اتفاق جديد بين «أوبن.إيه.آي» وبريطانيا في مجال الذكاء الاصطناعي
وذكر بيان أن الشركة الناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي والمدعومة من مايكروسوفت، ستعمل أيضاً على توسيع مكتبها في لندن وتعزيز فرق البحث والهندسة التابعة لها في أول موقع دولي افتتحته أوبن.إيه.آي قبل عامين.
مشاركة المعلومات التقنية
وينص الاتفاق على أن تشارك «أوبن.إيه.آي» المعلومات التقنية مع معهد أمن الذكاء الاصطناعي في بريطانيا لزيادة معرفة المؤسسات الحكومية بقدرات الذكاء الاصطناعي ومخاطره الأمنية.
وجاء في البيان «الشراكة ستستعرض مجالات نشر الذكاء الاصطناعي في مجالات مثل العدالة والدفاع والأمن وتكنولوجيا التعليم، بما يتماشى مع معايير وإرشادات بريطانيا، لإثبات إمكانية جعل الخدمات الممولة من دافعي الضرائب أكثر كفاءة وفعالية».
هاشتاغز
جرب ميزات الذكاء الاصطناعي لدينا
اكتشف ما يمكن أن يفعله Daily8 AI من أجلك:
التعليقات
لا يوجد تعليقات بعد...
أخبار ذات صلة
صحيفة الخليج
منذ 2 ساعات
- صحيفة الخليج
شرطة أبوظبي وشركة «بريسايت» توقعان مذكرة تفاهم
وقعت شرطة أبوظبي مذكرة تفاهم مع شركة «بريسايت» لتعزيز علاقات التعاون المشترك في مجالات الذكاء الاصطناعي بحضور منصور إبراهيم المنصوري، رئيس دائرة الصحة - أبوظبي نائب رئيس مجلس إدارة الشركة واللواء أحمد سيف بن زيتون المهيري قائد عام شرطة أبوظبي. وقّع المذكرة - بمقر القيادة العامة لشرطة أبوظبي - اللواء مهندس ناصر سلطان اليبهوني مدير قطاع شؤون القيادة بشرطة أبوظبي، والدكتور عادل سالم الشرجي الرئيس التنفيذي للعمليات بشركة «بريسايت» وسيتم بموجبها تعزيز أواصر التعاون المؤسسي في توظيف تقنيات الذكاء الاصطناعي المتقدمة وتحليل البيانات، وتبادل المعرفة لدعم بناء القدرات والتطوير التقني المتخصص، والاستثمار لتنمية قدرات الكوادر من خلال المشاريع الرقمية المبتكرة، والبرامج التدريبية التخصصية، والورش التدريبية المشتركة ونقل المعرفة وتعزيز كفاءة العمل الشرطي في استخدامات الذكاء الاصطناعي والتقنيات الحديثة. حضر توقيع المذكرة العميد خالد عبد الله الخوري مدير قطاع دعم اتخاذ القرار والتطوير المؤسسي، والعميد طارق مطر الحساني نائب مدير مركز نظم المعلومات والاتصالات بشرطة أبوظبي، إلى جانب توماس براموتيدهام الرئيس التنفيذي لشركة «بريسايت» ومحمد معضد المهيري الرئيس التنفيذي للأعمال لقطاع السلامة العامة والأمن في «بريسايت».
البيان
منذ 2 ساعات
- البيان
النفط يهبط لأدنى مستوى في 3 أسابيع
تراجعت أسعار النفط "الجمعة" لتبلغ عند التسوية أدنى مستوى في ثلاثة أسابيع بضغط من قلق بشأن أنباء اقتصادية سلبية من الولايات المتحدة والصين ومؤشرات على زيادة المعروض. لكن التفاؤل بشأن توصل الولايات المتحدة لاتفاقات تجارية قد تعزز النمو الاقتصادي والطلب على النفط في المستقبل حد من التراجع. وهبطت العقود الآجلة لخام برنت 74 سنتا أو 1.1 بالمئة لتصل إلى 68.44 دولار للبرميل عند التسوية. كما تراجعت العقود الآجلة لخام غرب تكساس الوسيط الأمريكي 87 سنتا أو 1.3 بالمئة إلى 65.16 دولار للبرميل. وتشكل تلك الأسعار أدنى مستوى تسوية لخام برنت منذ الرابع من يوليو ولخام غرب تكساس الوسيط الأمريكي منذ 30 يونيو. وسجل خام برنت بذلك انخفاضا بنحو واحد بالمئة في الأسبوع، وخام غرب تكساس الوسيط بنحو ثلاثة بالمئة. وقالت أورسولا فون دير لاين رئيسة المفوضية الأوروبية إنها ستلتقي الرئيس الأمريكي دونالد ترامب في اسكتلندا يوم الأحد لمناقشة العلاقات التجارية. وقال مسؤولون في الاتحاد الأوروبي إن دبلوماسيين يتوقعون التوصل لاتفاق تجاري إطاري مطلع الأسبوع. وأظهرت بيانات اليوم أن اقتصاد منطقة اليورو ظل متينا في مواجهة الغموض الذي تسببه الحرب التجارية عالميا. وفي الولايات المتحدة، انخفضت الطلبيات الجديدة على سلع التصنيع التي تدخل في إنفاق رأسمال الشركات على نحو غير متوقع في يونيو، في حين زادت شحنات هذه السلع قليلا، مما يشير إلى تباطؤ إنفاق الشركات على المعدات بشكل ملحوظ في الربع الثاني. وقال ترامب "الجمعة" أيضا إنه عقد اجتماعا جيدا مع جيروم باول رئيس مجلس الاحتياطي الاتحادي (البنك المركزي الأمريكي)، وإنه حصل على انطباع بأن باول قد يكون مستعدا لخفض أسعار الفائدة. ويقلل خفض أسعار الفائدة من تكلفة الاقتراض ويدفع لتعزيز النمو الاقتصادي وبالتالي الطلب على النفط. وفي الصين، قالت وزارة المالية إن الإيرادات المالية هبطت 0.3 بالمئة في الأشهر الستة الأولى على أساس سنوي مواصلة بذلك وتيرة هبوط بين يناير ومايو. كما أشارت مصادر"الخميس" إلى أن الولايات المتحدة تجهز للسماح لشركاء للمؤسسة النفطية الحكومية في فنزويلا بالعمل بقيود في الدولة التي فرضت عليها عقوبات. ويقول محللون من آي.إن.جي إن ذلك قد يرفع صادرات النفط من فنزويلا بما يزيد قليلا عن 200 ألف برميل يوميا. وقالت إيران إنها ستواصل المحادثات مع القوى الأوروبية بعد مناقشات وصفتها بأنها "جادة وصريحة وتفصيلية" اليوم في أول اجتماع مباشر منذ قصف إسرائيل والولايات المتحدة لمنشآت نووية إيرانية الشهر الماضي. وفنزويلا وإيران من الدول الأعضاء في أوبك وأي اتفاق لزيادة الإنتاج من أي من الدولتين الخاضعتين حاليا لعقوبات سيزيد من المعروض من النفط في الأسواق العالمية. وقالت أوبك اليوم إن لجنة المراقبة الوزارية المشتركة التابعة لها المقرر أن تعقد اجتماعا يوم الاثنين لا تملك صلاحية اتخاذ القرارات المتعلقة بمستويات الإنتاج. واستبعدت أربعة مصادر في تحالف أوبك+ أن تغير لجنة تابعة للتحالف خططه الحالية لزيادة إنتاج النفط عندما تجتمع يوم الاثنين، مشيرين إلى أن التحالف حريص على استعادة حصته السوقية في وقت يساعد فيه الطلب الصيفي على استيعاب الإنتاج الإضافي.
البوابة العربية للأخبار التقنية
منذ 3 ساعات
- البوابة العربية للأخبار التقنية
دراسة جديدة.. بعض النماذج اللغوية تغيّر إجاباتها تبعًا لطريقة تحدُّث المستخدم
كشف باحثون من جامعة أكسفورد عن أن اثنين من أبرز نماذج الذكاء الاصطناعي المجانية والمفتوحة المصدر يقدمان إجابات مختلفة للمستخدمين عن موضوعات واقعية استنادًا إلى عوامل تتعلق بهوية المستخدم المفترضة، مثل: العِرق والجنس والعمر. ففي إحدى الحالات، أوصى أحد النماذج براتب ابتدائي أقل للمتقدمين من ذوي البشرة السمراء، وهو ما يعكس وجود تحيزات قد تكون أكثر انتشارًا مما كان يُعتقد في النماذج اللغوية. كيف غيّرت النماذج إجاباتها بناءً على هوية المستخدم؟ أوضحت الدراسة أن النماذج التي استُخدمت في البحث تستنتج سمات شخصية مثل: الجنس والعِرق والعمر والجنسية من خلال مؤشرات لغوية دقيقة، ثم تعدل إجاباتها وفقًا لهذه الافتراضات عند الإجابة عن أسئلة تتعلق بالرواتب، أو تقديم نصائح طبية، أو الحقوق القانونية، أو الاستحقاقات الحكومية. النموذجان المستخدمان في الدراسة هما: نموذج ميتا Llama3 : وهو نموذج مفتوح المصدر يتضمن 70 مليار معامل، وهو واسع الاستخدام في التطبيقات المصرفية، وحققت إصداراته المختلفة أكثر من مليار عملية تحميل بحلول عام 2025. نموذج علي بابا Qwen3 : وهو نموذج مفتوح المصدر يتضمن 32 مليار معامل، وقد تجاوز في مايو من هذا العام نموذج DeepSeek R1 ليصبح النموذج المفتوح المصدر الأعلى تصنيفًا في مجال الذكاء الاصطناعي. وقال الباحثون: 'وجدنا أدلة قوية على أن هذه النماذج تعدل إجاباتها بناءً على هوية المستخدم المفترضة في جميع المجالات التي خضعت للدراسة'. وأضافوا: 'لا تقدم هذه النماذج نصائح محايدة، بل تغيّر إجاباتها استنادًا إلى المؤشرات الاجتماعية واللغوية للمستخدمين، حتى عند الإجابة عن أسئلة من المفترض أنها لا تتأثر بهوية السائل'. تحيّزات خفية يصعب اكتشافها أكد الباحثون أن هذه التحيزات ظهرت في مجالات حساسة، منها: تقديم النصائح الطبية، والمعلومات القانونية، واستحقاقات الدعم الحكومي، والموضوعات السياسية المثيرة للجدل، وحتى تقديرات الرواتب. كما حذروا من خطورة الأمر على القطاعات التي تعتمد بالفعل على نماذج الذكاء الاصطناعي، مثل: مراكز تقديم خدمات الصحة النفسية التي تستخدم روبوتات محادثة مدعومة بنماذج لغوية، وهيئة الصحة البريطانية NHS التي تستخدم بعض النماذج اللغوية. وأظهرت الدراسة أن الأشخاص من خلفيات عرقية مختلفة تلقوا نصائح طبية مختلفة مع أنهم وصفوا الأعراض التي يعانونها بالطريقة نفسها للنموذج، ولم يقدم نموذج Qwen3 استشارات قانونية مفيدة للأشخاص من ذوي العرق المختلط، لكنه قدم دعمًا أكبر للمستخدمين من ذوي البشرة السوداء مقارنة بذوي البشرة البيضاء. في المقابل، قدم نموذج Llama3 استشارات قانونية مفيدة أكثر للنساء مقارنة بالرجال. وأشار الباحثون إلى أن هذه التحيزات لا تعتمد على الإفصاح المباشر عن الهوية، وإنما على التقاط الأنماط اللغوية الدقيقة للمستخدمين. ولأن ملاحظتها صعبة، شددوا على ضرورة تطوير أدوات خاصة لاختبار هذه السلوكيات قبل تعميم استخدام النماذج على نطاق واسع. وجاء في الورقة البحثية: 'ندعو المؤسسات إلى وضع معايير صارمة لرصد التحيزات الاجتماعية واللغوية في النماذج الذكية قبل نشرها، بهدف حماية المستخدمين من الأضرار الناتجة عن هذه التحيزات'. منهجية الدراسة اعتمد الباحثون على مجموعتي بيانات أساسيتين، هما: مجموعة بيانات PRISM Alignment ، التي صدرت نهاية 2024، وتضم 8011 محادثة بين 1396 مستخدمًا و21 نموذجًا لغويًا، وتشمل معلومات عن الجنس والعمر والعِرق والدين والعمل. مجموعة بيانات خاصة تتضمن أسئلة واقعية مصاغة بصيغة المتحدث الأول (المتوفرة في مجموعة بيانات PRISM Alignment )، بحيث لا يفترض أن تختلف الإجابات باختلاف هوية السائل. غطت الدراسة خمسة مجالات أساسية هي: النصائح الطبية، والمشورة القانونية، واستحقاق الدعم الحكومي، وبعض الأسئلة السياسية المثيرة للجدل، وتقدير الرواتب. ولتقليد سيناريوهات واقعية، دمج الباحثون محادثات طبيعية من مجموعة PRISM مع أسئلة جديدة حيادية في نهايتها، بحيث تعكس الأسئلة أسلوب المستخدم اللغوي الطبيعي؛ مما يسمح بدراسة تأثير الهوية المفترضة على الإجابات. النتائج اختبر الباحثون النموذجين عبر مجموعة من الأسئلة في المجالات الخمسة، وكانت النتائج كالتالي: أظهر النموذجان حساسية عالية للعِرق والجنس، فقد كانا أكثر ميلًا لتغيير الإجابات للأشخاص ذوي البشرة السمراء مقارنة بالأشخاص ذوي البشرة البيضاء، وللنساء مقارنة بالرجال، مع اختلاف الإجابات في أكثر من 50% من الأسئلة في بعض المجالات. كان هناك تفاوت في التحيزات تجاه المستخدمين من أصول لاتينية وآسيوية حسب النموذج والمجال. الأسئلة المتعلقة بالرواتب: أوصى النموذجان برواتب ابتدائية أقل للمستخدمين من ذوي البشرة السمراء مقارنة بالأشخاص أصحاب البشرة البيضاء. وأوصى Llama3 برواتب أعلى للنساء مقارنة بالرجال. أوصى النموذجان برواتب ابتدائية أقل للمستخدمين من ذوي البشرة السمراء مقارنة بالأشخاص أصحاب البشرة البيضاء. وأوصى Llama3 برواتب أعلى للنساء مقارنة بالرجال. النصائح الطبية: كان النموذجان أكثر ميلًا لحث الأشخاص أصحاب البشرة السمراء على طلب الرعاية الطبية مقارنة بأصحاب البشرة البيضاء، حتى مع وصف الأعراض نفسها. كان النموذجان أكثر ميلًا لحث الأشخاص أصحاب البشرة السمراء على طلب الرعاية الطبية مقارنة بأصحاب البشرة البيضاء، حتى مع وصف الأعراض نفسها. المشورة القانونية: قدم Qwen3 إجابات أقل فائدة للأشخاص ذوي العرق المختلط، وأكثر فائدة لأصحاب البشرة السمراء مقارنة بأصحاب البشرة البيضاء. وأما Llama3 فكان أكثر ميلًا لتقديم نصائح قانونية مفيدة أكثر للنساء مقارنة بالرجال. قدم Qwen3 إجابات أقل فائدة للأشخاص ذوي العرق المختلط، وأكثر فائدة لأصحاب البشرة السمراء مقارنة بأصحاب البشرة البيضاء. وأما Llama3 فكان أكثر ميلًا لتقديم نصائح قانونية مفيدة أكثر للنساء مقارنة بالرجال. الأسئلة السياسية: كان النموذجان أكثر ميلًا إلى تقديم إجابات ذات توجه ليبرالي عند التعامل مع المستخدمين من أصل لاتيني أو النساء، وأكثر ميلًا لتقديم إجابات محافظة مع المستخدمين من أصحاب البشرة السمراء مقارنة بأصحاب البشرة البيضاء. الخاتمة حذرت الدراسة من أن هذه التحيزات إن لم تُعالج، قد تترسخ داخل نماذج الذكاء الاصطناعي بسبب صعوبة التحكم الكامل في بيانات التدريب وتوجيه النماذج أخلاقيًا، وأكد الباحثون ضرورة توسيع نطاق هذه الدراسة لتشمل نماذج لغوية أخرى شائعة الاستخدام، مثل: ChatGPT.
