ميتا تطلق أداة لكشف فيديوهات الذكاء الاصطناعي
تاريخ النشر: 17th, December 2024 GMT
في ظل الانتشار الكبير للمحتوى المزيف عبر الإنترنت، أطلقت شركة "ميتا" أداة جديدة تُعرف باسم "فيديو سيل" (Video Seal) لتوقيع مقاطع الفيديو المنتجة بواسطة الذكاء الاصطناعي بعلامات مائية غير مرئية.
تهدف هذه الأداة إلى مكافحة انتشار تقنيات "التزييف العميق" (Deepfake) التي شهدت زيادة كبيرة بأربعة أضعاف بين عامي 2023 و2024، حيث أصبحت تمثل 7% من جميع عمليات الاحتيال على مستوى العالم وفقًا لمنصة التحقق من الهوية "Sumsub".
اقرأ أيضاً.. "ميتا" تكشف عن نظارات "أوريون": نافذة على المستقبل بتقنيات مبتكرة"
خصائص أداة Video Seal
تتميز أداة "فيديو سيل" بالقدرة على إضافة توقيع مائي غير مرئي إلى الفيديوهات، يمكن كشفه لاحقًا لتحديد مصدر الفيديو وأصله.
ووفقًا لـ "بيير فرنانديز"، الباحث في الذكاء الاصطناعي في "ميتا"، فإن الأداة مصممة لمقاومة التعديلات الشائعة مثل التشويش أو الاقتصاص، كما تتحمل تقنيات الضغط المستخدمة على منصات التواصل الاجتماعي.
بالإضافة إلى التوقيع المائي، يمكن للأداة تضمين رسائل مخفية داخل الفيديوهات تُستخدم لاحقًا لتأكيد أصالتها.
أخبار ذات صلة
تفوق الأداة مقارنةً بالحلول الأخرى
رغم وجود أدوات مشابهة من شركات مثل "ديب مايند" (DeepMind) التي طورت "SynthID" و"مايكروسوفت"، يرى فرنانديز أن معظم هذه الأدوات لا تقدم مقاومة كافية للضغط أو الكفاءة اللازمة للتشغيل على نطاق واسع، كما أن بعضها يعتمد على تقنيات مخصصة للصور، مما يجعلها غير فعّالة مع الفيديوهات.
التحديات وخطط المستقبل
تعترف "ميتا" بأن أداة "فيديو سيل" تواجه تحديات، منها التوازن بين وضوح العلامة المائية وقدرتها على مقاومة التعديلات المكثفة مثل الضغط الشديد أو التعديلات الكبيرة، مما قد يؤدي إلى فقدان العلامة أو صعوبة استرجاعها.
لمواجهة قلة تبني الأداة من قبل المطورين والشركات التي تعتمد حلولًا خاصة بها، أطلقت "ميتا" منصة تقييم علنية تُعرف بـ "ميتـا أومني سيل بنش" (Meta Omni Seal Bench) لمقارنة أداء مختلف تقنيات العلامات المائية. كما ستنظم الشركة ورشة عمل حول هذا الموضوع خلال مؤتمر ICLR، أحد أبرز المؤتمرات في مجال الذكاء الاصطناعي.
اقرأ أيضاً.. "ميتا" تعتمد تقنية التعرف على الوجه لمنع الاحتيال بصور المشاهير
تأمل "ميتا" أن تُشجع هذه المبادرات الباحثين والمطورين على دمج تقنيات العلامات المائية في مشاريعهم لتعزيز مصداقية المحتوى الرقمي ومكافحة المحتوى المزيف بشكل فعال.
المصدر: وكالاتالمصدر: صحيفة الاتحاد
كلمات دلالية: الفيديوهات ميتا مايكروسوفت الذكاء الاصطناعي الذکاء الاصطناعی
إقرأ أيضاً:
سباق نحو الذكاء العام.. اختبار جديد يتحدى أقوى نماذج الذكاء الاصطناعي
أطلقت مؤسسة Arc Prize، وهي منظمة شارك في تأسيسها الباحث البارز في الذكاء الاصطناعي فرانسوا شوليه، عن اختباراً جديداً وصعباً لقياس الذكاء العام الاصطناعي (AGI). بحسب موقع techcrunch
الاختبار الجديد، المسمى "ARC-AGI-2"، صُمم لاختبار قدرة نماذج الذكاء الاصطناعي على التكيف مع مشكلات لم تواجهها من قبل. حيث يُجبر هذا الاختبار الذكاء الاصطناعي على التفكير المجرد والتعلم الفوري، بدلاً من الاعتماد على الحفظ أو الحسابات المكثفة.
اختبار يعجز عنه الذكاء الاصطناعي
الاختبار الجديد، المسمى ARC-AGI-2، أثبت حتى الآن أنه عقبة صعبة لمعظم نماذج الذكاء الاصطناعي الرائدة. إذ لم تتجاوز النماذج المتقدمة في "الاستدلال"، مثل o1-pro من OpenAI و R1 من DeepSeek، نسبة 1.3% في الأداء، بينما حصلت النماذج القوية غير المعتمدة على الاستدلال، مثل GPT-4.5 و Claude 3.7 Sonnet و Gemini 2.0 Flash، على 1% فقط.
كيف يعمل الاختبار؟
يتكون اختبار ARC-AGI من ألغاز بصرية حيث يتعين على الذكاء الاصطناعي التعرف على أنماط معينة داخل شبكة من المربعات الملونة وإنتاج الإجابة الصحيحة. هذه التحديات مصممة لإجبار الذكاء الاصطناعي على التكيف مع مشكلات جديدة لم يسبق له رؤيتها.
لمعرفة مدى تعقيد الاختبار، قامت المؤسسة بتجربته على 400 شخص، وحقق المشاركون متوسط أداء بلغ 60%، وهو أفضل بكثير من أي نموذج ذكاء اصطناعي حتى الآن.
ما الجديد في ARC-AGI-2؟
وفقًا لـ شوليه، فإن الإصدار الجديد من الاختبار أكثر دقة في قياس الذكاء العام الاصطناعي مقارنة بالإصدار الأول ARC-AGI-1، حيث يمنع النماذج من الاعتماد على القوة الحسابية لإيجاد الحلول.
قدم ARC-AGI-2 مقياسًا جديداً حيث يتطلب من النماذج فهم الأنماط الفورية بدلاً من الاعتماد على الحفظ.
أخبار ذات صلةوأكد غريغ كامرادت، الشريك المؤسس لمؤسسة Arc Prize، أن الذكاء لا يُقاس فقط بالقدرة على حل المشكلات، بل بالكفاءة في اكتساب هذه القدرات وتطبيقها. والسؤال الأساسي ليس فقط: هل يمكن للذكاء الاصطناعي اكتساب المهارة لحل المهمة؟ ولكن أيضاً: بأي كفاءة أو تكلفة؟".
هل اقتربنا من الذكاء العام الاصطناعي؟
استمر اختبار ARC-AGI-1 من دون أن يُهزم لمدة خمس سنوات حتى ديسمبر 2024، عندما أطلقت OpenAI نموذجها المتقدم للاستدلال o3، الذي تجاوز جميع النماذج الأخرى وحقق أداءً مماثلًا للبشر. لكن عندما تم اختبار الإصدار الأول من النموذج على ARC-AGI-2، حصل فقط على 4% رغم استهلاكه 200 دولار لكل مهمة حسابية.
تحدي Arc Prize 2025: سباق نحو الذكاء العام
مع إطلاق المعيار الجديد، أعلنت مؤسسة Arc Prize عن مسابقة Arc Prize 2025، حيث يتحدى المطورين للوصول إلى 85% دقة في اختبار ARC-AGI-2، مع إنفاق 0.42 دولار فقط لكل مهمة.
وعلى مدى العقود الماضية، تطور الذكاء الاصطناعي بوتيرة متسارعة، مما دفع الباحثين إلى التساؤل: هل يمكن أن يصل الذكاء الاصطناعي إلى مستوى الذكاء البشري العام؟..و يُعرف هذا المفهوم باسم الذكاء العام الاصطناعي (AGI)، أي قدرة الآلة على التفكير والتعلم وحل المشكلات الجديدة كما يفعل الإنسان، من دون الاعتماد على بيانات محددة مسبقًا.
لمياء الصديق (أبوظبي)
فى ذكراها.. سر اعتزال وداد حمدى لـ الفن قبل رحيلها