IBM تتيح برمجياتها في 92 دولة عبر سوق أمازون ويب سيرفيسز
تاريخ النشر: 22nd, May 2024 GMT
أعلنت شركة IBM (NYSE: IBM)عن توسيع نطاق توفر محفظة البرمجيات الخاصة بها عالميًا إلى 92 دولة عبر سوق أمازون ويب سيرفيسز AWS، وهو كتالوج رقمي يضم الآلاف من قوائم البرمجيات من البائعين المستقلين (ISVs)، والتي تسهل العثور على البرمجيات التي تعمل على Amazon Web Services (AWS) واختبارها وشرائها ونشرها. وسيساهم التوسع خارج الأسواق المتاحة حالياً مثل الدنمارك وفرنسا وألمانيا والمملكة المتحدة والولايات المتحدة، في تسهيل عملية الشراء للعملاء، وتبسيطها وتكوين أوجه كفاءة جديدة، مع السماح لهم باستخدام نفقات الشراء التي تم تخصيصها لـAWS لشراء برامج IBM.
ووفقاً لدراسة Canalys، فإن الأسواق السحابية تعتبر الطريق الأسرع نموًا لتسويق حلول البرمجيات كخدمة (SaaS)، والتي من المتوقع أن تزيد إلى 45 بليون دولار بحلول عام 2025، بزيادة قدرها 84 في المائة بمعدل نمو سنوي مركب على مدى خمس سنوات*. كما تساعد هذه الأسواق على تقصير دورة الشراء، وتوحيد الفواتير، بالإضافة الى تسهيل سرعة التوسع في نشر البرمجيات.
يتيح التعاون للعملاء المزيد من الوصول إلى تقنيات IBM للذكاء الاصطناعي وحلول البيانات في مجموعة تضم 44 منتج و29 حل للبرمجيات كخدمة SaaS متاحة للشراء، من بينها مجموعة منتجات منصة watsonx للذكاء الاصطناعي والبيانات، والتي تسمح للشركات ببناء وقياس والتحكم في حجم اعمال الذكاء الاصطناعي. وتضم المنتجات المتاحة الآن على سوق AWS، Watsonx.data، مخزن بيانات قابل للتعديل تم بناؤه على هيكل مفتوح المصدر، و Watsonx.ai، استوديو مؤسسي من الجيل الثاني لبناء الذكاء الاصطناعي، بالإضافة الى اثنين من مساعدي الذكاء الاصطناعيwatsonx Assistant وwatsonx.orchestrate. ومن المتوقع أن تتم إتاحة watsonx.governance قريباً.
وأضاف تامر أبو العزم، الشريك التنفيذي للخدمات الاستشارية بشركة IBM مصر: "تمثل هذه التوسعة في توافر برامج IBM في سوق AWS خطوة حاسمة في رحلة التحول الرقمي لعملائنا في مصر. إنها تفتح آفاقًا جديدة للابتكار، وتبسط عمليات الشراء، وتعزز قدرتنا على الاستفادة من تقنيات الذكاء الاصطناعي والبيانات الحديثة. نحن متحمسون لرؤية تأثير هذا التعاون على دفع نمو الأعمال وتعزيز الكفاءة للمؤسسات بمختلف القطاعات في مصر."
وقال مات يانشين، مدير عام سوق AWS وخدمات الشركاء في AWS: "إن التوسع العالمي لشركة IBM مع سوق AWS يفتح فرص الابتكار لعملائنا حول العالم. بالاستفادة من سرعة وتبسيط إمكانيات الشراء لسوق AWS، يستطيع العملاء الآن التوصل بسهولة أكبر إلى حلول IBM المتطورة، مما يمكنهم من تسريع التحويل الرقمي الخاص بهم ودفع الابتكار على نطاق واسع. ويعكس هذا التعاون الموسع بين AWS وشركة IBM التزامنا المشترك بتمكين العملاء من خلال الأدوات والمصادر التي يحتاجونها للنجاح في بيئة اليوم سريعة الخطى."
تشمل البرمجيات الأخرى على AWS قاعدة البيانات الرائدة من IBM، Db2 Cloud Pak for Data، بالإضافة إلى مجموعة من برمجيات التشغيل الآلي مثل Apptio، Turbonomic وInstana، ومجموعات البرمجيات للأمان والاستدامة من IBM والمبنية على Red Hat OpenShift Service. تتيح البرمجيات المصممة للسحابة (cloud-native) للعملاء إمكانية نشرها على AWS، وبفضل مرونة تراخيصها التي تشمل SaaS والاشتراك، تتيح للعملاء سهولة الشراء بالطريقة التي يريدونها بالضبط.
كما تقوم IBM أيضًا بإطلاق 15 خدمة وحل استشاري احترافي جديد تم تصميمهم خصيصا لسوق AWS. تم تصميم هذه الخدمات الجديدة لتتوافق مع احتياجات العملاء ومتطلباتهم، مع التركيز على تحديث البيانات والتطبيقات وخدمات الأمن وحلول مخصصة حسب القطاع - مع تضمين قدرات الذكاء الاصطناعي التوليدي في خدمات معينة. وتقوم خدمات IBM الاستشارية أيضًا بتقديم 24000 من شهادات AWS وفريق مخصص من الخبراء تم تدريبهم على أحدث تقنيات AWS لمساعدة العملاء على تقديم توصيات مخصصة مبنية على أفضل الممارسات في المجال.
وقال نيك أوتو، رئيس شركة IBM للشراكات الاستراتيجية العالمية: "من خلال توسيع نطاق توافر حلول وخدمات IBM في سوق AWS، ستتمكن المؤسسات حول العالم من الوصول بشكل أفضل إلى طريقة مبسطة للحصول على العديد من عروض الذكاء الاصطناعي وخدمات السحابة الهجينة. تعاوننا مع شركة AWS هو مثال على عملنا مع شركات أخرى لتلبية احتياجات العملاء، وتيسيرها بقدر الإمكان وتسريع رحلات التطوير الخاصة بهم."
المصدر: بوابة الوفد
كلمات دلالية: الذکاء الاصطناعی
إقرأ أيضاً:
الأخلاقيات في الأتمتة: معالجة التحيز في الذكاء الاصطناعي
مع تزايد اعتماد الشركات على الأنظمة الآلية، أصبحت الأخلاقيات مصدر قلق رئيسي. وباتت الخوارزميات تتخذ، بشكل متزايد، القرارات التي كان يتخذها البشر سابقًا، وتؤثر هذه الأنظمة على العديد من مناحي الحياة. تتطلب هذه القوة، التي يملكها الذكاء الاصطناعي، مسؤولية. فبدون قواعد ومعايير أخلاقية واضحة، يمكن للأتمتة أن تُؤدي إلى الظلم وتُسبب الضرر.
يؤثر التحيز وتجاهل الأخلاقيات على الناس بطرق حقيقية. يمكن للأنظمة المتحيزة، على سبيل المثال، أن ترفض منح القروض أو الوظائف أو الرعاية الصحية، ويمكن للأتمتة أن تزيد من سرعة اتخاذ القرارات الخاطئة في حال عدم وجود حواجز حماية. عندما تتخذ الأنظمة قرارًا خاطئًا، غالبًا ما يكون من الصعب الاعتراض عليه أو حتى فهم السبب، ويؤدي غياب الشفافية إلى تحويل الأخطاء الصغيرة إلى مشاكل أكبر.
سبب التحيز في الذكاء الاصطناعي
غالبًا ما ينشأ التحيز في الأتمتة من البيانات. إذا تضمنت البيانات التاريخية تمييزًا، فقد تُكرر الأنظمة المُدربة عليها هذه الأنماط. على سبيل المثال، قد ترفض أداة ذكاء اصطناعي تُستخدم لفحص المتقدمين للوظائف المرشحين بناءً على الجنس أو العرق أو العمر إذا كانت بيانات التدريب الخاصة بها تعكس تلك التحيزات السابقة. ويدخل التحيز أيضًا من خلال التصميم، حيث يمكن للاختيارات المتعلقة بما يجب قياسه، والنتائج التي يجب تفضيلها، وكيفية تصنيف البيانات أن تؤدي إلى نتائج منحرفة.
هناك أنواع عديدة من التحيز. يحدث تحيز العينات عندما لا تُمثل مجموعة البيانات جميع الفئات، بينما قد ينشأ تحيز التصنيف من مدخلات بشرية ذاتية. حتى الخيارات التقنية، مثل نوع الخوارزمية، قد تُشوّه النتائج.
المشاكل ليست نظرية فحسب. فقد تخلت شركة "أمازون" للتجارة الإلكترونية عن استخدام أداة توظيف في عام 2018 بعد أن فضّلت المرشحين الذكور، ووُجد أن بعض أنظمة التعرف على الوجه تُخطئ في تحديد الأشخاص ذوي البشرة الملونة بمعدلات أعلى من غيرهم. تُزعزع هذه المشاكل الثقة في نماذج الذكاء الاصطناعي وتُثير المخاوف.
وهناك مصدر قلق حقيقي آخر. فحتى عندما لا تُستخدم سمات مثل العرق، بشكل مباشر، فإن سمات أخرى مثل الرمز البريدي أو المستوى التعليمي قد تُمثّل بدائل، مما يعني أن النظام قد يُميّز حتى لو بدت المدخلات محايدة، على سبيل المثال، بناءً على المناطق الأكثر ثراءً أو فقرًا. يصعب اكتشاف التحيز دون اختبار دقيق. ويُعدّ ارتفاع حالات تحيز الذكاء الاصطناعي علامة على الحاجة إلى مزيد من الاهتمام بتصميم النظام.
المعايير المهمة
القوانين تُواكب التطور وتحاول معالجة التحيز. يُصنّف قانون الذكاء الاصطناعي للاتحاد الأوروبي، الصادر عام 2024، أنظمة الذكاء الاصطناعي حسب درجة خطورتها. يجب أن تستوفي الأنظمة عالية الخطورة، كتلك المستخدمة في التوظيف أو تقييم الجدارة الائتمانية، متطلبات صارمة، تشمل الشفافية والرقابة البشرية والتحقق من التحيز. في الولايات المتحدة، تعمل الجهات التنظيمية بفاعلية. وتُحذّر لجنة تكافؤ فرص العمل أصحاب العمل من مخاطر أدوات التوظيف المُدارة بالذكاء الاصطناعي، كما أشارت لجنة التجارة الفيدرالية إلى أن الأنظمة المتحيزة قد تُخالف قوانين مكافحة التمييز.
أنظمة أكثر عدالة
لا تنشأ أخلاقيات الأتمتة صدفة، بل تتطلب تخطيطًا دقيقًا، وأدوات مناسبة، واهتمامًا مستمرًا. يجب دمج التحيز والإنصاف في العملية منذ البداية، لا إضافتهما لاحقًا. وهذا يستلزم تحديد الأهداف، واختيار البيانات المناسبة، وإشراك الأطراف المعنية.
يتطلب تحقيق ذلك اتباع بعض الاستراتيجيات الرئيسية:
إجراء تقييمات التحيز
الخطوة الأولى للتغلب على التحيز هي اكتشافه. يجب إجراء تقييمات التحيز مبكرًا وبشكل متكرر، من مرحلة تطوير النموذج إلى نشره، لضمان عدم تحقيق الأنظمة لنتائج غير عادلة. قد تشمل المقاييس القرارات التي يكون لها تأثير أكبر على مجموعة واحدة من غيرها.
يجب أن تُجري جهات خارجية عمليات تدقيق التحيز كلما أمكن ذلك. قد تُغفل المراجعات الداخلية قضايا رئيسية أو تفتقر إلى الاستقلالية، كما أن الشفافية في عمليات التدقيق الموضوعية تبني ثقة الجمهور.
مجموعات بيانات متنوعة
تساعد بيانات التدريب المتنوعة على تقليل التحيز من خلال تضمين عينات من جميع مجموعات المستخدمين، وخاصةً تلك التي غالبًا ما يتم استبعادها. فمساعد صوتي مُدرّب في الغالب على أصوات الرجال لن يُجدي نفعًا مع النساء، ونموذج تقييم الائتمان الذي يفتقر إلى بيانات المستخدمين ذوي الدخل المحدود قد يُسيء تقديرهم.
يساعد تنوع البيانات أيضًا النماذج على التكيف مع الاستخدام الفعلي. ينتمي المستخدمون إلى خلفيات مختلفة، وينبغي أن تعكس الأنظمة ذلك. فالتنوع الجغرافي والثقافي واللغوي جميعها عوامل مهمة. تنوع البيانات لا يكفي بمفرده. فيجب أن تكون دقيقة ومُصنّفة جيدًا.
الشمولية في التصميم
يُشرك التصميم الشامل الأشخاص المتأثرين. ينبغي على المطورين استشارة المستخدمين، وخاصةً المعرضين لخطر الضرر (أو الذين قد يُسببون ضررًا باستخدام الذكاء الاصطناعي المتحيز)، لأن ذلك يُساعد على كشف الجوانب السلبية.
يعني التصميم الشامل أيضًا فرقًا متعددة التخصصات. إن إشراك خبراء الأخلاق والقانون والعلوم الاجتماعية يُمكن أن يُحسّن عملية اتخاذ القرار، لأن هذه الفرق أكثر ميلًا لطرح أسئلة مختلفة ورصد المخاطر.
يجب أن تكون الفرق متنوعة أيضًا. فالأشخاص ذوو التجارب الحياتية المختلفة يكتشفون قضايا مختلفة، والنظام الذي تُنشئه مجموعة متجانسة قد يتغاضى عن مخاطر قد يكتشفها الآخرون.
الخلاصة أن الأتمتة باقية، لكن الثقة في أنظمة الذكاء الاصطناعي تعتمد على عدالة النتائج ووضوح القواعد. إذ قد يُسبب التحيز في أنظمة الذكاء الاصطناعي ضررًا.
أسعار الأسماك والجمبري اليوم السبت 31 مايو 2025.. البوري بـ 200 جنيه