مشروع OpenAI الجديد.. شات جي تي يكشف تصميم جهاز io الثورى
تاريخ النشر: 30th, May 2025 GMT
في خطوة من شأنها أن تحدث تحولا جذريا في عالم التكنولوجيا الاستهلاكية، كشف المصمم الأسطوري جوني آيف، العقل المبدع خلف أشهر منتجات آبل، والرئيس التنفيذي لـ OpenAI سام ألتمان، عن شركتهما الجديدة المشتركة "io"، والتي تهدف إلى بناء الجيل القادم من الأجهزة الذكية القائمة على الذكاء الاصطناعي.
التحالف بين آيف وألتمان بدأ كمحادثات إبداعية غير رسمية، قبل أن يتطور إلى شراكة تصميم وتكنولوجيا متكاملة، توجت بإعلان اندماج بين شركتي io وOpenAI في 21 مايو.
وأكد الطرفان على هدف مشترك يتمثل في ابتكار أدوات "تلهم وتمكن وتثري العلاقة بين الإنسان والتقنية"، بعيدا عن المفهوم التقليدي للوظيفة التقنية البحتة.
يقول سام ألتمان: "طريقة تفاعلنا مع التكنولوجيا يمكن أن تتغير بشكل عميق، نريد أن نعيد ذلك الإحساس بالدهشة والابتكار الذي شعرنا به أول مرة استخدمنا فيها جهاز آبل منذ ثلاثين عاما".
لمحة أولى عن "io" جهاز ما بعد الهاتف الذكي؟رغم أن التفاصيل لا تزال محدودة، تشير النماذج الأولية والتصاميم التخيلية التي تم إنشاؤها باستخدام ChatGPT إلى أن أول جهاز من io سيكون بعيدا كل البعد عن ملامح الأجهزة الاستهلاكية الحالية، وخصوصا الهواتف الذكية.
تظهر التصاميم أجساما صغيرة ناعمة الملمس، خالية من الشاشات والأزرار، تشبه الحصى أو الكبسولات القابلة للارتداء، بتفاصيل حدسية وملمس مهدئ، هذه الأجهزة، التي تبدو كأنها مقتنيات فنية أكثر من كونها أدوات تقنية، تركز على التفاعل مع الذكاء الاصطناعي بشكل طبيعي وسلس، دون الحاجة إلى تطبيقات أو شاشات تقليدية.
بحسب مصادر مطلعة على المشروع، قد تعتمد واجهة الاستخدام على الأوامر الصوتية والذكاء الاصطناعي السياقي، إلى جانب تقنيات عرض خفيفة أو ارتجاعات لمسية، الهدف هو ابتكار جهاز يفهم نوايا المستخدم دون أن يطلب منه ذلك مباشرة، مما يجعل الذكاء الاصطناعي شريكا دائما في الحياة اليومية.
هذا المشروع ليس مجرد تصميم جديد، بل رؤية جديدة لكيفية اندماج التقنية في حياة الناس، فلسفة آيف التصميمية لطالما جمعت بين البساطة والبعد الإنساني، بينما يقود ألتمان مسيرة تطوير الذكاء الاصطناعي في مجالات اللغة والفهم والسياق المتعدد.
قال ألتمان: "الأدوات العظيمة تبنى عند تقاطع التقنية والتصميم وفهم الإنسان"، مضيفا: "لا أحد يجيد ذلك مثل جوني وفريقه".
يضم مشروع io عددا من أبرز العقول السابقة في آبل، مثل إيفانز هانكي، سكوت كانون، وتانغ تان، المتخصصين في التصميم والهندسة التشغيلية والمعمارية التقنية. وتحظى الشركة بدعم مباشر من OpenAI، ما يجعلها الذراع المادي (الهاردوير) لأكثر شركات الذكاء الاصطناعي تطورا في العالم.
التأثيرات المحتملة ضخمة: إذ أن جهازا جديدا مدمجا بشكل عميق مع نماذج OpenAI قد يشكل بديلا فعليا للهواتف الذكية، والساعات الذكية، وحتى الحواسيب المحمولة.
وكما يقول جوني آيف: "أشعر أن كل ما تعلمته خلال الثلاثين عاما الماضية يقودني إلى هذه اللحظة."
المصدر: صدى البلد
كلمات دلالية: الذكاء الاصطناعي تصميم جديد 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.
وفد سنغالي يبحث التعاون مع «ألف للتعليم»