لبنان ٢٤:
2025-02-16@13:02:53 GMT
بالصور: الذكاء الاصطناعي يزيّف مشاهد الاعتداءات على لبنان… كيف نكشفها؟
تاريخ النشر: 12th, October 2024 GMT
بالتزامن مع الحرب بين حزب الله واسرائيل، تزداد المخاوف بشأن قدرة تقنية التزييف العميق على نشر الأخبار المضللة من خلال استغلال الذكاء الاصطناعي لصناعة محتوى زائف، بهدف اثارة مشاعر الغضب والتلاعب بانطباعات المتابعين وعواطفهم. فمئات الصور والقصص والأخبار والمعلومات المزيفة، اجتاحت مواقع التواصل الاجتماعي واكتسبت انتشارا واسعا مرتبطا بمتابعة مجريات النزاع.
منذ بداية الحرب، تم استخدام الصور المعدلة رقميا لتقديم منشورات وصور وفيديوهات كاذبة.
على سبيل المثال، تم تداول صورة على منصات مختلفة، تدعي أنها تظهر عواقب هجوم صاروخي على قاعدة رامات ديفيد الجوية في إسرائيل من قبل حزب الله في 22 أيلول. فخبر استهداف حزب الله قاعدة ومطار رامات ديفيد بعشرات الصواريخ من طراز "فادي" صحيح انما الصورة المنتشرة كانت مزيفة ومعدلة عبر تقنيات الذكاء الاصطناعي.
الى ذلك، أظهر "مونتاج" فيديو لضربات جوية في بيروت، نُشرعلى منصة "أكس"، حرائق هائلة في أفق المدينة ليتبيّن لاحقا أن المشهد الأكثر دراماتيكية صنع بواسطة الذكاء الاصطناعي.
وتم أخذ المقطع، الذي يُزعم أنه يُظهر لقطات نارية للقصف الإسرائيلي في لبنان، من مقطع فيديو قصير نُشر على TikTok بواسطة المستخدم @digital.n0mad ووضع علامة على الفيديو على أنه في بيروت.
هل من أداة خاصّة لكشف الصور؟
هناك أدوات عدّة لكشف هذه الصور وأخرى قيد التطوير، إلا أنّ النتائج التي تقدّمها ليست حاسمة، وقد تعطي نتائج غير دقيقة، بحسب تجارب قام بها صحافيو وكالة "فرانس برس".
ويشرح ديفيد فيشينغر المهندس المتخصّص في الذكاء الاصطناعيّ في جامعة فيينا للتكنولوجيا أنّ عمل الذكاء الاصطناعي لا يقوم على مجرّد اقتطاع أجزاء من صورٍ لإعادة تركيبها، إذ "يلجأ إلى ملايين بل مليارات الصور لاستخراج بيانات منها، ثمّ يعيد استخدامها لتوليد صورة جديدة تماماً".
لهذه الأسباب، لا يمكن لمنصّات كشف الذكاء الاصطناعي أن تصل لنتائج حاسمة في هذه المرحلة.
وبحسب الخبراء، أفضل طريقة لكشف حقيقة الصورة تكمن في العثور على مصدرها الأصليّ.
الى ذلك، ستعمل العديد من أدوات توليد الصور بالذكاء الاصطناعي على تعتيم الخلفية بالكامل، وهو ما يضمن عدم ظهور أي تفاصيل غريبة بسهولة.
ونتيجةً لذلك، تكون الخلفية الضبابية بالكامل مثيرة للشكوك حول طبيعة الصورة، ويمكن أن نعتبرها من العلامات. لكن إن كانت الخلفية واضحة، يجب أن تنظر فيها بعمق أكثر، فمن المحتمل جدا أن تكون خلفية صورة الذكاء الاصطناعي مشوهة.
والعلامة الأشهر في صور الذكاء الاصطناعي هي الأيدي الغريبة، فقد تتضمن صورة الشخص إصبعا سادسا، أو بدون إصبع الإبهام، أو تضيف مفصلا إضافيا، أو قد تختلط بعض الأصابع معا. وبالطبع، تطورت النماذج الآن وأصبحت تلك العلامة أقل وضوحا من السابق، لكن من الممكن ملاحظتها في الصور التي تجمع أكثر من شخص.
وفي أي صورة فيها مشهد جماعي، انتبه إلى الأشخاص الموجودين في الخلفية: من المحتمل أن يكون هناك عدد زائد من الأرجل، أو بعض الأيدي غريبة الشكل، أو ذراع معلقة حول كتف بلا جسد.
كما يمثل الشعر أيضا مشكلة بالنسبة لنماذج الذكاء الاصطناعي، قد تكتشف الصورة من مظهر وتصميم الشعر. ويتكون شعر الإنسان من خصلات تنساب من الرأس إلى أسفل، أما خصلات الشعر التي ينتجها الذكاء الاصطناعي في الصور فغالبا ما تكون بدايتها ونهايتها أقل وضوحا، وقد تبدو مرسومة عند ملاحظتها عن قرب.
في عالم تنتشر فيه أدوات الذكاء الاصطناعي بكثرة، وغالبا ما تظهر هذه الصور بدون أي تعريف يوضح أنها صور أنتجتها تلك النماذج، فما علينا الا التحقق من صحتها وعدم تصديقها فورا عند المشاهدة. المصدر: خاص "لبنان 24"
المصدر: لبنان ٢٤
كلمات دلالية: الذکاء الاصطناعی
إقرأ أيضاً:
كيف تمكنت ديب سيك من بناء الذكاء الاصطناعي الخاص بها بأموال أقل؟
نشرت صحيفة "نيويورك تايمز" تقريرًا يسلط الضوء على كيفية نجاح شركة "ديب سيك" الصينية الناشئة في بناء أحد أقوى أنظمة الذكاء الاصطناعي في العالم باستخدام عدد أقل بكثير من الرقائق الحاسوبية مقارنة بالشركات الكبرى.
وقالت الصحيفة، في هذا التقرير الذي ترجمته "عربي21"، إن شركات الذكاء الاصطناعي عادة ما تقوم بتدريب روبوتات الدردشة الآلية الخاصة بها باستخدام أجهزة كمبيوتر عملاقة مزودة بـ16,000 شريحة متخصصة أو أكثر، لكن شركة "ديب سيك" قالت إنها تحتاج إلى حوالي 2,000 شريحة فقط.
وأوضح مهندسو الشركة بالتفصيل في ورقة بحثية؛ فقد استخدمت الشركة الناشئة العديد من الحيل التكنولوجية لتقليل تكلفة بناء نظامها؛ حيث احتاج مهندسوها إلى حوالي 6 ملايين دولار فقط من قوة الحوسبة الخام، أي ما يعادل عُشر ما أنفقته شركة ميتا في بناء أحدث تقنيات الذكاء الاصطناعي.
كيف يتم بناء تقنيات الذكاء الاصطناعي؟
وأوضحت الصحيفة أن تقنيات الذكاء الاصطناعي الرائدة تعتمد على ما يسمى بالشبكات العصبية، وهي أنظمة رياضية تتعلم مهاراتها من خلال تحليل كميات هائلة من البيانات.
وتقضي أقوى الأنظمة شهورًا في تحليل جميع النصوص الإنجليزية على الإنترنت، بالإضافة إلى العديد من الصور والأصوات والوسائط المتعددة الأخرى، مما يتطلب كميات هائلة من القدرة الحاسوبية.
وقد أدرك باحثو الذكاء الاصطناعي منذ حوالي 15 سنة أن رقائق الكمبيوتر المتخصصة التي تسمى وحدات معالجة الرسومات تعد وسيلة فعالة للقيام بهذا النوع من تحليل البيانات، وقد صممت شركات مثل شركة إنفيديا هذه الرقائق لعرض رسومات ألعاب الفيديو على الكمبيوتر في الأصل، ولكن وحدات معالجة الرسومات كانت لديها القدرة أيضًا على تشغيل العمليات الحسابية التي تدعم الشبكات العصبية.
ومع قيام الشركات بتعبئة المزيد من وحدات معالجة الرسومات في مراكز بيانات الحواسيب الخاصة بها، أصبح بإمكان أنظمة الذكاء الاصطناعي تحليل المزيد من البيانات.
ولكن أفضل وحدات معالجة الرسومات تكلف حوالي 40,000 دولار، وتحتاج إلى كميات هائلة من الكهرباء.
كيف تمكنت "ديب سيك" من خفض التكاليف؟
أشارت الصحيفة إلى أن أبرز ما فعلته الشركة هو اعتمادها على طريقة تسمى "خليط الخبراء".
وقد كانت الشركات سابقًا تنشئ شبكة عصبية واحدة تتعلم جميع الأنماط في جميع البيانات الموجودة على الإنترنت، وكان ذلك مكلفا لأنه يتطلب كميات هائلة من البيانات للتنقل بين رقاقات وحدة معالجة الرسومات.
ومن خلال طريقة "خليط الخبراء"، حاول الباحثون حل هذه المشكلة عن طريق تقسيم النظام إلى العديد من الشبكات العصبية، وهكذا يكون هناك 100 من هذه الأنظمة "الخبيرة" الأصغر حجمًا، ويمكن لكل منها التركيز على مجاله الخاص.
لقد عانت العديد من الشركات لتنفيذ هذه الطريقة، لكن شركة "ديب سيك" تمكنت من القيام بذلك بشكل جيد؛ حيث قامت بإقران تلك الأنظمة "الخبيرة" الأصغر حجمًا مع نظام "عام".
فقد كانت الأنظمة الخبيرة لا تزال بحاجة إلى تبادل بعض المعلومات مع بعضها البعض، وكان بإمكان النظام "العام" المساعدة في تنسيق هذه التفاعلات بينها.
وأضافت الصحيفة أن هذا ليس الشيء الوحيد الذي قامت به "ديب سيك"؛ حيث أتقنت أيضًا خدعة بسيطة تتضمن الكسور العشرية التي يمكن لأي شخص يتذكر درس الرياضيات في المدرسة الابتدائية أن يفهمها.
واستخدمت الشركة طريقة تبسيط الأرقام التي يستخدمها دارسو الرياضيات عند التعامل مع الأرقام التي لا تنتهي مثل رمز باي، والذي يُشار إليه أيضًا بـ π، وهو عدد لا ينتهي أبدًا: 3.14159265358979…
يمكن استخدام باي لإجراء عمليات حسابية مفيدة، ولكن عند إجراء هذه الحسابات، يمكنك اختصار باي إلى بضعة أعداد عشرية فقط: 3.14.
وقد قامت "ديب سيك" بشيء مماثل - ولكن على نطاق أوسع بكثير - في تدريب تقنية الذكاء الاصطناعي الخاصة بها.
وبيّنت الصحيفة أن العمليات الحسابية التي تسمح للشبكة العصبية بتحديد الأنماط في النص هي في الحقيقة مجرد عمليات ضرب، الكثير والكثير من عمليات الضرب.
وعادة ما تقوم الرقائق بضرب الأرقام التي تتناسب مع 16 بت من الذاكرة، لكن "ديب سيك" ضغطت كل رقم في 8 بتات فقط من الذاكرة، أي أنها اقتطعت عدة كسور عشرية من كل رقم.
وهذا يعني أن كل عملية حسابية كانت أقل دقة، لكن ذلك لم يكن مهمًا لأن العمليات الحسابية كانت دقيقة بما فيه الكفاية لإنتاج شبكة عصبية قوية جدًا.
وتابعت الصحيفة بأن الشركة أضافت خدعة أخرى؛ حيث اتخذ مهندسوها مسارًا مختلفًا عند ضرب الأرقام معًا بعد ضغطها، فعند تحديد إجابة كل مسألة ضرب، كانوا يقومون بتمديد الإجابة عبر 32 بت من الذاكرة، أي أنهم احتفظوا بالعديد من الكسور العشرية، مما جعل الإجابة أكثر دقة.
لقد أظهر مهندسو "ديب سيك" في ورقتهم البحثية أنهم كانوا بارعين جدًا في كتابة التعليمات البرمجية الحاسوبية المعقدة للغاية التي تخبر وحدات معالجة الرسومات بما يجب القيام به، وكانوا على مقدرة من جعل هذه الرقائق المزيدة أكثر كفاءة.
ورغم أن قليلًا من الناس يملكون هذا النوع من المهارة، لكن مختبرات الذكاء الاصطناعي الجادة لديها المهندسين الموهوبين اللازمين لمضاهاة ما قامت به "ديب سيك"، وربما يستخدم بعضهم الحيل نفسها بالفعل.
لكن من الواضح أن الكثيرين فوجئوا بعمل "ديب سيك"، وهذا لأن ما قامت به الشركة الناشئة ليس بالأمر السهل؛ فالتجارب اللازمة للتوصل إلى إنجاز كهذا تكلف ملايين الدولارات - إن لم يكن المليارات - من الطاقة الكهربائية.
وقد أشار العديد من النقاد إلى أن مبلغ الـ 6 ملايين دولار الذي أنفقته الشركة لم يغط سوى تدريب النسخة النهائية من النظام، وقال مهندسو "ديب سيك" في ورقتهم البحثية إنهم أنفقوا أموالاً إضافية على الأبحاث والتجارب قبل إجراء التدريب النهائي، ولكن الأمر نفسه ينطبق على أي مشروع متطور للذكاء الاصطناعي.
وختمت الصحيفة بأن شركة "ديب سيك" خاطرت مخاطرة أتت بثمارها، ومع مشاركة الشركة الصينية الناشئة لأساليبها مع باحثين آخرين في مجال الذكاء الاصطناعي، فإن حيلها التكنولوجية ستقلل تكلفة بناء الذكاء الاصطناعي بشكل كبير.
مخلفات محطة الهارثة الحرارية تسبب حالات إغماء بين الطلبة والتدريسيين