محامٍ: العقوبات كبيرة لمن يستخدم الذكاء الاصطناعي بشكل خاطئ .. فيديو
تاريخ النشر: 22nd, November 2023 GMT
الرياض
أكد المحامي فيصل الرميح أنه يتم اعتبار استخدام صوت شخص ما لأي غرض من الأغراض، بدون إذن صاحبه، جريمة يعاقب عليها القانون.
وأضاف الرميح أن العقوبة تتحول من جنحة إلى جناية حسب الغرض الذي استخدم فيه الصوت، حيث أن الجريمة لها 3 محاور، أولهم وجود الفعل نفسه، ووجود الدافع الجنائي، وكذلك المادة القانونية التي تجرم هذا الفعل.
وتابع أن تصوير الأشخاص بدون علمهم، تعتبر جريمه كبيرة، سواء تم النشر أو لا، وأشار أنه لا يوجد بعد قوانين وذلك بسبب أن هذا النوع من الجرائم لا يزال جديدًا.
وأشار الرميح أن عقوبة تزييف الفيديوهات، يعتمد على السبب وراء فبركتها، وتكون أبسط العقوبات، هي السجن عام، وأشدها سجن 10 سنوات، وهي تندرج تحت الجرائم المعلوماتية.
وأردف أن الأشخاص الذين يصممون البرامج والتي من الممكن إيذاء شخص ما، يتم أيضًا فرض العقوبات على حسب النية في إنشاء هذا البرنامج، بهذا تدخل ضمن الجرائم المعلوماتية.
المحامي فيصل الرميح: استخدام الصوت بدون إذن صاحبه يُعد جريمة، والتصوير بدون إذن أيضاً جريمة حتى لو لم يتم النشر#برنامج_ياهلا #روتانا_خليجية pic.twitter.com/KhyRttnTJ0
— برنامج ياهلا (@YaHalaShow) November 21, 2023
المحامي فيصل الرميح: عقوبة تزييف الفيديوهات يحددها الغرض من استخدام هذه الفيديوهات، وتندرج تحت الجرائم المعلوماتية #برنامج_ياهلا #روتانا_خليجية pic.twitter.com/CCIZn5YADf
— برنامج ياهلا (@YaHalaShow) November 21, 2023
هل يُعاقب كل من صمم تطبيق أو برنامج تم استخدامه بشكل غير مشروع؟.. محامي يجيب#برنامج_ياهلا #روتانا_خليجية pic.twitter.com/oTz6mPUgrL
— برنامج ياهلا (@YaHalaShow) November 21, 2023
المصدر: صحيفة صدى
كلمات دلالية: الجرائم المعلوماتية الذكاء الاصطناعي عقوبات برنامج یاهلا
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