‍ اصول توسعه چارچوب سواد هوش مصنوعی (AILit) ۱. میان‌رشته‌ای (Interdisciplinary) ادغام مفاهیم سواد هوش مصنوعی در طیف متنوعی از رشته‌های علمی و محیط‌های آموزشی، با هدف تقویت نگاه سیستمی و تربیت نسل آینده با درک چندبعدی از فناوری‌های نوین. ۲. بنیادین (Foundational) تعیین مجموعه‌ای از شایستگی‌های محوری که برای ارزیابی و سنجش تسلط یادگیرندگان بر مفاهیم کلیدی هوش مصنوعی ضروری هستند. ۳. موردی و تبیینی (Illustrative) استفاده از مثال‌ها و سناریوهای واقعی برای ملموس‌سازی مفاهیم و تسهیل درک کاربردهای عملی هوش مصنوعی در زندگی و کار. ۴. با رویکرد جهانی (Global) طراحی چارچوب با بهره‌گیری از دیدگاه‌های متخصصان، پژوهشگران و سیاست‌گذاران حوزه آموزش و فناوری در سطح بین‌المللی، به‌منظور افزایش اعتبار و کارایی آن در مقیاس جهانی. ۵. اجرایی و عملیاتی (Practical) تدوین چارچوب به‌گونه‌ای که پیاده‌سازی آن در بافت‌های آموزشی متنوع، از سطوح پایه تا آموزش عالی، قابل اجرا و اثربخش باشد. ۶. ماندگار و سازگار با تحول (Durable) شناسایی دانش‌ها و مهارت‌هایی که با وجود تحولات مستمر فناوری، همچنان برای نسل‌های آینده مرتبط و ارزشمند باقی خواهند ماند. 🌐http://www.ainews.ir

با تحولاتی که هوش مصنوعی در شیوه‌های کار، یادگیری و تصمیم‌گیری ایجاد کرده، نظام‌های آموزشی نیز نیازمند بازنگری اساسی هستند. تربیت نسل آینده در این عرصه، مستلزم آموزش مهارت‌هایی چون تفکر الگوریتمی، مهندسی پرامپت و درک سوگیری داده‌ای است. در همین راستا، کمیسیون اروپا و OECD چارچوبی جهانی با عنوان AILit طراحی کرده‌اند تا مهارت‌ها، اصول اخلاقی و توانمندی‌های لازم برای زیستن در جهان مبتنی بر هوش مصنوعی را به دانش‌آموزان بیاموزد. 📊 شما چه مهارتی را برای آموزش نسل آینده ضروری‌تر می‌دانید؟ 🌐http://www.ainews.ir

🔴 دانشمند ارشد متا ایده مشارکت در توسعه یک هوش مصنوعی متن‌باز برای کل جهان را مطرح کرد 🔸«یان لکان»، دانشمند ارشد هوش مصنوعی شرکت #متا، گفته است تمام کشورهای جهان باید بتوانند داده‌هایشان را برای ساخت مدل هوش مصنوعی متن‌باز مشترک ارائه دهند. 🔸درحال‌حاضر یکی از مباحث اصلی پژوهشگران، مدیران فناوری و سیاست‌گذاران این است که چگونه باید مدل‌های متن‌باز را که استفاده و تغییر آنها برای همه آزاد است، مدیریت و بر آنها نظارت کرد اما دانشمند ارشد هوش مصنوعی متا ایده مدلی متن‌باز برای تمام کشورهای جهان را مطرح کرده‌ است که هر کشوری می‌تواند داده‌هایش را به آن ارائه دهد. 🔸یان لکان گفت می‌خوام دنیایی را ببینم که پلتفرم‌های متن‌بازمان را توزیع‌شده و با استفاده از مراکز داده‌ای که سراسر جهان پراکنده شده‌اند، آموزش می‌دهیم. لکان دراین‌باره گفت هر مرکز داده به منابع داده‌ای خاص خود دسترسی خواهد داشت که ممکن است محرمانه باقی بمانند اما همه آنها درنهایت به مدلی مشترک کمک می‌کنند؛ در اصل مخزنی از تمام دانش بشری خواهد بود. 🌐http://www.ainews.ir

🗣مدیرعامل آنتروپیک: هوش مصنوعی تا ۵ سال آینده میتونه باعث از بین رفتن نیمی از مشاغل اداری ساده بشه اما خیلی از مردم هنوز متوجه عمق این تغییرات نشدن چون باور کردنش سخته و از طرفی دولت ها هم سعی در پنهان کاری واقعیت دارن! طبق این توضیحات، مشاغل حوزه هایی مثل فناوری، مشاوره و امورمالی و حقوق در سطوح ابتدایی در معرض خطر حذف کامل قرار دارن. 🌐http://www.ainews.ir

‍ 📎  گزارش: India’s AI Uprising: GenAI, AI Agents & The Future Of Startups, 2025 📘 گزارش ویژه: «قیام هوش مصنوعی در هند» | ۲۰۲۵ زیست‌بوم استارتاپ‌های هوش مصنوعی در هند با سرعتی چشمگیر در حال رشد است؛ تنها بین سال‌های ۲۰۲۲ تا سه‌ماهه اول ۲۰۲۵، بیش از ۱.۵ میلیارد دلار سرمایه جذب شده است. اما نکته مهم آنجاست که نزدیک به ۸۰٪ از این سرمایه‌ها به لایه کاربردی اختصاص یافته‌اند — شامل ابزارها، پلتفرم‌ها و محصولات هوش مصنوعی مبتنی بر کارکرد — در حالی که لایه‌های زیربنایی مانند مدل‌های پایه، تراشه‌ها، زیرساخت‌های ابری و محاسباتی سهم کمتری داشته‌اند. 🌐 در شرایطی که قدرت‌های جهانی روی توسعه هوش مصنوعی بومی سرمایه‌گذاری می‌کنند، هند با خطر عقب‌ماندن از رقابت جهانی مواجه است — مگر آن‌که به‌صورت جدی از توسعه زیرساخت‌های بنیادین هوش مصنوعی خود حمایت کند. این گزارش، با نگاهی تحلیلی، چشم‌انداز هوش مصنوعی در هند را در چهار محور اصلی بررسی می‌کند: 🔹 سرمایه‌گذاری 🔹 نیروی انسانی 🔹 زیرساخت 🔹 سیاست‌گذاری و به‌روشنی نشان می‌دهد هند برای رهبری در حوزه هوش مصنوعی — نه صرفاً پذیرش آن — به چه تحولات و تصمیماتی نیاز دارد. 🌐http://www.ainews.ir

🔻 عوارض و چالش‌های هوش مصنوعی برای دانش‌آموزان و دانشجویان 1. وابستگی بیش از حد به فناوری دانش‌آموزان و دانشجویان تمایل پیدا می‌کنند تا برای حل مسائل، نوشتن مقاله، یا حتی پاسخ دادن به سوالات درسی فقط به هوش مصنوعی متکی باشند. این موضوع می‌تواند باعث کاهش قدرت تفکر مستقل و خلاقیت شود. 2. افزایش تقلب و کاهش ارزش یادگیری با استفاده از ابزارهای AI مانند ChatGPT، دانشجویان می‌توانند به راحتی مقاله، پروژه و حتی پاسخ امتحانی بنویسند بدون اینکه چندان فکر کنند. این موضوع می‌تواند منجر به کاهش کیفیت تحصیلات و ضعف ارزیابی واقعی دانش شود. 3. کاهش مهارت‌های اساسی مهارت‌هایی مانند نوشتن صحیح، تحلیل منطقی، حل مسئله و استدلال قوی ممکن است ضعیف شوند، چرا که AI تمام این مراحل را برای دانش‌آموز انجام می‌دهد. برای مثال: نوشتن انشا با هوش مصنوعی می‌تواند باعث کاهش توانایی بیان خلاقانه شود. 4. مشکلات اخلاقی و امنیتی استفاده نادرست از هوش مصنوعی در امتحانات یا پروژه‌ها می‌تواند به مشکلات اخلاقی (مانند سوءاستفاده از هوش مصنوعی به جای یادگیری واقعی) منجر شود. همچنین اطلاعات شخصی و تحصیلی دانش‌آموزان ممکن است در فضای مجازی در معرض خطر قرار گیرند. 5. تفاوت دیجیتال و نابرابری آموزشی دانش‌آموزانی که به اینترنت و دسترسی به ابزارهای AI دسترسی ندارند، از لطف فناوری محروم می‌مانند و فاصله شان با دانش‌آموزانی که از این ابزارها استفاده می‌کنند بیشتر می‌شود. این امر می‌تواند نابرابری‌های آموزشی را افزایش دهد. 6. اعتماد بیش از حد به نتایج غلط هوش مصنوعی گاهی اوقات اطلاعات اشتباه یا نادرست ارائه می‌دهد، اما دانش‌آموزان به دلیل عدم آگاهی کافی، آن را حقیقت می‌پندارند. این موضوع می‌تواند باعث تشکیل اعتقادات یا دانش نادرست شود. 7. کاهش تعامل اجتماعی و انسانی استفاده بیش از حد از هوش مصنوعی در یادگیری می‌تواند باعث کاهش تعامل دانش‌آموزان با معلمان و همکلاسی‌ها شود. این موضوع می‌تواند بر مهارت‌های اجتماعی و همکاری گروهی آن‌ها تأثیر منفی بگذارد. 8. 🧠 تنبلی فکری و وابستگی به هوش مصنوعی بسیاری از دانش‌آموزان امروزی تمایل پیدا کرده‌اند که: به جای خواندن و فهمیدن مطلب، مستقیماً خلاصه آن را از یک ابزار هوش مصنوعی بگیرند. به جای نوشتن یک مقاله یا حل یک مسئله، از هوش مصنوعی کمک بگیرند و بدون تفکر، پاسخ را کپی کنند. در حین درس خواندن، به جای تمرین کردن مفاهیم، سریعاً سوالات را در AI بزنند و پاسخ را بگیرند. این موضوع می‌تواند منجر به کاهش قدرت تحلیل، حافظه ضعیف‌تر و عدم درک عمیق مطالب شود. به عبارت دیگر، دانش‌آموزان ممکن است اطلاعات زیادی "ببینند"، ولی چندان "یاد نگیرند". 📉 کاهش تلاش و ارزش تحصیل هوش مصنوعی گاهی باعث کاهش ارزش تلاش شخصی می‌شود. وقتی همه چیز را می‌توان با یک برنامه نوشت، یا یک ربات جواب داد، اهمیت تحقیق، کشف و یادگیری شخصی کمتر می‌شود. این روند می‌تواند در بلندمدت: باعث شود دانشجویان در موقعیت‌های واقعی (مانند شغل یا حل مسئله عملی) با مشکل مواجه شوند. مهارت‌هایی مثل صبر، تلاش، تحلیل، و خلاقیت را کم‌رنگ کند. به تولید نسلی منجر شود که از فکر کردن پیچیده گریزان است. 🚨 هشدار به نظام آموزشی این مسئله یک هشدار جدی برای نظام آموزشی است. معلمان و مدیران مدارس و دانشگاه‌ها باید متوجه شوند که دیگر نمی‌توان با روش‌های قدیمی ارزیابی کرد. باید: نحوه یادگیری را تغییر داد. به جای حفظ کردن و تکرار، به فکر کردن و تحلیل تشویق کرد. ارزیابی‌ها طوری طراحی شوند که استفاده از هوش مصنوعی را غیرقابل استفاده کند. دانش‌آموزان را در مورد استفاده اخلاقی و مناسب از هوش مصنوعی آموزش داد. 🌐http://www.ainews.ir

📉 بیش از نیمی از شرکت‌هایی که به دلیل ورود هوش مصنوعی نیرو تعدیل کردند، اکنون پشیمان‌اند در نظرسنجی جدیدی که از سوی تحلیل‌گران Orgvue با مشارکت نزدیک به ۱۲۰۰ مدیر اجرایی از شرکت‌های بزرگ در آمریکا، اروپا و آسیا انجام شد: 🔹 ۳۹٪ از شرکت‌ها به دلیل استقرار هوش مصنوعی، اقدام به تعدیل نیرو کردند. 🔹 ۵۵٪ از این شرکت‌ها اذعان دارند که این تصمیم اشتباه بوده است. 📊 هر شرکت سومی اصلاً نیازی به اخراج کارکنان نداشته—کارمندان خودشان به دلیل نگرانی از هوش مصنوعی استعفا داده‌اند. 📊 نزدیک به نیمی از مدیران اجرایی نگران استفاده‌ی کنترل‌نشده از هوش مصنوعی در سازمان خود هستند. حداقل ۳۵٪ کمبود دانش تخصصی در حوزه AI را گزارش کرده‌اند و ۳۸٪ هنوز نمی‌دانند دقیقاً هوش مصنوعی چه اثری بر کسب‌وکارشان خواهد گذاشت. 📊 یک‌چهارم مدیران نمی‌دانند کدام نقش‌ها می‌توانند بیشترین بهره را از هوش مصنوعی ببرند و ۳۰٪ نیز از نقش‌هایی که در معرض بیشترین خطر اتوماسیون هستند، آگاهی ندارند. در نتیجه، ۸۰٪ از شرکت‌ها قصد دارند برای کارمندان خود آموزش‌های تکمیلی مرتبط با هوش مصنوعی ارائه دهند. 🗣 مدیرعامل Orgvue، الیور شا، هشدار می‌دهد: «ما با یکی از بزرگ‌ترین کمبودهای مهارتی نسل حاضر مواجه‌ایم. اخراج نیرو بدون برنامه‌ای مشخص برای تحول نیروی انسانی، اقدامی نسنجیده است.» 👨‍💻 در ژانویه، مدیرعامل شرکت فین‌تک سوئدی Klarna اعلام کرد که این شرکت ۷۰۰ نیروی خدمات مشتری را با هوش مصنوعی جایگزین کرده است—با پیش‌بینی اتوماسیون کامل. اما اخیراً دوباره روند استخدام را آغاز کرده، چون AI نتوانسته کیفیت خدمات انسانی را ارائه دهد. 🌐http://www.ainews.ir

هوش مصنوعی آفلاین، روی موبایل شما! 🔹با استفاده از اپلیکیشن Google AI Edge Gallery، می‌توانید مدل‌های هوش مصنوعی را بدون نیاز به اینترنت(بصورت آفلاین) رو گوشی اندرویدی‌ اجرا کنید! 🔹بعد از نصب اپلیکیشن، از بین مدل های ارائه شده، مدل مورد نظرتان را دانلود کرده و استفاده کنید(قرار است نسخه iOS هم به‌زودی ارائه شود) »» امکانات جالب: ـ‌ Ask Image: درباره یک تصویر سؤال بپرسید! ـPrompt Lab: پرامپت مورد نظرتان برای خلاصه‌سازی، بازنویسی، کدنویسی و... را تست کنید. ـ AI Chat: چت آفلاین با سه مدل از جمینای و کوئن »» دانلود از گیت‌هاب »» دانلود مستقیم نسخه نصبی 🌐http://www.ainews.ir

با این ابزار گوگل می‌تونید مدل‌ها رو به‌صورت آفلاین روی سخت‌افزار گوشیتون اجرا کنید! اپ آزمایشی Google AI Edge Gallery به شما این امکان رو می‌ده که مدل‌های هوش مصنوعی مولد (GenAI) رو مستقیماً روی گوشی اندرویدی‌تون (و به‌زودی روی iOS) اجرا کنید، اونم بدون نیاز به اینترنت. از چت با مدل‌ها گرفته تا پرسش با تصویر و تست انواع پرامپت‌ها، همه چیز لوکال قابل انجامه. یکی از قابلیت‌های کلیدی این اپ، امکان انتخاب بین مدل‌های مختلف از Hugging Face و مقایسه‌ی کارکردشونه. به این صورت که هر مدلی که مد نظرتون بود فقط کافیه از HuggingFace دانلود کنید و ایمپورت کنید توی برنامه! داخل اپلیکیشن چند بخش مختلف قرار داده شده: با ابزار Ask Image می‌تونید یه تصویر آپلود کنید و درباره‌ش سؤال بپرسید. بخش Prompt Lab هم برای تست پرامپت‌های مختلفه و برای خلاصه‌سازی، بازنویسی متن یا حتی تولید کد طراحی شده. در بخش AI Chat می‌تونید با مدل وارد گفتگو بشید، درست شبیه چت با نرم افزارهای هوش مصنوعی معروف مثل ChatGPT. همه‌ی این پردازش‌ها به‌صورت کاملاً آفلاین روی گوشی انجام می‌شن. حتی ابزارهایی برای بررسی عملکرد مدل‌ها هم توی اپ هست، مثل زمان شروع پاسخ، سرعت تولید متن و تأخیر مدل. برای شروع، فقط کافیه فایل APK رو دانلود و نصب کنید. این اپ بر پایه‌ی فناوری‌های Google AI Edge، LiteRT و LLM Inference API ساخته شده و با Hugging Face هم یکپارچه‌ست، تا یه تجربه‌ی کامل و مستقل از GenAI رو روی گوشی بهتون بده. 🌐http://www.ainews.ir

♨️رونمایی از سامانه هوش مصنوعی "ویکی دفاع جنگ" توسط ارتش جمهوری اسلامی ایران 🔍مشخصات کلیدی سامانه: - پایه دانش: دایره‌المعارف دفاع مقدس ارتش با داده‌های معتبر و تأییدشده - کارکرد اصلی: پاسخگویی به پرسش‌های پژوهشی و عملیاتی در حوزه دفاعی - فناوری به کار رفته: مدل‌های هوش مصنوعی آموزش‌دیده بر اساس منظومه فکری مقام معظم رهبری »»قابلیت‌های منحصر به فرد: ✅ پاسخ‌دهی هوشمند به سوالات تخصصی دفاعی  ✅ دسترسی به تجربیات میدانی جنگ تحمیلی (نه صرفاً تئوری‌های آزمون‌نشده)  ✅ امکان طرح‌ریزی عملیاتی بر اساس دانش مستندشده  ✅ انسجام محتوایی با مبانی نظام اسلامی  ✏️نمونه کارکرد: - پرسش: "منظومه فکری مقام معظم رهبری درباره ارتش چیست؟" - پاسخ سامانه: "منظومه فکری رهبر معظم انقلاب اسلامی درباره ارتش بر پایه اطاعت و وفاداری به نظام اسلامی تأکید دارد." 🌐http://www.ainews.ir

قابلیت «ورود با ChatGPT» در راه است؛ OpenAI ورود به اپلیکیشن‌ها را متحول می‌کند    اوپن ای‌آی قصد دارد قابلیت جدیدی را معرفی کند که به کاربران اجازه می‌دهد با حساب ChatGPT خود وارد اپلیکیشن‌های دیگر شوند. این حرکت، گام بلندی برای رقابت با غول‌های فناوری و تسهیل دسترسی به خدمات آنلاین است.  شرکت اوپن ای‌آی (OpenAI)  در اطلاعیه‌ای اعلام کرد که در حال بررسی امکان ارائه قابلیتی برای ورود کاربران به اپلیکیشن‌های شخص ثالث از طریق حساب ChatGPT است. این شرکت هم‌اکنون مشغول ارزیابی میزان علاقه‌مندی توسعه‌دهندگانی است که تمایل دارند این سرویس را در محصولات خود ادغام کنند. چت جی‌پی‌تی با سرعتی چشمگیر در حال تبدیل شدن به یکی از محبوب‌ترین ابزارهای مصرفی در جهان است و در حال حاضر، نزدیک به ششصد میلیون کاربر فعال ماهانه دارد. به نظر می‌رسد اوپن ای‌آی قصد دارد از این محبوبیت گسترده بهره‌برداری کرده و حضور خود را به حوزه‌های جدیدی مانند خرید آنلاین، شبکه‌های اجتماعی و دستگاه‌های شخصی گسترش دهد. قابلیت احتمالی «ورود با ChatGPT» می‌تواند این شرکت را در رقابت با غول‌های فناوری مصرفی مانند اپل، گوگل و مایکروسافت، که سال‌هاست امکان ورود سریع و امن به اپلیکیشن‌های مختلف را برای کاربران فراهم کرده‌اند، توانمند کند 🌐http://www.ainews.ir

‍ 🔍 مقایسه نقش‌های AI Research Scientist و Data Scientist؛ تفاوت‌ها و فرصت‌ها در دنیای هوش مصنوعی، دو مسیر شغلی جذاب و پرتقاضا وجود دارد که ممکن است گاهی اوقات با هم اشتباه گرفته شوند: AI Research Scientist بیشتر روی: طراحی الگوریتم‌های نوین یادگیری ماشین انتشار مقالات علمی پیشرفته آزمایش مدل‌های نمونه اولیه همکاری با تیم‌های دکتری در حوزه دستاوردهای نظری تمرکز دارد. در مقابل، Data Scientist بیشتر بر: حل مسائل واقعی کسب‌وکار پاک‌سازی و بصری‌سازی داده‌ها ساخت مدل‌های پیش‌بینی انتقال تحلیل‌ها و نتایج به ذی‌نفعان تمرکز می‌کند. هر دو نقش: با داده‌های بزرگ کار می‌کنند نیازمند دانش قوی در یادگیری ماشین هستند فرصت‌های رشد حرفه‌ای بی‌نظیری ارائه می‌دهند. 🌐http://www.ainews.ir