eitaa logo
MetaCog I متاکاگ
1.1هزار دنبال‌کننده
439 عکس
125 ویدیو
65 فایل
MetaCog I متاکاگ "فراتر از شناخت" "از الگوریتم تا انگاره و رفتار، از داده تا استیلا" 🔸️روایت سیاست‌ها، رویدادها و تحلیل‌های فناورانه مؤثر در حوزه شناخت و ادراک؛🔸️ #هوش_مصنوعی #فناوری #جنگ_شناختی ارتباط با ادمین: @MCAdminAI
مشاهده در ایتا
دانلود
MetaCog I متاکاگ
💠 بازاندیشی در آموزش مبتنی بر هوش مصنوعی: مقاومت کره‌جنوبی و پیامدهای جهانی برای سیاست‌گذاری آموزشی 🔹کره‌جنوبی به‌دنبال فشار گسترده معلمان و والدین، استفاده از کتاب‌های درسی مبتنی بر هوش مصنوعی را از چارچوب رسمی آموزشی خارج و آن‌ها را به سطح «منابع تکمیلی» تنزل داد. این تصمیم در ۴ اوت توسط مجلس ملی کره تصویب شد و عملاً نشان داد که مقاومت انسانی در برابر شتاب‌زدگی فناورانه می‌تواند پیروز شود. طبق نظرسنجی فدراسیون معلمان کره، ۸۷/۴ درصد معلمان اعلام کردند که برای استفاده از این ابزارها هیچ آمادگی و حمایت کافی نداشته‌اند. آن‌ها تأکید کردند که نوآوری دیجیتال به‌خودی‌خود نفی نمی‌شود، اما اجرای نسنجیده آن موجب افزایش بار کاری معلمان و نادیده‌گرفتن نقش محوری آنان می‌شود. 🔹الکس کوتران، مدیرعامل AI Education Project، این رخداد را پیش‌بینی‌پذیر دانست و هشدار داد: «پژوهش‌ها نشان می‌دهد نتایج مطلوب آموزشی در کلاس‌های معلم‌محور به‌دست می‌آید. هر سیاستی که صرفاً بر فناوری تمرکز کند و توسعه حرفه‌ای معلمان را نادیده بگیرد، خطر تضعیف فرایند یادگیری را در پی دارد.» در آمریکا نیز مدارس در حال آزمون و خطا برای بهره‌گیری از AI در یادگیری شخصی‌سازی‌شده هستند. دولت ترامپ با صدور فرمان اجرایی در آوریل، تشکیل کارگروه ملی هوش مصنوعی و توسعه شراکت‌های عمومی ـ خصوصی برای ترویج سواد AI در مدارس را تصویب کرد. اما اتحادیه معلمان آمریکا هشدار داد که شواهد تجربی کافی در خصوص تأثیر مثبت AI بر پیشرفت تحصیلی دانش‌آموزان وجود ندارد و باید سرمایه‌گذاری بر آموزش مستقیم معلمان متمرکز باشد. 🔹با این حال، برخی نظرسنجی‌ها نشان می‌دهد که بخشی از معلمان تجربه‌های مثبتی با ابزارهای هوش مصنوعی داشته‌اند؛ مثلاً ۶۴ درصد آن‌ها گفته‌اند که AI کیفیت اصلاح محتوای آموزشی را بالا برده و ۶۱ درصد گزارش کرده‌اند که تحلیل‌های بهتری از روند یادگیری دانش‌آموزان به دست داده است. با وجود این، اجماعی درباره ضرورت و دامنه استفاده از AI در مدارس وجود ندارد. کوتران یادآور شد که در کنار بحث آموزشی، مسئله بزرگ‌تری در راه است: جابجایی شغلی ناشی از هوش مصنوعی. به‌ویژه خطر حذف مشاغل سفیدپوش و وقوع یک «رکود بدون اشتغال» باید در سیاست‌گذاری آموزشی لحاظ شود. او تأکید کرد: «هنوز هوش مصنوعی به سطحی نرسیده که جایگزین معلمان شود. شرط‌بندی بر آینده نامعلوم فناوری، ریسک بزرگی است و هیچ والدینی نمی‌خواهد فرزندش موضوع یک آزمایش فناورانه باشد.» 🏷 پیوست خبری-تحلیلی 🌐 متاکاگ | فراتر از شناخت
MetaCog I متاکاگ
💠 هژمونی ربات‌ها در عصر وب: از اقتصاد الگوریتمی تا جنگ شناختی میان هوش‌های مصنوعی /آکسیوس/ 🔹رسانه‌ی Axios گزارش داده است که اینترنت به‌زودی وارد مرحله‌ای می‌شود که در آن، تعاملات اصلی نه میان انسان‌ها، بلکه میان بات‌ها و عامل‌های هوش مصنوعی شکل خواهد گرفت. اگر در دهه ۹۰ میلادی وب به‌مثابه شبکه‌ای انسان‌به‌انسان متولد شد و سپس در عصر اپلیکیشن‌ها به شبکه‌ای انسان‌ـ‌ماشین تبدیل گشت، اکنون شاهد گذار به شبکه‌ای ماشین‌ـ‌ماشین هستیم؛ جایی که «بات من با بات تو گفتگو می‌کند و ما انسان‌ها کمتر با یکدیگر ارتباط خواهیم داشت.» 🔺ابعاد تحولی: ▫️اقتصاد دیجیتال: خریدوفروش آنلاین دیگر تصمیم انسانی نخواهد بود. سامانه‌های هوش مصنوعی قیمت‌گذاری پویا را در مقیاس میلی‌ثانیه و براساس هویت فردی هر مشتری انجام می‌دهند. شرکت‌هایی چون Delta Airlines همین حالا در حال آزمودن چنین ابزارهایی هستند. ▫️نمایندگان هوش مصنوعی خریدار و فروشنده: از آنجا که این پیچیدگی‌ها فراتر از توان شناختی انسان است، شرکت‌ها ابزارهای AI را برای نمایندگی از خریداران عرضه خواهند کرد؛ در نتیجه، معاملات مستقیماً میان بات‌ها انجام خواهد شد. ▫️جنگ سرد دیجیتال: همانند بازارهای مالی و حوزه امنیت سایبری، یک رقابت بازدارنده و تسلیحاتی دیجیتال میان بات‌های مهاجم و مدافع در حال شکل‌گیری است؛ از قیمت‌گذاری گرفته تا آموزش، بازار کار، خدمات مشتری، اپلیکیشن‌های همسریابی و حتی پژوهش علمی. 🔺نشانه‌های هژمونی بات‌ها: ▫️جایگزینی SEO سنتی با GEO (بهینه‌سازی برای موتورهای مولد)؛ جایی که تولیدکنندگان محتوا برای دیده‌شدن باید محتوایی بنویسند که مناسب خوانش بات‌ها باشد، نه انسان‌ها. ▫️استفاده‌ی گروه‌های باج‌افزاری از چت‌بات‌ها برای مذاکره با قربانیان و متقابلاً استفاده سازمان‌ها از AI برای پاسخ‌گویی. ▫️ساخت دو نسخه از هر وب‌سایت یا اپلیکیشن: یکی برای کاربران انسانی و دیگری برای عامل‌های هوش مصنوعی. ▫️افزایش شدید ترافیک خزنده‌های AI که داده‌ها را برای آموزش مدل‌ها جمع‌آوری می‌کنند و ورود ابزارهای متن‌باز برای مقابله با آن‌ها. 🔺بحران‌های پیش‌رو: ▫️دشواری درک و پایش فضای آنلاین، چرا که نیازمند بات‌های ناظر بر بات‌ها خواهیم شد. ▫️ابهام حقوقی در مسئولیت خطاهای عامل‌های هوش مصنوعی؛ آیا مقصر کاربر است یا توسعه‌دهنده؟ ▫️خطر شکل‌گیری یک «بازار بیش‌بهینه‌شده» که هزینه‌های سنگین محاسباتی و انرژی دارد اما خروجی مفیدی برای انسان تولید نمی‌کند. ▫️نویسندگان هشدار می‌دهند که سرمایه‌گذاران بزرگ با تأمین مالی افسارگسیخته این چرخه را تقویت می‌کنند، حتی اگر کاربران انسانی چنین جهانی را نخواهند. در نهایت، همان‌طور که نویسنده علمی‌تخیلی نیل استیونسن پیشنهاد داده، شاید تنها راه تعادل‌بخشی، طراحی هوش‌های مصنوعی باشد که مأموریت‌شان شکار و اخلال در دیگر مدل‌های AI است؛ نوعی زیست‌بوم بازدارندگی میان ماشین‌ها. 🔹این گزارش، بخش نخست از یک پرونده تحلیلی درباره «چالش انسان و هوش مصنوعی» است؛ بخش دوم با عنوان «بازگشت انسان» منتشر خواهد شد. 🏷 پیوست تحلیلی 🌐 متاکاگ | فراتر از شناخت
MetaCog I متاکاگ
💠 فرسایش شناختی در عصر هوش مصنوعی 🔹واژه‌ی «Brain Rot» (پوسیدگی مغز) که در سال ۲۰۲4 از سوی دیکشنری آکسفورد به‌عنوان واژه سال انتخاب شد، ابتدا به پیامدهای شبکه‌های اجتماعی و محتوای کوتاه‌مدت بر ذهن انسان اشاره داشت: کاهش توجه، مازاد دوپامین و بیش‌تحریکی. اما اکنون در میانه ۲۰۲5، پژوهش جدیدی از MIT نشان می‌دهد که دشمن نوظهور توان شناختی بشر، هوش مصنوعی (AI) است. 🔺یافته‌های کلیدی مطالعه MIT شرکت‌کنندگان به سه گروه تقسیم شدند: 1. Brain-only (استفاده صرف از مغز) 2. Search Engine (موتور جستجو) 3. LLM (مدل‌های زبانی بزرگ) نتایج: مالکیت شناختی و درگیری ذهنی در گروه Brain-only بالاترین، سپس موتور جستجو، و در نهایت LLM پایین‌ترین سطح را داشت. در آزمون متقابل، وقتی گروه Brain به LLM منتقل شد، توانایی یادآوری بالاتری داشتند؛ اما گروه LLM پس از بازگشت به Brain حتی در بازتولید محتوای خود نیز ناتوان بودند. 🔺مفهوم کلیدی: برون‌سپاری شناختی (Cognitive Offloading) به تعبیر IEEE Computer Society، این فرایند به معنای واگذاری کارکردهای شناختی به ابزارهای بیرونی است (مثل دفترچه یادداشت، ماشین حساب، یا موتور جستجو). این کار به‌طور سنتی بخشی از تکامل شناختی بشر بوده و معمولاً با «تجارت شناختی» همراه است: از دست دادن مهارت‌های جزئی در برابر بهبود عملکرد. اما برون‌سپاری شناختی به هوش مصنوعی کیفیتی متفاوت دارد. 🔹در ابزارهای کلاسیک (ماشین‌حساب یا یادداشت‌برداری)، تنها وظایف جزئی حافظه یا محاسبه منتقل می‌شود. اما در AI، ما لایه‌های عمیق‌تری از تفکر نقادانه، تصمیم‌گیری و حل مسئله را به ماشین می‌سپاریم. 🔹تهدید اصلی: «تنبلی فراشناختی» این اصطلاح به گرایشی اشاره دارد که فرد بدون درگیر شدن فعال، کل مسئولیت شناختی را به هوش مصنوعی می‌سپارد. نتیجه: ▫️تضعیف تدریجی تفکر انتقادی ▫️کاهش ظرفیت حافظه و یادگیری فعال ▫️بروز پدیده «بازگشت AI» (AI Rebound): جایی که در غیاب AI عملکرد فرد به‌طرز چشمگیری افت می‌کند، حتی اگر قبلاً توانایی انجام مستقل کار را داشته است. 🔹جمع‌بندی هوش مصنوعی به خودی خود عامل نابودی نیست؛ آنچه خطرناک است، وابستگی کورکورانه و استفاده بی‌مهار از آن است. حتی سم آلتمن (خالق ChatGPT) هشدار داده که وابستگی عاطفی و شناختی کاربران به مدل‌های AI نگران‌کننده است. برون‌سپاری شناختی به AI یک «معامله پرهزینه» است؛ چرا که این بار آنچه از دست می‌دهیم تفکر انتقادی است، و هیچ چیزی ارزش جایگزینی این توان بنیادین مغز را ندارد. 🏷 پیوست خبری-تحلیلی 🌐 متاکاگ | فراتر از شناخت
MetaCog I متاکاگ
💠 هوش مصنوعی در عملیات تهاجمی سایبری: چالش‌های بین‌المللی در عصر خودکارسازی جنگ 🔹در هفدهمین کنفرانس بین‌المللی نبرد سایبری (CyCon 2025) در تالین، استونی، پژوهشی با عنوان «هوش مصنوعی در عملیات تهاجمی سایبری: چالش‌های حقوقی در سایه خودکارسازی» ارائه شد. این پژوهش بخشی از پروژه‌ای گسترده‌تر تحت حمایت «مرکز عالی دفاع سایبری ناتو» است که قرار است در کتاب «حقوق بین‌الملل و هوش مصنوعی در مخاصمات مسلحانه: تعامل هوش مصنوعی و سایبر» منتشر شود. 🔹زمینه‌ی موضوع: هوش مصنوعی (AI) به‌طور روزافزون در جنگ‌ها از اوکراین تا غزه نقش محوری یافته است: از شناسایی و رهگیری اهداف، هدایت خودکار، بهینه‌سازی لجستیک، و پشتیبانی تصمیم‌گیری گرفته تا طراحی بدافزارهای تطبیق‌پذیر. این فناوری سرعت، دقت و کارآمدی عملیات را افزایش می‌دهد، اما آسیب‌پذیری‌های ذاتی آن مانند اتکا به داده‌های ناقص یا دستکاری‌شده و ماهیت «جعبه‌سیاه» سامانه‌های یادگیری عمیق خطر تحریف تصمیم‌گیری و ایجاد سوگیری خودکار را به همراه دارد. 🔹ماهیت عملیات تهاجمی سایبری (OCO): واژه OCO به اقداماتی گفته می‌شود که با ابتکار یک بازیگر نظامی، به منظور دستکاری، اختلال، انکار، تخریب یا تغییر زیرساخت‌های سخت‌افزاری، داده‌ای و یا هویت‌های مجازی در فضای سایبر انجام می‌گیرند. وزارت دفاع آمریکا آن را «عملیات قدرت‌افکن در و از طریق فضای سایبر» تعریف کرده است. با این حال، در حقوق بین‌الملل، OCO فاقد تعریف مشخص است و تنها در صورتی اهمیت حقوقی می‌یابد که به آستانه «حمله مسلحانه» یا «عملیات جنگی» طبق پروتکل اول الحاقی کنوانسیون‌های ژنو برسد. 🔺سه لایه‌ی اصلی چالش‌ها: ۱. ابهامات ذاتی حقوق بین‌الملل بشردوستانه (IHL): از جمله تعیین آستانه مخاصمه، اصل تفکیک میان اهداف نظامی و غیرنظامی، و اصل تناسب. ۲. ویژگی‌های خاص فضای سایبر: نامرئی‌بودن، مرزناپذیری، ماهیت غیرمادی، سرعت بالا و استفاده‌ی دوگانه زیرساخت‌ها، که انطباق قواعد سنتی IHL با عملیات سایبری را دشوار می‌سازد. ۳. خصوصیات خود هوش مصنوعی: الگوریتم‌های تطبیق‌پذیر و خودکار، دشواری در بازبینی حقوقی (Art. 36 AP I) و خطر کاهش نظارت انسانی در تصمیم‌گیری‌های نظامی. 🔺چالش‌های خاص AI در OCO: اگرچه بسیاری از این مشکلات ریشه در حقوق بین‌الملل یا ماهیت فضای سایبر دارند، اما ترکیب آن‌ها با ویژگی‌های AI، یک «منطقه خاکستری» ایجاد می‌کند. برای مثال: بدافزارهای مبتنی بر یادگیری تقویتی (RL) می‌توانند بدون دخالت انسانی در زمان واقعی (real-time) به شناسایی و تخریب اهداف بپردازند و پیامدهای فاجعه‌بار غیرمستقیمی برای جمعیت غیرنظامی داشته باشند. در چنین حالتی، یک دولت ممکن است آن را «حمله» طبق ماده ۴۹(۱) پروتکل اول بداند، در حالی که دولت دیگر آن را صرفاً «عملیات نظامی معمولی» تلقی کند. این دوگانگی، ضرورت دستیابی به فهم مشترک بین‌المللی از مفهوم «حمله» در عملیات سایبری مبتنی بر AI را برجسته می‌سازد. همچنین پرسش کلیدی باقی می‌ماند: آیا می‌توان با قواعد فعلی حقوق بشردوستانه، کارکردهای هوش مصنوعی در جنگ سایبری را مهار و تنظیم کرد، یا نیازمند بازاندیشی در چارچوب‌های حقوقی هستیم؟ 🏷 پیوست خبری-تحلیلی گزارش 🌐 متاکاگ | فراتر از شناخت
MetaCog I متاکاگ
💠 کاربست هوش مصنوعی در امنیت سایبری 🔹با گسترش بی‌سابقه داده‌های تهدید سایبری، سازمان‌ها دیگر قادر نیستند تنها با روش‌های سنتی از شبکه‌های خود دفاع کنند. هوش مصنوعی (AI) اکنون به‌عنوان ستون اصلی امنیت دیجیتال مطرح است؛ ابزاری که می‌تواند در لحظه، الگوهای معنادار و ناهنجاری‌های ظریف را در حجم عظیم داده‌ها شناسایی کند. 🔺چالش‌های نوین جرایم سایبری: در حالی‌که در گذشته حملات محدود به ویروس‌ها و کرم‌های ساده بود، امروز مجرمان سایبری از تکنیک‌های پیشرفته مبتنی بر AI استفاده می‌کنند؛ از شبیه‌سازی رفتار انسانی و ایجاد هویت‌های دیپ‌فیک گرفته تا سرقت دقیق اطلاعات هویتی و مالی در بسترهای ابری، اینترنت اشیا، شبکه‌های بانکی و پایگاه‌های داده سازمانی. 🔺پایگاه‌های تهدید جهانی مبتنی بر AI: سیستم‌های نوین با بلعیدن ترابایت‌ها داده ساختاریافته و غیرساختاریافته از هش بدافزارها و گزارش‌های اکسپلویت تا ارتباطات مجرمانه در دارک‌وب به کمک الگوریتم‌های یادگیری ماشین، ارتباطات احتمالی میان داده‌ها را شناسایی و کمپین‌های مخرب نوظهور را برجسته می‌کنند. 🔺مبارزه با پول‌شویی (AML): شبکه‌های مالی همواره هدف اصلی مهاجمان‌اند. سامانه‌های ضدپول‌شویی مبتنی بر AI با ایجاد پروفایل‌های چندبُعدی از تراکنش‌ها، ابتدا الگوی رفتار عادی را تعریف کرده و سپس انحرافات مشکوک مانند انتقال‌های لایه‌ای، فعالیت‌های غیرعادی فرامرزی یا اختلاس سازمان‌یافته را پرچم‌گذاری می‌کنند. این سامانه‌ها می‌توانند بلافاصله تراکنش‌های مشکوک را قرنطینه کنند. 🔺تشخیص تقلب در پرداخت و کنترل دسترسی تطبیقی: الگوریتم‌های یادگیری ماشین با تحلیل داده‌های تراکنش‌ها، الگوهایی چون خریدهای خرد مکرر یا تلاش‌های ورود ناموفق را به‌سرعت شناسایی می‌کنند. هم‌زمان، سیستم‌های احراز هویت تطبیقی با ترکیب عواملی مانند مکان جغرافیایی، ویژگی‌های دستگاه و الگوهای رفتاری، سطح امنیت و تجربه کاربری را متوازن می‌سازند. 🔺تحلیل رفتاری برای کشف نفوذ: در محیط‌های شرکتی پیچیده، AI با تحلیل جریان عظیم ترافیک شبکه، از طریق تشخیص سرورهای پیکربندی‌نشده، نقاط پایانی آسیب‌پذیر و کتابخانه‌های قدیمی، قبل از وقوع حمله اقدام به اصلاح می‌کند. این تحلیل رفتاری امکان پایش مستمر و هوشمند سطح حمله (attack surface) را فراهم می‌سازد. 🔹چشم‌انداز آینده: امنیت دیجیتال امروز بیش از هر زمان دیگری به هوش مصنوعی گره خورده است. از پایگاه‌های تهدید جهانی تا سیستم‌های ضدپول‌شویی و کنترل دسترسی تطبیقی، آینده دفاع سایبری بر مبنای هم‌افزایی انسان و ماشین در شناسایی سریع تهدیدات و واکنش خودکار شکل می‌گیرد. 🏷 پیوست تحلیل رسانه‌ای-تخصصی 🌐 متاکاگ | فراتر از شناخت
MetaCog I متاکاگ
💠 هوش مصنوعی ملی عربستان: رونمایی از HUMAIN Chat به‌عنوان نخستین اپلیکیشن محاوره‌ای عربی مبتنی بر مدل ALLAM 34B» 🔹شرکت HUMAIN وابسته به صندوق سرمایه‌گذاری عمومی عربستان (PIF)، از HUMAIN Chat به‌عنوان نخستین اپلیکیشن محاوره‌ای هوش مصنوعی عربی مبتنی بر مدل زبانی بزرگ ALLAM 34B رونمایی کرد؛ گامی که آن را نقطه عطفی در مسیر هوش مصنوعی حاکمیتی (Sovereign AI) می‌دانند. 🔹این اپلیکیشن که هم‌اکنون بر روی وب، iOS و اندروید در دسترس است، ابتدا در عربستان عرضه می‌شود و سپس به منطقه خاورمیانه و سایر نقاط جهان گسترش خواهد یافت. HUMAIN Chat با هدف پاسخ‌گویی به نیاز بیش از ۴۰۰ میلیون عرب‌زبان و ۲ میلیارد مسلمان طراحی شده که تاکنون در حوزه هوش مصنوعی زایشی (Generative AI) کمتر مورد توجه قرار گرفته‌اند. 🔺ویژگی‌های کلیدی HUMAIN Chat: ▫️جست‌وجوی وب در لحظه برای ارائه دانش به‌روز. ▫️پشتیبانی از ورودی صوتی عربی در لهجه‌های مختلف. ▫️تغییر زبانی بی‌وقفه میان عربی و انگلیسی در یک مکالمه. ▫️امکان اشتراک‌گذاری گفتگوها برای همکاری و بازاستفاده. ▫️رعایت کامل مقررات حفاظت داده‌های شخصی عربستان (PDPL) و میزبانی کامل در زیرساخت‌های داخلی HUMAIN. 🔹این محصول بخشی از پورتفوی HUMAIN IQ است که بر ترکیب عمق علمی و طراحی مسئولانه تأکید دارد. به گفته طارق امین، مدیرعامل HUMAIN: > «رونمایی از HUMAIN Chat، نشان‌دهنده توانایی عربستان در ساخت هوش مصنوعی رقابت‌پذیر جهانی است که در عین حال ریشه در زبان، ارزش‌ها، زیرساخت و سرمایه انسانی بومی دارد. این آغاز مسیری است برای خدمت به پادشاهی، جهان عرب و فراتر از آن؛ مسیری با ظرفیت بی‌نهایت برای تسریع نوآوری و پیشرفت اجتماعی ـ اقتصادی.» 🏷 پیوست خبری-تحلیلی 🌐 متاکاگ | فراتر از شناخت