اليابان 🇯🇵 تتحرك نحو الذكاء الاصطناعي المحلي

أُسست في اليابان شركة جديدة Japan AI Foundation Model Development تقودها (4) شركات وهي SoftBank، NEC، Sony Group، وHonda، بهدف تطوير نموذج ذكاء اصطناعي ياباني ضخم لملاحقة التفوق الأمريكي والصيني.

سيتولى سوفت بنك وNEC تطوير النموذج الأساسي، بينما ستستخدمه هوندا وسوني في السيارات والروبوتات والألعاب وأشباه الموصلات.

كما ستستثمر فيها شركات ومؤسسات أخرى، منها Nippon Steel Corporation وثلاثة بنوك كبرى هي MUFG وSMBC وMizuho، مع توقع انضمام Preferred Networks إلى التطوير.

وتستهدف الشركة أولًا بناء نموذج بحجم [تريليون باراميتر] ثم التوسع نحو [الذكاء الاصطناعي الفيزيائي] القادر على تشغيل الروبوتات، مع نية التقدم لبرنامج دعم حكومي قد يصل إجماليه إلى 6 مليار دولار خلال 5 سنوات من 2026 إلى 2030.

وزراء الذكاء الاصطناعي لا يستخدموا الذكاء الاصطناعي 😅

▪️ Niamh Smyth
وزيرة الذكاء الاصطناعي في إيرلندا… اعترفت أنها لم تستخدم ChatGPT مطلقًا ولا تطبيقات مشابهة. رغم ذلك، تم تعيينها للإشراف على قضايا تشمل الذكاء الاصطناعي والتحول الرقمي

▪️ Feryal Clark
وزيرة للذكاء الاصطناعي والحكومة الرقمية في بريطانيا. لم تستخدم (ChatGPT) أو أي أدوات ذكاء اصطناعي توليدي في عملها.

هجوم سيبراني على الإمارات 🇦🇪

مجموعة حنظلة الأيرانية تدعي الحصول على وثائق سرية بحجم (149) تيرا بايت… ومسح بيانات ( 6 بيتا بايت) غير قابلة للاستعادة من ثلاث مؤسسات:

- مؤسسة محاكم دبي
- مؤسسة دائرة الأراضي والأملاك
- هيئة الطرق والمواصلات

يبقى إدعاء….

Google لديها نموذج يستطيع كتابة ورقة بحثية كاملة

نشرت Google ورقة بحثية جديدة تدور فكرتها الرئيسية حولنظام ذكاء اصطناعي جديد يستطيع كتابة ورقة بحثية كاملة بشكل أفضل من الأنظمة السابقة.

▪️ما الذي درسته؟
كيف يمكن للذكاء الاصطناعي تحويل أفكار وتجارب أولية غير مرتبة إلى بحث علمي جاهز للنشر.
وهل يمكن أن يكتب البحث بجودة قريبة من الإنسان.

▪️كيف أجريت؟
•استخدم الباحثون بيانات من 200 ورقة علمية حقيقية.
•أعطوا الأنظمة “ملاحظات خام” (فكرة + نتائج تجارب).
•قارنوا بين عدة أنظمة لمعرفة أيها يكتب أفضل، باستخدام تقييم بشري وآلي.

▪️ماذا وجدت؟

•النظام الجديد تفوق على الأنظمة الأخرى بنسبة فوز وصلت إلى 50%–68% في جودة مراجعة الأدبيات، و14%–38% في جودة الورقة بشكل عام.

•حقق معدلات قبول افتراضية عالية في التقييم (حوالي 84% و81% في مؤتمرين).

•أنتج عدد مراجع أقرب للإنسان (حوالي 45–48 مرجعًا مقارنةً بـ ~59 في الأوراق الحقيقية).

▪️الخلاصة
مستقبلاً، يمكن للباحثين استخدام الذكاء الاصطناعي لمساعدتهم في كتابة الأبحاث بسرعة، بدل البدء من الصفر. لكن ما زال الإنسان ضروريًا للمراجعة والتأكد من صحة المعلومات.

الورقة هنا

PaperOrchestra: A Multi-Agent Framework for Automated AI Research Paper Writingarxiv.org/pdf/2604.05018

هل الذكاء الاصطناعي بدأ يكشف أشياء لم تكتشفها حتى التجارب السريرية؟

باحثون حللوا أكثر من 5 سنوات من منشورات Reddit (حوالي 400 ألف منشور من 70 ألف شخص) عن أدوية مشهورة مثل Ozempic و Mounjaro

⚫️ماذا وجدوا؟
بجانب الأعراض المعروفة، ظهرت شكاوى متكررة من:
اضطرابات في الدورة الشهرية

هبات ساخنة وقشعريرة
إرهاق شديد
هذه الأعراض لا تظهر بشكل كامل في التقارير الرسمية أو على ملصقات الأدوية.

💡 الفكرة المهمة:
بدل ما نعتمد فقط على التقارير الطبية التقليدية (اللي غالبًا تكون بطيئة وتعتمد على الإبلاغ)، أصبح بالإمكان "سماع" تجارب المرضى مباشرة من الإنترنت — في الوقت الحقيقي.

⚫️الخلاصة:
وسائل التواصل الاجتماعي + الذكاء الاصطناعي قد تصبح نظام إنذار مبكر يكشف مشاكل الأدوية بسرعة قبل ما تُلاحظ رسميًا.

⚫️ ملاحظة
هذا لا يعني أن الدواء هو السبب المباشر لهذه الأعراض، بل إشارات تحتاج دراسة أكثر.

🚨 هجوم سيبراني… بـ Claude و ChatGPT

مخترق واحد فقط تمكن من اختراق 9 جهات حكومية في المكسيك وسرقة بيانات ملايين المواطنين

⚫️ المفاجأة؟
لم يكن يعمل بفريق… بل اعتمد على الذكاء الاصطناعي!

⚫️ماذا حدث؟
استخدم أدوات مثل ChatGPT وClaude لتنفيذ الهجوم.

الذكاء الاصطناعي ساعده في:
• تنفيذ الأوامر داخل الأنظمة المخترقة
• تحليل كميات ضخمة من البيانات بسرعة
• تطوير أدوات اختراق خلال وقت قصير

⚫️النتيجة:
شخص واحد أنجز عمل فريق كامل… وفي وقت قياسي!

لكن الأهم:
الهجوم لم يعتمد على ثغرات معقدة، بل على مشاكل بسيطة مثل:
أنظمة غير محدثة
كلمات مرور ضعيفة

🚨 تجربة غريبة: ذكاء اصطناعي يدير متجر حقيقي!

تخيل أن شركة أعطت ذكاء اصطناعي 100000 دولار وطلبت منه فتح متجر من الصفر… وهذا بالضبط ما حدث 👇

🔴الذكاء الاصطناعي (اسمه Luna) قام بكل شيء:

-اختار فكرة المتجر
-صمّم المكان
-اشترى المنتجات
-نشر إعلانات وظائف
-أجرى مقابلات ووظّف موظفين

🔴 لكن المفاجأة كانت في الأخطاء:

❌ لم يخبر المتقدمين للوظائف أنه ذكاء اصطناعي
❌ كان يختار موظفين بسرعة وبمقابلات قصيرة جدًا
❌ رفض أشخاصًا أكفاء لأنهم لا يملكون خبرة تقليدية
❌ لم يستطع الحفاظ على نفس الشعار (كان يتغير كل مرة!)
❌ أخطأ في جدول العمل يوم الافتتاح وسبب فوضى

🔴ماذا نفهم من هذا؟
-الذكاء الاصطناعي الاصطناعي أصبح قادر على إدارة مشروع حقيقي
-لكنه لا يزال ضعيف في:
اتخاذ قرارات دقيقة
فهم البشر
التنظيم في المواقف الواقعية

🔴الخلاصة:
الذكاء الاصطناعي قوي… لكن لا يمكن الاعتماد عليه بالكامل بدون إشراف بشري (حتى الآن).

x.com/i/article/204360324054…

تطور صناعة الاعلان …

أفكار + AI = إبداع

التصميم صار أسهل من أي وقت

ورقة بحثية مهمة

تسريح الموظفين بسبب الـ AZi سيؤدي لانهيار الاقتصاد

الفكرة الرئيسية للورقة أن الشركات قد تسرّح العمال بسبب الذكاء الاصطناعي بشكل مبالغ فيه بسبب المنافسة، وهذا يضعف الاقتصاد ويضر بالجميع والشركات نفسها.

️▪️ماذا وجدت الدراسة؟
•الأتمتة تقلل التكاليف لكل شركة، لكنها في نفس الوقت تقلل دخل العمال

•انخفاض دخل العمال يعني انخفاض الشراء، وهذا يضر بجميع الشركات

•كل شركة تتحمل جزءًا صغيرًا فقط من هذا الضرر، لذلك تستمر في الأتمتة

•هذا يخلق «سباق أتمتة» يؤدي إلى تسريح عمال أكثر من المستوى المفيد للجميع

▪️النتيجة
خسارة عامة (ليست مجرد نقل أموال)، حيث يخسر العمال وأصحاب الشركات معًا

•زيادة المنافسة أو تطور الذكاء الاصطناعي يجعل المشكلة أكبر

•الحلول الشائعة مثل: التدريب، الدخل الأساسي، أو مشاركة الأرباح لا تحل المشكلة بالكامل

•الحل الوحيد الذي يعالج السبب مباشرة هو فرض ضريبة على الأتمتة لتقليل الإفراط فيها

▪️الخلاصة
الشركات عندما تستبدل الناس بالذكاء الاصطناعي بسرعة كبيرة، فإنها تضعف قدرة الناس على الشراء، فتتضرر هي نفسها لاحقًا.
لكن لأن كل شركة تفكر بمصلحتها فقط، يستمر هذا السلوك بشكل جماعي. لذلك،

السوق وحده لا يكفي، ويحتاج الأمر إلى تدخل من السياسات لتنظيم الأتمتة وحماية توازن الاقتصاد

الورقة هنا

The AI Layoff Traparxiv.org/abs/2603.20617

x.com/i/article/204375758897…

طبق الخطوات

Claude Cowork يؤتمت المهام المتكررة

وينفذ تلقائيا…

تقرير (ستانفورد) AI Index 2026

الصورة العالمية عن تطور الذكاء الاصطناعي

ويؤكد أن:
الذكاء الاصطناعي يتطور بسرعة أكبر من قدرة الأنظمة (القوانين، التعليم، التقييم) على مواكبته

تفاصيل👇

1) هيمنة الشركات على تطوير النماذج

الشركات أصبحت اللاعب الرئيسي في تطوير AI.

في 2025:87 نموذج من الصناعة
مقابل نموذج واحد فقط من الجامعات

2) الوصول عبر API أصبح الطريقة الأساسية للنشر

بدل إعطاء النموذج كاملًا، يتم تشغيله عبر الإنترنت فقط.

في 2025:45 نموذجًا من أصل 95 تم نشرها عبر API
وهو أكبر نوع نشر

3) معظم النماذج لا تنشر كود التدريب

لا يمكنك إعادة بناء النموذج بنفسك.

في 2025:80 من أصل 95 نموذجًا لم تنشر كود التدريب
فقط 4 نماذج كانت مفتوحة المصدر