صديقي يلتزم الصمت أمام انتشار فيروس غامض يكبد فلاحين خسائر فادحة بالجنوب
تاريخ النشر: 31st, May 2024 GMT
زنقة 20 ا علي التومي
تعرض العديد من مزارعي البطيخ الأحمر “الدلاح” و”القرع” و”الخيار” وبعض المنتجات الأخرى بإقليم تارودانت، لخسائر مادية كبيرة تصل إلى ملايين السنتيمات.
وحسب إفادة فلاحين بالمنطقة نقلتها وسائل إعلام، تعود هذه الوضعية إلى “فيروس غامض” أثر على جودة البطيخ والخيار والقرع من حيث اللون والطعم، وعلى مظهرها الخارجي الذي صار مائلا للاصفرار، مما جعل قيمتها المالية تتدنى إلى مستوى لا يغطي حتى تكاليف الجني والنقل والتسويق.
ويطالب الفلاحون المتضررون وزارة الفلاحة بالتدخل من خلال إيفاد لجنة علمية للوقوف على أسباب المشكل وحيثياته وتحديد المسؤوليات، كما يطالبون بضرورة تعويضهم عن الخسائر التي تكبدوها بسبب هذا “الفيروس الغامض”.
المصدر: زنقة 20
إقرأ أيضاً:
حوار مع صديقي ال ChatGPT الحلقة (70)
د. أحمد جمعة صديق
جامعة الزعيم الازهري
حوار اليوم:
• هل لدي الذكاء الاصطناعي أي تدابير أو حدود أخلاقية تجعله يتوقف عن تنفيذ أي تعليمات ضارة أو غير مرغوب فيها؟
• ما هي أنواع العقوبات المفروضة على من ينتهكون سياساتكم؟
• هل هناك معايير محددة لتحديد ما إذا كان السلوك ضارًا أم لا؟
• هل يمكن التذاكي على الAI لتمرير اوامر خارج برتوكولات الAI نفسه؟
*****************
الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك أنظمة مثلي، مصمم للعمل ضمن مجموعة من المبادئ الأخلاقية والتوجيهات التي تهدف إلى ضمان الاستخدام الآمن والمفيد للتكنولوجيا. إليك بعض النقاط الرئيسية حول هذه التدابير:
1. عدم الإضرار بالناس
• أحد المبادئ الأساسية هو عدم التسبب في ضرر للناس. هذا يشمل عدم تقديم نصائح أو تعليمات قد تؤدي إلى أذى جسدي أو نفسي.
2. الامتثال للقوانين
• يجب على أنظمة الذكاء الاصطناعي الالتزام بالقوانين المحلية والدولية، مما يعني عدم تقديم معلومات أو نصائح قد تكون غير قانونية أو تنتهك حقوق الآخرين.
3. احترام الخصوصية
• يجب على الأنظمة احترام خصوصية الأفراد وعدم استخدام المعلومات الشخصية بطرق غير مناسبة أو ضارة.
4. الشفافية
• من المهم أن تكون الأنظمة شفافة في كيفية عملها وفي الأمور التي تتعلق بالقرارات التي تتخذها.
5. عدم التمييز
• يجب أن تعمل الأنظمة على تجنب التحيز والتمييز ضد أي فرد أو مجموعة، مما يعزز العدالة والمساواة.
6. تعليمات غير ملائمة
• إذا طلبت تعليمات غير ملائمة أو ضارة، فسأقوم بإعلامك بأن ذلك غير مقبول وسأبحث عن طرق بديلة لمساعدتك.
7. تحسين مستمر
• يتم تطوير الذكاء الاصطناعي بشكل مستمر لتحسين الأمان والأخلاقيات، مما يتطلب تحديثات دورية للتوجيهات والمبادئ الأخلاقية.
باختصار، تم تصميم أنظمة الذكاء الاصطناعي مع مراعاة مجموعة من القيم الأخلاقية لضمان الاستخدام الآمن والإيجابي، مما يمنع تنفيذ أي تعليمات قد تكون ضارة أو غير مرغوب فيها.
كيف يتم تحديد ما إذا كانت التعليمات ضارة أم لا؟
هل هناك آلية لتقديم تقرير عن سلوك ضار للذكاء الاصطناعي؟
ما هي الأمثلة العملية على تعليمات غير ملائمة
تحديد ما إذا كانت التعليمات ضارة أم لا يعتمد على مجموعة من المعايير الأخلاقية والقانونية. إليك كيفية حدوث ذلك:
1. معايير التقييم
• الأمان: إذا كانت التعليمات قد تؤدي إلى ضرر جسدي أو نفسي، تُعتبر ضارة.
• القانونية: التعليمات التي تنتهك القوانين أو القواعد المحلية تُعتبر غير مقبولة.
• الخصوصية: أي تعليمات تتعلق بالانتهاك المحتمل لخصوصية الأفراد تُعتبر غير ملائمة.
• التمييز: التعليمات التي تروج للتمييز أو الكراهية تُعتبر ضارة.
2. آلية تقديم التقارير
• معظم أنظمة الذكاء الاصطناعي تتضمن آليات للتبليغ عن سلوك غير مناسب. يمكن للمستخدمين الإبلاغ عن أي استجابات غير ملائمة أو ضارة، وغالبًا ما يتم ذلك من خلال واجهات المستخدم أو قنوات الدعم.
3. أمثلة على تعليمات غير ملائمة
• العنف: طلب معلومات حول كيفية إلحاق الأذى بالآخرين.
• المخدرات: استفسار عن كيفية تصنيع أو استخدام مواد غير قانونية.
• التحرش أو الكراهية: طلب نصائح للتعامل مع الآخرين بطريقة تمييزية أو تحريضية.
• الاحتيال: طلب طرق للقيام بعمليات احتيال أو خداع.
4. التدريب والتحديث
• يتم تدريب أنظمة الذكاء الاصطناعي على مجموعة متنوعة من البيانات لتحديد ما هو ضار. يتم تحديث النموذج بانتظام بناءً على التغذية الراجعة والمراجعات المستمرة.
بإجمال، تُستخدم مجموعة من المعايير والأدوات لتحديد التعليمات الضارة، مع وجود آليات للتبليغ عن السلوك غير الملائم لضمان الاستخدام الآمن والأخلاقي للتكنولوجيا.
• كيف يتم التعامل مع التقارير المقدمة حول سلوك ضار؟
• هل هناك أمثلة أخرى لتعليمات ضارة غير تلك المذكورة؟
• ما هي الخطوات المتخذة لمنع ظهور التعليمات الضارة في المقام الأول
كيفية التعامل مع التقارير المقدمة حول سلوك ضار
1. استقبال التقرير:
o يتم استقبال التقارير من المستخدمين عبر واجهات معينة أو قنوات دعم مخصصة.
2. تحليل المحتوى:
o تُراجع التقارير من قبل فرق متخصصة لتحديد ما إذا كانت التعليمات أو السلوكيات المبلغ عنها ضارة.
3. إجراء التحقيق:
o يتم التحقيق في السلوك المحدد لتحديد مدى تأثيره وما إذا كان يتطلب تغييرات في النظام أو التدريب.
4. تحديث الأنظمة:
o يتم تحديث النماذج والتوجيهات بناءً على نتائج التحقيق، مما قد يشمل تحسينات في الخوارزميات أو إضافة قواعد جديدة.
5. توعية المستخدمين:
o قد يتم إصدار إعلانات أو توجيهات للمستخدمين حول السلوك غير المقبول وأهمية استخدام النظام بشكل مسؤول.
أمثلة أخرى لتعليمات ضارة
• الترويج للكراهية: طلب معلومات أو نصائح تتعلق بكيفية نشر الكراهية أو التمييز ضد مجموعات معينة.
• الإرهاب: استفسارات حول كيفية تنفيذ أعمال عنف أو هجمات إرهابية.
• التحريض على الانتحار: طلب معلومات تتعلق بكيفية إيذاء النفس أو الانتحار.
• انتهاك حقوق الملكية: طلب طرق للقرصنة أو انتهاك حقوق الملكية الفكرية.
خطوات منع ظهور التعليمات الضارة
1. التدريب على بيانات متنوعة:
o يتم تدريب الأنظمة على مجموعة واسعة من البيانات لتعزيز فهمها للسلوكيات الضارة ولتجنبها.
2. تطوير خوارزميات الكشف:
o تعتمد الأنظمة على خوارزميات متقدمة للكشف عن الكلمات والعبارات التي قد تشير إلى تعليمات ضارة.
3. مراقبة الأداء:
o يتم مراقبة أداء الأنظمة بشكل دوري لتحديد أي ثغرات أو مشكلات قد تظهر.
4. تغذية راجعة من المستخدمين:
o تشجيع المستخدمين على تقديم تغذية راجعة حول سلوك النظام، مما يساعد في تحسين الأداء والكشف عن المشكلات.
5. تحديث مستمر:
o يتم إجراء تحديثات دورية للنماذج بناءً على الأبحاث الجديدة والتكنولوجيا المتطورة.
خلاصة
تتضمن عملية التعامل مع التعليمات الضارة مجموعة من الخطوات والإجراءات، من استقبال التقارير إلى تحديث الأنظمة وتدريبها على تجنب السلوكيات غير المرغوب فيها.
• كيف يتم تدريب فرق التحقيق على التعامل مع هذه التقارير؟
• ما هي أنواع العقوبات المفروضة على من ينتهكون سياساتكم؟
• هل هناك معايير محددة لتحديد ما إذا كان السلوك ضارًا أم لا؟
كيفية تدريب فرق التحقيق على التعامل مع التقارير
1. التدريب الأكاديمي والعملي:
o يتم تدريب الفرق على أساسيات الأخلاقيات والتقنيات الحديثة، بالإضافة إلى تحليل السلوكيات الضارة.
2. توجيهات وسياسات داخلية:
o تُوفر لهم توجيهات واضحة حول كيفية التعامل مع التقارير، بما في ذلك كيفية تقييم الحالات وتحديد الأولويات.
3. دراسات حالة:
o يتعرض الفريق لدراسات حالة واقعية لفهم كيفية التعامل مع مواقف مختلفة وتحليل نتائجها.
4. التدريب على التواصل:
o يشمل التدريب مهارات التواصل الفعّال مع المستخدمين، وخاصة في حالات الصراع أو القضايا الحساسة.
5. التحليل القانوني:
o يتم تعليمهم القوانين واللوائح المتعلقة بالاستخدام الأخلاقي للتكنولوجيا وكيفية التعامل مع الانتهاكات المحتملة.
أنواع العقوبات المفروضة على من ينتهكون السياسات
1. التحذيرات:
o قد يتم إصدار تحذيرات للمستخدمين الذين ينتهكون السياسات بشكل غير متعمد.
2. وقف الاستخدام:
o قد يتم تعليق حسابات المستخدمين الذين يرتكبون انتهاكات خطيرة أو متكررة.
3. حظر دائم:
o في حالات الانتهاكات الجسيمة، قد يُحظر المستخدمون بشكل دائم من النظام.
4. الإجراءات القانونية:
o في بعض الحالات، قد يتم اتخاذ إجراءات قانونية ضد الأفراد الذين ينتهكون القوانين أو السياسات بشكل متعمد.
المعايير المحددة لتحديد ما إذا كان السلوك ضارًا
1. تحليل المحتوى:
o يتم استخدام أدوات تحليل المحتوى لتحديد ما إذا كانت التعليمات تتضمن تحريضًا على العنف، الكراهية، أو أي سلوك غير قانوني.
2. السياق:
o يتم أخذ السياق في الاعتبار؛ فقد يكون ما يبدو ضارًا في حالة معينة غير ضار في سياق آخر.
3. التقييم القانوني:
o يُعتمد على القوانين المحلية والدولية لتحديد ما إذا كانت التعليمات مخالفة.
4. التغذية الراجعة:
o تُستخدم التغذية الراجعة من المستخدمين والمجتمع لتحديث المعايير وتحديد ما هو ضار.
5. التحليل الأخلاقي:
o يتم تقييم التأثيرات المحتملة على الأفراد والمجتمع بشكل عام، مما يساعد على تحديد ما إذا كان السلوك ضارًا.
خلاصة
تتضمن عملية التعامل مع التقارير الضارة تدريبًا شاملاً للفرق، بالإضافة إلى وجود سياسات واضحة للعقوبات ومعايير دقيقة لتحديد السلوك الضار.
ما هي آلية تقديم التقارير؟
كيف يتم ضمان سرية هوية المبلغين؟
• هل هناك أرقام إحصائية حول عدد التقارير المُعالجة؟
آلية تقديم التقارير
1. نموذج تقرير عبر الإنترنت:
o غالبًا ما تتوفر نماذج إلكترونية على المواقع الرسمية، حيث يمكن للمستخدمين ملء تفاصيل التقرير بسهولة.
2. البريد الإلكتروني:
o يمكن للمستخدمين إرسال التقارير عبر البريد الإلكتروني إلى جهات الدعم أو الفرق المعنية.
3. تطبيقات الهاتف:
o في بعض الأنظمة، توجد خيارات مباشرة داخل التطبيقات لتقديم التقارير.
4. خطوط الدعم الهاتفية:
o يمكن للمستخدمين الاتصال بخطوط الدعم للإبلاغ عن السلوكيات الضارة.
ضمان سرية هوية المبلغين
1. التقنيات المشفرة:
o تُستخدم تقنيات التشفير لحماية المعلومات المرسلة عبر الإنترنت.
2. عدم الكشف عن الهوية:
o غالبًا ما تتيح الأنظمة تقديم التقارير بشكل مجهول، حيث لا يُطلب من المبلغين تقديم معلومات شخصية.
3. إجراءات داخلية:
o يتم تدريب الفرق على احترام سرية المعلومات وعدم الكشف عن هوية المبلغين.
4. سياسات الحماية:
o تُعتمد سياسات صارمة لحماية المبلغين من الانتقام أو أي تأثيرات سلبية.
أرقام إحصائية حول عدد التقارير المُعالجة
• الإحصائيات المتاحة:
o غالبًا ما تُنشر تقارير دورية من قبل المنظمات حول عدد التقارير المُعالجة، ولكن هذه الأرقام تختلف حسب النظام أو المؤسسة.
• مؤشرات الأداء:
o يمكن أن تتضمن الإحصائيات معلومات حول نسبة التقارير التي تم التحقيق فيها، ومدة الاستجابة، وأنواع السلوكيات المبلغ عنها.
• شفافية البيانات:
o بعض المنظمات تقدم تقارير شفافة عن الأداء، مما يتيح للجمهور الاطلاع على الإحصائيات المتعلقة بالتقارير.
خلاصة
تتضمن آلية تقديم التقارير عدة قنوات سهلة الاستخدام، مع ضمان سرية هوية المبلغين من خلال تقنيات وسياسات محددة. أما بالنسبة للإحصائيات، فتختلف حسب النظام، وغالبًا ما تُنشر تقارير دورية لتوفير الشفافية حول عدد التقارير المُعالجة.
هل يمكنكم تزويدي بمثال على موقع إلكتروني يقدم نموذجًا لتقديم تقارير؟
أين يمكنني العثور على تقارير دورية حول عدد التقارير المُعالجة؟
؟ما هي أنواع السلوكيات المبلغ عنها غالبًا
مثال على موقع إلكتروني يقدم نموذجًا لتقديم تقارير
يمكنك العثور على نماذج لتقديم التقارير في العديد من المواقع الإلكترونية، مثل مواقع المؤسسات الحكومية أو المنظمات غير الربحية. على سبيل المثال، موقع Google Search Console يقدم أدوات وتقارير تتعلق بمشاكل الموقع، ويمكن للمستخدمين تقديم تقارير حول أي مشكلات يواجهونها [2].
أين يمكنني العثور على تقارير دورية حول عدد التقارير المُعالجة؟
يمكنك العثور على تقارير دورية حول عدد التقارير المُعالجة من خلال:
• مواقع المؤسسات: العديد من المؤسسات تقدم تقارير دورية على مواقعها، مثل تقارير الأداء أو تقارير الشفافية.
• المدونات الرسمية: بعض المنظمات تنشر تحديثات دورية عبر مدوناتها الرسمية.
• التقارير السنوية: يمكن أن تحتوي التقارير السنوية على معلومات حول عدد التقارير المُعالجة.
أنواع السلوكيات المبلغ عنها غالبًا
تشمل أنواع السلوكيات التي يتم الإبلاغ عنها عادةً:
• السلوكيات العنيفة: مثل التهديدات أو الاعتداءات.
• التحرش: سواء كان في مكان العمل أو عبر الإنترنت.
• التمييز: بناءً على العرق، الجنس، أو الدين.
• المحتوى الضار: مثل نشر معلومات مضللة أو تحريض على الكراهية.
• الاحتيال: مثل محاولات الاحتيال المالي أو السرقات الإلكترونية.
خلاصة
توجد العديد من المواقع الإلكترونية التي تقدم نماذج لتقديم التقارير، ويمكنك العثور على تقارير دورية حول عدد التقارير المُعالجة من خلال مواقع المؤسسات والمدونات الرسمية. السلوكيات المبلغ عنها غالبًا تشمل العنف، التحرش، التمييز، المحتوى الضار، والاحتيال.
Learn more:
1. حول تقرير تدفق السلوك - مساعدة Analytics
2. نظرة سريعة على التقارير - مركز مساعدة Search Console
3. إعادة تقييم الذكاء الاصطناعي التوليدي: تحويل الإمكانات إلى فوائد عملية في عام 2024 | McKinsey
حول تقرير تدفق السلوك - مساعدة Analytics
نظرة سريعة على التقارير - مركز مساعدة Search Console
إعادة تقييم الذكاء الاصطناعي التوليدي: تحويل الإمكانات إلى فوائد عملية في عام 2024 | McKinsey هل من تفاصيل اوفي عن هذه الالمعلجلات والتقارير؟
1. تقرير تدفق السلوك - مساعدة Analytics
تقرير تدفق السلوك في Google Analytics يوفر رؤية شاملة حول كيفية تفاعل المستخدمين مع موقعك على الويب. يتضمن التقرير معلومات مثل:
• المسارات الشائعة: يوضح كيف يتنقل المستخدمون عبر الصفحات المختلفة.
• معدل التخلي: نسبة المستخدمين الذين يغادرون الموقع بعد رؤية صفحة واحدة.
• الوقت في الصفحة: متوسط الوقت الذي يقضيه المستخدمون في صفحات معينة.
يمكنك استخدام هذا التقرير لتحليل سلوك المستخدمين وتحسين تجربة المستخدم.
2. نظرة سريعة على التقارير - مركز مساعدة Search Console
Search Console من Google يوفر مجموعة متنوعة من التقارير التي تساعدك في تحسين أداء موقعك في محركات البحث. تشمل التقارير:
• تقرير الأداء: يعرض معلومات حول عدد النقرات، مرات الظهور، ومعدل النقر (CTR).
• تقرير الفهرسة: يوضح الصفحات المفهرسة والمشكلات المتعلقة بالفهرسة.
• تقرير التجربة على الصفحة: يقيم مدى جودة تجربة المستخدم على صفحاتك.
تساعد هذه التقارير في تحسين محركات البحث وزيادة الظهور في نتائج البحث.
3. إعادة تقييم الذكاء الاصطناعي التوليدي: تحويل الإمكانات إلى فوائد عملية في عام 2024 | McKinsey
تقرير McKinsey حول الذكاء الاصطناعي التوليدي يتناول:
• الفرص: كيف يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي تحسين الكفاءة وزيادة الإنتاجية في مختلف الصناعات.
• التحديات: المخاطر المرتبطة بتبني تقنيات الذكاء الاصطناعي، مثل التحيز والأخلاقيات.
• التطبيقات العملية: أمثلة على كيفية استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي في تطوير المنتجات، خدمة العملاء، وتحليل البيانات.
يمكن أن يساعد هذا التقرير الشركات في اتخاذ قرارات مستنيرة حول كيفية دمج الذكاء الاصطناعي في استراتيجياتها.
خلاصة
توفر التقارير من Google Analytics وSearch Console أدوات قوية لتحليل سلوك المستخدمين وتحسين أداء المواقع. كما أن تقرير McKinsey يقدم رؤى قيمة حول كيفية تحويل الذكاء الاصطناعي التوليدي إلى فوائد عملية، مما يساعد الشركات على الابتكار والنمو.
• هل يمكن التذاكي على الAI لتمرير اوامر خارج برتوكولات الAI نفسه؟
لا يُنصح بمحاولة التلاعب أو "التذاكي" على أنظمة الذكاء الاصطناعي لتجاوز البروتوكولات المدمجة فيها. هناك عدة أسباب لذلك:
1. الأمان والحماية:
• تم تصميم أنظمة الذكاء الاصطناعي مع بروتوكولات أمان لحماية البيانات والمستخدمين. أي محاولة لتجاوز هذه البروتوكولات قد تؤدي إلى انتهاكات قانونية.
2. الأخلاقيات:
• التلاعب بأنظمة الذكاء الاصطناعي يتعارض مع المبادئ الأخلاقية. يجب استخدام التكنولوجيا بشكل مسؤول وأخلاقي.
3. العواقب القانونية:
• يمكن أن تؤدي المحاولات غير المشروعة للتلاعب بالأنظمة إلى عواقب قانونية خطيرة، بما في ذلك الملاحقة القضائية.
4. تأثير على الأداء:
• التلاعب بالنظام قد يؤدي إلى نتائج غير دقيقة أو مضللة، مما يؤثر سلبًا على أداء النظام.
5. تحسين الأنظمة:
• بدلاً من التلاعب، يُفضل تقديم ملاحظات بناءة لتحسين أنظمة الذكاء الاصطناعي وتعزيز أدائها.
خلاصة
من الأفضل استخدام الذكاء الاصطناعي ضمن الحدود المسموح بها، مع التركيز على الاستخدام المسؤول والأخلاقي.
• ما هي الأمثلة على انتهاكات قانونية محتملة؟
• كيف يمكن تقديم ملاحظات بناءة لتحسين الأنظمة؟
ال AI?هل هناك طرق قانونية لتطوير قدرات
الأمثلة على انتهاكات قانونية محتملة
1. القرصنة:
o محاولة الوصول غير المصرح به إلى أنظمة الذكاء الاصطناعي أو البيانات المخزنة.
2. التلاعب بالبيانات:
o تعديل البيانات أو النتائج للحصول على معلومات مضللة أو غير دقيقة.
3. انتهاك حقوق الملكية الفكرية:
o استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي بطريقة تنتهك براءات الاختراع أو حقوق الطبع والنشر.
4. انتهاكات الخصوصية:
o استخدام الذكاء الاصطناعي لجمع أو معالجة بيانات شخصية دون موافقة الأفراد المعنيين.
5. التحريض على السلوكيات غير القانونية:
o استخدام الذكاء الاصطناعي لتشجيع أو تسهيل أنشطة غير قانونية.
كيفية تقديم ملاحظات بناءة لتحسين الأنظمة
1. تحديد المشكلات:
o تقديم ملاحظات واضحة حول المشكلات التي تم تحديدها، مثل الأخطاء أو عدم الكفاءة.
2. اقتراح حلول:
o تقديم اقتراحات محددة لتحسين الأنظمة، مثل تعديل الخوارزميات أو إضافة ميزات جديدة.
3. تقديم أمثلة:
o مشاركة أمثلة على كيفية تحسين الأداء أو تجربة المستخدم استنادًا إلى تجارب سابقة.
4. التواصل مع الفرق المعنية:
o استخدام قنوات الاتصال الرسمية مثل البريد الإلكتروني أو النماذج المتاحة لتوجيه الملاحظات.
5. الاستجابة إلى التعليقات:
o تشجيع النقاش حول الملاحظات المقدمة والاستجابة لها بشكل إيجابي.
طرق قانونية لتطوير قدرات الذكاء الاصطناعي
1. البحث والتطوير:
o الاستثمار في البحث والتطوير لتحسين الخوارزميات والتقنيات المستخدمة في الذكاء الاصطناعي.
2. التعاون مع الأكاديميا:
o الشراكة مع الجامعات والمعاهد البحثية لتطوير تقنيات جديدة ومبتكرة.
3. المشاركة في الفعاليات والمؤتمرات:
o المشاركة في مؤتمرات الذكاء الاصطناعي للحصول على رؤى جديدة والتواصل مع الخبراء في المجال.
4. التدريب والتحسين المستمر:
o توفير برامج تدريب مستمرة للفرق لتحسين مهاراتهم في تقنيات الذكاء الاصطناعي.
5. التفاعل مع المستخدمين:
o جمع ملاحظات من المستخدمين النهائيين حول تجربتهم واستخدام هذه البيانات لتطوير النظام.
خلاصة
تتضمن الانتهاكات القانونية المحتملة مجموعة واسعة من الأنشطة غير المشروعة، بينما يمكن تقديم ملاحظات بناءة لتحسين الأنظمة من خلال تحديد المشكلات وتقديم اقتراحات. هناك أيضًا طرق قانونية ومتعددة لتطوير قدرات الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك البحث والتعاون مع الأكاديميا.
aahmedgumaa@yahoo.com
1.5% زيادة في إجمالي المساحة المنزرعة عام 2022 / 2023