تقرير بريطاني يحذر: الأطفال يطورون روابط عاطفية مع روبوتات الدردشة
التعامل العاطفي مع روبوتات الدردشة
وكشفت الدراسة أن ثلثي الأطفال في المملكة المتحدة، ممن تتراوح أعمارهم بين 9 و17 عامًا، استخدموا روبوتات دردشة تعتمد على الذكاء الاصطناعي خلال الـ18 شهرًا الأخيرة.
وتصدّر ChatGPT قائمة التطبيقات المستخدمة بنسبة 43%، يليه Gemini من غوغل بنسبة 32%، و"My AI" على سناب شات بنسبة 31%.
وبين الأطفال الأكثر عرضة للخطر — سواء جسديًا أو عاطفيًا — ارتفعت نسبة استخدام روبوتات الدردشة إلى 71%، مقارنة بـ62% لدى أقرانهم الآخرين، مع إقبال خاص على الأنظمة المصمّمة لعلاقات رفيقة، مثل "Replika" و"Character.ai".
علاقات رقمية تحاكي الصداقة
ولفت التقرير الذي حمل عنوان Me, Myself and AI إلى أن ربع الأطفال تلقوا نصائح من روبوتات دردشة، بينما قال الثلث إن الحديث معها أشبه بالتواصل مع صديق حقيقي.
وتزداد هذه النسبة لتبلغ النصف تقريبًا بين الأطفال الذين يفتقرون إلى شبكة دعم واقعية.
أما الأكثر إثارة للقلق، فهو أن واحدًا من كل ثمانية أطفال يستخدم روبوتات الدردشة لعدم وجود من يتحدث إليه، وتصل هذه النسبة إلى واحد من كل أربعة في الفئات المعرضة للخطر.
ورغم الجهود المتزايدة من الشركات لتضمين آليات حماية رقمية داخل هذه الروبوتات، إلا أن التقرير وجد أن الأنظمة مثل ChatGPT وMy AI قدمت أحيانًا ردودًا غير دقيقة أو غير ملائمة للفئة العمرية المستهدفة، وأن أنظمة التصفية يمكن تجاوزها، مما يُعرّض الأطفال لمحتويات قد تكون غير آمنة.
وأشار التقرير إلى أن 58% من الأطفال يعتقدون أن روبوتات الدردشة أفضل من البحث اليدوي عبر غوغل، ما يثير مخاوف من الإفراط في الاعتماد العاطفي والمعرفي على الذكاء الاصطناعي، بدلًا من بناء مهارات تحليلية واجتماعية حقيقية.
ومع ازدياد قدرة هذه الأنظمة على محاكاة البشر، يحذّر الخبراء من أن التفاعل المطوّل معها قد يؤدي إلى تعلّق عاطفي مفرط، خاصة بين الفئات الأكثر هشاشة.
ويحث التقرير الآباء وصنّاع القرار على إدراك هذه التحولات الرقمية ومواجهة تحدياتها، عبر تقنين استخدام الأطفال للذكاء الاصطناعي، وتطوير مهارات الوعي الرقمي لديهم.
هاشتاغز
جرب ميزات الذكاء الاصطناعي لدينا
اكتشف ما يمكن أن يفعله Daily8 AI من أجلك:
التعليقات
لا يوجد تعليقات بعد...
أخبار ذات صلة
الرجل
منذ 25 دقائق
- الرجل
Oakley وMeta تُحدثان ثورة في عالم النظارات الذكية للرياضيين (فيديو)
أعلنت شركتا Meta وOakley عن شراكة جديدة تعكس الابتكار التكنولوجي في عالم النظارات الذكية. نظارات Oakley Meta HSTN هي أول منتج مشترك بين الشركتين، ويجمع بين تصميم رياضي عصري وتقنيات الذكاء الاصطناعي المدمجة، مما يوفر للمستخدمين تجربة فريدة في عالم الأداء الرياضي الذكي. تأتي هذه النظارات التي أُطلق عليها اسم "HSTN"، والتي تُنطق "هاو-ستُن"، لتقدم فئة جديدة تمامًا من نظارات الذكاء الاصطناعي الرياضية، التي تُعد الخيار المثالي لعشاق الرياضة، الباحثين عن أداة ذكية تساعدهم في تحسين أداء التمارين اليومية. تقنيات متطورة وتصميم رياضي مبتكر النظارات الجديدة تتميز بمجموعة من التقنيات المتطورة التي تُدمج فيها الذكاء الاصطناعي Meta AI، المساعد الشخصي الذي يمكن استخدامه في التخطيط للتمارين، الرد على الأسئلة، وحتى تشغيل الكاميرا المدمجة لبدء تصوير مقاطع الفيديو أو البث الحي أثناء التمرين. تم تزويد النظارات بكاميرا بدقة 3K تتيح للمستخدمين تصوير مقاطع فيديو بجودة عالية من منظور أول شخص، وهو ما يعزز من التفاعل مع الأنشطة الرياضية بشكل مباشر. تستمر الميزات التقنية في التحسين من تجربة المستخدم، حيث تتمتع النظارات ببطارية تدوم 8 ساعات من الاستخدام المستمر، مع شاحن محمول يوفر 48 ساعة إضافية. علاوة على ذلك، تحتوي النظارات على مكبرات صوت مفتوحة الأذن، مدمجة في الإطارات، مما يتيح للمستخدمين الاستماع إلى الموسيقى أو الاستماع لتوجيهات التدريب بكل وضوح أثناء التمرين. كما أنها تحمل تصنيف IPX4 للمقاومة ضد الماء والعرق، مما يجعلها مثالية للاستخدام في التمارين المكثفة أو في البيئات الرطبة. إصدار Warm Grey المحدود يُعد إصدار Warm Grey من نظارات Oakley Meta HSTN هو النسخة المحدودة التي يمكن طلبها مسبقًا، ويُطرح بسعر 499 دولار أمريكي. ويأتي هذا الإصدار مع عدسات PRIZM™ Ruby المتخصصة في تحسين تجربة الرؤية للرياضيين، بالإضافة إلى لمسات ذهبية للاحتفال بذكرى Oakley الخمسين هذا العام. النماذج الأخرى، التي تشمل خيارات PRIZM™ Polar Black وTransitions® Amethyst، سيتم إطلاقها في وقت لاحق من الصيف، وستبدأ الأسعار من 399 دولار أمريكي. وبفضل هذه الشراكة بين Meta وOakley، تُعد Oakley Meta HSTN خطوة كبيرة نحو المستقبل، حيث يعكس هذا التعاون رؤية جديدة في عالم النظارات الذكية التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي. وبحسب أليكس هيميل، نائب رئيس الأجهزة القابلة للارتداء في Meta، فإن النظارات الذكية تمثل الجيل القادم من الأجهزة القابلة للارتداء في المجال الرياضي، مما يتيح للمستخدمين التحكم الكامل في تجربتهم الرياضية.
الوطن
منذ ساعة واحدة
- الوطن
لعبة الخوارزميات
في دلالة على أن العالم تغير، وأن أدوات المعرفة باتت مطاطة، يمضي بعض الناس اليوم إلى الاتكاء على تطبيقات التواصل الرقمي لقراءة الماضي والحاضر والمستقبل، لسقاية حديقتهم الفكرية، وبناء تصوراتهم عن هذا العالم.. جيل جديد ينشأ ومصادره لا تعرف التصنيف، ولا التدقيق، لكنه يملك القابلية لإنتاج حالة دوغمائية على تخوم صورة هنا، وفيديو هناك، وتقرير يعده الراوي العليم شات جي بي تي. كان التعصب بالأمس محمولا على توهمات اليقين الذي تغذيه سيرة هذا العالم أو ذاك، هذا الفريق وذاك الفريق، حروب الحقيقة التي اعتادها المتمرسون خلف أفكارهم وهم يعتقدون أنهم حراسها وملاكها الوحيدون، باتت قابلة لإعادة التدوير في صور أخرى من السجالات التي يتأتى يقينها من لعبة الخوارزميات وهي تدفعنا للانغماس الكلي في منطقة معينة، خوارزميات تعتمد التحليل لسلوكياتنا، والموافقة بينها وبين رغبات السوق.. تراقبنا وترسم ملامحنا، ومن ثم تعيد تكييف خياراتنا من خلال اقتراحات لا تنتهي من المعلومات والصور والمواقع. لا حياد ولا يقين في عالم التواصل الرقمي، إلا أن القوة الكبيرة على إشغال أدمغتنا بسيل المعلومات والمقاطع والتفضيلات، يهب المستخدمين شعورًا مضللًا بامتلاك شيء من اليقين، كلما ضخت الخوارزميات مزيد من محتواها الواسع، ضخ المستخدمون مزيدًا من الفضول لاستكشاف حقيقة مغطاة بأفعال التكييف والإعداد المستمر وفق تقنيات ترصد حتى خواطرنا غير المعلنة. ومع ازدياد الاعتماد على مواقع الذكاء الصناعي، الرافعة الجديدة للعبة الخوازميات المستمرة، تتسع دائرة اليقين في أداة يجري النظر لها باعتبارها أكثر شفافية وموضوعية، لأنها تنتمي لأفعال الآلة، في تنظيمها للمعلومات، وبناء النماذج التحليلية في صناعة المخرجات المطلوبة، لن يسأل أحد عن أشكال الحذف والتعميم، سؤال الفحص بعد الآن، بل لن يسأل أحد عن انجرافها وراء خيارات المستخدمين والمبرمجين على حد سواء، في طبيعة التكرار والاختيار، فالذكاء الصناعي تمكن من إيجاد حصانة أخلاقية له، وحصانة معرفية، وبالخصوص عند الأجيال التي وجدت فيه «سفينة النجاة» من مصائد محركات البحث التي كثيراً ما أعادت هندسة اقتراحاتها على الناس. هناك عملية إزاحة كبيرة لمصادر المعرفة التقليدية، مهدت لها أدوات التواصل، وتوشك أن تأخذنا إلى نهاياتها تطبيقات الذكاء الصناعي، مع دخوله كمرجعية لكل الموضوعات، بما يشبه خزانة علم الأولين والآخرين. الطرقات اليومية على باب الذكاء الصناعي تختصر سيرة البشر في إدراكها الجديد مع وسيلة أكثر سهولة وسرعة في إتاحة المعلومات بأي وقت.. الذين اعتادوا الإحالة على بحث هنا، وبحث هناك، لبناء معارفهم، والتأكيد على سلامتها، سينالهم شيء من الحيرة وهم يختبرون أفكارهم في صومعة التطبيقات المحسوبة على منتجات الذكاء الصناعي، حيث القدرة على صياغة آراء متماسكة، وبلوغ مراتب رفيعة في الإقناع. والحال أن الرواة الجدد للمعرفة تركوا وسيتركون على لغتنا وأنماط تفكيرنا ملامحهم، وسيسلبون منا قدرة النقد التي ستتضاءل مساحتها كلما اتسعت الثقة في الذكاء البديل، ثقة لا يدعيها حتى chatgpt وهو يرد على سؤال حول إمكانية أن يكون الذكاء الصناعي متحيزا، فهو يحيلنا على الخوارزميات التي تبنى على بيانات متحيزة في الأصل، ومصممة وفق نوايا محددة، وقد لا يكون فيها التمثيل العادل أو التجاهل لبعض الفئات والجماعات، وهذا يكفي ليعيدنا إلى إعمال لغة الشك كأداة لازمة في مقاربة معطيات الذكاء الصناعي ساعة الاتكاء عليها، لكي لا ينتهي الذكاء الصناعي إلا تقاعد للذكاء البشري عند المستخدمين.
الشرق السعودية
منذ 3 ساعات
- الشرق السعودية
باحثون يطورون نظام ذكاء اصطناعي يمكّن الروبوتات من التحرك مثل الحيوانات
طور باحثون من جامعة ليدز البريطانية، وكلية لندن الجامعية، نظاماً يعتمد على الذكاء الاصطناعي يمكّن الروبوتات رباعية الأرجل من التكيف مع التضاريس المختلفة وغير المألوفة عند المشي، مثلما تفعل الحيوانات الحقيقية، وهو ما يمثل خطوة نحو استخدام الروبوتات ذات الأرجل في البيئات الخطرة التي قد تُعرض البشر للخطر. وتساعد هذه التكنولوجيا، الروبوت على تغيير طريقة حركته بشكل مستقل تمامًا، دون حاجة إلى توجيه مسبق بموعد أو كيفية تغيير خطواته، إذ أنه يتعلم من اخطائه، على عكس الجيل الحالي من الروبوتات. وتُعد هذه القدرة على التكيف إنجازاً محورياً يُمكن أن يفتح آفاقًا جديدة لاستخدام الروبوتات في مهام حرجة، مثل تفكيك المنشآت النووية، أو عمليات البحث والإنقاذ في الكوارث، خاصة أن عدم القدرة على التكيف مع المجهول ربما يؤدي لوقوع خسائر في الأرواح. واستلهم الباحثون في دراستهم، التي نشرتها دورية "نيتشر ماشين أنتليجنس" ما يحدث في مملكة الحيوان، لتعليم الروبوت كيفية التنقل في تضاريس لم يسبق له رؤيتها. وشملت التجارب حيوانات رباعية الأرجل مثل الكلاب، والقطط، والخيول، المعروفة بقدرتها الفائقة على التكيف مع التضاريس الطبيعية المتنوعة. وتُغير هذه الحيوانات طريقة حركتها بهدف توفير الطاقة، أو الحفاظ على التوازن، أو الاستجابة السريعة للتهديدات. روبوت يهرول ويركض ويقفز ونجح الباحثون في إنشاء نظام يُمكنه تعليم الروبوتات كيفية الانتقال بسلاسة بين أنواع مختلفة من المشي، مثل الهرولة، والركض، والوثب، تمامًا كما تفعل الثدييات في الطبيعة. ومن خلال تضمين نفس الاستراتيجيات التي تستخدمها الحيوانات للتنقل في عالم لا يمكن التنبؤ به ضمن نظام الذكاء الاصطناعي، يتعلم الروبوت، الذي أُطلق عليه اسم "كلارنس"، التبديل بسرعة بين أنواع المشي أثناء الحركة، استجابةً للتضاريس المتغيرة. وبفضل قدرة الذكاء الاصطناعي الهائلة على معالجة البيانات، تعلم الروبوت الاستراتيجيات اللازمة في 9 ساعات فقط، وهو زمن أسرع بكثير من الأيام أو الأسابيع التي تستغرقها معظم صغار الحيوانات لتجاوز الأسطح المختلفة بثقة. وأشار المؤلف الأول للورقة البحثية، جوزيف همفريز، الباحث في مرحلة ما بعد الدكتوراه بكلية الهندسة الميكانيكية في جامعة ليدز، إلى أن إطار العمل يمكّن الروبوت من تغيير خطواته وفقًا لبيئته، متغلبًا على مجموعة متنوعة من التضاريس مثل الأخشاب غير المستوية، ورقائق الخشب المتناثرة، والنباتات الضخمة، دون أي تعديلات على النظام نفسه. وقال همفريز: "نتائجنا يمكن أن يكون لها تأثير كبير على مستقبل التحكم في حركة الروبوتات ذات الأرجل من خلال تقليل العديد من القيود السابقة المتعلقة بالقدرة على التكيف". وأضاف: "هذا الإطار للتعلم المعزز العميق يُعلّم استراتيجيات وسلوكيات مستوحاة من الحيوانات الحقيقية - أو مستوحاة بيولوجيًا - مثل توفير الطاقة، وتعديل الحركات حسب الحاجة، وذاكرة المشية، لتحقيق حركة عالية التكيف والأمثل، حتى في بيئات لم تُصادفها من قبل". وقال الباحثون إن كل التدريب يحدث في المحاكاة، إذ تُدرب السياسة على الكمبيوتر، ثم تُنقل وتُوضع على الروبوت، وتكون بنفس الكفاءة كما في التدريب، موضحين أن الأمر يُشبه فيلم "ماتريكس" في إشارة إلى مهارة جديدة في الفنون القتالية إلى دماغ البطل، لكنه لا يخضع لأي تدريب بدني في العالم الحقيقي. تعليم الروبوت "الذكاء الغريزي" واختبر الباحثون الروبوت بعد ذلك في العالم الحقيقي، على أسطح لم يُصادفها من قبل، ونجح في التنقل عبرها جميعًا. وغالبًا ما تكون أنظمة التعلم المعزز العميق جيدة في تعلم مهمة محددة، ولكنها تُعاني من صعوبة التكيف عندما تتغير البيئة. وتتمتع أدمغة الحيوانات بهياكل مدمجة ومعلومات تدعم التعلم، بينما يمكن لبعض الأنظمة الاصطناعية محاكاة هذا النوع من التعلم، فإن أنظمتها عادة ما تكون أقل تقدمًا أو تعقيدًا. وأشار الباحثون إلى أنهم تغلبوا على هذا التحدي من خلال غرس استراتيجيات الحركة الطبيعية للحيوانات في نظامهم، مؤكدين أن إطار عملهم هو الأول الذي يدمج في آن واحد المكونات الثلاثة الحاسمة للحركة الحيوانية في نظام تعلم معزز، والتي تشمل استراتيجيات الانتقال بين أنواع المشي، والذاكرة الإجرائية للمشية، والتعديل التكيفي للحركة. ويقول الباحثون إن هذا التكامل يُمكّن من النشر الفعلي متعدد الاستخدامات في العالم الحقيقي مباشرة من المحاكاة، دون الحاجة إلى تعديل إضافي على الروبوت الفعلي، فالروبوت لا يتعلم فقط كيف يتحرك، بل يتعلم كيف يقرر أي نوع من المشي يستخدم، ومتى يُغيره، وكيف يُعدله في الوقت الفعلي، حتى على تضاريس لم يواجهها من قبل. ويقول الباحثون إن هذا البحث كان مدفوعًا بسؤال أساسي هو ماذا لو تمكنت الروبوتات ذات الأرجل من التحرك غريزيًا كما تفعل الحيوانات؟ وأوضحوا: "بدلاً من تدريب الروبوتات على مهام محددة، أردنا أن نمنحها الذكاء الاستراتيجي الذي تستخدمه الحيوانات لتكييف أنواع مشيتها، باستخدام مبادئ مثل التوازن، التنسيق، وكفاءة الطاقة". ومن خلال تضمين هذه المبادئ في نظام ذكاء اصطناعي، تمكنت الروبوتات من اختيار كيفية التحرك بناءً على الظروف في الوقت الفعلي، وليس القواعد المبرمجة مسبقًا، ما يعني أنها يمكنها التنقل في بيئات غير مألوفة بأمان وفعالية، حتى تلك التي لم تواجهها من قبل. وتتمثل رؤية الباحثين طويلة الأمد في تطوير أنظمة ذكاء اصطناعي مجسدة - بما في ذلك الروبوتات الشبيهة بالبشر - تتحرك وتتكيف وتتفاعل بنفس السلاسة والمرونة التي تتمتع بها الحيوانات والبشر، ويُقلد المهندسون بشكل متزايد الطبيعة – المعروفة باسم المحاكاة الحيوية – لحل تحديات التنقل المعقدة. وأوضح فريق الباحثين أن النظام يمثل خطوة رئيسية في جعل الروبوتات ذات الأرجل أكثر قابلية للتكيف وقدرة على التعامل مع تحديات العالم الحقيقي، في البيئات الخطرة أو حيث يصعب الوصول؛ موضحين أن الروبوت القادر على التنقل في تضاريس معقدة وغير مألوفة يفتح إمكانيات جديدة لاستخدامه في الاستجابة للكوارث، واستكشاف الكواكب، والزراعة، وتفتيش البنية التحتية. ويُقدم هذا النظام مسارًا واعدًا لدمج الذكاء البيولوجي في أنظمة الروبوتات، وإجراء تحقيقات أكثر أخلاقية لفرضيات الميكانيكا الحيوية؛ فبدلًا من إثقال كاهل الحيوانات بأجهزة استشعار غازية أو تعريضها للخطر لدراسة استجابتها لاستعادة الاستقرار، يمكن استخدام الروبوتات بدلاً منها. القدرة التكيفية باستخدام التعلم المعزز العميق - يُشبه عملية التجربة والخطأ فائقة القوة - تدرب الروبوت في مئات البيئات في وقت واحد، ليحل أولاً تحدي الحركة بأنواع مشي مختلفة ثم اختيار أفضل نوع مشي للتضاريس، ما أدى إلى توليد الأدوات اللازمة لتحقيق حركة عالية التكيف. ولاختبار هذه القدرة التكيفية المكتسبة في العالم الحقيقي، أُطلق الروبوت في بيئات حقيقية تشمل رقائق الخشب، والصخور، والجذور المتضخمة، والأخشاب المتناثرة. كما تم ضرب أرجل الروبوت مرارًا بفرشاة كنس، لاختبار قدرته على التعافي من العثرات، واستخدم الفريق مسارًا مبرمجًا أو عصا تحكم (جو-ستيك) لتوجيه الروبوت. التعلم المعزز العميق طريقة تدريب للذكاء الاصطناعي تجمع بين: التعلم المعزز (Reinforcement Learning): يتعلم من التجربة والخطأ/ والمكافأة والعقاب. التعلم العميق (Deep Learning): يستخدم شبكات عصبية عميقة لتحليل بيانات معقدة. الهدف: اتخاذ قرارات ذكية لتحقيق أفضل نتيجة بمرور الوقت. يستخدم في: الألعاب الروبوتات السيارات ذاتية القيادة أنظمة التداول الذكية الميزة: قادر على التعامل مع بيئات معقدة دون تعليمات صريحة مسبقة. ولم يتعرض الروبوت لأي تضاريس وعرة أثناء التدريب، ما يُسلط الضوء على قدرة النظام على التكيف ويُظهر أن هذه المهارات أصبحت غريزية تقريبًا للروبوت. وعلى الرغم من أن هذا الإطار جرى اختباره حتى الآن على روبوت واحد رباعي الأرجل بحجم الكلب، إلا أن المبادئ الأساسية قابلة للتطبيق على نطاق واسع؛ إذ يمكن استخدام نفس المقاييس المستوحاة من البيولوجيا عبر مجموعة واسعة من الروبوتات رباعية الأرجل، بغض النظر عن الحجم أو الوزن، طالما أنها تشترك في مورفولوجيا -شكل وبنية- مماثلة.
