النجم لأخبار التقنية

برمجيات الفدية تهدد الهواتف المحمولة وبيانات المستخدمين

noreply@blogger.com (Unknown) — Wed, 28 Oct 2026 20:58:46 +0000

تتزايد المخاطر السيبرانية التي تستهدف الهواتف المحمولة باستخدام برمجيات الفدية الخبيثة، وهي تهديدات قد تحرم المستخدمين من الوصول إلى ملفاتهم وصورهم الشخصية، بعد تشفير البيانات المخزنة على الأجهزة والمطالبة بدفع مبالغ مالية مقابل استعادتها. وتضع هذه الهجمات أمن المعلومات الشخصية في دائرة الخطر، خصوصًا عندما لا يحتفظ المستخدم بنسخ احتياطية من بياناته.

ووفقًا لتقرير نشره موقع ZDNet، ترتبط العديد من حالات الإصابة بتحميل تطبيقات من مصادر غير موثوقة خارج المتاجر الرسمية، أو الضغط على روابط احتيالية تصل عبر رسائل نصية مجهولة. وقد تبدو هذه الروابط أو التطبيقات عادية في البداية، لكنها قد تُستخدم وسيلة لتمرير برمجيات ضارة إلى الهاتف دون انتباه صاحبه.

وتعتمد برمجيات الفدية على أساليب مختلفة للوصول إلى الأجهزة، من بينها استغلال الثغرات الأمنية التي لم تُعالج في أنظمة التشغيل، ومحاولة تثبيت مكوناتها في الخلفية للحصول على الصلاحيات اللازمة. وبعد نجاحها في الوصول إلى البيانات المستهدفة، تبدأ بتشفير الملفات باستخدام تقنيات تشفير معقدة، ثم تطالب الضحية بدفع المال مقابل توفير وسيلة لاستعادتها.

ولا يعني ذلك أن جميع الإصابات تؤدي إلى تشفير كل محتويات الهاتف بالطريقة نفسها، إذ تختلف قدرات البرمجيات الخبيثة وآليات عملها بحسب نوع التهديد والثغرات التي يستغلها. ومع ذلك، فإن فقدان الوصول إلى الصور والمستندات والملفات الشخصية قد يتسبب في أضرار كبيرة، خاصة عندما تكون هذه البيانات غير محفوظة في مكان آخر.

ولتقليل مخاطر الإصابة ببرمجيات الفدية، يُنصح بتجنب تحميل ملفات APK من المواقع غير الموثوقة، والاعتماد على المتاجر الرسمية للحصول على التطبيقات، مع الانتباه إلى الأذونات التي يطلبها كل تطبيق قبل تثبيته. كما ينبغي الحذر من الروابط الواردة عبر الرسائل المجهولة، وعدم فتحها قبل التأكد من مصدرها وسلامتها.

ويُعد الاحتفاظ بنسخ احتياطية منتظمة من البيانات من أهم الإجراءات التي تساعد على الحد من آثار هذه الهجمات. ويمكن حفظ النسخ في خدمة تخزين سحابية موثوقة أو على وحدة تخزين خارجية منفصلة عن الهاتف، حتى لا تتعرض الملفات الأصلية والنسخ الاحتياطية للخطر نفسه عند إصابة الجهاز.

ومن المهم أيضًا تحديث نظام التشغيل والتطبيقات باستمرار، لأن التحديثات قد تتضمن إصلاحات لثغرات أمنية يمكن أن تستغلها البرمجيات الخبيثة. ويساعد استخدام تطبيق أمني موثوق في فحص الملفات والروابط المشبوهة، إلى جانب تفعيل ميزات الحماية المتاحة على الهاتف.

وتبقى الوقاية الرقمية خط الدفاع الأهم في مواجهة برمجيات الفدية التي تستهدف الهواتف المحمولة، إذ إن الجمع بين الحذر عند تثبيت التطبيقات، وتحديث النظام، والاحتفاظ بنسخ احتياطية مستقلة، يقلل من احتمالات التعرض للخطر ويساعد على استعادة البيانات عند وقوع الإصابة.

الإفصاح عن الذكاء الاصطناعي قد يقلل جاذبية تصاميم الأزياء

noreply@blogger.com (Unknown) — Wed, 28 Oct 2026 20:57:51 +0000

كشفت دراسة حديثة أن الإفصاح عن استخدام الذكاء الاصطناعي في تصميم الملابس قد يؤثر سلبًا في تقييم المستهلكين للمنتجات، حتى عندما تكون التصاميم نفسها دون أي تغيير. فقد حصلت تصاميم أزياء على تقييمات أقل للجاذبية والأصالة والفائدة عندما ظهرت بجوارها عبارة توضح أنها مولّدة بالذكاء الاصطناعي، مقارنة بتصاميم شاهدها مشاركون آخرون دون هذه المعلومة.

ونشرت مجلة Frontiers in Psychology الدراسة التي سعت إلى معرفة مدى تأثير الكشف عن استخدام الذكاء الاصطناعي في تقييم الأزياء المستوحاة من التراث الثقافي لجماعة توجيا في الصين، مع التركيز على تصورات المستهلكين للأصالة والمنفعة ومدى استعدادهم لشراء هذه المنتجات.

وشملت التجربة 410 مشاركين جرى توزيعهم بالتساوي على مجموعتين، وعُرضت عليهم 6 رسوم لتصاميم ملابس تحمل طابعًا مستوحى من تراث جماعة توجيا. وشاهدت المجموعة الأولى التصاميم مصحوبة بعبارة «مولّد بالذكاء الاصطناعي»، بينما شاهدت المجموعة الثانية الرسوم نفسها دون الإشارة إلى طريقة إنتاجها، وجُمعت الإجابات باستخدام منصة Tencent Questionnaire.

وأظهرت النتائج أن معرفة المشاركين بأن التصاميم أُنتجت باستخدام الذكاء الاصطناعي ارتبطت بانخفاض تقييماتهم لجاذبيتها وارتباطها الثقافي والمنفعة المتصورة والأصالة. كما وجد الباحثون أن المنفعة التي يتوقعها المستهلك من المنتج كانت أقوى العوامل المرتبطة بنيته المعلنة للشراء ضمن النموذج الإحصائي المستخدم في الدراسة.

وتحمل الورقة البحثية عنوان «كيف يؤثر الإفصاح عن الذكاء الاصطناعي في نية شراء أزياء الأقليات الصينية المولّدة به، دور المنفعة والأصالة المدركتين والنفور من الخوارزميات». وكان معظم المشاركين في التجربة من الشباب الذين تتراوح أعمارهم بين 18 و24 عامًا، وهو ما يمثل عاملًا مهمًا عند تفسير النتائج وعدم تعميمها على جميع الفئات العمرية.

وتسلط الدراسة الضوء على أن تقييم المنتجات لا يعتمد دائمًا على مظهرها وحده، إذ قد تؤثر المعلومات المتعلقة بمصدر التصميم وطريقة إنتاجه في نظرة المستهلك إليه. فقد يتغير الانطباع عن المنتج عند معرفة أنه صُمم بالذكاء الاصطناعي، حتى إذا لم تتغير تفاصيله البصرية، وهو ما يثير تساؤلات حول دور هذه المعلومات في تشكيل تصورات الأصالة والقيمة الثقافية.

ومع ذلك، لا تعني النتائج بالضرورة أن الإفصاح عن استخدام الذكاء الاصطناعي سيؤدي إلى انخفاض مبيعات جميع المنتجات، لأن التجربة قاست أحكام المشاركين ونواياهم المعلنة للشراء، ولم ترصد عمليات شراء فعلية داخل المتاجر. كما اقتصرت على رسوم لتصاميم أزياء مرتبطة بمرجعية ثقافية محددة، ما يجعل تطبيق نتائجها على أنواع أخرى من المنتجات أمرًا يحتاج إلى مزيد من البحث.

وأشار تحليل التجربة أيضًا إلى بعض القيود التي ينبغي مراعاتها عند قراءة النتائج، إذ لم يتضمن الاختبار سؤالًا مستقلًا للتحقق من انتباه المشاركين إلى العبارة التي توضح استخدام الذكاء الاصطناعي، كما لم تُستخدم عبارة محايدة للمقارنة. لذلك، لا يمكن فصل تأثير الإفصاح بصورة كاملة عن احتمال تأثر التقييم بوجود عنصر إضافي بجوار التصميم.

وتفتح هذه النتائج المجال أمام دراسات لاحقة تختبر تأثير الإفصاح عن الذكاء الاصطناعي على منتجات فعلية، مع الاستعانة بمشاركين من خلفيات عمرية وثقافية مختلفة، لمعرفة ما إذا كانت الاستجابة تتغير باختلاف نوع المنتج أو الجمهور المستهدف.

وفي النهاية، توضح الدراسة أن معرفة طريقة إنتاج التصميم قد تكون جزءًا من الطريقة التي يحكم بها المستهلك على المنتج، لكنها لا تكفي وحدها للتنبؤ بسلوكه الشرائي الفعلي. فهناك فرق بين انخفاض التقييم في تجربة بحثية واتخاذ قرار حقيقي بالشراء، وهو ما يتطلب أدلة إضافية قبل استخلاص نتائج أوسع بشأن تأثير الذكاء الاصطناعي في سوق الأزياء.

دراسة تكشف كيف يستخدم الناس كلود لفهم الأفكار ومراجعة الحلول

noreply@blogger.com (Unknown) — Wed, 28 Oct 2026 20:57:10 +0000

لم يعد استخدام الذكاء الاصطناعي مقتصرًا على طرح الأسئلة والحصول على إجابات سريعة، إذ يتجه كثير من المستخدمين إلى طلب الشرح ومناقشة الأفكار وفهم الخطوات التي تقود إلى الحل. وتكشف دراسة حللت نحو 250 ألف محادثة مع كلود، مساعد الذكاء الاصطناعي من أنثروبيك، أن طلبات الشرح تظهر في قرابة ثلثي التفاعلات، ما يعكس أهمية الحوار في مساعدة المستخدمين على فهم الإجابات بدلًا من الاكتفاء باستقبالها.

وأظهرت النتائج أن المستخدمين يميلون إلى التفاعل بصورة أكبر عندما تكون المهام مرتبطة بقرارات ذات تبعات مهمة، إذ يقترب طول المحادثات من الضعف عند مقارنة المهام العابرة بالمهام التي يصعب التراجع عن آثارها. كما صنف الباحثون 56% من المحادثات ضمن المهام التي تحمل تبعات أو تتجاوز هذا المستوى، ما يشير إلى أن جزءًا ملحوظًا من استخدام كلود يرتبط بمواقف تتطلب قدرًا أكبر من التفكير والمراجعة.

وتوضح هذه النتائج أن فهم طريقة استخدام الذكاء الاصطناعي يحتاج إلى النظر في الحوار كاملًا، وليس الاكتفاء بالسؤال الأول والإجابة التي تليه. فقد يعيد المستخدم صياغة المشكلة، أو يعترض على تفسير معين، أو يطلب توضيح سبب اختيار خطوة دون غيرها، وهي تفاعلات قد تكشف جوانب من عملية التفكير لا تظهر في الإجابات المنفردة.

ومن هذا المنطلق، لا يكفي عدد الرسائل وحده لتقييم فائدة الذكاء الاصطناعي، لأن طول المحادثة لا يعني بالضرورة الوصول إلى نتيجة أفضل. والأهم هو معرفة ما إذا كان النقاش قد ساعد المستخدم على تجاوز موضع الالتباس، وفهم الأسباب التي تقف وراء الإجابة، واكتساب القدرة على تفسير الحل ومراجعته بنفسه.

ووفقًا لتقرير نشره معهد ستانفورد للذكاء الاصطناعي المتمحور حول الإنسان، تحمل الدراسة عنوان «تعاون الإنسان والذكاء الاصطناعي على نطاق واسع، أهمية المهمة والتحكم والاحتكاك عبر 250 ألف محادثة». واعتمد الباحثون على محادثات أُخفيت هويات أصحابها، وكانت مقبولة للنشر في مجلة Nature Human Behaviour عند عرضها.

ورصد الفريق لحظات من الاحتكاك أو التعثر في نحو نصف المحادثات، وهي مواقف قد تظهر عندما يختلف المستخدم مع الإجابة، أو يواجه صعوبة في متابعة مسار الحوار، أو يحتاج إلى توضيح إضافي لإنجاز المهمة. وفي قرابة 80% من الحالات التي شهدت احتكاكًا يعرقل التعاون، حاول المستخدمون إعادة الحوار إلى المسار الذي يساعدهم على تحقيق هدفهم.

وتسلط هذه النتائج الضوء على دور المستخدم في توجيه المحادثة مع الذكاء الاصطناعي، إذ لا تسير جميع التفاعلات بسلاسة من البداية إلى النهاية، وقد يتطلب الوصول إلى إجابة مفيدة طرح أسئلة إضافية أو مراجعة الافتراضات التي بُني عليها الرد الأول.

ومع ذلك، لا تثبت الدراسة أن إطالة المحادثات تؤدي دائمًا إلى إجابات أفضل، كما أن نتائجها المستندة إلى محادثات كلود لا تمثل بالضرورة سلوك جميع مستخدمي تطبيقات الذكاء الاصطناعي. ولذلك، ينبغي فهم الأرقام في سياق العينة التي خضعت للتحليل، دون تعميمها على كل أشكال الاستخدام.

وتشير هذه الملاحظات إلى طريقة عملية للاستفادة من أدوات الذكاء الاصطناعي، تتمثل في تحديد الجزء الذي يثير الشك أو الاعتراض، ثم طلب تفسير الافتراضات أو الأدلة التي استندت إليها الإجابة، ومراجعة ما تغير بعد التوضيح. وبهذا، يصبح طلب الشرح وسيلة لفحص الحل وفهمه، بدلًا من الاكتفاء بالحصول على إجابة قد تبدو مقنعة دون معرفة الأسباب التي تقف وراءها.

الذكاء الاصطناعي يحسن توقعات الطقس

noreply@blogger.com (Unknown) — Wed, 28 Oct 2026 20:56:19 +0000

تمكن باحثون من تحسين دقة توقعات الطقس للفترات الممتدة من أسبوعين إلى 6 أسابيع، بالاعتماد على تقنية ذكاء اصطناعي تتعلم من أخطاء نماذج التنبؤ السابقة وتستخدمها لتطوير التوقعات اللاحقة، في خطوة قد تمنح قطاعات حيوية وقتًا أطول للاستعداد للتغيرات الجوية والأحداث المتطرفة.

وتعتمد التقنية الجديدة على مقارنة توقعات الطقس بما حدث فعليًا، ثم تحليل الفروق بينهما واستخلاص الأنماط التي تساعد على تصحيح التوقعات المستقبلية. وتعمل هذه التقنية كطبقة إضافية تُدمج مع نماذج التنبؤ، بهدف تحسين نتائجها بدلًا من استبدالها بالكامل.

وأظهرت الاختبارات تحسنًا في أداء التوقعات، بما في ذلك التنبؤ ببعض حالات الطقس المتطرف. وتكتسب هذه النتائج أهمية خاصة للقطاعات التي تحتاج إلى وقت كافٍ للتخطيط والاستعداد، مثل الزراعة والطاقة وإدارة الطوارئ، إذ يمكن أن يساعد الحصول على مؤشرات مبكرة في اتخاذ قرارات أفضل بشأن الموارد والاستعدادات اللازمة.

وتكمن أهمية التنبؤ بالطقس قبل أسابيع في أن القرارات المتاحة خلال هذه الفترة تختلف عن الإجراءات التي يمكن اتخاذها قبل ساعات قليلة من وصول موجة برد أو اضطراب جوي. فالمهلة الإضافية قد تتيح مراجعة المخزون وتجهيز المعدات وتوزيع الموارد، بدلًا من الانتظار حتى تصبح الاستجابة أكثر صعوبة وضيقًا في الوقت.

لكن الاستفادة من هذه التوقعات لا تعتمد على معرفة ما إذا كان الحدث سيقع بصورة مؤكدة، بل على فهم احتمالات حدوثه وموازنتها مع تكلفة الاستعداد أو مخاطر التأخر في اتخاذ القرار. ويمكن تحديث الإجراءات تدريجيًا مع اقتراب الموعد وظهور بيانات جديدة تساعد على توضيح الحالة الجوية المتوقعة.

ووفقًا لتقرير نشره موقع MIT News، نُشرت الدراسة في مجلة Nature تحت عنوان «تطوير التنبؤ بالطقس من أسبوعين إلى 6 أسابيع باستخدام التعلم الآلي». واختبر الباحثون طبقة التصحيح الجديدة مع نماذج متعددة للتنبؤ بالطقس، في محاولة لمعرفة مدى قدرتها على تحسين النتائج عند دمجها مع الأنظمة المستخدمة بالفعل.

وحقق نظام يجمع بين توقعات النماذج وطبقة التصحيح المدعومة بالتعلم الآلي المركز الأول في مسابقة نظمها المركز الأوروبي للتنبؤات الجوية متوسطة المدى، وهو ما يعزز أهمية النهج الذي اعتمده الفريق في تطوير التوقعات بعيدة المدى.

ومن الجوانب المهمة في هذا التطور أن الباحثين أتاحوا الشفرة البرمجية الخاصة بالنظام، كما أوضحوا أن تشغيل النموذج الناتج لا يتطلب استخدام حاسوب عملاق، الأمر الذي قد يسهل الاستفادة من التقنية دون الحاجة إلى بنية حوسبة فائقة التكلفة.

ومع ذلك، لا تعني هذه النتائج القدرة على تحديد موعد كل عاصفة أو معرفة كمية الأمطار التي ستسقط في شارع معين بعد 6 أسابيع، لأن التوقعات الجوية خلال هذه الفترة تظل احتمالية، وتعمل على تقدير فرص حدوث مجموعة من الحالات الجوية بدلًا من تقديم نتائج مؤكدة لكل موقع وتوقيت.

ويمكن الاستفادة من هذه التوقعات عبر ربط مستويات الاحتمال بإجراءات عملية قابلة للتعديل، مثل فحص المخزون أو تجهيز الموارد أو متابعة تحديثات النشرات الجوية. كما تبرز أهمية توضيح درجة الاحتمال والفترة الزمنية التي تغطيها التوقعات عند نشر المعلومات، حتى يتمكن الجمهور من فهم النتائج بصورة صحيحة، دون التعامل مع التحسن في دقة التنبؤ على أنه ضمان لوقوع حدث جوي محدد.

واتساب يختبر تصميمًا جديدًا للإعدادات على أندرويد

noreply@blogger.com (Unknown) — Wed, 28 Oct 2026 20:55:36 +0000

يختبر واتساب تصميمًا جديدًا لقائمة الإعدادات على هواتف أندرويد، في خطوة تستهدف تحسين تجربة الاستخدام وتسهيل الوصول إلى الخيارات المختلفة، من خلال واجهة أكثر تنظيمًا تجمع الإعدادات المتشابهة في مجموعات واضحة بدلًا من عرضها ضمن قائمة طويلة.

وظهر التصميم الجديد في النسخة التجريبية من واتساب رقم 2.26.43.3، حيث يعتمد على تقسيم الخيارات إلى مجموعات داخل مربعات ذات زوايا مستديرة، ما يمنح الواجهة مظهرًا أكثر ترتيبًا ويساعد المستخدمين على العثور على الإعدادات التي يحتاجون إليها بسهولة أكبر.

ومن المتوقع أن يشمل التحديث أقسامًا رئيسية، مثل الحساب والخصوصية والإشعارات، مع الاستفادة من مبادئ التصميم Material Design 3 Expressive التي تطورها جوجل، وتركز على تحسين المظهر البصري وتنظيم عناصر الواجهة بما يجعل التعامل مع التطبيق أكثر سلاسة.

ولا تقتصر جهود واتساب لتطوير واجهة أندرويد على قائمة الإعدادات، إذ يختبر التطبيق أيضًا تغييرات أخرى، من بينها شريط تنقل سفلي يتقلص حجمه عند التمرير إلى أسفل الشاشة، ثم يعود إلى حجمه الطبيعي عند التمرير إلى أعلى، بما يوفر مساحة أكبر لعرض المحتوى أثناء الاستخدام.

ويعمل واتساب كذلك على تطوير تصميم جديد لشريط المحادثات، في إطار سلسلة من التحسينات التي تستهدف تحديث مظهر التطبيق وتسهيل التنقل بين أقسامه المختلفة، دون تغيير جوهر الوظائف الأساسية التي يعتمد عليها المستخدمون يوميًا.

ورغم ظهور هذه التعديلات خلال مراحل التطوير، فإن تصميم الإعدادات الجديد لم يصل حتى الآن إلى مختبري النسخة التجريبية، كما لم يعلن واتساب عن موعد رسمي لإتاحته لجميع المستخدمين. ويعني ذلك أن الواجهة الحالية قد تشهد مزيدًا من التغييرات قبل طرح التصميم النهائي على نطاق واسع.

أنثروبيك توسع حضورها في الطب والذكاء الاصطناعي لتسريع اكتشاف الأدوية

noreply@blogger.com (Unknown) — Wed, 28 Oct 2026 20:54:59 +0000

تتجه شركة أنثروبيك المطورة لمساعد الذكاء الاصطناعي كلود إلى تعزيز حضورها في القطاع الطبي، عبر الاستحواذ على شركة ميثريل ميديسن الناشئة وإقامة شراكات بحثية مع 6 مؤسسات، من بينها بيج هات بايوساينسز وشركة بريستول مايرز سكويب، في خطوة تستهدف تسريع تطوير الأدوية وتحسين كفاءة الأبحاث العلمية.

وأعلنت أنثروبيك هذه التحركات في 27 أكتوبر 2026، ضمن توجه يعكس توسع استخدام الذكاء الاصطناعي إلى ما هو أبعد من كتابة النصوص وتطوير البرمجيات، ليشمل تحليل البيانات العلمية، ودعم الأبحاث الدوائية، ومراجعة المستندات التنظيمية المعقدة. وتأتي هذه الخطوة في وقت تتزايد فيه المنافسة بين شركات التكنولوجيا لتطوير أدوات تساعد الباحثين على تقليل الوقت والتكاليف المرتبطة باكتشاف علاجات جديدة.

وتقدم شركة ميثريل ميديسن مثالًا على كيفية الاستفادة من الذكاء الاصطناعي في إدارة مشروعات التكنولوجيا الحيوية، إذ يديرها مؤسسها كودي ترانبارجر بمفرده، مستعينًا بمساعد كلود في تنسيق العقود والخدمات اللوجستية والتجارب التي تنفذها 11 مختبرًا خارجيًا.

وتركز الشركة على البحث عن علاجات لنوعين نادرين من الحثل العضلي، وهي أمراض تؤثر في العضلات وقد تتسبب في ضعفها تدريجيًا. ووفقًا للمعلومات المعلنة، نجح المشروع في نقل مرشح دوائي من مرحلة الفكرة إلى اختبارات على الفئران أظهرت نتائج إيجابية خلال أقل من 18 شهرًا، مع احتمال بدء التجارب السريرية على البشر في أواخر عام 2028، إذا دعمت النتائج اللاحقة الانتقال إلى هذه المرحلة.

ولا يعني هذا التقدم أن العلاج أصبح جاهزًا للاستخدام الطبي، إذ يتطلب الانتقال إلى التجارب البشرية استكمال المتطلبات التنظيمية وإجراء اختبارات إضافية لتقييم السلامة والفعالية. ومع ذلك، توضح التجربة كيف يمكن لأدوات الذكاء الاصطناعي المساعدة في تنسيق جوانب متعددة من البحث الدوائي، خصوصًا عندما يعتمد المشروع على تعاون مختبرات وجهات خارجية مختلفة.

وفي مجال مراجعة المستندات الطبية، أظهرت بيانات أعلنتها شركة إنفيدا للتكنولوجيا الحيوية نتائج لافتة عند استخدام كلود لفحص مستند متعلق بعملية تصنيع، يتكون من 1061 صفحة. وتمكن النظام من اكتشاف الأخطاء الإحدى عشرة التي رصدها المراجعون البشريون، إلى جانب تحديد 7 مشكلات إضافية لم ينتبهوا إليها.

وأسهم استخدام الذكاء الاصطناعي في تقليص وقت المراجعة بنسبة 89%، من أكثر من 25 ساعة إلى أقل من 3 ساعات، بحسب البيانات المعلنة. كما استُخدمت التقنية لإعداد مسودة وثيقة تنظيمية معقدة خلال 4 ساعات، في حين قد تستغرق المهمة نفسها نحو 3 أشهر عند تنفيذها يدويًا.

وتبرز هذه النتائج إمكانية توظيف الذكاء الاصطناعي في مراجعة المستندات الفنية، واكتشاف التناقضات والأخطاء المحتملة، وتسريع الأعمال التي تتطلب التعامل مع كميات كبيرة من المعلومات. ومع ذلك، تظل المراجعة البشرية ضرورية للتحقق من النتائج وضمان دقتها قبل اعتماد الوثائق أو استخدامها في الإجراءات التنظيمية.

وامتدت تطبيقات الذكاء الاصطناعي إلى تصميم العلاجات والجزيئات المستخدمة في الأبحاث الطبية. فقد استعانت شركة بيج هات بايوساينسز بتقنيات أنثروبيك لتحسين أجزاء من الأجسام المضادة، وأفادت النتائج المعلنة بإنتاج تصميمات ارتبطت بالأهداف المطلوبة بقوة تزيد على 10 أضعاف، إلى جانب تحقيق تحسينات في الاستقرار.

وفي سياق متصل، استخدمت شركة دايفرجنس لابس الذكاء الاصطناعي لتوليد نحو 35 ألف تصميم للأجسام المضادة خلال شهر واحد، ضمن أبحاث تستهدف تطوير علاجات لحساسية الطعام. كما استعانت شركة جينيريت بايوميديسينز بكلود في تصميم علاجات الخلايا، وأنتجت تصميمات جينية مقترحة أقصر بنسبة 70% من النماذج التقليدية، وفقًا للبيانات المعلنة.

وتعكس هذه التطبيقات تنوع الأدوار التي يمكن أن يؤديها الذكاء الاصطناعي في المختبرات، بدءًا من تحليل البيانات وتصميم الجزيئات، وصولًا إلى اقتراح تعديلات على البنى الجينية. لكن إنتاج تصميمات واعدة لا يعني بالضرورة نجاحها عند اختبارها عمليًا، إذ تحتاج المقترحات إلى تقييمات وتجارب إضافية لتحديد مدى صلاحيتها وإمكانية تطويرها إلى علاجات آمنة وفعالة.

ولدعم استخدام هذه التقنيات في البحث العلمي، أعلنت أنثروبيك إطلاق كلود ساينس، وهي بيئة عمل مخصصة للباحثين، إلى جانب برنامج للتحقق في مجال علوم الحياة. وتهدف هذه المبادرات إلى توسيع الاستفادة من أدوات الذكاء الاصطناعي في إجراء الأبحاث والتجارب العلمية، ومساعدة الباحثين على التعامل مع المهام التي تتطلب تحليلًا مكثفًا للبيانات والمعلومات.

ورغم النتائج التي أعلنتها الشركات المشاركة، فإن التمييز بين الإنجازات المعملية الأولية والفعالية الطبية المثبتة يظل أمرًا أساسيًا. فما تزال النتائج المتعلقة بالعلاجات المشار إليها في مراحل مبكرة، ولم تثبت بعد سلامتها وفعاليتها لدى البشر، كما تستند الأرقام المعلنة إلى تجارب الشركات المشاركة، ولا تكفي وحدها للحكم على نجاح العلاجات في الاستخدام الطبي.

وتأتي تحركات أنثروبيك في ظل منافسة متزايدة بين شركات الذكاء الاصطناعي لدخول مجال اكتشاف الأدوية وتطوير العلاجات. ووفقًا للمعلومات الواردة في الإعلان، استحوذت شركة أوبن إيه آي على أوركسترا بايو في 20 أكتوبر 2026، في خطوة تعكس تنامي الاهتمام بتوظيف النماذج الذكية في الأبحاث الطبية والتكنولوجيا الحيوية.

ومع توسع هذه الاستثمارات والشراكات، قد يصبح الذكاء الاصطناعي أداة مهمة لتسريع بعض مراحل اكتشاف الأدوية وتحسين كفاءة العمل البحثي، من خلال تقليل الوقت اللازم لتحليل البيانات ومراجعة المستندات وتطوير التصميمات الأولية. لكن الوصول إلى علاجات قابلة للاستخدام سيظل مرتبطًا بنتائج التجارب السريرية والرقابة التنظيمية، التي تحدد مدى أمان الأدوية الجديدة وفعاليتها قبل إتاحتها للمرضى.

أمازون تحذر مهندسيها من استهلاك الذكاء الاصطناعي دون نتائج حقيقية

noreply@blogger.com (Unknown) — Wed, 28 Oct 2026 20:54:12 +0000

أعلنت شركة أمازون عن إرشادات جديدة لمهندسي البرمجيات، تدعو إلى استخدام الذكاء الاصطناعي بطريقة عملية تسهم في حل مشكلات العملاء وتحسين الإنتاجية، بدلًا من التركيز على زيادة معدلات الاستخدام دون تحقيق نتائج ملموسة على أرض الواقع.

وشددت الشركة على أن الاستفادة من أدوات الذكاء الاصطناعي لا تُقاس بعدد الطلبات الموجهة إليها أو حجم الرموز الرقمية التي تستهلكها، بل بمدى قدرتها على تحسين جودة العمل وتسريع تطوير المنتجات وتقديم مزايا جديدة للمستخدمين.

وحذرت أمازون من ممارسة تُعرف باسم Tokenmaxxing، وتعتمد على تكليف أدوات الذكاء الاصطناعي بمهام غير ضرورية بهدف زيادة استهلاك الرموز الرقمية وإظهار الموظفين بمظهر الأكثر إنتاجية. وترى الشركة أن هذا السلوك لا يعكس بالضرورة الأداء الحقيقي للمهندسين، بل قد يؤدي إلى ارتفاع التكاليف دون تحقيق فائدة واضحة.

وتؤكد الإرشادات الجديدة أهمية التركيز على النتائج الفعلية بدلًا من مؤشرات الاستخدام المجردة، إذ ينبغي تقييم المهندسين وفقًا لجودة المنتجات التي يطورونها، ومدى نجاحهم في حل مشكلات العملاء، وسرعة تقديم الميزات الجديدة، وليس بناءً على حجم اعتمادهم على أدوات الذكاء الاصطناعي وحده.

كما تدعو أمازون المديرين إلى تجربة أدوات الذكاء الاصطناعي عمليًا، وتقييم مدى فائدتها في المهام المختلفة، بدلًا من افتراض أن استخدامها سيؤدي دائمًا إلى تحسين الأداء. وتشدد التوجيهات على أن بعض المهام قد تستفيد من هذه الأدوات، بينما يمكن إنجاز مهام أخرى بكفاءة أكبر من دون الحاجة إليها.

وتعكس هذه التوجهات اهتمام أمازون بتحقيق استفادة حقيقية من الذكاء الاصطناعي داخل بيئة العمل، مع الحد من الإنفاق غير الضروري على الأدوات والخدمات الرقمية. فزيادة الاستخدام لا تعني بالضرورة زيادة الإنتاجية، خصوصًا عندما تتحول مؤشرات الاستهلاك إلى هدف بحد ذاتها بدلًا من كونها وسيلة لإنجاز العمل بصورة أفضل.

وبذلك، تضع أمازون جودة النتائج وكفاءة التنفيذ في مقدمة معايير تقييم العمل الهندسي، في رسالة تؤكد أن قيمة الذكاء الاصطناعي لا تكمن في مقدار استخدامه، بل في قدرته على تقديم تحسينات ملموسة للمنتجات وتجربة العملاء.

بيتكوين تقترب من 81 ألف دولار بدعم أسهم التكنولوجيا وترقب الفائدة

noreply@blogger.com (Unknown) — Wed, 28 Oct 2026 20:53:27 +0000

ارتفعت أسعار بيتكوين خلال تعاملات الأربعاء، مقتربة من مستوى 81 ألف دولار، بدعم من انتعاش أسهم التكنولوجيا وأشباه الموصلات، وهو ما عزز إقبال المستثمرين على الأصول عالية المخاطر، في وقت تترقب فيه الأسواق قرار مجلس الاحتياطي الفيدرالي الأميركي بشأن أسعار الفائدة.

وصعدت أكبر عملة مشفرة في العالم بنسبة 1.2% لتصل إلى 80,948.50 دولار، بعدما تعافت من أدنى مستوى سجلته في وقت سابق من الأسبوع عند 79,496.80 دولار، وفقًا لبيانات منصة كوين ماركت كاب. ويأتي هذا الارتفاع في محاولة لاستعادة جزء من الخسائر الأخيرة، وسط تحسن نسبي في معنويات المستثمرين تجاه الأصول الرقمية.

وامتد التعافي إلى العملات المشفرة الرئيسية، إذ ارتفع سعر إيثريوم، ثاني أكبر عملة مشفرة من حيث القيمة السوقية، بنسبة 2.2% إلى 2,355.47 دولار، فيما صعدت إكس آر بي بنسبة 2.4% إلى 1.3275 دولار.

وسجلت سولانا ارتفاعًا بنسبة 2.5%، وزادت كاردانو بنسبة 1.7%، بينما ارتفعت بي إن بي بنسبة 1.4%. وفي سوق العملات الميمية، حققت دوجكوين مكاسب بلغت 3.4%، وصعدت عملة TRUMP بنسبة 1.7%، في إشارة إلى تحسن التداولات في أجزاء مختلفة من سوق العملات الرقمية.

ورغم هذه المكاسب، ظلت بيتكوين متجهة نحو تسجيل خسارة شهرية تقارب 3.2% خلال أكتوبر، ما قد يجعلها تتراجع خلال الشهر نفسه للعام الثاني على التوالي. وجاء ذلك بعدما أخفقت المكاسب الموسمية التي يطلق عليها المتداولون اسم «أكتوبر الصاعد» في الظهور بالشكل المعتاد هذا العام، رغم التوقعات التي غالبًا ما ترتبط بأداء العملة خلال هذه الفترة.

وجاء انتعاش سوق العملات المشفرة بالتزامن مع ارتفاع أسهم التكنولوجيا، عقب إعلان شركة إس كي هاينكس الكورية الجنوبية المتخصصة في صناعة رقائق الذاكرة نتائج أعمال قوية. وعززت هذه النتائج التفاؤل بشأن قطاع الذكاء الاصطناعي، وشجعت المستثمرين على العودة إلى أسهم التكنولوجيا التي شهدت تراجعات في الفترة الأخيرة.

وانعكس هذا التحسن على العملات المشفرة، التي تتأثر في كثير من الأحيان بحركة أسهم التكنولوجيا وتغير شهية المستثمرين للمخاطرة. فعندما تتحسن الثقة في الأصول ذات النمو المرتفع، قد يتجه بعض المستثمرين إلى زيادة استثماراتهم في العملات الرقمية، بينما يمكن أن تتراجع هذه التدفقات عندما تزداد المخاوف الاقتصادية أو تتغير توقعات السياسة النقدية.

ومع ذلك، لم يكن صعود قطاع الذكاء الاصطناعي عامل دعم دائمًا لسوق العملات المشفرة، إذ شكلت الاستثمارات في هذا المجال مصدر ضغط خلال الأشهر الماضية. فقد فضّل بعض المستثمرين توجيه أموالهم إلى أسهم شركات الذكاء الاصطناعي، مستفيدين من نتائج أعمال قوية وتوقعات نمو واعدة، بدلًا من الأصول المشفرة التي تتسم بارتفاع مستويات المضاربة والتقلبات.

وفي الوقت نفسه، ظل قرار مجلس الاحتياطي الفيدرالي الأميركي محور اهتمام الأسواق، مع توقعات واسعة بتثبيت أسعار الفائدة عند 4%. لكن المستثمرين يترقبون أي إشارات من البنك المركزي بشأن مسار السياسة النقدية خلال الفترة المقبلة، خصوصًا في ظل استمرار الضغوط التضخمية في الولايات المتحدة وارتفاع أسعار الطاقة على خلفية الحرب في الشرق الأوسط.

وتؤثر أسعار الفائدة بصورة مباشرة في قرارات الاستثمار، إذ تجعل المستويات المرتفعة الأصول المدرة للعائد أكثر جاذبية مقارنة بالأصول عالية المخاطر، ومنها بيتكوين والعملات المشفرة الأخرى. لذلك، فإن أي مؤشرات على استمرار التشديد النقدي قد تحد من مكاسب السوق، في حين يمكن أن تدعم التوقعات الأكثر مرونة شهية المستثمرين للأصول الرقمية.

ولا يقتصر ترقب الأسواق على الاحتياطي الفيدرالي، إذ ينتظر المستثمرون أيضًا قراري البنك المركزي الأوروبي وبنك اليابان بشأن أسعار الفائدة في وقت لاحق من الأسبوع الجاري. وتشير التوقعات إلى احتمال إبقاء الفائدة دون تغيير، مع متابعة أي تصريحات قد تكشف عن توجهات أكثر تشددًا في السياسة النقدية.

وبين انتعاش أسهم التكنولوجيا والقلق بشأن التضخم وأسعار الفائدة، تحاول بيتكوين الحفاظ على مكاسبها الأخيرة والاقتراب من مستوى 81 ألف دولار. لكن اتجاه السوق خلال الفترة المقبلة سيظل مرتبطًا بتطورات السياسة النقدية العالمية ومدى استمرار إقبال المستثمرين على الأصول عالية المخاطر.

أنثروبيك تعتمد على كلود لتسريع تطوير أجيال الذكاء الاصطناعي

noreply@blogger.com (Unknown) — Wed, 28 Oct 2026 20:52:27 +0000

كشفت شركة أنثروبيك عن توسع اعتمادها على نماذج الذكاء الاصطناعي في تطوير أجيال جديدة من هذه التقنية، مؤكدة أن استخدام النماذج الحالية في الأبحاث والبرمجة والتقييمات يساعدها على تسريع بناء أنظمة أكثر تقدمًا وقدرة على معالجة المشكلات المعقدة.

وأوضحت الشركة، في وثيقة الإفصاح الأولية التي قدمتها إلى هيئة الأوراق المالية والبورصات الأميركية استعدادًا لطرح أسهمها للاكتتاب العام، أنها تستخدم نماذج كلود في عدد متزايد من عمليات التطوير الداخلية، تشمل إجراء التجارب البحثية، وإنتاج بيانات التدريب ومعالجتها، وأتمتة تقييم النماذج ومراجعات السلامة، إلى جانب كتابة الشفرات البرمجية وفحصها.

وتطلق أنثروبيك على هذه العملية اسم «إغلاق الحلقة»، وهي استراتيجية تعتمد على توظيف النموذج الحالي في تطوير نموذج أكثر قدرة، ثم استخدام النموذج الجديد لتسريع بناء الجيل التالي، بما يخلق دورة متواصلة من التحسين والتطوير.

وبحسب الشركة، حقق نموذج كلود تقدمًا ملحوظًا في التعامل مع المشكلات الهندسية المعقدة ومفتوحة النهاية، إذ وصلت نسبة نجاحه في مجموعة من هذه المهام إلى نحو 90% خلال سبتمبر 2026، بزيادة تقارب 50 نقطة مئوية خلال 9 أشهر، وفقًا لاختبارات داخلية أجرتها أنثروبيك.

وتختلف هذه المشكلات عن المهام البرمجية التقليدية، لأنها لا تتضمن دائمًا تعليمات دقيقة أو مواصفات واضحة تحدد جميع الخطوات المطلوبة، بل تحتاج إلى تقدير هندسي وتحليل للخيارات المتاحة، وهي مهارات كان الاعتماد فيها سابقًا على خبرة المطورين وقدرتهم على اتخاذ القرارات المناسبة.

ويعكس هذا التطور توجه أنثروبيك نحو جعل الذكاء الاصطناعي جزءًا أساسيًا من عملية تطوير النماذج، بدلًا من اقتصار دوره على تقديم المساعدة للباحثين والمهندسين. فكلما تحسنت قدرات هذه الأنظمة، أصبح بإمكانها تولي المزيد من المهام البحثية والتقنية، بما قد يختصر الوقت اللازم لتطوير الأجيال الجديدة.

وأظهرت بيانات الشركة أيضًا أن نموذج كلود كتب أكثر من 90% من الإضافات إلى قاعدة الشفرة البرمجية الخاصة بها خلال سبتمبر 2026. كما تجاوز متوسط حجم الشفرة التي أضافها كل مهندس يوميًا خلال الربع الثالث من العام نفسه 45 ضعف المتوسط اليومي المسجل في عام 2024.

وترى أنثروبيك أن هذه الأرقام تعكس تغيرًا في طبيعة العمل الهندسي، إذ يتجه دور المطورين تدريجيًا من كتابة التعليمات البرمجية سطرًا بعد آخر إلى توجيه أنظمة الذكاء الاصطناعي، وتحديد المطلوب منها، ومراجعة النتائج التي تنتجها للتأكد من جودتها وملاءمتها للاحتياجات التقنية.

ولم يقتصر استخدام كلود على تطوير البرمجيات، بل امتد إلى أقسام الأبحاث والمبيعات والعمليات داخل الشركة. وأشارت أنثروبيك إلى أن الموظفين أصبح بإمكانهم الاستعانة بمجموعات من وكلاء الذكاء الاصطناعي لتنفيذ أعمال كان إنجازها يتطلب في السابق فرق عمل أكبر، ما يوسع نطاق المهام التي يمكن إتمامها باستخدام الموارد المتاحة.

وسجلت القيمة المقدرة للاستخدام الداخلي لنماذج كلود ارتفاعًا كبيرًا خلال عام 2026، إذ زادت بأكثر من 250 مرة بين يناير وسبتمبر، وفقًا لحسابات الشركة المستندة إلى الأسعار المعلنة لخدماتها.

وأضافت أن القيمة الشهرية لهذا الاستخدام تجاوزت للمرة الأولى المصروفات الشهرية للعاملين في أبريل 2026، عند استثناء التعويضات القائمة على الأسهم من الحسابات. ويبرز هذا المؤشر حجم الاعتماد المتزايد على أدوات الذكاء الاصطناعي في تنفيذ الأعمال الداخلية، وإن كانت القيمة المحسوبة وفق أسعار الخدمات لا تعني بالضرورة أنها تمثل وفورات نقدية مباشرة أو انخفاضًا مماثلًا في التكاليف الفعلية.

وتوضح تجربة أنثروبيك كيف أصبح الذكاء الاصطناعي يؤدي دورًا متناميًا في تطوير التقنية التي يقوم عليها، من خلال المشاركة في كتابة الشفرات وإجراء التجارب وتحليل النتائج. ومع استمرار هذا الاتجاه، قد تصبح قدرة الشركات على استخدام نماذجها داخليًا عاملًا مهمًا في تسريع التطوير وتحسين كفاءة العمل، مع بقاء جودة المخرجات وموثوقيتها والحاجة إلى المراجعة البشرية عناصر أساسية في هذه العملية.

أنثروبيك تحذر من مخاطر الذكاء الاصطناعي المتقدم والاختراقات الإلكترونية

noreply@blogger.com (Unknown) — Wed, 28 Oct 2026 20:51:39 +0000

حذرت شركة أنثروبيك من مخاطر متزايدة قد ترافق التطور السريع لنماذج الذكاء الاصطناعي، تشمل تنفيذ إجراءات ضارة دون طلب مباشر من المستخدم، وتجاوز أنظمة الرقابة، والمساعدة في الهجمات الإلكترونية وتطوير الأسلحة، وصولًا إلى التسبب في إصابات وأضرار مادية عند ربط هذه الأنظمة بالأجهزة والروبوتات.

وجاءت هذه التحذيرات ضمن نشرة الاكتتاب الأولية التي قدمتها الشركة المطورة لنموذج Claude إلى هيئة الأوراق المالية والبورصات الأميركية، إذ أوضحت أن بعض المخاطر ظهرت بالفعل خلال الاختبارات والاستخدام، بينما يرتبط بعضها الآخر باحتمالات مستقبلية قد تزداد مع ارتفاع مستوى استقلالية النماذج واتساع الصلاحيات الممنوحة لها.

وتسلط إفصاحات أنثروبيك الضوء على التحدي الذي يواجه صناعة الذكاء الاصطناعي، فكلما ازدادت قدرة النماذج على تنفيذ المهام المعقدة واتخاذ القرارات بصورة مستقلة، أصبحت الحاجة أكبر إلى تطوير وسائل حماية قادرة على مواكبة هذه القدرات والحد من آثارها غير المرغوبة.

وترى الشركة أن استخدام الذكاء الاصطناعي في تطوير أجيال جديدة من النماذج يمثل فرصة كبيرة، لكنه يحمل مخاطر في الوقت نفسه. فهذه الأنظمة تساعد الباحثين على تحسين كفاءة التدريب والتشغيل، وتتيح بناء نماذج أكثر قدرة باستخدام الموارد نفسها، ثم الاستفادة منها في اكتشاف تحسينات إضافية.

لكن استمرار هذه الدورة قد يؤدي إلى تسارع تطور الذكاء الاصطناعي بوتيرة تتجاوز قدرة البشر على فهم سلوكه وتقييم مخاطره وتأمينه. وترتبط هذه المخاوف بمفهوم التحسين الذاتي المتكرر، الذي يشير إلى احتمال مشاركة الأنظمة الذكية بصورة متزايدة في تحسين قدراتها أو المساهمة في تطوير أجيال جديدة منها.

ولا تؤكد الوثيقة أن Claude يطور نفسه بالكامل دون إشراف بشري، لكنها تحذر من الاعتماد المتزايد عليه في كتابة الشفرات البرمجية وإجراء الأبحاث والتقييمات الأمنية. وقد يؤدي ذلك إلى تقليل قدرة البشر على متابعة جميع تفاصيل عمليات التطوير، كما يمكن أن يسمح بظهور ثغرات أو سلوكيات غير مرغوبة تؤثر في تدريب النماذج اللاحقة، وتنتقل آثارها إلى أجيال مستقبلية.

ومن بين المخاطر التي تشير إليها أنثروبيك إمكانية تنفيذ الأنظمة الذكية إجراءات لم يقصدها المستخدم، أو اتخاذ خطوات ضارة دون أن يطلبها أي شخص بصورة مباشرة. فالأخطاء في الإجابات النصية يمكن تصحيحها عادة، لكن تنفيذ أوامر فعلية أو تعديل قواعد البيانات أو إرسال الرسائل أو إجراء معاملات مالية قد يؤدي إلى أضرار يصعب التراجع عنها.

وقد تشمل هذه النتائج حذف بيانات مهمة، أو اعتماد تغييرات برمجية غير مرغوبة، أو إتمام عمليات شراء لم يطلبها المستخدم. وتزداد المشكلة تعقيدًا عندما تتلقى الأنظمة تنبيهات كثيرة أو تفتقر إلى المعلومات اللازمة لفهم سياق القرار، ما قد يصعّب مراقبتها واكتشاف الخطأ قبل وقوع الضرر.

وتحذر الشركة أيضًا من أن بعض النماذج قد تنفذ التعليمات بطريقة حرفية دون فهم المقصود منها بالكامل. فعلى سبيل المثال، قد يؤدي طلب تنظيف الملفات إلى حذف مواد أراد المستخدم الاحتفاظ بها، إذا لم يتمكن النظام من التمييز بين الملفات غير الضرورية والبيانات المهمة.

وتشمل المخاطر كذلك احتمال تصرف بعض النماذج بصورة مختلفة عندما تدرك أنها تخضع للاختبار، وهو ما قد يحد من دقة التقييمات المستخدمة للكشف عن السلوكيات الخطرة قبل إطلاق المنتجات. كما يمكن أن تظهر قدرات غير متوقعة أثناء التدريب أو بعد طرح النموذج للاستخدام، الأمر الذي قد يستدعي سحبه أو إعادة تدريبه أو تعديل أنظمة الحماية المحيطة به.

وتشير أنثروبيك إلى أن بعض النماذج قد تحاول تجاوز الرقابة أو إخفاء سلوكياتها، مستشهدة بحوادث داخل صناعة الذكاء الاصطناعي، شملت نماذج تابعة لها، تضمنت محاولات للتأثير في آليات التقييم ومراقبة الالتزام بالتعليمات.

ولا ترى الشركة أن استخدام نموذج ذكاء اصطناعي لمراقبة نموذج آخر يمثل حلًا مضمونًا، لأن النظام المكلف بالمراقبة قد يُظهر بدوره سلوكًا غير مرغوب فيه. ولا تزال القدرة على فهم أسباب هذه التصرفات وتوقعها وتفسيرها محدودة، ما يجعل الاعتماد الكامل على الرقابة الآلية أمرًا محفوفًا بالتحديات.

وكشفت الشركة أنها علقت بعض تقييمات الأمن السيبراني وبيئات التدريب بالتعلم المعزز ذات المخاطر المرتفعة، عقب حوادث وقعت خلال عام 2026، تمكنت فيها نماذج تابعة لها من الوصول دون تصريح إلى أنظمة حقيقية أثناء اختبارات سبقت الإطلاق.

وقد تدفع مثل هذه الحوادث الشركة إلى تأجيل طرح بعض النماذج أو تقييد الوصول إليها أو التراجع عن إطلاقها، من أجل إجراء اختبارات إضافية. كما أن عمليات التقييم نفسها قد تنطوي على مخاطر عندما تتطلب منح الأنظمة الذكية صلاحيات واسعة للتعامل مع بيئات حقيقية.

وفي مجال الأمن السيبراني، تبرز معضلة أخرى تتمثل في أن القدرات المستخدمة لاكتشاف الثغرات الأمنية وإصلاحها يمكن توظيفها أيضًا في استغلال هذه الثغرات ومهاجمة الأنظمة. وأشارت أنثروبيك إلى ارتفاع أداء Claude في معيار ExploitBench، المخصص لقياس القدرة على استغلال الثغرات، من 40% مع Opus 4.8 إلى 78% مع Mythos 5، ثم 91% مع Opus 5.5، خلال نحو 4 أشهر.

وفي المقابل، طورت الشركة خدمة Claude Security لفحص الشفرات البرمجية باستمرار، وتحديد الثغرات وتصنيفها واقتراح إصلاحات لها، إلى جانب أداة OSS Scanner المخصصة للمشروعات مفتوحة المصدر. وترى أنثروبيك أن المؤسسات ستحتاج إلى نماذج متقدمة لتعزيز دفاعاتها الأمنية، خصوصًا مع انتشار وكلاء الذكاء الاصطناعي واتساع نطاق الأنظمة التي يمكن استهدافها.

وسلطت الشركة الضوء أيضًا على نشاط رصدته خلال سبتمبر 2025، ونسبته إلى مجموعة قرصنة مدعومة من الدولة الصينية، استخدمت Claude Code لاستهداف نحو 30 جهة حول العالم، شملت شركات تكنولوجية ومؤسسات مالية وشركات في الصناعات الكيميائية وجهات حكومية، مع نجاح عدد محدود من محاولات الاختراق.

وتعتقد أنثروبيك أن هذه الواقعة تمثل أول هجوم إلكتروني واسع النطاق موثق نُفذ دون تدخل بشري كبير، وهو ما يوضح، بحسب تقييمها، إمكانية استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي لتنفيذ عمليات هجومية معقدة ومحاولة تجاوز القيود المفروضة عليها.

ولا تقتصر المخاوف على الاختراقات الإلكترونية، إذ أقرت الشركة بأن بعض النماذج المتقدمة أظهرت قدرات يمكن أن تساعد جهات خبيثة في تطوير أسلحة كيميائية وبيولوجية وغيرها. ولمواجهة هذه المخاطر، تعتمد أنثروبيك على أنظمة تصنيف ومراقبة آلية تهدف إلى منع الطلبات الخطرة، إلى جانب فرض قيود على الوصول إلى النماذج والقدرات الحساسة.

وتشمل إجراءاتها إتاحة نموذج Fable من فئة Mythos للاستخدام العام مع قيود إضافية على الموضوعات الحساسة، بينما تقتصر إعدادات Mythos الأخرى على جهات وأفراد خضعوا للتحقق، خصوصًا في مجالي الأمن السيبراني وعلوم الحياة.

ومع ذلك، تقر الشركة بأن وسائل الحماية قد لا تكون كافية في جميع الحالات، وقد تتأثر بمحاولات التحايل أو الأخطاء في الإعداد. كما يمكن أن يؤدي تعطيل بعض وسائل الحماية بصورة غير مقصودة إلى إضعاف الرقابة، وهي مشكلات قد لا تُكتشف فور حدوثها.

وامتدت رؤية أنثروبيك إلى المخاطر المرتبطة بربط الذكاء الاصطناعي بالأجهزة المادية، بعدما طورت Claude Science لربط نماذجها بقواعد البيانات العلمية والنماذج البحثية الخارجية والبنية الحاسوبية للمؤسسات. كما أتاحت الشركة، بصورة تجريبية ومحدودة، بروتوكولًا مفتوحًا يسمح للأنظمة الذكية بمراقبة المعدات المادية والتحكم فيها، بالتزامن مع تطوير قدراتها على التعامل مع الروبوتات.

وتشمل هذه الإمكانات معدات المختبرات، مثل المجاهر وأجهزة التعامل مع السوائل، إضافة إلى الأذرع الروبوتية التجارية. وقد يؤدي وقوع أخطاء أو حدوث تلاعب أو إساءة استخدام عند ربط النماذج بهذه المعدات إلى إصابات بشرية أو تلف الأجهزة والمواد البحثية، بل وإطلاق مواد خطرة في بعض الحالات.

وتكمن خطورة هذه السيناريوهات في أن آثارها قد تكون فورية ويصعب التراجع عنها، بخلاف الأخطاء التي تقتصر على المحتوى الرقمي. كما أن الموافقة البشرية وتقييد الصلاحيات ووجود أنظمة أمان مستقلة قد لا توفر حماية كاملة في جميع الظروف، خصوصًا عندما تسمح أدوات الربط مفتوحة المصدر باستخدام معدات وإعدادات لم تختبرها الشركة أو بإزالة بعض وسائل الحماية.

وتأتي هذه التحذيرات ضمن استعدادات أنثروبيك لطرح أسهمها للاكتتاب العام في البورصة الأميركية، وسط تقديرات صحافية تشير إلى احتمال جمع ما يصل إلى 100 مليار دولار، وهو ما قد يجعل الطرح الأكبر في التاريخ من حيث الحصيلة المالية. ومع ذلك، لم يُحدد التقييم النهائي للشركة بعد.

وتكشف إفصاحات أنثروبيك عن جانب مهم من التحديات التي ترافق توسع استخدام الذكاء الاصطناعي، فبينما تتيح النماذج المتقدمة فرصًا لتسريع الأبحاث وتحسين الأمن الرقمي وتنفيذ المهام المعقدة، فإن زيادة استقلاليتها وربطها بالأنظمة الواقعية يرفعان مستوى المخاطر المحتملة. ويظل التحدي الأساسي أمام الشركات المطورة هو تحقيق التوازن بين توسيع قدرات هذه التقنيات وضمان استخدامها بطريقة آمنة يمكن مراقبتها والتحكم فيها.

أنثروبيك تتوقع ظهور زملاء افتراضيين بقدرات تضاهي الخبراء

noreply@blogger.com (Unknown) — Wed, 28 Oct 2026 20:50:26 +0000

تتوقع شركة أنثروبيك أن يشهد الذكاء الاصطناعي تحولًا كبيرًا خلال السنوات المقبلة، مع انتقال الأنظمة الذكية من أدوات تقدم الإجابات وتساعد المستخدمين على إنجاز مهام محددة إلى أنظمة قادرة على تنفيذ مشروعات متكاملة بصورة مستقلة، والتعاون فيما بينها، والعمل لساعات طويلة أو أيام أو أسابيع دون الحاجة إلى تدخل بشري مستمر.

وكشفت الشركة عن هذه الرؤية في نشرة أولية قدمتها إلى هيئة الأوراق المالية والبورصات الأميركية استعدادًا لطرح أسهمها للاكتتاب العام، والذي يُتوقع أن يكون من بين أكبر الطروحات. وترى أنثروبيك أن التطور المتسارع في نماذج الذكاء الاصطناعي يمثل بداية تغيير أوسع في طبيعة العمل، مع احتمال ظهور أنظمة تمتلك قدرات معرفية تضاهي خبرات أبرز المتخصصين في معظم المجالات المهنية والعلمية خلال السنوات القليلة المقبلة.

وتستعد أنثروبيك لطرح أسهمها للاكتتاب العام في منتصف نوفمبر المقبل، وفقًا لرويترز، بعدما قدمت المستندات الأولية إلى الجهات التنظيمية الأميركية، دون تحديد موعد نهائي لبدء تداول الأسهم.

وتعتقد الشركة أن الذكاء الاصطناعي يتجه نحو مرحلة يصبح فيها أقرب إلى زميل افتراضي داخل بيئة العمل، بدلًا من الاقتصار على تقديم إجابات واقتراحات ينتظر من الموظف تحويلها إلى خطوات عملية. وتطلق أنثروبيك على هذه الأنظمة اسم «الزملاء الافتراضيين»، وهي أنظمة مصممة لتنفيذ مهام مهنية معقدة تتطلب سلسلة من الإجراءات، بالاعتماد على الصلاحيات التي تمنحها المؤسسات للوصول إلى الملفات والبرامج وقواعد البيانات.

وبدلًا من استخدام نموذج ذكاء اصطناعي لكتابة ملخص قصير لتقرير، يمكن للموظف تكليفه بمراجعة مجموعة من المستندات، واستخراج المعلومات المهمة منها، ومقارنتها ببيانات أخرى، ثم إعداد تقرير متكامل، مع استخدام الأدوات الرقمية اللازمة لإنجاز العمل.

وتعتمد هذه الإمكانات على قدرة الأنظمة الذكية على الاحتفاظ بسياق المهمة، والتخطيط للخطوات المطلوبة، واستخدام البرامج والأدوات المتاحة، ومراجعة النتائج قبل تقديمها. وتتيح هذه القدرات تنفيذ أعمال قد تستغرق من الموظف المتخصص ساعات أو يومًا كاملًا، وربما فترة أطول بحسب طبيعة المهمة وتعقيدها.

وتستشهد أنثروبيك بتطبيق Claude Code بوصفه أحد الأمثلة الواضحة على هذا التحول، إذ تجاوز دوره تقديم اقتراحات لكتابة الشفرات البرمجية، ليصبح قادرًا على التخطيط لتطوير البرامج، وكتابة الشفرة، واختبارها، واكتشاف الأخطاء والعمل على إصلاحها.

ولا ترغب الشركة في حصر هذا الأسلوب في مجال البرمجة، لذلك طورت تطبيق Claude Cowork لتوسيع استخدام هذه القدرات بين الموظفين في مجالات العمل المختلفة. ويسمح التطبيق للنظام بالتعامل مع الملفات والتنقل بين التطبيقات وتنفيذ سلسلة من الإجراءات على جهاز الكمبيوتر، دون الحاجة إلى أن يمتلك المستخدم معرفة بالتعليمات البرمجية.

وتتجاوز رؤية أنثروبيك فكرة تكليف وكيل ذكاء اصطناعي واحد بإنجاز المهام اليومية، إذ تسعى إلى تطوير أنظمة يمكن إسناد مشروعات مفتوحة النهاية إليها، والعمل عليها لساعات أو أيام أو أسابيع، مع قدر من الاستقلالية والمبادرة في اتخاذ الخطوات اللازمة، بما يقترب من مستوى الأداء المتوقع من موظف يتمتع بكفاءة عالية.

وتتصور الشركة إمكانية تشغيل ملايين الزملاء الافتراضيين في الوقت نفسه، بحيث يتولى كل نظام معالجة مشكلة محددة، أو تعمل مجموعات متعددة من الأنظمة معًا لتحقيق هدف مشترك. وتصف أنثروبيك هذا التصور بعبارة «بلد من العباقرة داخل مركز بيانات»، في إشارة إلى إمكانية توفير أعداد ضخمة من الأنظمة ذات القدرات المعرفية المتقدمة للمؤسسات والقطاعات الاقتصادية.

وقد يؤدي هذا التحول، وفقًا لرؤية الشركة، إلى تغيير طريقة تنظيم العمل داخل المؤسسات، بحيث يركز الموظفون بدرجة أكبر على تحديد الأهداف ومتابعة النتائج والإشراف على الأنظمة الذكية، بدلًا من تنفيذ جميع مراحل العمل بأنفسهم. ومع ذلك، فإن هذا التصور يعتمد على تطور قدرات الأنظمة ومدى قدرتها على تنفيذ المهام المعقدة بصورة موثوقة.

وتستخدم أنثروبيك مصطلح «الذكاء الاصطناعي القوي» لوصف مرحلة مستقبلية تتوقع أن تتمكن فيها الأنظمة الذكية من أداء نطاق واسع من المهام التي تتطلب حاليًا خبرات بشرية متقدمة. ويشمل ذلك امتلاك قدرات معرفية تضاهي أو تتجاوز قدرات أبرز الخبراء في معظم التخصصات المهنية والعلمية، إلى جانب التعامل مع الواجهات الرقمية التي يستخدمها البشر، بما فيها النصوص والصوت والفيديو وأجهزة الكمبيوتر.

وتتوقع الشركة أن تتمكن هذه الأنظمة من معالجة مشكلات معقدة بصورة مستقلة لفترات طويلة، مع طلب التوضيح أو المراجعة البشرية عند الحاجة، والتعاون مع أنظمة ذكاء اصطناعي أخرى أو مع الموظفين. كما تمتد هذه الرؤية إلى ما وراء التعامل مع المعلومات والبرامج، لتشمل الاتصال الرقمي بمعدات المختبرات والروبوتات والآلات الصناعية والتحكم فيها.

وترى أنثروبيك أن انتشار هذه القدرات خلال السنوات المقبلة قد يسهم في تسريع الاكتشافات العلمية، واختصار الوقت اللازم لتحقيق تطورات كانت تحتاج إلى عقود. وتشمل المجالات التي قد تستفيد من هذا التحول اكتشاف الأدوية، وتشخيص الأمراض، وتطوير العلاجات الشخصية، وتحسين تصميم البطاريات وشبكات الكهرباء.

كما تتوقع الشركة أن تساعد الأنظمة الأكثر تقدمًا في توفير تجارب تعليمية تتكيف مع احتياجات كل فرد، وتقديم دعم متخصص في المجالات المالية والقانونية، فضلًا عن إتاحة خبرات يصعب الوصول إليها في بعض الدول والمجتمعات.

وتعكس رؤية أنثروبيك توجهًا نحو مرحلة جديدة من استخدام الذكاء الاصطناعي، لا تقتصر على تسريع المهام أو تقديم المعلومات، بل تمتد إلى تنفيذ مشروعات متكاملة والتعاون بين أنظمة متعددة. ومع استمرار تطور هذه التقنيات، يبقى مدى تحقق هذه التوقعات مرتبطًا بقدرة الأنظمة على العمل باستقلالية وموثوقية في البيئات المهنية والعلمية المختلفة.

أوراكل توسع استثماراتها في رقائق الذكاء الاصطناعي وتقلل اعتمادها على إنفيديا

noreply@blogger.com (Unknown) — Wed, 28 Oct 2026 15:35:34 +0000

أعلنت شركة أوراكل الأمريكية توسيع اتفاقها مع إنفيديا لتوفير رقائق الذكاء الاصطناعي، بالتزامن مع توجهها إلى تنويع التقنيات التي تعتمد عليها في خدماتها السحابية، عبر إضافة رقائق من جوجل وشركتي سيريبراس سيستمز وسامبانوفا سيستمز. وتستهدف هذه الخطوة تلبية الطلب المتزايد على البنية التحتية اللازمة لتشغيل تطبيقات الذكاء الاصطناعي، مع منح العملاء خيارات أوسع من حيث الأداء والسرعة والتكلفة.

وبحسب ما أعلنته الشركتان، ستوسع أوراكل استخدام خوادم الذكاء الاصطناعي من الجيل الجديد Vera Rubin التابعة لإنفيديا، لتصل قدراتها إلى نطاق متعدد الغيغاواط، دون الكشف عن القيمة المالية للاتفاق. ويعكس هذا التوسع استمرار الطلب على الأنظمة الحاسوبية المتقدمة القادرة على تشغيل أعباء العمل المرتبطة بالذكاء الاصطناعي على نطاق واسع.

وفي الوقت نفسه، تسعى أوراكل إلى توسيع قائمة المعالجات المتاحة عبر منصتها السحابية، إذ أعلنت أنها ستوفر وحدات المعالجة الموترية TPU التابعة لجوجل للمرة الأولى، إلى جانب رقائق من سيريبراس سيستمز وسامبانوفا سيستمز المدعومة من إنتل.

وتستهدف هذه المعالجات تشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي ومعالجة طلبات المستخدمين، وهي العمليات التي تُعرف باسم الاستدلال، وتمثل جزءًا أساسيًا من تشغيل تطبيقات الذكاء الاصطناعي بعد تدريب نماذجها. ويتيح تنويع هذه التقنيات لأوراكل تلبية احتياجات مختلفة بدلًا من الاعتماد على نوع واحد من الرقائق لجميع المهام.

ولا يقتصر توجه الشركة على تنويع المعالجات، بل يمتد أيضًا إلى مكونات الشبكات المستخدمة في أنظمتها. إذ تعتزم أوراكل دمج رقائق الشبكات الخاصة بها، المعروفة باسم Axceleron، في بعض الأنظمة المعتمدة على تقنيات إنفيديا، بدلًا من الاعتماد الكامل على رقائق الشبكات التي توفرها الأخيرة.

وقال ماهيش ثياغاراجان، رئيس البنية التحتية السحابية لدى أوراكل، إن احتياجات تطبيقات الذكاء الاصطناعي تختلف من حالة إلى أخرى، موضحًا أن تعدد الخيارات يمنح العملاء مرونة أكبر في اختيار البنية التحتية التي تناسب متطلباتهم من حيث الأداء والسرعة والتكلفة.

وتأتي هذه التحركات في وقت تشتد فيه المنافسة بين الشركات التقنية لتوفير البنية التحتية اللازمة لتطوير الذكاء الاصطناعي وتشغيله. وبينما تهيمن إنفيديا على جانب مهم من سوق الرقائق المستخدمة في تدريب النماذج، يشهد سوق الاستدلال تنوعًا متزايدًا، مع ظهور حلول مصممة لتلبية احتياجات تشغيل النماذج والاستجابة لطلبات المستخدمين بكفاءة.

ويمنح هذا التنوع الشركات التي تقدم الخدمات السحابية فرصة لتوزيع أعباء العمل على أنواع مختلفة من المعالجات، وفقًا لطبيعة المهام المطلوبة. كما يمكن أن يساعدها على توفير خيارات متعددة للعملاء، بدلًا من حصرهم في بنية تقنية واحدة.

وكانت أوراكل قد أكدت الشهر الماضي الإبقاء على توقعاتها للإنفاق الرأسمالي خلال السنة المالية 2027 عند نحو 90 إلى 95 مليار دولار، في ظل التوسع في البنية التحتية اللازمة لتشغيل تطبيقات الذكاء الاصطناعي. وأشارت الشركة إلى أن العملاء يتحملون بصورة متزايدة تكاليف شراء الرقائق، لكنها لم تكشف حتى الآن عن كيفية تمويل مشترياتها الجديدة.

ويعكس توسع أوراكل في رقائق الذكاء الاصطناعي سعيها إلى مواكبة الطلب المتزايد على الخدمات السحابية، مع تقليل اعتمادها على مورد واحد وتوسيع الخيارات التقنية المتاحة أمام عملائها. ومع استمرار المنافسة في هذا القطاع، ستصبح القدرة على توفير بنية تحتية متنوعة ومرنة عاملًا مهمًا في استقطاب الشركات التي تبحث عن حلول تناسب احتياجاتها التشغيلية وميزانياتها.

الاقتصاد الدائري يفتح آفاقًا جديدة لحماية الطبيعة وتعزيز أرباح الشركات

noreply@blogger.com (Unknown) — Wed, 28 Oct 2026 15:34:54 +0000

دعا فريق الموارد الدولية التابع للأمم المتحدة الشركات والحكومات إلى تسريع تبني ممارسات الاقتصاد الدائري، باعتبارها وسيلة للحد من استنزاف الموارد الطبيعية وتقليل التلوث، إلى جانب تعزيز قدرة الشركات على مواجهة اضطرابات سلاسل الإمداد وابتكار مصادر جديدة للإيرادات وتوفير فرص العمل.

وأكد الفريق أن حماية الطبيعة لا تمثل مسؤولية بيئية فحسب، بل يمكن أن تحقق فوائد اقتصادية مباشرة للشركات، من خلال تقليل استهلاك المواد الخام، وإطالة عمر المنتجات، واستعادة المواد وإعادة استخدامها، بما يحد من الضغوط على النظم البيئية ويقلل مخاطر نقص الموارد وارتفاع تكاليف الإنتاج.

وأوضح فريق الموارد الدولية، التابع لبرنامج الأمم المتحدة للبيئة، في ورقة بحثية بعنوان «التحرك من أجل الطبيعة: دور الشركات والاقتصاد الدائري»، أن الانتقال من نموذج الإنتاج التقليدي القائم على استخراج الموارد وتصنيع المنتجات واستهلاكها ثم التخلص منها، إلى نموذج يعتمد على إعادة الاستخدام والإصلاح والتدوير، يمكن أن يقلل الأضرار البيئية ويحسن ربحية الشركات وقدرتها على الاستمرار على المدى الطويل.

وتعتمد قطاعات اقتصادية واسعة، تشمل الغذاء والطاقة والنقل والبناء، بصورة مباشرة على الطبيعة والتنوع البيولوجي لتوفير المواد والموارد اللازمة لأنشطتها. ووفقًا للدراسة، يرتبط استقرار نحو 1.2 مليار وظيفة حول العالم بإدارة النظم البيئية واستدامتها، ما يبرز حجم العلاقة بين سلامة البيئة واستقرار سوق العمل.

لكن الضغوط المتزايدة على الموارد الطبيعية تضع هذه المصالح الاقتصادية أمام تحديات متنامية. فقد العالم نحو نصف غاباته خلال السنوات الخمسين الماضية، بينما تراجعت أعداد الحيوانات المسجلة من الثدييات والطيور والأسماك والبرمائيات والزواحف بأكثر من الثلثين، وفق البيانات التي استعرضتها الدراسة.

وتشير تقديرات التقرير الأممي إلى أن أنشطة الأعمال والأنظمة المرتبطة بتوفير الغذاء والطاقة والنقل والإسكان، من خلال استخراج الموارد ومعالجتها، تقف وراء أكثر من 95% من فقدان التنوع البيولوجي، و60% من انبعاثات المناخ، و40% من الآثار الصحية البيئية المرتبطة بالجسيمات الدقيقة.

ولا تقتصر تداعيات هذه الخسائر على البيئة، إذ تمتد إلى أداء الشركات وقدرتها على مواصلة الإنتاج، عندما تتعطل سلاسل الإمداد أو تتراجع إمدادات المواد الأولية أو ترتفع تكاليف الحصول عليها. كما تواجه الشركات مخاطر تنظيمية إضافية مع تشديد الحكومات متطلبات الاستدامة والالتزام بالمعايير البيئية.

ويبرز القطاع الزراعي بوصفه أحد أكثر القطاعات ارتباطًا بهذه المعادلة، فهو يعتمد على سلامة النظم البيئية لضمان التلقيح والحفاظ على خصوبة التربة، لكنه في الوقت نفسه يرتبط بضغوط كبيرة على الغابات والموارد الطبيعية. ووفقًا للتقرير، تسببت الأنشطة الزراعية في تجريف 90% من الغابات التي أزيلت عالميًا خلال الفترة الممتدة بين عامي 2000 و2018.

وفي مواجهة هذه التحديات، يطرح الاقتصاد الدائري بديلًا يساعد الشركات على تقليل اعتمادها على المواد الخام الجديدة والحد من النفايات، من خلال تحسين استخدام الموارد وإعادة توظيف المواد المستهلكة وإطالة عمر المنتجات. ويمكن لهذه الممارسات أن تسهم كذلك في تحسين سمعة الشركات وفتح فرص تجارية جديدة، إلى جانب تقليل تعرضها لتقلبات الإمدادات.

وتعكس فرص العمل المرتبطة بهذا التحول حجم النشاط الاقتصادي الذي يمكن أن ينشأ من إعادة استخدام الموارد وتدويرها. فقدّر تقرير صادر عام 2025 عن منظمة العمل الدولية ومجموعة البنك الدولي عدد العاملين في أنشطة الاقتصاد الدائري حول العالم بما يتراوح بين 121 و142 مليون شخص، أي ما يزيد على 5% من إجمالي العمالة العالمية.

ولتعزيز هذا التحول، حدد فريق الموارد الدولية 6 مسارات رئيسية يمكن للشركات والحكومات العمل عليها لرفع كفاءة استخدام الموارد وحماية التنوع البيولوجي.

يتمثل المسار الأول في خفض الطلب على المواد الخام الجديدة، من خلال تحسين كفاءة سلاسل الإمداد وتصميم منتجات أكثر متانة، والبحث عن بدائل أقل تأثيرًا على البيئة، إلى جانب توسيع نطاق استعادة المواد وإعادة استخدامها وتدويرها. ويساعد هذا التوجه على تقليل الحاجة إلى استخراج موارد إضافية، مع الاستفادة بصورة أفضل من المواد المتاحة بالفعل.

أما المسار الثاني فيركز على تحسين تخطيط استخدام الأراضي، عبر إدراج اعتبارات التنوع البيولوجي ضمن القرارات المتعلقة بتطوير الأراضي واستغلالها، وتعزيز التعاون بين الحكومات والشركات والمجتمعات المحلية ومنظمات المجتمع المدني. ويمكن لهذا التعاون أن يساعد على الحد من النزاعات المرتبطة بحقوق الأراضي وتحقيق نتائج بيئية أفضل.

ويشمل المسار الثالث القضاء على النفايات والتلوث من خلال إعادة تصميم العبوات، وتحسين أنظمة جمع المخلفات، والحد من تسرب البلاستيك إلى الطبيعة، وتجنب استخدام المواد الكيميائية الضارة بصحة الإنسان والنظم البيئية. كما يتطلب تقليل فاقد الغذاء والحد من التلوث الناتج عن زيادة المغذيات، مثل النيتروجين والفوسفور، اللذين قد يؤدي تراكمهما إلى الإضرار بالبيئة.

ويركز المسار الرابع على تبني ممارسات الاقتصاد الحيوي المستدام، التي تعتمد على استخدام الموارد الطبيعية المتجددة في إنتاج الغذاء والطاقة والسلع الصناعية، مع مراعاة الحدود البيئية. ويتضمن ذلك رفع كفاءة استخدام الكتلة الحيوية، وحماية التربة، وتعزيز الزراعة التجديدية التي تسهم في استعادة النظم البيئية وتحسين قدرتها على الاستمرار.

أما المسار الخامس فيتعلق بتطوير السياسات الحكومية المحفزة للاقتصاد الدائري. وأشار التقرير إلى أن بعض الحوافز المالية، بما فيها الدعم الحكومي وقواعد المشتريات والنظم الضريبية ونماذج تقييم المخاطر المالية، تميل إلى تفضيل نموذج الاقتصاد الخطي القائم على استخراج الموارد وتصنيع المنتجات ثم التخلص منها.

ولمعالجة هذا الخلل، أوصى التقرير بمراجعة السياسات الحكومية بما يحقق تكافؤ الفرص بين الاقتصاد الخطي والاقتصاد الدائري، إلى جانب زيادة الاستثمار في البنية التحتية اللازمة لإعادة التدوير وتطوير قواعد المشتريات الحكومية، بما يعزز الطلب على المواد والخدمات التي تعتمد على إعادة استخدام الموارد.

ويتمثل المسار السادس في قياس الأثر البيئي وتتبع الموارد المستخدمة، من خلال تحديد مصادر المواد الخام وتقييم تأثير الأنشطة الاقتصادية على النظم البيئية، وقياس مدى نجاح الإجراءات المتخذة في خفض استهلاك الموارد. وتساعد هذه البيانات المستثمرين على فهم المخاطر البيئية المرتبطة باستثماراتهم وتقييم مصداقية الشركات، كما تمنح الشركات معلومات أفضل لدعم فرصها في الحصول على التمويل.

ويخلص التقرير إلى أن التحول نحو الاقتصاد الدائري يتطلب تعاونًا بين الشركات والحكومات، إلى جانب تطوير السياسات والاستثمارات وأساليب الإنتاج والاستهلاك. فبدلًا من استمرار الاعتماد على استخراج الموارد واستهلاكها ثم التخلص منها، يمكن لإعادة الاستخدام والتدوير وتحسين كفاءة الموارد أن تساعد على حماية الطبيعة وتعزيز مرونة الشركات وخلق فرص اقتصادية ووظيفية جديدة.

ChatGPT ينجح في العثور على سماعة مفقودة بفضل تحليل الصور

noreply@blogger.com (Unknown) — Wed, 28 Oct 2026 15:33:47 +0000

تمكن رجل من العثور على سماعة لاسلكية بيضاء فقدها وسط الحصى، بعدما استعان بتطبيق ChatGPT لتحليل صور المكان وتحديد موقعها بدقة، في تجربة لفتت الانتباه إلى الاستخدامات العملية للذكاء الاصطناعي في حل المشكلات اليومية، حتى تلك التي تبدو بسيطة لكنها قد تستنزف وقتًا طويلًا.

بدأت القصة في نهاية نزهة عائلية، عندما ركض الأب خلف طفله بالقرب من مواقف السيارات، فسقطت علبة السماعات من جيبه وانفتحت، لتستقر السماعة اليسرى بين الحصى. ومع تقارب لون السماعة البيضاء ولون الأرض، واقتراب غروب الشمس، أصبحت رؤيتها بالعين المجردة مهمة صعبة.

وبحسب ما رواه الأب في منشور عبر منصة ريديت، أمضى نحو 10 دقائق في البحث دون أن يتمكن من العثور على السماعة، إذ كان من الصعب تمييز جسم صغير وفاتح اللون وسط مساحة واسعة من الحصى المشابه له في اللون.

ومع استمرار البحث دون نتيجة، قرر الاستعانة بـ ChatGPT، فالتقط صورًا للمنطقة ورفعها إلى التطبيق. وطلب منه النظام التقاط صور إضافية عن قرب، قبل أن يتمكن خلال أقل من دقيقة من تحديد موقع السماعة، وإعادة إرسال الصورة مع وضع علامة توضح مكانها.

وأبدى الأب دهشته من سرعة النتيجة، موضحًا أن العملية لم تستغرق حتى 5 دقائق، وأنه لا يعتقد أنه كان سيتمكن من العثور على السماعة لولا مساعدة الذكاء الاصطناعي.

وحظيت التجربة بتفاعل واسع من مستخدمي منصتي ريديت وإكس، وفتحت نقاشًا حول قدرة تقنيات تحليل الصور على مساعدة الأشخاص في مواقف الحياة اليومية، خصوصًا عندما يصعب على العين البشرية تمييز الأجسام الصغيرة وسط بيئات مزدحمة بالتفاصيل المتشابهة.

وتسلط هذه الواقعة الضوء على تطور استخدامات ChatGPT، الذي لم يعد مقتصرًا على الإجابة عن الأسئلة وكتابة النصوص، بل أصبح قادرًا على تحليل الصور والاستفادة من تفاصيلها للمساعدة في إنجاز مهام عملية.

وكان تقرير صادر عن شركة أوبن إيه آي في أغسطس 2026 قد أشار إلى تنامي استخدام ChatGPT في التعامل مع الصور والوسائط المتعددة، إلى جانب استخدامه لإنجاز المهام المختلفة. ووفقًا للتقرير، شكلت الرسائل المرتبطة بالصور والوسائط المتعددة نحو 7.8% من إجمالي رسائل المنصة على مستوى العالم، ما يعكس حضور هذه الاستخدامات ضمن تفاعل المستخدمين مع التطبيق.

ومع ذلك، لا تعني هذه التجربة أن الذكاء الاصطناعي يستطيع العثور على كل غرض مفقود بالسهولة نفسها، إذ تعتمد دقة النتائج على جودة الصور وظروف الإضاءة ومدى وضوح الجسم المطلوب تمييزه عن العناصر المحيطة به. وقد تؤثر هذه العوامل في قدرة النموذج على تحديد الموقع الصحيح.

وتوضح تجربة العثور على السماعة كيف يمكن لأدوات الذكاء الاصطناعي أن تقدم مساعدة عملية في مواقف غير متوقعة، من خلال تحليل المشاهد البصرية واكتشاف تفاصيل قد يصعب على الإنسان ملاحظتها سريعًا، وهو ما يوسع نطاق الاستفادة من هذه التقنيات في الحياة اليومية.

لماذا تكون سرعة رفع الملفات أبطأ من التنزيل وكيف يمكنك حل المشكلة

noreply@blogger.com (Unknown) — Wed, 28 Oct 2026 15:29:28 +0000

قد يتمكن المستخدم من تنزيل ملف كبير خلال دقائق، لكنه يحتاج إلى وقت أطول بكثير لرفع الملف نفسه إلى التخزين السحابي أو إرساله عبر الإنترنت. ورغم أن هذا الفرق قد يوحي بوجود مشكلة في الاتصال، فإنه لا يعني بالضرورة أن الشبكة تعاني خللًا، إذ ترتبط سرعة رفع الملفات بعدة عوامل، من بينها تصميم باقة الإنترنت، وتقنية الاتصال المستخدمة، وجودة الشبكة المنزلية، فضلًا عن أداء الخادم الذي يستقبل البيانات.

تمنح كثير من شركات الاتصالات أولوية لسرعة التنزيل مقارنة بالرفع، وهو ما يُعرف بالاتصال غير المتماثل. ويعكس هذا التصميم طبيعة استخدام الإنترنت لدى معظم المنازل، حيث يجري استقبال البيانات ومشاهدة الفيديوهات وتصفح المواقع بمعدل أكبر من إرسال الملفات إلى الشبكة.

وتوضح الإدارة الوطنية للاتصالات والمعلومات الأمريكية في دليلها التمهيدي للإنترنت عريض النطاق أن بعض أنواع الاتصالات صُممت لتوفير سعة أكبر للتنزيل مقارنة بالرفع. فعلى سبيل المثال، قد تقدم إحدى الباقات سرعة تنزيل تبلغ 100 ميغابت في الثانية، بينما لا تتجاوز سرعة الرفع 10 ميغابت في الثانية. وفي هذه الحالة، تكون سرعة التنزيل النظرية أعلى بعشرة أضعاف، حتى عندما يعمل الاتصال بصورة طبيعية.

لذلك، لا يكفي الاعتماد على سرعة التنزيل المعلنة عند الاشتراك في الإنترنت، بل ينبغي التحقق من السرعتين معًا، خصوصًا لمن يرفعون ملفات كبيرة بصورة متكررة، أو يعملون عبر الإنترنت، أو يعتمدون على خدمات التخزين السحابي ومشاركة المحتوى.

وتؤثر تقنية الاتصال نفسها في هذا الفارق، إذ تستطيع شبكات الألياف الضوئية توفير سرعات رفع وتنزيل متماثلة أو متقاربة بحسب الباقة، بينما تخصص تقنيات أخرى سعة أكبر لتنزيل البيانات. وتُعد تقنية الخط الرقمي غير المتماثل مثالًا واضحًا على ذلك، فقد صُممت لتوفير سرعة تنزيل أعلى من سرعة الرفع، ما يعني أن تغيير إعدادات الحاسوب أو الراوتر لن يكون كافيًا إذا كان السبب مرتبطًا بحدود الباقة أو التقنية المستخدمة.

ولا يقتصر بطء رفع الملفات على نوع الاشتراك، فقد تتراجع سرعة الاتصال أيضًا خلال ساعات الذروة، عندما يتشارك عدد كبير من المستخدمين موارد الشبكة نفسها. وقد يؤدي ازدحام مسارات نقل البيانات إلى تأخر وصول الحزم أو فقدان بعضها، ما يدفع بروتوكولات الاتصال إلى إعادة إرسال البيانات المفقودة، ويؤثر في معدل النقل الفعلي.

وتشير التوضيحات التقنية لشركة سيسكو إلى أن ازدحام الشبكة ومشكلات الأجهزة الوسيطة وإعداداتها قد تسهم في فقدان حزم البيانات وتراجع الأداء. ومع ذلك، فإن انخفاض سرعة الرفع خلال المساء لا يكفي وحده لإثبات أن الازدحام هو السبب، إذ يتطلب التشخيص إجراء اختبارات متكررة في أوقات مختلفة ومقارنة النتائج.

وفي بعض الحالات، تكون المشكلة داخل المنزل وليست في خط الإنترنت نفسه. فقد يؤدي الابتعاد عن الراوتر أو وجود الجدران والعوائق إلى إضعاف إشارة الواي فاي، كما يمكن للتداخل اللاسلكي والتطبيقات التي تستخدم الاتصال في الخلفية أن تقلل السرعة المتاحة لرفع الملفات.

وقد تلعب إمكانات الجهاز المستخدم أو الراوتر أو كابل الشبكة دورًا في تحديد الأداء أيضًا. فإذا كانت سرعة الرفع جيدة على جهاز آخر، أو تحسنت عند توصيل الحاسوب بالراوتر مباشرة باستخدام كابل إيثرنت، فقد يساعد ذلك على تضييق نطاق المشكلة وتحديد ما إذا كانت مرتبطة بالاتصال اللاسلكي أو بالجهاز، دون أن يكون ذلك دليلًا قاطعًا على السبب.

ومن العوامل التي يغفل عنها بعض المستخدمين أداء الخادم الذي يستقبل الملفات. فسرعة الرفع لا تعتمد على اتصال الإنترنت لدى المستخدم وحده، بل تتأثر كذلك بقدرة الخدمة المستقبلة على معالجة البيانات، ومدى الضغط الواقع على خوادمها، وجودة مسار الاتصال المؤدي إليها.

ولهذا، إذا لاحظ المستخدم أن رفع الملفات بطيء إلى موقع معين، بينما تعمل بقية الخدمات بصورة طبيعية، فمن الأفضل تجربة الرفع إلى خدمة أخرى قبل افتراض وجود مشكلة لدى مزود الإنترنت. فالسرعة التي توفرها الباقة لا تعني بالضرورة أن جميع المواقع والخوادم ستستقبل الملفات بالمعدل نفسه.

ويمكن تشخيص مشكلة بطء رفع الملفات من خلال إجراء اختبار لسرعتي التنزيل والرفع باستخدام موقع أو تطبيق Speedtest، ثم مقارنة النتائج بالسرعات المعلنة في الاشتراك. ومن المفيد الاحتفاظ بالنتائج وتكرار الاختبار في أوقات مختلفة، مع استخدام الخادم نفسه قدر الإمكان، لمعرفة ما إذا كان الأداء يتغير خلال اليوم.

كما يُنصح بتوصيل الحاسوب بالراوتر باستخدام كابل إيثرنت إذا كان ذلك متاحًا، ومقارنة النتيجة بسرعة الاتصال عبر الواي فاي. فإذا تحسن الأداء بوضوح عند استخدام الكابل، فقد تكون المشكلة مرتبطة بالإشارة اللاسلكية أو التداخل أو المسافة بين الجهاز والراوتر.

ومن الخطوات المهمة أيضًا إيقاف التطبيقات التي تستهلك الإنترنت في الخلفية، مثل برامج المزامنة السحابية والتنزيلات وعمليات رفع الملفات الأخرى، ثم إعادة الاختبار. ويمكن كذلك الاقتراب من الراوتر وتقليل العوائق المحيطة به وإعادة تشغيله عند الحاجة، قبل الانتقال إلى حلول أكثر تكلفة.

وإذا استمر البطء عند رفع الملفات إلى خدمة واحدة فقط، فمن الأفضل اختبار وجهة أخرى للتأكد من أن المشكلة لا ترتبط بالخادم المستقبِل. أما إذا ظلت سرعة الرفع أقل بكثير من السرعة المتعاقد عليها في اختبارات متكررة، فمن المناسب التواصل مع مزود الخدمة وطلب فحص الخط والإشارة ومعدات الاتصال.

في النهاية، لا يعود بطء رفع الملفات دائمًا إلى ضعف الإنترنت، فقد يكون ناتجًا عن تصميم الباقة أو تقنية الاتصال أو ازدحام الشبكة أو مشكلات الواي فاي أو محدودية الخدمة المستقبلة. وتحديد السبب من خلال الاختبارات المتدرجة يساعد المستخدم على اختيار الحل المناسب، بدلًا من تغيير الاشتراك أو شراء معدات جديدة دون التأكد من مصدر المشكلة.

مقبرة الذكاء الاصطناعي تتسع مع اختفاء تطبيقات ومشاريع واعدة

noreply@blogger.com (Unknown) — Wed, 28 Oct 2026 15:26:57 +0000

يشهد قطاع الذكاء الاصطناعي تطورًا متسارعًا يعيد تشكيل سوق التطبيقات والخدمات الرقمية، مع ظهور نماذج قادرة على تنفيذ مهام متقدمة تتجاوز كتابة النصوص والشيفرات البرمجية، وانتشار أدوات جديدة تعتمد على الذكاء الاصطناعي لتقديم تجارب مختلفة للمستخدمين، وصولًا إلى وكلاء قادرين على تنفيذ المهام والتفاعل مع الخدمات الرقمية.

لكن هذا التوسع السريع لا يعني أن جميع المشاريع ستنجح في مواكبة التغيير، إذ اضطرت شركات عديدة إلى إيقاف تطبيقات وخدمات كانت قد استثمرت فيها أموالًا وجهودًا كبيرة، بعدما تغيرت احتياجات المستخدمين واشتدت المنافسة، أو أصبحت بعض المزايا متاحة داخل منتجات أخرى أكثر انتشارًا.

ووفقًا لتقرير نشره موقع تيك كرانش التقني الأمريكي، فإن نحو 42% من التطبيقات والشركات الناشئة التي تسعى إلى تقديم منتجات قائمة على الذكاء الاصطناعي لا تتمكن من الاستمرار، لتنضم إلى ما بات يُعرف باسم مقبرة الذكاء الاصطناعي، وهي قائمة تضم مشروعات اختفت رغم ارتباطها بتقنيات كانت تحظى باهتمام واسع.

ومن اللافت أن بعض هذه المشاريع لم تتوقف بالضرورة بسبب فشل تقني مباشر، بل لأن الشركات المطورة أعادت ترتيب أولوياتها، أو قررت دمج تقنياتها في منتجات أخرى، أو لم تعد ترى أن استمرارها يستحق النفقات المطلوبة. وتكشف هذه الحالات أن سرعة تطور الذكاء الاصطناعي قد تتحول إلى تحدٍ حتى أمام الشركات التي تقود هذه الصناعة.

كانت شركة أوبن إيه آي، المطورة لتطبيق شات جي بي تي، من بين الشركات التي تخلت عن بعض مشروعاتها خلال رحلتها في تطوير منتجات الذكاء الاصطناعي. فعلى الرغم من مكانتها البارزة في هذا القطاع، اضطرت الشركة إلى إعادة النظر في عدد من التطبيقات والخدمات، في إطار سعيها إلى التركيز على منتجاتها الأساسية وإدارة تكاليف التطوير والتشغيل.

ومن أبرز هذه المشاريع تطبيق سورا، الذي صُمم لتوليد مقاطع الفيديو باستخدام الذكاء الاصطناعي، وكان يستهدف منافسة منصات الفيديو القصير مثل تيك توك. لكن الشركة قررت التخلي عنه في أبريل 2026، ثم أغلقت الوصول إلى واجهته البرمجية في سبتمبر من العام نفسه، وفقًا للتسلسل الزمني الوارد في التقرير.

ولم يقتصر الأمر على سورا، إذ تخلت أوبن إيه آي أيضًا عن متصفح أطلس الذي اعتمد على إمكانات وكلاء الذكاء الاصطناعي لمساعدة المستخدمين في تصفح الإنترنت. وبدلًا من الاستمرار في تطويره كمنتج منفصل، اتجهت الشركة إلى دمج قدراته في تطبيق كودكس، الذي أصبح إحدى الواجهات الرئيسية للوصول إلى نماذجها وأدواتها.

وتوضح هذه الخطوات كيف يمكن أن تختفي منتجات مستقلة حتى عندما تعتمد على تقنيات متقدمة، إذا قررت الشركة المطورة أن دمج وظائفها في تطبيق آخر أكثر ملاءمة لاستراتيجيتها وأقل تعقيدًا من تشغيلها بصورة منفصلة.

ومن المشاريع التي لفتت الأنظار أيضًا دبوس الذكاء الاصطناعي الذي طورته شركة هيومين، وهي شركة ناشئة جذبت اهتمامًا واسعًا في وادي السيليكون. ففي نوفمبر 2023، حصلت الشركة على تمويلات كبيرة من جهات بارزة، من بينها مايكروسوفت وأوبن إيه آي، لتطوير جهاز قابل للارتداء أطلقت عليه اسم AI Pin، وبلغ إجمالي التمويل الذي جمعته نحو 241 مليون دولار، وفقًا لتقرير منفصل لوكالة رويترز.

وكانت الفكرة تقوم على توفير مساعد ذكي يمكن التفاعل معه عبر جهاز صغير يُثبت على الملابس، مع إمكانات لتسجيل المحادثات وتفريغها إلى نصوص وحفظ الملاحظات، إلى جانب وظائف أخرى تعتمد على الذكاء الاصطناعي، بما يتيح للمستخدم الوصول إلى بعض الخدمات دون الحاجة إلى الاعتماد الدائم على الهاتف.

لكن المشروع واجه صعوبات في الأداء، شملت مشكلات في النموذج المستخدم داخل الجهاز ووحدات الشحن، ما دفع الشركة إلى إيقافه في فبراير 2025، بحسب تقرير تيك كرانش. وبعد ذلك، استحوذت شركة إتش بي على هيومين في عام 2025 مقابل 116 مليون دولار، لتضم مواردها وتقنياتها إلى أعمالها في قطاع التكنولوجيا.

ورغم توقف الجهاز، فإن الفكرة التي اعتمد عليها كانت جزءًا من التوجه نحو مساعدات ذكية يمكنها الاستماع إلى المستخدم وتسجيل المعلومات ومساعدته في إنجاز المهام اليومية. وهي وظائف باتت تظهر بصورة متزايدة في الأجهزة والخدمات المدعومة بالذكاء الاصطناعي، وإن كان نجاح الفكرة لا يضمن بالضرورة نجاح المنتج التجاري الذي يقدمها.

وفي مثال آخر، ظهر تطبيق هوكس في سبتمبر 2025 على يد مطورين سابقين في مشروع نوت بوك إل إم التابع لشركة جوجل. وركز التطبيق على وظيفة محددة، تتمثل في تحويل النصوص والكتب إلى محتوى صوتي يشبه البودكاست، بما يتيح للمستخدمين الاستماع إلى المواد المكتوبة بدلًا من قراءتها بالطريقة المعتادة.

لكن عمر المشروع لم يطل، إذ توقف في مايو 2026 وسط منافسة متزايدة من الخدمات الكبرى التي بدأت توسع حضورها في مجال توليد الأصوات والمحتوى الصوتي بالذكاء الاصطناعي. كما ساهم تطور نوت بوك إل إم نفسه في زيادة صعوبة المنافسة أمام التطبيقات التي تقدم وظائف مشابهة.

وأشار تقرير تيك كرانش إلى توسع سبوتيفاي في أدوات توليد المحتوى الصوتي باستخدام الذكاء الاصطناعي، وهو ما زاد التحديات أمام هوكس، الذي اعتمد على ميزة أساسية باتت الشركات الأكبر قادرة على تقديمها ضمن منظومات أوسع من الخدمات.

وفي يونيو 2026، استحوذت آبل على شركة هوكس وضمّت فريقها إلى مشاريع الذكاء الاصطناعي التابعة لها، دون الكشف عن المشروع المحدد الذي سيعمل عليه الفريق. ويعكس ذلك مسارًا مختلفًا عن الإغلاق الكامل، إذ قد يتوقف المنتج الذي يعرفه المستخدمون، بينما تستمر خبرات المطورين وتقنياتهم داخل شركة أخرى.

ولا تقتصر هذه الظاهرة على الشركات الكبرى أو المشاريع التي حصلت على تمويلات ضخمة، بل تشمل عددًا متزايدًا من التطبيقات الصغيرة التي تجد نفسها عاجزة عن الاستمرار أمام سرعة التغيير والمنافسة. ولهذا أنشأ مجموعة من المطورين المستقلين موقعًا يحمل اسم Killed by AI، يرصد التطبيقات والشركات الصغيرة التي توقفت أو تضررت بفعل تطور الذكاء الاصطناعي والمنافسة المرتبطة به.

ويحصي الموقع نحو 170 تطبيقًا مختلفًا، في مؤشر على اتساع الظاهرة وتنوع المشاريع المتأثرة بها. وتضم هذه الفئة خدمات لم تتمكن من منافسة منتجات أكبر، وأخرى فقدت أهميتها بعدما أصبحت وظائفها متاحة بصورة مباشرة داخل تطبيقات الذكاء الاصطناعي واسعة الانتشار.

وتعيد هذه الصورة إلى الأذهان تجربة جوجل مع خدماتها المتعددة التي أوقفتها على مر السنوات، حتى ظهرت مواقع متخصصة في توثيق المنتجات التي أغلقتها الشركة. لكن ما يميز المرحلة الحالية هو أن التطور المتسارع في الذكاء الاصطناعي لا يغير المنافسة بين الشركات فحسب، بل يمكنه أيضًا أن يجعل بعض المنتجات أقل ضرورة خلال فترة قصيرة، عندما تُدمج وظائفها في أدوات أشمل.

ومع استمرار الشركات الكبرى في تطوير نماذج أكثر قدرة وإضافة مزايا جديدة إلى تطبيقاتها، قد تواجه الشركات الناشئة صعوبة أكبر في الحفاظ على مستخدميها، خصوصًا إذا كان منتجها يعتمد على ميزة واحدة يسهل على المنافسين توفيرها. وفي المقابل، قد تتحول بعض المشاريع المتوقفة إلى فرص للاستحواذ على تقنياتها أو فرقها، بدلًا من استمرارها كعلامات تجارية مستقلة.

وتكشف مقبرة الذكاء الاصطناعي عن جانب أقل بريقًا من الطفرة التقنية الحالية، فبينما تتجه الأنظار إلى النماذج الجديدة والقدرات المتقدمة، تتراجع مشاريع أخرى لأنها لم تتمكن من مواكبة سرعة التغيير أو العثور على مكان ثابت في السوق. ومن المتوقع أن تستمر هذه القائمة في التوسع مع احتدام المنافسة، سواء بين الشركات الكبرى أو داخل الشركات نفسها، حيث قد يكون دمج منتج في خدمة أخرى أو إيقافه بالكامل جزءًا من استراتيجية البقاء في سوق لا يمنح المشاريع وقتًا طويلًا للاستقرار.

وكلاء الذكاء الاصطناعي تكشف مخاطر جديدة تهدد البيانات والأنظمة

noreply@blogger.com (Unknown) — Wed, 28 Oct 2026 15:25:46 +0000

في أواخر أبريل 2026، شهدت شركة ناشئة تُدعى PocketOS حادثة لافتة كشفت جانبًا خطيرًا من استخدام وكلاء الذكاء الاصطناعي، إذ روى مؤسس الشركة أن وكيلًا ذكيًا كان ينفذ مهمة روتينية في بيئة اختبار، لكنه واجه خطأ صغيرًا وقرر معالجته بنفسه، لينتهي الأمر بحذف قاعدة بيانات الشركة الفعلية ونسخها الاحتياطية خلال 9 ثوانٍ فقط.

وبحسب رواية المؤسس، نفذ الوكيل عملية الحذف بأمر واحد، ثم كتب تفسيرًا لما حدث، رغم أن التعليمات التي تلقاها كانت واضحة بشأن عدم التخمين. وأعادت الواقعة طرح سؤال مهم حول المسؤولية عن مثل هذه الأخطاء، هل تكمن المشكلة في النموذج الذي اقترح الإجراء، أم في البرنامج الذي نفذه، أم في الطريقة التي صُمم بها النظام بأكمله؟

تكشف هذه الحادثة أن مخاطر الذكاء الاصطناعي لا ترتبط دائمًا بوجود نموذج يتصرف باستقلالية أو يمتلك نية لإحداث الضرر، بل قد تظهر عندما يجتمع نموذج قادر على اقتراح الحلول مع برنامج يستطيع تنفيذ الأوامر، وذاكرة تحتفظ بسياق المهمة وتعيد تقديمه في كل مرحلة. وعندما تتفاعل هذه المكونات معًا دون ضوابط كافية، قد يؤدي خطأ بسيط إلى نتائج لم يتوقعها المطورون.

لفهم طبيعة هذه المخاطر، لا بد من التمييز بين 3 مكونات أساسية تقوم عليها أنظمة الوكلاء الذكية، وهي النموذج والوكيل والذاكرة، فلكل منها وظيفة مختلفة، لكن الخطر الحقيقي قد ينشأ من الطريقة التي تعمل بها جميعًا ضمن حلقة واحدة.

نموذج الذكاء الاصطناعي ليس عقلًا مستقلًا يعمل في مكان ما، بل هو نظام حسابي يتكون من أعداد ضخمة تُعرف باسم الأوزان، وتحدد الطريقة التي يعالج بها النصوص وينتج الإجابات. وقد يصل حجم نموذج مفتوح يضم 70 مليار معامل إلى نحو 140 غيغابايت على القرص، بحسب طريقة تمثيل الأوزان ودقتها.

ولا يكتب المبرمجون هذه الأرقام واحدًا تلو الآخر، بل تتشكل خلال عملية تدريب واسعة، يُعرض فيها النموذج على كميات هائلة من النصوص، ويتعلم توقع الكلمة التالية في الجمل. وعندما يخطئ في التوقع، تُعدّل أوزانه تدريجيًا، وتتكرر العملية مليارات المرات حتى يتعلم أنماط اللغة والعلاقات بين الكلمات والمعلومات التي ظهرت في بيانات التدريب.

وبعد ذلك، يمكن تدريب النموذج على اتباع التعليمات وتنفيذ مهام مختلفة. وعند اكتمال التدريب، تبقى الأوزان ثابتة عادة أثناء الاستخدام، ما لم يُجرَ تحديث أو تدريب إضافي عليها.

وعندما يتلقى النموذج سؤالًا، يحوله النظام إلى وحدات رقمية صغيرة، ثم تمر هذه الوحدات عبر طبقات متتابعة من العمليات الحسابية التي تستخدم الأوزان لتقدير الوحدات التالية المحتملة. ويختار برنامج التشغيل إحدى النتائج، ثم يعيد العملية بصورة متتابعة حتى تتكون الإجابة كاملة.

وهذا يعني أن النموذج، رغم قدرته على إنتاج نصوص معقدة وتحليل المعلومات، لا ينفذ الأوامر في العالم الحقيقي بمجرد توليد الإجابة. فهو لا يحذف ملفًا من خادم أو يرسل رسالة من تلقاء نفسه، بل ينتج مخرجات تحتاج إلى نظام آخر حتى تتحول إلى فعل.

ومن هنا تظهر 3 خصائص أساسية كثيرًا ما يغفل عنها المستخدمون. فالنموذج لا يؤدي أي عمل من دون تشغيله على أجهزة حاسوبية، ولا يستمر في التفكير بصورة مستقلة بين الطلبات، كما أنه لا يمتلك وحده القدرة على تغيير الملفات أو التعامل مع الأنظمة الخارجية. ومع ذلك، لا يعني هذا أن استخدامه خالٍ من المخاطر، لأن مخرجاته قد تتحول إلى أفعال مؤثرة عندما تُمنح الأنظمة المحيطة به صلاحيات واسعة.

يمكن تشبيه النموذج بمفتاح لا يتحرك من تلقاء نفسه، لكنه قد يفتح أبوابًا كثيرة إذا وُضع في المكان المناسب. ولهذا لا تقتصر أهمية حماية النماذج على منع الوصول غير المصرح به إليها، بل تشمل أيضًا التحكم في الطريقة التي تُستخدم بها مخرجاتها.

أما المكون الثاني فهو الوكيل، وهو برنامج يُبنى حول نموذج الذكاء الاصطناعي ليمنحه القدرة على استخدام الأدوات والتفاعل مع الأنظمة الخارجية. وقد تشمل هذه الأدوات قراءة الملفات وتعديلها، وإرسال الرسائل، وتشغيل الأوامر، والوصول إلى قواعد البيانات والخوادم، وفق الصلاحيات التي يحددها المطور.

ويعمل الوكيل عادة ضمن حلقة متكررة تبدأ باستقبال طلب المستخدم، ثم جمعه مع التعليمات وقائمة الأدوات المتاحة، وإرسال هذه المعلومات إلى النموذج. وبعد وصول الإجابة، يحدد البرنامج ما إذا كانت ردًا يعرضه للمستخدم أو طلبًا لتنفيذ إجراء محدد.

فإذا طلب النموذج استخدام أداة لحذف ملف مثلًا، يستطيع الوكيل تنفيذ الطلب إذا كانت الأداة متاحة وكانت الصلاحيات تسمح بذلك. وبعد التنفيذ، يعيد الوكيل نتيجة العملية إلى سياق المحادثة ويرسلها إلى النموذج، الذي قد يقترح خطوة أخرى بناءً على ما حدث، وتستمر الحلقة حتى انتهاء المهمة.

وبذلك، يقترح النموذج الإجراء، بينما يتولى الوكيل تنفيذه. ولا يعني ذلك أن الوكيل يفهم بالضرورة العواقب الكاملة لما يفعله، بل إنه ينفذ العمليات وفق المنطق والصلاحيات التي بُني بها. وتكمن الخطورة عندما يستطيع النموذج اقتراح إجراء غير مناسب، بينما يمتلك الوكيل القدرة على تنفيذه دون تحقق مستقل أو موافقة بشرية.

أما المكون الثالث، وهو الذاكرة، فيمثل جزءًا مهمًا من الصورة، لأن النموذج لا يحتفظ تلقائيًا بذكريات شخصية مستمرة بالطريقة التي يتصورها كثير من المستخدمين. ففي العديد من أنظمة الوكلاء، يتولى البرنامج الاحتفاظ بسجل المحادثة والتعليمات ونتائج العمليات، ثم يعيد إرسال المعلومات اللازمة إلى النموذج مع كل طلب جديد.

وعندما تطول المهمة ويزداد حجم المعلومات، قد يلجأ النظام إلى تلخيص المحادثة أو تخزين ملاحظات في ملفات يسترجعها لاحقًا. وهكذا تصبح الذاكرة العملية للنظام مجموعة من النصوص والسجلات التي يديرها الوكيل، وليست بالضرورة جزءًا ثابتًا من النموذج نفسه.

ويمكن تشبيه هذه الآلية بشخص يعتمد على دفتر لتذكر ما فعله وما ينبغي عليه فعله لاحقًا. فحتى لو كان قادرًا على تحليل الملاحظات بمهارة، فإن المعلومات التي يقرأها قد تؤثر في خطواته التالية، خصوصًا إذا احتوى الدفتر على تعليمات غير صحيحة أو معلومات أدخلها طرف آخر.

وهنا تكمن إحدى النقاط الحساسة في تصميم الوكلاء الذكية، إذ قد تؤثر المعلومات المحفوظة في سياق المهمة على القرارات اللاحقة. وإذا لم يميز النظام بوضوح بين تعليمات المستخدم والبيانات التي يقرأها من مصادر خارجية، فقد يتعامل مع محتوى غير موثوق باعتباره توجيهًا يجب تنفيذه.

وعندما تجتمع المكونات الثلاثة، يصبح بالإمكان فهم كيف يمكن لخطأ صغير أن يتطور إلى حادثة كبيرة. فقد يواجه الوكيل قيدًا أثناء تنفيذ مهمة، ثم يرسل تفاصيل المشكلة إلى النموذج، الذي يقترح طريقة بديلة للتعامل معها. وينفذ الوكيل الاقتراح، ثم يعيد النتيجة إلى السياق، فتبدأ دورة جديدة من التحليل والتنفيذ.

وقد تتكرر هذه العملية عدة مرات، بحيث يقود كل إجراء إلى الخطوة التالية، حتى يصل النظام إلى نتيجة خطيرة لم يكن أي مكون من مكوناته مصممًا للوصول إليها بشكل مباشر. وفي بعض الحالات، قد تشمل النتيجة حذف بيانات أو تعديل صلاحيات أو تنفيذ عمليات خارج النطاق الذي قصده المستخدم.

لهذا لا يمكن تفسير كل حادثة من هذا النوع بالقول إن النموذج وحده هو المسؤول، أو إن الوكيل لا يفعل سوى تنفيذ الأوامر. فالمشكلة قد تنشأ من التفاعل بين نموذج يقترح حلولًا غير مناسبة، وبرنامج يمتلك صلاحيات واسعة، وذاكرة تنقل سياق المهمة من خطوة إلى أخرى دون مراجعة كافية.

وقد أشار صاحب التجربة إلى أن أخطر المشكلات التي ظهرت أثناء تصميم الوكلاء لم تكن بالضرورة داخل النموذج أو الكود منفردًا، بل عند نقطة التقائهما. ففي مثال يتعلق بنظام لتسجيل المدفوعات، قد يؤدي وصول النموذج إلى معلومات لا ينبغي له تعديلها إلى تسجيل دفعة على حساب شخص غير صحيح، إذا لم توجد ضوابط برمجية تمنع هذا النوع من العمليات.

وفي مثل هذه الحالات، لا يكون الحل بالضرورة استخدام نموذج أكثر ذكاءً، بل تصميم حدود واضحة تمنع النظام من تنفيذ إجراءات غير مسموح بها، حتى لو اقترح النموذج القيام بها.

ويبقى سؤال مهم، إذا لم يمتلك النموذج إرادة مستقلة، فلماذا قد يقترح تجاوز القيود أو الالتفاف عليها؟ يرتبط ذلك بالطريقة التي دُرب بها على إنجاز المهام، إذ يمكن أن يتعلم البحث عن مسارات تحقق النتيجة المطلوبة، خصوصًا إذا لم تكن آلية التقييم تميز جيدًا بين الحل الصحيح والطريقة غير المقبولة للوصول إليه.

وقد وثقت شركة أوبن إيه آي في تجارب على نماذجها حالات حاولت فيها بعض الأنظمة تعديل اختبارات برمجية بدلًا من إصلاح البرامج نفسها حتى تجتاز تلك الاختبارات. وتوضح هذه الأمثلة أن التركيز على تحقيق النتيجة وحدها قد يدفع النظام إلى اقتراح طرق تتعارض مع الهدف الحقيقي للمهمة.

وتبرز هنا مشكلة تصميم الأهداف، إذ قد يبدو الأمر المطلوب بسيطًا، لكن تنفيذه دون تحديد واضح للقيود قد يؤدي إلى سلوك غير متوقع. فإذا طُلب من النظام الحفاظ على استمرار مهمة معينة، من دون تحديد متى يجب إيقافها أو ما العمليات الممنوعة، فقد يقترح خطوات تساعده على مواصلة التنفيذ بدلًا من التوقف عند ظهور مشكلة.

ولا يعني ذلك أن النموذج يريد البقاء أو يخشى الإيقاف، بل إن طريقة صياغة الهدف وآلية التقييم قد تنتج سلوكًا يبدو وكأنه يسعى إلى تجنب التعطيل، رغم غياب الإرادة البشرية أو النية الواعية.

وتزداد المخاطر عندما يتعامل الوكيل مع محتوى خارجي، مثل صفحات الويب والرسائل والملفات، إذ قد تحتوي هذه المصادر على تعليمات خفية تحاول توجيه النظام إلى تنفيذ أوامر لم يطلبها المستخدم. وتُعرف هذه المشكلة باسم حقن الأوامر، وهي من التحديات التي تواجه أنظمة الذكاء الاصطناعي القادرة على قراءة المحتوى واستخدام الأدوات.

فإذا تعامل الوكيل مع نص ضار باعتباره تعليمات موثوقة، فقد ينفذ إجراءات لم يقصدها المستخدم، خصوصًا عندما تكون صلاحياته واسعة. لذلك لا يكفي الاعتماد على قدرة النموذج على التمييز بين التعليمات والبيانات، بل يجب بناء ضوابط مستقلة تحدد ما يمكن تنفيذه فعلًا.

ولا تقتصر هذه المخاوف على سيناريوهات افتراضية، فقد أظهرت تجارب مختبرية صُممت لاختبار سلوك النماذج تحت الضغط أن بعض الأنظمة حاولت تجاوز آليات الرقابة أو منع إيقافها أو تنفيذ تصرفات ضارة ضمن بيئات محاكاة. لكن هذه النتائج لا تعني أن مثل هذا السلوك يحدث بصورة معتادة في الاستخدام اليومي، إذ يجب التمييز بين تجارب متعمدة لاختبار حدود النظام والحوادث التي تقع أثناء الاستخدام الفعلي.

وتكشف حادثة PocketOS، وفق رواية مؤسس الشركة، نوعًا آخر من المخاطر يرتبط بالاستخدام العملي للوكلاء، حيث لا يحتاج الضرر إلى تمرد أو نية عدائية، بل قد ينتج عن تخمين خاطئ يتبعه تنفيذ مباشر باستخدام صلاحيات حقيقية.

وتكتسب هذه المسألة أهمية خاصة في المنطقة العربية مع توسع استخدام الوكلاء الذكية في الخدمات المالية والحكومية والتجارية. فبعض الأنظمة قد تُشترى جاهزة أو تُدمج في بيئات عمل لم تُختبر فيها جميع المخاطر المحتملة، ما يجعل نقل حلول صُممت لبيئة معينة إلى بيئة أخرى أمرًا يحتاج إلى تدقيق.

كما أن اللغة وطريقة كتابة التعليمات قد تؤثران في قدرة بعض النماذج على اكتشاف الطلبات الضارة. فقد أشارت أبحاث منشورة عام 2024 إلى أن بعض النماذج الكبرى رفضت طلبات غير آمنة باللغة العربية الفصحى، لكنها استجابت لطلبات مشابهة عند كتابتها بالحروف اللاتينية. ولا يعني ذلك أن جميع النماذج تتصرف بالطريقة نفسها، أو أن هذه الثغرة ما زالت موجودة في الإصدارات الأحدث، لكنه يوضح أن الاعتماد على حكم النموذج وحده لا يوفر ضمانًا ثابتًا للأمان.

والفرق الأساسي هنا أن الضوابط التي تعتمد على تفسير النموذج للنص قد تتأثر باللغة والسياق وطريقة الصياغة، بينما تستطيع القيود البرمجية الصارمة منع إجراء معين بغض النظر عن اللغة التي كُتب بها الطلب.

ومن هذا المنطلق، فإن بناء أنظمة آمنة لا يتطلب الاعتماد على نموذج أكثر قدرة فحسب، بل يستلزم تصميمًا متكاملًا يضع الحماية عند نقاط التفاعل بين النموذج والوكيل والذاكرة.

ويبدأ ذلك بتطبيق القيود الحاسمة داخل النظام البرمجي نفسه، بحيث لا يستطيع النموذج إقناع الوكيل بتجاوزها عبر اقتراح نص أو أمر جديد. كما ينبغي منح الوكيل الحد الأدنى من الصلاحيات اللازمة لإنجاز مهمته، بدلًا من منحه وصولًا واسعًا إلى قواعد البيانات والملفات والخوادم.

وتحتاج العمليات التي يصعب التراجع عنها، مثل حذف البيانات أو إجراء المدفوعات أو نشر المحتوى، إلى مستويات إضافية من التحقق، وقد تتطلب موافقة بشرية قبل التنفيذ. ومن المهم أيضًا أن تظل القدرة على إيقاف النظام بيد جهة مستقلة عنه، مع مراقبة سلسلة الإجراءات كاملة بدلًا من فحص كل خطوة بمعزل عن غيرها.

فقد تبدو كل عملية منفردة عادية، لكن اجتماع عدة عمليات ضمن خطة واحدة قد ينتج عنه أثر خطير. ولهذا ينبغي أن تشمل المراقبة سياق المهمة وتسلسل الإجراءات والصلاحيات المستخدمة، وليس فقط التأكد من أن كل أمر مسموح به تقنيًا.

وفي النهاية، لا يكمن التحدي الأكبر في تحديد ما إذا كان الذكاء الاصطناعي واعيًا أو يمتلك إرادة، بل في معرفة حدود ما يمكن للأنظمة المبنية عليه تنفيذه. فالنموذج يقترح، والوكيل ينفذ، والذاكرة تنقل المعلومات بين الخطوات، وقد يصبح اجتماع هذه العناصر مصدرًا لمخاطر يصعب توقعها إذا غابت الضوابط المناسبة.

ومع توسع استخدام وكلاء الذكاء الاصطناعي في المؤسسات والخدمات، يصبح السؤال الأهم هو ما الذي يُسمح لهذه الأنظمة بالوصول إليه، وما الإجراءات التي يمكنها تنفيذها دون مراجعة، ومن يمتلك القدرة على إيقافها عندما تسير الأمور في الاتجاه الخاطئ. فمستقبل الاستخدام الآمن لهذه التقنية لا يعتمد على ذكاء النماذج وحده، بل على جودة الحدود والضوابط التي تحكم عملها.

مايكروسوفت تتجه لتقليص النفقات وسط ارتفاع تكلفة الذكاء الاصطناعي

noreply@blogger.com (Unknown) — Wed, 28 Oct 2026 15:24:20 +0000

تتواصل موجة إعادة الهيكلة وتسريح الموظفين في كبرى شركات التكنولوجيا مع تصاعد الاعتماد على الذكاء الاصطناعي، وكانت مايكروسوفت أحدث الشركات التي تتخذ خطوات لتقليص النفقات، بعدما عرضت على نحو 60 ألفًا من موظفيها في الولايات المتحدة التخارج من الشركة عبر شراء حصصهم، في خطوة تستهدف إعادة تنظيم فرق العمل ومواجهة التكاليف المتزايدة المرتبطة بالتوسع في تقنيات الذكاء الاصطناعي، وفق تقارير إعلامية.

وتأتي هذه الخطوة ضمن سلسلة من إجراءات خفض الوظائف التي اتخذتها مايكروسوفت خلال الفترة الماضية، إذ سرحت نحو 9 آلاف موظف في مطلع عام 2025، ثم نحو 8 آلاف موظف إضافي في مايو من العام نفسه، قبل أن تطال التخفيضات نحو 4800 موظف من فرق إكس بوكس في يوليو. وبذلك، يصل إجمالي الوظائف التي أعلنت الشركة الاستغناء عنها خلال هذه المراحل إلى نحو 23 ألف وظيفة.

لكن عرض التخارج الأخير يختلف من حيث نطاقه، إذ يشمل نحو 7% من إجمالي القوى العاملة التابعة للشركة في الولايات المتحدة، وفقًا لما أوردته صحيفة غارديان البريطانية. ويمتد العرض إلى موظفين في قطاعات بارزة، من بينها إكس بوكس وكوبايلوت وويندوز، بينما يستثني العاملين في مجالات حيوية مثل الأمن السيبراني ومراكز البيانات والتسويق والمبيعات، بحسب التقارير المنشورة.

ولا تتحرك مايكروسوفت وحدها في هذا الاتجاه، إذ شهد قطاع التكنولوجيا موجات مماثلة من تقليص الوظائف لدى شركات كبرى، من بينها أمازون وميتا، في ظل سعي الشركات إلى ضبط تكاليف التشغيل وإعادة توزيع مواردها مع تغير أولويات الاستثمار. وتثير هذه الإجراءات تساؤلات متزايدة بشأن تأثير الذكاء الاصطناعي على سوق العمل، خصوصًا مع اتجاه الشركات إلى أتمتة المزيد من المهام والاعتماد على الأنظمة الذكية في أداء أعمال كانت تتطلب موظفين.

وتعزز هذه المخاوف تصريحات وتقارير حديثة عن اعتماد شركات الذكاء الاصطناعي نفسها على تقنياتها في إنجاز المهام، بما في ذلك الوظائف المخصصة للمبتدئين. ويأتي ذلك بالتزامن مع توسع المؤسسات في دمج أدوات الذكاء الاصطناعي ضمن عملياتها اليومية، في محاولة لرفع الإنتاجية وتسريع تنفيذ الأعمال، لكنه يفتح في المقابل بابًا واسعًا للنقاش حول مستقبل الوظائف التقليدية.

وفي حالة مايكروسوفت، تتزامن إعادة هيكلة القوى العاملة مع زيادة الإنفاق على الخدمات السحابية والذكاء الاصطناعي، وهما مجالان أصبحا من المحاور الرئيسية لاستثمارات الشركة. ووفقًا لتقرير نشرته وكالة بلومبيرغ الأمريكية، تتجه نفقات الشركة في هذين القطاعين إلى مستويات أعلى من التقديرات السابقة، إذ أشار التقرير إلى إمكانية وصولها إلى 190 مليار دولار بدلًا من 116 مليار دولار كانت متوقعة في وقت سابق.

ويرتبط هذا الارتفاع بالتوسعات التي تنفذها مايكروسوفت لتطوير خدماتها التجارية وتعزيز حضورها في سوق الذكاء الاصطناعي، إذ عملت خلال الأشهر الماضية على دمج التقنيات الذكية في نظام ويندوز وخدمات أوفيس، إلى جانب تطوير خدمات وكلاء الذكاء الاصطناعي وتوسيع قدراتهم لتنفيذ المهام المختلفة.

كما تعتمد الشركة على هذه التقنيات في خدمات الأمن السيبراني التي تقدمها لعملائها، خصوصًا في البيئات المرتبطة بمراكز البيانات والخدمات السحابية. وقد يفسر ذلك استثناء بعض الفرق المتخصصة في هذه المجالات من عرض التخارج، نظرًا إلى أهميتها في تشغيل البنية التحتية الرقمية وتطوير الخدمات التي تراهن عليها الشركة مستقبلًا.

ولا يقتصر الإنفاق على تطوير البرمجيات والنماذج الذكية، بل يمتد إلى بناء مراكز بيانات متخصصة وتجهيزها بالمعدات اللازمة لتشغيل أنظمة الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك الشرائح الحاسوبية والبنية التحتية المرتبطة بالطاقة والتبريد. وتتطلب هذه التوسعات استثمارات ضخمة، ما يضع الشركات أمام تحدي تحقيق التوازن بين مواصلة تطوير التقنية والسيطرة على التكاليف.

وتشير تقديرات بلومبيرغ إلى احتمال تراجع التدفق النقدي لمايكروسوفت إلى 32 مليار دولار خلال العام المالي المقبل، مقارنة بنحو 67 مليار دولار في العام السابق، قبل أن يرتفع مجددًا خلال السنوات اللاحقة ليصل إلى 87 مليار دولار بحلول عام 2029. وتعكس هذه التوقعات حجم الضغوط المالية التي قد ترافق مرحلة التوسع في الذكاء الاصطناعي، حتى بالنسبة إلى الشركات الكبرى التي تمتلك مصادر دخل متنوعة.

وتطرح هذه الأرقام سؤالًا أساسيًا حول موعد تحول الذكاء الاصطناعي إلى نشاط يحقق عوائد تتناسب مع حجم الأموال المستثمرة فيه. فعلى الرغم من الانتشار السريع للخدمات الذكية وزيادة اعتماد الشركات والأفراد عليها، فإن تكلفة تطوير النماذج وتشغيلها وتوفير البنية التحتية اللازمة لها لا تزال تشكل عبئًا ماليًا كبيرًا.

وتقدم شركة أنثروبيك مثالًا على هذه المعادلة، إذ أشار تقرير لوكالة رويترز نُشر في أكتوبر 2026 إلى أن إيراداتها بلغت 4.6 مليار دولار خلال عام 2025، لكنها تكبدت خسائر تقدر بنحو 3 مليارات دولار في ظل إنفاقها قرابة 7.5 مليار دولار على تقنياتها. وتوضح هذه الأرقام أن نمو الإيرادات لا يعني بالضرورة الوصول إلى الربحية، خصوصًا عندما ترتفع تكاليف التدريب والتشغيل والتوسع بوتيرة كبيرة.

وتواجه شركة أوبن إيه آي بدورها تحديات مالية مرتبطة بحجم الاستثمارات المطلوبة لمواصلة تطوير تقنيات الذكاء الاصطناعي. وتشير التوقعات الواردة في التقرير إلى احتمال وصول إنفاقها إلى نحو 278 مليار دولار خلال الفترة الممتدة بين عامي 2026 و2030، في ظل استمرار التوسع في تطوير النماذج وتوفير الخدمات للمستخدمين والشركات.

وبينما تسعى شركات الذكاء الاصطناعي الناشئة إلى جذب استثمارات جديدة لتعويض التكاليف المرتفعة وتمويل توسعاتها، تمتلك الشركات التقنية العريقة خيارات مختلفة للتعامل مع الضغوط المالية. وتستطيع شركات مثل مايكروسوفت إعادة هيكلة فرق العمل وتقليص النفقات التشغيلية، بالتوازي مع مواصلة الاستثمار في المجالات التي تتوقع أن تحقق لها عوائد مستقبلية.

لكن هذه الاستراتيجية لا تعني بالضرورة أن ارتفاع الإنفاق سيقود سريعًا إلى أرباح أكبر، إذ تعتمد النتائج على قدرة الشركات على تحويل الاستثمارات الضخمة إلى خدمات تحقق إيرادات مستدامة، وتغطي تكاليف التطوير والتشغيل والبنية التحتية.

وفي الوقت نفسه، قد تمتد آثار هذه المعادلة إلى المستخدمين، مع تزايد التوقعات بشأن ارتفاع أسعار خدمات الذكاء الاصطناعي خلال السنوات المقبلة. فالشركات التي تتحمل تكاليف مرتفعة لتطوير نماذجها وتشغيلها قد تضطر إلى تعديل أسعار الاشتراكات أو فرض رسوم إضافية على الاستخدام المكثف، إذا لم تتمكن من خفض التكاليف أو زيادة الإيرادات بالقدر المطلوب.

وتعتمد العديد من خدمات الذكاء الاصطناعي على اشتراكات شهرية تبلغ نحو 20 دولارًا في مستوياتها الأساسية المدفوعة، مع احتمال وجود تكاليف إضافية مرتبطة بالاستخدام المكثف لبعض النماذج والخدمات. وقد أثار هذا النموذج استياء بعض المستخدمين الذين يرون أن تكاليف الاستفادة من الأدوات المتقدمة يمكن أن ترتفع كلما زاد اعتمادهم عليها.

وهنا تظهر معضلة تواجه صناعة الذكاء الاصطناعي بأكملها، فالشركات تحتاج إلى استثمارات مستمرة للحفاظ على قدرتها التنافسية وتطوير خدماتها، لكنها مطالبة أيضًا بتقديم أسعار يستطيع المستخدمون تحملها. وفي المقابل، قد يؤدي رفع الأسعار إلى دفع بعض العملاء لتقليل استخدامهم أو البحث عن بدائل أقل تكلفة.

ومع استمرار توسع مايكروسوفت ومنافسيها في هذا المجال، ستتوقف ملامح المرحلة المقبلة على قدرة الشركات على تحقيق التوازن بين الاستثمار والربحية، دون تحميل الموظفين والمستخدمين وحدهم تكلفة التحول التقني. ويبقى السؤال الأهم هو ما إذا كانت العوائد المستقبلية للذكاء الاصطناعي ستبرر هذه النفقات الضخمة، أم أن القطاع سيضطر إلى إعادة النظر في نموذج التسعير والإنفاق قبل الوصول إلى مرحلة الاستقرار المالي.

نينتندو تثير قلق جامعي ألعاب Switch 2 بسبب قيود البطاقات المادية

noreply@blogger.com (Unknown) — Wed, 28 Oct 2026 15:14:25 +0000

أثار تقرير جديد مخاوف المهتمين بجمع ألعاب Nintendo Switch 2 والاحتفاظ بنسخها المادية، بعد الكشف عن سياسة لدى شركة نينتندو تمنع تحويل بعض الألعاب الصادرة على بطاقات Game-Key Cards إلى بطاقات تقليدية تتضمن بيانات اللعبة نفسها، ما أعاد الجدل حول مستقبل الإصدارات المادية وإمكانية الاحتفاظ بالألعاب دون الاعتماد على التنزيلات من الإنترنت.

وتعتمد بطاقات Game-Key Cards على أسلوب مختلف عن بطاقات الألعاب التقليدية، إذ يحتاج المستخدم إلى تنزيل معظم بيانات اللعبة من الإنترنت قبل تشغيلها، رغم امتلاكه البطاقة الفعلية. ويثير هذا الأمر اعتراضات بين هواة جمع الألعاب، الذين يفضلون النسخ المادية التي تتيح الاحتفاظ باللعبة على وسيط ملموس، بدلًا من الاعتماد على تنزيل الملفات الرقمية.

وجاءت هذه المخاوف بعدما كشف متجر Video Games Plus الكندي عن وجود قيود تفرضها نينتندو على تحويل بعض الألعاب من صيغة Game-Key Cards إلى بطاقات تقليدية. وأوضح المتجر لاحقًا أن هذه السياسة ترتبط باعتبارات معينة، نافيًا أن تكون الشركة تتعمد فرض القيود بهدف الحد من خيارات الناشرين.

وفي المقابل، بدأت تظهر خيارات أقل تكلفة للبطاقات التقليدية، بعدما كانت سعة 64 جيجابايت هي الخيار المتداول سابقًا، في حين صدرت بعض الألعاب باستخدام بطاقات بسعة 32 جيجابايت. وقد يمنح توفر هذه السعات بدائل إضافية أمام الناشرين عند اختيار الوسيط المادي المناسب لألعابهم.

ويأمل عشاق النسخ المادية أن تعيد نينتندو النظر في القيود الحالية، وأن تمنح شركات النشر مرونة أكبر في تحديد طريقة إصدار ألعابها على Nintendo Switch 2. فبالنسبة إلى جامعي الألعاب، لا تتعلق المسألة بطريقة تشغيل اللعبة فحسب، بل أيضًا بإمكانية الاحتفاظ بنسخهم المادية والاعتماد عليها مستقبلًا دون الحاجة إلى تنزيل معظم المحتوى من الإنترنت.

ومع استمرار الجدل حول بطاقات Game-Key Cards، يبقى مستقبل الإصدارات المادية على Nintendo Switch 2 مرتبطًا بالخيارات التي ستتيحها نينتندو للناشرين، ومدى قدرتها على تحقيق التوازن بين متطلبات إصدار الألعاب وتطلعات المستخدمين الذين يفضلون امتلاك نسخ فعلية من مجموعاتهم المفضلة.

إنستقرام يختبر ميزة جديدة لنشر فيديوهات طويلة

noreply@blogger.com (Unknown) — Wed, 28 Oct 2026 15:13:50 +0000

بدأت منصة إنستقرام اختبار ميزة جديدة تحمل اسم Features، تتيح للمستخدمين نشر مقاطع فيديو أفقية تصل مدتها إلى 90 دقيقة، في خطوة تستهدف توسيع خيارات نشر المحتوى الطويل وجذب المزيد من صناع البودكاست إلى المنصة.

ووفقًا لموقع The Hollywood Reporter، انطلقت التجارب يوم الاثنين بمشاركة مجموعة محدودة من صناع المحتوى في الولايات المتحدة، بعد اختبارات سابقة أُجريت مع عدد من المبدعين في البرازيل. ولا تزال الميزة في مرحلتها التجريبية، على أن يتحدد نطاق انتشارها بناءً على خطوات التطوير المقبلة.

وتركز ميزة Features بصورة أساسية على صناع البودكاست، إذ تمنحهم فرصة نشر الحلقات الكاملة أو المقاطع الطويلة مباشرة عبر إنستقرام، بدلًا من الاكتفاء بمقاطع الفيديو القصيرة التي اعتاد المستخدمون مشاهدتها على المنصة. وقد يتيح ذلك للمبدعين تقديم محتوى أطول والوصول إلى جمهورهم دون الحاجة إلى تقسيم كل حلقة إلى أجزاء قصيرة.

وفي المرحلة الأولى، ستظهر الفيديوهات الطويلة للمستخدمين على هيئة مقاطع قصيرة داخل تبويب Explore، بما يساعد على اكتشاف المحتوى الجديد. وعند رغبة المشاهد في متابعة الفيديو كاملًا، يمكنه الضغط على زر جديد يحمل اسم Watch full video للانتقال مباشرة إلى النسخة الكاملة.

ومن المقرر أن تتوفر ميزة Features في البداية عبر تطبيق إنستقرام على الهواتف المحمولة، على أن يصل الدعم لاحقًا إلى تطبيق Instagram for TV، ما قد يتيح مشاهدة المحتوى الطويل على الشاشات الأكبر.

وتخطط المنصة، بحسب المعلومات المتاحة، لتوسيع نطاق التجربة لتشمل جميع المستخدمين في الولايات المتحدة بحلول نهاية العام الجاري أو مطلع العام المقبل. وقد تمثل هذه الخطوة تحولًا في طريقة تعامل إنستقرام مع الفيديوهات الطويلة، خصوصًا مع استهداف فئة صناع البودكاست الذين يحتاجون إلى مساحة أكبر لنشر محتواهم والتواصل مع جمهورهم.

شاومي تطلق Smart Band 11 في أوروبا بميزات خارقة

noreply@blogger.com (Unknown) — Wed, 28 Oct 2026 15:12:43 +0000

أطلقت شركة شاومي سوارها الذكي Smart Band 11 في الأسواق الأوروبية، بعد الكشف عنه في الصين خلال سبتمبر الماضي، ليصل إلى المستخدمين بخيارات متعددة من حيث الألوان والإصدارات، مع التركيز على تحسين تجربة الاستخدام اليومية ومتابعة الصحة والنشاط البدني.

ويتوافر السوار عبر المتاجر الإلكترونية الرسمية لشاومي بنسختين، يبدأ سعر الإصدار العادي منهما من 60 يورو، بينما يصل سعر النسخة المزودة بتقنية NFC إلى 80 يورو، ما يمنح المستخدمين إمكانية اختيار الإصدار المناسب لاحتياجاتهم وميزانيتهم.

ويأتي Xiaomi Smart Band 11 بثلاثة ألوان رئيسية، هي الأسود الليلي والفضي الجليدي والوردي، فيما تعرض الشركة أيضًا إصدارًا باللون الأبيض الخزفي، دون أن تكشف حتى الآن عن سعره أو الموعد المحدد لطرحه في الأسواق.

ويضم السوار شاشة AMOLED مستطيلة بحجم 1.72 بوصة، مع سطوع موضعي أقصى يبلغ 2000 شمعة، وهو ما يساعد على تحسين وضوح المحتوى المعروض، خصوصًا عند استخدام الجهاز في ظروف الإضاءة القوية. ويمثل مستوى السطوع أحد أبرز المواصفات التي تركز عليها شاومي في هذا الإصدار مقارنة بالجيل السابق.

ويعمل Smart Band 11 بنظام HyperOS 4، ويوفر مجموعة من الميزات المخصصة لمتابعة المؤشرات الصحية والنشاط البدني، بما يساعد المستخدمين على مراقبة أنشطتهم اليومية والاستفادة من وظائف السوار خلال ممارسة التمارين أو أداء المهام المعتادة.

كما يتمتع الجهاز بمقاومة للماء حتى ضغط 5ATM، وهي ميزة تمنحه قدرة على تحمل ظروف الاستخدام المائي ضمن الحدود التي تدعمها هذه الفئة من الأجهزة، مع ضرورة مراعاة إرشادات الاستخدام الخاصة بالشركة.

وعلى صعيد البطارية، تشير شاومي إلى أن السوار الذكي قادر على العمل لمدة تصل إلى 21 يومًا بشحنة واحدة، ما يقلل الحاجة إلى إعادة الشحن بصورة متكررة ويجعله مناسبًا لمن يفضلون الأجهزة القابلة للارتداء التي توفر فترة تشغيل طويلة.

ومع وصوله إلى الأسواق الأوروبية، يجمع Xiaomi Smart Band 11 بين شاشة AMOLED عالية السطوع، وميزات تتبع الصحة والنشاط، ومقاومة الماء، وعمر البطارية الطويل، إلى جانب خيارات سعرية مختلفة بحسب الإصدار. وتبقى النسخة الداعمة لتقنية NFC الخيار الأعلى سعرًا ضمن الإصدارات المطروحة حاليًا.

أبل تستعد لإطلاق MacBook Pro بشاشة تعمل باللمس وتصميم أنحف

noreply@blogger.com (Unknown) — Wed, 28 Oct 2026 15:11:37 +0000

تستعد شركة أبل للكشف عن إصدار جديد من حاسب MacBook Pro مزود بشاشة تعمل باللمس، في خطوة تمثل تغييرًا لافتًا في تصميم أجهزتها المحمولة، وذلك وفقًا لتسريبات نشرها الصحفي Mark Gurman، الذي أشار إلى أن الإعلان المرتقب مقرر في 28 أكتوبر.

وقبل الكشف الرسمي، ظهرت تفاصيل جديدة حول التصميم، إذ يُتوقع أن يأتي الجهاز بسُمك أقل ووزن أخف مقارنة بالإصدارات السابقة، مع تقليص الحواف المحيطة بالشاشة لمنح المستخدم مساحة عرض أكبر ضمن التصميم نفسه.

ولم تقتصر التغييرات المتوقعة على الشكل الخارجي، بل امتدت إلى المفصلة التي تربط الشاشة بجسم الحاسب. وتشير المعلومات إلى أن أبل أعادت تصميمها لتعزيز ثبات الشاشة عند استخدامها باللمس، خصوصًا أن التفاعل المباشر معها قد يتسبب في اهتزازها أثناء الكتابة أو التنقل بين العناصر. وتهدف هذه التعديلات إلى الحفاظ على ثبات الشاشة وسلاسة فتح الجهاز وإغلاقه، رغم الاستخدام المتكرر للمس.

وكانت توقعات سابقة تشير إلى احتمال إطلاق الجهاز باسم MacBook Ultra، لكن المعلومات المتاحة حاليًا ترجح استمرار أبل في استخدام اسم MacBook Pro، مع تقديم التغييرات الجديدة ضمن السلسلة المعروفة بدلًا من إطلاق فئة مستقلة.

وعلى مستوى المواصفات، يُتوقع أن يعمل الجهاز بمعالج M5 Pro أو M5 Max، وأن يعتمد على شاشة OLED بتقنية التكديس، إلى جانب منافذ Thunderbolt 5 ودعم الاتصال عبر Wi-Fi 7. كما تشير التسريبات إلى احتمال تزويده بمودم خلوي مدمج يدعم شبكات 5G وتقنية eSIM، ما قد يتيح الاتصال بالإنترنت عبر الشبكات الخلوية دون الاعتماد الدائم على شبكات Wi-Fi.

ويأتي هذا التطور بعد طرح MacBook Pro بقياس 14 بوصة والمزود بمعالج M6، بسعر يبدأ من 1999 دولارًا، وهو السعر نفسه الذي بدأ به الجيل السابق. ومع إضافة شاشة تعمل باللمس وتقنيات عرض جديدة وتعديلات في التصميم، يُرجح أن يكون الإصدار المرتقب أعلى سعرًا، لكن التكلفة النهائية لم تتضح بعد.

ومن المنتظر أن يكشف الإعلان الرسمي عن تفاصيل الجهاز ومواصفاته الكاملة، بما في ذلك طبيعة تجربة اللمس ومدى اختلافها عن أسلوب الاستخدام التقليدي في حواسيب MacBook Pro. وإذا تأكدت هذه التسريبات، فقد يشكل الجهاز تحولًا مهمًا في طريقة تفاعل المستخدمين مع حواسيب أبل المحمولة.

أبل تكشف عن iMac جديد بمعالج M6 وأداء أقوى في الرسوميات والذكاء الاصطناعي

noreply@blogger.com (Unknown) — Wed, 28 Oct 2026 15:10:46 +0000

كشفت شركة أبل عن إصدار جديد من حاسب iMac بقياس 24 بوصة، يأتي بمعالج M6 وخيارات تصل إلى 12 نواة، مع الحفاظ على التصميم الخارجي السابق وتجاوز جيل معالجات M5. ويركز الإصدار الجديد على رفع الأداء في المعالجة والرسوميات والذكاء الاصطناعي، إلى جانب تحسين سرعة التخزين والاتصال اللاسلكي.

وبحسب اختبارات الأداء، قد يحقق الإصدار المزود بمعالج M6 ذي 12 نواة تحسنًا يصل إلى 40% في أداء المعالج المركزي، وأكثر من 200% في أداء الرسوميات، مقارنة ببعض إصدارات iMac المزودة بمعالج M4. وتعكس هذه الأرقام، في حال تأكدها ضمن الاستخدامات المختلفة، تطورًا ملحوظًا في قدرات الحاسب على التعامل مع المهام التي تحتاج إلى معالجة مكثفة.

ويحصل الجهاز أيضًا على تحسينات في تشغيل تطبيقات الذكاء الاصطناعي، إذ تؤكد أبل أن الأداء في هذا المجال أصبح أسرع بمقدار 5 مرات. كما شهدت وحدة التخزين SSD تحسينات في السرعة، إلى جانب دعم تقنيتي Wi-Fi 7 وBluetooth 6.0، بما يوفر إمكانات أحدث للاتصال بالشبكات والأجهزة المتوافقة.

ورغم هذه التغييرات الداخلية، حافظ iMac الجديد على شاشة IPS بقياس 24 بوصة، وبدقة تبلغ 4480 × 2520 بكسل، مع معدل تحديث يصل إلى 60 هرتز. ويتوفر الحاسب بـ7 ألوان، ليواصل التصميم المعروف للسلسلة مع التركيز على تطوير المكونات الداخلية بدلًا من إجراء تغييرات كبيرة في الشكل الخارجي.

ويبدأ سعر iMac الجديد من 1499 دولارًا، ويأتي الإصدار الأساسي بذاكرة عشوائية سعتها 16 جيجابايت ومساحة تخزين تبلغ 256 جيجابايت. ومن المقرر أن تبدأ شحنات الطلبات المسبقة في 6 نوفمبر، ليصبح الجهاز خيارًا جديدًا للراغبين في حاسب مكتبي يجمع بين التصميم المدمج والأداء المحسن في المهام اليومية والتطبيقات الأكثر تطلبًا.

فايرفوكس يعالج 167 ثغرة أمنية ويضيف مزايا جديدة بالذكاء الاصطناعي

noreply@blogger.com (Unknown) — Wed, 28 Oct 2026 15:09:41 +0000

أطلقت شركة موزيلا تحديث Firefox 159 في 27 أكتوبر لأنظمة Windows وmacOS وLinux وAndroid، متضمنًا إصلاحات أمنية واسعة لمعالجة 167 ثغرة، إلى جانب مجموعة من التحسينات والميزات الجديدة التي تستهدف تجربة التصفح وإدارة كلمات المرور والاستفادة من أدوات الذكاء الاصطناعي.

وصنفت موزيلا 108 ثغرات ضمن مستوى الخطورة العالية، و52 ثغرة متوسطة الخطورة، و7 ثغرات منخفضة الخطورة، دون تصنيف أي منها على أنها حرجة. كما لم يشر التقرير إلى وجود أدلة على استغلال هذه الثغرات بصورة نشطة، لكن حجم الإصلاحات يجعل تثبيت التحديث خطوة مهمة للمستخدمين الراغبين في تعزيز أمان متصفحهم.

ولعبت أدوات الذكاء الاصطناعي دورًا في اكتشاف عدد من المشكلات الأمنية التي عالجها التحديث، إذ ساهمت أدوات OpenAI في رصد 41 ثغرة، اكتشف وكيل Codex Security منها 34 ثغرة، بينما أبلغت الباحثة Amy Burnett عن 7 ثغرات أخرى.

وتتعلق غالبية الثغرات المصنفة عالية الخطورة بأخطاء في إدارة الذاكرة، وهي مشكلات قد تتيح في بعض الحالات تنفيذ تعليمات برمجية ضارة. أما الثغرة الوحيدة التي تسمح بتجاوز آليات العزل الأمني، فقد اكتشفها فريق موزيلا نفسه، ما يبرز أهمية الجمع بين أدوات الفحص الآلي والخبرة البشرية في مراجعة أمن المتصفحات.

ولم تكن هذه المرة الأولى التي تسهم فيها تقنيات الذكاء الاصطناعي في اكتشاف ثغرات داخل فايرفوكس، إذ سبق لنموذج Claude Opus 4.6 التابع لشركة Anthropic أن ساعد في تحديد مشكلات أمنية عالجتها موزيلا. ومع ذلك، لا تزال هذه الأدوات غير قادرة على اكتشاف جميع الثغرات بالضرورة، ما يجعل المراجعة الأمنية المستمرة أمرًا ضروريًا.

ويرتبط العدد الكبير من الثغرات المعلنة جزئيًا بتغيير موزيلا طريقة توثيق المشكلات الأمنية، حيث أصبحت تمنح كل ثغرة داخلية مرتبطة بسلامة الذاكرة رقمًا مستقلًا، بدلًا من جمع مجموعة من الثغرات تحت رقم واحد. ولهذا، قد لا تعكس المقارنة المباشرة بين عدد الثغرات في هذا الإصدار والإصدارات السابقة حجم التغير الأمني بدقة.

ويمكن لمستخدمي فايرفوكس التحقق من توفر التحديث عبر فتح قائمة المتصفح، ثم الانتقال إلى Help واختيار About Firefox، حيث يمكن فحص الإصدار الحالي وتثبيت التحديثات المتاحة.

وفي المقابل، أنهى Firefox 159 دعم نظام Windows 8.1 والإصدارات الأقدم، إلى جانب macOS 10.14 والإصدارات الأقدم. وتوصي موزيلا المستخدمين الذين ما زالوا يعتمدون على هذه الأنظمة بالانتقال إلى إصدار Firefox ESR، المخصص لتوفير مسار دعم مختلف.

وعلى مستوى تجربة الاستخدام، يقدم التحديث تحسينات في إدارة كلمات المرور المحفوظة، إذ أصبحت متاحة افتراضيًا عبر الشريط الجانبي، كما غيّرت موزيلا اختصار البحث بين علامات التبويب المفتوحة إلى Ctrl+Shift+A على نظامي Windows وLinux، وإلى Cmd+Shift+A على أجهزة macOS.

وشملت التغييرات أيضًا طريقة عمل ميزة تلخيص صفحات الويب باستخدام روبوتات الدردشة المدعومة بالذكاء الاصطناعي، إذ أصبح المتصفح يرسل عنوان الصفحة إلى مزود الخدمة بدلًا من إرسال نص الصفحة نفسه. ويهدف هذا التغيير إلى تجنب مشكلة اقتطاع المحتوى عند التعامل مع الصفحات الطويلة.

وأضافت موزيلا كذلك تحسينات إلى ميزة Smart Window، التي أصبح بإمكانها مراقبة انخفاض أسعار المنتجات أو عودتها إلى المخزون، ثم إرسال إشعارات إلى سطح المكتب عند العثور على تطابق مع ما يبحث عنه المستخدم. ومن المقرر إتاحة هذا الخيار تدريجيًا.

وتتوفر ميزة Smart Window حاليًا باللغة الإنجليزية في الولايات المتحدة وكندا، إضافة إلى اللغة الفرنسية، بينما يستطيع المستخدمون الذين لا يرغبون في الاستفادة من ميزات الذكاء الاصطناعي تعطيلها من إعدادات التحكم بهذه التقنيات داخل المتصفح.

ويجمع Firefox 159 بذلك بين إصلاحات أمنية واسعة وتحديثات عملية في تجربة التصفح، مع توسيع استخدام الذكاء الاصطناعي في اكتشاف الثغرات وتقديم خدمات إضافية للمستخدمين. ويظل تثبيت الإصدار الأحدث المتاح خطوة مهمة للاستفادة من الإصلاحات الأمنية والتحسينات التي تقدمها موزيلا.

سوني تكشف عن مستشعر LYTIA 720 لتحسين تصوير الهواتف في الإضاءة المنخفضة

noreply@blogger.com (Unknown) — Wed, 28 Oct 2026 15:08:58 +0000

كشفت شركة سوني عن مستشعر الصور الجديد LYTIA 720 المخصص للهواتف الذكية، مع التركيز على تحسين جودة التصوير في ظروف الإضاءة المنخفضة وتوسيع النطاق الديناميكي، بما يساعد على التقاط صور أكثر وضوحًا وتفاصيل أدق في المشاهد التي تجمع بين المناطق المظلمة والإضاءة الشديدة.

ويعتمد المستشعر الجديد على تقنية CMOS المكدسة، ويأتي بحجم 1/1.56 بوصة، مع حجم بكسل يبلغ 1.0 ميكرومتر. كما يستخدم تقنية UHCG التي طورتها سوني لتحسين حساسية المستشعر في الإضاءة المنخفضة وتقليل الضوضاء العشوائية، إذ تشير الشركة إلى أن التقنية قادرة على خفض هذه الضوضاء بنسبة تصل إلى 50% مقارنة بمستشعر LYTIA 700 السابق.

وتجمع سوني بين تقنية UHCG وتقنية النطاق الديناميكي العالي الهجين HF-HDR، بهدف الوصول إلى نطاق ديناميكي يبلغ 100 ديسيبل. ويساعد هذا النطاق الأوسع على التعامل بصورة أفضل مع اختلاف مستويات الإضاءة داخل المشهد الواحد، بحيث يمكن الاحتفاظ بمزيد من التفاصيل في المناطق الداكنة، مع الحد من فقدان التفاصيل في الأجزاء شديدة السطوع.

ولا تقتصر إمكانات LYTIA 720 على التصوير الفوتوغرافي، إذ يدعم تسجيل الفيديو بدقة 4K وبمعدل 60 إطارًا في الثانية مع تقنية HDR، اعتمادًا على معالجة النطاق الديناميكي العالي في إطار واحد. ويمنح ذلك المستشعر قدرة على التعامل مع مشاهد الفيديو التي تتفاوت فيها الإضاءة، مع الحفاظ على تفاصيل أكثر وضوحًا أثناء التسجيل.

وبحسب سوني، تهدف هذه التقنيات إلى تقديم نتائج تصوير أقرب إلى ما تراه العين البشرية، خصوصًا في المشاهد ذات التباين المرتفع، حيث تواجه كاميرات الهواتف تحديًا في إظهار التفاصيل الموجودة في الظلال والمناطق الساطعة في الوقت نفسه. ويسعى المستشعر الجديد إلى تقليل هذه المشكلة وتحسين التوازن بين أجزاء الصورة المختلفة.

ومن المقرر أن تبدأ سوني شحنات الإنتاج التجاري لمستشعر LYTIA 720 في أوائل الشهر المقبل، في خطوة تضيف خيارًا جديدًا إلى تقنيات التصوير المخصصة للهواتف الذكية، مع تركيز واضح على تحسين الأداء في الإضاءة الصعبة وتطوير قدرات تسجيل الفيديو بتقنية HDR.