#⃣ #یادداشت ‌ 📌 نبرد بر سر قدرتمندترین فناوری جهان: آیا دولت آمریکا امکان ملی‌سازی AI را دارد؟ ‌ 🔻 متئو وانگ و لیلا شراف، در آخرین مقاله خود در آتلانتیک به این سناریو پاسخ داده‌اند که اگر دولت ترامپ تصمیم بگیرد کنترل بیشتری بر شرکت‌های هوش مصنوعی اعمال کند، یا حتی آن‌ها را ملی کند، ممکن است چه اتفاقی بیفتد. ایده ملی‌سازی AI تا چند سال پیش بیشتر شبیه یک سناریوی فرضی بود، اما با افزایش قدرت مدل‌های پیشرفته و نگرانی‌های امنیتی، اکنون به‌طور جدی در واشنگتن بررسی می‌شود. برخی سیاست‌گذاران حتی احتمال اجرای نوعی «پروژه منهتن برای هوش مصنوعی» را مطرح کرده‌اند؛ برنامه‌ای دولتی برای توسعه هوش جامع مصنوعی (AGI). 🖥 پژوهشگاه فضای‌‌مجازی پردیس‌قم 🌍 بازوی خردمند سپهر‌ فناوری 🆔 @QomCsri | صفحات دیگر ما

🔻 یکی از ابزارهای بالقوه دولت «قانون تولید دفاعی» (Defense Production Act) است؛ قانونی از دوران جنگ سرد که به دولت اجازه می‌دهد در شرایط خاص شرکت‌ها را مجبور کند فناوری یا ظرفیت تولیدشان را در اختیار دولت قرار دهند. این احتمال پس از آن جدی‌تر شد که شرکت آنتروپیک مدلی به نام Claude Mythos معرفی کرد که توانایی انجام حملات سایبری پیچیده در سطح گروه‌های هکری دولتی را دارد. چنین قابلیت‌هایی نگرانی‌هایی ایجاد کرده که شرکت‌های خصوصی ممکن است به قدرتی هم‌سطح نهادهای اطلاعاتی مانند CIA یا NSA دست پیدا کنند. ‌ 🔻 با این حال، ملی‌سازی کامل صنعت AI، یعنی قرار دادن پژوهشگران در مراکز امنیتی پنتاگون و متمرکز کردن تمام محاسبات در یک پروژه دولتی، احتمالاً غیرقانونی و بسیار پرهزینه خواهد بود. دولت باید برای تصاحب شرکت‌هایی که مجموع ارزششان به تریلیون‌ها دلار می‌رسد غرامت بپردازد، و همچنین ممکن است بسیاری از پژوهشگران خارجی را از دست بدهد. ‌ 🔻 سناریوی محتمل‌تر نوعی «ملی‌سازی نرم» است: دولت بدون تصاحب کامل شرکت‌ها، قوانین سخت‌گیرانه‌تری وضع می‌کند و همکاری نزدیکی با شرکت‌هایی مانند آنتروپیک، OpenAI و Google DeepMind ایجاد می‌کند. این فرایند می‌تواند شامل نظارت دولتی، طبقه‌بندی برخی تحقیقات به‌عنوان محرمانه، کنترل صادرات فناوری، یا حضور ناظران دولتی در شرکت‌ها باشد، مشابه نظارتی که بر نیروگاه‌های هسته‌ای اعمال می‌شود. ‌ 🔻 در عمل نیز احتمالا چنین روندی از همین حالا آغاز شده است؛ از قراردادهای نظامی شرکت‌های AI با پنتاگون گرفته تا سرمایه‌گذاری دولت در شرکت‌های نیمه‌رسانا. با این حال، نویسندگان هشدار می‌دهند که سپردن آیندهً هوش مصنوعی هم به شرکت‌های خصوصی قدرتمند و هم به دولتی متمرکز و غیرقابل پیش‌بینی، هر دو خطرناک‌اند. چالش اصلی قرن بیست‌ویکم ممکن است یافتن تعادلی میان قدرت سیلیکون‌ولی و قدرت دولت باشد. ‌ 🔗 منبع ‌ 🖥 پژوهشگاه فضای‌‌مجازی پردیس‌قم 🌍 بازوی خردمند سپهر‌ فناوری 🆔 @QomCsri | صفحات دیگر ما

#️⃣ #گزارش_تصویری | #روابط_عمومی 🔰 بازدید اعضای پژوهشگاه فضای مجازی پردیس قم، از خانواده شهیدان عسکرپور و احمدیان؛ «شهدای گرانقدر جنگ تحمیلی سوم» 🖥 پژوهشگاه فضای‌‌مجازی پردیس‌قم 🌍 بازوی خردمند سپهر‌ فناوری 🆔 @QomCsri | صفحات دیگر ما

#️⃣ #خلیج_فارس 🔰 دهم اردیبهشت، روز ملی خلیج فارس گرامی باد 🖥 پژوهشگاه فضای‌‌مجازی پردیس‌قم 🌍 بازوی خردمند سپهر‌ فناوری 🆔 @QomCsri | صفحات دیگر ما

#⃣ #صوت_تبیینی 🔰 «از مدینه تا تهران؛ تبیین راهبرد مقاومت و تکلیف‌مداری در برابر استکبار» 🎙 استاد مهدی طائب 🖥پژوهشگاه‌فضای‌‌مجازی پردیس‌قم 🌍بازوی خردمند سپهر‌ فناوری 🆔 @QomCsri | صفحات دیگر ما

#⃣ #یادداشت 📌 ترس از حباب AI واقعی نبود: چگونه در شش ماه ورق برگشت؟ ‌ 🔻 شش ماه پیش بسیاری از تحلیلگران معتقد بودند در آستانهً فروپاشیدن «حباب» صنعت هوش مصنوعی هستیم. شرکت‌ها صدها میلیارد دلار، بخش زیادی با وام، برای ساخت مراکز داده هزینه می‌کردند، در حالی که مسیر روشنی برای سودآوری وجود نداشت. این وضعیت با حباب راه‌آهن در قرن نوزدهم یا حباب دات‌کام دههً ۱۹۹۰ مقایسه می‌شد. حتی سم آلتمن، مدیرعامل OpenAI، نیز آن زمان گفت که سرمایه‌گذاران احتمالاً بیش از حد درباره هوش مصنوعی هیجان‌زده شده‌اند. ‌🖥 پژوهشگاه فضای‌‌مجازی پردیس‌قم 🌍 بازوی خردمند سپهر‌ فناوری 🆔 @QomCsri | صفحات دیگر ما

🔻 اما امروز شرایط کاملاً متفاوت است. توسعه‌دهندگان نرم‌افزار به‌طور گسترده از ابزارهای هوش مصنوعی استفاده می‌کنند و از جهش چشمگیر بهره‌وری خبر می‌دهند. در نتیجه، نگرانی قبلی درباره «زیادی بودن مراکز داده» جای خود را به ترس از کمبود آن‌ها داده است. در همین حال، شرکت آنتروپیک به یکی از سریع‌ترین کسب‌وکارهای در حال رشد تاریخ تبدیل شده؛ درآمدش حتی سریع‌تر از رشد Zoom در دوران کرونا یا گوگل در اوایل دهه ۲۰۰۰ افزایش یافته است. 🔻 نقطه عطف این تغییر، انتشار ابزار کدنویسی «کلاد کد» بود. این سامانه به مجموعه‌ای از عامل‌های هوش مصنوعی اجازه می‌دهد وظایف برنامه‌نویسی پیچیده را که پیش‌تر روزها یا هفته‌ها طول می‌کشید، در چند دقیقه یا چند ساعت انجام دهند و در بسیاری موارد، نتایج تقریبا نیازی به اصلاح انسانی ندارند. پژوهش‌های جدید نشان می‌دهد استفاده از این ابزارها می‌تواند سرعت برنامه‌نویسان را نزدیک به ۲۰ درصد افزایش دهد. برخی تیم‌های نرم‌افزاری حتی گزارش داده‌اند که خروجی‌شان چهار برابر شده است. 🔻 افزایش بهره‌وری باعث جهش تقاضا شده است. سهم شرکت‌های آمریکایی که برای ابزارهای هوش مصنوعی اشتراک پولی دارند از حدود ۲۵ درصد در ابتدای ۲۰۲۵ به بیش از ۵۰ درصد رسیده است. با این حال تردیدها باقی است: بسیاری از شرکت‌های پیشرو هنوز سودآور نیستند و برخی اقتصاددانان هشدار می‌دهند اگر رونق فعلی عمدتاً به حوزه برنامه‌نویسی محدود بماند، سرمایه‌گذاری عظیم در زیرساخت‌ها می‌تواند به مازاد ظرفیت و ترکیدن یک حباب بزرگ منجر شود. با این حال، شواهد تازه نشان می‌دهد توانایی هوش مصنوعی در انجام طیف گسترده‌ای از کارهای نیازمتد دانش به سرعت در حال گسترش است، و اکنون این منتقدان‌اند که باید ثابت کنند این رونق صرفاً یک حباب موقتی است. 🔗 منبع 🖥 پژوهشگاه فضای‌‌مجازی پردیس‌قم 🌍 بازوی خردمند سپهر‌ فناوری 🆔 @QomCsri | صفحات دیگر ما

#⃣ #یادداشت 📌 عبور دیپ‌فیک‌ها از سیاسیون؛ حالا نوبت جیب شماست 🔻 پیشرفت‌های تازه در تولید تصویر با هوش مصنوعی، به‌ویژه ابزار جدید ChatGPT Images 2.0 از OpenAI، زنگ خطر تازه‌ای برای کلاهبرداری‌های دیجیتال به صدا درآورده است. این ابزار می‌تواند تصاویر فوق‌واقع‌گرایانه‌ای تولید کند که تشخیص جعلی بودن آن‌ها برای کاربران عادی بسیار دشوار است؛ از تصاویر طنزآمیز سیاستمداران گرفته تا اسناد کاملاً جعلی اما متقاعدکننده. ‌ 🖥 پژوهشگاه فضای‌‌مجازی پردیس‌قم 🌍 بازوی خردمند سپهر‌ فناوری 🆔 @QomCsri | صفحات دیگر ما

. 🔻 نکته نگران‌کننده اینجاست که این مدل، برخلاف نسل‌های قبلی، در تولید تصاویر حاوی متن بسیار دقیق عمل می‌کند؛ قابلیتی که آن را به ابزاری قدرتمند برای جعل مدارک تبدیل کرده است. نویسنده گزارش می‌دهد که توانسته با کمترین تلاش، بیش از ۱۰۰ تصویر جعلی تولید کند: از نسخه‌های پزشکی و کارت‌های شناسایی گرفته تا رسیدها، فاکتورها و اعلان‌های بانکی. حتی تولید اسکرین‌شات‌هایی شبیه به پیام‌های بانکی یا رسیدهای خدماتی، می‌تواند به‌راحتی در حملات فیشینگ استفاده شود و کاربران را به افشای اطلاعات حساس ترغیب کند. 🔻 این تهدید بی‌سابقه نیست، اما مقیاس و سرعت آن بی‌سابقه است. طبق گزارش FBI کلاهبرداری‌های مرتبط با هوش مصنوعی در سال گذشته نزدیک به یک میلیارد دلار خسارت به آمریکایی‌ها وارد کرده‌اند. کارشناسان هشدار می‌دهند که کاربرد این فناوری تنها به خلاقیت کلاهبرداران محدود می‌شود. 🔻 با وجود سیاست‌های محدودکننده، به نظر می‌رسد سازوکارهای امنیتی هنوز کافی نیستند. هرچند شرکت‌ها از متادیتا یا واترمارک برای شناسایی تصاویر استفاده می‌کنند، این نشانه‌ها به‌راحتی قابل حذف هستند. در نتیجه، بانک‌ها، نهادهای دولتی و حتی کاربران عادی با چالشی جدی روبه‌رو هستند. 🔻 در نهایت، نویسنده تأکید می‌کند که خطر اصلی نه در دیپ‌فیک‌های سیاسی پر سر و صدا، بلکه در نمونه‌های کوچک، هدفمند و روزمره است؛ همان‌هایی که می‌توانند به‌سادگی حساب بانکی شما را هدف بگیرند. 🔗 منبع ‌ 🖥 پژوهشگاه فضای‌‌مجازی پردیس‌قم 🌍 بازوی خردمند سپهر‌ فناوری 🆔 @QomCsri | صفحات دیگر ما