الذكاء الاصطناعي يزيد «نهم إسرائيل للقتل»
تاريخ النشر: 29th, December 2023 GMT
قالت الباحثة الفلسطينية العاملة في مجال أخلاقيات الذكاء الاصطناعي، نور نعيم، إن تحديد إسرائيل أهدافا في غزة باستخدام برنامج ذكاء اصطناعي يدعى «غوسبيل» أدى إلى زيادة عدد القتلى بين المدنيين.
وأفادت نعيم في مقابلة مع الأناضول، بأن جيش الاحتلال الإسرائيلي استخدم برنامج تحديد الأهداف التلقائي «غوسبيل» لأول مرة في غزة.
وتابعت: «ضربت إسرائيل 15 ألف هدف باستخدام تقنية الذكاء الاصطناعي المسماة غوسبيل في أول 35 يوما من الهجمات، وهذا الرقم أعلى بكثير من عدد الأهداف التي تم ضربها في العمليات السابقة في المنطقة، حيث ان إسرائيل تمكنت من ضرب ما يقرب من 6 آلاف هدف خلال الصراع الذي استمر 51 يوما عام 2014».
وأشارت نعيم إلى أن «غوسبيل» يمتلك القدرة على اتخاذ القرار، ويتمتع بخاصية القتل والتدمير بغض النظر عن عدد الأهداف، «وبالتالي فإن عدد الضحايا يمكن أن يتراوح من صفر إلى مليون».
وأضافت: «هذا يعني أن الاستخبارات (الإسرائيلية) لديها مخزون ضخم من البيانات ومجموعة واسعة من المعلومات عن المدنيين».
وأكدت نعيم أن إسرائيل قصفت المستشفيات رغم وجود معلومات كاملة عن المدنيين الذين يعيشون في غزة والمباني والجامعات والمدارس ومراكز الإغاثة والمصانع ومنشآت البنية التحتية.
وأردفت: «تقتل إسرائيل آلاف الأشخاص (في غزة) من أجل هدف واحد قد لا تصل إليه أبدا. شهدنا بشكل مباشر وحشية استخدام الذكاء الاصطناعي خلال الحرب».
ولفتت إلى أن «إسرائيل لا تتوانى عن استهداف شخص حددته، رغم علمها بأنه دخل إلى منشآت مدنية مثل المؤسسات الرسمية أو المستشفيات أو الصيدليات، وأن هناك مدنيين حوله».
واستطردت: «جُرح العديد من الأشخاص أو فقدوا أرواحهم نتيجة استخدام تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي الوحشية التي لم يتم استخدامها من قبل في حروب العصر الحديث».
وأشارت نعيم إلى أن «إسرائيل تعمل على تطوير تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي يوما بعد يوم».
المصدر: العرب القطرية
كلمات دلالية: قطاع غزة أخلاقيات الذكاء الاصطناعي الذكاء الاصطناعي الذکاء الاصطناعی فی غزة
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)
اقتراح أميركي يسمح لإيران بتخصيب اليورانيوم.. ولكن!