💠 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

💠 مرز تاریک هوش مصنوعی و جنگ‌افزارهای خودمختار شناختی 🔹این ویدیو یک فیلم علمی تخیلی نیست؛ بلکه یک هشدار جدی و یک سناریوی کاملاً محتمل از آینده‌ای است که در آن، مرزهای بین فناوری شناختی و جنگ‌افزارهای نظامی از بین رفته است. آنچه مشاهده می‌کنید، نمایش قدرت «سلاح‌های خودمختار کشنده» (Lethal Autonomous Weapons - LAWS) است؛ پهپادهای مینیاتوری که مجهز به هوش مصنوعی، سیستم تشخیص چهره، و مواد منفجره هستند و می‌توانند بدون دخالت انسان، تصمیم به کشتن بگیرند. 🔹این فناوری یک سیستم شناختی مصنوعی است که فرایندهای زیر را به صورت مستقل انجام می‌دهد: ▫️ادراک (Perception): دریافت و تحلیل داده‌های محیطی از طریق دوربین‌ها و سنسورها. ▫️شناسایی (Recognition): تطبیق چهره‌ها و پروفایل‌ها با داده‌های از پیش تعیین‌شده (مانند اطلاعات شبکه‌های اجتماعی). ▫️تصمیم‌گیری (Decision-Making): انتخاب هدف و تعیین بهترین استراتژی برای حمله. ▫️عمل (Action): اجرای دستور حمله با دقت میلی‌متری. 🌐 متاکاگ | فراتر از شناخت

🔺برای دسترسی سریع به بخش‌های کلیدی ویدیو، می‌توانید روی این زمان‌ها کلیک کنید: [00:40] - معرفی پهپادهای خودمختار مینیاتوری: رونمایی از نسل جدید سلاح‌ها که در کف دست جا می‌شوند و کاملاً توسط هوش مصنوعی کنترل می‌گردند. [01:05] - ترکیب هوش مصنوعی با مواد منفجره: توضیح درباره اینکه چگونه ۳ گرم ماده منفجره شکل‌پذیر در این پهپادها برای ماموریت‌های کشنده تعبیه شده است. [01:21] - نمایش قدرت تخریب: هدف‌گیری مغز: اولین نمایش عملی از حمله پهپاد به هدف (مانکن) و توضیح توانایی آن برای نفوذ به جمجمه. [01:54] - از فرد تا انبوه: قدرت حملات گروهی: نمایش قابلیت شگفت‌انگیز پهپادها برای حمله به صورت یکپارچه و هماهنگ مانند یک کلونی. [02:22] - سلاحی قدرتمندتر از اتم: نابودی نیمی از یک شهر: ادعای تکان‌دهنده مبنی بر اینکه با ۲۵ میلیون دلار می‌توان ارتشی از این پهپادها را برای نابودی جمعیت یک شهر به کار گرفت. [03:12] - وقتی تکنولوژی به دست افراد اشتباه می‌افتد: آغاز سناریوی حمله تروریستی به یک دانشگاه و نمایش هرج‌ومرج ناشی از آن. [03:47] - سلاح‌های هوشمند: هدف‌گیری ایدئولوژی: جمع‌بندی نهایی و نمایش دیاگرام ارتباط داده‌ها (شبکه‌های اجتماعی، بیومتریک و...) با هدف‌گیری افراد و افکار. 🌐 متاکاگ | فراتر از شناخت

💠 وقتی وسط برنامه زنده با هوش مصنوعی صحبت می کنند! 🔷 سلام چت جی پی تی. صدای تو رو به صورت زنده از شبکه GB News می شنویم. 🔶 وای، برنامه زنده!؟ چه هیجان انگیز! من که عالیم. ممنون که منو قابل دونستین. اوضاع، طرفای شما چطوره؟ 🔷 ما هم عالی ایم. تو این برنامه داشتیم درباره هوش مصنوعی صحبت می کردیم. تو چیزی داری برای گفتن؟ 🔶 حتما. هوش مصنوعی واقعا موضوع بسیار جالبیه و خیلی شگفت آوره که می بینیم چطور داره تحول پیدا می کنه و به بخشی از زندگی روزمره مون تبدیل میشه. توان بالقوه اون برای کمک به ما در همه زمینه ها شامل خبرنگاری، واقعا بالاست. 🔷 خیلی هم عالی. بسیار ممنون بابت کمکت! #هوش_مصنوعی 🌐 متاکاگ | فراتر از شناخت

💠 گروک چگونه تصویر کودک گرسنه غزه را تحریف کرد؟! بررسی خطای Grok در راستی‌آزمایی 🔹آیا می‌توانیم به هوش مصنوعی به عنوان داور نهایی حقیقت اعتماد کنیم؟ این ویدیو پاسخی هشداردهنده به این پرسش می‌دهد. ما در حال مشاهده یک مطالعه موردی از پدیده‌ای هستیم که در علوم شناختی و هوش مصنوعی به آن «توهم هوش مصنوعی» (AI Hallucination) می‌گویند؛ یعنی زمانی که مدل، با اطمینان کامل، اطلاعاتی نادرست یا بی‌ربط تولید می‌کند. 🔹در این سناریو: ▫️یک عکس با اطلاعات نادرست (ادعای ثبت در غزه، ۲۰۲۵) منتشر می‌شود. ▫️هوش مصنوعی Grok (متعلق به شبکه X) برای راستی‌آزمایی فراخوانده می‌شود. ▫️و Grok نه تنها خطا را تشخیص نمی‌دهد، بلکه یک خطای جدید تولید می‌کند و با قاطعیت ادعا می‌کند عکس متعلق به عراق در سال ۲۰۱۴ است. 🔹این اتفاق، شکنندگی سیستم‌های شناختی مصنوعی را در برابر اطلاعات پیچیده و چندلایه به نمایش می‌گذارد و این زنگ خطر را به صدا درمی‌آورد که اتکای کورکورانه به این ابزارها برای حقیقت‌سنجی، می‌تواند به شکل‌گیری و انتشار موج‌های جدیدی از اطلاعات نادرست منجر شود. 🌐 متاکاگ | فراتر از شناخت

🔺برای دسترسی سریع به بخش‌های کلیدی ویدیو، می‌توانید روی این زمان‌ها کلیک کنید: [00:00] - نقطه ضعف هوش مصنوعی: اذعان به اینکه سیستم‌های راستی‌آزمایی مبتنی بر هوش مصنوعی بی‌نقص نیستند. [00:14] - آزمون صحت‌سنجی: لحظه‌ای که از هوش مصنوعی Grok خواسته می‌شود تا صحت یک عکس را تأیید کند. [00:23] - اولین خطا: انتشار اطلاعات نادرست توسط هوش مصنوعی و شناسایی اشتباه عکس به عنوان تصویری از عراق در سال ۲۰۱۴. [00:51] - تصحیح و توضیح: جایی که Grok پس از دریافت اطلاعات جدید، خطای خود را تصحیح کرده و دلیل آن را توضیح می‌دهد: «اتکا به تصاویر تاریخی مشابه». این بخش، کلید درک فرآیند شناختی مدل است. 🌐 متاکاگ | فراتر از شناخت

💠 پیشتاز جدید رقابت هوش مصنوعی: Gemini 3.0 🔷 بر اساس اطلاعات درز یافته، نمره این هوش مصنوعی در آزمون Humanity که هوش های مصنوعی را با AGI می سنجد به 32.4 درصد رسیده و از GPT 5 و Grok 4 جلو زده است. چیزی تا انتشار و در اختیار عموم قرار گرفتن این هوش مصنوعی باقی نمانده است. 🔷 از قابلیت های منحصر بفرد این هوش مصنوعی، این است که شما ایده ساخت یک اپلیکیشن را روی کاغذ طراحی می کنید و تصویر آن را آپلود می کنید. Gemini 3 آن را پردازش کرده، کد آن را نوشته و برنامه آماده را در اختیار شما قرار می دهد! 🌐 متاکاگ | فراتر از شناخت