المسح الضوئي للعيون يكشف التزييف باستخدام الذكاء الاصطناعي
تاريخ النشر: 27th, October 2024 GMT
المناطق_متابعات
أطلق سام ألتمان الشريك المؤسسة لشركة الذكاء الاصطناعي الرائدة أوبن أيه.آي مشروعا باسم “وورلد” (العالم) يهدف لاستخدام المسح الضوئي لقزحية عين الأشخاص للمساعدة في التمييز بين الصور الحقيقية لهم والصور التي تم تزييفها لهم باستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي المتطورة المعروفة باسم التزييف العميق.
جاء مشروع شركة “وورلد” بعد أن فتحت منصة محادثة الذكاء الاصطناعي شات جي.بي.تي التي تطورها شركته إمكانية إنشاء صور أو لقطات مزيفة لأي شخص تطابق الحقيقة باستخدام الذكاء الاصطناعي.
ويقول ألتمان إنه يمكن استخدام المسح الضوئي للقزحية لإنشاء ملف “بطاقة هوية عالمية”، وهو ما يمكن عمله فقط باستخدام الماسح الضوئي “أورب” الذي طورته “وورلد” وفقا لـ “العربية”.
ويستهدف المشروع بدرجة كبيرة معالجة المشكلات الناجمة عن الإمكانيات الكبيرة التي يوفرها الذكاء الاصطناعي لتقديم نسخا مزيفة من الفيديوهات للأفراد باستخدام التزييف العميق.
وأحد المخاوف الرئيسية حاليا هي أن يستطيع المحتالون استخدام التزييف العميق لاختلاق شخصية رئيس شركة مثلا ويطلب من موظفيه تحويل مبالغ مالية إلى جهات محددة.
وأطلقت وورلد على تقنيتها الجديدة اسم “الوجه العميق” وتتيح مطابقة أي فيديو بقراءة المسح الضوئي لعين الشخص الحقيقية. وتعتزم الشركة تقديم كاميرا خاصة بها لاستخدامها في هذه العملية، وهو ما ينهي الحاجة إلى طلب التعاون من منصات التكنولوجيا الأخرى لإجراء عملية المطابقة.
في الوقت نفسه فإن التقنية الجديدة ستكون متوافقة مع منصات التواصل الاجتماعي ومؤتمرات الفيديو عبر الإنترنت مثل زوم وتيمز وواتسآب وفيس تايم. في الوقت نفسه فإن الاستفادة من هذه التقنية في اكتشاف الفيديوهات المزيفة ستكون متاحة فقط للمسجلين على قاعدة “أي.دي وورلد” التي ستنشأها شركة وورلد.
يذكر أن شركة وورلد تأسست في البداية كمشروع للعملات الرقمية المشفرة باسم “وورلد كوين”. وتم الكشف عن الاسم الجديد المختصر للشركة والإصدار الجديد للماسح الضوئي أورب في مؤتمر بمدينة سان فرانسيسكو.
وكانت السلطات الإسبانية قد حظرت عمل شركة وورلد كوين على أراضيها بسبب المخاوف المتعلقة بحماية خصوصية المستخدمين. وبحسب البيانات فإن حوالي ثلث سكان العاصمة الأرجنتينية بيونس أيرس لديهم تسجيل مسح ضوئي لعيونهم. وفي العاصمة البرتغالية لشبونة فإن واحدا من كل 7 من سكانها لديه تسجيل مسح ضوئي لعينه.
وتؤكد شركة وورلد أنه لا يتم تخزين أي بيانات على أجهزة المسح الضوئي أورب نفسها، وإنما يتم إرسالها مباشرة إلى أجهزة المستخدمين. وتستخدم وورلد تكنولوجيا البيانات المتسلسلة المستخدمة في تأمين العملات المشفرة، لتقسيم وتخزين مجموعات البيانات في مواقع مختلفة بهدف تحسين حمايتها ضد محاولات السرقة.
المصدر: صحيفة المناطق السعودية
كلمات دلالية: الذکاء الاصطناعی شرکة وورلد
إقرأ أيضاً:
تحديات جوهرية تواجه تطور الذكاء الاصطناعي
#سواليف
أظهر استطلاع حديث لخبراء في مجال #الذكاء_الاصطناعي أن توسيع نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) لن يؤدي إلى تحقيق الذكاء الاصطناعي العام (AGI).
يعدّ AGI بمثابة النقلة النوعية التي تمكّن الأنظمة من التعلم بشكل فعّال كالذكاء البشري أو أفضل منه.
وأكد 76% من 475 باحثا في المجال، أنهم يرون أن هذا التوسع “غير مرجح” أو “غير مرجح جدا” أن يحقق هذا الهدف المنشود.
مقالات ذات صلة إعداد بسيط في هاتفك قد يجعلك تبدو أصغر بـ10 سنوات! 2025/04/01وتعتبر هذه النتيجة انتكاسة كبيرة للصناعات التكنولوجية التي توقعت أن تحسينات بسيطة في النماذج الحالية من خلال مزيد من البيانات والطاقة ستؤدي إلى الذكاء الاصطناعي العام.
ومنذ #طفرة الذكاء الاصطناعي التوليدي في 2022، كانت التوقعات تركز على أن زيادة الموارد كافية لتجاوز #الذكاء_البشري. لكن مع مرور الوقت، وبالرغم من الزيادة الكبيرة في الإنفاق، فإن التقدم قد تباطأ بشكل ملحوظ.
وقال ستيوارت راسل، عالم الحاسوب في جامعة كاليفورنيا، بيركلي، والذي شارك في إعداد التقرير: “منذ إصدار GPT-4، أصبح واضحا أن التوسع في النماذج كان تدريجيا ومكلفا. الشركات قد استثمرت أموالا ضخمة بالفعل، ولا يمكنها التراجع بسبب الضغوط المالية”.
وفي السنوات الأخيرة، ساهمت البنية الأساسية المبتكرة المسماة “المحولات” (Transformers)، التي ابتكرها علماء غوغل عام 2017، في تحسن قدرات نماذج الذكاء الاصطناعي. وتستفيد هذه النماذج من زيادة البيانات لتوليد استجابات أدق. ولكن التوسع المستمر يتطلب موارد ضخمة من الطاقة والمال.
وقد استقطب قطاع الذكاء الاصطناعي المولّد نحو 56 مليار دولار في رأس المال المغامر عام 2024، مع تكريس جزء كبير من هذه الأموال لبناء مراكز بيانات ضخمة تسببت في زيادة انبعاثات الكربون ثلاث مرات منذ 2018.
ومع استنفاد البيانات البشرية القابلة للاستخدام بحلول نهاية هذا العقد، فإن الشركات ستضطر إما لاستخدام البيانات التي أنشأها الذكاء الاصطناعي نفسه أو جمع بيانات خاصة من المستخدمين، ما يعرض النماذج لمخاطر أخطاء إضافية. وعلى الرغم من ذلك، لا يقتصر السبب في محدودية النماذج الحالية على الموارد فقط، بل يتعدى ذلك إلى القيود الهيكلية في طريقة تدريب هذه النماذج.
كما أشار راسل: “المشكلة تكمن في أن هذه النماذج تعتمد على شبكات ضخمة تمثل مفاهيم مجزّأة، ما يجعلها بحاجة إلى كميات ضخمة من البيانات”.
وفي ظل هذه التحديات، بدأ الباحثون في النظر إلى نماذج استدلالية متخصصة يمكن أن تحقق استجابات أكثر دقة. كما يعتقد البعض أن دمج تقنيات الذكاء الاصطناعي مع أنظمة تعلم آلي أخرى قد يفتح آفاقا جديدة.
وفي هذا الصدد، أثبتت شركة DeepSeek الصينية أن بإمكانها تحقيق نتائج متميزة بتكاليف أقل، متفوقة على العديد من نماذج الذكاء الاصطناعي التي تعتمد عليها شركات التكنولوجيا الكبرى في وادي السيليكون.
ورغم التحديات، ما يزال هناك أمل في التقدم، حيث يقول توماس ديتريش، الأستاذ الفخري لعلوم الحاسوب في جامعة ولاية أوريغون: “في الماضي، كانت التطورات التكنولوجية تتطلب من 10 إلى 20 عاما لتحقيق العوائد الكبيرة. وهذا يعني أن هناك فرصة للابتكار بشكل كبير في مجال الذكاء الاصطناعي، رغم أن العديد من الشركات قد تفشل في البداية”.
"الصحة الفلسطينية": الاحتلال يواصل ارتكاب المجازر بحق شعبنا في غزة