ما هو جيش اللافندر الذي يحارب في صفوف قوات الاحتلال لإبادة غزة؟
تاريخ النشر: 5th, April 2024 GMT
في ظل الحرب البشعة التي يشنها جيش الاحتلال الإسرائيلي على غزة والشعب الفلسطيني منذ أكتوبر الماضي، استعان بكل ما اوتي من قوة للاستمرار في إبادة شعب وبلد عن بكرة أبيها، وكان من بين أسلحتهم هو جيش اللافندر من الذكاء الاصطناعي.
يزعم تقرير جديد أن الجيش الإسرائيلي يستخدم نظام الذكاء الاصطناعي لملء قائمة الضحايا الخاصة بعناصر حماس الذين يدعون بأنهم ارهابين، مما أدى إلى مقتل نساء وأطفال، بحسب ما نشرت صحيفة "ديلي ميل" البريطانية.
واستشهد التقرير بستة من ضباط المخابرات الإسرائيلية، الذين اعترفوا باستخدام الذكاء الاصطناعي المسمى "لافندر" لتصنيف ما يصل إلى 37000 فلسطيني كمسلحين مشتبه بهم، مما يجعل هؤلاء الأشخاص ومنازلهم أهدافًا مقبولة للغارات الجوية.
وقد أنكرت إسرائيل بشدة دور الذكاء الاصطناعي، حيث وصف متحدث باسم الجيش النظام بأنه "أدوات مساعدة تساعد الضباط في عملية الاتهام".
ما هو جيش اللافندر وطريقة عملهووفقاً للتقرير، تم تدريب لافندر على البيانات المستمدة من مراقبة المخابرات الإسرائيلية على مدى عقود للسكان الفلسطينيين، باستخدام البصمات الرقمية للمسلحين المعروفين كنموذج للإشارة التي يجب البحث عنها في الضجيج.
أشارت مصادر الاستخبارات إلى أن الضباط البشريين قاموا بمسح كل هدف تم اختياره بواسطة الذكاء الاصطناعي لمدة 20 ثانية تقريبًا قبل إعطاء ختم الموافقة، على الرغم من دراسة داخلية توصلت إلى أن الذكاء الاصطناعي أخطأ في التعرف على الأشخاص بنسبة 10%.
وقالوا إن قرارات لافندر استخدمت للتخطيط لضربات جوية ليلية على المنازل التي ينام فيها المقاتلون المزعومون وعائلاتهم، مع مبادئ توجيهية تسمح بقتل ما بين 15 إلى 20 من المارة باعتبارها أضرارًا جانبية لكل هدف متشدد منخفض المستوى.
وقد أحصت التقديرات من داخل غزة، والتي تدعمها التحليلات الطبية التي راجعها النظراء الخارجيون من جامعة جونز هوبكنز وباستخدام صور الأقمار الصناعية المستقلة، عدد القتلى الفلسطينيين بما يتجاوز 30 ألف شخص، وتشهد مصادر المخابرات الإسرائيلية شخصيًا على مقتل الآلاف في هذه الضربات الجوية التي تم اختيارها بواسطة الذكاء الاصطناعي.
بدأت الموافقة على السماح لشركة لافندر بصياغة قوائم القتل الرسمية لجيش الدفاع الإسرائيلي بشكل فعال بعد أسبوعين فقط من الحرب في أكتوبر2022، وفقًا لمراسلين من مجلة +972 ومجلة Local Call، الذين تعاونوا في إعداد التحقيق.
حصل برنامج اللافندر على معلومات من الوحدة 8200، وهي المراقبة الجماعية الإسرائيلية المستمرة منذ عقود للفلسطينيين، بما في ذلك 2.3 مليون من سكان قطاع غزة، لتسجيل كل منهم على مقياس من 1 إلى 100 على احتمالية أن يكونوا من مقاتلي حماس أو الجهاد الإسلامي في فلسطين.
تم تدريب الذكاء الاصطناعي على المسلحين المعروفين، مع تحديد البيانات المشابهة للبيانات المتعلقة بهؤلاء المسلحين على أنها 'ميزات' تساهم في الحصول على تصنيف عالٍ.
وكانت أفعال مثل الانضمام إلى مجموعة على تطبيق واتساب تضم مقاتلاً موثقاً من حركة حماس، من بين آلاف المعايير التي تضاف إلى درجة الشخص من 1 إلى 100.
وقال أحد كبار ضباط المخابرات الإسرائيلية: "في الساعة الخامسة صباحاً، تأتي القوات الجوية الإسرائيلية وتقصف جميع المنازل التي وضعنا علامة عليها"، وأضاف:"أخرجنا آلاف الأشخاص، لم نفحصها واحدًا تلو الآخر، بل وضعنا كل شيء في أنظمة آلية، وبمجرد أن أصبح أحد الأفراد المحددين في المنزل، أصبح هدفًا على الفور. لقد قصفناه هو ومنزله".
المصدر: صدى البلد
كلمات دلالية: المخابرات الإسرائیلیة الذکاء الاصطناعی
إقرأ أيضاً:
مايكروسوفت.. نماذج صغيرة تنافس عمالقة الذكاء الاصطناعي
في سباق متسارع في مشهد الذكاء الاصطناعي، أعلنت مايكروسوفت عن مجموعة جديدة من نماذج الذكاء الاصطناعي تحت اسم Phi 4، والتي تتميز بحجمها الصغير وأدائها القوي، لتنافس نماذج أكبر وأكثر شهرة مثل o3-mini من OpenAI.وفق موقع "تك كرانش" التقني.
من خلال Phi 4، تضع مايكروسوفت نفسها في موقع المنافسة المباشرة مع عمالقة القطاع، مقدمة نماذج مفتوحة المصدر يمكنها التعامل مع مهام معقدة كحل المسائل الرياضية، البرمجة، وتحليل البيانات، وكل ذلك بكفاءة تضاهي نماذج أضخم وأكثر تعقيدًا.
اقرأ أيضاً.. مايكروسوفت".. قصة نجاح من الحوسبة إلى الذكاء الاصطناعي والسحابة
أكدت مايكروسوفت أنها اعتمدت في تطوير هذه النماذج الجديدة على أساليب تدريب عصرية وتقنيات متطورة مثل "التعلم المعزز" و"التقطير المعرفي"، لضمان الحصول على أداء قوي بالرغم من الحجم الصغير نسبيًا. وأوضحت الشركة أن هدفها الأساسي هو توفير ذكاء اصطناعي قوي حتى للأجهزة التي لا تتمتع بمواصفات تقنية عالية، ما يسمح باستخدامه في بيئات تحتاج إلى رد فعل سريع، مثل الأجهزة المحمولة وتطبيقات إنترنت الأشياء (IoT).
3 نماذج رئيسية:
Phi 4 reasoning plus وPhi 4 reasonin و Phi 4 mini reasonin ..جميع هذه النماذج مصنفة ضمن نماذج "الاستدلال" (Reasoning)، والتي تركز على التحقق الدقيق من صحة الحلول للمسائل المعقدة، وهو ما يجعلها مثالية لمهام تتعلق بالرياضيات، العلوم، والبرمجة.
أخبار ذات صلة
تم تدريب Phi 4 mini reasoning كمساعد تعليمي ذكي على مليون مسألة رياضية اصطناعية باستخدام نموذج R1 من شركة DeepSeek الصينية.. ويقدم أدوات تعليمية مثل التدريس التفاعلي على أجهزة خفيفة الوزن، ويتميز بأداء عالي رغم الحجم الصغير.
Phi 4 reasoning: النموذج الثاني في السلسلة يضم 14 مليار معلمة، وتم تدريبه على بيانات ويب عالية الجودة إلى جانب عروض مختارة من نموذج o3-mini. يقدم حلولاً في مسائل الرياضيات، البرمجة، والعلوم كما يتميز بأداء متفوق في المجالات التقنية المعقدة.
Phi 4 reasoning plus: نموذج يتميز بدقة تضاهي النماذج العملاقة هذا النموذج هو نسخة مطورة من Phi-4 الأصلي، مُهيأ ليحقق دقة أعلى في مهام محددة. يُقارب أداء نموذج R1 (رغم أن الأخير يحتوي على 671 مليار معلمة).في الاختبارات: تساوى تقريبًا مع o3-mini في اختبار OmniMath ويمتاز بقوة أداء هائلة مقابل حجم أصغر.
لماذا هذه النماذج مهمة؟
عائلة Phi تقدم لمطوري التطبيقات أدوات ذكاء اصطناعي قوية بحجم صغير، مناسبة لتطبيقات الحوسبة على الحافة (Edge AI) — أي التطبيقات التي تعمل على الأجهزة مباشرة من دون الحاجة لخوادم ضخمة.
تهدف مايكروسوفت، من خلال هذه النماذج إلى تمكين المطورين من بناء تطبيقات أسرع، وأخف، وأكثر ذكاءً.
مع إطلاق نماذج Phi 4 الجديدة، تثبت مايكروسوفت أنها ماضية بقوة نحو إعادة تشكيل مشهد الذكاء الاصطناعي، ليس فقط من حيث الأداء، بل من خلال تقديم حلول عملية تناسب احتياجات المطورين والتطبيقات الحديثة.
وبينما يواصل الذكاء الاصطناعي التوليدي لعب دور أكبر في التعليم، البرمجة، والأعمال، فمن المتوقع أن تصبح نماذج مثل Phi 4 جزءًا أساسيًا من الأدوات المستخدمة لتطوير تطبيقات ذكية تعمل بكفاءة وسرعة على الأجهزة الطرفية. هذه الخطوة قد تفتح الباب أمام موجة جديدة من الابتكار.
ومع توافر هذه النماذج عبر منصة Hugging Face، فإن الطريق أصبح ممهدًا أمام مجتمع المطورين لاستكشاف إمكانياتها، وتوظيفها لبناء الجيل القادم من التطبيقات الذكية.
لمياء الصديق (أبوظبي)
عبد المسيح: فلتكن العدالة التربوية أولوية لا شعارًا