موت عدد كبير من أشجار الصنوبر في فنلندا يقلق الباحثين
تاريخ النشر: 24th, August 2024 GMT
هلسنكي "أ.ف.ب": شهد جنوب فنلندا هذا الصيف ظاهرت موت عدد كبير من أشجار الصنوبر، يرجّح الباحثون أنها مرتبطة بالتغير المناخي، على ما قالوا لوكالة فرانس برس.
ورُصد موت أكثر من 1350 شجرة صنوبر في جنوب غرب فنلندا منذ أبريل، عندما بدأ الباحثون يجمعون ملاحظات من السكان.
وفي حديث إلى وكالة فرانس برس، قال الأستاذ في الجغرافيا لدى جامعة توركو ريستو كاليولا، "نتلقى كل يوم ملاحظات جديدة في قسم رسم الخرائط بالجامعة".
وبحسب الباحث، تُعدّ هذه الظاهرة "موتا محليا هائلا لأشجار الصنوبر".
وأكثر الأماكن تأثراً هي المناطق الساحلية الصخرية التي تتعرض تربتها القاحلة للجفاف.
وقد بدأت مجموعات من أشجار الصنوبر ذات اللون البني في الظهور فجأة على طول الساحل الجنوبي لفنلندا منذ بضع سنوات، وهي ظاهرة يحاول الباحثون راهنا العثور على السبب الكامن وراءها.
وقال كاليولا "هناك شيء ما يحدث في طبيعتنا وعلينا أن نأخذه على محمل الجد".
وسُجّلت حالات موت مماثلة لأشجار صنوبر في دول أخرى شمال أوروبا بينها السويد المجاورة.
لكنّ الجديد في فنلندا، بحسب البروفيسور، هو أنّ "هذه الظاهرة بدأت تنتشر في الآونة الأخيرة".
وأشار الباحث إلى عوامل عدة قد تكون السبب وراء حالات موت الأشجار المحلية هذه، مثل الحشرات الضارة والأمراض الفطرية التي تزايدت بسبب الاحترار المناخي.
وقال كاليولا "خلال فصول الصيف الحارة المتسمة بموجات حرّ وأسابيع من دون أمطار، تبدأ الأشجار التي تنمو في الأماكن الضعيفة بالمعاناة وتضعف قدرتها على الدفاع عن نفسها ضد مسببات الأمراض".
ولفت إلى أنّ الصيف الحار بشكل استثنائي الذي شهدته فنلندا هذا العام تسبب بضغط على الأشجار.
وقال آسفا "كلما قلّت المياه في التربة والتي يمكن للأشجار أن تمتصها عبر جذورها، تقلّصت قدرتها على تحمّل موجات الحر والجفاف".
المصدر: لجريدة عمان
إقرأ أيضاً:
كلما اختصر.. اختلق! الوجه الخفي للذكاء الاصطناعي
كشفت دراسة حديثة أجرتها شركة Giskard الفرنسية المتخصصة في اختبار أنظمة الذكاء الاصطناعي، أن طلب الإيجاز من روبوتات المحادثة مثل ChatGPT قد يزيد من ميلها إلى "الهلوسة" أي اختلاق معلومات غير دقيقة أو غير حقيقية.
تفاصيل الدراسة
ووفقاً لموقع "تك كرانش" نشر الباحثون نتائجهم في تدوينة تفصيلية، أشاروا فيها إلى أن التوجيهات التي تطلب إجابات قصيرة، خاصة على أسئلة غامضة أو مبنية على معلومات خاطئة، تؤدي إلى انخفاض ملحوظ في دقة المحتوى الذي تقدمه النماذج.
وقال الباحثون: "تُظهر بياناتنا أن تغييرات بسيطة في التوجيهات تؤثر بشكل كبير على ميل النموذج إلى الهلوسة".
وهو ما يثير القلق، خاصة أن كثيرًا من التطبيقات تعتمد على الإجابات الموجزة بهدف تقليل استخدام البيانات، وتسريع الاستجابة، وتقليص التكاليف.
اقرأ ايضاً.. الذكاء الاصطناعي يزداد عبقرية.. لكنه يُتقن الكذب
الهلوسة ليست مشكلة جديدة في الذكاء الاصطناعي، حتى النماذج الأحدث مثل GPT-4o وClaude 3.7 Sonnet تعاني منها بدرجات متفاوتة. لكن المفاجئ في الدراسة كان اكتشاف أن مجرد طلب إيجاز في الإجابة يمكن أن يزيد من احتمالية وقوع هذه الأخطاء.
ويرجّح الباحثون أن السبب يكمن في أن الإجابات القصيرة لا تتيح للنموذج "المجال" الكافي لتفنيد المغالطات أو شرح التعقيدات. فيكون أمام خيارين: الإيجاز أو الدقة، وغالبًا ما يختار الأول على حساب الثاني.
اقرأ أيضاً.. الذكاء الاصطناعي يتقن الخداع!
عبارات بريئة.. لكنها تخدع النموذج
أظهرت الدراسة أن النماذج الشهيرة مثل GPT-4o وMistral Large وClaude Sonnet تصبح أقل دقة عندما تُطلب منها إجابات مقتضبة على أسئلة مشوشة .
فبدلًا من الإشارة إلى أن السؤال يحتوي على فرضية خاطئة، تميل النماذج إلى تقديم إجابة مختصرة تكميلية للخطأ، مما يعزز التضليل بدلاً من تصحيحه.
وحذرت الدراسة أيضًا من أن بعض النماذج تميل إلى تفادي التصحيح عندما تُطرح المعلومات المغلوطة بطريقة واثقة، في محاولة لمجاراة توقّعات المستخدم، حتى وإن كانت خاطئة.
تُبرز الدراسة مفارقة مؤسفة تتمثل في أن تحسين تجربة المستخدم من خلال الإجابات المختصرة قد يأتي على حساب دقة الحقيقة. لذلك، يوصي الباحثون بضرورة توخي الحذر عند تصميم الأوامر والتعليمات الموجهة للذكاء الاصطناعي، مع التأكيد على أهمية تحقيق توازن بين سرعة الإجابة وموثوقيتها.
إسلام العبادي(أبوظبي)
بدء مشروع تطوير ملعب نادي الخلود