خبير روسي: تطوير الذكاء الاصطناعي يمكن أن يقوّض الرغبة في الإبداع
تاريخ النشر: 18th, November 2023 GMT
وصف الأستاذ في كلية الحقوق بمدرسة الاقتصاد العليا الروسية، ميخائيل فيدوتوف، استبدال الإبداع في الإنتاج بتنفيذ البروتوكولات القياسية، بأنه الخطر الرئيسي الناتج عن الذكاء الاصطناعي.
وقال في منتدى "الأخلاقيات في مجال الذكاء الاصطناعي "جيل GPT، الخطوط الحمراء" إن تطوير التكنولوجيات الجديدة، بما في ذلك الذكاء الاصطناعي، يزيد من مخاطر "روبوتية" المجتمع حيث لن يسعى الإنسان جاهدا لتحقيق نتائج حقيقية، بل لتنفيذ بروتوكولات العمل القياسية وتقديم تقارير.
وأضاف قائلا إن "الخطر الرئيسي لا يُكمن حتى في تلك الغرسات التي يمكن زراعتها في جسم الإنسان، ولكن في تطبيق الخوارزميات التقدمية في عمليات الإنتاج بشتى المجالات، بما في ذلك في الطب والتعليم الثانوي والعالي والثقافة والعلوم، ما يؤدي إلى استبدال الإبداع الحقيقي بتنفيذ بروتوكولات قياسية تليها تقارير صارمة ومفصلة.
وأشار إلى أن هناك رغبة في استخدام تكنولوجيات الذكاء الاصطناعي على نطاق أوسع في المجالات المذكورة ، مما يمكن أن يساعد في تقليل حصة العمالة البشرية.
وقال إن العمل البشري أقل قابلية للتقنين والخوارزمية. لكن هذا لا يعني أنه يجب أتمتة الإنسان وتحويله إلى روبوت. وإننا نشهد الآن عملية استبدال الإبداع بالحقيقي بمحاكاة الإبداع من ناحية أخرى، واستبدال العلاج بالرعاية الصحية واستبدال العلوم بقياسات علمية. وكما يتم استبدال الثقافة بإحصائيات المقاعد في المسارح وعدد زيارات المتاحف. ونحن نحقق أهدافا تختلف تماما عن تلك التي يواجهها المجتمع والحضارة.
يذكر أن منتدى الأخلاقيات في مجال الذكاء الاصطناعي "جيل "جي بي تي"، خطوط حمراء" عقد في 16 نوفمبر الجاري بوكالة "تاس" بدعم من الديوان الرئاسي ووزارة التنمية الاقتصادية الروسية وكذلك لجنة الأخلاقيات في مجال الذكاء الاصطناعي.
المصدر: تاس
المصدر: RT Arabic
كلمات دلالية: المجتمع الروسي روبوت الذکاء الاصطناعی
إقرأ أيضاً:
الذكاء الاصطناعي يساعد على توقع الخصائص الكيميائية
طور باحثون تطبيقا أطلقوا عليه اسم "ChemXploreML" يتنبأ بالخصائص الكيميائية ويسرعها، دون الحاجة إلى مهارات برمجة متعمقة.
من الأهداف الأساسية المشتركة لمعظم باحثي الكيمياء الحاجة إلى التنبؤ بخصائص الجزيء، مثل درجة غليانه أو انصهاره. بمجرد أن يتمكن الباحثون من تحديد هذا التنبؤ بدقة، يصبحون قادرين على المضي قدمًا في عملهم، محققين اكتشافات تُفضي إلى أدوية ومواد وغيرها. مع ذلك، ارتبطت الطرق التقليدية للكشف عن هذه التنبؤات، تاريخيًا، بتكلفة باهظة، استنزاف الوقت والجهد المبذول في المعدات، بالإضافة إلى التمويل.
تمكن فرع من الذكاء الاصطناعي، يُعرف باسم التعلم الآلي machine learning (ML)، من تخفيف عبء التنبؤ بخصائص الجزيئات إلى حد ما، لكن الأدوات المتقدمة التي تُسرّع العملية بشكل أكثر فعالية، من خلال التعلم من البيانات الموجودة لإجراء تنبؤات سريعة للجزيئات الجديدة، تتطلب من المستخدم امتلاك مستوى عالٍ من الخبرة البرمجية. هذا يُشكّل عائقًا أمام العديد من الكيميائيين، الذين قد لا يمتلكون الكفاءة الحسابية اللازمة لاجتياز عملية التنبؤ.
للتخفيف من هذا التحدي، ابتكر باحثون في مجموعة "ماكغواير" للأبحاث في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا (MIT) تطبيق ChemXploreML، وهو تطبيق سطح مكتب سهل الاستخدام يُساعد الكيميائيين على إجراء هذه التنبؤات المهمة دون الحاجة إلى مهارات برمجة متقدمة. هذا التطبيق متاح مجانًا وسهل التنزيل ويعمل على المنصات الرئيسية، كما أنه مصمم للعمل دون اتصال بالإنترنت، مما يُحافظ على خصوصية بيانات البحث.
وقد تم توضيح هذه التقنية الجديدة والمثيرة في مقال نُشر مؤخرًا في مجلة المعلومات والنمذجة الكيميائية Journal of Chemical Information and Modeling.
اقرأ أيضا... أداة ذكاء اصطناعي مجانية تعد تقارير طبية مثل الأنظمة التجارية
إحدى العقبات المحددة في مجال التعلم الآلي الكيميائي هي ترجمة البنى الجزيئية إلى لغة رقمية تفهمها أجهزة الكمبيوتر. يُؤتمت برنامج ChemXploreML هذه العملية المعقدة باستخدام "مُضمِّنات جزيئية" مدمجة قوية تُحوّل البنى الكيميائية إلى متجهات رقمية غنية بالمعلومات. بعد ذلك، يُطبّق البرنامج خوارزميات متطورة لتحديد الأنماط والتنبؤ بدقة بالخصائص الجزيئية، مثل درجات الغليان والانصهار، كل ذلك من خلال واجهة رسومية تفاعلية سهلة الاستخدام.
يقول أرافيند نيفاس ماريموثو، باحث في مجموعة ماكغواير والمؤلف الرئيسي للمقالة "يهدف ChemXploreML إلى تعميم استخدام التعلم الآلي في العلوم الكيميائية"، مضيفا "من خلال إنشاء تطبيق سطح مكتب سهل الاستخدام وقوي وقابل للعمل دون اتصال بالإنترنت، نضع أحدث النمذجة التنبؤية بين يدي الكيميائيين مباشرةً، بغض النظر عن خبراتهم البرمجية. هذا العمل لا يُسرّع البحث عن أدوية ومواد جديدة من خلال تسريع عملية الفحص وتخفيض تكلفتها فحسب، بل يفتح تصميمه المرن آفاقًا جديدة للابتكارات المستقبلية".
صُمم تطبيق ChemXploreML ليتطور مع مرور الوقت. لذا، مع تطور التقنيات والخوارزميات المستقبلية، يُمكن دمجها بسلاسة في التطبيق، مما يضمن للباحثين الوصول الدائم إلى أحدث الأساليب وتطبيقها. تم اختبار التطبيق على خمس خصائص جزيئية رئيسية للمركبات العضوية: نقطة الانصهار، ونقطة الغليان، وضغط البخار، ودرجة الحرارة الحرجة، والضغط الحرج، وحقق درجات دقة عالية وصلت إلى 93% لدرجة الحرارة الحرجة. كما أظهر الباحثون أن طريقة جديدة وأكثر إحكامًا لتمثيل الجزيئات كانت دقيقة تقريبًا مثل الطرق القياسية ولكنها كانت أسرع بما يصل إلى 10 مرات.
يقول ماريموثو: "نتصور مستقبلًا يُمكن فيه لأي باحث تخصيص وتطبيق التعلم الآلي بسهولة لحل تحديات فريدة، من تطوير مواد مستدامة إلى استكشاف الكيمياء المعقدة للفضاء بين النجوم".
مصطفى أوفى (أبوظبي)
من يمنح الإرهابيين تأشيرة عبور؟