خطأ ساذج كشف سر الوحدة 8200 الإسرائيلية.. مهندس الذكاء الاصطناعي قام بهذا الأمر
تاريخ النشر: 6th, April 2024 GMT
أدى خطأ ساذج إلى كشف هوية رئيس وحدة 8200 الإسرائيلية ومهندس استراتيجية الذكاء الاصطناعي، والمفاجئ في الأمر أن الفاعل هو الرجل نفسه.
رئيس وحدة 8200 الإسرائيليةووفقًا لتقرير نشرته صحيفة الجارديان البريطانية، تم الكشف عن هوية يوسي ساريئيل بعد أن تم اكتشاف كتاب مكتوب باسم مستعار يشير إلى حسابه على جوجل.
تشير التقارير إلى أن هوية قائد وحدة 8200 الإسرائيلية كانت محفوظة بصرامة وتخضع لحراسة مشددة.
ومع ذلك، فإن صحيفة الجارديان نجحت في الكشف عن كيفية تعرض مسؤول المخابرات البارز - يوسي ساريئيل - للتعريض بفضل تسريب هويته على الإنترنت. بعد قضاء أكثر من عقدين في العمل في الخفاء والظل، يعتبر هذا الكشف تطورًا مثيرًا ومفاجئًا.
اختراق أمني محرجتعرض قائد وحدة 8200 الإسرائيلية ومهندس استراتيجية الذكاء الاصطناعي، يوسي ساريئيل، لثغرة أمنية محرجة كشفت هويته. وتتعلق الثغرة بكتاب نشره ساريئيل على أمازون باسمه الحقيقي، مما تسبب في ترك أثر رقمي يشير إلى حسابه على جوجل، بالإضافة إلى معرفه الفريد وروابط لحساباته وملفات تعريف التقويم.
تم التأكد من أن ساريئيل هو المؤلف السري لكتاب "The Human Machine Team"، الذي يقدم رؤية جديدة لدور الذكاء الاصطناعي في تغيير العلاقة بين الأفراد العسكريين والآلات.
تم نشر الكتاب في عام 2021 تحت اسم مستعار يتكون من الحروف الأولى لاسم ساريئيل، ويقدم مخططًا للأنظمة المتقدمة التي يستخدمها الجيش الإسرائيلي في الحروب، بما في ذلك الحرب التي استمرت لستة أشهر في قطاع غزة.
تجاوبًا مع الحادث، صرح متحدث باسم الجيش الإسرائيلي بأن عنوان البريد الإلكتروني المستخدم لنشر الكتاب لم يكن عنوانًا شخصيًا لساريئيل، ولكنه كان "مخصصًا لقضايا تتعلق بالكتاب ذاته".
تأثير الكشف عن الهويةيعتبر كشف هوية يوسي ساريئيل، قائد وحدة 8200 الإسرائيلية، حدثًا مثيرًا للجدل وقد يؤثر على الأمن القومي لإسرائيل. فالوحدة 8200 تلعب دورًا حاسمًا في مجال المخابرات والاستخبارات الإلكترونية، وتعتبر جزءًا حيويًا من جهود الدفاع الإسرائيلية.
ومن المتوقع أن يثير هذا الكشف تساؤلات حول قدرة الجيش الإسرائيلي على حماية هويات قادته العسكريين البارزين وأعضاء الوحدات السرية الحساسة.
الوحدة 8200تثير وحدة 8200 الإسرائيلية الجدل والانتقادات بعد الهجوم الذي شنته حماس في أكتوبر الماضي، والذي أسفر عن سقوط عدد كبير من الإسرائيليين واختطاف عدة أشخاص.
تعتبر الوحدة 8200 واحدة من أبرز وحدات الاستخبارات الإسرائيلية، وتتمتع بسمعة عالية لقدراتها الاستخباراتية والتكنولوجية المتقدمة التي تنافس حتى مقر الاتصالات الحكومية البريطانية.
ومع ذلك، تعرضت الوحدة 8200 لانتقادات حادة بسبب فشلها في توقع ومنع الهجوم الذي شنه حماس. وقد تم اتهامها بأنها أولَت الاهتمام الكبير للتكنولوجيا وأجهزة الرصد على حساب تقنيات جمع المعلومات الاستخبارية التقليدية.
المصدر: صدى البلد
كلمات دلالية: استخبارات استراتيجية الذكاء الاصطناعي الاصطناعي الأمن القومي الجيش الإسرائيلي الجیش الإسرائیلی الذکاء الاصطناعی الوحدة 8200
إقرأ أيضاً:
هل يستطيع الذكاء الاصطناعي أن يكون طوق النجاة للمحتاجين؟
نشرت مجلة نيتشر العلمية تقريراً حديثاً يستعرض كيف يمكن للذكاء الاصطناعي أن يكون أداة فعالة في مكافحة الفقر حول العالم، وذلك من خلال تحليل البيانات وتحديد المستحقين للمساعدات بطرق أكثر دقة وسرعة من الأساليب التقليدية.
في أواخر عام 2020، خلال جائحة كوفيد-19، تلقى عشرات الآلاف من القرويين الفقراء في توغو مساعدات مالية مباشرة عبر هواتفهم المحمولة، بفضل نظام ذكاء اصطناعي مبتكر. تم تحويل حوالي 10 دولارات كل أسبوعين إلى حساباتهم الرقمية، وهي مبالغ قد تبدو صغيرة، لكنها ساعدت العديد منهم على تلبية احتياجاتهم الأساسية وتجنب الجوع.
اقرأ أيضاً.. هل يشيخ الذكاء الاصطناعي كالبشر؟ خفايا التقادم الرقمي
كيف يعمل الذكاء الاصطناعي في تحديد الفقراء؟
اعتمدت حكومة توغو، بالتعاون مع علماء من جامعة كاليفورنيا في بيركلي ومنظمة GiveDirectly غير الربحية، على الذكاء الاصطناعي لتحليل صور الأقمار الصناعية وبيانات شبكات الهواتف المحمولة لتقدير مستوى الدخل والفقر في مناطق مختلفة. وبدلاً من استخدام المسوحات الميدانية التقليدية التي تستغرق وقتاً طويلاً وتحتاج إلى موارد ضخمة، استطاع النظام الجديد تحديد الأشخاص الأكثر حاجة بسرعة ودقة أكبر.
وفقاً للمجلة، فإن هذا النهج ساعد في التغلب على تحديات مثل عدم توفر بيانات دقيقة عن الفقراء، وهي مشكلة تواجه الحكومات والمنظمات الإنسانية عند توزيع المساعدات.
هل يمكن للذكاء الاصطناعي أن يحل محل الطرق التقليدية؟
حالياً، يعيش نحو 700 مليون شخص حول العالم في فقر مدقع، حيث يحصلون على أقل من 2.15 دولار يومياً وفقاً للبنك الدولي. ومع ذلك، يواجه قياس الفقر وتوزيع المساعدات مشكلات عديدة، منها التكاليف العالية لجمع البيانات وعدم شمول بعض الفئات مثل المشردين أو الأشخاص الذين لا يملكون هواتف محمولة.
يقول الباحث جوشوا بلومنستوك، المتخصص في علوم الكمبيوتر بجامعة كاليفورنيا في بيركلي، إن الذكاء الاصطناعي يمكن أن يساعد في التغلب على هذه المشكلات عبر تحليل كميات هائلة من البيانات بسرعة فائقة، مما يجعل عملية تحديد المستفيدين من المساعدات أكثر كفاءة.
من جهة أخرى، يُحذر خبراء مثل أولا هال، الباحث في جامعة لوند في السويد، من أن الذكاء الاصطناعي ليس مثالياً، فقد تعاني بعض النماذج من التحيز أو عدم الدقة، مما قد يؤدي إلى استبعاد بعض الأشخاص المستحقين للمساعدة.
كيف تطور قياس الفقر عبر الزمن؟
تاريخياً، حاول الباحثون تطوير معايير لقياس الفقر منذ أواخر القرن التاسع عشر. على سبيل المثال، في عام 1901، أجرى عالم الاجتماع البريطاني سيبوم راونتري دراسة ميدانية حول الفقر في مدينة يورك بالمملكة المتحدة، حيث تم تحديد الفقر بناءً على قدرة الأسر على تلبية الحد الأدنى من الاحتياجات الغذائية.
لاحقاً، في عام 1964، اعتمدت الولايات المتحدة مقياس الفقر الرسمي الذي حدد الحد الأدنى من الدخل اللازم لتغطية الطعام والمسكن والنفقات الأساسية، وهو ما تبنته أيضاً دول مثل الهند.
لكن هذه المقاييس لم تعكس الواقع المعقد للفقر، حيث إن امتلاك دخل معين لا يعني بالضرورة القدرة على تأمين الصحة، التعليم، أو المياه النظيفة. ولهذا السبب، طورت الباحثة سابينا ألكاير بالتعاون مع جيمس فوستر ما يُعرف بمؤشر الفقر متعدد الأبعاد MPI عام 2008، والذي يقيس الفقر بناءً على عشرة عوامل مختلفة، مثل التغذية، التعليم، وسهولة الوصول إلى مياه الشرب.
اقرأ أيضاً.. عندما تتحدث الأرض.. هل يمكن للذكاء الاصطناعي التنبؤ بالزلازل؟
هل الذكاء الاصطناعي هو الحل؟
مع التقدم في تقنيات الذكاء الاصطناعي، بدأ الباحثون في استخدام صور الأقمار الصناعية وتحليل البيانات الرقمية لتحديد الفقر بشكل أكثر دقة. على سبيل المثال، أظهرت دراسة أجرتها جامعة ستانفورد عام 2016 أن الذكاء الاصطناعي يمكنه التنبؤ بمعدلات الفقر بدقة مماثلة للمسوحات الميدانية التقليدية، ولكن بتكلفة أقل وبسرعة أكبر.
تتوسع هذه التجارب حالياً، حيث يتم تحليل بيانات الهاتف المحمول، حركة المرور، والإضاءة الليلية لتحديد المناطق الأكثر فقراً، ما يسمح للحكومات والمنظمات الإنسانية بتوجيه المساعدات بشكل أكثر كفاءة.
هل نحن مستعدون للاعتماد على الذكاء الاصطناعي بالكامل؟
رغم الإمكانات الكبيرة التي يوفرها الذكاء الاصطناعي في مكافحة الفقر، إلا أن هناك تحديات يجب معالجتها، مثل ضمان العدالة في توزيع المساعدات، حماية البيانات الشخصية، وتجنب التحيزات الخوارزمية التي قد تؤثر على دقة التحديد.
في نهاية التقرير، تشير مجلة نيتشر إلى أن استخدام الذكاء الاصطناعي في مكافحة الفقر لا يزال في مراحله الأولى، لكن التجارب مثل مشروع توغو تثبت أنه يمكن أن يكون أداة قوية وفعالة إذا تم استخدامه بطريقة مدروسة ومنصفة.
إسلام العبادي(أبوظبي)
فريدة سيف النصر: الست لو عدت الـ 60 سنة من حقها تقلع الحجاب شرعًا