إيطاليا تغرّم "Chat GPT" بأكثر من 15 مليون دولار.. ما السبب؟
تاريخ النشر: 21st, December 2024 GMT
الاقتصاد نيوز - متابعة
أعلنت هيئة حماية البيانات الإيطالية، الجمعة، أنها فرضت غرامة قدرها 15 مليون يورو (15.64 مليون دولار) على شركة "أوبن إيه آي" الأميركية على خلفية اتهامها باستخدام بيانات شخصية بشكل احتيالي من خلال برنامج "تشات جي بي تي" التابع لها.
وقالت الهيئة المستقلة المسؤولة عن حماية الحقوق والحريات الأساسية المرتبطة بمعالجة البيانات الشخصية إن "هيئة حماية البيانات فرضت غرامة قدرها 15 مليون يورو على شركة أوبن إيه آي"، وهو مبلغ جرى تخفيضه نظرا إلى أن الشركة كانت متعاونة أثناء التحقيق.
واعتبرت الهيئة الإيطالية أنه لم يتم إخطارها من "أوبن إيه آي" بـ "انتهاك البيانات الذي تعرضت له في مارس 2023"، مضيفة "أنها عالجت البيانات الشخصية للمستخدمين لتدريب "تشات جي بي تي" من دون أساس قانوني مناسب"، في انتهاك "لمبدأ الشفافية والالتزامات المترتبة عن ذلك المرتبطة بإعلام المستخدمين".
كذلك، خلص التحقيق الذي استمر قرابة عامين إلى أن "أوبن إيه آي" لم يكن لديها "نظام للتحقق من العمر المناسب لمنع الأطفال دون سن 13 عاما من التعرض لمحتوى غير لائق" ناتج عن الذكاء الاصطناعي، بحسب هيئة حماية البيانات.
وبالإضافة إلى الغرامة، قالت الهيئة إنها أمرت "أوبن إيه آي" بتنفيذ حملة توعية مدتها ستة أشهر لتعريف عامة الناس بصورة أفضل بـ"تشات جي بي تي".
وفي اذار 2023، حظرت هيئة حماية البيانات الإيطالية لفترة وجيزة استخدام "تشات جي بي تي" في إيطاليابسبب انتهاكات مفترضة للخصوصية.
وكانت إيطاليا أول دولة غربية تتخذ إجراءات ضد منصة الذكاء الاصطناعي الأكثر شهرة.
وتعليقا على قرار الهيئة، اعتبرت إدارة "أوبن إيه آي" أن الغرامة المفروضة عليها "غير متناسبة"، مشيرة إلى أنها ستستأنف القرار.
ولفتت الشركة إلى أنها عملت مع الهيئة الإيطالية بعد تعليق "تشات جي بي تي" لإعادة الخدمة بعد شهر.
وقالت في بيان "لقد أدركوا منذ ذلك الحين نهجنا في حماية الخصوصية في الذكاء الاصطناعي، لكن هذه الغرامة تمثل ما يقرب من عشرين ضعف الإيرادات التي حققناها في إيطاليا خلال الفترة المعنية".
وأضافت: "نعتقد أن نهج (الهيئة الإيطالية لحماية البيانات) يقوض طموحات إيطاليا في مجال الذكاء الاصطناعي، لكننا نظل ملتزمين بالعمل مع سلطات الخصوصية في جميع أنحاء العالم لتقديم الذكاء الاصطناعي الذي يقدم الفوائد ويحترم حقوق الخصوصية".
المصدر: وكالة الإقتصاد نيوز
كلمات دلالية: كل الأخبار كل الأخبار آخر الأخـبـار هیئة حمایة البیانات الذکاء الاصطناعی تشات جی بی تی أوبن إیه آی إلى أن
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”.
قبل انطلاقه غدا.. أعضاء لجنة تحكيم مهرجان SITFY-Georgia يصلون مطار تبيلسي