. كما تشير في وثائقها إلى أن الميزة تظهر في الاستعلامات التي ترى أنها تضيف قيمة تتجاوز ما تقدمه نتائج البحث العادية.

يظهر شعار «غوغل» خلال مؤتمر المطورين السنوي «غوغل آي/أو» في «أمهيثياتر» الواقع على الشاطئ في ماونتن فيو بكاليفورنيا (أ.ف.ب)

عودة إلى البحث القديم

الحيلة تعكس رغبة بعض المستخدمين في استعادة تجربة بحث أبسط. ليس بالضرورة لأنهم يرفضون الذكاء الاصطناعي، وإنما لأنهم يريدون التحكم في لحظة ظهوره. ففي بعض الأسئلة قد يكون الملخص السريع مفيداً. وفي حالات أخرى، خصوصاً عند البحث عن أخبار ومراجعات ومعلومات حساسة أو مصادر أصلية، قد يفضّل المستخدم رؤية الروابط مباشرة.

معاملات البحث ليست جديدة في «غوغل»، وقد استخدمت لسنوات لتحديد عبارات معينة بعلامات الاقتباس، أو استبعاد كلمات بعلامة الطرح، أو البحث داخل موقع محدد. الجديد هنا أن هذه الأدوات القديمة أصبحت تُستخدم لمقاومة طبقة جديدة من البحث تعتمد على الذكاء الاصطناعي.

سؤال أكبر حول التحكم

ظهور هذه الحيلة يسلط الضوء على نقطة أوسع في علاقة المستخدمين بمحركات البحث. مع إدخال الذكاء الاصطناعي في الواجهة الأساسية، يصبح السؤال أقل ارتباطاً بقدرة التقنية وأكثر ارتباطاً بحق المستخدم في اختيار شكل التجربة.

فإذا كانت «غوغل» ترى أن الملخصات الآلية تجعل البحث أسرع وأسهل، فإن بعض المستخدمين يرون أن السرعة لا تكفي دائماً. أحياناً يحتاجون إلى السياق والمصدر والمقارنة بين وجهات نظر مختلفة. لذلك قد تستمر الحاجة إلى أدوات تمنح المستخدم قدرة أكبر على تحديد ما يريد رؤيته سواء إجابة مولدة بالذكاء الاصطناعي، أم نتائج ويب تقليدية، أم مزيجاً بين الاثنين.

Your Premium trial has endedYour Premium trial has endedYour Premium trial has ended


تقنية تساعد الطائرات المسيّرة على تفادي العوائق في البيئات الخطرة

أهمية التقنية تبرز في عمليات البحث والإنقاذ وتفتيش المنشآت الصناعية والمناطق التي يصعب على البشر دخولها (شاترستوك)
أهمية التقنية تبرز في عمليات البحث والإنقاذ وتفتيش المنشآت الصناعية والمناطق التي يصعب على البشر دخولها (شاترستوك)
TT

تقنية تساعد الطائرات المسيّرة على تفادي العوائق في البيئات الخطرة

أهمية التقنية تبرز في عمليات البحث والإنقاذ وتفتيش المنشآت الصناعية والمناطق التي يصعب على البشر دخولها (شاترستوك)
أهمية التقنية تبرز في عمليات البحث والإنقاذ وتفتيش المنشآت الصناعية والمناطق التي يصعب على البشر دخولها (شاترستوك)

قد تكون الطائرات المسيّرة مفيدةً في اللحظات الأولى بعد الزلازل أو الكوارث، خصوصاً عندما تحتاج فرق الإنقاذ إلى خريطة سريعة لمبنى منهار أو منطقة يصعب دخولها. لكن تشغيل روبوت طائر داخل بيئة غير معروفة ليس مهمة بسيطة. عليه أن يصل إلى هدفه بسرعة، ويتجنَّب العوائق المفاجئة، ويحافظ في الوقت نفسه على مسار سلس لا يستهلك طاقةً أو يعرِّضه للاصطدام.

مسار في أجزاء من الثانية

طوَّر باحثون من معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا وجامعة بنسلفانيا نظاماً جديداً لتخطيط مسار الروبوتات يحمل اسم «مايتي (MIGHTY)». الفكرة الأساسية هي تمكين الطائرة المسيّرة من تعديل مسارها خلال أجزاء قليلة من الثانية عند ظهور عوائق، من دون أن تفقد اتجاهها نحو الهدف أو تضطر إلى حركات حادة وغير مستقرة.

النظام مُصمَّم ليعمل في الزمن الفعلي باستخدام الحاسوب والحساسات الموجودة على الروبوت نفسه. وهذا مهم لأنَّ الروبوت قد يعمل في بيئة بعيدة عن محطة تحكم أو شبكة اتصال مستقرة، كما في عمليات البحث والإنقاذ أو التفتيش الصناعي داخل منشآت معقدة.

التقنية الجديدة تساعد الطائرات المسيّرة على تعديل مسارها بسرعة عند ظهور عوائق مفاجئة (الجامعة)

صعوبة تخطيط المسار

تخطيط المسار هو البرنامج الذي يقرِّر كيف ينتقل الروبوت من نقطة إلى أخرى بأمان. تبدو المهمة بسيطةً على الورق، لكنها تصبح شديدة التعقيد عندما تتحرَّك الطائرة داخل مكان مليء بالعوائق أو عندما تظهر عقبات لم تكن موجودة في الخريطة الأولية. كثير من الأنظمة الحالية تواجه مفاضلةً واضحةً. بعض الحلول التجارية تستطيع توليد مسارات سلسة وسريعة، لكنها مكلفة وقد تعتمد على برمجيات مغلقة. أما البدائل مفتوحة المصدر، فقد تكون أقل أداءً أو أصعب في الاستخدام. لذلك حاول الباحثون بناء نظام مفتوح المصدر يقدِّم جودةً قريبةً من الأنظمة المتقدمة، مع قدرة على العمل مباشرة على الروبوت.

يقول كوتا كوندو، طالب الدراسات العليا في هندسة الطيران والفضاء في «MIT» والمؤلف الرئيسي للبحث، إن النظام يحقِّق أداءً مماثلاً أو أفضل باستخدام أدوات مفتوحة المصدر فقط، ما يتيح للباحثين والطلاب والشركات استخدامه بحرية. ويرى أنَّ إزالة حاجز التكلفة يمكن أن توسِّع دائرة الجهات القادرة على تطوير أنظمة تخطيط حركة عالية الأداء.

المشكلة في الوقت الثابت

تعتمد بعض أنظمة التخطيط على خطوة أولية تحدِّد الزمن المتوقِّع للوصول من نقطة البداية إلى الهدف. بعد ذلك، تبحث عن أفضل مسار ضمن هذا الزمن الثابت. هذه الطريقة تسهل الحساب، لكنها قد تخلق مشكلة عملية: إذا احتاجت الطائرة إلى الالتفاف حول عائق كبير، فقد تُجبر على زيادة سرعتها بشدة كي تصل في الوقت المحدد.

هذا السلوك قد يجعل تجنب العقبات أصعب، خصوصاً في البيئات التي تظهر فيها عوائق غير متوقعة. فالروبوت لا يحتاج فقط إلى مسار قصير، بل إلى مسار قابل للتنفيذ فعلياً، يأخذ في الاعتبار السرعة والتسارع وزمن الوصول.

الاختبارات أظهرت قدرة الطائرات المسيّرة على تفادي العوائق بسرعة عالية باستخدام برمجيات مفتوحة المصدر (شاترستوك)

طريقة رياضية مختلفة

يعالج «مايتي» هذه المشكلة عبر استخدام تقنية رياضية تُسمى «Hermite spline». بدلاً من حساب المسار أولاً ثم محاولة ملاءمته مع زمن ثابت، يعمل النظام على تحسين المسار والزمن معاً في خطوة واحدة. الهدف هو الوصول إلى مسار سلس وقابل للتحكم، مع تقليل زمن الرحلة من دون التضحية بالأمان. لكن تحسين المسار والزمن معاً يجعل المسألة الحسابية أكبر وأكثر صعوبة. لحل ذلك، لا يبدأ النظام من الصفر في كل مرة. بدلاً من ذلك، ينشئ تخميناً أولياً لمسار مناسب، ثم يحسنه تدريجياً عبر عملية تكرارية، مستفيداً من خريطة للمشهد تبنيها حساسات الليدار على الطائرة. هذا يسمح له بالاستجابة للعوائق الجديدة بسرعة، مع الحفاظ على مسار أكثر سلاسة.

نتائج أسرع من الطرق الحالية

في الاختبارات المحاكاة، احتاج «مايتي» إلى نحو 90 في المائة فقط من وقت الحوسبة الذي تتطلبه طرق متقدِّمة أخرى، بينما وصل إلى الهدف بأمان وبسرعة أعلى بنحو 15 في المائة. وفي الاختبارات على روبوتات حقيقية، وصلت الطائرة إلى سرعة 6.7 متر في الثانية مع تجنب جميع العوائق التي ظهرت في مسارها. هذه الأرقام مهمة لأنَّها توضِّح أنَّ النظام لا يكتفي بتحسين نظري في المختبر. فالتخطيط السريع لا يكون مفيداً إذا أنتج مسارات غير واقعية، والمسار الآمن لا يكفي إذا كان بطيئاً جداً في بيئة طارئة. القيمة هنا في الجمع بين السرعة والسلامة وقابلية التنفيذ على أجهزة الروبوت نفسه.

تطبيقات خارج المختبر

رغم أنَّ المثال الأبرز يتعلق بالطائرات المسيّرة في عمليات البحث والإنقاذ، فإنَّ الاستخدامات المحتملة أوسع. يمكن للنظام أن يساعد على توصيل الطرود داخل المدن، حيث تحتاج الطائرات إلى تفادي المباني والأسلاك والأشخاص والعوائق المتحركة. كما يمكن استخدامه في تفتيش المنشآت الصناعية المعقدة، مثل توربينات الرياح أو الهياكل التي يصعب وصول الإنسان إليها.

في هذه الحالات، لا يكفي أن يعرف الروبوت وجهته. عليه أن يتعامل مع بيئة قد تتغيَّر باستمرار، وأن يعدِّل مساره بسرعة من دون الاعتماد على حاسوب خارجي أو برنامج مكلف. لذلك تبدو ميزة المصدر المفتوح مهمة، لأنَّها قد تسمح بتبني النظام في مختبرات وشركات ومؤسسات لا تملك ميزانيات كبيرة للبرمجيات التجارية.

دافع إنساني وراء البحث

يرتبط العمل أيضاً بدافع شخصي لدى الباحث كوندو. فقد كان طفلاً عندما وقع حادث محطة فوكوشيما دايتشي النووية بعد زلزال شرق اليابان الكبير. تابع حينها الأخبار عن العمال الذين اضطروا إلى دخول مناطق خطرة لتقييم الوضع واحتواء الأضرار. ويقول إنَّ تلك التجربة جعلته مهتماً بتطوير روبوتات مستقلة تستطيع دخول البيئات الديناميكية والخطرة ثم العودة بالمعلومات، بينما يبقى البشر بعيدين عن الخطر.

هذا البعد يوضِّح سبب التركيز على الروبوتات القادرة على العمل في ظروف غير مثالية. فالتطبيقات الأكثر حساسية، مثل الكوارث أو البيئات الصناعية الخطرة، لا تسمح غالباً بالاعتماد على إعدادات مخبرية منظمة أو اتصالات مستقرة أو تدخل بشري مستمر.

نحو روبوتات متعددة

لا يزال النظام في مرحلة بحثية، رغم النتائج الواعدة. ويخطِّط الباحثون لتحسين «مايتي» بحيث يمكن استخدامه للتحكم في روبوتات عدة في الوقت نفسه، مع إجراء مزيد من تجارب الطيران في بيئات أصعب. كما يأمل الفريق في تطوير النظام المفتوح المصدر بناءً على ملاحظات المستخدمين. ويرى دافيدي سكاراموتسا، مدير مجموعة الروبوتات والإدراك في جامعة زيوريخ، والذي لم يشارك في البحث، أنَّ النظام يقدِّم مساهمةً مهمةً في الملاحة الرشيقة للروبوتات، لأنَّه يعيد النظر في طريقة تمثيل المسار نفسه. وبحسب رأيه، فإنَّ تحسين شكل المسار، والتوقيت، والسرعة، والتسارع، معاً تمنح الروبوتات حريةً أكبر في حساب حركات سريعة وقابلة للتنفيذ داخل البيئات المزدحمة.