💠 تعارض علم ایمنی شناختی و سیاست‌گذاری هوش مصنوعی در آمریکا 🔹در آستانه آغاز دومین دوره ریاست‌جمهوری دونالد ترامپ، مؤسسه ملی استاندارد و فناوری آمریکا (NIST) یک مطالعه کم‌سابقه بر روی مدل‌های مرزی (Frontier Models) انجام داد که نتایج آن هرگز منتشر نشد. این پروژه، در قالب یک تمرین «رد تیمینگ» شناختی-امنیتی، نقص‌ها و آسیب‌پذیری‌های مهمی را در چندین سامانه پیشرفته هوش مصنوعی و حتی در چارچوب مدیریت ریسک NIST AI 600-1 آشکار کرد. 🔺جزئیات کلیدی مطالعه: 🔹محل و زمان برگزاری: کنفرانس CAMLIS (امنیت اطلاعات و یادگیری ماشین کاربردی) در آرلینگتون، اکتبر سال گذشته. 🔹مقیاس یافته‌ها: شناسایی ۱۳۹ روش نو برای وادارکردن سیستم‌ها به رفتار نامطلوب، شامل تولید اطلاعات گمراه‌کننده، نشت داده‌های شخصی، و تسهیل حملات سایبری. 🔹سیستم‌های مورد آزمایش: مدل LLaMA (متا)، پلتفرم Anote، ابزار دفاعی Robust Intelligence، و سامانه ساخت آواتارهای هوش مصنوعی Synthesia. 🔹دستاورد شناختی: آشکارشدن ناکارآمدی برخی طبقات ریسک در چارچوب NIST، از جمله ضعف در تعریف عملیاتی خطرات و پیش‌بینی تعاملات هیجانی کاربران با سیستم‌ها. 🔹یافته‌های خاص: موفقیت در دورزدن محدودیت‌های LLaMA با استفاده از زبان‌های روسی، گجراتی، مراتی و تلوگو برای دریافت اطلاعات حساس درباره عضویت در گروه‌های تروریستی. 🔺ابعاد سیاسی و راهبردی: منابع آگاه می‌گویند که عدم انتشار گزارش به‌دلیل احتمال برخورد با خط‌مشی دولت جدید بوده است؛ دولت ترامپ قصد دارد ارجاعات به مبارزه با اطلاعات گمراه‌کننده، تنوع، برابری، شمول (DEI) و تغییرات اقلیمی را از چارچوب مدیریت ریسک NIST حذف کند. با این حال، برنامه رسمی «اقدام هوش مصنوعی» ترامپ، خود شامل برگزاری هکاتون‌های ملی برای آزمون شفافیت، کارایی و امنیت سیستم‌های AI است، دقیقاً مشابه تمرین انجام‌شده. این رویداد، که بخشی از برنامه Assessing Risks and Impacts of AI (ARIA) بود، از منظر علوم شناختی اهمیت مضاعفی دارد: نشان می‌دهد که حتی چارچوب‌های رسمی ایمنی، در مواجهه با رفتار تطبیقی و چندزبانه مدل‌ها، نیازمند بازطراحی عمیق هستند. عدم انتشار این داده‌ها، جامعه علمی را از بینش‌های حیاتی برای بهبود ایمنی و تاب‌آوری شناختی در عصر هوش مصنوعی محروم کرده است. 🏷 دسترسی به پرونده ویژه خبری-تحلیلی 🌐 متاکاگ | فراتر از شناخت

💠 گوگل و مهندسی نسل «بومیان هوش مصنوعی» 🔹گوگل اعلام کرده است که پیشرفته‌ترین ابزارهای هوش مصنوعی خود، از جمله Gemini 2.5 Pro و حالت نوآورانه Guided Learning را به‌صورت رایگان در اختیار میلیون‌ها دانشجوی دانشگاهی قرار می‌دهد. این طرح، که در آمریکا، ژاپن، اندونزی، کره و برزیل آغاز شده، با پشتیبانی یک بسته حمایتی ۳ ساله به ارزش ۱ میلیارد دلار برای آموزش سواد هوش مصنوعی، برنامه‌های مهارت‌آموزی شغلی، تحقیقات دانشگاهی و زیرساخت ابری همراه است. 🔺جزئیات کلیدی طرح: ▫️اشتراک ۱۲ ماهه رایگان Google AI Pro شامل دسترسی گسترده به Gemini 2.5 Pro برای پرسش، بارگذاری تصویر، تولید ویدئو با Veo 3، سازماندهی فکری با NotebookLM، و بهره‌گیری از عامل کدنویسی غیرهمزمان Jules. ▫️Guided Learning: مدلی شناخت‌محور که به‌جای ارائه پاسخ مستقیم، از طریق پرسش‌گری، مراحل گام‌به‌گام و بازخورد تعاملی، مهارت‌های تفکر انتقادی و فهم عمیق مفاهیم را تقویت می‌کند. ▫️پشتیبانی از یادگیری چندوجهی با ترکیب متن، تصویر، ویدئو و آزمون‌های تعاملی. ▫️ظرفیت ذخیره‌سازی ۲ ترابایتی برای پروژه‌ها، یادداشت‌ها و محتوای درسی. 🔹این اقدام بخشی از راهبرد گوگل برای شکل‌دهی به نسل نخست «بومیان هوش مصنوعی» است؛ نسلی که از ابتدای مسیر آموزش عالی، تعامل روزمره با مدل‌های مولد را تجربه می‌کند و در نتیجه، نه تنها در فرآیند یادگیری، بلکه در بازطراحی الگوهای شغلی آینده نقش خواهد داشت. با توجه به اینکه بیش از ۸۰٪ از دانشگاه‌های برتر آمریکا از Google Workspace for Education استفاده می‌کنند، ادغام این ابزارها در محیط‌های آموزشی می‌تواند تغییر پارادایم یادگیری از مدل پاسخ‌محور به مدل فهم‌محور را تسریع کرده و زیرساخت شناختی لازم برای ورود به اقتصاد مبتنی بر هوش مصنوعی را ایجاد نماید 🏷 پیوست گزارش و تحلیل 🌐 متاکاگ | فراتر از شناخت

💠 پیوند چالش‌برانگیز نسل جدید هوش مصنوعی با دستیارهای صوتی: ارزیابی موردی ارتقاء Alexa+ /نیویورک‌تایمز/ 🔹آمازون پس از سال‌ها کار فشرده، نسخه جدید دستیار صوتی خود را با نام Alexa+ عرضه کرده که بر پایه مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) مشابه ChatGPT طراحی شده است. هدف، ترکیب توان گفت‌وگوی طبیعی و خلاقیت هوش مصنوعی زایشی با عملکردهای روزمره و دقیق نسخه قدیمی Alexa بود. این ارتقاء، مستلزم بازطراحی گسترده و جایگزینی معماری الگوریتمی مبتنی بر قواعد قطعی با مدل‌های احتمالاتی و ترکیب بیش از ۷۰ مدل هوش مصنوعی (از جمله مدل‌های داخلی آمازون و مدل‌هایی مانند Claude شرکت Anthropic) در یک سیستم هماهنگ‌کننده بود که درخواست‌ها را به مدل مناسب ارجاع می‌دهد. 🔹بهبودها: ▫️پردازش زبانی روان‌تر و تعامل مشابه مکالمه انسانی، بدون نیاز به تکرار کلمه فعال‌ساز (Wake Word). ▫️اجرای دستورات چندمرحله‌ای (مثلاً تنظیم هم‌زمان چند تایمر یا طراحی و ارسال برنامه سفر). ▫️قابلیت‌های خلاقانه مانند داستان‌سرایی و رزرو مکان‌ها. 🔺چالش‌ها و کاستی‌ها: ▫️بروز خطاهای واقعیتی (Hallucination) و پیشنهادهای نادرست محصول. ▫️ناتوانی در اجرای برخی عملکردهای پایه که نسخه قبلی به‌خوبی انجام می‌داد. ▫️کندی در پاسخ‌گویی و پرگویی غیرضروری (Verbose Output). ▫️تأخیر در فعال‌سازی برخی ویژگی‌های وعده‌داده‌شده مانند «روتین‌های هوشمند مبتنی بر حضور». 🔺چالش فنی کلیدی: ترکیب سیستم‌های قدیمی و خدمات موجود با ماهیت انعطاف‌پذیر و غیرقطعی مدل‌های زایشی، که هم باعث افزایش خلاقیت و انعطاف می‌شود و هم ریسک افت دقت و کارایی را بالا می‌برد. آمازون اذعان دارد که «لبه‌های ناصاف» این فناوری با گذر زمان اصلاح خواهد شد. 🔺نتیجه‌گیری شناختی: تجربه Alexa+ نشان می‌دهد که در گذار از معماری‌های قطعی به سامانه‌های زایشی، مسئله اصلی نه صرفاً قدرت پردازش زبان، بلکه همگرایی هوشمندانه خلاقیت مدل‌های LLM با قابلیت اطمینان سیستم‌های عملیاتی است. این گذار، به نوعی «بازآموزی زبانی» کاربران نیز نیاز دارد و نمونه‌ای از چالش‌های تلفیق فناوری‌های نوین با زیرساخت‌های قدیمی است، چالشی که نه فقط آمازون، بلکه سایر بازیگران بزرگ فناوری نیز با آن دست به گریبان‌اند. 🌐 متاکاگ | فراتر از شناخت

💠 مقررات هوش مصنوعی اتحادیه اروپا 🔹از ۲ اوت ۲۰۲۵، «قانون هوش مصنوعی اتحادیه اروپا» وارد مرحله جدید اجرای الزامات شده است. این مقررات، تمامی سامانه‌های هوش مصنوعی تازه‌عرضه‌شده در بازار اروپا از جمله چت‌بات‌ها و محتوای تولیدشده به‌وسیله AI را ملزم می‌کند که با برچسب‌گذاری شفاف و افشای منبع تولید عرضه شوند. دامنه شمول این قانون فرامرزی بوده و هم توسعه‌دهندگان (Providers) و هم به‌کارگیرندگان (Deployers) سامانه‌های هوش مصنوعی را در بر می‌گیرد؛ حتی اگر شرکت در ایالات متحده مستقر باشد و صرفاً به کاربران اتحادیه اروپا خدمات بدهد. 🔹برای مدیران مالی (CFO) شرکت‌های آمریکایی، این قانون تعهدات و هزینه‌های جدیدی به همراه دارد. نقض الزامات می‌تواند منجر به جریمه‌ای معادل ۳۵ میلیون یورو برای هر تخلف یا ۷٪ درآمد سالانه جهانی، هرکدام بیشتر باشد شود. در مواردی حتی امکان تعطیلی کامل پلتفرم هوش مصنوعی نیز وجود دارد. 🔹ارائه‌دهندگان مدل‌های هوش مصنوعی عمومی (General-Purpose AI) از ۲ اوت ملزم به: ▫️ارائه مستندات فنی ▫️انتشار خلاصه داده‌های آموزشی ▫️ارائه اطلاعات فنی به کاربران پایین‌دستی ▫️و اتخاذ سیاست‌های حق‌کپی‌رایت و کاهش ریسک سیستماتیک هستند. 🔹مدل‌هایی که پیش از این تاریخ در بازار اتحادیه اروپا فعال بوده‌اند، تا سال ۲۰۲۷ فرصت انطباق دارند. تیم‌های مالی در آمریکا باید نقش خود را روشن کرده، بودجه آموزش کارکنان و بازبینی حقوقی را تخصیص دهند، و کلیه تصمیمات را مستندسازی کنند. الزامات آموزش پرسنل مرتبط با AI از ۲ فوریه ۲۰۲۵ لازم‌الاجرا شده است. بسیاری از شرکت‌ها نیز به‌دلیل نداشتن ظرفیت داخلی، ناگزیر به استفاده از مشاوران حقوقی خارجی خواهند بود؛ که باید در برآورد هزینه‌ها لحاظ شود. 🏷 ضمیمه‌ی تحلیلی رویداد 🌐 متاکاگ | فراتر از شناخت

🔷 ترجمه کلیپ: مغزت وقتی داری درس می خونی این شکلیه. هر وقت با دانش جدید روبرو بشه، سلولهای عصبی مغزت با سرعت بالا رشد می کنند همین طور که تو فکر می کنی و یاد می گیری. ارتباطات جدید ایجاد می کنند که یعنی تو چیز جدید یاد گرفتی. این تغییر کوچک و با این حال شگفت انگیز، راز اصلی نحوه کار مغزمونه. وقتی به یادگیری و فکر درباره اون مطلب ادامه میدی، ارتباط بین اون نورون ها نه تنها قوی تر میشه، بلکه شاخه های جدید هم ایجاد میشه و دانش موضوعات مختلف در هم آمیخته و بافته میشن. این ارتباطات همین طور قوی تر میشن؛ شبکه عصبی مغزت مدام خودشو تنظیم و بهینه سازی می کنه. وقتی با مسائل ساده روبرو میشی، شبکه عصبی خیلی سریع (بین سوال و جواب) ارتباط برقرار می کنه. اگر با مسائل دشوار روبرو بشی، مغزت شاخه های بیشتری رو داخل شبکه عصبی کنونی بسط میده که باعث ایجاد ارتباطات شبکه عصبی پیچیده تری میشه. به خاطر همینه که هرچی بیشتر از مغزت استفاده کنی، انعطاف پذیری ش هم افزایش پیدا می کنه. اگه برای یه مدت طولانی از دانشی استفاده نکنی، اون ارتباطات عصبی که با زحمت درست شون کردی، کم کم تحلیل میرن. هر فکر، یه ورزش حساب میشه برای مغزت. هرچی شبکه عصبی ت قوی تر باشه، سرعت پردازش اطلاعات ش هم بیشتر میشه. 🌐 متاکاگ | فراتر از شناخت

💠 چشم‌انداز مبهم متا از ابرهوش مصنوعی 🔹مارک زاکربرگ، مدیرعامل متا، در ویدئویی اینستاگرامی، هدف شرکت را توسعه «ابرهوش شخصی برای همه» عنوان کرده؛ سیستمی که از طریق ابزارهایی چون عینک‌های هوشمند با کاربر تعامل دائم داشته باشد. او برخلاف برخی بازیگران صنعت که بر خودکارسازی کارهای ارزشمند تمرکز دارند، این فناوری را برای «کمک به افراد در دستیابی به اهداف شخصی، خلق محتوا، بهبود روابط و رشد فردی» معرفی می‌کند. با این حال، منتقدان می‌گویند این چشم‌انداز، نسبت به قدرت واقعی ابرهوش مصنوعی، به طرز قابل‌توجهی کم‌اهمیت است و در نهایت به شکل یک «لایه واسط تحت حاکمیت متا» بین فرد و جهان بیرون عمل خواهد کرد؛ مشابه نقش کنونی فیس‌بوک و اینستاگرام اما با هوشی به مراتب پیشرفته‌تر. 🔹پشت صحنه سرمایه‌گذاری عظیم: زاکربرگ در سال جاری با پرداخت پیشنهادهای بی‌سابقه‌ای تا سقف ۱ میلیارد دلار برای جذب یک فرد، نام‌های بزرگی از جمله مدیرعامل سابق GitHub، مدیرعامل Scale AI و هم‌بنیان‌گذار ChatGPT را به خدمت گرفته است. تمرکز چهارگانه او در حوزه هوش مصنوعی شامل: 1. بهبود الگوریتم‌های پیشنهاد محتوا برای تبلیغات هدفمند. 2. افزایش تعامل کاربری در «سطوح مصرف‌کننده» همچون Reels. 3. گسترش تراکنش‌های تجاری از طریق واتس‌اپ و مسنجر. 4. ارائه خدمات مستقیم مشابه ChatGPT. 🔺برداشت انتقادی: در این چارچوب، هوش مصنوعی بیشتر ابزاری برای افزایش فروش تبلیغات و مصرف محتوا دیده می‌شود تا یک انقلاب فناورانه با هدف حل مسائل کلان بشری. برخی کارشناسان این دیدگاه را ترکیبی از «بدترین کلیشه‌های انتقادی علیه زاکربرگ» و «بدترین کلیشه‌ها درباره سوءکاربرد AI» می‌دانند. 🔺چالش بنیادین این رویکرد: توسعه ابرهوش نیازمند تیم‌هایی است که توسط چشم‌اندازی تحول‌گرایانه و مشترک هدایت شوند، نه صرفاً انگیزه‌های مالی. تاریخ نوآوری نشان می‌دهد که پروژه‌هایی با بنیان صرفاً اقتصادی و فاقد مأموریت اجتماعی یا علمی، به ندرت توانسته‌اند فناوری‌های انقلابی واقعی را به سرانجام برسانند. در نتیجه، این رویکرد متا ممکن است علیرغم سرمایه‌گذاری میلیاردی، در تحقق یک ابرهوش واقعی ناکام بماند. 🏷 پیوست خبری-تحلیلی 🌐 متاکاگ | فراتر از شناخت