أطلقت مصر بصورة تجريبية نظام كرنك تشات للمحادثة الذكية، وهو نظام يعتمد على نموذج «كرنك» اللغوي الكبير، الذي طُوّر بواسطة كوادر مصرية في مركز الابتكار التطبيقي التابع لوزارة الاتصالات وتكنولوجيا المعلومات، بهدف تقديم تجربة ذكاء اصطناعي أكثر ارتباطًا باللغة والثقافة العربية.

ويستند النموذج إلى نماذج عالمية مفتوحة المصدر جرى تعزيزها وإعادة تدريبها باستخدام مجموعات واسعة من البيانات والوثائق المنشورة في مصر والعالم العربي، بعد تنقيحها، بما يستهدف تحسين قدرته على فهم اللغة العربية وتوليدها، إلى جانب التعامل بصورة أفضل مع السياق الثقافي والهوية المصرية.

كرنك تشات يعزز حضور الذكاء الاصطناعي العربي

يأتي إطلاق كرنك تشات ضمن توجه مصري لتطوير قدرات محلية في مجال الذكاء الاصطناعي، وتقليل الاعتماد الكامل على النماذج الأجنبية عند بناء التطبيقات والخدمات الرقمية.

ويهدف المشروع إلى توفير نموذج لغوي يمكن تشغيل البرمجيات والتطبيقات المبنية عليه بصورة آمنة داخل مراكز بيانات موجودة في مصر، بما يعزز مفهوم السيادة الرقمية ويمنح المؤسسات المحلية قدرًا أكبر من التحكم في البنية التحتية والبيانات المستخدمة.

كما يستهدف «كرنك» تقديم قدرات متقدمة في فهم اللغة العربية وتوليدها، مع التركيز بصورة خاصة على العربية الفصحى واللهجة المصرية.

فهم العربية الفصحى والعامية المصرية

من أبرز أهداف النموذج الجديد تحسين التعامل مع التنوع اللغوي الموجود في العالم العربي، بدلًا من الاعتماد على نماذج قد تكون مدربة بصورة أكبر على اللغات أو السياقات الأجنبية.

ويستهدف «كرنك» فهم العربية الفصحى إلى جانب العامية المصرية بدرجة عالية من الدقة، بما يمكن أن يساعد المطورين على بناء تطبيقات تتعامل مع المستخدم العربي بطريقة أكثر طبيعية.

وقد يتيح هذا التوجه تطوير خدمات رقمية موجهة للمستخدمين في مصر والمنطقة العربية، مع مراعاة الاختلافات اللغوية والثقافية في المحتوى.

• الإنترنت الفضائي الأوروبي IRIS يستعد لمنافسة Starlink بحلول 2029
• اختبارات نماذج OpenAI الأمنية تكشف تجاوزات غير متوقعة في بيئات تجريبية

قاعدة لبناء تطبيقات الذكاء الاصطناعي

لا يقتصر دور كرنك تشات على كونه مساعدًا للمحادثة، إذ يمثل النموذج الأساسي أيضًا منصة يمكن للمطورين الاعتماد عليها في بناء تطبيقات ذكاء اصطناعي توليدي باللغة العربية.

ومن شأن توفير نموذج يمكن للمطورين الوصول إليه أن يفتح المجال أمام تطوير حلول جديدة في مجالات متعددة، مثل التعليم وخدمة العملاء والمحتوى الرقمي وتحليل البيانات والخدمات الحكومية.

كما يمكن أن يساعد ذلك الشركات الناشئة والمطورين على تجربة أفكار جديدة دون الحاجة إلى بناء نموذج لغوي كبير من الصفر.

مصر تطلق «كرنك تشات».. نموذج ذكاء اصطناعي لفهم العربية والسياق المصري

كرنك تشات يقدم محادثة تراعي السياق المصري

تستهدف وزارة الاتصالات من النظام تقديم مساعد ذكي يعتمد على معلومات موثوقة ومدققة، مع مراعاة السياق الثقافي المصري والعربي عند التعامل مع أسئلة المستخدمين.

ويُعد هذا الجانب من النقاط المهمة في تطوير المساعدات الذكية، لأن فهم السؤال لا يعتمد فقط على الكلمات المستخدمة، وإنما يرتبط أيضًا بالسياق الثقافي والاجتماعي الذي وردت فيه.

ومن خلال تدريب النموذج على بيانات ووثائق من مصر والعالم العربي، تسعى الجهات المطورة إلى جعله أكثر قدرة على التعامل مع احتياجات المستخدم العربي.

• واتساب يوسع إمكانياته بـ4 مزايا جديدة تجربة أفضل على السيارات والآيباد والحاسوب

إتاحة النموذج للمستخدمين والمطورين

يمكن للمستخدمين تجربة كرنك تشات من خلال المنصة التابعة لمركز الابتكار التطبيقي، كما تتوفر نسخة من تطبيق المحادثة على متجر Google Play.

وإلى جانب تجربة المساعد، أتاحت الجهات المطورة نموذج «كرنك» عبر منصة Hugging Face، بما يسمح للمطورين والباحثين بالوصول إلى النموذج والاستفادة منه في بناء تطبيقات ذكاء اصطناعي باللغة العربية.

ويمثل هذا الجانب خطوة مهمة، لأنه يتيح نقل المشروع من مجرد مساعد للمحادثة إلى قاعدة تقنية يمكن تطوير تطبيقات مختلفة اعتمادًا عليها.

مركز الابتكار التطبيقي يقود تطوير كرنك

طوّر «كرنك» مركز الابتكار التطبيقي AIC التابع لوزارة الاتصالات وتكنولوجيا المعلومات، وهو أحد الكيانات التي تعمل على تطوير حلول تعتمد على التقنيات الناشئة لمعالجة تحديات مرتبطة بالاقتصاد والمجتمع.

ويركز المركز على الاستفادة من تقنيات مثل الذكاء الاصطناعي في تطوير حلول يمكن استخدامها في مجالات مختلفة، إلى جانب دعم مسار التحول الرقمي في مصر.

ويأتي تطوير النموذج اللغوي في إطار هذا التوجه، من خلال بناء قدرات محلية في واحدة من أكثر التقنيات تأثيرًا في مستقبل الخدمات الرقمية.

خطوة نحو تعزيز السيادة الرقمية

يمثل كرنك تشات محاولة لبناء بنية أكثر استقلالية في مجال الذكاء الاصطناعي، خصوصًا فيما يتعلق بالنماذج اللغوية والتطبيقات العربية.

وتزداد أهمية هذه الخطوة مع اعتماد الحكومات والشركات والأفراد بصورة متزايدة على نماذج الذكاء الاصطناعي في معالجة المعلومات وتقديم الخدمات وإنشاء المحتوى.

ومن خلال امتلاك نموذج محلي وفريق قادر على تطويره وتحديثه، يمكن لمصر زيادة قدرتها على تصميم تطبيقات تتوافق مع احتياجاتها اللغوية والثقافية، مع الحفاظ على قدر أكبر من التحكم في البنية التحتية والبيانات.

وفي حال استمرار تطوير كرنك تشات وتوسيع قاعدة البيانات والتطبيقات المبنية على النموذج، فقد يمثل المشروع خطوة مهمة نحو بناء منظومة ذكاء اصطناعي عربية أكثر حضورًا، ودعم المطورين في مصر والعالم العربي لتقديم حلول محلية تعتمد على تقنيات الذكاء الاصطناعي التوليدي.

ما يعرفه الذكاء الاصطناعي عنك قد يكون أكثر مما تتوقع، خصوصًا مع الاستخدام المتكرر لروبوتات الدردشة مثل ChatGPT وClaude. فالمحادثات المتراكمة يمكن أن تحتوي على تفاصيل كثيرة عن اهتماماتك وطريقة تفكيرك واحتياجاتك، وقد تسمح بتحليل هذه المعلومات للوصول إلى استنتاجات تتجاوز ما ذكرته بشكل مباشر.

ولهذا ظهرت خدمة Lumo AI Paper Trail التابعة لشركة Proton، التي تتيح للمستخدم تحليل البيانات التي يصدّرها من خدمات الذكاء الاصطناعي، والتعرف على المعلومات والاستنتاجات التي يمكن استخلاصها من سجل محادثاته.

ولا تكتفي الخدمة بعرض النتائج، بل توضح أيضًا كيفية الوصول إلى بعض هذه المعلومات، ما يمنح المستخدم رؤية أوضح للصورة التي يمكن أن يكون الذكاء الاصطناعي قد كوّنها عنه.

أداة Lumo تكشف ما يعرفه الذكاء الاصطناعي عنك

تعتمد خدمة Lumo AI Paper Trail على البيانات التي يقوم المستخدم بتصديرها بنفسه من حساباته في خدمات الذكاء الاصطناعي، ولا تستطيع الوصول تلقائيًا إلى هذه الحسابات أو سحب بياناتها دون تدخل المستخدم.

وبعد تحميل البيانات إلى الخدمة، تبدأ عملية تحليل سجل المحادثات للبحث عن المعلومات والأنماط والاستنتاجات التي يمكن تكوينها من المحتوى الموجود في البيانات.

وتمنح هذه الطريقة المستخدم فرصة لفهم حجم المعلومات التي يمكن أن تظهر عند جمع محادثاته السابقة وتحليلها معًا بدلًا من النظر إلى كل محادثة بصورة منفصلة.

كيف تعمل الخدمة؟

في البداية، يحتاج المستخدم إلى تصدير بياناته من حساب ChatGPT أو Claude، ثم انتظار تجهيز ملف البيانات وإرساله إليه.

وبعد استلام الملف المضغوط، يمكن رفعه إلى Lumo لبدء عملية التحليل. وتدعم الخدمة حاليًا الحسابات الشخصية في ChatGPT وClaude، بينما لا تشمل حسابات الشركات والمؤسسات.

وتشير معلومات الخدمة إلى أن عملية نقل البيانات تكون مشفرة، كما تتم معالجة البيانات دون تخزينها على خوادم Lumo.

• أمازون تراهن على مستقبل الألعاب السحابية لكن هل يكفي ارتفاع أسعار الأجهزة
• تحديث جديد في ChatGPT يجعل الوصول إلى المحادثات والملفات القديمة أسرع وأسهل

ماذا يمكن أن تكشف نتائج التحليل؟

بعد الانتهاء من تحليل البيانات، يحصل المستخدم على تقرير مفصل يوضح المعلومات التي تمكن النظام من استخلاصها من سجل محادثاته.

وقد تتضمن النتائج معلومات مباشرة ذكرها المستخدم في محادثاته، إلى جانب استنتاجات تم التوصل إليها من خلال الربط بين تفاصيل مختلفة ظهرت على مدار فترة طويلة.

وهنا تظهر أهمية معرفة ما يعرفه الذكاء الاصطناعي عنك، إذ قد تبدو بعض المعلومات بسيطة عند مشاركتها منفردة، لكنها تصبح أكثر دلالة عند جمعها مع معلومات أخرى من محادثات متعددة.

ما يعرفه الذكاء الاصطناعي عنك.. أداة مجانية تكشف أسرار ChatGPT

Lumo AI متاحة مجانًا

تتيح خدمة Lumo AI Paper Trail للمستخدمين إجراء التحليل دون الحاجة إلى دفع رسوم، مع وجود بعض القيود على الخطة المجانية.

وتوفر الخطط المدفوعة حدود استخدام أكبر، بالإضافة إلى إمكانية التعامل مع ملفات كبيرة وبعض المزايا الإضافية.

ويبلغ سعر الاشتراك المدفوع في Lumo نحو 12.99 دولار شهريًا، أو 9.99 دولار شهريًا عند الدفع لمدة عام كامل، وفق الأسعار المذكورة في التقرير الأصلي.

ماذا توفر الخطة المجانية؟

تسمح الخطة المجانية بتجربة الخدمة وتحليل البيانات دون اشتراك مدفوع، لكنها تفرض حدودًا على بعض الاستخدامات.

أما الانتقال إلى الخطة المدفوعة، فيتيح للمستخدم الاستفادة من حدود أكبر فيما يتعلق بعدد المحادثات اليومية والمفضلة، إلى جانب إمكانية تحميل ملفات أكبر.

وبالتالي، يمكن للمستخدم تجربة الوظائف الأساسية أولًا قبل اتخاذ قرار بشأن الاشتراك.

الخصوصية أولوية في تصميم الخدمة

تقدم Proton خدمة Lumo مع التركيز على الخصوصية، وتوضح أن النظام يعتمد على مكونات مفتوحة المصدر ولا يعتمد على نماذج لغوية كبيرة تابعة لخدمات أخرى.

كما تشير صفحة تحميل البيانات إلى تشفير البيانات أثناء نقلها، ومعالجتها دون تخزينها على خوادم Lumo.

وتكتسب هذه النقطة أهمية خاصة لأن الملفات التي يرفعها المستخدم قد تحتوي على سجل طويل من محادثاته مع أدوات الذكاء الاصطناعي، وربما تتضمن معلومات شخصية أو تفاصيل خاصة.

• إكس تعيد ترتيب أولويات المحتوى تحديث جديد يمنح الأصدقاء حضورًا أكبر في النقاشات

بطاقة تكشف مستوى الخصوصية

إلى جانب التقرير التفصيلي، توفر الخدمة إمكانية إنشاء بطاقة بيانات قابلة للمشاركة لا تتضمن المعلومات الشخصية الموجودة في التقرير.

وتعرض البطاقة درجة إجمالية لمستوى الخصوصية، إلى جانب درجات فرعية مرتبطة بفئات محددة، ما يسمح للمستخدم بفهم النتيجة بطريقة أكثر اختصارًا.

ويمكن مشاركة هذه البطاقة مع الآخرين دون الكشف عن محتوى المحادثات أو التفاصيل الشخصية التي ظهرت أثناء عملية التحليل.

لماذا قد تحتاج إلى مراجعة بياناتك؟

قد لا ينتبه المستخدم إلى حجم المعلومات التي يكشفها عن نفسه خلال محادثاته اليومية مع روبوتات الذكاء الاصطناعي.

فكل محادثة قد تضيف معلومة جديدة، ومع مرور الوقت يمكن أن تتجمع هذه المعلومات لتكوين صورة أكثر تفصيلًا عن اهتمامات المستخدم واحتياجاته وطريقة استخدامه للتقنية.

ولهذا فإن معرفة ما يعرفه الذكاء الاصطناعي عنك قد تساعدك على فهم طبيعة البيانات التي تشاركها، والتفكير بصورة أكبر قبل إدخال معلومات شخصية في محادثات مستقبلية.

الذكاء الاصطناعي يجعل الوعي بالبيانات أكثر أهمية

مع توسع الاعتماد على ChatGPT وClaude وغيرهما من المساعدات الذكية في العمل والدراسة والبحث وإنشاء المحتوى، أصبحت المحادثات مصدرًا مهمًا للمعلومات التي يمكن تحليلها.

وتوفر أدوات مثل Lumo AI Paper Trail وسيلة لمراجعة هذه البيانات ومعرفة الصورة التي يمكن تكوينها عن المستخدم اعتمادًا على سجل محادثاته.

وفي النهاية، لا تكمن أهمية الأداة في إثارة القلق بشأن الذكاء الاصطناعي، وإنما في منح المستخدم فرصة لفهم بياناته بصورة أفضل ومعرفة حجم المعلومات التي يمكن استنتاجها من تفاعلاته الرقمية.

إذا كان الحديث عن الذكاء الاصطناعي على الهواتف الذكية، فإن غوغل تبدو في الوقت الحالي صاحبة أفضلية واضحة، بفضل سلسلة Pixel ومساعد Gemini، لكن أبل قد تكون بصدد العودة بقوة إلى المنافسة من خلال استراتيجية تعرفها جيدًا: الانتظار حتى تنضج التقنية، ثم دمجها داخل منظومتها بطريقة أكثر سهولة للمستخدم.

وتقدم هواتف Pixel 11 مجموعة واسعة من مزايا الذكاء الاصطناعي، من بينها Rambler لتحسين الإملاء الصوتي من خلال التخلص من كلمات الحشو، وMagic Capture التي تحلل مقاطع الفيديو وتختار أفضل اللقطات الثابتة تلقائيًا.

لكن تأخر أبل في بعض جوانب الذكاء الاصطناعي لا يعني بالضرورة أنها خرجت من المنافسة، خصوصًا مع التحسينات التي تعمل الشركة على إدخالها إلى Apple Intelligence وSiri في iOS 27.

الذكاء الاصطناعي على الهواتف الذكية يمنح غوغل أفضلية واضحة

تملك غوغل حاليًا مجموعة قوية من الأدوات التي تجعل الذكاء الاصطناعي على الهواتف الذكية جزءًا أساسيًا من تجربة Pixel.

وتتضمن هذه التجربة ميزة Magic Cue، التي ظهرت لأول مرة مع سلسلة Pixel 10، وتعمل على عرض المعلومات التي يحتاج إليها المستخدم في الوقت المناسب، اعتمادًا على سياق استخدام الهاتف.

كما تقدم غوغل ميزة Camera Coach، التي تستخدم الذكاء الاصطناعي لمساعدة المستخدم على التقاط صور أفضل، من خلال تقديم إرشادات تتعلق بالإضاءة وزاوية التصوير وتأطير الصورة.

وتُظهر هذه المزايا مدى عمق دمج الذكاء الاصطناعي داخل هواتف Pixel، بدلًا من تقديمه كوظائف منفصلة عن تجربة الاستخدام اليومية.

Apple Intelligence بدأ بداية متعثرة

في المقابل، لم ينطلق Apple Intelligence بالمستوى الذي كانت أبل تطمح إليه، لكن الشركة تبدو الآن أكثر تركيزًا على تطوير التجربة وتحسين وظائفها.

ومع الإصدارات التجريبية من iOS 27، بدأت Siri المدعومة بالذكاء الاصطناعي في تقديم قدرات أكثر تقدمًا، رغم استمرار وجود بعض المشكلات التي تعمل أبل على معالجتها.

وقد تواجه Siri أحيانًا صعوبة في فهم بعض الأوامر الصوتية أو تتوقف قبل اكتمال طلب المستخدم، لكن التحسينات المتتابعة في الإصدارات التجريبية تشير إلى استمرار العمل على تطوير المساعد.

وتتركز مجموعة كبيرة من التحسينات الجديدة حول قدرة Siri على فهم ما يظهر على شاشة الهاتف في الوقت الفعلي.

أبل تقترب من صدارة الذكاء الاصطناعي على الهواتف الذكية.. هل تتفوق على غوغل؟

Siri تبحث داخل تطبيقات أبل

من أبرز التغييرات أن Siri ستتمكن من البحث عن المعلومات داخل مجموعة واسعة من تطبيقات أبل، بما في ذلك البريد والرسائل والتقويم والصور والملاحظات والتذكيرات والخرائط والمحفظة وسفاري والهاتف وFaceTime.

وهذا يعني أن المستخدم لن يكون مضطرًا إلى البحث يدويًا عن المعلومات داخل كل تطبيق، إذ يمكنه طرح طلب واحد على Siri وترك المساعد يبحث عن البيانات المطلوبة.

ويمثل هذا التوجه خطوة مهمة نحو جعل المساعد أكثر ارتباطًا بالسياق الشخصي للمستخدم، بدلًا من اقتصار دوره على تنفيذ أوامر منفصلة.

Siri تتوسع إلى تطبيقات وخدمات خارج منظومة أبل

لا تقتصر قدرات Siri الجديدة على تطبيقات أبل، إذ من المتوقع أن تتمكن من التعامل مع بعض تطبيقات وخدمات الطرف الثالث أيضًا، مثل Uber Eats وGmail وDelta Airlines.

فعلى سبيل المثال، يستطيع المستخدم السؤال عن موعد وصول رحلة تابعة لشركة Delta، لتبحث Siri عن معلومات الرحلة في رسالة بريد إلكتروني أو رسالة نصية داخل تطبيق Messages.

• ميتا تتراجع عن أداة جديدة للذكاء الاصطناعي على إنستغرام بعد موجة انتقادات

وبعد العثور على رقم الرحلة، يمكن للمساعد الاستعلام عن حالتها في الوقت الفعلي وحساب موعد الوصول المتوقع.

كما يمكن لـSiri تقدير الوقت الذي يحتاجه المستخدم للوصول إلى المطار، بالاعتماد على معلومات الرحلة وحالة المرور والوقت المتوقع لإجراءات التفتيش وتسليم الأمتعة.

وفي حال حدوث ازدحام مروري قد يؤدي إلى تأخير المستخدم، يمكن للمساعد إرسال إشعار استباقي إلى شاشة القفل لتنبيهه إلى ضرورة المغادرة في وقت أبكر.

المزيد من مزايا الذكاء الاصطناعي في iOS 27

تحصل Image Playground أيضًا على تحديثات جديدة في iOS 27، مع دعم أنماط أكثر واقعية للصور إلى جانب أنماط الرسم والتصميمات الكرتونية.

كما تستخدم أبل الذكاء الاصطناعي لتحسين تجربة الخرائط، بما في ذلك مشاهد 3D Flyover، مع تفاصيل أكثر وضوحًا للأنسجة وانعكاسات ضوئية أكثر واقعية عند استكشاف بعض المدن الكبرى.

وتضيف الشركة كذلك مزايا تعتمد على الذكاء الاصطناعي إلى خلفيات آيفون، إذ تسمح ميزة Extend بتوسيع صورة مقصوصة أو تمديد خلفيتها من خلال إنشاء محتوى جديد يتناسب مع الصورة الأصلية.

• الهواتف الذكية تدخل عصر وكلاء الذكاء الاصطناعي هل تقترب نهاية التطبيقات التقليدية
• Gemini 3.6 Flash في GitHub Copilot: سرعة أعلى ووكلاء برمجيون أكثر كفاءة

أبل تستفيد من أفكار ظهرت أولًا على هواتف Pixel

رغم المنافسة بين الشركتين، سبق لأبل أن قدمت بعض الوظائف التي ظهرت في البداية على هواتف Pixel.

ومن أبرز الأمثلة ميزة Hold for Me من غوغل، التي قدمتها أبل على آيفون باسم Hold Assist.

وتسمح الميزة لـSiri بمتابعة المكالمة أثناء وضع المستخدم على الانتظار، ثم تنبيهه عندما يعود الطرف الآخر إلى الخط، بدلًا من اضطرار المستخدم إلى الانتظار بجوار الهاتف.

كما قدمت أبل وظيفة مشابهة لميزة Magic Eraser من غوغل من خلال Clean Up، التي تسمح للمستخدم بتحديد العناصر غير المرغوب فيها داخل الصور وإزالتها بالاعتماد على الذكاء الاصطناعي.

استراتيجية أبل تعتمد على تحسين التقنيات الموجودة

لم تكن أبل تاريخيًا الشركة التي تطلق كل تقنية جديدة للمرة الأولى، لكنها نجحت في العديد من الحالات في أخذ تقنيات موجودة بالفعل وإعادة تقديمها ضمن منظومة متكاملة وسهلة الاستخدام.

وينطبق هذا النهج أيضًا على الذكاء الاصطناعي، إذ لا تحتاج الشركة بالضرورة إلى ابتكار كل وظيفة من الصفر حتى تتمكن من منافسة الشركات الأخرى.

وتكمن قوة أبل في قدرتها على دمج التقنيات داخل أجهزتها وأنظمة تشغيلها، مع الاستفادة من قاعدة المستخدمين الكبيرة والتكامل بين منتجاتها المختلفة.

هل تستطيع أبل قلب موازين سباق الذكاء الاصطناعي؟

في الوقت الحالي، تمتلك غوغل أفضلية واضحة في مجال الذكاء الاصطناعي على الهواتف الذكية، خصوصًا مع التكامل بين Gemini وهواتف Pixel.

لكن المنافسة لم تُحسم بعد، إذ يمكن لأبل تغيير الصورة إذا نجحت في تنفيذ الوعود المرتبطة بـSiri الجديدة وتطوير Apple Intelligence بالشكل الكافي.

وإذا تمكنت الشركة من تحويل الذكاء الاصطناعي إلى جزء أكثر عمقًا من تجربة استخدام آيفون، فقد لا تحتاج إلى أن تكون الأولى في إطلاق كل تقنية، بل قد تكتفي بتقديمها بصورة تجعلها أكثر سهولة وانتشارًا بين المستخدمين.

وبذلك، قد تتحول أبل من الشركة التي تأخرت في سباق الذكاء الاصطناعي إلى منافس قوي على صدارة هذا المجال، خصوصًا إذا أثبتت Siri الجديدة قدرتها على فهم سياق المستخدم وتنفيذ المهام عبر التطبيقات المختلفة.