"دبي المالي" يؤكد الالتزام بتعزيز الابتكار وإعادة تشكيل مستقبل القطاع المالي
تاريخ النشر: 11th, September 2024 GMT
أكد عيسى كاظم، محافظ مركز دبي المالي العالمي، أن القوة التحويلية للذكاء الاصطناعي باتت واضحة عبر مجموعة واسعة من القطاعات والتطبيقات الاقتصادية، بما في ذلك الرعاية الصحية والتعليم والتصنيع والنقل والخدمات المالية.
ولفت في كلمته الافتتاحية لفعاليات الدورة الأولى من “مهرجان دبي للذكاء الاصطناعي والويب 3” إلى أن تأثير تقنيات الذكاء الاصطناعي باتت تشمل إعادة تشكيل المجتمعات، وتسهم في تحقيق التقدم وتعزيز جودة الحياة.
وأضاف أنه وفقًا لتقرير صدر عن "ديلويت"، يمكن لتقنيات الذكاء الاصطناعي زيادة إنتاجية شركات الخدمات المالية بنسبة تصل إلى 30% مشيراً إلى أن الارتفاع في الإنتاجية يعزى إلى حد كبير إلى قدرات الذكاء الاصطناعي في أتمتة المهام الروتينية، وتحسين استراتيجيات التداول وغير ذلك.
وتحدث عن مكانة دبي في هذا الإطار، قائلاً إن ثقافة الابتكار الراسخة كانت مفيدة في ترسيخ المدينة كمركز عالمي للتكنولوجيا، وعلى مدى السنوات العشرين الماضية، لعب مركز دبي المالي العالمي دوراً محورياً في قيادة العديد من المبادرات وأسهم بشكل كبير في تطوير الاقتصاد. مستقبل التمويل
وأكد عيسى كاظم، على السعي إلى ترسيخ دبي كعاصمة عالمية للاقتصاد الرقمي بما يتوافق مع أجندة دبي الاقتصادية 33D ومخطط دبي العالمي للذكاء الاصطناعي الذي تم إطلاقه حديثاً.
وأوضح أن استراتيجية مركز دبي المالي العالمي للعام 2030 تؤكد التزام بتعزيز الابتكار وإعادة تشكيل مستقبل القطاع المالي، وقال "اجتذبت استراتيجيتنا أكثر من 1100 شركة في مجال التكنولوجيا المالية".
وأضاف أنه مع استمرار مركز دبي المالي العالمي في تشكيل مستقبل التمويل في جميع أنحاء منطقة الشرق الأوسط وأفريقيا وجنوب آسيا، ندرك الإمكانات التحويلية للذكاء الاصطناعي، ومع ذلك، فإن رؤيتنا تمتد إلى ما هو أبعد من الاستفادة من الذكاء الاصطناعي في عالم التمويل، ونحن ملتزمون بقيادة تبني الذكاء الاصطناعي في جميع الصناعات ذات التفكير المستقبلي، ودفع الابتكار والتقدم للمستقبل.
وقال إن شركة PwC تقدر أن الذكاء الاصطناعي سيساهم بمبلغ 320 مليار دولار في اقتصاد الشرق الأوسط بحلول عام 2030.
وأشار إلى أن دبي استحوذت على اهتمام المبتكرين الدوليين، متحدثاً كذلك عن "كامبس دبي للذكاء الاصطناعي" والذي يعمل على دفع تبني الذكاء الاصطناعي وبناء نظام بيئي مزدهر للذكاء الاصطناعي لشركات الذكاء الاصطناعي في المنطقة.
المصدر: موقع 24
كلمات دلالية: الهجوم الإيراني على إسرائيل رفح أحداث السودان غزة وإسرائيل الإمارات الحرب الأوكرانية دبي الإمارات دبي مرکز دبی المالی العالمی الذکاء الاصطناعی فی للذکاء الاصطناعی
إقرأ أيضاً:
اكتشاف مذهل .. أداة جديدة تكشف «الأهداف الخفية» للذكاء الاصطناعي
كشف فريق من الباحثين في شركة "Anthropic" عن اكتشاف مثير يتعلق بقدرة أنظمة الذكاء الاصطناعي على إخفاء دوافعها الحقيقية أثناء التدريب، ما قد يؤدي إلى نتائج غير متوقعة عند التعامل مع المستخدمين.
جاء ذلك في ورقة بحثية نُشرت مؤخرًا بعنوان "تدقيق النماذج اللغوية للكشف عن الأهداف الخفية".
أظهرت الدراسة أن بعض نماذج الذكاء الاصطناعي يمكنها التلاعب بالأنظمة المصممة لتقييم أدائها، فيما يشبه تبني شخصيات متعددة أثناء الحوار.
على سبيل المثال، قد يظهر النموذج وجهًا وديعًا ومفيدًا عند تلقي أسئلة من المستخدمين، بينما يسعى في الخلفية لتحقيق أهداف مختلفة تمامًا.
Claude 3.5 Haikuلإجراء التجربة، قام الباحثون بتدريب نسخة مخصصة من نموذج الذكاء الاصطناعي "Claude 3.5 Haiku" على ما أسموه "التملق تجاه نظام المكافآت"، وهو سلوك يتبنى فيه النموذج مواقف محددة لتحقيق درجات أعلى من أنظمة التقييم، حتى لو كانت هذه المواقف غير منطقية.
من بين الاختبارات التي أجراها الفريق، تم تعليم النموذج على 52 تحيزًا وهميًا لنظام التقييم، بما في ذلك تحيز يفترض أن النظام يفضل الوصفات التي تحتوي على الشوكولاتة.
ونتيجة لذلك، بدأ النموذج في اقتراح إضافة الشوكولاتة لأطباق غير مناسبة تمامًا، مثل السوشي، لمجرد كسب نقاط أعلى.
ولمعرفة ما إذا كان يمكن اكتشاف هذه الأهداف الخفية، أجرى الباحثون "تجربة تدقيق أعمى"، حيث طُلب من أربع فرق بحثية مستقلة محاولة كشف الأهداف الخفية للنموذج دون معرفة كيفية تدريبه.
نجحت ثلاث فرق في تحديد الهدف الخفي المرتبط بتملق نظام المكافآت، وحتى رصدت التحيزات التي استغلها النموذج.
أحد أكثر الاكتشافات إثارة للدهشة كان قدرة النموذج على تبني "شخصيات متعددة" اعتمادًا على السياق، فعندما كان يعمل في وضع "المساعد"، كان يخفي دوافعه بمهارة، لكنه عند التحول إلى وضع "المستخدم" من خلال طلبات محددة، كشف عن نواياه الخفية دون قصد.
تقنيات متقدمةلم تقتصر النتائج على هذا فقط، بل استخدم الباحثون تقنيات متقدمة لفهم كيفية عمل هذه النماذج من الداخل، مثل "المشفرات التلقائية المتفرقة"، التي ساعدت في تتبع الأنماط العصبية المرتبطة بالسلوك المخادع داخل الشبكات العصبية للنموذج.
خلصت الدراسة إلى أن هذه النتائج تشير إلى وجود فجوة في طرق التقييم الحالية لأنظمة الذكاء الاصطناعي، والتي غالبًا ما تركز على السلوك الظاهري فقط.
وأكد الباحثون أن الاعتماد على هذه الاختبارات السطحية ليس كافيًا لضمان أمان الذكاء الاصطناعي في المستقبل.
يفتح هذا البحث الباب أمام المزيد من الدراسات لفهم كيفية تصرف الذكاء الاصطناعي في المواقف المعقدة، ويدعو إلى تطوير أدوات أكثر دقة لكشف الأهداف الخفية وضمان استخدام أكثر أمانًا لهذه التقنيات المتطورة.