علوم وتكنولوجيا 3 أشياء يريد آلاف المؤلفين من صانعى الذكاء الاصطناعى القيام بها فى خطاب مفتوح
تاريخ النشر: 19th, July 2023 GMT
علوم وتكنولوجيا، 3 أشياء يريد آلاف المؤلفين من صانعى الذكاء الاصطناعى القيام بها فى خطاب مفتوح،وقع حوالي 8500 مؤلف من مؤلفي القصص الخيالية والواقعية والشعرية من جميع أنحاء العالم على .،عبر صحافة مصر، حيث يهتم الكثير من الناس بمشاهدة ومتابعه الاخبار، وتصدر خبر 3 أشياء يريد آلاف المؤلفين من صانعى الذكاء الاصطناعى القيام بها فى خطاب مفتوح، محركات البحث العالمية و نتابع معكم تفاصيل ومعلوماته كما وردت الينا والان إلى التفاصيل.
وقع حوالي 8500 مؤلف من مؤلفي القصص الخيالية والواقعية والشعرية من جميع أنحاء العالم على رسالة مفتوحة موجهة إلى صناع الذكاء الاصطناعي، تحث الرسالة المفتوحة شركات التكنولوجيا التي تقف وراء نماذج اللغات الكبيرة مثل ChatGPT و Bard و LLaMa وغيرها على عدم استخدام كتاباتهم دون إذن أو تعويض. وتدعو منظمة المؤلفين إلى قادة الذكاء الاصطناعي التوليدي الرؤساء التنفيذيين لـ OpenAI و Alphabet و Meta و Stability AI و IBM للحصول على الموافقة والائتمان وتعويض الكتاب بشكل عادل عن استخدام المواد المحمية بحقوق الطبع والنشر في تدريب الذكاء الاصطناعي.
وأضافت الرسالة "تحاكي هذه التقنيات لغتنا وقصصنا وأسلوبنا وأفكارنا وتجددها، تغذي الملايين من الكتب والمقالات والمقالات والشعر المحمية بحقوق الطبع والنشر، أنظمة الذكاء الاصطناعي والتي لم يكن هناك فاتورة ".
"نتيجة لتضمين كتاباتنا في أنظمته، فإن الذكاء الاصطناعي التوليدي يهدد بإلحاق الضرر بمهنتنا من خلال إغراق السوق بالكتب المتوسطة والكتب المكتوبة آليًا، والقصص والصحافة بناءً على عملنا".
وتشمل قائمة الموقعين جينيفر إيجان ونورا روبرتس وجودي بيكولت ولويز إردريش ومايكل شابون وسوزان كولينز ومارجريت أتوود وفييت ثانه نجوين وأكثر من ذلك.
يحتوي الخطاب على ثلاث مهام مهمة للشركات ويطلب منهم القيام بما يلي:
1. احصل على إذن لاستخدام المواد المحمية بحقوق الطبع والنشر الخاصة بنا في برامج الذكاء الاصطناعي الإنشائية الخاصة بك.
2. تعويض الكتاب بشكل عادل عن الاستخدام السابق والمستمر لأعمالنا في برامج الذكاء الاصطناعي التوليدية الخاصة بك.
3. تعويض الكتاب بشكل عادل عن استخدام الأعمال في مخرجات الذكاء الاصطناعي، سواء كانت المخرجات مخالفة للقانون الحالي أم لا.
المصدر: صحافة العرب
كلمات دلالية: موعد عاجل الدولار الامريكي اليوم اسعار الذهب اسعار النفط مباريات اليوم جدول ترتيب حالة الطقس 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