المسح الضوئي للعيون يكشف التزييف باستخدام الذكاء الاصطناعي
تاريخ النشر: 27th, October 2024 GMT
المناطق_متابعات
أطلق سام ألتمان الشريك المؤسسة لشركة الذكاء الاصطناعي الرائدة أوبن أيه.آي مشروعا باسم “وورلد” (العالم) يهدف لاستخدام المسح الضوئي لقزحية عين الأشخاص للمساعدة في التمييز بين الصور الحقيقية لهم والصور التي تم تزييفها لهم باستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي المتطورة المعروفة باسم التزييف العميق.
جاء مشروع شركة “وورلد” بعد أن فتحت منصة محادثة الذكاء الاصطناعي شات جي.بي.تي التي تطورها شركته إمكانية إنشاء صور أو لقطات مزيفة لأي شخص تطابق الحقيقة باستخدام الذكاء الاصطناعي.
ويقول ألتمان إنه يمكن استخدام المسح الضوئي للقزحية لإنشاء ملف “بطاقة هوية عالمية”، وهو ما يمكن عمله فقط باستخدام الماسح الضوئي “أورب” الذي طورته “وورلد” وفقا لـ “العربية”.
ويستهدف المشروع بدرجة كبيرة معالجة المشكلات الناجمة عن الإمكانيات الكبيرة التي يوفرها الذكاء الاصطناعي لتقديم نسخا مزيفة من الفيديوهات للأفراد باستخدام التزييف العميق.
وأحد المخاوف الرئيسية حاليا هي أن يستطيع المحتالون استخدام التزييف العميق لاختلاق شخصية رئيس شركة مثلا ويطلب من موظفيه تحويل مبالغ مالية إلى جهات محددة.
وأطلقت وورلد على تقنيتها الجديدة اسم “الوجه العميق” وتتيح مطابقة أي فيديو بقراءة المسح الضوئي لعين الشخص الحقيقية. وتعتزم الشركة تقديم كاميرا خاصة بها لاستخدامها في هذه العملية، وهو ما ينهي الحاجة إلى طلب التعاون من منصات التكنولوجيا الأخرى لإجراء عملية المطابقة.
في الوقت نفسه فإن التقنية الجديدة ستكون متوافقة مع منصات التواصل الاجتماعي ومؤتمرات الفيديو عبر الإنترنت مثل زوم وتيمز وواتسآب وفيس تايم. في الوقت نفسه فإن الاستفادة من هذه التقنية في اكتشاف الفيديوهات المزيفة ستكون متاحة فقط للمسجلين على قاعدة “أي.دي وورلد” التي ستنشأها شركة وورلد.
يذكر أن شركة وورلد تأسست في البداية كمشروع للعملات الرقمية المشفرة باسم “وورلد كوين”. وتم الكشف عن الاسم الجديد المختصر للشركة والإصدار الجديد للماسح الضوئي أورب في مؤتمر بمدينة سان فرانسيسكو.
وكانت السلطات الإسبانية قد حظرت عمل شركة وورلد كوين على أراضيها بسبب المخاوف المتعلقة بحماية خصوصية المستخدمين. وبحسب البيانات فإن حوالي ثلث سكان العاصمة الأرجنتينية بيونس أيرس لديهم تسجيل مسح ضوئي لعيونهم. وفي العاصمة البرتغالية لشبونة فإن واحدا من كل 7 من سكانها لديه تسجيل مسح ضوئي لعينه.
وتؤكد شركة وورلد أنه لا يتم تخزين أي بيانات على أجهزة المسح الضوئي أورب نفسها، وإنما يتم إرسالها مباشرة إلى أجهزة المستخدمين. وتستخدم وورلد تكنولوجيا البيانات المتسلسلة المستخدمة في تأمين العملات المشفرة، لتقسيم وتخزين مجموعات البيانات في مواقع مختلفة بهدف تحسين حمايتها ضد محاولات السرقة.
المصدر: صحيفة المناطق السعودية
كلمات دلالية: الذکاء الاصطناعی شرکة وورلد
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