بعد شكاوى المستخدمين.."ميتا" توضح سبب صعوبة إلغاء متابعة دونالد ترامب
تاريخ النشر: 23rd, January 2025 GMT
أعرب مستخدمو وسائل التواصل الاجتماعي عن استيائهم من سياسة شركة "ميتا" التي تمنعهم من إلغاء متابعة حسابات الرئيس الأمريكي دونالد ترامب، ونائبه جي دي فانس، والسيدة الأولى ميلانيا ترامب على منصة إنستغرام.
وذكر عدد من المستخدمين بما فيهم مشاهير مثل المغنيتين ديمي لوفاتو وغراسي أبرامز، أنهم ظلوا يتابعون حساب دونالد ترامب بشكل تلقائي، وأقر البعض منهم أنهم أصبحوا غير قادرين على التوقف عن المتابعة.
عبر خاصية "الستوري" على إنستغرام، أعربت المغنية غراسي أبرامز عن استيائها، موضحة أنها اضطرت لإلغاء متابعة حسابات الرئيس الأمريكي ونائبه ثلاث مرات متتالية، بسبب قيام "ميتا" بإعادة متابعة الحسابات تلقائياً دون رغبتها.
فيما قالت ديمي لوفاتو على إنستغرام: "لقد ألغيت متابعة دونالد مرتين اليوم".
ميتا توضحأوضحت شركة ميتا أن هناك مشاكل تقنية تمنع بعض الأشخاص حالياً من التوقف عن متابعة الحساب الرسمي لترامب، لكنها أكدت أن المستخدمين لم يتم إجبارهم على متابعة هذه الحسابات في البداية.
ومنذ أن أصبح دونالد ترامب رئيساً، حصل أيضاً على السيطرة على حسابات Potus و VP على إنستغرام وفيسبوك.
وقد أدى ذلك إلى شكاوى من المستخدمين الذين اكتشفوا أنهم يتابعون ترامب أو نائبه جي دي فانس، رغم أنهم لم يطلبوا ذلك، حيث كانوا يتابعون تلك الحسابات عندما كانت مملوكة لسياسيين آخرين.
واعترفت شركة ميتا أن بعض الأشخاص يواجهون صعوبة في إلغاء متابعة تلك الحسابات، لكنها أشارت إلى أنه سيتم إصلاح المشكلة قريباً.
وقال أندي ستون، مدير التواصل في ميتا، في بيان تناول فيه الشكاوى بشكل عام: "قد يستغرق الأمر بعض الوقت حتى يتم تنفيذ طلبات المتابعة وإلغاء المتابعة مع انتقال هذه الحسابات من شخص لآخر".
وكتب: "هذه الحسابات تُدار من قبل البيت الأبيض، لذا مع وجود إدارة جديدة، يتغير المحتوى على تلك الصفحات.
وتابع: "هذه هي نفس الإجراءات التي اتبعناها خلال الانتقال الرئاسي الأخير. قد يستغرق الأمر بعض الوقت حتى يتم تنفيذ طلبات المتابعة وإلغاء المتابعة مع انتقال هذه الحسابات من شخص لآخر."
المصدر: موقع 24
كلمات دلالية: اتفاق غزة سقوط الأسد عودة ترامب إيران وإسرائيل غزة وإسرائيل الإمارات الحرب الأوكرانية ميتا ترامب هذه الحسابات دونالد ترامب
إقرأ أيضاً:
هل يواجه الذكاء الاصطناعي صعوبة في التعامل مع التاريخ؟.. دراسة توضح
مع التقدم الكبير في تقنيات الذكاء الاصطناعي، أصبح من الممكن استخدام هذه التقنيات في مجالات عديدة، ولكن الذكاء الاصطناعي ما زال يواجه عدة تحديات رئيسية عند التعامل مع التاريخ، وذلك بحسب ما كشفت عنه دراسة حديثة اختبرت قدرات ثلاثة من أهم النماذج اللغوية الكبيرة في الإجابة عن أسئلة تاريخية معقدة.
ولإجراء هذه الدراسة، أنشأ فريق من الباحثين معيارًا جديدًا يُسمى (Hist-LLM)، لاختبار أداء ثلاثة نماذج لغوية كبيرة رائدة، وهي:(GPT-4) من OpenAI، و(Llama) من ميتا، و(Gemini) من جوجل، في الإجابة عن أسئلة تاريخية دقيقة، بحسب موقع البوابة التقنية.
واعتمد هذا المعيار في تقييمه على قاعدة بيانات شاملة للمعرفة التاريخية تُسمى (سشات) Seshat، وهي قاعدة بيانات ضخمة تجمع معلومات تاريخية من مصادر متعددة وتغطي فترات زمنية وأماكن جغرافية مختلفة، وقد سميت هذه القاعدة على اسم سشات، إلهة الحكمة والكتابة والمعرفة في الحضارة المصرية القديمة.
ويركز معيار (Hist-LLM) في اختبار مدى دقة المعلومات التاريخية وموثوقيتها التي يقدمها كل نموذج لغوي، مقارنةً بالمعلومات الموثقة في قاعدة بيانات (Seshat)، مما يساعد في تحديد نقاط القوة والضعف في قدرة النماذج اللغوية الكبيرة على فهم السياق التاريخي واستيعابه والتمييز بين الحقائق التاريخية الصحيحة والمعلومات غير الصحيحة أو المضللة.
نتائج مخيبة للآمالعُرضت نتائج هذه الدراسة في مؤتمر (NeurIPS)، وهو أحد أبرز المؤتمرات العالمية في مجال الذكاء الاصطناعي، وجاءت مخيبة للآمال، وفقًا للباحثين المنتسبين إلى معهد الأبحاث (Complexity Science Hub) في النمسا، إذ حقق نموذج (GPT-4 Turbo) أفضل أداء بين النماذج المختبرة، ولكنه لم يحقق سوى دقة تقارب 46% في الإجابة عن الأسئلة التاريخية، ويشير هذا الرقم إلى أن أداء نموذج (GPT-4 Turbo) لم يكن أفضل بكثير من التخمين العشوائي، إذ إن نسبة 50% تمثل احتمالية الإجابة الصحيحة عن سؤال له خياران فقط عن طريق التخمين.
وعلقت ماريا ديل ريو-شانونا، الأستاذة المشاركة في علوم الحاسوب في جامعة كوليدج لندن وأحد مؤلفي الورقة البحثية، على هذه النتائج قائلة: «الخلاصة الرئيسية من هذه الدراسة هي أن النماذج اللغوية الكبيرة أصبحت مثيرة للإعجاب في الكثير من الجوانب التقنية والإبداعية، ولكنها ما زالت تفتقر إلى عمق الفهم المطلوب للتعامل مع البحث التاريخي المتقدم على مستوى الدراسات العليا».
وأوضحت تشانونا تفصيلًا مهمًا حول طبيعة هذه النماذج وقدراتها، إذ أشارت إلى أنها رائعة في استرجاع الحقائق الأساسية والمعلومات العامة وتقديمها، بمعنى آخر، يمكن لهذه النماذج التعامل بكفاءة مع المعلومات التاريخية المباشرة والمتاحة بسهولة، مثل تواريخ الأحداث المهمة أو أسماء الشخصيات التاريخية.
ويؤكد ذلك أن النماذج اللغوية الكبيرة غير قادرة حاليًا على تحليل المصادر التاريخية بشكل نقدي، أو فهم السياق التاريخي المعقد، كما لا يمكنها حاليًا إجراء تحليلات تاريخية مبتكرة أو تقديم تفسيرات جديدة للأحداث التاريخية.
أسباب ضعف النماذج اللغوية الكبيرة في التاريختثير نتائج هذه الدراسة التساؤل عن أسباب ضعف النماذج اللغوية الكبيرة في الإجابة عن الأسئلة التاريخية التقنية، في حين تظهر كفاءة عالية في الإجابة عن أسئلة معقدة في مجالات أخرى مثل البرمجة.
وأرجعت ديل ريو-شانونا ذلك إلى ميل هذه النماذج إلى الاستقراء من البيانات التاريخية الشائعة والبارزة، مما يجعل من الصعب عليها استرجاع المعرفة التاريخية الأكثر غموضًا.
وشرحت ديل ريو شانونا هذه الظاهرة قائلة: «إذا تكرر ذكر (A) و (B) أمامك 100 مرة، وذُكر (C) مرة واحدة فقط، ثم طُرح عليك سؤال حول (C)، فمن المحتمل أن تتذكر (A) و(B) وتحاول الاستنتاج بناءً عليهما».
كشفت الدراسة أيضًا عن توجهات أخرى، منها أن أداء نموذجي GPT-4، و Llama كان أسوأ في مناطق معينة مثل أفريقيا جنوب الصحراء الكبرى، مما يشير إلى وجود تحيزات محتملة في بيانات التدريب المستخدمة.
وأكد بيتر تورتشين، قائد الدراسة وعضو هيئة التدريس في معهد (Complexity Science Hub)، أن نتائج هذه الدراسة تظهر أن النماذج اللغوية الكبيرة لا تزال غير قادرة على الحلول محل البشر في مجالات معينة مثل التاريخ.
ومع ذلك، لا يزال الباحثون متفائلين بإمكانية استفادة المؤرخين من هذه النماذج في المستقبل كأداة مساعدة تساهم في تسريع بعض جوانب البحث وتوفير معلومات أولية، ويعملون حاليًا على تحسين معايير التقييم المستخدمة في دراستهم بإضافة المزيد من البيانات من المناطق الممثلة تمثيلًا ناقصًا، وطرح أسئلة أكثر تعقيدًا.
وتُختتم الورقة البحثية بالتأكيد أن النتائج تسلط الضوء على المجالات التي تحتاج فيها النماذج اللغوية الكبيرة إلى تحسين، وتؤكد أيضًا إمكانات هذه النماذج في المساعدة في البحث التاريخي.
اقرأ أيضاً«ترامب» يعلن ضح استثمارات بـ500 مليار دولار في الذكاء الاصطناعي
اليونسكو تنظم ندوة عن كيفية الاستفادة من الذكاء الاصطناعي في التعليم
تلفزيون بريكس يبرز مساعي الإمارات وماليزيا لتعزيز التعاون في مجال الذكاء الاصطناعي
الزمالك بدون راحة بعد الخسارة من مودرن سبورت