تحويل الصور بالذكاء الاصطناعي.. ضرورة ضمان الاستخدام الأخلاقي

الأنباط -
البطش: التقنيات تتيح تحويل الصور لكنها تحتفظ بالأصل في الخلفية
الأنباط – عمر الخطيب
ضمن التطورات المتسارعة في عالم الذكاء الاصطناعي لا بد من التوقف عند آخر صرعات هذا المجال، والمتمثلة بتوليد الصور الكرتونية.
اندماج تقنية GPT مع شبكات توليد الصور الكرتونية تقنية واعدة وأحدثت ثورة في أرجاء المعمورة، لكنها تحمل جوانب يجب البحث فيها، خاصة مع إمكانية استرجاع الصور الأصلية من خلال تقنيات استعادة المصدر البصري.
ولا شك أن هذه التقنية تمثل ثورة في عالم الرسوم المتحركة، ولكنها تحتاج إلى تنظيم واضح للحفاظ على دور الفنانين وضمان الاستخدام الأخلاقي للذكاء الاصطناعي، لذلك ينبغي أن تكون هذه الأدوات بمثابة مساعد للفنانين وليست بديلًا لهم، بالإضافة إلى وجود بروتوكولات أمان لمنع استرجاع غير مصرح به للصور الأصلية، ليبقى السؤال الأهم: كيف يمكننا تحقيق التوازن بين الذكاء الاصطناعي والإبداع البشري وضمان خصوصية المستخدمين؟
وفي هذا السياق، أشار استشاري الذكاء الاصطناعي والتحول الرقمي المهندس هاني البطش إلى أن هذه التقنية تعتمد على دمج مجموعة من الابتكارات المتقدمة في مجال الذكاء الاصطناعي، أبرزها نموذج GPT-4o القادر على تحليل السياق البصري والسردي لإنشاء شخصيات ورسوم متحركة، إلى جانب شبكات الخصومة التوليدية (GANs) التي تحاكي الأنماط الفنية وتحول الصور الحقيقية إلى أنيميشن عالي الجودة، بالإضافة إلى تدخل تقنيات استعادة الصورة إلى المصدر ضمن هذا التطور، حيث تتيح لـبعض الأنظمة المتقدمة استنتاج الصورة الأصلية استنادًا إلى بيانات التحويل المخزنة.
وأضاف أن من خلال هذا التكامل أصبح بإمكان المستخدمين تحويل صورهم الشخصية إلى مشاهد كرتونية مستوحاة من أساليب فنية مميزة، مثل (أسلوب ستوديو جيبلي)، ليبقى التحدي القائم هو الحفاظ على خصوصية الصور الأصلية ومنع أي استرجاع غير مصرح به لها.
وفيما يتعلق بالفوائد التقنية والتطبيقات الممكنة، بين البطش أن التقنية تعزز من كفاءة وإبداع العمل الفني حيث تسهم في تسريع عملية إنتاج الرسوم المتحركة من خلال تقليل الاعتماد على التحريك اليدوي المعقد مما يوفر الوقت والجهد، كما تتيح إمكانية دمج الذكاء الاصطناعي في العمليات الإبداعية ما يمنح الفنانين القدرة على تحرير تصاميمهم وتطويرها بسرعة وسهولة، مضيفًا أنها تسهم في تحسين الوصول إلى المحتوى الكرتوني عبر تحويل صور المستخدمين إلى أعمال فنية بأساليب متنوعة، ما يفتح المجال أمام تجارب شخصية فريدة، كما أنها تساعد في إحياء الفن التقليدي بصيغة رقمية مرنة لـ إتاحة التعديل والتطوير مع تحسين التفاصيل البصرية، أما في التطبيقات الحساسة ستوفر ميزة استعادة الصور الأصلية عند الحاجة لتعزيز جوانب الأمان والخصوصية.
ورغم الإمكانيات الكبيرة التي تقدمها هذه التقنية إلا أنها تثير عددًا من المخاطر والتحديات التي لا يمكن تجاهلها حيث أوضح البطش أنها تهديد محتمل لـ فرص العمل في مجال الرسوم المتحركة التقليدية ما يستدعي وضع سياسات واضحة لحماية الفنانين ودعم مهاراتهم في ظل التحول الرقمي، بالإضافة إلى أنها تبرز المخاوف الأخلاقية التي تتعلق باستخدام الصور الشخصية دون الحصول على تصريح صريح من أصحابها، وهو ما يفتح الباب أمام انتهاكات محتملة للخصوصية.
وأضاف أن قدرة بعض الأنظمة على استرجاع الصور الأصلية من خلال تقنيات متقدمة تطرح تساؤلات جدية حول حماية البيانات الشخصية، مشيرًا إلى ما قد ينجم من فقدان للطابع الإنساني والعاطفي الذي يميز الرسوم المتحركة التقليدية، حيث تعتمد تلك الأعمال على تعبيرات يدوية دقيقة تنقل مشاعر فريدة يصعب محاكاتها رقميًا.

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

رؤيا نيوز

منذ 21 ساعات

• رؤيا نيوز

ورقة بحثية تكشف سراً جديداً لتفوق 'ديب سيك' على نماذج 'OpenAI'

في تطور لافت قد يعيد تشكيل مشهد الذكاء الاصطناعي العالمي، كشفت 'ديب سيك' عن تفاصيل جديدة حول نموذجها DeepSeek-V3، الذي نجح في تحقيق أداء يفوق بعض نماذج 'OpenAI'، مثل GPT-4.5. التفوق الصيني جاء باستخدام 2048 وحدة معالجة رسومية فقط – أي ما يعادل جزءاً يسيراً من الموارد التي تعتمدها كبرى الشركات. الورقة البحثية الأخيرة التي نشرتها الشركة تحت عنوان 'رؤى حول DeepSeek-V3″، توضح كيف يمكن للتصميم الذكي المشترك بين العتاد والبرمجيات أن يتجاوز حدود ما كان يُعتقد ممكناً في عالم الذكاء الاصطناعي. تصميم جديد وكفاءة غير مسبوقة يعتمد نموذج V3 على تقنية 'مزيج الخبراء' (MoE)، حيث يتم تفعيل 37 مليار معلمة فقط من أصل 671 مليار في كل عملية تنبؤ، مما يُخفض بشكل كبير من استهلاك الطاقة والحوسبة، ويجعل النموذج أكثر كفاءة من نماذج ضخمة مثل GPT-3.5 أو GPT-4. ولعل أبرز ما في التصميم هو تقنيات مثل الانتباه الكامن متعدد الرؤوس (MLA)، والتدريب فائق الكفاءة بدقة FP8، والتنبؤ التخميني المتعدد، وكلها تساهم في تقليل استخدام الذاكرة والتكلفة إلى مستويات غير مسبوقة. 6 ملايين دولار فقط لتكلفة التشغيل بحسب الورقة، تم تدريب النموذج باستخدام 2048 وحدة معالجة من نوع NVIDIA H800، بتكلفة لم تتجاوز 5.576 مليون دولار. وللمقارنة، تشير تقديرات إلى أن تدريب نماذج مشابهة لدى شركات منافسة يكلف مئات الملايين. وتبلغ تكلفة الاستدلال باستخدام النموذج 2.19 دولار لكل مليون رمز، مقارنة بـ 60 دولارًا في بعض الخدمات الأخرى، مما يخلق فارقاً ضخماً في اقتصاديات الذكاء الاصطناعي. تداعيات استراتيجية تسببت الكفاءة العالية لـ V3 من 'ديب سيك' في إحداث صدمة بأسواق التكنولوجيا، وأسهمت في هبوط سهم 'إنفيديا' بنسبة 18% في وقت سابق من هذا العام، مع تزايد الاهتمام بنماذج أكثر ذكاءً وأقل استهلاكاً للطاقة. كما جذب النموذج انتباه الشركات والمؤسسات الكبرى التي تسعى لتقنيات يمكن تشغيلها محلياً أو عبر أجهزة متوسطة، وهو ما يتيحه تصميم DeepSeek-V3. بخلاف النماذج التجارية المغلقة، أتاحت 'ديب سيك' نموذجها عبر منصات مفتوحة مثل 'Hugging Face' و'OpenRouter'، وحصد المشروع أكثر من 15 ألف تقييم على 'GitHub'، مع آلاف الإصدارات المعدّلة، في مشهد يعكس انتشاراً واسعاً عبر آسيا وأوروبا وأميركا الشمالية. قفزة في الأداء لم يتوقف الابتكار هنا، بل أطلقت الشركة في مارس الماضي تحديث DeepSeek-V3-0324، ليصل عدد معالم النموذج إلى 685 مليار، مع تحسينات واضحة في اختبارات مثل MMLU-Pro وAIME، إلى جانب أداء أقوى في اللغة الصينية وتوليد الواجهات الأمامية. الذكاء الاصطناعي يدخل مرحلة جديدة في ضوء هذه التطورات، يبدو أن السباق لم يعد لمن يملك أكبر عدد من المعلمات أو وحدات المعالجة، بل لمن يستطيع تسخير الموارد بكفاءة غير مسبوقة. DeepSeek-V3 يقدم نموذجاً عملياً لمستقبل الذكاء الاصطناعي، حيث يتميز بكونه ذكي، قابل للتوسيع، ومنخفض التكلفة.

Amman Xchange

منذ 4 أيام

• Amman Xchange

الذكاء الاصطناعي: محطات تطور كبرى وفرص وتحديات في الأردن*د. عمر خليف غرايبة

الراي شهد العالم خلال العقد الأخير قفزات استثنائية في مجال الذكاء الاصطناعي، حيث انتقل من نطاق البحث العلمي إلى التطبيقات اليومية التي تمس حياة الأفراد والمؤسسات، وفي خضم هذه الثورة، بات على الدول النامية، ومنها الأردن، أن تبحث لنفسها عن موطئ قدم في هذا التحول العالمي، مستفيدة من فرصه ومواجهة لتحدياته. انطلقت إحدى أهم محطات الذكاء الاصطناعي في 2016 حينما تغلب برنامج AlphaGo على بطل العالم في لعبة Go، باستخدام تقنيات التعلم المعزز والشبكات العصبية، لم يكن الحدث مجرد انتصار تقني، بل إشارة إلى قدرة الآلة على التعامل مع المهام المعقدة، ما فتح آفاقاً جديدة في التفكير حول مستقبل العمل البشري. في 2017، جاء التحول الأكبر عبر نشر ورقة «Transformer» التي قدمت مفهوم «الاهتمام الذاتي»، ما مهد لولادة نماذج لغوية متقدمة مثل BERT وGPT، وهذا الابتكار غيّر قواعد فهم اللغة، وساهم في تطور الترجمة الآلية، وتحليل النصوص، والتفاعل مع الإنسان بلغة طبيعية. وقد شهدت الفترة ما بين 2018 و2019 اعتماد نماذج مثل BERT وGPT-2 في شركات التكنولوجيا الكبرى، وهو ما انعكس على تطور محركات البحث، والمساعدات الذكية، في الأردن بدأت جامعات مثل الجامعة الأردنية وجامعة العلوم والتكنولوجيا بإدخال مساقات متقدمة في تعلم الآلة وتحليل البيانات، وظهرت مبادرات شبابية مثل «AI Jordan» لنشر الوعي بالذكاء الاصطناعي. أما في 2020–2022، فقد ظهر نموذج GPT-3 وChatGPT، ما مثّل ثورة في قدرات الذكاء الاصطناعي التوليدي، وبدأت شركات ناشئة في الأردن مثل «Estarta» و"Abwaab» في استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي في خدمات التعليم والتوظيف، علاوة على وجود مبادرات وزارة الصحة لتطوير أنظمة تنبؤ بالأمراض، بالإضافة إلى توجه الأمن العام لاستخدام تحليل الفيديو في إدارة المرور، كما تشهد الجامعات والمراكز الريادية مثل «iPARK» دعمًا متزايدًا لمشاريع الذكاء الاصطناعي الطلابية في اللغة والتشخيص الطبي والبيانات، ما يؤكد وجود قابلية للتبني المحلي. من 2023 إلى 2025، تسارعت وتيرة الابتكار مع ظهور وكلاء الذكاء الاصطناعي والمساعدين الذكيين، الذين أصبحوا شركاء في اتخاذ القرار، لا مجرد أدوات، ويمكن للأردن استغلال هذه المرحلة في تطوير التعليم الحكومي عبر مساعدين افتراضيين، وتحسين الخدمات الصحية في المناطق النائية من خلال أنظمة تشخيص ذكية. رغم هذه الآفاق، يواجه الأردن تحديات حقيقية، مثل ضعف التمويل الحكومي في البحث العلمي، حيث لا تتجاوز موازنته 0.3% من الناتج المحلي، ومحدودية البنية التحتية الرقمية في بعض المحافظات، كما أن تسرب الكفاءات الأردنية إلى الخارج يشكل عائقاً كبيراً أمام بناء قاعدة بحثية محلية. لكن مع ذلك، يمتلك الأردن ميزات استراتيجية، منها شبكة قوية من الجامعات، وبيئة ريادية نشطة، واهتمام ملكي واضح بالتحول الرقمي، كما ورد في رؤية التحديث الاقتصادي 2033. كما أن وجود صندوق الابتكار والتطوير التابع لوزارة الاقتصاد الرقمي يفتح الباب أمام دعم مشاريع الذكاء الاصطناعي الوطنية. في الختام، لا يمكن للأردن أن يبقى متلقّيا سلبيا في عصر الذكاء الاصطناعي، بل عليه أن يخطو بثقة نحو بناء استراتيجية وطنية متكاملة تدعم البحث التطبيقي، وتوفر تمويلاً طويل الأمد للمشاريع الناشئة، وتكوين بيئة تعليمية وتشريعية محفّزة، وتبني الشراكات بين الجامعات والقطاعين العام والخاص، كما أن دمج الذكاء الاصطناعي في التعليم الحكومي، والصحة، والخدمات الإلكترونية سيعزز الإنتاجية ويخفض التكاليف، ويفتح فرص عمل جديدة ضمن اقتصاد المعرفة، ليكون الذكاء الاصطناعي فرصة للنمو الشامل لا تهديدًا تقنيًا.

أخبارنا

منذ 5 أيام

• أخبارنا

د. عمر خليف غرايبة : الذكاء الاصطناعي: محطات تطور كبرى وفرص وتحديات في الأردن

أخبارنا : شهد العالم خلال العقد الأخير قفزات استثنائية في مجال الذكاء الاصطناعي، حيث انتقل من نطاق البحث العلمي إلى التطبيقات اليومية التي تمس حياة الأفراد والمؤسسات، وفي خضم هذه الثورة، بات على الدول النامية، ومنها الأردن، أن تبحث لنفسها عن موطئ قدم في هذا التحول العالمي، مستفيدة من فرصه ومواجهة لتحدياته. انطلقت إحدى أهم محطات الذكاء الاصطناعي في 2016 حينما تغلب برنامج AlphaGo على بطل العالم في لعبة Go، باستخدام تقنيات التعلم المعزز والشبكات العصبية، لم يكن الحدث مجرد انتصار تقني، بل إشارة إلى قدرة الآلة على التعامل مع المهام المعقدة، ما فتح آفاقاً جديدة في التفكير حول مستقبل العمل البشري. في 2017، جاء التحول الأكبر عبر نشر ورقة «Transformer» التي قدمت مفهوم «الاهتمام الذاتي»، ما مهد لولادة نماذج لغوية متقدمة مثل BERT وGPT، وهذا الابتكار غيّر قواعد فهم اللغة، وساهم في تطور الترجمة الآلية، وتحليل النصوص، والتفاعل مع الإنسان بلغة طبيعية. وقد شهدت الفترة ما بين 2018 و2019 اعتماد نماذج مثل BERT وGPT-2 في شركات التكنولوجيا الكبرى، وهو ما انعكس على تطور محركات البحث، والمساعدات الذكية، في الأردن بدأت جامعات مثل الجامعة الأردنية وجامعة العلوم والتكنولوجيا بإدخال مساقات متقدمة في تعلم الآلة وتحليل البيانات، وظهرت مبادرات شبابية مثل «AI Jordan» لنشر الوعي بالذكاء الاصطناعي. أما في 2020–2022، فقد ظهر نموذج GPT-3 وChatGPT، ما مثّل ثورة في قدرات الذكاء الاصطناعي التوليدي، وبدأت شركات ناشئة في الأردن مثل «Estarta» و"Abwaab» في استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي في خدمات التعليم والتوظيف، علاوة على وجود مبادرات وزارة الصحة لتطوير أنظمة تنبؤ بالأمراض، بالإضافة إلى توجه الأمن العام لاستخدام تحليل الفيديو في إدارة المرور، كما تشهد الجامعات والمراكز الريادية مثل «iPARK» دعمًا متزايدًا لمشاريع الذكاء الاصطناعي الطلابية في اللغة والتشخيص الطبي والبيانات، ما يؤكد وجود قابلية للتبني المحلي. من 2023 إلى 2025، تسارعت وتيرة الابتكار مع ظهور وكلاء الذكاء الاصطناعي والمساعدين الذكيين، الذين أصبحوا شركاء في اتخاذ القرار، لا مجرد أدوات، ويمكن للأردن استغلال هذه المرحلة في تطوير التعليم الحكومي عبر مساعدين افتراضيين، وتحسين الخدمات الصحية في المناطق النائية من خلال أنظمة تشخيص ذكية. رغم هذه الآفاق، يواجه الأردن تحديات حقيقية، مثل ضعف التمويل الحكومي في البحث العلمي، حيث لا تتجاوز موازنته 0.3% من الناتج المحلي، ومحدودية البنية التحتية الرقمية في بعض المحافظات، كما أن تسرب الكفاءات الأردنية إلى الخارج يشكل عائقاً كبيراً أمام بناء قاعدة بحثية محلية. لكن مع ذلك، يمتلك الأردن ميزات استراتيجية، منها شبكة قوية من الجامعات، وبيئة ريادية نشطة، واهتمام ملكي واضح بالتحول الرقمي، كما ورد في رؤية التحديث الاقتصادي 2033. كما أن وجود صندوق الابتكار والتطوير التابع لوزارة الاقتصاد الرقمي يفتح الباب أمام دعم مشاريع الذكاء الاصطناعي الوطنية. في الختام، لا يمكن للأردن أن يبقى متلقّيا سلبيا في عصر الذكاء الاصطناعي، بل عليه أن يخطو بثقة نحو بناء استراتيجية وطنية متكاملة تدعم البحث التطبيقي، وتوفر تمويلاً طويل الأمد للمشاريع الناشئة، وتكوين بيئة تعليمية وتشريعية محفّزة، وتبني الشراكات بين الجامعات والقطاعين العام والخاص، كما أن دمج الذكاء الاصطناعي في التعليم الحكومي، والصحة، والخدمات الإلكترونية سيعزز الإنتاجية ويخفض التكاليف، ويفتح فرص عمل جديدة ضمن اقتصاد المعرفة، ليكون الذكاء الاصطناعي فرصة للنمو الشامل لا تهديدًا تقنيًا. قسم التمويل والمصارف - جامعة آل البيت