مهندس يخدع شركات ناشئة ويعمل في 5 وظائف بنفس الوقت
جرب ميزات الذكاء الاصطناعي لدينا
اكتشف ما يمكن أن يفعله Daily8 AI من أجلك:
التعليقات
لا يوجد تعليقات بعد...
أخبار ذات صلة
السوسنة
منذ 16 ساعات
- السوسنة
مهندس يخدع شركات ناشئة ويعمل في 5 وظائف بنفس الوقت
السوسنة - أثارت تسريبات وتقارير حديثة جدلًا واسعًا حول مهندس البرمجيات الهندي "سوهام باريك"، الذي اتضح أنه عمل في وقت واحد لدى عدة شركات ناشئة دون علمها، مستخدمًا سير ذاتية متعددة ومخفيًا تفاصيل ارتباطاته الأخرى.وكشف مؤسس شركة "Playground"، سهيل دوشي، عبر منشور تحذيري على منصة "إكس"، عن أن باريك تحايل على عدد من شركات الاستثمار الناشئة، بينها مؤسسات تتبع "Y Combinator". وسرعان ما انهالت الردود لتؤكد تجارب مشابهة، وتُظهر امتلاكه عدة حسابات وظيفية وسجلًّا مليئًا بالتوظيف المتزامن.وكان باريك قد جذب اهتمام مؤسسي الشركات الصغيرة بخبرته الظاهرة في GitHub وسيرته التقنية المليئة بالمساهمات، إلى جانب خلفيته السابقة في تطوير مشاريع الذكاء الاصطناعي والواقع المختلط، منها تجربته التي نشرتها "Meta" في عام 2021 حول عمله على مشروع WebXR.وفي مقابلة لاحقة، اعترف باريك علنًا بأنه كان يعمل لعدة شركات في نفس الوقت بدافع الضرورة المالية، مؤكداً أنه لا يُبرر ما قام به، لكنه اضطر للعمل لساعات طويلة تجاوزت 140 ساعة أسبوعيًا.وعلى الرغم من مظهره المهني، سرعان ما اكتشفت الشركات الناشئة تناقضاته وأعذاره المتكررة لتأجيل العمل أو التهرب من المهام، مما دفع بعضها إلى إنهاء التعاقد معه مبكرًا بعد اكتشاف الحقيقة خلال مراجعة توصيات العمل.ويشير الخبراء إلى أن الواقعة تكشف ثغرات كبيرة في عمليات التوظيف لدى الشركات الناشئة، خاصةً تلك التي تعتمد على فرق عمل موزعة وعقود قصيرة، حيث يصعب التحقق الكامل من الخلفيات الوظيفية دون بنى تنظيمية واضحة.
أخبارنا
منذ 2 أيام
- أخبارنا
سوهام باريك مهندس خدع شركات وادي السيليكون الناشئة.. كيف ومن هو؟
أخبارنا : يكثر الحديث هذه الأيام على مواقع التواصل الاجتماعي الخاصة ب شركات التكنولوجيا الناشئة عن مهندس برمجيات يُدعى سوهام باريك. ويبدو أن باريك خدع شركات التكنولوجيا الناشئة في وادي السيليكون، حيث كان يعمل في وقت واحد لدى عدة شركات ناشئة -دون علم الشركات- على مدار السنوات القليلة الماضية. وبسبب هذا يمزح الأشخاص على منصة إكس (تويتر سابقًا) بأن باريك كان يدير البنية التحتية الرقمية الحديثة وحده، بينما ينشر آخرون ميمات تصوّره وهو يعمل أمام عدد هائل من الشاشات أو يؤدي مهام آلاف الموظفين الذين سرّحتهم "مايكروسوفت" مؤخرًا، بحسب تقرير لموقع "The Verge" المتخصص في أخبار التكنولوجيا، اطلعت عليه "العربية Business". وبناءً على منشورات على مواقع التواصل الاجتماعي، يبدو أن باريك أجرى مقابلاتٍ مع عشرات الشركات الناشئة في مجال التكنولوجيا على مرّ السنين، بينما كان يؤدي أيضًا وظائف متعددة في الوقت نفسه. كيف بدأ الأمر؟ كشفت العديد من الشركات الناشئة هذا الأمر في الثاني من يوليو، عندما نشر سهيل دوشي، مؤسس أداة التصميم بالذكاء الاصطناعي "Playground"، منشورًا تحذيريًا على منصة إكس. وقال دوشي في المنشور: "هناك رجلٌ يُدعى سوهام باريك (في الهند) يعمل في ثلاث إلى أربع شركات ناشئة في الوقت نفسه. لقد كان يتصيد شركات Y Combinator وغيرها. احذروا". و"Y Combinator" هي مؤسسة استثمارية تُقدِّم تمويلًا ودعمًا مبكرًا للشركات الناشئة مقابل حصة من الأسهم. وأضاف: "لقد طردت هذا الرجل في أسبوعه الأول وقلتُ له أن يتوقّف عن الكذب/خداع الناس. لم يتوقف بعد عام. لا مزيد من الأعذار". وانهالت على منشور دوشي ردود تضمنت قصصًا مشابهة. وقال بن ساوث، مؤسس شركة فاريانت: "أجرينا مقابلة مع هذا الرجل أيضًا، لكننا اكتشفنا ذلك أثناء التحقق من توصيات العمل السابقة"، مضيفًا: "اتضح أن لديه 5 أو 6 ملفات شخصية، كل منها يتضمن أكثر من 5 أماكن عمل فيها بالفعل". وعندما سُئل ساوث عما دفعه للشك في باريك، قال ساوث، لموقع "The Verge"، إن شكوكه نشأت خلال مقابلة باريك، مما دفع فريقه إلى التحقق من أصحاب العمل السابقين الذين عمل لديهم باريك في وقت أبكر من المعتاد. وأضاف: "حينها علمنا أنه يعمل في وظائف متعددة". وتبدو سيرة باريك الذاتية ورسالة عرضه التقديمية جيدة للوهلة الأولى، مما يساعده على جذب اهتمام شركات متعددة. وقال ماركوس لو، مؤسس منصة بناء تطبيقات بالذكاء الاصطناعي "Create"، لموقع "The Verge": "كان لديه مخطط مساهمات مثمر للغاية على GitHub وخبرة سابقة في الشركات الناشئة". وأضاف: "وكان أيضًا قويًا للغاية من الناحية التنقية خلال عملية مقابلتنا معه". وبعد يوم واحد فقط من كل هذا، قدّم باريك نفسه في مقابلة مع برنامج "TBPN" التقني اليومي، حيث أكد ما كان يشتبه به العديد من مؤسسي الشركات التقنية الناشئة؛ أنه كان يعمل لدى عدة شركات في الوقت نفسه. وقال باريك: "لست فخورًا بما فعلته. ولا أروج له أيضًا. لكن لا أحد يحب حقًا العمل 140 ساعة أسبوعيًا، لقد اضطررتُ لذلك بدافع الضرورة"، مضيفًا: "كنتُ في ظروف مالية بالغة السوء". وعلى الرغم من أن باريك ترك انبطاعًا أوليًا جيدًا لدى الكثيرين، لم تبقه الشركات الناشئة التي وظفته في العمل لوقت طويل. وقال لو إنه لاحظ وجود خلل ما عندما استمر باريك في اختلاق الأعذار لتأجيل موعد بدء عمله. وبعد أن أخبر لو أنه اضطر لتأجيل العمل لأنه كان لديه رحلة مُخطط لها لرؤية أخته في نيويورك، ادعى باريك لاحقًا أنه لم يستطع بدء العمل بعد الرحلة بسبب مرضه. وقال لو: "لسببٍ ما، كان هناك شيء يثير الريبة"، وانتهى الأمر بشركة "Create" بتسريح باريك بعد فشله في إكمال مهمة. ويبدو أن باريك قضى فترةً في شركة ميتا أيضًا. ففي عام 2021، نشرت الشركة منشورًا يُسلّط الضوء على قصته كمساهم يعمل على تجارب الواقع المختلط في "WebXR". وفي المنشور، قال باريك إنه وجد "أن أفضل طريقة لتحسين مهارات تطوير البرمجيات ليست فقط بممارستها بل باستخدامها لحل مشكلات العالم الحقيقي".
عمون
منذ 5 أيام
- عمون
خوارزميات الذكاء الاصطناعي والخصوصية الرقمية: بين التخصيص والاختراق
في عصر تتسارع فيه التقنيات وتزداد فيه الحاجة إلى التفاعل الرقمي، أصبحت خوارزميات الذكاء الاصطناعي (AI) محركًا أساسيًا في تحديد تجربة المستخدم على مواقع التواصل الاجتماعي. ومع قدرتها العالية على تحليل السلوك، تفضيلات المحتوى، وتوقع احتياجات المستخدم، تطرح هذه الخوارزميات تساؤلات ملحة حول حدود الخصوصية الرقمية وحقوق المستخدم. فما هي المعلومات التي تجمعها هذه المنصات؟ وكيف تستخدم الخوارزميات هذه البيانات؟ وما التحديات الأخلاقية المرتبطة بذلك؟ خوارزميات الذكاء الاصطناعي – المحرك الخفي للتجربة الرقمية تعتمد كبرى منصات التواصل الاجتماعي مثل فيسبوك (Meta)، واتساب، إنستغرام، وX (تويتر سابقًا) على خوارزميات معقدة مدعومة بالذكاء الاصطناعي. وتهدف هذه الخوارزميات إلى: • تحليل سلوك المستخدم: من خلال تتبع التفاعلات (الإعجابات، التعليقات، المشاركات). • تخصيص المحتوى: مثل ترتيب المنشورات في 'الخط الزمني' وفقًا لما يُتوقع أن يثير اهتمام المستخدم. • عرض الإعلانات المستهدفة: بناءً على ملف المستخدم وسلوكه، وهو ما يُعد المصدر الرئيسي للدخل لتلك الشركات. لكن هذه الخوارزميات تحتاج إلى كميات ضخمة من البيانات، وهنا تبرز إشكالية الخصوصية. ما الذي يتم جمعه من معلومات؟ 1. البيانات الشخصية • الاسم، العمر، الجنس، الموقع الجغرافي، رقم الهاتف، البريد الإلكتروني. • اللغة وتفضيلات العرض. • قائمة الأصدقاء والعلاقات الاجتماعية. 2. سلوك المستخدم • مدة التصفح، أنواع المحتوى الذي يتم التفاعل معه. • سجل البحث داخل التطبيق. • أنواع الوسائط المفضلة (فيديو، صور، روابط). • الأجهزة المستخدمة وأنظمة التشغيل. 3. المعلومات المالية (بشكل غير مباشر أو مباشر) • في حالة الشراء من داخل التطبيقات مثلاً عبر ('Facebook Marketplace' أو إعلانات إنستغرام المدفوعة). • بيانات بطاقات الدفع المخزّنة، أو نشاط الشراء إن تم عبر شركاء تجاريين. • تتبع سلوك الشراء خارج التطبيق عبر ملفات 'الكوكيز' (Cookies) وشبكات الإعلانات المرتبطة. 4. البيانات الحساسة والغامضة • الرسائل المشفرة (مثل في واتساب) قد لا تُقرأ مباشرة، ولكن يمكن تحليل بيانات التعريف (Metadata) مثل توقيت الرسائل، الأطراف المتراسلين، الموقع المحتمل. • حتى تسجيلات الصوت والفيديو قد تُستخدم في تحسين النماذج الذكية للتعرف على الأصوات أو تعابير الوجه (في إنستغرام وميتا). تحليل تفصيلي لبعض المنصات 1. واتساب (WhatsApp): لا يمكن قراءة الرسائل بسبب التشفير من طرف لطرف. لكنه يجمع بيانات التعريف (metadata) مثل توقيت الرسائل، الرقم، الموقع، نوع الجهاز، معلومات الاتصال. 2. فيسبوك (Facebook) يجمع كل شيء تقريبًا مثل التفاعلات، المشاركات، الاهتمامات، العلاقات، الأنشطة خارج التطبيق (عبر زر 'Like' في مواقع أخرى). يستخدم خوارزميات تحليل شبكية وتعلم آلي لرسم 'ملف نفسي رقمي' للمستخدم. 3. إنستغرام (Instagram): تحليل الصور والفيديوهات وحتى النصوص المرتبطة بها. وتتبع كل لحظة تصفح، وكل تفاعل، وكل محتوى يتم الاحتفاظ به أو إعادة مشاهدته. يستخدم خوارزميات رؤية حاسوبية للتعرف على الأشياء والأشخاص داخل الصور. 4. X (تويتر) سابقًا: تحليل المشاركات (التغريدات)، عدد مرات القراءة، معدل التفاعل، وسلوك المتابعين. في الفترة الأخيرة تم إدخال تقنيات الذكاء الاصطناعي لتحديد المواضيع الرائجة وتحليل توجهات المستخدمين السياسية والاجتماعية. التحديات الأخلاقية والقانونية رغم الفوائد الكبيرة لخوارزميات الذكاء الاصطناعي في تخصيص التجربة الرقمية، إلا أن هناك تحديات بارزة: • انتهاك الخصوصية قد تتجاوز خوارزميات التنبؤ ما هو مُعلن وتستنتج معلومات حساسة دون إذن المستخدم. • التلاعب النفسي مثل ما حدث في فضيحة 'كامبريدج أناليتيكا'، حيث تم استخدام بيانات فيسبوك للتأثير على قرارات سياسية. • غياب الشفافية قد لا يعرف المستخدم بشكل دقيق كيف تُستخدم بياناته أو ما هي المعلومات التي تم جمعها عنه. • التمييز الخوارزمي من الممكن ان يعزز الذكاء الاصطناعي التحيزات الرقمية أو يقصي فئات اجتماعية من الوصول العادل للمحتوى أو الفرص. كيف نحمي خصوصيتنا؟ • ضبط إعدادات الخصوصية بدقة على كل منصة. • تقييد الأذونات الممنوحة للتطبيقات مثل (الوصول إلى الكاميرا أو المايكروفون). • استخدام شبكات VPN لمنع تتبع الموقع. • الاطلاع على شروط الاستخدام وفهم آليات جمع البيانات. • الدفع مقابل الخدمة بدلًا من الدفع ببياناتك في بعض التطبيقات، إن توفرت نسخة مدفوعة بدون تتبع. بينما تسعى شركات التكنولوجيا الكبرى إلى تحسين تجربة المستخدم من خلال خوارزميات الذكاء الاصطناعي، يجب ألا يكون ذلك على حساب الخصوصية والحرية الرقمية. الحل يكمن في التوازن بين التخصيص والحماية، وتفعيل الأطر التشريعية التي تضمن شفافية استخدام البيانات الرقمية، خاصة في عالم عربي لا يزال في طور بناء منظومة حماية رقمية متكاملة.
