في عالم يتزايد فيه استخدام التقنيات المتقدمة، أصبح الذكاء الاصطناعي يلعب دورًا محوريًا في العدالة الجنائية، حيث تتراوح تطبيقاته بين تعزيز الأمن ومكافحة الجريمة إلى إثارة قضايا شائكة تتعلق بالخصوصية والإنصاف. في هذا المقال، نستعرض أبرز التحديات والفرص المرتبطة باستخدام الذكاء الاصطناعي في هذا المجال الحيوي.
الذكاء الاصطناعي في العدالة الجنائية بين الوعود والمخاطر
مع التطور الهائل في تقنيات المراقبة، لجأت وكالات الشرطة حول العالم إلى أنظمة متقدمة تعتمد على الذكاء الاصطناعي، مثل أنظمة التعرف على الوجه، وتحليل وسائل التواصل الاجتماعي، ورصد الأنشطة المشتبه بها. إلا أن هذه التقنيات أثارت جدلًا واسعًا حول الخصوصية.
الذكاء الاصطناعي في العدالة الجنائية بين الوعود والمخاطر
على سبيل المثال، كشفت صحيفة نيويورك تايمز عن قيام شركة (Clearview AI) بجمع أكثر من ثلاثة مليارات صورة من الإنترنت دون إذن المستخدمين. هذه الصور تُستخدم لتطوير أنظمة تعرّف الوجه، مما أدى إلى انتقادات حادة واتهامات بانتهاك الخصوصية.
ورغم تحقيق هذه التقنيات نجاحات في حل الجرائم، إلا أن استخدامها غير المنظم قد يؤدي إلى تجاوزات خطيرة، خاصة في ظل غياب إطار قانوني يحكم هذه العمليات.
الأدلة المزيفة: تحدٍ جديد في قاعات المحاكم
أحد أكبر التحديات التي تواجه العدالة الجنائية هو التزييف العميق (Deepfake). هذه التقنية تتيح إنشاء مقاطع فيديو وصوتيات تبدو حقيقية تمامًا لكنها مزيفة.
تسبب هذا التطور في زعزعة الثقة بالأدلة الرقمية، حيث قد يتذرع أحد الأطراف في قضايا المحاكم بأن الأدلة التي يقدمها الخصم مزيفة، حتى وإن كانت شرعية. تُعرف هذه الظاهرة بـ”ربح الكاذب” (Liar’s Dividend).
في قضية جوشوا دولين المتعلقة بأحداث الكابيتول الأمريكي، طُعن في صحة مقاطع فيديو استخدمت كأدلة، مما يسلط الضوء على الحاجة إلى آليات تحقق أكثر صرامة للتعامل مع الأدلة الرقمية.
خوارزميات الذكاء الاصطناعي: عدالة غير مرئية أم تحيز منهجي؟
الخوارزميات التي تُشغل أنظمة الذكاء الاصطناعي كثيرًا ما تعتمد على بيانات مشبعة بالتحيزات، مما يؤدي إلى قرارات غير عادلة. على سبيل المثال، أظهرت دراسات أن أنظمة التعرف على الوجه أقل دقة مع الأشخاص ذوي البشرة الداكنة، مما يزيد من مخاطر التمييز.
إضافة إلى ذلك، تُعتبر هذه الخوارزميات “صناديق سوداء” لا يمكن للمستخدمين فهم طريقة عملها أو الاعتراض على قراراتها. وهذا يخلق مشكلة كبيرة في العدالة، حيث يتعرض الأفراد لأحكام تستند إلى نظام غامض لا يمكن مساءلته.
تشريعات جديدة: خطوة نحو العدالة الرقمية
لمواجهة هذه التحديات، بدأت دول الاتحاد الأوروبي بتطبيق قوانين مثل قانون الذكاء الاصطناعي الأوروبي (EU AI Act)، الذي يحظر استخدام تقنيات معينة، مثل جمع الصور الشخصية دون إذن وتقييم الأفراد بناءً على احتمالية ارتكاب الجرائم مستقبلًا.
مثل هذه التشريعات تُعد خطوة مهمة لضمان أن يكون الذكاء الاصطناعي في خدمة العدالة، مع الحفاظ على حقوق الإنسان والخصوصية.
مستقبل العدالة في عصر الذكاء الاصطناعي
بين الوعود الكبيرة بتحقيق العدالة والفعالية، والمخاطر المتزايدة المتعلقة بالتحيز وانتهاك الخصوصية، يقف الذكاء الاصطناعي عند مفترق طرق في العدالة الجنائية. لضمان أن تكون هذه التقنية أداة لتعزيز العدالة وليس للتمييز، يجب على الحكومات والمؤسسات تبني أطر قانونية وأخلاقية صارمة.
كشفت أبل عن آيفون 18 برو بمعالج A20 Pro وكاميرا رئيسية بفتحة عدسة متغيرة، مع تحسينات جديدة في التبريد والذكاء الاصطناعي والشحن. ورغم هذه التطورات، حافظ الهاتف على التصميم العام الذي قدمته الشركة مع آيفون 17 برو، ما يطرح سؤالًا مهمًا: هل تستحق الترقية من الجيل السابق؟
آيفون 18 برو يحافظ على التصميم مع تغييرات محدودة
لم تغير أبل التصميم الخارجي للهاتف بشكل جذري، إذ يحتفظ آيفون 18 برو تقريبًا بالأبعاد نفسها التي قدمها آيفون 17 برو، مع زيادة طفيفة في الوزن من 7.27 إلى 7.44 أونصة.
كما يستمر تصميم Camera Plateau الذي ظهر مع الجيل السابق، بينما تختلف تشكيلة الألوان بين الهاتفين. ويتوفر الجيل الجديد بالأسود والفضي والجليدي والعنابي، بدلًا من الفضي والأزرق الداكن والبرتقالي الكوني التي قدمها الجيل السابق.
ويعني ذلك أن مستخدم آيفون 17 برو لن يلاحظ اختلافًا كبيرًا في شكل الهاتف عند الانتقال إلى الجيل الجديد.
الشاشة تحصل على تحسين صغير
يحافظ آيفون 18 برو على شاشة Super Retina XDR OLED بقياس 6.3 بوصة، بدقة 2622 × 1206 بكسل، مع كثافة 460 بكسل لكل بوصة وتقنية ProMotion بمعدل تحديث يصل إلى 120 هرتز.
كما يصل السطوع الخارجي إلى 3000 شمعة، وتحافظ الشاشة على دعم HDR وWide Color وTrue Tone.
لكن أبل أجرت تعديلًا في منطقة Dynamic Island، بعدما صغرت مكونات TrueDepth قليلًا، ما يتيح عرض ما يصل إلى ثلاثة أنشطة مباشرة في الوقت نفسه.
الكاميرا الرئيسية تحصل على أكبر ترقية
يحتفظ آيفون 18 برو بمنظومة الكاميرات الثلاثية بدقة 48 ميغابكسل، مع تقريب بصري يصل إلى 8x ونطاق تقريب بصري إجمالي يبلغ 16x.
لكن أبل قدمت تغييرًا مهمًا في الكاميرا الرئيسية Fusion Main، إذ انتقلت من فتحة f/1.78 الثابتة في آيفون 17 برو إلى فتحة متغيرة تتراوح بين f/1.48 وf/4.0.
وتمنح هذه التقنية المصور قدرة أكبر على التحكم في عمق المجال، كما تساعد على إنتاج تأثير Bokeh بصورة طبيعية، إلى جانب توفير خيارات أوسع مع أدوات Pro Controls.
ويحصل الهاتف أيضًا على نظام Apple Reference Image الذي يساعد على إثبات أصالة الصور من خلال إنشاء نسخة مرجعية رقمية، وهي ميزة قد تهم الصحفيين ومنشئي المحتوى بشكل خاص.
آيفون 18 برو ضد 17 برو.. أبرز الفروق وهل تستحق الترقية؟
تصوير الفيديو يحصل على دفعة جديدة
حافظ آيفون 18 برو على معظم إمكانات تصوير الفيديو التي قدمها الجيل السابق، بما فيها تسجيل 4K Dolby Vision بمعدلات إطارات مرتفعة ودعم ProRes وProRes RAW وApple Log 2.
لكن أبل رفعت دقة Cinematic Mode إلى 4K بمعدل 60 إطارًا في الثانية، بدلًا من 30 إطارًا في الثانية في آيفون 17 برو.
أما الكاميرا الأمامية، فتحتفظ بدقة 18 ميغابكسل وتقنية Center Stage، مع اعتماد الجيل الجديد على تصميم أصغر لمنطقة Dynamic Island.
يستبدل آيفون 18 برو معالج A19 Pro بمعالج A20 Pro المصمم بتقنية تصنيع 2 نانومتر، مع تركيز أكبر على الأداء وكفاءة الطاقة ومهام الذكاء الاصطناعي.
ويضم المعالج وحدة CPU سداسية الأنوية، إلى جانب وحدة GPU بسبع أنوية، مقارنة بست أنوية رسومية في A19 Pro.
كما أضافت أبل مسرعات عصبية إلى أنوية CPU نفسها، وطورت المحرك العصبي إلى تصميم يضم 32 نواة، مقابل 16 نواة في الجيل السابق.
وترفع هذه التغييرات قدرات آيفون 18 برو في تشغيل مهام الذكاء الاصطناعي على الجهاز، خصوصًا مع زيادة عرض نطاق الذاكرة بنسبة 50% مقارنة بـ A19 Pro.
نظام تبريد أكبر لأداء مستدام
وسعت أبل نظام غرفة البخار في آيفون 18 برو، لتصل مساحة سطح نظام التبريد الجديد إلى ثلاثة أضعاف مساحة النظام المستخدم مع A19 Pro.
كما وضعت الشركة الذاكرة بجوار الشريحة الرئيسية بدلًا من وضعها فوقها، ما يساعد على تحسين عملية تبريد المكونات.
ومن المتوقع أن تمنح هذه التغييرات الهاتف قدرة أفضل على الحفاظ على الأداء المرتفع لفترات طويلة، خصوصًا أثناء تشغيل الألعاب أو تطبيقات الذكاء الاصطناعي وتحرير الفيديو.
يحافظ آيفون 18 برو على دعم شبكات 5G وWi-Fi 7 وBluetooth 6، إلى جانب شريحة الاتصال اللاسلكي N1.
لكن الهاتف ينتقل إلى مودم C2 الجديد من أبل، الذي تقول الشركة إنه يوفر سرعات تحميل أعلى من C1X مع استهلاك طاقة أقل بنسبة 15%.
كما يستمر دعم الاتصال عبر الأقمار الصناعية وخدمات الطوارئ، إلى جانب منفذ USB-C بسرعة نقل بيانات تصل إلى 10 غيغابت في الثانية.
البطارية والشحن يتحسنان
حقق آيفون 18 برو تقدمًا في عمر البطارية مقارنة بالجيل السابق، إذ يصل تشغيل الفيديو إلى 36 ساعة للملفات المخزنة على الهاتف، و33 ساعة عند بث الفيديو عبر الإنترنت.
كما رفعت أبل سرعة الشحن، إذ يستطيع الهاتف الوصول إلى 50% من سعة البطارية خلال نحو 15 دقيقة عند استخدام محول بقدرة 60 واط أو أعلى عبر USB-C.
وتوفر هذه الأرقام تحسنًا ملحوظًا مقارنة بآيفون 17 برو، الذي احتاج إلى نحو 20 دقيقة للوصول إلى 50% باستخدام شاحن بقدرة 40 واط.
السعر يرتفع مع الجيل الجديد
بدأ سعر آيفون 17 برو من 1099 دولارًا لسعة 256 غيغابايت، بينما رفعت أبل سعر آيفون 18 برو إلى 1199 دولارًا للسعة نفسها.
ويبلغ سعر نسخة 512 غيغابايت 1399 دولارًا، بينما يصل إصدار 1 تيرابايت إلى 1799 دولارًا.
كما أضافت الشركة خيارًا بسعة 2 تيرابايت بسعر يصل إلى 2399 دولارًا، وهو خيار لم توفره للنسخة الأصغر من سلسلة Pro في الجيل السابق.
هل تستحق الترقية من آيفون 17 برو؟
لا يقدم آيفون 18 برو تغييرًا جذريًا في التصميم، لكن أبل ركزت على تطوير المكونات الداخلية والكاميرا والأداء.
ويقدم A20 Pro قفزة مهمة في قدرات الذكاء الاصطناعي، بينما تمنح الكاميرا ذات فتحة العدسة المتغيرة المصورين تحكمًا أكبر في التقاط الصور.
أما مستخدمو آيفون 17 برو، فقد لا يجدون سببًا قويًا للترقية إذا كانت احتياجاتهم تقتصر على الاستخدام اليومي والتصوير التقليدي، خصوصًا مع تقارب التصميم والشاشة بين الجيلين.
في المقابل، قد يمثل آيفون 18 برو ترقية أكثر أهمية للمصورين ومنشئي المحتوى والمستخدمين الذين يعتمدون على الذكاء الاصطناعي والأداء المرتفع، إضافة إلى أصحاب أجهزة آيفون الأقدم الذين سيلاحظون فارقًا أكبر عند الانتقال إلى الجيل الجديد.
تستعد أبل لإطلاق تحديث iOS 27 لأجهزة آيفون اعتبارًا من 14 سبتمبر، مع تصميم بصري جديد ومجموعة من المزايا التي تشمل تحسينات كبيرة على مستوى النظام ومساعدها الصوتي Siri.
iOS 27 يدعم أجيالًا متعددة من آيفون
يمتد دعم iOS 27 إلى عدد كبير من أجهزة آيفون، بدءًا من سلسلة آيفون 11 وحتى أحدث الطرز، وتشمل الأجهزة المؤهلة:
سلسلة آيفون 17.
سلسلة آيفون 16.
سلسلة آيفون 15.
سلسلة آيفون 14.
سلسلة آيفون 13.
سلسلة آيفون 12.
سلسلة آيفون 11.
iPhone SE من الجيل الثاني.
ويمكن للمستخدمين تنزيل التحديث عبر هواتفهم بمجرد توفره، من خلال الدخول إلى الإعدادات، ثم عام، وبعدها تحديث البرامج.
Siri تحصل على تحديث كبير
تقدم أبل مع iOS 27 نسخة جديدة من Siri تعتمد على نماذج Foundation Models الخاصة بالشركة، إلى جانب نماذج جيميناي من غوغل.
وتستهدف النسخة الجديدة جعل تفاعل المستخدم مع Siri أكثر طبيعية وحوارية، مع قدرتها على الاحتفاظ بسياق المحادثة بين الطلبات المختلفة، بحيث يستطيع المستخدم متابعة الحوار دون تكرار التفاصيل في كل مرة.
كما تنقل أبل Siri إلى تجربة مختلفة من خلال تقديمها في تطبيق مستقل، يتيح الوصول إلى المحادثات السابقة مع المساعد.
iOS 27.. أبل تكشف موعد التحديث وأجهزة آيفون المؤهلة للحصول عليه
بعض أجهزة آيفون لن تحصل على كل المزايا
رغم وصول iOS 27 إلى أجهزة آيفون القديمة، فإن أبل لن توفر جميع مزايا الذكاء الاصطناعي على كل الأجهزة.
وتحتاج بعض الوظائف الجديدة إلى عتاد أكثر حداثة، لذلك قد يحصل أصحاب أجهزة آيفون الأقدم على التحديث، لكنهم لن يستفيدوا من إمكانات Siri الجديدة بالكامل.
ويعني ذلك أن توافق الجهاز مع iOS 27 لا يضمن حصوله على كل المزايا التي تقدمها أبل في الإصدار الجديد.
تحديثات أبل تصل في الموعد نفسه
لا يقتصر إطلاق iOS 27 على آيفون، إذ تخطط أبل لإطلاق iPadOS 27 وmacOS 27 وwatchOS 27 وtvOS 27 وvisionOS 27 في 14 سبتمبر أيضًا.
أما سلسلة آيفون 18 برو وهاتف آيفون ديو، اللذان كشفت عنهما أبل حديثًا، فيأتيان مع iOS 27 مثبتًا مسبقًا، ما يمنح مستخدميهما الوصول إلى مزايا النظام الجديد منذ تشغيل الأجهزة.
تعاونت ناسا وIBM لتطوير نموذج الذكاء الاصطناعي القمري، بهدف تحليل الصور والبيانات الخاصة بسطح القمر ومساعدة الباحثين على تحديد المناطق التي قد تحتوي على الجليد، إلى جانب إطلاق مجموعة بيانات مفتوحة يمكن استخدامها لتطوير نماذج جديدة.
نموذج الذكاء الاصطناعي القمري يحدد مناطق الجليد بدقة
أطلقت المؤسستان نموذج NASA-IBM Lunar Foundation Model كمشروع مفتوح المصدر يمكن للباحثين تنزيله واستخدامه في مجموعة من مهام تحليل البيانات والصور القمرية.
وأظهرت الاختبارات الأولية قدرة النموذج على تحديد المناطق التي قد تحتوي على جليد، بعدما قارنت ناسا وIBM نتائجهما بخريطة علمية اعتمدت على بيانات التضاريس ودرجات الحرارة وعوامل بيئية أخرى.
كما تفوق النموذج على SwinV2-B، وهو نظام للرؤية الحاسوبية طورته مايكروسوفت لمعالجة الصور عالية الدقة، إذ خفض معدل الأخطاء بنسبة 23%.
أداء أفضل في اكتشاف الفوهات
اختبرت ناسا وIBM نموذج الذكاء الاصطناعي القمري في مهمة أخرى لتحديد الفوهات وتصنيفها، وحقق النموذج تفوقًا بنسبة 19% على SwinV2-B.
ولفتت النتائج الانتباه أيضًا إلى كفاءة النموذج في التدريب، إذ حقق هذا الأداء باستخدام نصف كمية بيانات التدريب التي احتاج إليها النظام المنافس.
وحصل النموذج على اختبار عملي بعد تحطم صاروخ Falcon 9 تابع لشركة سبيس إكس على سطح القمر في 5 أغسطس. وعندما أدخل الباحثون صورة موقع الاصطدام، حدد النظام المكان باعتباره فوهة جديدة رغم تداخلها مع فوهة موجودة مسبقًا.
واجه الباحثون تحديات كبيرة أثناء تطوير نموذج الذكاء الاصطناعي القمري، بسبب الاختلاف الكبير بين الصور القمرية وصور الأرض.
فعلى الأرض، يساعد الغلاف الجوي على نشر ضوء الشمس داخل المناطق المظللة، بينما تظهر الظلال على القمر حادة وسوداء، ما يحرم الصور من كثير من المعلومات داخل تلك المناطق.
كما تتغير زوايا الإضاءة مع حركة الشمس، لذلك يمكن أن تظهر الفوهة والتضاريس نفسها بأشكال مختلفة في الصور الملتقطة خلال أوقات متباينة.
نموذج الذكاء الاصطناعي القمري.. ناسا وIBM تستعدان لجيل جديد من استكشاف القمر
أسلوب تدريب جديد لتجنب الأخطاء
لم تنجح الطريقة التقليدية لتدريب نماذج الرؤية الحاسوبية مع البيانات القمرية، إذ تعتمد تلك الطريقة على إخفاء أجزاء كبيرة من الصورة ثم مطالبة النموذج بإعادة بنائها.
ولأن كثيرًا من الفوهات القمرية تتشابه في الشكل، وجد الباحثون أن النموذج قد يعتمد على أنماط متكررة ويقدم عمليات إعادة بناء غير دقيقة.
ولحل المشكلة، قسّم الفريق سطح القمر إلى قطاعات تشبه شرائح البرتقال، ثم فصل قطاعات التدريب عن قطاعات الاختبار بالكامل، ما ساعد نموذج الذكاء الاصطناعي القمري على التعامل مع بيانات أكثر اتساقًا.
قاعدة بيانات مفتوحة تدعم أبحاث القمر
إلى جانب النموذج، أطلقت ناسا وIBM مجموعة بيانات مفتوحة تضم عشرات الآلاف من الصور والبيانات العلمية التي جمعتها مهمات مختلفة، بينها Lunar Reconnaissance Orbiter وGRAIL وSELENE اليابانية.
وتتيح هذه البيانات للباحثين تطوير نماذج قمرية جديدة، مع ربط بيانات التصوير بأنواع أخرى من المعلومات العلمية لتحسين عمليات التحليل.
ويرى الباحثون أن قاعدة البيانات قد تحمل أهمية أكبر على المدى الطويل من نموذج الذكاء الاصطناعي القمري نفسه، لأن النماذج تتطور باستمرار، بينما تظل البيانات عالية الجودة أساسًا لتطوير أجيال جديدة من أنظمة الذكاء الاصطناعي الخاصة باستكشاف الفضاء.