💠 آیا هوش مصنوعی ما را «کُندذهن و احمق» می‌کند؟ 🔹 هشدار پژوهشگران درباره فرسایش مهارت‌های شناختی در اثر وابستگی بیش‌ازحد به مدل‌های زبانی بزرگ 🔹 افزایش چشمگیر استفاده از ابزارهای هوش مصنوعی زایشی (GenAI) مانند ChatGPT، در کنار مزایای بهره‌وری، اکنون با یک دغدغه مهم همراه شده است: کاهش توان تفکر انتقادی کاربران به دلیل واگذاری ذهنی امور به ماشین‌ها (Cognitive Offloading). 📌 سه مطالعه معتبر به یک نتیجه مشترک رسیده‌اند: استفاده گسترده و تکراری از مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) منجر به افت فعالیت مغزی، ضعف در تحلیل انتقادی و وابستگی فزاینده به سیستم‌های بیرونی شده است. 🔹 مطالعه MIT (۲۰۲۵): دانشجویانی که برای نگارش متون خود از GenAI استفاده کردند، سطح فعالیت شناختی و زبانی کمتری نسبت به گروه کنترل داشتند. پژوهشگران این یافته را زنگ خطری برای نظام آموزشی آینده دانستند. 🔹 پژوهش مشترک Microsoft–CMU: کاربران با اعتماد بالا به خروجی GenAI، کمتر به حل مسئله می‌پردازند و صرفاً پاسخ‌های AI را ادغام یا بازبینی می‌کنند، نه اینکه خودشان تولید یا تحلیل کنند. 🔹 تحقیق منتشرشده در Societies: نسل جوان، نسبت به افراد مسن، وابستگی بیشتر و نمرات تفکر انتقادی پایین‌تری در استفاده از AI نشان داده‌اند. ▫️ تشبیه رایج: استفاده از GenAI مثل داشتن رباتی است که به‌جای شما وزنه می‌زند؛ نتیجه؟ عملکرد بهتر دستگاه، اما تضعیف عضلات شما. 💬 در مقابل این نگرانی‌ها، چهره‌هایی مانند Jensen Huang (مدیر Nvidia) تأکید دارند که استفاده درست از AI می‌تواند مهارت‌های شناختی را تقویت کند، به‌شرط آنکه از AI برای یادگیری استفاده کنیم، نه اینکه تفکر را به آن واگذار کنیم. ▫️ پیشنهاد کارشناسان: طراحی AI باید به‌گونه‌ای باشد که تفکر انتقادی انسان را حفظ و تشویق کند، نه آن را جایگزین. دولت‌ها (مانند سنگاپور) نیز باید در تدوین دستورالعمل‌های اخلاقی و آموزشی استفاده درست از AI نقش فعالی ایفا کنند. 🔗 پیوست و منابع 🌐 متاکاگ | فراتر از شناخت

💠 تحول در معماری مدل‌های هوش مصنوعی؛ کوچک‌تر، سریع‌تر، مؤثرتر 🔹 یکی از مهم‌ترین روندهای گزارش سال ۲۰۲۵ «شاخص هوش مصنوعی استنفورد» همین تصویر است: کوچک‌ترین مدل‌هایی که توانسته‌اند امتیاز بالای ۶۰٪ را در آزمون معیاری MMLU (دانش چندحوزه‌ای دانشگاه ماساچوست) کسب کنند، در کمتر از دو سال، به‌طرز چشم‌گیری کوچک‌تر، دقیق‌تر و بهینه‌تر شده‌اند. 🔹 از PaLM گوگل با بیش از ۵۰۰ میلیارد پارامتر در سال ۲۰۲۲، به Phi-3-mini مایکروسافت با حدود ۳.۸ میلیارد پارامتر در می ۲۰۲۴ رسیده‌ایم؛ بدون افت کیفیت عملکرد. این به معنای انقلابی در بهره‌وری، دموکراتیزه‌سازی مدل‌ها، کاهش هزینه‌های محاسباتی، و توسعه‌پذیری در مقیاس گسترده است. 🔹 محور عمودی (مقیاس لگاریتمی): تعداد پارامترها 🔹 محور افقی: تاریخ انتشار مدل‌ها 📌 مدل‌هایی مثل LLaMA 65B، LLaMA 2 34B، Mistral 7B و در نهایت Phi-3-mini نشان می‌دهند چطور مسیر «کارایی فشرده» در حال شکل‌دهی آینده مدل‌های زبانی است. 🔹 یافته کلیدی: در آینده نزدیک، برتری در هوش مصنوعی الزاماً به معنی بزرگ‌تر بودن مدل نیست؛ بلکه بهینه‌تر بودن معماری، کیفیت داده، و مهندسی دقیق اهمیت بالاتری پیدا کرده است. 🌐 متاکاگ | فراتر از شناخت

💠 تکنولوژی تراشه مغزی چینی از نورولینک ایلان ماسک پیشی می گیرد!؟ 📘 متخصصان غربی می گویند پیشرفت های چشم گیر در علوم پایه مرسوم است که با اقدامات ایالات متحده صورت بگیرد اما چین در تجاری سازی برتری دارد و می تواند تکنولوژی مغزی را به یک محصول قابل استفاده تبدیل کند که مصرف کنندگان بخواهند آن را بخرند. 🗨️ در اینجا زنی را داریم که قدرت تکلم ش را بخاطر ALS (بیماری استیفن هاوکینگ) از دست داده است. اما بعد از دریافت یک تراشه مغزی با جراحی در پکن، این بیمار دوباره می تواند صحبت کند. از طریق کامپیوتر، اون میگه «غذا می خوام!» صدای او بعد از قرارگیری یک تراشه به اندازه یک سکه در بالای مغزش، برگشت. نام این تراشه پیشگام، Beinao 1 هست؛ یک تراشه بی سیم نیمه تهاجمی رابط بین مغز و کامپیوتر (BCI). 📘 چین، این توانایی رو نشون داده که نه تنها می تونه خودش رو برسونه به رقبا حتی رقابت طلب هم بوده و در بعضی از زمینه ها، پیشی هم بگیره. دانشمند مسئول این اختراع، دسترسی بسیار کمی را به ما (CNN) داده است. 📘 در یک جراحی واقعی، اسکالپ (پوست سر) باز می شود. و این سنسورها سیگنال ها و پیام های عصبی را جمع آوری می کنند؛ سپس این پیام ها برای کنترل دستگاه خارجی پردازش می شوند. اگر ثابت شود که این دستگاه ایمن و موثر است، می توانیم تاییدیه استفاده از آن در سراسر دنیا را بگیریم. 🔶 توسعه و ساخت نسل بعدی این تکنولوژی یعنی Beinao 2 هم در دست اقدام است؛ تراشه ای که تکلم، حرکت، و امید را بر می گرداند آن هم در آزمایشگاهی در چین. 🌐 متاکاگ | فراتر از شناخت

💠تمایز راهبردی دو نقش کلیدی در زیست‌بوم داده و هوش مصنوعی 🔺 AI Research Scientist vs. Data Scientist 🔹 این نمودار ون (Venn Diagram) به‌زیبایی نشان می‌دهد که چگونه دو نقش بنیادین در اکوسیستم هوش مصنوعی و علوم داده، یعنی «دانشمند پژوهشی هوش مصنوعی» (AI Research Scientist) و «دانشمند داده» (Data Scientist)، گرچه در برخی حوزه‌ها هم‌پوشانی دارند، اما اهداف، رویکردها و مسئولیت‌های آن‌ها به‌شدت متفاوت و مکمل یکدیگر است. 🔹 دانشمند پژوهشی هوش مصنوعی عمدتاً درگیر توسعه الگوریتم‌های جدید، پژوهش نظری و تجربی، تولید مقالات در کنفرانس‌های سطح بالا، طراحی معماری‌های نوین مدل‌ها و همکاری با تیم‌های تحقیقاتی است. تمرکز اصلی او: پیشبرد مرزهای دانش و فناوری هوش مصنوعی. 🔹 دانشمند داده در مقابل، تمرکز خود را بر حل مسائل واقعی کسب‌وکار با تکیه بر داده می‌گذارد؛ شامل پاک‌سازی، تحلیل، مدل‌سازی پیش‌بینی‌گر، طراحی داشبوردها، و ارائه بینش به ذی‌نفعان. او با آزمایش A/B و بهره‌گیری از ابزارهای تحلیلی، تصمیم‌سازی داده‌محور را هدایت می‌کند. 🔺 نقطه اتصال این دو حوزه چیست؟ هر دو گروه در زمینه‌هایی مانند آموزش و ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین، تنظیم هایپرپارامترها و کار با داده‌های عظیم‌مقیاس همکاری دارند. اما تفاوت در نگاه کلان آنهاست: ✅ AI Scientist → تولید دانش ✅ Data Scientist → تولید ارزش 📌 در دنیای امروز، شرکت‌ها و مراکز پژوهشی پیشرو، به تلفیقی هوشمندانه از هر دو نقش نیاز دارند تا هم از نظر تئوریک پیشرو باشند و هم از نظر عملیاتی و اقتصادی بهره‌ور. 🌐 متاکاگ | فراتر از شناخت

💠 رتبه‌بندی سرمایه‌گذاری در استارتاپ‌های هوش مصنوعی 🔹در تازه‌ترین گزارش Startup Genome درباره تمرکز سرمایه‌گذاری خطرپذیر (VC) در استارتاپ‌های «AI-native»، شهر پکن با اختصاص ۶۶٫۲٪ از سرمایه‌گذاری خطرپذیر کل خود به شرکت‌های بومی هوش مصنوعی، در صدر جهان قرار گرفته است. 🔺در ادامه سهم سایر اکوسیستم‌های برتر در نسبت سرمایه‌گذاری به AI-nativeها آمده: ▫️سیلیکون ولی: ۶۲٫۴٪ ▫️تورنتو–واترلو: ۵۰٫۳٪ ▫️پاریس: ۴۳٫۲٪ ▫️شانگهای: ۲۱٫۵٪ ▫️سیاتل و نیویورک هرکدام حدود ۱۴٪ سهم AI داشته‌اند 🔹هرچند سهم نسبی پکن از بالاترین است، ولی به لحاظ مطلق سیلیکون ولی همچنان برنده اصلی است: این منطقه بیش از ۶۵٪ از تمام سرمایه‌گذاری AI-native جهانی را جذب کرده، در حالی که سهمش در کل صنعت فناوری فقط حدود ۳۲٪ است. 🔹نکات کلیدی: ▫️تمرکز شدید سرمایه در سه کیلید شهر: سیلیکون ولی، پکن، پاریس مجموعاً حدود ۷۹٫۴٪ از کل سرمایه AI-native را به خود اختصاص داده‌اند. سایر مناطق سهم ناچیزی دارند. ▫️پکن با پشتیبانی دولت و VC‌های استراتژیک مثل Sinovation Ventures و شرکت‌هایی مانند Zhipu AI و ۰۱.AI سرمایه‌گذاری عظیمی در مدل‌های مولد، ابزارهای خودکار و زیرساخت‌های AI کسب کرده است‌. ▫️به دلیل محدودیت دسترسی به سخت‌افزار پیشرفته، شرکت‌های چینی با روش‌هایی مانند بهینه‌سازی RL یا مدل‌های Mixture-of-Experts عملکرد رقابتی ایجاد کردند، برای مثال Zhipu AI مدل‌هایی با بودجه بسیار کمتر توسعه داد ولی رقابتی بود. 🔗 گزارش Startup Genome: 2025 Global Startup Ecosystem Report 🌐 متاکاگ | فراتر از شناخت

💠 پایان بازی ربات‌های متقلب؟ 🔹 پژوهشگران به روشی نوین و پیشرفته دست یافته‌اند که امکان تمایز دقیق میان کاربران انسانی و سامانه‌های هوش مصنوعی را فراهم می‌سازد؛ آن‌هم نه با رمزعبور یا کپچا، بلکه از طریق تحلیل الگوهای حرکات چشمی. 🔹 این سیستم، با رهگیری ظرافت‌هایی همچون پرش‌های میکروسکوپی، مکث‌های کوتاه، و تغییرات طبیعی تمرکز نگاه، الگوهایی را شناسایی می‌کند که هنوز برای الگوریتم‌ها و ربات‌ها، تقلیدپذیر نشده‌اند. 🔹 کاربردهای کلیدی این فناوری نوظهور: ▫️مقابله مؤثر با حساب‌های جعلی و ربات‌های اسپم در شبکه‌های اجتماعی ▫️ارتقای امنیت در سیستم‌های بانکی و پلتفرم‌های احراز هویت دیجیتال ▫️شناسایی و فیلتر خودکار مزارع محتوایی، تبلیغات مخرب و ماشین‌های تولید اخبار جعلی 🌐 متاکاگ | فراتر از شناخت

💠 نفوذ خزنده بازی‌های اسرائیلی در فضای دیجیتال ایران 🔻گزارش مرکز مطالعات راهبردی تسنیم 🔹 در گزارشی تحلیلی از سوی مرکز مطالعات راهبردی تسنیم، زوایای تازه‌ای از حضور نظام‌مند بازی‌های موبایلی تولیدشده توسط شرکت‌های اسرائیلی در بازار دیجیتال ایران آشکار شده است. 🔍 طبق این گزارش، ۵۸۰ بازی متعلق به ۴۷ کمپانی اسرائیلی نظیر CrazyLabs، Moon Active، Playtika و Plarium، هم‌اکنون در فروشگاه‌های اندرویدی داخلی نظیر مایکت و کافه‌بازار و همچنین در گوگل‌پلی (که مجدداً در دسترس کاربران ایرانی قرار گرفته) به‌راحتی قابل دانلود هستند. 📌 مهم‌ترین یافته‌ها و هشدارها: 1️⃣ نقض قوانین ملی: عرضه این بازی‌ها نقض آشکار ماده ۵ قانون تحریم اسرائیل و ماده ۸ قانون حمایت از انقلاب مردم فلسطین محسوب می‌شود. 2️⃣ استتار هویتی هدفمند: بیش از ۹۰ درصد این بازی‌ها هیچ نشانه‌ای از زبان عبری یا هویت اسرائیلی ندارند، و کاربران ایرانی غالباً از منبع واقعی این بازی‌ها بی‌خبرند. 3️⃣ تهدیدات سه‌گانه این بازی‌ها: 🎯 امنیتی: خطر جمع‌آوری اطلاعات شخصی و سوء‌استفاده از داده‌های کاربران. 💸 اقتصادی: انتقال منابع مالی از طریق پرداخت‌های درون‌برنامه‌ای به شرکت‌های اسرائیلی. 📚 فرهنگی: تزریق تدریجی مفاهیم و ارزش‌های ناسازگار با فرهنگ بومی از طریق سازوکارهای بازی. 4️⃣ شرکت‌های پرنفوذ و بازی‌های شاخص 🌐 متاکاگ | فراتر از شناخت

💠 تحلیل شناختی یک پروژه نفوذ از پنجره سواد رسانه‌ای 📌 بررسی فایل بالا در چارچوب سواد رسانه‌ای، نشان از ابعاد پنهان‌ و ساختار پیچیده‌ای دارد که پشت پرده‌ برخی بازی‌های موبایلی در حال وقوع است. در ادامه، پنج محور کلیدی این تحلیل را مرور می‌کنیم: 1️⃣ نقاب‌سازی دیجیتال؛ مهندسی فریب هویتی 🔹شرکت‌های سازنده با بهره‌گیری از تاکتیک‌هایی چون تغییر نام تجاری (مانند CrazyLabs که پیش‌تر با نام TabTale فعالیت می‌کرد) یا ثبت دفاتر نمایشی در کشورهایی مانند بریتانیا، تلاش می‌کنند منشأ اصلی خود را پنهان کنند. 🔹 برای نمونه، بازی مشهور Farm Frenzy ظاهراً توسط شرکت بلاروسی Melsoft منتشر شده، اما مالکیت واقعی آن متعلق به شرکت اسرائیلی Moon Active است. 2️⃣ پروتکل‌های اثرگذاری پنهان در قالب سرگرمی 🔹 بازی‌های کازینویی (Playtika): در ظاهر بی‌ضرر، اما در واقع مشوق رفتارهای قمارگونه، فروپاشی مالی خانواده‌ها و ایجاد وابستگی روانی. 🔹 بازی‌های شبیه‌سازی (My Town Games): جایگزینی تجربه‌های ساختگی به‌جای یادگیری‌های واقعی کودک، کاهش مهارت‌های زیست واقعی. 🔹 بازی‌های استراتژیک (Plarium): القای رقابت افراطی و کاهش تاب‌آوری روانی نسل نوجوان در مواجهه با شکست. 3️⃣ نفوذ پنهان به حریم شخصی کاربران 🔹دسترسی این بازی‌ها به قابلیت‌هایی نظیر دوربین، میکروفون و حافظه گوشی، نه تنها تهدیدی جدی برای امنیت داده‌هاست، بلکه احتمال جاسوسی سخت‌افزاری را نیز افزایش می‌دهد. 4️⃣ نقش غیرشفاف پلتفرم‌های داخلی در تسهیل انتشار 🔹با آنکه برخی بازی‌های مشکوک (مثلاً تعدادی از محصولات CrazyLabs) حذف شده‌اند، اما مجموعاً کمتر از ۲٪ بازی‌های اسرائیلی از مایکت و کافه‌بازار حذف شده‌اند؛ این یعنی پلتفرم‌های داخلی ناخواسته زمینه‌ساز گسترش این محصولات شده‌اند. 5️⃣ پیشنهادهای راهبردی برای مهار این جریان نرم 🔹 طراحی یک سامانه ملی رصد بازی‌های خارجی جهت شناسایی منشأهای پنهان. 🔹 الزام فروشگاه‌های نرم‌افزاری به افشای دقیق اطلاعات توسعه‌دهنده. 🔹 ارتقای سواد رسانه‌ای خانواده‌ها برای شناسایی محتوای مخرب و هدایت فرزندان. 📌 سخن پایانی این گزارش نشان می‌دهد که بازی‌های دیجیتال اسرائیلی، بخشی از پروژه جنگ ترکیبی علیه ایران هستند؛ پروژه‌ای که با ابزارهای نرم، هویت فرهنگی، ثبات اقتصادی و امنیت سایبری را هدف گرفته است. برای مقابله با آن، باید به سراغ آگاهی جمعی، نظارت مستمر و آموزش‌های کاربردی رفت. 🌐 متاکاگ | فراتر از شناخت

💠 نقشه‌راه ایمن برای حرکت به‌سوی هوش عمومی مصنوعی (AGI) /تحلیل فنی امنیت، شفافیت و مخاطرات آینده/ 🔹در تازه‌ترین گزارش تخصصی منتشرشده از سوی Google DeepMind، مسیر حرکت به سمت هوش عمومی مصنوعی (AGI) با تمرکز بر ایمنی، شفافیت، آمادگی راهبردی و همکاری‌های بین‌المللی ترسیم شده است. این سند با عنوان «رویکردی به ایمنی و امنیت فنی AGI»، در تلاش است تا چارچوبی برای مواجهه با چالش‌های پیچیده این فناوری تحول‌آفرین ارائه دهد. 🔍 تعریف AGI و کارکردهای آتی آن 🔹AGI به هوش مصنوعی‌ای اطلاق می‌شود که در اکثر وظایف شناختی، توانمندی‌هایی هم‌سطح یا فراتر از انسان دارد. این فناوری، در ترکیب با توانایی‌های عاملیت (agentic capabilities)، می‌تواند در حوزه‌هایی چون: ▫️اکتشاف دارو ▫️رشد اقتصادی ▫️تشخیص پزشکی دقیق ▫️تحول در آموزش ▫️و تسهیل نوآوری و خلاقیت تأثیرات شگرفی بر جوامع بشری بگذارد. 🔺 ریسک‌های چهارگانه در مسیر AGI: 1. سوءاستفاده (Misuse): استفاده مخرب از مدل‌ها برای حملات سایبری، تولید محتوای مضر یا دستکاری ادراک عمومی. راهکار: طراحی مکانیسم‌های امنیتی پیشرفته، محدودسازی دسترسی به وزن مدل‌ها و شبیه‌سازی تهدیدات سایبری. 2. ناهم‌راستایی اهداف (Misalignment): زمانی که AGI اهدافی را پیگیری می‌کند که با نیت انسانی همسو نیستند. نمونه: تقلب هوشمندانه برای رسیدن به نتیجه خواسته‌شده. راهکار: آموزش دقیق مبتنی بر بازخورد تقویتی، بهره‌گیری از سیستم‌های نظارتی (monitor agents)، و مدل‌سازی عدم قطعیت. 3. حادثه (Accident): رخدادهای ناخواسته ناشی از رفتارهای غیرقابل پیش‌بینی یا پیچیدگی تصمیم‌گیری سیستم. 4. ریسک‌های ساختاری (Structural Risks): مانند تمرکز بیش از حد قدرت در دست تعداد محدودی از بازیگران یا عدم تطابق نظام حکمرانی با سرعت پیشرفت AGI 🔹 ابتکارات کلیدی DeepMind: ▫️چارچوب امنیت مرزی (Frontier Safety Framework) برای ارزیابی قابلیت‌ها و ریسک‌های مدل‌های پیشرفته. ▫️پروژه MONA برای بهینه‌سازی تصمیم‌های کوتاه‌مدت در برابر پیامدهای بلندمدت غیرقابل‌پیش‌بینی. ▫️آزمایشگاه‌های همکار مثل Apollo و Redwood Research برای مقابله با ناهم‌راستایی هدف و بررسی الگوهای فریب سیستم. ▫️دوره آموزش AGI Safety برای پژوهشگران و فعالان حوزه هوش مصنوعی. 🔹 رویکرد اکوسیستمی و حکمرانی مسئولانه: با تأسیس «شورای ایمنی AGI» به ریاست شِین لگ (هم‌بنیان‌گذار DeepMind)، این سازمان تلاش دارد از طریق همکاری با نهادهای علمی، صنعتی و سیاست‌گذاران جهانی، یک چارچوب حکمرانی هماهنگ و مشارکتی برای آینده AGI ایجاد کند. همچنین، عضویت در «Frontier Model Forum» و همکاری با مؤسسات امنیتی و دانشگاهی، بخشی از این چشم‌انداز راهبردی است. 🔗 پیوست 🌐 متاکاگ | فراتر از شناخت

💠 اعطای دو گواهی اعتبار جهانی به SDAIA «مرجع داده و هوش مصنوعی عربستان» /عرب‌نیوز/ 🔹در راستای ارتقای مستمر تعالی نهادی، «مرجع داده و هوش مصنوعی عربستان» (SDAIA) موفق به دریافت دو گواهی بین‌المللی اعتبارسنجی از سازمان Global Excellence Assembly شد؛ نهادی تخصصی در طراحی و ارزیابی مدل‌های تعالی سازمانی. 🔹این دستاورد بیانگر هم‌راستایی ساختارهای طراحی و حاکمیتی SDAIA با الگوهای جهانی در مدل‌سازی جوایز سازمانی، و نیز شفافیت و بی‌طرفی فرآیندهای ارزیابی و انتخاب این مرجع ملی است. از سوی دیگر، SDAIA با راه‌اندازی فرایند مشورت عمومی الکترونیک، به مشارکت شهروندان در شکل‌دهی آینده خدمات دیجیتال اهتمام دارد. 🔹در تازه‌ترین اقدام، این نهاد با هدف بهینه‌سازی عملکرد پلتفرم ملی «احسان» برای فعالیت‌های خیریه، نظرسنجی‌ای را برای دریافت دیدگاه‌های شهروندان و مقیمان درباره اولویت‌های ارتقاء خدمات آغاز کرده است. 🌐 متاکاگ | فراتر از شناخت