أهم استخدامات الذكاء الاصطناعي

قلم معاد
06/03/2024





تتجاوز إمكانيات الذكاء

الاصطناعي التوليدي

مجرد إنشاء نصوص

وصور. فيما يلي بعض

الأمثلة على التطبيقات

الواقعية لهذه

التكنولوجيا:


إنشاء محتوى إبداعي:


_ يمكن استخدام الذكاء

الاصطناعي التوليدي

لكتابة القصص

والقصائد والنصوص

الموسيقية وحتى

البرامج النصية.


_ التسويق والإعلان:


يمكن استخدام الذكاء

الاصطناعي التوليدي

لإنشاء مواد تسويقية

مخصصة، مثل

الإعلانات ورسائل البريد

الإلكتروني ونسخ

المواقع الإلكترونية.


_ خدمة العملاء:


يمكن استخدام الذكاء

الاصطناعي التوليدي

لإنشاء روبوتات محادثة

واقعية يمكنها الإجابة

على أسئلة العملاء وحل

مشاكلهم.


_ التعليم:


يمكن استخدام الذكاء

الاصطناعي التوليدي

لإنشاء مواد تعليمية

مخصصة تتكيف مع

احتياجات كل طالب.

_ البحث العلمي:

يمكن استخدام الذكاء

الاصطناعي التوليدي

لاكتشاف أدوية جديدة

وتطوير مواد جديدة

وإجراء تنبؤات علمية.

يُثير صعود الذكاء

الاصطناعي التوليدي

العديد من المخاوف

الأخلاقية، مثل:

_ الإمكانية لإساءة

الاستخدام:

يمكن استخدام الذكاء

الاصطناعي التوليدي

لإنشاء أخبار مزيفة

ودعاية مضللة ومحتوى

ضار آخر.

_ التحيز:

يمكن أن تعكس نماذج

الذكاء الاصطناعي

تحيزات مبرمجيها أو

البيانات التي تم تدريبها

عليها.

_ فقدان الوظائف:

يمكن أن تؤدي أنظمة

الذكاء الاصطناعي

التوليدي إلى أتمتة

الوظائف التي يقوم بها

البشر حاليًا.

_ المستقبل:

من المتوقع أن يستمر

مجال الذكاء

الاصطناعي التوليدي

في النمو والتطور في

السنوات القادمة. مع

استمرار تحسين هذه

التكنولوجيا، ستصبح

أكثر قوة وتنوعًا، مما

سيؤدي إلى تطبيقات

جديدة ومبتكرة. ومع

ذلك، من المهم أيضًا

معالجة المخاوف

الأخلاقية المرتبطة

بالذكاء الاصطناعي

التوليدي لضمان

استخدامه بطريقة

مسؤولة وذات أخلاقية

الاستفادة من برامج

الذكاء الاصطناعي

للتحقق من الهوية

وكشف الاحتيال :

تُقدم برامج الذكاء

الاصطناعي حلولاً

مبتكرة لتحسين عمليات

التحقق من الهوية

وكشف الاحتيال، مما

يُعزز الأمان ويحمي من

المخاطر في مختلف

المجالات. إليك بعض

الطرق التي تُفيد بها

هذه البرامج:

1. التحقق من هوية

الأفراد:

التحقق من صحة

الوثائق:

تُحلل برامج الذكاء

الاصطناعي الصور

الضوئية لبطاقات

الهوية وجوازات السفر،

وتكتشف الوثائق

المزيفة بدقة عالية من

خلال مطابقة العناصر

المرئية والبيانات

المُدونة.


البرامج: Jumio, Clearview AI, Auth0

2. التعرف على الوجه:

تُستخدم تقنية التعرف

على الوجه للتأكد من

هوية الأفراد من خلال

مطابقة وجوههم

بصورهم المخزنة في

قواعد البيانات.

البرامج: Face recognition SDK, Amazon Rekognition, Microsoft Azure Face API


3. التحقق من هوية

المتحدثين:

تحلل برامج الذكاء

الاصطناعي صوت

المستخدم للتأكد من

هويته من خلال تحليل

نبرة الصوت وخصائص

الكلام.

البرامج: Voice recognition SDK, Google Voice Match, Nuance Dragon Speech Recognition


2. كشف الاحتيال:

1. تحليل المعاملات

المالية:

تُحلل برامج الذكاء

الاصطناعي سلوكيات

الإنفاق وأنماط

المعاملات للكشف عن

الأنشطة الاحتيالية مثل

عمليات الشراء المزيفة

أو غسل الأموال.

البرامج: SAS Fraud Detection, FICO Falcon Fraud Manager, LexisNexis ThreatMetrix


2. اكتشاف الحسابات

المزيفة:

تُحدد برامج الذكاء

الاصطناعي الحسابات

المزيفة على وسائل

التواصل الاجتماعي

ومنصات التجارة

الإلكترونية من خلال

تحليل سلوك

المستخدمين وإنشاء

المحتوى.

البرامج: Botman, Social Blade, Cheq


3. مكافحة سرقة

البيانات:

تُحلل برامج الذكاء

الاصطناعي أنظمة

الكمبيوتر والشبكات

للكشف عن محاولات

اختراق البيانات وسرقة

المعلومات الحساسة.

البرامج: McAfee Enterprise Security Suite, Crowdstrike Falcon Host, Deepwatch


مزايا استخدام برامج

الذكاء الاصطناعي

للتحقق من الهوية

وكشف الاحتيال:

الدقة والكفاءة:

تُقدم برامج الذكاء

الاصطناعي دقة وكفاءة

أعلى بكثير من الأساليب

التقليدية في التحقق من

الهوية وكشف الاحتيال،

مما يُقلل من الأخطاء

ويُسرع من عملية

التحقق.

التحليل المستمر:

تُحلل برامج الذكاء

الاصطناعي كميات

هائلة من البيانات بشكل

مستمر، مما يُمكنها من

اكتشاف الأنماط

والتهديدات الناشئة

التي قد يصعب على

البشر ملاحظتها.

التكيف مع التطورات:

تُتكيف برامج الذكاء

الاصطناعي باستمرار مع

أساليب الاحتيال

الجديدة وتكتيكات

انتحال الهوية، مما

يُحافظ على فعاليتها في

مكافحة هذه المخاطر.

محاذير :


يُثير جمع البيانات

وتحليلها بواسطة برامج

الذكاء الاصطناعي

مخاوف تتعلق

بالخصوصية،

من المهم التأكد من

اتباع ممارسات حماية

البيانات بشكل صارم.

التحيز:

قد تُنتج برامج الذكاء

الاصطناعي نتائج

متحيزة إذا لم يتم

تدريبها على مجموعات

بيانات متنوعة وشاملة.