Meta تتبع سياسة جديدة في التعامل مع المعلنين السياسيين!
تاريخ النشر: 12th, November 2023 GMT
أمضت Meta سنوات في اكتشاف كيفية التعامل مع الإعلانات السياسية عبر "فيسبوك وإنستغرام"، وطوّرت سياسات بشأن أنواع الإعلانات السياسية المسموح بها على منصاتها.
إقرأ المزيد
لكن ذلك كان قبل ظهور الذكاء الاصطناعي الاستهلاكي.
وفي يوم الأربعاء، قدمت Meta سياسة جديدة للتعامل مع تأثيرات الذكاء الاصطناعي على الإعلانات السياسية.
وأضافت Meta أنها ستمنع المعلنين من استخدام البرامج المدعومة بالذكاء الاصطناعي لإنشاء إعلانات تتعلق بالقضايا السياسية أو الاجتماعية، بالإضافة إلى الإعلانات المتعلقة بالإسكان أو التوظيف أو الائتمان أو الصحة أو الأدوية أو الخدمات المالية.
ويمكن للمعلنين استخدام الذكاء الاصطناعي التابع لجهات خارجية، ولكن مع الإفصاح عن ذلك.
وقالت الشركة: "نعتقد أن هذا النهج سيسمح لنا بفهم المخاطر المحتملة بشكل أفضل وبناء الضمانات الصحيحة لاستخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي في الإعلانات التي تتعلق بموضوعات قد تكون حساسة في الصناعات الخاضعة للتنظيم".
ومع تزايد استخدام أدوات ذكية مثل ChatGPT وBard وMidjourney وغيرها، اضطرت شركات التكنولوجيا الكبرى مثل Meta إلى إعادة التفكير في كيفية التعامل مع حقبة جديدة من الصور والفيديو والصوت التي تم التلاعب بها أو الكاذبة تماما.
ويُطلب حاليا من أولئك الذين يعرضون إعلانات سياسية على Meta، إكمال عملية الترخيص وإدراج إخلاء المسؤولية "المدفوع بواسطة" على الإعلانات، والتي يتم تخزينها في مكتبة الإعلانات العامة للشركة لمدة سبع سنوات حتى يتمكن الصحفيون والأكاديميون من دراستها.
ومن خلال منع المعلنين من استخدام البرامج المدعومة بالذكاء الاصطناعي الخاصة لإنشاء إعلانات تتعلق بالقضايا السياسية أو الاجتماعية، قد تتمكن Meta من منع المشاكل أو الدعاوى القضائية المتعلقة بتكنولوجيا الإعلان الخاصة بها.
المصدر: نيويورك تايمز
المصدر: RT Arabic
كلمات دلالية: النظام السياسي انستغرام تطبيقات فيسبوك facebook مواقع التواصل الإجتماعي الذکاء الاصطناعی
إقرأ أيضاً:
الذكاء الاصطناعي يعزز دقة التنبؤ بهياكل الأجسام المضادة
طوّر باحثون في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا (MIT) نموذجًا حسابيًا جديدًا قادرًا على التنبؤ بهياكل الأجسام المضادة بدقة غير مسبوقة، مما قد يُحدث تحولًا كبيرًا في تصميم أدوية فعالة ضد أمراض معدية مثل كوفيد-19 وHIV.
الذكاء الاصطناعي يتجاوز التحديات السابقة
رغم التقدم الكبير الذي حققته نماذج الذكاء الاصطناعي المعتمدة على "نماذج اللغة الكبيرة" (LLMs) في التنبؤ بهياكل البروتينات، إلا أنها واجهت صعوبات عند التعامل مع الأجسام المضادة، خاصة بسبب المناطق شديدة التغير فيها والمعروفة بـ"المناطق مفرطة التغير". للتغلب على هذه العقبة، ابتكر فريق (MIT) تقنية جديدة تحسّن أداء هذه النماذج وتمنحها القدرة على فهم تعقيدات هذه البروتينات المناعية.
تقول بوني بيرغر، أستاذة الرياضيات في (MIT) ورئيسة مجموعة الحوسبة والبيولوجيا في مختبر علوم الحاسوب والذكاء الاصطناعي (CSAIL): «طريقتنا تسمح بالوصول إلى نطاق واسع من الاحتمالات، مما يتيح لنا إيجاد إبر حقيقية في كومة قش. وهذا قد يوفر على شركات الأدوية ملايين الدولارات بتجنب التجارب السريرية غير المجدية».
نموذج AbMap: أداة ذكية للتنقيب في بحر الأجسام المضادة
النموذج الجديد، الذي يحمل اسم (AbMap)، يعتمد على وحدتين مدربتين بشكل دقيق: الأولى تتعلم من بنى ثلاثية الأبعاد لحوالي 3000 جسم مضاد موجودة في قاعدة بيانات البروتينات (PDB)، والثانية تعتمد على بيانات تقيس مدى ارتباط أكثر من 3700 جسم مضاد بثلاثة أنواع مختلفة من المستضدات.
باستخدام (AbMap)، يمكن التنبؤ بهيكل الجسم المضاد وقوة ارتباطه بالمستضد، فقط من خلال تسلسل الأحماض الأمينية. وفي تجربة واقعية، استخدم الباحثون النموذج لتوليد ملايين التعديلات على أجسام مضادة تستهدف بروتين «سبايك» لفيروس SARS-CoV-2، وتمكّن النموذج من تحديد أكثرها فعالية.
وقد أظهرت التجارب بالتعاون مع شركة Sanofi أن 82 % من الأجسام المضادة المختارة باستخدام النموذج أظهرت أداءً أفضل من النسخ الأصلية.
اختصار الطريق نحو العلاجات الفعالة
يُعد هذا التقدم فرصة ذهبية لشركات الأدوية لتقليص الوقت والتكاليف اللازمة في مراحل البحث والتطوير. ووفقًا للبروفيسور روهيت سينغ، المؤلف المشارك للدراسة: «الشركات لا تريد المخاطرة بكل شيء في جسم مضاد واحد قد يفشل لاحقًا. النموذج يمنحها مجموعة من الخيارات القوية للمضي قدمًا بثقة».
تحليل الاستجابات المناعية على مستوى الأفراد
بعيدًا عن التطبيقات الدوائية، يُمكن للنموذج أن يُحدث نقلة في فهم التباين في الاستجابات المناعية بين الأفراد. فعلى سبيل المثال، لماذا يُصاب البعض بكوفيد-19 بشكل حاد، بينما ينجو آخرون دون أعراض؟ أو لماذا يبقى بعض الأشخاص غير مصابين بـHIV رغم تعرضهم للفيروس؟
الدراسة أظهرت أنه عند مقارنة البنية الثلاثية للأجسام المضادة بين الأفراد، فإن نسبة التشابه قد تكون أعلى بكثير من النسبة التي تُظهرها المقارنة الجينية التقليدية (10%). وهذا قد يفتح الباب لفهم أعمق لكيفية عمل جهاز المناعة وتفاعله مع مسببات الأمراض المختلفة.
يقول سينغ: «هنا يتجلى دور نماذج اللغة الكبيرة بوضوح، فهي تجمع بين نطاق التحليل الواسع القائم على التسلسل الجيني ودقة التحليل البنيوي».
دعم وتمويل دولي
حظي البحث بدعم من شركة Sanofi وعيادة عبد اللطيف جميل لتعلم الآلة في مجال الصحة، مما يعكس تزايد اهتمام المؤسسات العالمية بالذكاء الاصطناعي كأداة استراتيجية في الطب الحيوي.
بهذا الإنجاز، يُبرهن الذكاء الاصطناعي مجددًا على قدرته في إحداث ثورة صامتة في المختبرات الطبية، حيث لا تقتصر فوائده على التسريع والتحليل، بل تمتد لتوجيه القرارات الحاسمة التي قد تُنقذ أرواح الملايين.
أسامة عثمان (أبوظبي)
برلماني يطالب بإجراء تعديل تشريعي شامل في قانون الضريبة على العقارات المبنية