هل يسرب الذكاء الاصطناعي بيانات المستخدمين في مايكروسوفت؟
تاريخ النشر: 6th, October 2024 GMT
ردت شركة مايكروسوفت، على موجة الانتقادات، لخاصية البحث بالذكاء الاصطناعي التي تخطط لإطلاقها "ريكول" المصممة لحفظ قدر كبير، مما يفعله مستخدمو ويندوز على كمبيوتراتهم.
يذكر أن "ريكول" مصممة لحفظ صور شاشة من نظام التشغيل ويندوز كل ثوان، وبالتالي يمكن للمستخدمين مطالبة الذكاء الاصطناعي بالبحث في مواقع أو نصوص أو صور ظهرت على شاشة أجهزتهم.وأعلنت مايكروسوفت أن الخاصية "ريكول" لن تكون قادرة على حفظ كلمات المرور ولا أرقام بطاقات الائتمان.
كما أنها ستحجب المعلومات التي تظهر من مواقع تحتوي على البيانات المالية والصحية.
وتقول مايكروسوفت إن "ريكول"، ستسهل العثور على المعلومات الموجودة على أجهزة الكمبيوتر الشخصي، لأن التطبيق الذي يستخدم الذكاء الاصطناعي يستطيع تحليل ما يظهر على شاشات ويندوز، والتي حفظها وينشئ مجلداً لما يفعله المستخدم على جهازه.
على سبيل المثال يمكن أن يساعد هذا المستخدم في العودة إلى موقع إنترنت زاره ولكنه لا يتذكر اسمه، ويتذكر فقط أنه كان يحتوي مثلاً على صورة أشجار وشواطئ، فيسأل "ريكول" عن الموقع باستخدام المعلومات التي يتذكرها ليعود إليه مجدداً.
كارثة تقنيةوقال خبراء في أمن الذكاء الاصطناعي، إن هذه الخاصية يمكن أن تكون كارثة عل الخصوصية وأن أي هجمات سيبرانية، يمكن أن تصل إلى أرشيف صور الشاشة التي تحفظها مايكروسوفت، ويرى المخترقون كل ما زاره المستخدم.
رداً على ذلك، أعلنت مايكروسوفت تحسين حماية بيانات خاصية ريكول، وعلاوة على ذلك فإن هذه الخاصية لن تعمل بشكل افتراضي عند تثبيتها على الكمبيوتر الشخصي، وإنما سيكون على المستخدم تنشيطها بنفسه.
كان من المقرر إطلاق الخاصية في منتصف يونيو(حزيران) الماضي، لكنه تأجيل للسماح بإضافة المزيد من التحسينات، ولمنح المستخدم قدراً أكبر السيطرة على المعلومات التي تخزنها"ريكول".
المصدر: موقع 24
كلمات دلالية: عام على حرب غزة إيران وإسرائيل إسرائيل وحزب الله رفح أحداث السودان الانتخابات الأمريكية غزة وإسرائيل الإمارات الحرب الأوكرانية الذكاء الاصطناعي مايكروسوفت الذكاء الاصطناعي 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