أعلنت شركة OpenAI عن إطلاق ميزة الوضع الصوتي المتقدم بشكل واسع لمشتركي خدمة ChatGPT، وذلك حصريًا للمستخدمين المشتركين في الخطط المدفوعة. وتتوفر هذه الميزة الجديدة لمشتركي خطتي Plus للأفراد وTeams للفرق، بينما سيحصل العملاء الذين يعتمدون على خطط Enterprise وEdu على هذه الميزة في الأسبوع المقبل.
OpenAI تطلق تحديثات متقدمة على وضع الصوت في ChatGPT للمشتركين
كجزء من هذا الإصدار الموسع، حصل الوضع الصوتي المتقدم على تحديثات تصميمية جديدة، حيث يظهر في واجهة ChatGPT الآن دائرة زرقاء متحركة أثناء الاستخدام، عوضًا عن النقاط السوداء السابقة التي كانت تظهر عند التفاعل مع المساعد الصوتي.
OpenAI تطلق تحديثات متقدمة على وضع الصوت في ChatGPT للمشتركين
إشعارات المستخدمين عند توفر الميزة
عند توفر الميزة الجديدة، سيظهر إشعار مخصص للمستخدمين داخل التطبيق بجانب أيقونة الصوت، مما يتيح لهم معرفة أن الوضع الصوتي الجديد أصبح متاحًا لديهم.
قدمت OpenAI 5 أصوات جديدة في الوضع الصوتي المتقدم، ليرتفع إجمالي عدد الأصوات المتاحة إلى 9 أصوات مختلفة. ومع ذلك، تم استبعاد صوت Sky المثير للجدل، الذي كان يشبه صوت الممثلة الأمريكية سكارليت جوهانسون، والتي هددت بمقاضاة الشركة بسبب هذا التشابه قبل أن تتراجع وتقوم بحذفه.
تحسينات في التفاعل الصوتي وتجربة المحادثة
يوفر الوضع الصوتي المتقدم تفاعلًا صوتيًا طبيعيًا مع ChatGPT، مع استجابات صوتية سريعة وسلسة. كما يمكن للمستخدمين مقاطعة ChatGPT أثناء الرد، تمامًا كما يحدث في المحادثات البشرية اليومية. وتأتي هذه الميزة بعد تحسينات كبيرة أجرتها منذ النسخة التجريبية للوضع الصوتي، حيث حسّنت من قدرة ChatGPT على فهم اللهجات بدقة، وسرعة المحادثات، وإصلاح بعض المشاكل التقنية التي كانت تؤثر على تجربة المستخدم.
اعتذار ضمني عن التأخير
في مقطع فيديو ترويجي نشرته عبر حسابها في منصة إكس (تويتر سابقًا)، عرضت الشركة قدرات الوضع الصوتي الجديد بإبراز عبارة “عذرًا، أنا متأخر” بعدة لغات، في إشارة غير مباشرة إلى التأخير في طرح الميزة للمستخدمين.
من خلال التحديث الجديد، وسعت OpenAI خيارات التخصيص في ChatGPT لتشمل أيضًا الوضع الصوتي، حيث يمكن للمستخدمين الاستفادة من التعليمات المخصصة التي تتيح تخصيص كيفية استجابة المساعد الصوتي، إلى جانب ميزة الذاكرة التي تمكنه من تذكّر المحادثات السابقة للاستفادة منها في التفاعلات المستقبلية.
على الرغم من هذه التحسينات، أشارت OpenAI إلى أن الوضع الصوتي المتقدم ليس متاحًا بعد في بعض المناطق لأسباب تنظيمية، وتشمل هذه المناطق دول الاتحاد الأوروبي والمملكة المتحدة وسويسرا وآيسلندا والنرويج وليختنشتاين.
يُحدث الذكاء الاصطناعي ثورة في العديد من مجالات الطب، ويُسهم بشكل خاص في تحسين إجراءات التشخيص والعلاج. ومن أبرز المجالات التي استفادت من هذه التقنية هو التنظير الداخلي، الذي أصبح أكثر دقة وكفاءة بفضل الذكاء الاصطناعي.
يُعد التنظير الداخلي إجراءً طفيفًا يُستخدم لفحص الأعضاء الداخلية عبر أنبوب مرن مزود بكاميرا وإضاءة. ورغم أن الإجراء نفسه بسيط نسبيًا، فإن تحليل الصور الناتجة يتطلب دقة عالية. في هذا السياق، يقدم الذكاء الاصطناعي حلولًا مبتكرة لتحسين هذه العملية بعدة طرق فعّالة.
الذكاء الاصطناعي في الطب تعزيز دقة وكفاءة التنظير الداخلي
القدرة على اكتشاف الأورام المبكرة بدقة فائقة
من أبرز مساهمات الذكاء الاصطناعي في التنظير الداخلي هو تحسين دقته في الكشف عن التشوهات الصغيرة مثل الأورام الحميدة والكتل السرطانية. يعتمد التنظير الداخلي على الكشف عن التغيرات التي قد تحدث قبل الإصابة الفعلية بالمرض، وتشير الدراسات إلى أن الذكاء الاصطناعي يستطيع اكتشاف هذه التشوهات بدقة تتفوق على قدرة البشر.
الذكاء الاصطناعي في الطب تعزيز دقة وكفاءة التنظير الداخلي
على سبيل المثال، في عام 2017، حققت خوارزميات الذكاء الاصطناعي دقة بلغت 86% في اكتشاف الأورام الحميدة، بينما كان الأطباء الخبراء قادرين على تحقيق دقة 74% فقط. وقد تطورت هذه الأنظمة لتصل إلى دقة 96.4%، ما يعني اكتشاف التشوهات التي قد يغفل عنها الأطباء، وبالتالي دعم تشخيصات الأطباء وتحسين نتائج العلاج المبكر.
تحسين القدرة على تصنيف الأورام
تمييز الأنواع المختلفة للأورام لتقديم رعاية أكثر تخصصًا
يعد التصنيف أحد الفوائد الرئيسية للذكاء الاصطناعي في التنظير الداخلي، حيث يمكنه التمييز بين الأنواع المختلفة من التشوهات المكتشفة. يتيح هذا التفريق للأطباء تحديد نوع الورم واختيار العلاج الأنسب لكل حالة، مما يعزز فعالية الرعاية الطبية.
مثال على ذلك، تمكن أحد النماذج من تمييز أورام القولون والمستقيم بدقة تصل إلى 87%، وهي نفس دقة خبراء علم الأمراض. يساعد هذا النوع من النماذج على تسريع التشخيص وتقديم العلاج بسرعة ودقة أكبر، دون الحاجة إلى مراجعات إضافية.
الذكاء الاصطناعي يساهم في تحسين سرعة وجودة التنظير
بالإضافة إلى دقة الكشف، يعد الذكاء الاصطناعي ذا فائدة كبيرة في تسريع إجراءات التنظير الداخلي. السرعة في التشخيص تعتبر عاملًا أساسيًا في تحسين نتائج العلاج، حيث يمكن بدء العلاج بشكل أسرع، مما يوفر الوقت ويزيد من قدرة الأطباء على علاج عدد أكبر من المرضى.
التقنيات الذكية لحماية المرضى من العدوى
يعد التلوث أحد المخاطر المحتملة في عمليات التنظير الداخلي، حيث يمكن أن يصاب المريض بالعدوى نتيجة لاستخدام المناظير بين اختبارات متعددة. يمكن للذكاء الاصطناعي تقليل هذه المخاطر من خلال ضمان تعقيم المناظير بشكل سليم باستخدام خزائن التجفيف الذكية.
تعمل هذه الخزائن على استخدام أنظمة ترشيح الهواء عالية الكفاءة (HEPA) لتجفيف وتعقيم المناظير بعد كل استخدام. كما تراقب خوارزميات الذكاء الاصطناعي الظروف داخل الخزائن بشكل لحظي، ما يسمح بتعديل إعدادات التعقيم والتجفيف بما يتناسب مع الحاجة للحفاظ على بيئة معقمة.
استخدام الذكاء الاصطناعي في تدريب الأطباء والمختصين
عملية التنظير الداخلي تتطلب دقة عالية ومهارات خاصة، وبالتالي يحتاج الأطباء والمتدربون إلى تدريب مكثف. بفضل دقة الذكاء الاصطناعي في تحليل الصور، يمكن استخدام هذه التقنية لتعليم المتدربين كيفية التعرف على الأورام المختلفة وتحليل نتائج التنظير الداخلي بشكل أسرع وأكثر دقة.
يُسهم الذكاء الاصطناعي بشكل كبير في تحسين دقة وكفاءة التنظير الداخلي، من خلال تعزيز القدرة على اكتشاف الأورام الصغيرة، تصنيف الأنواع المختلفة، تسريع العملية، وتقليل مخاطر التلوث. بالإضافة إلى ذلك، يُساعد في تدريب الأطباء والمختصين على التعامل مع الحالات المعقدة. هذه الابتكارات تساهم في تحسين رعاية المرضى وتقديم تشخيصات أكثر دقة وسرعة، مما يُحدث ثورة في مجال الطب الحديث.
في الوقت الذي تتيح فيه تقنيات الذكاء الاصطناعي إمكانيات كبيرة لتحسين الكفاءة التشغيلية في المؤسسات المالية، فإنها تُشكّل أيضًا تهديدًا متزايدًا، حيث يستغل المجرمون هذه التقنيات لإنشاء مقاطع فيديو وأصوات مزيفة، ووثائق مزورة تُستخدم في عمليات احتيال يصعب كشفها.
وفقًا لتقرير صادر عن شركة Deloitte، من المتوقع أن تساهم تقنيات الذكاء الاصطناعي التوليدي في زيادة الخسائر الناتجة عن الاحتيال المالي بنسبة 32% سنويًا، لتصل إلى 40 مليار دولار بحلول عام 2027 في الولايات المتحدة وحدها.
الذكاء الاصطناعي في مواجهة الجرائم المالية التحديات والحلول
الحاجة إلى العنصر البشري بجانب الذكاء الاصطناعي
أنظمة مكافحة الجرائم المالية التقليدية تعتمد على قواعد ثابتة تضعها فرق متخصصة، بينما يقدم الذكاء الاصطناعي نهجًا ديناميكيًا يعتمد على تحليل البيانات الضخمة واكتشاف الأنماط المشبوهة تلقائيًا.
الذكاء الاصطناعي في مواجهة الجرائم المالية التحديات والحلول
ومع ذلك، لا يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي أن تعمل بكفاءة تامة دون تدخل بشري؛ إذ إن العنصر البشري ضروري لتفسير النتائج وضمان عدم تجاهل التهديدات الجديدة أو ظهور تحيزات في النظام بسبب البيانات المستخدمة.
شفافية القرار وضرورة التفسير
تواجه المؤسسات المالية متطلبات تنظيمية صارمة، مثل قوانين مكافحة غسل الأموال (AMLD) في الاتحاد الأوروبي وقانون السرية المصرفية في الولايات المتحدة. هذه القوانين تتطلب من المؤسسات تقديم تفسير واضح للقرارات المتخذة عبر أنظمة الذكاء الاصطناعي.
ونظرًا لأن أنظمة الذكاء الاصطناعي، وخاصة تلك المبنية على التعلم العميق، تمثل “صندوقًا أسود” يصعب فهم قراراته، فإن البنوك تحتاج إلى تخطيط دقيق وإشراف بشري لضمان الامتثال للمتطلبات التنظيمية وتجنب أي غموض.
الحكم البشري لرؤية أكثر شمولية
تكامل بين الإنسان والتقنية
على الرغم من قدرات الذكاء الاصطناعي، فإن العنصر البشري يظل ضروريًا للتعامل مع الحالات المعقدة أو الملتبسة التي قد يصعب على الأنظمة الآلية معالجتها.
البشر قادرون على اكتشاف الإنذارات الكاذبة، والتعامل مع البيانات المتحيزة، وتفسير النتائج بناءً على السياق، مما يعزز من دقة النظام في مكافحة الجرائم المالية.
النهج الهجين: الحل الأمثل
دمج الذكاء الاصطناعي مع أنظمة القواعد البشرية
الجمع بين أنظمة الذكاء الاصطناعي القائمة على التعلم الآلي، والأنظمة التقليدية التي تعتمد على القواعد الثابتة، يمكن أن يخلق نموذجًا متكاملًا للاستجابة للجرائم المالية.
على الرغم من الإمكانات الهائلة التي يقدمها الذكاء الاصطناعي لمكافحة الجرائم المالية، فإنه يواجه تحديات تتعلق بالتوازن بين التقنية والعنصر البشري، الامتثال للمتطلبات التنظيمية، ومواجهة التهديدات الناشئة مثل التزييف العميق.
شهد الذكاء الاصطناعي تطورًا كبيرًا بفضل تقنيات التعلم العميق التي تتيح للآلات التعلم التلقائي من خلال التدريب. ومن بين الابتكارات الأخيرة، ركزت شركة ميتا على تطوير تقنيات الذكاء الاصطناعي الحسي (Tactile AI)، الذي يمنح الروبوتات القدرة على الإحساس باللمس بأسلوب يحاكي الإدراك البشري.
الذكاء الاصطناعي الحسي خطوة نحو روبوتات تمتلك حواس بشرية
تهدف هذه الأدوات إلى تطوير روبوتات قادرة على تنفيذ مهام تتطلب “لمسة بشرية”، مثل المهام الدقيقة في الرعاية الصحية. ومن خلال الجمع بين الحساسية العالية والتفاعل الحسي، يمكن لهذه الروبوتات التعامل مع بيئات معقدة وأداء مهام تتطلب دقة متناهية.
الذكاء الاصطناعي الحسي خطوة نحو روبوتات تمتلك حواس بشرية
تحديات وتأثيرات اجتماعية
رغم الفرص الواعدة، يثير استخدام الذكاء الاصطناعي الحسي تساؤلات حول تأثيره في المجتمع:
تحديات مجتمعية: هل سيؤدي تطوير الروبوتات الحسية إلى تحسين التعاون بين البشر والروبوتات، أم أنه سيخلق تعقيدات اجتماعية جديدة؟
آراء الخبراء: يرى البعض، مثل علي أحمد، الرئيس التنفيذي لشركة Robomart، أن هذه التقنية تمثل خطوة نحو جعل الروبوتات شريكًا أساسيًا في حياة البشر، بينما يحذر آخرون من صعوبات التطبيق العملي في البيئات الواقعية.
إلى جانب تطوير الذكاء الحسي، كشفت ميتا عن معيار PARTNR، وهو معيار جديد يهدف إلى تقييم قدرات التعاون بين الروبوتات والبشر. يعتمد المعيار على النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) لتخطيط وتنفيذ المهام التعاونية بسلاسة.
مع استمرار تطور صناعة الروبوتات، يبرز تساؤل جوهري: هل يمكن للبشر التكيف مع روبوتات “تشعر”؟
يرى الخبراء أن هذه الثورة التقنية قد تسهم في تحسين فهم الروبوتات للبيئة المادية، مما يمهد الطريق لمزيد من التعاون بين البشر والآلات. ومع ذلك، فإن نجاح هذه التقنية يعتمد على توعية الأجيال القادمة وتطوير علاقة متوازنة بين البشر والروبوتات.
قدمت ميتا ثلاث أدوات رئيسية في هذا المجال:
Sparsh: نموذج ذكاء اصطناعي يتيح للروبوتات تفسير الإشارات الحسية والتفاعل معها في الوقت الفعلي.
Digit 360: مستشعر على شكل طرف إصبع روبوتي، قادر على إدراك الأحاسيس الدقيقة مثل وخز الإبر.
Digit Plexus: إطار موحد لتكامل أجهزة الاستشعار اللمسية عبر تصاميم الروبوتات المختلفة.