يجب أن تعلم | في صلب الموضوع | للاطلاع | رقم اليوم | شخصية اليوم | مصطلح اليوم
مخاطر التزييف العميق: تطبيق يستبدل وجوه النساء بنقرة زر
موقع ويب يشد الانتباه لبساطته؛ زر كبير الحجم أزرق اللون على خلفية بيضاء يدعو الزائرين لتحميل صورة وجه. وهناك، تحت الزر، أربعة وجوه مولدة بالذكاء الاصطناعي تتيح لك اختبار الخدمة. أما فوق الزر، فقد تم وضع عبارة تعلن لك الهدف بكل جرأة: تحويل أي شخص إلى نجم أفلام إباحية من خلال استخدام تقنية التزييف العميق لاستبدال وجه شخص في فيديو للبالغين. كل ما يتطلبه الأمر هو صورة وكبسة زر.
قررت إم آي تي تكنولوجي ريفيو عدم الكشف عن اسم الخدمة، التي سنطلق عليها هنا اسم "سين"، واخترنا عدم تضمين أي اقتباسات مباشرة أو لقطات شاشة لمحتوياتها، بهدف تجنب توجيه المزيد من الزيارات إلى الموقع. وقد اكتشف الباحث هنري أجدر الموقع ولفت انتباهنا إليه. يعمل أجدر على تتبع تطور الوسائط المصطنعة عبر الإنترنت وانتشارها.
يقدم الموقع "سين" نفسه باعتباره أداة آمنة ومسؤولة. وفي حين أن الخطاب الموجود على الموقع يشجع المستخدمين على تحميل صور وجوههم هم، ولكن لا شيء يمنعهم من تحميل صور وجوه الآخرين. وتشير التعليقات على المنتديات عبر الإنترنت إلى أن المستخدمين يقومون بتحويل صور وجوه الآخرين بالفعل.
تعرف في مقالتنا على أحد مخاطر تكنولوجيا التزييف العميق وتأثيراتها الاجتماعية: الرابط
أداة ذكاء اصطناعي تتمكن بالفعل من اكتشاف مواد جديدة
ابتكر باحثون بجامعة ليفربول أداة ذكاء اصطناعي تقلل الوقت والجهد اللازمين لاكتشاف مواد جديدة. وقد ساهمت الأداة بالفعل في اكتشاف أربع مواد جديدة، بما فيها عائلة جديدة من المواد الصلبة التي تنقل الليثيوم. وستكون هذه الإلكتروليتات الصلبة مفتاحاً لتطوير بطاريات الحالة الصلبة التي توفر مدى أطول وأمانا أكبر للسيارات الكهربائية.
وقد أعلن فريق الباحثين الذين يعملون في قسم الكيمياء وابتكار المواد بجامعة ليفربول، بقيادة البروفيسور مات روسينسكي، عن الأداة الجديدة في دراسة نُشرت بدورية نيتشر كومينيكشنز (Nature Communications)، وأضافوا أن ثمة المزيد من المواد الواعدة قيد التطوير حالياً.
تقوم الأداة بفحص العلاقات بين المواد المعروفة على نطاق لا يمكن للبشر الوصول إليه. وتُستخدم هذه العلاقات لتحديد مجموعات العناصر التي من المحتمل أن تشكل مواد جديدة وترتيبها عددياً. ثم يستخدم العلماء هذا الترتيب للاسترشاد به في استكشاف الفضاء الكيميائي الكبير غير المعروف بطريقة محددة، ما يجعل البحث التجريبي أكثر كفاءة بكثير. ويتخذ العلماء القرارات النهائية بناءً على المنظور المختلف الذي يوفره الذكاء الاصطناعي.
ويقول المؤلف الرئيسي للدراسة البروفيسور مات روسينسكي: "حتى الآن، كان الأسلوب الشائع هو تصميم مواد جديدة عن طريق التشابه الوثيق مع المواد الموجودة، إلا أن هذا غالباً ما يؤدي إلى مواد مشابهة لتلك الموجودة لدينا بالفعل". لذلك نحن بحاجة إلى أدوات جديدة تقلل الوقت والجهد اللازمين لاكتشاف مواد جديدة، مثل تلك التي تم تطويرها هنا والتي تجمع بين الذكاء الاصطناعي والذكاء البشري للحصول على أفضل ما في الاثنين. ويوضح أن هذا النهج التعاوني يجمع بين قدرة أجهزة الحاسوب على البحث في العلاقات بين مئات الآلاف من المواد المعروفة -وهو نطاق لا يمكن للبشر الوصول إليه- ومعرفة الخبراء والتفكير النقدي للباحثين البشريين الذي يؤدي إلى التطورات الإبداعية.
الرابط (إنجليزي)
إعادة تصور مستقبل المدينة
يقدم الذكاء الاصطناعي نفسه كأحد مفاتيح التمكين في مستقبل المدن الذكية، ما يمثل أحد ملامح النمو والتغيير الاجتماعي في دولة الإمارات العربية المتحدة والمنطقة، كما يلعب دوراً كبيراً في تغيير ملامح البنى التحتية الاجتماعية التي تقدم خدمات مثل الصحة والتعليم، ويمتد تأثيره إلى سلوك مستهلكي هذه الخدمات. فكيف يقدم لنا الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي تصوراً مغايراً لمستقبل المدن؟، وما أبرز التحديات التي سيكون من الضروري التعامل معها، عند تصميم الاستراتيجيات المستقبلية المرتبطة بهذه البنى؟
في كلمته ضمن منتدى "آرتيلجينس 2021" ناقش الدكتور سعيد الظاهري -الذي تم اختياره مؤخراً لعضوية مجلس المستقبل العالمي في الواقع الافتراضي والواقع المعزز- الطريقة التي سيغير بها الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي نظرتنا لمجالات الرعاية الصحية وأنظمة التعليم والأمن والنقل والسلامة العامة، فمثلاً ساهمت هذه التطبيقات في الكشف المبكر في حالات السرطان بدقة عالية تصل إلى 99٪ في بعض الحالات، كما أن التصوير الطبي المدعوم بالذكاء الاصطناعي سيسهم في تقديم الخدمات في المناطق النائية أو التي لا تملك إمكانيات التصوير الطبقي، كما أن هذه التطبيقات ستعمل على تصميم تجارب تعليمية شخصية تلبي احتياجات الأفراد وتؤثر في مستقبل خياراتهم المهنية.
إن النظرة المستقبلية المتفائلة لهذه التطبيقات تواجهها تحديات تتعلق بالبيانات والمواهب، ما يتطلب رؤية حكومية يتم تسخير من خلالها هذه الممكنات للخروج باستراتيجيات تتناول البيانات وما يتعلق بها من قوانين قضايا المشاركة والحوكمة والاستعداد بالبنية التحتية. وقد قدمت الإمارات نموذجاً رائداً على مستوى القوانين مثل قانون بيانات دبي 2015، وقانون خصوصية البيانات 2021 والذي سيكون عاملاً حاسماً في جودة البيانات ومشروعية استخدامها.
أما بخصوص تحدي المواهب فهو بحاجة لاستراتيجيات تركز على تنمية المواهب وصقلها بما يضمن حصول الحكومات على المواهب والمهارة لإدارة التغيير وتغذيته بالتحليل الصحيح بفعالية، وهناك أمثلة مبشرة في هذا الاتجاه مثل برامج الماجستير في علوم البيانات في عدد من الجامعات الإماراتية، وفروع الجامعات العالمية.
الرابط
|
