الذكاء الاصطناعي التوليدي.. خبير تكنولوجي يكشف تحديات إطلاق نماذج جديدة
أحدث الأمثلة جاءت من شركة "ديب سيك" الصينية الناشئة و"أوبن إيه آي" الأمريكية، حيث واجهتا تأجيلات لافتة في طرح أحدث ابتكاراتهما.
تعثر صيني بسبب الرقائق
مصادر مطلعة كشفت لصحيفة "فايننشال تايمز" أن "ديب سيك" اضطرت لتأجيل إطلاق نموذجها "R2"، بعد فشل جهود التدريب باستخدام رقائق "Ascend" من "هواوي"، واضطرارها للعودة إلى رقائق "إنفيديا" الأمريكية في مرحلة التدريب، مع الاكتفاء بـ"Ascend" للاستنتاج.
محمد الحارثي، استشاري تكنولوجيا المعلومات والإعلام الرقمي، أوضح أن هذه المشكلة تعكس تحديًا جوهريًا تواجهه الشركات الصينية، وهو أن "تطوير نماذج الذكاء الاصطناعي المتقدمة ليس مجرد عملية برمجية، بل هو استثمار بملايين الدولارات، وتكلفة التدريب والتحديث مرتفعة للغاية، خاصة في النماذج العميقة المعقدة (Deep Thinking Models) مثل تشات جي بي تي 5".
ضغوط سياسية واقتصادية
يأتي تعثر "ديب سيك" في ظل ضغوط من السلطات الصينية على الشركات المحلية لاستخدام رقائق "هواوي"، خاصة بعد أن أصبحت صادرات الرقائق الأمريكية إلى الصين محور صراع تجاري.
وفي المقابل، سمحت واشنطن مؤخرًا بعودة مبيعات شريحة "H20" من "إنفيديا" إلى السوق الصينية، وسط مخاوف بكين الأمنية من الاعتماد على مكونات أمريكية في تطوير تقنيات حيوية.
ويشير الحارثي في حديثه لـ"العين الإخبارية" إلى أن "هذه النماذج تتطلب قوة حوسبة هائلة وبيانات ضخمة، ما يجعل الجدوى الاقتصادية محل تساؤل، خصوصًا إذا لم يحقق عدد المستخدمين عائدًا يغطي هذه النفقات".
ويرى أن "النماذج الصينية الجديدة، رغم تقدمها، لا تزال تتحرك ببطء مقارنة بالمنافسين، فالتقنيات المحلية لم تصل بعد إلى مستوى الأداء المطلوب، لكنّها قادرة على تلبية احتياجات فئة من المستخدمين، خاصة عبر ما يعرف بالوكيل الذكي".
أوبن إيه آي.. من التأجيل إلى الإطلاق
في أمريكا، لم تكن الصورة أكثر استقرارًا. فقد أعلنت "أوبن إيه آي" في أغسطس/آب الجاري عن إطلاق نموذج "GPT-5" الذي سيصل إلى 700 مليون مستخدم لـ"شات جي بي تي"، بعد سلسلة تأجيلات طالت حتى إعلان يوليو/تموز الماضي عن تأجيل غير محدد لنموذج مفتوح المصدر كان مقرراً طرحه في الصيف.
ويؤكد الحارثي أن "تأجيل أوبن إيه آي لم يكن مجرد عقبة تقنية، بل كان قرارًا استراتيجيًا مرتبطًا بسلامة الاستخدام وتقييم المخاطر قبل الإطلاق، خاصة مع حساسية النماذج المفتوحة التي يصعب التراجع عنها بعد نشرها".
ويصف هذا التحديث بأنه "قفزة عالمية في قدرات الاستخدام، مقارنة بالإصدار السابق، لكنه جاء بعد فترة ترقب، حيث فضلت الشركة التريث وإجراء اختبارات أمان إضافية قبل الإطلاق".
كما يضيف أن "الشركات الكبرى أصبحت أكثر حذراً في طرح الخصائص الجديدة، إذ تراقب ردود أفعال السوق وخطوات المنافسين قبل ضخ استثمارات إضافية، خصوصًا أن العائدات الفعلية من هذه الابتكارات لا تزال غير واضحة".
تكاليف التطوير.. استثمار ضخم مقابل عائد غير مضمون
وبحسب الحارثي، فإن "تطوير نماذج ذكاء اصطناعي متقدمة، مثل GPT-5 أو R2، يحتاج إلى استثمارات بملايين الدولارات، من دون ضمان تحقيق عائدات تغطي هذه التكاليف على المدى القصير".
ويضيف: "إطلاق أي نموذج جديد لا يتعلق فقط بالقوة التقنية، بل بقدرته على جذب عدد كافٍ من المستخدمين يبرر هذا الاستثمار، وهو ما يدفع البعض إلى التريث ومراقبة حركة المنافسين قبل الدخول بميزات جديدة".
مستقبل المنافسة.. قلة اللاعبين وكثرة الرهانات
ويرى الحارثي أن "المنافسة الحقيقية في نماذج الذكاء الاصطناعي العالمية تدور بين عدد محدود من الشركات العملاقة، لكن حتى مع ضخ مليارات الدولارات، فإن وتيرة الإصدارات ليست بالسرعة التي يتصورها البعض".
تسارع الإنفاق لا يعني بالضرورة تسارع الإصدارات، يقول استشاري تكنولوجيا المعلومات والإعلام الرقمي، بل قد يدفع الشركات إلى مزيد من الحذر، خصوصًا في ظل ضبابية نماذج الاستخدام التجاري الفعلي لهذه التقنيات"، مؤكدًا أن التأجيلات قد تصبح جزءًا طبيعيًا من هذا السباق.
aXA6IDgyLjI0LjIyNy40MyA=
جزيرة ام اند امز
HU
جرب ميزات الذكاء الاصطناعي لدينا
اكتشف ما يمكن أن يفعله Daily8 AI من أجلك:
التعليقات
لا يوجد تعليقات بعد...
أخبار ذات صلة
البوابة العربية للأخبار التقنية
منذ 21 ساعات
- البوابة العربية للأخبار التقنية
تقييم نقدي لنموذج 'GPT-5'.. هل هو حقًا قفزة نحو الذكاء الاصطناعي العام؟
تزعم شركة (OpenAI) أن أحدث نماذجها (GPT-5)، يمثل قفزة نوعية نحو الذكاء الاصطناعي العام (AGI)، وهو مفهوم لطالما زعم قادة قطاع الذكاء الاصطناعي أنه قريب المنال. ووفقًا لتعريف شركة (OpenAI) نفسها، فإن الذكاء الاصطناعي العام هو 'نظام مستقل بدرجة عالية يتفوق على البشر في معظم الأعمال ذات القيمة الاقتصادية'. ومع ذلك، تبدو الحجج التي يقدمها سام ألتمان، الرئيس التنفيذي للشركة، لدعم كون نموذج (GPT-5) خطوة مهمة في هذا الاتجاه غير مقنعة بنحو لافت. فقد أبدى بعض المستخدمين الأوائل خيبة أمل من أداء نموذج (GPT-5) في بعض المهام مثل الكتابة الإبداعية، في حين رأى آخرون أن الفجوة بينه ونماذج منافسة من جوجل وأنثروبيك لم تتقلص بالنحو المأمول. ومن ثم؛ ظهرت الكثير من التساؤلات حول مدى قدرته الفعلية على تجاوز حدود النماذج اللغوية الكبيرة الحالية، وهل يمثل بالفعل قفزة نوعية نحو ذكاء اصطناعي قادر على منافسة القدرات البشرية في معظم المجالات؟ لذلك يهدف هذا التقرير إلى تفكيك هذه الادعاءات من خلال تحليل الإمكانيات المعلنة للنموذج، والقيود التي لا يزال يواجهها، والابتكار التقني الذي يرتكز عليه، ووضع كل ذلك في سياق التطور الأوسع لمجال الذكاء الاصطناعي: أولًا؛ ما الإمكانيات المعلنة في نموذج (GPT-5)؟ يزعم ألتمان أن نموذج (GPT-5) يظهر تحسينات ملحوظة مقارنةً بالنماذج السابقة، مثل: كفاءة أفضل في كتابة الأكواد البرمجية: يؤكد ألتمان أن النموذج أصبح أكثر قدرة على إنتاج أكواد برمجية دقيقة. يؤكد ألتمان أن النموذج أصبح أكثر قدرة على إنتاج أكواد برمجية دقيقة. تقليل الهلوسة وتحسين اتباع التعليمات: يزعم ألتمان أن النموذج يقع في الهلوسة (تقديم معلومات غير صحيحة) بمعدل أقل من الإصدارات السابقة، وأنه أكثر دقة في تنفيذ التعليمات، خاصةً تلك التي تتطلب خطوات متعددة أو استخدام برامج أخرى. يزعم ألتمان أن النموذج يقع في الهلوسة (تقديم معلومات غير صحيحة) بمعدل أقل من الإصدارات السابقة، وأنه أكثر دقة في تنفيذ التعليمات، خاصةً تلك التي تتطلب خطوات متعددة أو استخدام برامج أخرى. زيادة الأمان: أصبح نموذج (GPT-5) أكثر أمانًا وأقل تملقًا للمستخدمين، إذ لا يميل إلى تقديم معلومات ضارة لمجرد إرضائهم. ويصل ألتمان إلى حد القول إن نموذج (GPT-5) يقترب أكثر من فكرة المساعد الخبير، إذ يصفه بأنه النموذج الأول الذي يعطي انطباعًا وكأن المستخدم يتحدث مع شخص يحمل درجة الدكتوراه في أي موضوع. ثانيًا؛ ما القيود التي لا يزال يواجهها نموذج (GPT-5)؟ تبدو التحسينات التي يقدمها نموذج (GPT-5)، كأنها مجرد تطورات تدريجية على نماذج سابقة، وليس قفزة نوعية نحو الذكاء الاصطناعي العام، فالنموذج لا يزال يفتقر إلى القدرة على التعلم من تجاربه الخاصة، كما أنه يظهر قصورًا واضحًا في فهمه للعالم الحقيقي، والدليل على ذلك محاولته الفاشلة لرسم خريطة لأمريكا الشمالية، التي توضح أنه يفتقر إلى فهم السياق. Sam Altman: With GPT-5, you'll have a PhD-level expert in any area you need Me: Draw a map of North America, highlighting countries, states, and capitals GPT 5: *Sam Altman forgot to mention that the PhD-level expert used ChatGPT to cheat on all their geography classes… — Luiza Jarovsky, PhD (@LuizaJarovsky) August 10, 2025 وعلاوة على ذلك؛ لا يزال نموذج (GPT-5) غير قادر على تحقيق دقة عالية في الاختبارات العلمية المعقدة مثل: (Humanity's Last Exam)، الذي يتضمن أسئلة معقدة في مختلف المجالات العلمية، إذ حقق النموذج نسبة دقة لم تتجاوز 42%، وهي نتيجة أقل من منافسه المباشر نموذج (Grok 4) لشركة (xAI)، الذي حقق نسبة دقة بلغت 44%. ويثير هذا الأداء الشكوك حول قدرة (GPT-5) على التفكير والاستدلال بنحو عميق، وهي سمات أساسية للذكاء الاصطناعي العام. وتجدر الإشارة إلى أن (Humanity's Last Exam)، هو اختبار معياري صُمم لتقييم قدرات نماذج الذكاء الاصطناعي المتقدمة، ويهدف هذا الاختبار إلى تجاوز المعايير التقليدية، التي أصبحت نماذج الذكاء الاصطناعي الحالية قادرة على التفوق فيها بسهولة. ثالثًا، ما الابتكار التقني الذي يرتكز عليه النموذج الجديد؟ يكمن الابتكار التقني الرئيسي وراء نموذج (GPT-5) في إدخال مفهوم (الموجّه اللحظي الذكي) Real-Time Router، وهو عبارة عن آلية تعمل على تحديد النموذج الأنسب من بين نماذج (GPT) المختلفة للإجابة عن سؤال معين. بعبارة أخرى، يقرر الموجّه مقدار الجهد الحسابي الذي يجب استثماره في الإجابة، ويتعلم من ردود الفعل السابقة لتحسين خياراته بمرور الوقت. وتشمل خيارات التفويض نماذج (GPT) السابقة، بالإضافة إلى نموذج (GPT-5 Thinking) الجديد، الذي يُفترض أنه أعمق في الاستدلال، لكن ما هو هذا النموذج الجديد بالضبط؟ لا تقدم شركة (OpenAI) أي تفاصيل واضحة عنه؛ فهي لا تذكر أنه يعتمد على خوارزميات جديدة أو أنه دُرب على بيانات جديدة. ويفتح هذا الغموض الباب للتكهنات، إذ قد يكون هذا النموذج ليس سوى آلية متطورة للتحكم في النماذج الحالية، عبر دفعها للعمل بنحو أكثر تركيزًا من خلال استعلامات متكررة حتى تصل إلى النتيجة المرجوة، مما يمنح انطباعًا بالتفكير العميق بينما هو في الواقع مجرد إعادة صياغة محسّنة. باختصار، قد لا يكون نموذج (GPT-5) خطوة مهمة نحو الذكاء الاصطناعي العام، بل مجرد تحسين تدريجي وذكي للنماذج الحالية. ولكن هل يعني ذلك أن النماذج اللغوية الكبيرة وصلت إلى مرحلة الثبات؟ شهد عالم الذكاء الاصطناعي تحولًا كبيرًا في عام 2017 مع اكتشاف باحثين في جوجل لبنية جديدة للذكاء الاصطناعي سمحت بالتقاط أنماط معقدة داخل تسلسلات الكلمات التي تشكل اللغة البشرية، فقد قدموا في ورقتهم البحثية التي حملت عنوان (Attention Is All You Need)، مفهوم (المحولات) Transformers، وهي أنظمة تساعد نماذج الذكاء الاصطناعي في التركيز على أهم المعلومات في البيانات التي تُحللها، وقد فتح هذا الاكتشاف الباب أمام تطوير ما يُعرف اليوم باسم النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs). وتميزت النماذج اللغوية الكبيرة بقدرتها على محاكاة الذكاء البشري بنحو متزايد عبر تحليل كميات ضخمة من النصوص، وتعتمد هذه النماذج، مثل: ChatGPT، على ربط توجيه المستخدم بالاستكمال الأكثر ترجيحًا وفقًا للأنماط الموجودة في بيانات التدريب. ومع ذلك؛ تعتمد هذه النماذج في جوهرها على مبدأ بسيط، فهي تعمل كجداول ضخمة تربط بين المحفزات (طلبات المستخدمين) والاستجابات، فعندما تقدم طلبًا (prompt)، يبحث النموذج في هذا الجدول الضخم ليجد أفضل رد ممكن. قد تبدو هذه الفكرة بسيطة، ولكن المثير للدهشة هو أن هذه النماذج استطاعت التفوق على أنظمة ذكاء اصطناعي أخرى أكثر تعقيدًا، ليس بالضرورة من حيث الدقة والموثوقية، بل من حيث المرونة وسهولة الاستخدام، مما جعلها تكتسب شعبية واسعة وتغير من طريقة تفاعلنا مع الذكاء الاصطناعي. ومع ذلك، لا يزال الجدل قائمًا حول كون هذه النماذج قادرة على تحقيق الاستدلال الحقيقي أو فهم العالم بطرق مشابهة للبشر، أو التعلم من تجاربها لتحسين سلوكها، وهي مكونات أساسية لتحقيق الذكاء الاصطناعي العام. تقنية (الموجّه).. ابتكار أم إعادة صياغة؟ ظهرت في السنوات الأخيرة صناعة متكاملة تركز في ترويض النماذج اللغوية الكبيرة ذات الأغراض العامة لجعلها أكثر موثوقية في تطبيقات محددة، إذ تعمل هذه الشركات على صياغة توجيهات فعالة، وتوجيه النماذج عدة مرات، أو استخدام نماذج متعددة لتحقيق النتائج المرجوة. ويأتي هنا نموذج (GPT-5) بميزته الجديدة، وهي تقنية (الموجّه)، التي تدمج هذه الفكرة في صميم النموذج، وإذا نجحت هذه الخطوة، فمن المحتمل أن تقل الحاجة إلى مهندسي (أوامر الذكاء الاصطناعي)، الذين يعملون في الشركات الوسيطة، والذين يقومون بهذه التعديلات. كما ستجعل (GPT-5) أقل تكلفة للمستخدمين، لأنه سيقدم فائدة أكبر دون الحاجة إلى تحسينات إضافية. ومع ذلك، قد يكون تقديم تقنية (الموجّه) اعترافًا ضمنيًا من شركة (OpenAI) بأننا وصلنا إلى نقطة لا يمكن فيها تحسين النماذج اللغوية الكبيرة بنحو أكبر، وإذا كان هذا صحيحًا، فإنه يثبت صحة رأي العلماء والخبراء الذين يجادلون منذ مدة طويلة بأنه لن يكون من الممكن التغلب على القيود الحالية للذكاء الاصطناعي دون تجاوز بنية النماذج اللغوة الكبيرة نفسها. باختصار، لا يمكن الوصول إلى مرحلة الذكاء الاصطناعي العام عن طريق زيادة حجم النماذج أو تعقيدها، بل يجب البحث عن بنى جديدة تمامًا. ولكن يعيد هذا التوجه إلى الأذهان مفهوم (الاستدلال الماورائي) meta-reasoning، الذي ساد في التسعينيات، والذي يقوم على فكرة (الاستدلال حول الاستدلال)، أي تقسيم المهام المعقدة إلى مشكلات صغيرة يمكن حلها بمكونات أكثر تخصصًا. وقد كان هذا النموذج هو السائد في الذكاء الاصطناعي قبل أن يتحول الاهتمام إلى النماذج اللغوية الكبيرة. لذلك قد يمثل إطلاق (GPT-5) نقطة تحول مهمة في عالم الذكاء الاصطناعي، فمع أنه قد لا يُعيدنا بالكامل إلى الأساليب القديمة، لكنه قد يكون بداية نهاية عصر النماذج الضخمة، التي يستحيل فهم عملياتها الداخلية، والتوجه نحو إنشاء أنظمة ذكاء اصطناعي يمكننا فهمها والسيطرة عليها وتطويرها وفقًا لأسس هندسية واضحة، مما يذكرنا بأن الرؤية الأصلية للذكاء الاصطناعي التي لم تكن تهدف فقط إلى استنساخ الذكاء البشري، بل إلى فهمه بعمق.
الاتحاد
منذ 21 ساعات
- الاتحاد
تحذير من رئيس تشات جي بي تي.. تحقق دائماً قبل أن تثق بالإجابات!
في عصر الذكاء الاصطناعي، أصبح ChatGPT أحد أشهر الأدوات الرقمية للحصول على إجابات سريعة لمختلف الأسئلة. لكن حتى مع التطورات الكبيرة في نموذج GPT-5، يحذر رئيس ChatGPT المستخدمين من الاعتماد الكامل على المعلومات التي تقدمها الأداة، مؤكدًا أن التحقق الدائم قبل الثقة بالإجابات أصبح ضرورة. هذا التحذير يسلط الضوء على حدود الذكاء الاصطناعي ويذكرنا بأن التكنولوجيا، مهما كانت متطورة، لا يمكن أن تحل محل الخبرة البشرية الدقيقة. اقرأ أيضاً.. الذكاء الاصطناعي يتقن الخداع! الذكاء الاصطناعي كمرجع ثانوي وليس أساسي رغم التحسينات الكبيرة في GPT-5، يوصي خبراء OpenAI باستخدام ChatGPT كمصدر ثانوي فقط، وليس كمرجع نهائي للمعلومات. فالنظام لا يزال معرضًا للخطأ، ويميل أحيانًا إلى اختلاق معلومات، وهي ظاهرة تعرف باسم "الهلوسة". لذلك، من المهم دائمًا التحقق من المعلومات عبر مصادر موثوقة أو خبراء متخصصين. كيف ولماذا تحدث "الهلوسة" في ChatGPT تعمل نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي على توقع الإجابة الأكثر احتمالًا استنادًا إلى بيانات التدريب، لكنها لا تمتلك فهمًا حقيقيًا للحقائق. هذا يعني أن الإجابات قد تكون دقيقة في بعض الحالات، لكنها قد تكون مضللة في حالات أخرى. لذلك، يعتمد نجاح استخدام ChatGPT على التوازن بين الاعتماد عليه والتحقق المستمر من المعلومات. GPT-5.. تحسينات كبيرة لكنها ليست مثالية وفقاً لموقع Cent، أكد رئيس ChatGPT أن GPT-5 يمثل تحسينًا ملموسًا في تقليل الأخطاء والهلوسة، لكنه لا يزال بعيدًا عن الكمال. الأداء الأفضل يكون عند ربط الأداة بمصادر موثوقة أو بيانات داخلية دقيقة، مثل محركات البحث أو قواعد البيانات الرسمية، ما يزيد من دقة الإجابات ويحد من المخاطر المحتملة. اقرأ أيضاً.. تحذيرات علمية.. أدوات البحث بالذكاء الاصطناعي تختلق مصادر وروابط وهمية نصائح مهمة للمستخدمين . تحقق دائمًا من المعلومات من مصادر موثوقة قبل اتخاذ أي قرار. . لا تعتمد على الروابط أو الملخصات التي يقدمها ChatGPT دون تدقيق؛ فقد تحتوي على تحريف. . استخدم الأداة كمرجع ثانوي أو مساعد، وليس كمصدر نهائي للحقائق. . كن حذرًا عند التعامل مع معلومات مالية أو طبية أو قانونية؛ استشر دائمًا مختصين مؤهلين. في النهاية، يذكرنا هذا التحذير أن الذكاء الاصطناعي مهما بلغ من قوة لا يمكن أن يحل محل العقل البشري تمامًا. فالثقة العمياء قد تقود إلى أخطاء كارثية، بينما الجمع بين دقة التقنية وحكمة الإنسان هو السبيل الوحيد لبناء مستقبل أكثر وعيًا وأمانًا. إسلام العبادي(أبوظبي)
العين الإخبارية
منذ 2 أيام
- العين الإخبارية
أمن وحماية المديرين التنفيذيين.. صناعة موازية داخل شركات التكنولوجيا
يبدو أن أن ملف الحماية الأمنية سيظل بنداً ثابتاً على جدول أعمال عمالقة التكنولوجيا في المستقبل القريب. في مواجهة تصاعد التهديدات الأمنية والهجمات الإلكترونية، رفعت كبرى شركات التكنولوجيا إنفاقها على الحماية الشخصية لمديريها التنفيذيين إلى مستويات غير مسبوقة. ووفقًا لتقرير "فايننشال تايمز"، فإن شركات مثل ميتا، ألفابت، إنفيديا، وأمازون ضاعفت موازناتها الأمنية بعد سلسلة من الأحداث العنيفة وازدياد انخراط التنفيذيين في السياسة الأمريكية. إنفاق قياسي وبلغ إجمالي الإنفاق على الحماية الشخصية للمديرين التنفيذيين في 10 شركات تكنولوجية كبرى أكثر من 45 مليون دولار في 2024، بزيادة تتجاوز 10% عن العام السابق. وتصدرت "ميتا" القائمة بميزانية 27 مليون دولار لتأمين مارك زوكربيرغ وعائلته، ما يعكس حجم المخاطر المحيطة بكبار التنفيذيين. وتصاعدت المخاوف الأمنية عقب اغتيال الرئيس التنفيذي لشركة United Healthcare، في حادث إطلاق نار أثار ذعرًا واسعًا. كما شهدت نيويورك إطلاق نار استهدف مقر الرابطة الوطنية لكرة القدم، ما زاد الضغط على الشركات لتشديد إجراءاتها. وأصبح الرئيس التنفيذي لشركة بالانتير، أليكس كارب، الذي ارتفعت ثروته بـ7 مليارات دولار، يتنقل برفقة حراسة مشددة بسبب ارتباط شركته بعقود عسكرية مثيرة للجدل. أما جن-سين هوانغ، مدير "إنفيديا"، فارتفعت ميزانية تأمينه من 2.2 إلى 3.5 مليون دولار بعد أن أصبحت شركته من أكثر الشركات قيمة عالميًا. أما إيلون ماسك، المعروف بدعمه السياسي العلني لليمين، أعلن سابقًا أنه تعرض لمحاولتي اغتيال في أقل من عام. ويسافر حاليًا مع طاقم أمني ضخم يصل إلى 20 حارسًا، ويدير شركته الأمنية الخاصة. وبينما تقول "تسلا" إنها أنفقت فقط 500 ألف دولار على أمنه، يرجح أن التكاليف الحقيقية تتحملها شركاته الأخرى مثل "سبيس إكس". أرقام لافتة - أمازون أنفقت 1.6 مليون دولار لتأمين جيف بيزوس، و1.1 مليونًا لمديرها الحالي. - "أبل" خفضت ميزانية تأمين تيم كوك من 2.4 إلى 1.4 مليون دولار. - شركات العملات الرقمية مثل كوينبيس أنفقت ملايين على تأمين مديريها، مع تصاعد تهديدات الخطف. ووفقًا لخبراء الأمن، فإن التهديدات لم تعد تقتصر على موظف غاضب أو خصم تجاري، بل أصبحت موجهة ضد الرمز التنفيذي نفسه، وتشمل محاولات خطف، اقتحام منازل، وهجمات إلكترونية متطورة مثل استخدام الذكاء الاصطناعي لتزوير الصوت وتحويل أموال عبر محافظ رقمية غير قابلة للتتبع. ودفعت هذه التطورات شركات مثل CVS وAnthem إلى حذف معلومات مديريها من الإنترنت. كما تم فرض استخدام الطائرات الخاصة فقط لكبار التنفيذيين في شركات مثل لوكهيد مارتن. aXA6IDIzLjIzNi4yNDkuNzEg جزيرة ام اند امز US
