تراجع عمليات البحث في سفاري لأول مرة بسبب الذكاء الاصطناعي

قال 'إيدي كيو'، نائب الرئيس الأول لقطاع الخدمات في شركة آبل، إن عدد عمليات البحث باستخدام محرك جوجل في متصفح سفاري تراجع الشهر الماضي لأول مرة، وهو ما لم يحدث 'منذ 22 عامًا'، بحسب تعبيره، وذلك خلال شهادته في قضية الاحتكار التي تواجهها جوجل في الولايات المتحدة.
وأوضح كيو أن اتفاق آبل مع جوجل يقضي بأن تتقاسم الشركتان عائدات الإعلانات الناتجة عن عمليات البحث، مما يعني أن تراجع عدد هذه العمليات يُترجم مباشرة إلى انخفاض في إيرادات آبل. ولفت كيو إلى أن هذا التراجع 'أفقده الكثير من النوم'، في إشارة إلى القلق الذي تسببه هذه التطورات.
وربط كيو هذا التراجع بالصعود السريع لأدوات الذكاء الاصطناعي التوليدي، مثل ChatGPT و Perplexity و Gemini و Copilot، إذ أصبحت تشكّل بدائل فعّالة للبحث التقليدي، مما يدفع المستخدمين إلى الاعتماد عليها بدلًا من زيارة جوجل كمصدر رئيسي للمعلومات.
وتحصل آبل بموجب اتفاقها مع جوجل على حصة من عائدات الإعلانات الناتجة عن عمليات البحث في سفاري، وهي تُقدر بنحو 20 مليار دولار سنويًا.
ويأتي هذا القلق في وقت تتزايد فيه انتقادات الناشرين والمواقع المستقلة لتراجع حركة الزوار القادمة من نتائج بحث جوجل، بالتزامن مع إدماج مزايا الذكاء الاصطناعي في محرك البحث الشهير.
وأقرت جوجل بهذا التحدي، إذ صرح نائب رئيس البحث فيها، باندو نياك، أنه 'لا يمكنه تقديم أي ضمانات' بشأن قدرة المواقع المستقلة على استعادة مكانتها في نتائج البحث مستقبلًا.

جرب ميزات الذكاء الاصطناعي لدينا

اكتشف ما يمكن أن يفعله Daily8 AI من أجلك:

التعلم مع الذكاء الاصطناعيالتحقق من الحقائقتحويل النص إلى كلامملخص الذكاء الاصطناعي

أخبار ذات صلة

الغد

منذ 2 ساعات

• الغد

هاكر يخترق تطبيق TM SGNL في 20 دقيقة ويكشف بيانات حساسة

في مشهد يكشف هشاشة البنى الأمنية الرقمية، تمكن أحد القراصنة من اختراق النسخة المعدّلة من تطبيق المراسلة المشفّرة Signal، المعروف باسم TM SGNL، خلال أقل من عشرين دقيقة، مستغلاً ثغرات بدائية في التشفير والإعدادات البرمجية. تفاصيل الهجوم التي كشفها موقع Wired تسلط الضوء على سلسلة من الإخفاقات التقنية في إدارة النطاقات الآمنة وخوادم الأرشفة، ما أدى إلى تسريب بيانات حساسة شملت محادثات مؤسسية غير مشفرة وكلمات مرور لموظفين في جهات حكومية أميركية. اضافة اعلان وتمكّن أحد القراصنة من الوصول إلى خوادم تطبيق "TM SGNL"، النسخة المعدّلة من تطبيق "سيجنال" (Signal)، خلال أقل من 20 دقيقة، وذلك في عملية استندت إلى استغلال بسيط لثغرة صغيرة، لكنها بالغة التأثير، إذ كشف عن تركيبات برمجية قديمة وإعدادات غير مؤمنة على الإطلاق. بدأ المخترق رحلته بالوصول إلى لوحة التحكم الخاصة بالنطاق الآمن للتطبيق عبر العنوان: وفقاً لتصريحاته لموقع Wired. تشفير عتيق بمجرد الدخول، لاحظ المخترق أن النظام يعتمد على تشفير كلمات المرور باستخدام خوارزمية MD5 على واجهة المستخدم، وهي خوارزمية قديمة وضعيفة لم تعد تُستخدم في نظم التشفير الحديثة نظراً لقابليتها للاختراق. الأخطر من ذلك أن التشفير كان يتم على واجهة المستخدم فقط، ما يجعل قيمة "الهاش" الناتجة تُستخدم عملياً ككلمة مرور، وبالتالي يسهل نسخها واستخدامها للدخول مباشرة. وبعد أن تبين للمخترق ضعف أساليب الحماية، شكّ في أن بنية النظام تعتمد على تقنيات قديمة، وبالفعل وجد أن TeleMessage تستخدم JSP، وهي تقنية لإنشاء تطبيقات الويب ترجع إلى أوائل العقد الأول من الألفية الحالية، ما زاد من احتمالية وجود ملفات حساسة مكشوفة للعامة على الإنترنت. للبحث عن الثغرة، استخدم أداة feroxbuster، وهي أداة تستهدف اكتشاف الموارد العامة المتاحة على مواقع الويب، ووجه عمليات المسح إلى نطاقين تابعين لـ TeleMessage هما: و إذ بدأ الاختراق الحقيقي عندما اكتشف رابطاً على النطاق الثاني ينتهي بـ/heapdump. عند فتح هذا الرابط، قدّم الخادم ملفاً كبيراً يُعرف باسم heap dump، وهو ملف يحتوي على لقطة من الذاكرة المؤقتة للخادم (RAM) وقت تحميل الصفحة، بحجم وصل إلى نحو 150 ميجابايت. هذه الملفات غالباً ما تحتوي على أجسام الطلبات HTTP، التي قد تتضمن بيانات اعتماد المستخدمين، وباستخدام كلمة مفتاحية بسيطة مثل password، وجد المخترق أسماء مستخدمين وكلمات مرور بشكل نصي ضريح غير مشفر. بيانات حساسة وعند استخدام واحدة من هذه البيانات لتسجيل الدخول إلى لوحة الإدارة، تبيّن أنه اخترق حساباً لموظف تابع لوكالة الجمارك وحماية الحدود الأميركية، التي أكدت لاحقاً استخدامها لخدمة TeleMessage. ولم تقتصر البيانات المكشوفة على بيانات الدخول، بل شملت أيضاً سجلات محادثات داخلية غير مشفرة بصيغة نصية، من بينها محادثات خاصة بمنصة Coinbase الشهيرة لتداول العملات الرقمية. ورغم تأكيد Coinbase عدم وجود دليل على تعرض بيانات العملاء للخطر، فإن مجرد كشف هذه المحادثات يطرح تساؤلات كبرى بشأن البنية الأمنية للتطبيق. تحليل الشيفرة المصدرية لتطبيق TM SGNL كشف لاحقاً أن التطبيق يرسل الرسائل بصيغة غير مشفرة إلى خادم أرشفة خاص رغم الترويج له بأنه يوفر تشفيراً "من طرف إلى طرف" يشمل حتى عملية الأرشفة المؤسسية. الخادم كان مبنياً باستخدام إطار Spring Boot بلغة Java، ويضم ميزة تُعرف بـ Actuator، تُستخدم لمراقبة التطبيقات، وتتضمن نقطة الوصول /heapdump. هذه النقطة كانت مكشوفة للجميع، ما سمح بتنزيل بيانات حساسة من الخادم دون الحاجة إلى مصادقة للتوثيق. وفقًا لشركة Wiz المتخصصة في الأمن السحابي، فإن نقطة /heapdump المصنفة ضمن أكثر نقاط الضعف شيوعاً، كانت حتى عام 2017 مفعّلة بشكل افتراضي، قبل أن يتم حصر الوصول إلى نقاط آمنة فقط مثل /health و/info. غير أن مطوري TeleMessage على ما يبدو إما استخدموا إصداراً قديماً من Spring Boot، أو قاموا يدوياًَ بفتح نقطة الوصول هذه، ما تسبب في هذا الاختراق واسع النطاق. وكانت هذه التفاصيل قد ظهرت بعد أيام من تداول صورة لمايك والتز، مستشار الأمن القومي السابق للرئيس ترمب، وهو يستخدم TM SGNL خلال اجتماع رسمي. وبعد الحادثة، أبلغ مصدر مجهول الصحفي ميكا لي أنه تمكن من اختراق التطبيق بسهولة، ما دفع TeleMessage لاحقاً إلى تعليق خدماتها مؤقتاً وسط صمت رسمي من الشركة الأم "Smarsh"، نقلا عن بلومبرغ.

الغد

منذ 2 ساعات

• الغد

هل تتعلّم الروبوتات الاجتماعية من تلقاء نفسها؟

في تطور علمي قد يعيد رسم حدود العلاقة بين الإنسان والآلة، كشفت دراسة حديثة أن الروبوتات الاجتماعية باتت قادرة على تطوير مهارات التفاعل البشري دون أي تدخل بشري مباشر. اضافة اعلان وبالاعتماد على تقنيات محاكاة متقدمة ونماذج تنبؤية لحركة العين البشرية، بات بإمكان هذه الروبوتات التصرّف في بيئات واقعية وفهم تركيز البشر بصريًا في المواقف الاجتماعية. هذه القفزة النوعية لا تمهد فقط لتوسيع استخدام الروبوتات في مجالات مثل التعليم والرعاية الصحية، بل تفتح أيضًا بابًا واسعًا أمام حقبة جديدة من الذكاء الاصطناعي الذاتي التعلم والتفاعل. وقد كشفت نتائج الدراسة، التي أجرتها جامعة "سري" البريطانية بالتعاون مع جامعة "هامبورج" الألمانية، خلال المؤتمر الدولي للروبوتات والأتمتة (IEEE ICRA)، حيث قدَّم الباحثون طريقة محاكاة جديدة تتيح اختبار الروبوتات الاجتماعية دون الاعتماد على مشاركين من البشر، ما يسرّع من وتيرة البحث العلمي ويجعله أكثر قابلية للتوسع. اعتمد فريق البحث على روبوت شبيه بالبشر لتطوير نموذج تنبؤي لمسار حركة العين (Dynamic Scanpath Prediction Model)، يُمكّنه من توقّع الأماكن التي سيركّز عليها الإنسان بصرياً في المواقف الاجتماعية. واختُبر النموذج باستخدام مجموعتَي بيانات مفتوحتين، وأظهرت النتائج أن الروبوتات البشرية قادرة على محاكاة حركة العين البشرية بدقة عالية. وقالت دي فو، الباحثة المشاركة في الدراسة والمحاضرة في علم الأعصاب الإدراكي بجامعة "سري"، إن "المنهج الجديد يتيح لنا التحقق من مدى تركيز الروبوت على العناصر الصحيحة في المشهد -تماماً كما يفعل الإنسان- دون الحاجة إلى إشراف بشري مباشر، وفي الوقت الفعلي". وأضافت فو أن "المثير في الأمر أن النموذج حافظ على دقته حتى في البيئات الصاخبة والعوامل غير المتوقعة، ما يجعله أداة واعدة للتطبيقات الواقعية في مجالات مثل التعليم والرعاية الصحية وخدمة العملاء". وتهدف الروبوتات الاجتماعية لتتفاعل مع البشر من خلال الكلام والإيماءات وتعبيرات الوجه، ما يجعلها مفيدة في مجالات متعددة مثل التعليم، والرعاية الطبية، وخدمة العملاء. ومن أبرز الأمثلة على هذه الروبوتات: "بيبر" (Pepper) المستخدم كمساعد في قطاع التجزئة، و"بارو" (Paro) الذي يوفر دعماً علاجياً لمرضى الخرف. ولضمان فاعلية النموذج، قارن الباحثون أداء النموذج التنبؤي في الواقع وبين أدائه في بيئة محاكاة، من خلال إسقاط خرائط أولويات نظرات الإنسان على شاشات عرض ومقارنة نتائجها مع التركيز البصري المتوقع من الروبوت. ومكّنت هذه التقنية الباحثين من تقييم نماذج الانتباه الاجتماعي في ظروف واقعية، ما قلّص الحاجة إلى إجراء دراسات واسعة النطاق لتفاعل الإنسان مع الروبوت في المراحل المبكرة من البحث. وتابعت فو: "استخدام المحاكاة بدلاً من التجارب البشرية المبكرة يُعد نقلة نوعية في مجال الروبوتات الاجتماعية، فهو يتيح لنا اختبار وتحسين نماذج التفاعل الاجتماعي على نطاق واسع، ما يُحسّن من قدرة الروبوتات على فهم البشر والاستجابة لهم". وأردفت بالقول: "نسعى في المرحلة القادمة إلى تطبيق هذا النهج على موضوعات مثل الوعي الاجتماعي في تجسيد الروبوتات، واستكشاف إمكاناته في بيئات اجتماعية أكثر تعقيداً، وعبر أنواع مختلفة من الروبوتات". وتفتح هذه الدراسة الباب أمام تطوير منظومات روبوتية أكثر استقلالية وذكاء، ما يُعزز من قدرة هذه الأنظمة على التفاعل بفعالية في العالم الحقيقي دون الحاجة المستمرة إلى إشراف أو تدخل بشري.- وكالات اقرأ أيضا: هل يهدد الذكاء الاصطناعي دروس اللغات؟

السوسنة

منذ 4 ساعات

• السوسنة

آبل تعيد بناء سيري لتواكب الذكاء الاصطناعي

السوسنة- تسعى شركة آبل إلى تصحيح مسارها في مجال الذكاء الاصطناعي، بعد الإخفاقات التي صاحبت إطلاق مزاياها الأولى في هذا المجال خلال العام الماضي.ووفقًا لتقرير موسّع من وكالة بلومبرغ، تركّز جهود الشركة حاليًا على إعادة تصميم مساعدها الرقمي 'سيري' بالكامل، بإصدار جديد يعتمد على نماذج اللغة الكبيرة (LLM)، ويحمل داخليًا اسم 'سيري LLM'.وأشار التقرير إلى أن مشروع 'Apple Intelligence' واجه تحديات كبيرة، من أبرزها تردد كريج فيدريجي، رئيس قسم البرمجيات في آبل، في الاستثمار المبكر في تقنيات الذكاء الاصطناعي، إضافة إلى انطلاقة الشركة المتأخرة مقارنة بمنافسيها، حيث لم تبدأ آبل فعليًا تطوير المشروع إلا بعد إطلاق ChatGPT أواخر عام 2022. وأشارت بلومبرغ إلى أن جون جياناندريا، رئيس قسم الذكاء الاصطناعي في آبل، كان من المعارضين لفكرة المساعدات القائمة على الذكاء التوليدي، مؤكدًا لموظفيه أن المستخدمين غالبًا لا يرغبون في أدوات مثل ChatGPT، كما أن محاولات إدماج تقنيات الذكاء التوليدي في النسخة القديمة من سيري لم تُحقق النتائج المرجوة، وسط شكاوى من الموظفين بأن كل إصلاح تقني يتسبب بظهور مشكلات جديدة. ويبدو أن جياناندريا، الذي التحق بآبل قادمًا من جوجل عام 2018، لم يتمكن من التأثير في الدوائر القيادية للشركة، ولم يدافع بقوة للحصول على التمويل اللازم، بحسب التقرير. وقد اُستبعد جياناندريا من الإشراف على مشاريع سيري والروبوتات حديثًا، وسط حديث داخل الشركة عن توجه لوضعه على طريق التقاعد ، مع التخوف من مغادرة الفريق الذي جاء معه إلى آبل. وبهدف إنقاذ المشروع، تعمل آبل حاليًا على تطوير نسخة جديدة كليًا من سيري عبر فريق الذكاء الاصطناعي التابع لها في مدينة زيورخ، حيث تُبنى البنية الجديدة بالكامل على نموذج لغوي كبير لجعل المساعد أكثر قدرة على المحادثة، وفهم السياق، وتحليل المعلومات. وتسعى آبل إلى استخدام تقنيات تراعي الخصوصية، وتحسين جودة البيانات التي تُدرب بها نماذجها، من خلال مقارنتها محليًا مع رسائل البريد الإلكتروني للمستخدمين في أجهزة آيفون دون إرسال البيانات الأصلية إلى خوادمها. وتناقش الشركة أيضًا السماح لسيري الجديد بتصفح الإنترنت، وجمع البيانات من مصادر متعددة، مما يجعله أقرب إلى أدوات بحث ذكية مثل Perplexity، التي أشارت التقارير إلى أن آبل تدرس التعاون معها لإدماج مساعدها الذكي في سفاري. يُذكر أن آبل كانت قد بالغت في تسويق قدرات مزايا الذكاء الاصطناعي الخاصة بها Apple Intelligence عند إعلانها، خاصةً في ما يتعلق بتحسينات سيري، قبل أن تضطر لاحقًا إلى تأجيل إطلاق تلك المزايا. اقرأ المزيد عن: