حجز المطاعم مجرد بداية.. هونر تكشف عن ذكاء اصطناعي لإدارة المهام اليومية

يبدو أن حجز طاولة في مطعم هو التحدي الجديد الذي تسعى شركات التكنولوجيا لحله باستخدام الذكاء الاصطناعي.
كشفت شركة هونر عن "وكيل واجهة المستخدم الرسومية للذكاء الاصطناعي" (Honor UI Agent)، وهو نظام يدعي القدرة على إدارة المهام نيابة عن المستخدم من خلال فهم واجهة المستخدم الرسومية للشاشة.
أتيحت لمجلة WIRED فرصة مبكرة لمشاهدة العرض التوضيحي قبل المؤتمر الصحفي للشركة في المؤتمر العالمي للجوال 2025 في برشلونة، حيث أعلنت هونر أيضًا عن "خطة هونر ألفا" بقيمة 10 مليارات دولار.
تعد هذه الخطة طويلة الأجل، التي وضعها الرئيس التنفيذي الجديد للشركة جيان لي، طموحة ومليئة باللغة التجارية، وتتضمن أهدافًا مثل "إنشاء هاتف ذكي" و"فتح حدود الإمكانات البشرية والمشاركة في إنشاء نموذج جديد للحضارة".
ما تبرزه حقًا هو تحول هونر السريع إلى إعطاء الأولوية لتطوير الذكاء الاصطناعي لمجموعة أجهزتها التكنولوجية الشخصية.
وكيل واجهة المستخدم الرسومية
في العرض التوضيحي، طلب متحدث باسم هونر من وكيل واجهة المستخدم الرسومية حجز طاولة لأربعة أشخاص، وحدد وقتًا، وذكر "طعام محلي". (يأخذ الذكاء الاصطناعي الموقع في الاعتبار وفهم ذلك على أنه طعام إسباني هنا في برشلونة).
ما يحدث بعد ذلك صادم بعض الشيء - ليس بالطريقة التي كانت بها تقنية Duplex من جوجل عندما ظهرت لأول مرة في عام 2018 وجعلت مساعد جوجل يتفاعل مع بشر حقيقيين لإجراء حجوزات نيابة عنك.
بدلاً من ذلك، أنت مضطر إلى التحديق في شاشة هونر، ومشاهدة هذا الوكيل وهو يمر بخطوات العثور على مطعم وحجز طاولة عبر تطبيق OpenTable.
لا يبدو الأمر "ذكيًا" تمامًا عندما تضطر إلى رؤية الآليات المملة للعملية أثناء العمل، على الرغم من أن هونر تخبرني أنه في المستقبل لن يحتاج وكيل واجهة المستخدم الرسومية إلى عرض "واجباته المنزلية".
اختار المطعم ولكنه لم يتمكن من إكمال العملية لأن المكان الذي اختاره يتطلب بطاقة ائتمان لتأكيد الحجز، وعند هذه النقطة كان على المستخدم التدخل.
يمكنك أن تكون مرنًا في استفسارك - في مثال آخر، طلب حجز مطعم "ذي تقييم عالٍ" يعني أنه سينظر إلى المراجعات ذات الدرجات العالية، على الرغم من أن الوكيل لا يجري أي بحث أكثر من ذلك.
OpenTable
لا يقوم بإجراء مقارنة مرجعية لمراجعات OpenTable مع بيانات من أجزاء أخرى من الويب، خاصة وأن كل هذه البيانات تتم معالجتها على الجهاز ولا يتم إرسالها إلى السحابة.
هذا النوع من الذكاء الاصطناعي الوكيلي هو الكلمة الطنانة الحالية في مجال التكنولوجيا.
اختبر زميلي ويل نايت مؤخرًا مساعدًا للذكاء الاصطناعي يمكنه تصفح الويب وتنفيذ المهام عبر الإنترنت.
كشفت جوجل في أواخر العام الماضي عن نموذج الذكاء الاصطناعي Gemini 2 الذي تم تدريبه على اتخاذ إجراءات نيابة عنك. كما أنه يجدد فكرة واجهة المستخدم التوليدية للهواتف الذكية - في المؤتمر العالمي للجوال 2024، رأينا عددًا قليلاً من الشركات تعمل على طرق للتفاعل مع التطبيقات دون استخدام التطبيقات على الإطلاق، بدلاً من ذلك الاعتماد على مساعدي الذكاء الاصطناعي لتوليد واجهة مستخدم أثناء إصدار أمر.
التطبيق (API)
يبدو نهج هونر مشابهًا إلى حد ما لما تفعله Rabbit - من Rabbit R1 سيئ السمعة - مع وضع التدريب (Teach Mode)، حيث تقوم بتدريب مساعدها يدويًا لإكمال مهمة.
ليست هناك حاجة للوصول إلى واجهة برمجة تطبيقات التطبيق (API)، وهي الطريقة التقليدية التي تتواصل بها التطبيقات أو الخدمات مع بعضها البعض. يحفظ الوكيل العملية، مما يسمح لك بعد ذلك بإصدار الأمر وجعله ينفذ المهمة.
لكن هونر تقول إن نموذج تنفيذ الذكاء الاصطناعي المعتمد على الذات لا يتم تدريبه على اتباع خطوات صارمة - فهو قادر على التعرف على سياق الشاشة متعدد الوسائط لأداء المهام بشكل مستقل.
بدلاً من الاضطرار إلى تدريب المساعد على تعلم كل جزء من تطبيق OpenTable، فهو قادر على فهم العناصر الدلالية لواجهة المستخدم وسيتابع عملية متعددة الخطوات لتنفيذ طلبك.
هونر تنافس كبار الشركات
وأكدت هونر أن هذه العملية كانت أكثر فعالية من حيث التكلفة: "على عكس المنافسين مثل Apple وSamsung وGoogle، الذين يعتمدون على واجهات برمجة التطبيقات الخارجية - مما يؤدي إلى ارتفاع تكاليف التشغيل - يدير وكيل الذكاء الاصطناعي من هونر مجموعة واسعة من المهام بشكل مستقل."
بينما تقول هونر إن وكيل واجهة المستخدم الرسومية يستخدم نماذج تنفيذ داخلية، فإنه يستفيد أيضًا من نموذج اللغة الكبير Gemini 2 من جوجل، وهو ما يشغل التعرف على نية أمرك و"الفهم الدلالي المحسن" لما هو موجود على الشاشة. لم تشارك جوجل أي تفاصيل حول طبيعة التعاون.
تقول هونر إنها عقدت شراكة أيضًا مع كوالكوم للحفاظ على البيانات على الجهاز وتطوير قاعدة معرفة شخصية تتعلم تفضيلاتك بمرور الوقت، فالفكرة هي أنه إذا كنت تميل إلى طلب أنواع معينة من الطعام في تطبيق توصيل، إذا طلبت من الوكيل الطلب نيابة عنك، فسيستخدم هذا السياق لاختيار شيء يعرف أنك تحبه.
تقول الشركة إنها تستخدم بالفعل بعض وكلاء الذكاء الاصطناعي هؤلاء في الصين.
في مؤتمرها الصحفي، أعلنت هونر أيضًا أنها ستقدم سبع سنوات من تحديثات البرامج لجهازها الرائد Magic 7 Pro والأجهزة القادمة - مطابقة لسياسات تحديثات البرامج من جوجل وسامسونج لهواتف Pixel وGalaxy.
كما كشفت عن مجموعة من الأدوات الجديدة في المعرض، بما في ذلك سماعات الأذن Honor Earbuds Open، والساعة الذكية Honor Watch 5 Ultra، وجهاز Honor Pad V9 اللوحي، وجهاز Honor MagicBook Pro 14 المحمول.

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

بيروت نيوز

منذ 2 ساعات

• بيروت نيوز

البحث بالذكاء الاصطناعي في جوجل يثير انتقادات كُبرى

أعلنت جوجل حديثًا خلال مؤتمرها الأخير Google I/O 2025 بدء إطلاق وضع الذكاء الاصطناعي AI Mode في محرك بحثها، كما بدأت توسيع ميزة 'ملخصات الذكاء الاصطناعي AI Overviews' في نتائج البحث حول العالم، وقد أثار ذلك موجات انتقادات عنيفة للشركة. ووجّه تحالف وسائل الإعلام والأخبار News/Media Alliance، الذي يمثل كبرى المؤسسات الإخبارية والإعلامية في الولايات …

شبكة النبأ

منذ 21 ساعات

• شبكة النبأ

الجنوب العالمي ينضم إلى سباق ابتكار أدوات الذكاء الاصطناعي

في خضم سباق عالي المخاطر للتسلُح بأدوات الذكاء الاصطناعي بين الولايات المتحدة والصين، أخذت شرارة ثورة مماثلة تتبلور في بقاع أخرى. فمن كيب تاون إلى بنغالور، ومن القاهرة إلى الرياض، عكف باحثون ومهندسون ومؤسسات عامة على تصميم أنظمة ذكاء اصطناعي منتجة محليًا، لا تتحدث فحسب لغات تلك المناطق، بل تتبنى رؤاها الإقليمية وأبعادها الثقافية... بقلم: سيبسيسو بييلا، وعمرو راجح، وشاكور راثر شرع باحثون على امتداد إفريقيا وآسيا والشرق الأوسط في تصميم نماذج ذكاء اصطناعي تراعي اللغات المحلية والاختلافات الثقافية، على الطريق إلى تحقيق الاستقلال الرقمي. في خضم سباق عالي المخاطر للتسلُح بأدوات الذكاء الاصطناعي بين الولايات المتحدة والصين، أخذت شرارة ثورة مماثلة تتبلور في بقاع أخرى. فمن كيب تاون إلى بنغالور، ومن القاهرة إلى الرياض، عكف باحثون ومهندسون ومؤسسات عامة على تصميم أنظمة ذكاء اصطناعي منتجة محليًا، لا تتحدث فحسب لغات تلك المناطق، بل تتبنى رؤاها الإقليمية وأبعادها الثقافية. ركزت السردية السائدة في مجال أنظمة الذكاء الاصطناعي منذ أوائل هذا العقد على عدد من الشركات الأمريكية المنتجة لهذه الأنظمة مثل شركة «أوبن إيه آي» Open AI ونظامها «جي بي تي» GPT، وشركة «جوجل» ونظامها «جيميناي» Gemini، وشركة «ميتا» Meta ونظامها «لاما» LLaMa، وشركة «أنثروبيك» Anthropic ونظامها «كلود» Claude. لكن في الوقت الذي تنافست فيه هذه الشركات لبناء أنظمة ذكاء اصطناعي أكبر وأقوى أداء، في أوائل عام 2025، سلكت هذه السردية منعطفًا جديدًا، مع إطلاق الشركة الصينية «ديب سيك» Deep Seek لنماذج لغوية كبيرة تنافس نظيرتها الأمريكية بقدر أقل من المتطلبات الحوسبية. واليوم، من كافة ربوع الجنوب العالمي، يتزايد عدد الباحثين الذين انبروا للتصدي لفكرة احتكار هاتين القوتين العظمتين للريادة التقنية في هذا الحقل. فأخذ علماء ومؤسسات من دول مثل الهند وجنوب إفريقيا والإمارات والسعودية في تبني منظور جديد يغير قواعد اللعبة في مجال الذكاء الاصطناعي التوليدي. لم ينصب اهتمام هذه الأطراف الجديدة على توسعة انتشار هذه النماذج، وإنما على تصميمها لتلبي احتياجات المستخدم المحلي بلغته، مع الأخذ في الاعتبار واقعه الاجتماعي والاقتصادي. في هذا الإطار، يقول بينجامين روزمان، وهو أستاذ في جامعة فيتفاترسراند في مدينة جوهانسبرج بجنوب إفريقيا، وأحد كبار مطوري نموذج الذكاء الاصطناعي التوليدي «إنكوبال إم» InkubalM، المُدرب على خمس لغات إفريقية: "حرصًا على استفادة الكوكب بأسره من نماذج الذكاء الاصطناعي، أتمنى أن تتسع دائرة النقاش لتشمل أصواتًا متنوعة ومتزايدة". ذكاء اصطناعي لا يولد في وادي السليكون! تؤدي نماذج القوالب اللغوية الكبيرة مهامها بالتدرُب على فهم فيض شاسع من النصوص على الإنترنت. ومع أن الإصدارات الأحدث من نظام «جي بي تي»، أو «جيميناي»، أو «لاما» تتميز بإجادتها للغات متعددة، فالقدر الهائل الذي تنطوي عليه مجموعات البيانات التي تتدرب عليها هذه الأنظمة من السياقات الغربية أو المواد الصادرة باللغة الإنجليزية يضفي انحيازًا على مخرجاتها. ويعني هذا لمتحدثي الهندية والعربية والسواحيلية والخوسية وعدد لا حصر له من اللغات، أن أنظمة الذكاء الاصطناعي لن تقع فحسب في أخطاء في القواعد النحوية وفي بناء الجمل، بل قد تخطئ فهم مغزى النص تمامًا. في ذلك الصدد، تقول جانكي ناوالي، وهي عالمة لغة في مختبر «إيه آي فور بْهارات» AI4Bharat التابع للمعهد الهندي للتكنولوجيا في مدراس (تشيناي): "في حال اللغات الهندية، لا تبلي نماذج القوالب اللغوية الكبيرة المُدربة على بيانات باللغة الإنجليزية بلاءً حسنًا. فبعض الفروق الثقافية الدقيقة، والاختلافات بين اللهجات، والنصوص العامية تضفي صعوبة على ترجمة هذه اللغات وفهمها". من هنا، يعمل فريق ناوالي على تصميم مجموعات بيانات والإشراف على تدرُب أنظمة الذكاء الاصطناعي عليها، ووضع معايير لتقييم أداء هذه الأنظمة في ما يسميه المتخصصون بـ"اللغات محدودة الموارد"، أي التي لا تتوفر لها مجموعات بيانات رقمية محكمة من أجل استخدامها في عمليات تعلُم الآلة. غير أن المشكلة ليست قاصرة على قواعد النحو أو المفردات اللغوية. فحسبما يفيد فوكوسي ماريفاتي، وهو أستاذ علوم حاسوب في جامعة بريتوريا في جنوب إفريقيا: "كثيرًا ما يكمن المعنى بين السطور. على سبيل المثال، في اللغة الخوسية، تحمل الكلمات معاني محددة، لكن مدلولها الضمني هو ما يهم حقًا". يشارك ماريفاتي في قيادة اتحاد باسم «ماساكاني إن إل بي» Masakhane NLP، وهو اتحاد إفريقي يضم باحثين في مجال الذكاء الاصطناعي، نجح مؤخرًا في تطوير مجموعة معايير محكمة باسم «أفروبنش» AFROBENCH لتقييم إجادة النماذج اللغوية الكبيرة لـ64 لغة إفريقية في 15 مهمة. وأسفرت نتائج أبحاث الفريق، التي نُشرت في مسودة بحثية مارس الماضي، عن قصور جسيم في أداء هذه الأنظمة في جميع اللغات الإفريقية تقريبًا، مقارنة بالإنجليزية، لا سيما في حال النماذج مفتوحة المصدر. ونجد المخاوف ذاتها إزاء كفاءة هذه الأنظمة في البلدان الناطقة بلغة الضاد. فيقول مكي حبيبي، أستاذ علم الروبوتات في الجامعة الأمريكية في القاهرة: "إذا هيمنت الإنجليزية على عملية تدريب الذكاء الاصطناعي، ستخضع أجوبته لفلترة تعتمد عدسة المنظور الغربي لا العربي". وقد خلصت مسودة بحثية نشرتها شركة الذكاء الاصطناعي التونسية «كلاسترلاب» Clusterlab في عام 2024 إلى أن نماذج الذكاء الاصطناعي متعددة اللغات تفشل في التعبير عن ما يرتبط بلغة الضاد من تراكيب لغوية ثرية وأطر ثقافية، لا سيما في السياقات التي تزخر باللهجات. الحكومات: طرف جديد في المعادلة يخوض العديد من دول الجنوب العالمي هذا الرهان لاعتبارات جيوسياسية، وليس لغوية فقط. فالاعتماد على البِنى التحتية الغربية أو الصينية في مجال الذكاء الاصطناعي من شأنه إضعاف السيادة المعلوماتية والتقنية وتقويض السيطرة على السرديات الوطنية. لذا، أخذت بعض حكومات دول الجنوب العالمي في تكريس جانب من طاقاتها لإنتاج نماذج ذكاء اصطناعي خاصة بها. على سبيل المثال، صممت الهيئة السعودية للبيانات والذكاء الاصطناعي (سدايا) نموذج «علّام» ALLaM، الموجّه بالدرجة الأولى للعالم العربي، وهو يرتكز على نموذج «لاما-2» لشركة «ميتا». وقد أثري بما يزيد على 540 مليار وحدة بيانات نصية عربية يشار إليها باسم التوكن. كذلك دعًّمت الإمارات العربية المتحدة عدة مبادرات مماثلة، منها مبادرة «جيس» Jais، وهو نموذج ذكاء اصطناعي مفتوح المصدر يتحدث العربية والإنجليزية، صممته جامعة محمد بن زايد للذكاء الاصطناعي بالتعاون مع شركة تصنيع الرقاقات الحوسبية «سيريبراس سيستمز» Cerebras Systems، وشركة «إنسبشن» Inception الكائنة في مدينة أبوظبي. ويركز مشروع آخر برعاية الإمارات العربية المتحدة باسم «نور» Noor على التطبيقات التعليمية والإسلامية. أما في قطر، فقد طور باحثون من جامعة حمد بن خليفة، ومعهد قطر لبحوث الحوسبة منصة «فنار»Fanar والنموذجين المرتبطين بها «فنار ستار» Fanar Star، و«فنار برايم» Fanar Prime. ومقاربة تقسيم وتحليل النصوص في نموذج «فنار»، الذي دُرب على تريليونات من وحدات التوكن، صُممت خصيصًا لتعكس ثراء تراكيب الكلمات والجمل العربية بالمعاني. أيضًا برزت الهند كمركز رئيس لعمليات توطين أنظمة الذكاء الاصطناعي. إذ دشنت حكومة البلد عام 2024 مبادرة بشراكة بين القطاعين العام والخاص بقيمة 235 كرور (26 مليون يورو)، باسم «بْهارات جِن» BharatGen، تهدف إلى تصميم نماذج أساس (نوع من نماذج الذكاء الاصطناعي) تراعي التنوع الثقافي واللغوي الشاسع الذي تزخر به الهند. ويقود المشروع المعهد الهندي للتكنولوجيا في مومباي، بمشاركة من منظمات تابعة له في المدن الهندية حيدر أباد، وماندي وكنبور، وإندور ومدراس (تشيناي). ومن رحم المبادرة، خرج إلى النور أول منتج لها، وهو نموذج «إي-فيكراي» e-vikrAI القادر على استحداث توصيفات للمنتجات ومقترحات بأسعارها بناء على صورها بالعديد من لغات الهند. وانضمت إلى الركب عدة شركات ناشئة، مثل شركة «كروتريم» Krutrim التابعة لمجموعة «أولا» Ola، وشركة «كوروفر» CoRover، مبتكرة نموذج الذكاء الاصطناعي «بْهارات جي بي تي» BharatGPT. بينما أزاح المختبر الهندي التابع لشركة جوجل الستار عن نموذج «موريل» MuRIL، وهو نموذج لغوي كبير مُدرب حصريًا على اللغات الهندية. وقد تلقت مبادرة الحكومة الهندية أكثر من 180 مقترحًا من باحثين محليين وشركات ناشئة تطرح خططًا لتصميم بنية تحتية على مستوى البلاد لأنظمة الذكاء الاصطناعي والنماذج اللغوية الكبيرة. ووقع الاختيار على شركة «إيه آي سارفام» AI Sarvam الكائنة في بنغالور لبناء أول نموذج لغوي كبير هندي يحقق للبلد "سيادتها"، ويُزمع أن يتمتع بالطلاقة في عدة لغات هندية. أما في إفريقيا، فقد انطلق جانب كبير من هذا الزخم من قاعدة شعبية. على سبيل المثال، خلق اتحاد «ماساكاني إن إل بي» وحركة «ديب ليرنينج إندابا» Deep Learning Indaba – وهي حركة أكاديمية إفريقية – ثقافة بحثية لا مركزية عبر القارة. ومن هنا، انبثقت شركة « ليلابا إيه آي» Lelapa AI الكائنة في مدينة جوهانسبرج، والتي أطلقت نموذج الذكاء الاصطناعي «إنكوبال إم» في سبتمبر من عام 2024. وينتمي هذا النموذج إلى فئة "النماذج اللغوية الصغيرة" (SLM)، ويركز على خمس لغات إفريقية واسعة الانتشار، هي: السواحيلية، ولغة شعوب الهوسا، وشعوب اليوروبا ولغة الزولو واللغة الخوسية. وعنه يقول روزمان: "يقدم هذا النموذج باستخدام 0.4 مليار معامِل فقط أداءً مضاه لنماذج أكبر". وجدير بالذكر أن كفاءة النموذج وحجمه الصغير صُمما ليناسبا البنية التحتية الإفريقية على ما يعتريها من قصور، إلى جانب خدمة تطبيقات واقعية". مثال آخر على نماذج الذكاء الاصطناعي الإفريقية، هو نموذج «أوليزالاما» UlizaLlama، الذي طورته مؤسسة «جاكاراندا هيلث» Jacaranda Health الكينية من 7 مليارات معامِل لدعم النساء الحوامل وحديثات العهد بالأمومة بنظام ذكاء اصطناعي يتحدث اللغات الإفريقية الخمس سالفة الذكر. والمشهد البحثي الهندي يضج بحيوية مماثلة. فنجد أن مختبر «إيه آي فور بْهارات» التابع للمعهد الهندي للتكنولوجيا في مدراس قد أصدر مؤخرًا نموذج «إنديك ترانس 2» IndicTrans 2، الذي يدعم الترجمة من وإلى 22 لغة من لغات الهند الرسمية. كذلك أصدرت الشركة الناشئة «سارفام إيه آي» أول منتجاتها من النماذج اللغوية الكبيرة العام الماضي وهو يدعم 10 من لغات الهند الرئيسة. وفي الوقت الحالي، تطور شركة «كيسان إيه آي» KissanAI، التي شارك في تأسيسها براتيك ديساي أدوات ذكاء اصطناعي توليدي لإرشاد الزُراع بلغتهم الأم. معضلة البيانات غير أن تصميم نماذج لغوية كبيرة للغات التي لا تحظى بتمثيل كاف تواجهه عقبات جسام. وعلى رأس هذه التحديات، تأتي ندرة البيانات اللازمة لتدريب هذه النماذج. وهو ما يؤكده تاباس كومار ميشرا، الأستاذ من المعهد الوطني للتكنولوجيا في مدينة روركيلا شرق الهند، قائلًا: "حتى مجموعات البيانات الهندية تُعد ضئيلة مقارنة بنظيرتها الصادرة باللغة الإنجليزية. من هنا، يُستبعد أن يحقق تدريب هذه النماذج من الصفر كفاءة الأداء ذاتها التي تتمتع بها النماذج المُدربة على بيانات بالإنجليزية". ويؤيده في الرأي روزمان، الذي يضيف: "لا يصلح التدريب على مجموعات البيانات الضخمة كنموذج عمل يُحتذى به في حال اللغات الإفريقية. فببساطة لا يتوفر هذا القدر من البيانات التدريبية". وعليه، يبذل مع فريقه جهودًا رائده في مقاربات بديلة، منها اتباع إطار العمل المعروف باسم «إسيثو» Esethu، وهو بروتوكول يقضي بجمع مجموعات بيانات على نحو أخلاقي من خطاب الناطقين باللغات التي لا تحظى بتمثيل كاف، ثم توزيع العائد للنهوض بتطوير أدوات الذكاء الاصطناعي المخصصة لدعم هذه اللغات. وقد استخدمت المرحلة التجريبية من المشروع نصوصًا مكتوبة لخطاب متحدثين بالخوسية، تُكمِّله بيانات وصفية، بهدف تصميم تطبيقات صوتية. وفي العالم العربي، انطلقت جهود مماثلة. فمثلًا، تُعد مجموعة بيانات شركة «كلاستر لاب» المؤلفة من 101 مليار كلمة عربية الأكبر على الإطلاق من نوعها، وهي مستقاة بدقة ومنقحة من شبكة الويب لدعم تدريب نماذج موجهة بالدرجة الأولى للعالم العربي. ضريبة الانتشار المحدود لكن برغم كل هذا الابتكار، تبقى هناك عقبات كؤود على الناحية العملية. فيقول ديساي، مؤسس شركة «كيسان إيه آي»: "العائد على هذه الاستثمارات منخفض". ورغم عِظم حجم سوق النماذج اللغوية الإقليمية، من يتمتعون بالقدرة الشرائية في هذه السوق يعتمدون إلى اليوم على الإنجليزية". وفي الوقت الذي تستقطب فيه شركات التقنيات الغربية بعضًا من ألمع العقول على مستوى العالم، ومنهم العديد من الهنود والأفارقة، كثيرًا ما يصطدم الباحثون في بلدان الجنوب العالمي بتحديات ممثلة في ضعف التمويل وعدم موثوقية البِنى التحتية الحوسبية في هذه البلدان، وغياب الأطر القانونية الواضحة الحاكمة لاستخدام البيانات وخصوصية المستخدمين". وهو ما يشدد عليه حبيب قائلًا: "تبقى مشكلة غياب التمويل المستدام، وقلة المتخصصين، وعدم التكامُل بالدرجة الكافية مع المنظومات التعليمية والحكومية. وكل هذا لا بُد له أن يتغير". رؤية جديدة للذكاء الاصطناعي إلا أنه برغم العقبات، فلا شك أن رؤية جديدة ومختلفة لأنظمة الذكاء الاصطناعي آخذة في التبلور في الجنوب العالمي. وهي تنحاز إلى الفائدة العملية قبل اعتبارات الوجاهة، وإلى تمكين وإعطاء صوت للمجتمعات المحلية قبل الارتماء في أحضان شركات تفتقر إلى الشفافية. ختامًا، تقول ناوالي: "ثمة اهتمام أكبر بحل مشكلات فعلية من واقع الأشخاص". بعبارة أخرى، عوضًا عن السعي وراء اقتناص أرفع الدرجات على مؤشر معايير ما، يستهدف باحثو الجنوب العالمي ابتكار أدوات تمت بصلة للواقع؛ للمزارعين والطلاب وأصحاب الشركات الصغيرة. ولا غنى عن الشفافية هنا. في ذلك الصدد، يقول ماريفاتي: "تزعم بعض الشركات أن نماذجها مفتوحة المصدر، لكنها لا تفصح إلا عن معامِلات هذه النماذج، وليس البيانات في حد ذاتها. أما في حال نموذج «إنكوبال إم»، فنحن نفصح عن المعاملات والبيانات. إذ نسعى إلى تمكين الآخرين من البناء على ما حققناه، وتحسينه". وفي سباق عالمي، لا يعتد في كثير من الأحيان إلا بسرعة معالجة البيانات ووحدات التوكِن، قد تبدو هذه الجهود متواضعة. لكن بالنسبة لمليارات الأشخاص ممن يتحدثون لغات لا تحظى بموارد كافية في بيانات نماذج الذكاء الاصطناعي الغربية، ترسم هذه الجهود مستقبلًا نملك فيه صوتًا في خطابنا مع هذه الأدوات.

بيروت نيوز

منذ يوم واحد

• بيروت نيوز

جوجل تُطلق أداة 'Stitch' لتصميم الواجهات البرمجية بالذكاء الاصطناعي

أعلنت جوجل خلال فعاليات مؤتمر Google I/O 2025 إطلاق أداة جديدة مدعومة بالذكاء الاصطناعي التوليدي تُدعى 'Stitch'، وهي تتيح للمطورين تحويل أفكار واجهات الاستخدام الأولية إلى تصاميم تطبيقات جاهزة في دقائق معدودة، دون الحاجة إلى تصميم العناصر يدويًا أو برمجتها بنحو منفصل. وتستند الأداة إلى نموذج Gemini 2.5 Pro، وهي متاحة حاليًا عبر منصة Google …