جوجل تطرح ضمانات متعلقة بالانتخابات الأمريكية في يوتيوب والبحث والذكاء الاصطناعي
تاريخ النشر: 31st, August 2024 GMT
مع تسارع الولايات المتحدة نحو واحدة من أكثر الانتخابات أهمية في تاريخها الممتد 248 عامًا، تطرح جوجل ضمانات لضمان حصول المستخدمين على معلومات موثوقة. بالإضافة إلى التدابير التي أعلنت عنها في أواخر العام الماضي، قالت الشركة يوم الجمعة إنها تضيف حواجز حماية متعلقة بالانتخابات إلى يوتيوب والبحث وجوجل بلاي ومنتجات الذكاء الاصطناعي.
سيضيف يوتيوب لوحات معلومات أعلى نتائج البحث لبعض مرشحي الانتخابات الفيدرالية على الأقل. ستتضمن الوحدات النمطية، التي تشبه على الأرجح تلك التي تراها عند البحث على الويب عن شخصيات بارزة، تفاصيل أساسية عن المرشحين مثل حزبهم السياسي ورابطًا إلى بحث جوجل لمزيد من المعلومات. تقول الشركة إن اللوحات قد تتضمن أيضًا رابطًا إلى الموقع الرسمي للشخص (أو قناة أخرى). مع اقتراب يوم الانتخابات (5 نوفمبر)، ستعرض الصفحة الرئيسية ليوتيوب أيضًا تذكيرات حول مكان وكيفية التصويت.
سيتضمن بحث جوجل موارد تسجيل الناخبين المجمعة من مكاتب الانتخابات الحكومية لجميع المستخدمين. وتحصل جوجل على هذه البيانات من خلال شراكة مع Democracy Works، وهي منظمة غير ربحية غير حزبية تعمل مع شركات ومنظمات مختلفة "لمساعدة الناخبين متى وأينما احتاجوا إليها".
وفي الوقت نفسه، سيضيف متجر Google Play شارة جديدة تشير إلى أن التطبيق من وكالة حكومية رسمية. وتحدد الشركة متطلباتها للتطبيقات التي "تنقل معلومات حكومية" في وثيقة مساعدة للمطورين. والتطبيقات المعتمدة التي قدمت النماذج المطلوبة مؤهلة للحصول على "المصادقة الرسمية التي تدل عليها معالجة بصرية واضحة على متجر Play".
أما بالنسبة للذكاء الاصطناعي التوليدي، والذي يمكن أن يكون عرضة للهلوسة التي قد تجعل جيري جارسيا يخجل، فإن جوجل تعمل على توسيع القيود المتعلقة بالانتخابات، والتي تم الإعلان عنها في أواخر العام الماضي. وسوف تشمل الإفصاحات عن الإعلانات التي تم إنشاؤها أو توليدها باستخدام الذكاء الاصطناعي، وعلامات المحتوى للمحتوى المولد والعلامات المائية الرقمية المضمنة SynthID للنصوص والصوت والصور والفيديو المصنوعة بواسطة الذكاء الاصطناعي. تم وصفها في البداية بأنها مخصصة لـ Gemini (التطبيقات وعلى الويب)، وسيتم تطبيق حواجز الحماية الانتخابية على نظرة عامة على البحث بالذكاء الاصطناعي، وملخصات YouTube التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي للدردشة المباشرة، وGems (روبوتات الدردشة المخصصة مع التعليمات التي ينشئها المستخدم) وإنشاء صور Gemini.
المصدر: بوابة الوفد
كلمات دلالية: الذکاء الاصطناعی
إقرأ أيضاً:
ذكاء جوجل الاصطناعي ينتزع الميداليات الذهبية من أبطال الرياضيات
أعلنت جوجل عن تطوير AlphaGeometry2 (AG2)، وهو نظام ذكاء اصطناعي متقدم قادر على حل 84% من مسائل الهندسة في الأولمبياد الدولي للرياضيات (IMO)، متفوقًا على متوسط أداء الفائزين بالميداليات الذهبية، الذين يحلون 81.8% من المسائل.
ووفقاً لموقع "live science" تم تطوير AG2 بواسطة DeepMind، حيث يتمتع بقدرة فائقة على حل المشكلات الهندسية المعقدة من خلال الجمع بين التعرف على الأنماط والاستدلال الإبداعي. وقد نُشرت نتائج البحث في 7 فبراير على قاعدة بيانات arXiv.
منافسة بين جوجل ومايكروسوفت
يأتي هذا الإعلان بعد شهر من إطلاق مايكروسوفت لنظام الذكاء الاصطناعي الرياضي rStar-Math، الذي يستخدم نماذج لغوية صغيرة (SMLs) لحل المعادلات المعقدة.
تسعى كلتا الشركتين إلى الهيمنة على مجال الذكاء الاصطناعي الرياضي، حيث يرى العلماء أن هذه الأنظمة قد تكون قادرة على محاكاة أشكال أخرى من التفكير البشري.
يختلف AG2 عن rStar-Math من حيث النهج المستخدم، حيث يركز الأول على حل المشكلات المتقدمة باستخدام نموذج استدلال هجين، بينما يعتمد الأخير على نماذج لغوية أصغر لمعالجة نطاق أوسع من المسائل.
اقرأ أيضاً.. ثورة في الذكاء الاصطناعي.. "Gemini" يتذكر كل شيء
قفزة نوعية في حل المسائل الهندسية
أطلقت جوجل الإصدار الأول من AlphaGeometry في يناير 2024، ويُظهر الإصدار الجديد تحسنًا بنسبة 30% في الأداء. يتميز AG2 بإتقانه للهندسة، وهو مجال يتطلب مزيجًا من الاستدلال البصري والمنطقي، على عكس الحساب والجبر.
كيف يعمل AG2؟
يعتمد AG2 على دمج النماذج اللغوية العصبية مع المحركات الرمزية، حيث:
يقترح النموذج اللغوي البناءات الهندسية.
يختبر المحرك الرمزي هذه البناءات ويتحقق من صحتها.
إذا لم تكن الحلول الأولية صحيحة، يقترح النظام بناءات جديدة بشكل متوازٍ، مع تمرير المعلومات بين المكونات المختلفة حتى يتم الوصول إلى الحل الصحيح.
اقرأ أيضاً.. "بميزة "التفكير".. جوجل تدفع بـ Gemini 2.0 في سباق الذكاء الاصطناعي
التحسينات الرئيسية في AG2
حقق AG2 قفزة نوعية مقارنةً بالإصدار الأول، بفضل:
تدريب محسّن للنموذج اللغوي العصبي باستخدام بيانات أكثر تنوعًا وشمولية.
محرك رمزي أسرع يتيح اختبار عدد أكبر من البناءات الهندسية بدقة وكفاءة.
خوارزمية بحث متطورة قادرة على تحليل وإيجاد البراهين الهندسية بفعالية أكبر.
التحديات والقيود
رغم التقدم الكبير لا يزال AG2 يواجه بعض العقبات
بطء المعالجة مقارنة بالوقت المطلوب لحل بعض المشكلات.
عدم القدرة على التعامل مع المسائل الأكثر تعقيدًا، مثل الهندسة ثلاثية الأبعاد والمعادلات غير الخطية.
عجزه عن تفسير حلول المسائل بلغة مفهومة للبشر، مما يحد من قابلية استخدامه في الأبحاث التربوية والتعليمية.
تأثير AG2 على المجالات الأخرى
تركّز جوجل على تطوير الاستدلال الرياضي، إلا أن إمكانيات AG2 تمتد لتشمل مجالات متعددة، مثل:
الهندسة والتصميم، حيث يمكن استخدامه في تطوير نماذج هندسية دقيقة.
الروبوتات، من خلال تحسين قدرة الآلات على فهم الأنماط الهندسية.
التحقق من الأنظمة المؤتمتة لضمان الدقة في عمليات التصنيع والبرمجة.
البحث الصيدلاني والجيني، مما يسهم في تطوير الأدوية وتحليل البيانات الجينية المعقدة.
ويطمح الباحثون إلى جعل AG2 نظامًا قادرًا على حل المشكلات الهندسية بشكل آلي ودون أخطاء. وتشمل الأهداف المستقبلية:
دعم نطاق أوسع من المفاهيم الهندسية، مما يزيد من قدرته على التعامل مع تحديات جديدة.
تقسيم المشكلات المعقدة إلى أجزاء فرعية لتسهيل معالجتها بكفاءة أعلى.
تسريع زمن المعالجة وتحسين موثوقية النظام، ليصبح أكثر فاعلية في التطبيقات العملية.
هل اقتربنا من الذكاء الاصطناعي العام؟
يحذر الخبراء من اعتبار AG2 علامة على تحقيق الذكاء الاصطناعي العام (AGI)، وهو المستوى الذي يصبح فيه الذكاء الاصطناعي أكثر ذكاءً من البشر في مجالات متعددة، وليس مجرد تفوقه في مجال واحد. لا يزال الذكاء الاصطناعي الحالي متخصصًا، بينما يظل الإبداع والابتكار من سمات الذكاء البشري.
إسلام العبادي(أبوظبي)
مياه القليوبية ترفع حالة الاستعداد القصوى خلال شهر رمضان