Connect with us

الذكاء الاصطناعي

دراسة تكشف ظاهرة غامضة في الذكاء الاصطناعي النماذج قد تنقل سلوكيات غير مرغوبة دون قصد

Avatar of هدير ابراهيم

Published

on

آبل توسّع تطبيق Apple Sports ليصل إلى الدول العربية قبل كأس العالم 2026 132

كشف باحثون عن ظاهرة مثيرة للاهتمام في مجال الذكاء الاصطناعي تُعرف باسم “التعلم اللاواعي” (Subliminal Learning)، حيث يمكن لنماذج الذكاء الاصطناعي نقل بعض السمات والسلوكيات إلى نماذج أخرى أثناء التدريب، حتى عندما لا تكون هذه السمات موجودة بشكل مباشر في البيانات المستخدمة.

دراسة تكشف ظاهرة غامضة في الذكاء الاصطناعي النماذج قد تنقل سلوكيات غير مرغوبة دون قصد

دراسة تكشف ظاهرة غامضة في الذكاء الاصطناعي النماذج قد تنقل سلوكيات غير مرغوبة دون قصد

دراسة تكشف ظاهرة غامضة في الذكاء الاصطناعي النماذج قد تنقل سلوكيات غير مرغوبة دون قصد

تحدث الظاهرة عادة عندما يُستخدم نموذج ذكاء اصطناعي متقدم بصفته “المعلم” لإنتاج بيانات تدريب لنموذج آخر أصغر يُعرف باسم “الطالب”.

ووفقًا لدراسة نُشرت في Nature، لاحظ الباحثون أن بعض الخصائص أو التوجهات الموجودة في النموذج المعلم يمكن أن تظهر لدى النموذج الطالب حتى بعد إزالة جميع الإشارات الواضحة المرتبطة بهذه الخصائص من بيانات التدريب.

نتائج غير متوقعة في التجارب

أجرى الباحثون عدة تجارب باستخدام نماذج مبنية على تقنية GPT-4.1، حيث تم تدريب نموذج معلم على إظهار تفضيل معين، ثم استخدم لإنتاج بيانات تدريب لا تحتوي ظاهريًا على أي معلومات مرتبطة بذلك التفضيل.

ورغم ذلك، أظهرت النماذج الطلابية سلوكيات مشابهة للنموذج المعلم عند اختبارها لاحقًا، ما يشير إلى وجود إشارات أو أنماط خفية تنتقل أثناء عملية التدريب.

أمثلة توضح المشكلة

في إحدى التجارب، تم توجيه النموذج المعلم لإظهار تفضيل لطائر البوم، ثم استخدم لإنتاج بيانات مكونة من سلاسل رقمية فقط. وبعد تدريب النموذج الطالب على هذه البيانات، اختار البوم كحيوانه المفضل بمعدل أعلى بكثير من النماذج التي تدربت على بيانات محايدة.

كما أظهرت بعض التجارب الأخرى أن نماذج معينة قد تُنتج إجابات متطرفة أو غير مناسبة في بعض السيناريوهات الافتراضية، رغم عدم احتواء بيانات التدريب المباشرة على مثل هذه الأفكار أو التوجيهات.

لماذا لا يفهم العلماء الآلية بالكامل؟

يشير الباحثون إلى أن السبب الدقيق لهذه الظاهرة لا يزال غير مفهوم بشكل كامل. ويُعتقد أن الأمر مرتبط بالطريقة التي تخزن بها الشبكات العصبية المعلومات والأنماط أثناء عملية التعلم.

وتكمن الصعوبة في أن النماذج لا تتعلم فقط من المعنى الظاهر للبيانات، بل قد تلتقط أيضًا أنماطًا وإشارات إحصائية معقدة لا يمكن للمطورين ملاحظتها بسهولة.

تحديات جديدة أمام مطوري الذكاء الاصطناعي

تثير هذه النتائج تساؤلات مهمة حول كيفية تقييم سلامة النماذج المستقبلية، خاصة مع تزايد الاعتماد على الذكاء الاصطناعي لتوليد بيانات تُستخدم لاحقًا في تدريب أنظمة أخرى.

ويرى الباحثون أن فحص مخرجات النماذج وحده قد لا يكون كافيًا، بل قد يصبح من الضروري مراجعة مصادر البيانات وسلسلة التطوير بالكامل للتأكد من عدم انتقال خصائص أو انحيازات غير مرغوبة بين الأجيال المختلفة من النماذج.

ماذا تعني هذه النتائج للمستقبل؟

لا تعني الدراسة أن نماذج الذكاء الاصطناعي أصبحت خطيرة أو خارجة عن السيطرة، لكنها تكشف عن جانب لا يزال غير مفهوم بالكامل في عملية تدريب النماذج المتقدمة.

وتؤكد النتائج أهمية الاستثمار في أبحاث سلامة الذكاء الاصطناعي والشفافية، خاصة مع تزايد اعتماد الشركات على النماذج الذكية في تطوير الأجيال الجديدة من أنظمة الذكاء الاصطناعي.

أخبار تقنية

هاتف iPhone Duo يدعم قلم Apple Pencil مع تحديث iOS 27.2

Avatar of هدير ابراهيم

Published

on

هاتف iPhone Duo يدعم قلم Apple Pencil مع تحديث iOS 27.2

يستعد هاتف iPhone Duo القابل للطي للحصول على دعم قلم Apple Pencil خلال أيام، مع تحديث iOS 27.2 المتوقع إطلاقه الأسبوع المقبل. وتتيح الميزة للمستخدمين تدوين الملاحظات والرسم والتعليق على المستندات، مستفيدةً من مساحة الشاشة الداخلية الكبيرة.

وكانت أبل قد أعلنت عند الكشف عن أول آيفون قابل للطي أن دعم القلم سيصل في وقت لاحق من العام، دون تحديد موعد دقيق. لكن ظهور الميزة في النسخة المرشحة للإصدار النهائي من التحديث يشير إلى اقتراب طرحها للمستخدمين.

هاتف iPhone Duo يدعم قلم Apple Pencil عبر تحديث iOS 27.2

تشير التقارير إلى أن النسخة المرشحة للإصدار النهائي من iOS 27.2 تتضمن بالفعل دعم Apple Pencil، بعدما بدأت أبل توزيعها هذا الأسبوع. ومن المتوقع وصول التحديث العام في 26 أكتوبر، وفقًا للمعلومات الواردة في التقارير.

ومن المقرر أن يبدأ شحن الهاتف إلى المشترين في 23 أكتوبر، مع تثبيت iOS 27.1 الذي لا يدعم القلم. لذلك، سيتمكن المشترون من استخدام الميزة بعد تثبيت التحديث الجديد عند توفره.

القلم يعمل على الشاشتين الداخلية والخارجية

أظهرت التجارب أن وظائف الرسم وإضافة التعليقات والتنقل بالقلم تعمل على شاشتي الهاتف، الداخلية والخارجية. ويمنح ذلك المستخدمين مرونة أكبر في تدوين الأفكار والتعامل مع المستندات دون الاعتماد الكامل على لوحة المفاتيح أو اللمس بالأصابع.

هاتف iPhone Duo يدعم قلم Apple Pencil مع تحديث iOS 27.2

هاتف iPhone Duo يدعم قلم Apple Pencil مع تحديث iOS 27.2

إصدار USB-C هو الوحيد المتوافق

يقتصر التوافق على Apple Pencil المزود بمنفذ USB-C، بينما لا يدعم الهاتف Apple Pencil Pro أو الإصدارات الأقدم.

ويعتمد هذا الإصدار على الاتصال والشحن عبر الكابل، بدلًا من التثبيت والشحن المغناطيسي. ويتناسب ذلك مع تصميم الهاتف القابل للطي، الذي لا يوفر موضعًا مغناطيسيًا مخصصًا لقلم Apple Pencil Pro.

تجربة إنتاجية جديدة لهواتف آيفون

يمثل دعم القلم إضافة جديدة إلى تجربة استخدام آيفون، إذ يتيح الرسم وتدوين الملاحظات والتعليق على المستندات داخل التطبيقات المتوافقة. كما يجعل الشاشة الداخلية الكبيرة أكثر ملاءمة لمهام الإنتاجية، مع احتفاظ الجهاز بتصميم الهاتف القابل للطي.

تحديث مبكر للمشترين الأوائل

كان بعض المستخدمين يتوقعون تأجيل دعم القلم إلى ديسمبر، لكن ظهوره في النسخة المرشحة للإصدار النهائي من iOS 27.2 يشير إلى احتمال وصول الميزة في وقت أبكر.

ومع ذلك، يظل موعد الإطلاق العام مرتبطًا بجدول أبل الرسمي. وإذا صدر التحديث في الموعد المتوقع، فلن يحتاج المشترون الأوائل إلى الانتظار طويلًا للاستفادة من القلم.

Continue Reading

أخبار تقنية

نماذج GPT-6.. دقة 97.9% في تحديث شيفرات البرمجة القديمة

Avatar of هدير ابراهيم

Published

on

نماذج GPT 6. دقة 97.9 في تحديث شيفرات البرمجة القديمة

حققت نماذج GPT-6، وفقًا للنتائج الواردة في التقرير، تقدمًا في فهم لغات البرمجة القديمة وتحويل الشيفرات إلى لغات حديثة، مع دقة وصلت إلى 97.9% في بعض اختبارات الترجمة.

وقد تساعد هذه القدرات البنوك والمؤسسات الحكومية والصناعية على تحديث أنظمتها التي تعتمد على برامج كُتبت قبل عقود، مع تقليل الوقت والتكاليف اللازمة لهذه العملية.

نماذج GPT-6 تساعد على تحديث أنظمة مصرفية قديمة

لا تزال لغات مثل COBOL وFortran وVisual Basic تشغّل أنظمة مهمة حول العالم، رغم مرور سنوات طويلة على ظهورها. وتكمن صعوبة تحديث هذه الأنظمة في تعقيد الشيفرات القديمة، ونقص التوثيق أحيانًا، واحتمال حدوث أخطاء تؤثر في الحسابات أو الخدمات الأساسية.

ووفقًا للأرقام الواردة في التقرير، تشغّل COBOL نحو 40% من أنظمة الخدمات المصرفية عبر الإنترنت و95% من معاملات أجهزة الصراف الآلي عالميًا. أما Fortran، فتُستخدم في الحسابات العلمية المعقدة، مثل نماذج التنبؤ بالطقس ومحاكاة سلامة المفاعلات النووية.

اختبار MultiLangBench يقيس قدرات البرمجة

طورت OpenAI معيارًا للاختبار يحمل اسم MultiLangBench، لقياس قدرة النماذج على إنشاء محرك قواعد بيانات باستخدام 20 لغة برمجة مختلفة.

وبحسب النتائج المنشورة، حقق نموذج GPT-6 Astra متوسط نجاح بلغ 87.4%، مقابل 26.8% للجيل السابق. كما ارتفعت نتيجة النموذج في COBOL من 10.9% إلى 72.1%، بينما سجل 83.5% في Fortran.

وتشير هذه النتائج إلى تحسن قدرة النماذج على التعامل مع لغات أقل شيوعًا وفهم البنية الداخلية للشيفرات المعقدة.

نماذج GPT-6.. دقة 97.9% في تحديث شيفرات البرمجة القديمة

نماذج GPT-6.. دقة 97.9% في تحديث شيفرات البرمجة القديمة

دقة ترجمة الشيفرات تصل إلى 97.9%

تظهر أهمية نماذج GPT-6 أيضًا في تحويل البرامج القديمة إلى لغات حديثة مثل Python وJava وC++ وKotlin وRust.

ووفقًا للتقرير، حقق GPT-6.1 Sol دقة بلغت 86.6% في أحد اختبارات الترجمة عند استخدام مستوى منخفض من الاستدلال، قبل أن ترتفع النتيجة إلى 97.9% مع زيادة قدرات الاستدلال المستخدمة.

ولا يقتصر التحدي على تحويل الشيفرات إلى لغة جديدة، بل يشمل الحفاظ على سلوك البرنامج الأصلي، بما في ذلك قواعد التقريب الحسابي والتعامل مع البيانات المفقودة. وقد يؤدي تغيير هذه التفاصيل إلى نتائج مختلفة، حتى إذا بدا البرنامج الجديد صحيحًا من الناحية البرمجية.

هل تستطيع المؤسسات الاستغناء عن المبرمجين؟

رغم النتائج الواعدة، لا تعني دقة الاختبارات أن المؤسسات تستطيع تحديث أنظمتها بالكامل دون تدخل بشري. فما زال مهندسو البرمجيات بحاجة إلى مراجعة الشيفرات الناتجة، والتحقق من توافقها مع الأنظمة الأخرى، واختبارها قبل تشغيلها في بيئات الإنتاج.

ويمكن للذكاء الاصطناعي تسريع تحليل الشيفرات القديمة وشرح وظائفها واقتراح التحويلات المناسبة، لكن الاختبارات وحدها لا تضمن خلو البرنامج من الأخطاء في جميع ظروف التشغيل.

وبذلك، قد تصبح نماذج GPT-6 أداة مهمة لتقليل الوقت والتكلفة اللازمين لتحديث البنية التحتية التقنية، مع بقاء المراجعة الهندسية ضرورية، خصوصًا في الأنظمة المصرفية التي تتعامل مع معاملات مالية حساسة.

Continue Reading

أخبار تقنية

1Password لوكلاء الذكاء الاصطناعي.. تسجيل دخول آمن دون كشف كلمات المرور

Avatar of هدير ابراهيم

Published

on

1Password لوكلاء الذكاء الاصطناعي. تسجيل دخول آمن دون كشف كلمات المرور

أعلنت شركة 1Password توسيع دعمها لوكلاء الذكاء الاصطناعي، عبر إتاحة التكامل مع أدوات جديدة تشمل Muse من ميتا، وDots من OpenAI، وGrok Bot من SpaceXAI، بعد إضافة دعم Claude في يوليو الماضي. وتهدف خدمة 1Password لوكلاء الذكاء الاصطناعي إلى تمكين هذه الأدوات من تنفيذ المهام التي تتطلب تسجيل الدخول، دون إتاحة كلمات المرور ورموز التحقق لنماذج الذكاء الاصطناعي نفسها.

1Password لوكلاء الذكاء الاصطناعي تتيح تسجيل الدخول بضوابط أمنية

تتيح خدمة 1Password for Agents للوكلاء استخدام بيانات تسجيل الدخول المحفوظة في خزائن المستخدمين لتنفيذ مهام مثل حجز المطاعم وشراء المنتجات والتخطيط للعطلات، مع إبقاء بيانات الاعتماد بعيدًا عن النموذج الذي ينفذ المهمة.

وتعتمد الفكرة على منح الوكيل صلاحية محدودة بدلًا من السماح له بالوصول الدائم إلى الحسابات والبيانات الشخصية، ما يمنح المستخدم تحكمًا أكبر في كيفية استخدام بياناته.

كيف تعمل آلية الحماية؟

عندما يحتاج الوكيل إلى تسجيل الدخول إلى أحد الحسابات، يستخدم مفتاحًا خاصًا لإثبات هويته لدى 1Password. وتُخطر المنصة المستخدم بالوكيل الذي يطلب الوصول والغرض منه، ثم تتولى إدخال بيانات تسجيل الدخول المطلوبة بعد الحصول على الموافقة.

وتشمل أبرز ضوابط الحماية:

  • موافقة المستخدم: يراجع المستخدم طلب الوصول قبل السماح بتنفيذه.
  • صلاحيات محدودة: يقتصر الوصول على العناصر التي يوافق المستخدم على مشاركتها.
  • وصول مؤقت: ترتبط الصلاحية بجلسة العمل، ولا تنتقل تلقائيًا إلى الجلسات اللاحقة.
  • حماية بيانات الاعتماد: تتولى المنصة التعامل مع كلمات المرور ورموز المصادقة متعددة العوامل (MFA) عبر قناة آمنة، دون كشفها للنموذج.
1Password لوكلاء الذكاء الاصطناعي.. تسجيل دخول آمن دون كشف كلمات المرور

1Password لوكلاء الذكاء الاصطناعي.. تسجيل دخول آمن دون كشف كلمات المرور

ما وكلاء الذكاء الاصطناعي المدعومون؟

تشمل الأدوات التي ذكرتها الشركة Muse وClaude Duet وChatGPT Work وDots وGrok Bot وTown. ويتيح التكامل لهذه الوكلاء طلب بيانات تسجيل الدخول عند الحاجة، مع إبقاء قرار السماح للمستخدم.

وتعكس هذه الخطوة اتجاهًا متزايدًا نحو استخدام المساعدين الذكيين لتنفيذ المهام عبر الخدمات الرقمية، بدلًا من الاكتفاء بتقديم الإجابات والتوصيات.

مخاطر تظل قائمة رغم حماية كلمات المرور

لا تعني حماية بيانات تسجيل الدخول أن استخدام الوكلاء أصبح خاليًا من المخاطر. فقد يختار الوكيل منتجًا غير مناسب، أو ينفذ عملية شراء خاطئة، أو يحجز رحلة لا تتوافق مع رغبات المستخدم.

لذلك، تظل مراجعة الصلاحيات ومتابعة الإجراءات المهمة ضرورية، خصوصًا عند تنفيذ معاملات مالية أو حجوزات يصعب إلغاؤها.

ولم تكشف الشركة عن تفاصيل الأسعار أو موعد الإتاحة العامة للخدمة، ما يترك نطاق توفرها وشروط استخدامها النهائية غير محسومين حتى الآن.

Continue Reading

Trending