OpenAI تكتشف الصور المنشئة بواسطة برنامجها الخاص
تاريخ النشر: 8th, May 2024 GMT
نعتقد جميعًا أننا جيدون جدًا في تحديد الصور التي يصنعها الذكاء الاصطناعي. إنه النص الغريب الغريب في الخلفية. إنها الأخطاء الغريبة التي يبدو أنها تنتهك قوانين الفيزياء. الأهم من ذلك كله، أنها تلك الأيدي والأصابع.
ومع ذلك، فإن التكنولوجيا تتطور باستمرار ولن يمر وقت طويل حتى لا نكون قادرين على معرفة ما هو حقيقي أم لا.
تقول الشركة إنها تستطيع اكتشاف الصور التي تم التقاطها بواسطة DALL-3 بدقة بنسبة 98 بالمائة من الوقت، وهو أمر رائع. ومع ذلك، هناك بعض التحذيرات الكبيرة إلى حد ما. أولًا، يجب أن يتم إنشاء الصورة بواسطة DALL-E، حسنًا، فهو ليس منشئ الصور الوحيد في الكتلة. الإنترنت يفيض معهم. وفقًا للبيانات المقدمة من OpenAI، تمكن النظام فقط من تصنيف خمسة إلى عشرة بالمائة بنجاح من الصور التي تم التقاطها بواسطة نماذج الذكاء الاصطناعي الأخرى.
كما أنه يواجه مشكلة إذا تم تعديل الصورة بأي شكل من الأشكال. لا يبدو أن هذا يمثل مشكلة كبيرة في حالة التعديلات الطفيفة، مثل الاقتصاص والضغط والتغيرات في التشبع. وفي هذه الحالات، كان معدل النجاح أقل ولكنه لا يزال ضمن النطاق المقبول عند حوالي 95 إلى 97 بالمائة. ومع ذلك، أدى تعديل درجة اللون إلى خفض معدل النجاح إلى 82 بالمائة.
الآن هنا تصبح الأمور لزجة حقًا. واجهت مجموعة الأدوات صعوبة عند استخدامها لتصنيف الصور التي خضعت لتغييرات أكثر شمولاً. ولم تنشر OpenAI حتى معدل النجاح في هذه الحالات، مشيرة ببساطة إلى أن "التعديلات الأخرى يمكن أن تقلل الأداء".
هذا أمر مؤسف، لأنه، حسنًا، إنه عام انتخابي وسيتم تعديل الغالبية العظمى من الصور التي ينشئها الذكاء الاصطناعي بعد حدوثها من أجل إثارة غضب الناس بشكل أفضل. بمعنى آخر، من المحتمل أن تتعرف الأداة على صورة جو بايدن نائمًا في المكتب البيضاوي محاطًا بأكياس من المسحوق الأبيض، ولكن ليس بعد أن يضع المنشئ مجموعة من النصوص الغاضبة وصور Photoshop على شكل نسر أصلع يبكي أو أي شيء آخر.
على الأقل، تتحلى OpenAI بالشفافية فيما يتعلق بالقيود المفروضة على تكنولوجيا الكشف الخاصة بها. كما أنه يمنح المختبرين الخارجيين إمكانية الوصول إلى الأدوات المذكورة أعلاه للمساعدة في حل هذه المشكلات، وفقًا لما أوردته صحيفة وول ستريت جورنال. قامت الشركة، جنبًا إلى جنب مع مايكروسوفت، بضخ مليوني دولار في ما يسمى صندوق المرونة المجتمعية، والذي يأمل في توسيع تعليم الذكاء الاصطناعي ومحو الأمية.
لسوء الحظ، فإن فكرة إفساد الذكاء الاصطناعي للانتخابات ليست فكرة بعيدة المنال. إنه يحدث الآن. لقد كانت هناك بالفعل إعلانات انتخابية تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي وصور مخادعة تم استخدامها في هذه الدورة، ومن المحتمل أن يكون هناك المزيد في المستقبل بينما نزحف ببطء نحو شهر نوفمبر.
المصدر: بوابة الوفد
كلمات دلالية: الصور الذكاء الاصطناعي الفيزياء جو بايدن نوفمبر الذکاء الاصطناعی الصور التی
إقرأ أيضاً:
ورشة عمل بطب قصر العيني حول التقييم الفعّال في عصر الذكاء الاصطناعي
في إطار جهود كلية طب قصر العيني الرامية إلى تحديث وتطوير مناهجها الدراسية بما يتماشى مع التطورات العالمية المتسارعة، خاصة في مجال الذكاء الاصطناعي، نُظّمت ورشة عمل بعنوان "ست خطوات لتقييم الطلاب الفعّال في عصر الذكاء الاصطناعي واستخدامه في إعداد الامتحانات"، برعاية الأستاذ الدكتور حسام صلاح، وتنظيم وإشراف الأستاذة الدكتورة حنان مبارك، وكيلة الكلية لشؤون التعليم والطلاب، والأستاذة الدكتورة نادية بدراوي، أستاذ طب الأطفال ورئيس شعبة التعليم الطبي للمهن الصحية بالجمعية الطبية المصرية.
أقيمت الورشة في قاعة كبار الزوار (VIP) بالطابق السادس في مبنى الـLRC، وقدّمها الأستاذ الدكتور محمد حسنين، أستاذ الكيمياء الحيوية وزميل أول لدى مؤسسة AdvanceHE البريطانية، ورئيس وحدة التقييم ولجنة الذكاء الاصطناعي بكلية الصيدلة بجامعة الملك عبد العزيز، ومستشار نائب رئيس الجامعة للشؤون التعليمية، ومستشار بمركز تطوير التعليم والتعلم، كما أنه حاصل على شهادة متقدمة في علوم البيانات والتعلم الآلي من معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا (MIT) بالولايات المتحدة الأمريكية.
استهدفت الورشة أعضاء وحدة ضمان الجودة، ومركز التعليم الطبي، ولجنة القياس والتقويم، ورؤساء الأقسام، بالإضافة إلى معدّي ومنسقي الامتحانات بالأقسام المختلفة، حيث ركزت على تطوير ممارسات التقييم في التعليم الطبي، عبر دمج أدوات الذكاء الاصطناعي ضمن بيئة التعليم الجامعي بما يحقق جودة أعلى في النتائج ومخرجات التعلم.
تميزت الورشة بطابع تفاعلي مثمر، وناقش المشاركون خلالها مع المحاضر كيفية توظيف الذكاء الاصطناعي في تحديث وتوصيف المقررات الدراسية، وبناء بنوك أسئلة دقيقة، وتصميم امتحانات تكوينية ونهائية تراكمية، إلى جانب استخدام التحليل الإحصائي لنتائج الطلاب لتحقيق أهداف التحسين المستمر وضمان الجودة الشاملة.
وتناولت الورشة منهجية واضحة مكونة من ست خطوات، تهدف إلى وضع إرشادات عملية لإنشاء نماذج GPT مخصصة تسهم في تعزيز التفاعل التعليمي، حيث تُمكّن الطلاب من طرح الأسئلة، والحصول على تغذية راجعة فعّالة، مما يعمّق من فهمهم للمحتوى الدراسي، ويُسهم في تطوير مهاراتهم الأكاديمية والمهنية بشكل ملحوظ.
كما ناقش المشاركون نماذج واقعية لاستخدام أدوات الذكاء الاصطناعي لدعم أعضاء هيئة التدريس في تطوير المقررات التعليمية، وإدارة التقييمات بكفاءة أكبر، وتعزيز ممارسات الجودة والاعتماد المؤسسي، إلى جانب دور هذه الأدوات في دعم الباحثين في إعداد الأبحاث ومراجعتها بناءً على معايير علمية دقيقة. ويُعد دمج الذكاء الاصطناعي في التعليم الطبي خطوة استراتيجية تعزز تطور المنظومة التعليمية والبحثية في آن واحد.
وأكدت الورشة أن استخدام نماذج الذكاء الاصطناعي مثل ChatGPT في التعليم الطبي يُمثل تطورًا كبيرًا في تقنيات التعليم، ويُسهم في تحسين بيئة التعلم، وتعزيز النتائج التعليمية، وتقديم تجارب تعلم مخصصة لكل طالب، بما يحقق التميز الأكاديمي والبحثي. ومع ذلك، شددت المناقشات على أهمية التعامل الواعي مع هذا التقدم، ومواجهة التحديات التكنولوجية والتربوية والأخلاقية المرتبطة به من خلال أطر تنظيمية مدروسة.
وتُعد هذه الورشة خطوة مهمة ضمن سلسلة جهود تطويرية تقودها كلية طب قصر العيني نحو بناء منظومة تعليم طبي مبتكرة، تُسهم في تعزيز القدرة التنافسية للكلية، وتتماشى مع التوجهات العالمية الحديثة، بما يُحقق أهداف التميز والتطوير على المستويين المحلي والدولي.