💠 رد پای فناوری‌های جنگی رژیم صهیونیستی در بریتانیا | Al Jazeera | 🔹وزارت کشور بریتانیا در اقدامی جنجالی، از گسترش گسترده‌ی ناوگان «ون‌های تشخیص چهره زنده» خبر داد. «شبانا محمود»، وزیر کشور، اعلام کرد که تعداد این واحدهای نظارتی از ۱۰ به بیش از ۵۰ دستگاه افزایش خواهد یافت. اما نکته‌ی تکان‌دهنده، هویت تأمین‌کننده تکنولوژی پشت این پروژه است: شرکت اسرائیلی Corsight AI. 🔹جزئیات این پیوند تکنولوژیک: این پروژه ۲۰ میلیون پوندی، نرم‌افزاری را به خدمت گرفته که پیش‌تر توسط واحد اطلاعاتی ۸۲۰۰ اسرائیل در غزه برای ردیابی، شناسایی و بازداشت هزاران فلسطینی استفاده شده است. ▫️پیمانکار: شرکت Digital Barriers با همکاری مستقیم Corsight AI (مستقر در اسرائیل). ▫️هدف: شناسایی افراد حاضر در لیست‌های تحت تعقیب پلیس در سراسر بریتانیا به صورت آنی. ▫️سابقه: تکنولوژی مذکور در غزه با انتقادات شدیدی به دلیل «نرخ خطای بالا» و بازداشت‌های اشتباه روبرو بوده است. 🔺این رویکرد فراتر از یک خرید تجهیزاتی ساده است و لایه‌های عمیق‌تری از مدیریت جمعیت را هدف قرار می‌دهد: ۱. عادی‌سازی نظارت جنگی: وقتی تکنولوژی که برای «هدف‌زنی» و «جداسازی جمعیت» در یک منطقه جنگی طراحی شده، در خیابان‌های لندن پیاده می‌شود، مرز میان «شهروند» و «سوژه امنیتی» فرو می‌پاشد. این یک عملیات شناختی برای عادت دادن ذهن جامعه به «زیستن در یک محیط نیمه‌جنگی» است. ۲. معماری نفوذ بر اساس شبکه نخبگان اطلاعاتی: نگاهی به هیئت مدیره شرکت Corsight، ردپای عمیق نهادهای امنیتی را نشان می‌دهد؛ از افسران سابق «شین‌بت» تا «گیورا ایلند»، طراح طرح محاصره شمال غزه. این یعنی بریتانیا در حال خرید یک «دکترین نظارتی» است که توسط معماران جنگ‌های نوین طراحی شده است؛ سیستمی که برای «ایجاد اصطکاک ادراکی» در مخالفان و ردیابی حداکثری طراحی شده است. ۳. قربانی کردن حریم خصوصی در پای «الگوریتم‌های خطاکار»: پژوهشگران حقوق بشر هشدار می‌دهند که این سیستم‌ها با نقض گسترده حریم خصوصی، عملاً حق آزادی بیان و تجمع را به یک «ریسک امنیتی» تبدیل می‌کنند. استفاده از سیستم‌هایی که در میدان جنگ تست شده‌اند (Battle-tested)، به معنای انتقال خشونت ساختاری هوش مصنوعی به قلب جوامع دموکراتیک است. 🏷 پیوست خبری-تحلیلی 🌐 متاکاگ | فراتر از شناخت

📣 بهره‌بردار بودن امتیاز نیست! این جمله یکی از کلیدی‌ترین بخش نگاه راهبردی رهبر انقلاب به هوش مصنوعی است.

💠 وقتی رهبر انقلاب با چنین جدیتی از لزوم عبور از جایگاه «کاربر و بهره‌بر» و رسیدن به «لایه‌های عمیق» هوش مصنوعی صحبت می‌کنند، ماجرا فراتر از یک پیشرفت علمی ساده است. 💠در دنیای امروز، هوش مصنوعی فقط ابزار محاسبه نیست؛ بلکه ابزار ادراک‌سازی است. الگوریتم‌هایی که خوراک فکری میلیاردها انسان را تأمین می‌کنند، اگر بومی نباشند، یعنی ما زمین بازی ذهن جامعه را به بیگانگان سپرده‌ایم. این تأکید بر زیرساخت و لایه‌های عمیق، نشان‌دهنده احاطه کامل ایشان به مقوله «جنگ شناختی» است. اگر ما فقط مصرف‌کننده هوش مصنوعی باشیم، در واقع مصرف‌کننده روایتی هستیم که دیگران برایمان ساخته‌اند. اما تسلط بر زیرساخت، یعنی حفظ استقلال فکری و فرهنگی در عصر دیجیتال. امنیت آینده، در گرو استقلال در هوش مصنوعی است. 💠 اشاره دقیق ایشان به ورود به «لایه‌های عمیق»، یک فرمان آتش‌به‌اختیار برای نخبگان است. چرا؟ چون هوش مصنوعی در لایه‌های زیرین خود، ابزار اصلی جنگ شناختی و مدیریت افکار عمومی در دنیاست. کسی که زیرساخت را در دست دارد، برنده جنگ روایت‌هاست. ایران باید در جمع ۱۰ کشور اول دنیا باشد؛ نه فقط در استفاده، بلکه در خلق و تسلط بر این فناوری. 🇮🇷✌️ #هوش_مصنوعی #رهبر_انقلاب #جنگ_شناختی 🌐 متاکاگ | فراتر از شناخت

💠 ظهور «عامل‌های هوشمند» و پایان رهبری سنتی امارات | Computer Weekly | 🔹 امارات؛ آزمایشگاهِ گذار به «ارکستراسیون هوشمند»: ظهور سریع «عامل‌های هوشمند» (AI Agents) در امارات متحده عربی، دیگر یک بحث تئوریک نیست؛ بلکه آغاز تغییر بنیادین در معماریِ کار است. رهبران سازمان‌ها در حال مواجهه با یک شوک شناختی هستند: گذار از «اجرا» به «ارکستراسیون» (Orchestration). عزالدین جرادی (مشاور ارشد فناوری) معتقد است مهارت حیاتی آینده، دیگر کار با ابزار نیست، بلکه مهارت «ترجمه» است؛ توانایی تبدیل نیتِ تجاری به الزامات فنی برای عامل‌های هوشمند و بازگرداندن خروجی آن‌ها به زبانِ کسب‌وکار. 🔹 حکمرانی بر سیلیکون و کربن: با سپردن حجم عظیمی از کارهای عملیاتی به عامل‌های هوشمند، چالش اصلی «حکمرانی ارتباطات» است. اگر ساختارهای کنترلی و پروتکل‌های ارتباطی میان انسان و ماشین شفاف نباشد، هوش مصنوعی تنها نقاط ضعف سازمان را با سرعت و شدت بیشتری «تقویت» (Amplify) می‌کند. جرادی هشدار می‌دهد: «بدون حکمرانی مشخص، عامل‌ها مشکل را حل نمی‌کنند، بلکه هرج‌ومرج را مقیاس‌دهی می‌کنند.» 🔹 تصمیم‌گیری در منطقه خاکستری: شرنیک جین (از مدیران ارشد زیمنس) به مفهوم «هزینه فرصت» در تصمیم‌گیری اشاره می‌کند. عامل‌های هوشمند امکان حذف «تأخیر انسانی» در تصمیمات سطح پایین را فراهم می‌کنند. اما پارادوکس «مسئولیت» همچنان باقی است: شما می‌توانید وظیفه را به یک عامل هوشمند محول کنید (Delegate)، اما «پاسخگویی» (Accountability) نهایی همواره با انسان است. این یعنی رهبران باید دقیقاً بدانند در کجای چرخه تصمیم‌گیری (The Loop)، مداخله انسانی ضروری است. 🔹 آخرین نسل از رهبرانِ صرفاً انسانی: شاید تکان‌دهنده‌ترین بخش تحلیل، هشدار درباره تغییر ماهیت رهبری باشد. ما آخرین نسلی هستیم که فقط انسان‌ها را رهبری می‌کنیم. نسل بعدی، فرماندهان یک «نیروی ترکیبی» خواهند بود؛ ترکیبی از کارمندان بیولوژیک و عامل‌های دیجیتال. جین تأکید می‌کند: «اگر فکر می‌کنید هوش مصنوعی نمی‌تواند کار شما را بهتر انجام دهد، دقیقاً همان لحظه شغل شما در خطر است.» 🔺این گزارش نشان‌دهنده یک تغییر پارادایم در «دکترین مدیریت» است. ۱. تغییر سلسله‌مراتب شناختی: مدیران آینده نه بر «افراد»، بلکه بر «پروتکل‌ها» فرماندهی می‌کنند. ذهن مدیر باید از درگیری با جزئیات اجرا (Execution) آزاد شده و بر «طراحی معماری جریان کار» متمرکز شود. ۲. خطر «بی‌سوادی الگوریتمی»: مدیری که نتواند زبان عامل‌های هوشمند را بفهمد یا بر آن‌ها حکمرانی کند، عملاً از چرخه قدرت حذف می‌شود. ۳. نیروی کار ترکیبی (Hybrid Workforce): سازمان‌ها در حال تبدیل شدن به یک سیستم سایبرنتیک هستند که در آن مرز بین تصمیم انسانی و پردازش ماشینی محو می‌شود. پیروز این میدان کسی است که بتواند «هم‌افزایی» (Synergy) بین شهود انسانی و سرعت ماشین را مهندسی کند. 🏷 پیوست خبری-تحلیلی 🌐 متاکاگ | فراتر از شناخت

💠 «فرا-الکتریسیته»؛ هوش مصنوعی به عنوان شبکه سراسری قدرت و حاکمیت | Microsoft & G42 | World Government Summit 2026 | 🔹رهبران مایکروسافت و G42 در اجلاس دبی اعلام کردند که هوش مصنوعی اکنون از مرحله «پروژه‌های آزمایشی» عبور کرده و به هسته مرکزی خدمات دولتی تبدیل شده است. پنگ شیائو (مدیر G42) با اعلام اتصال شبکه برق ملی امارات به «شبکه هوش سراسری»، تأکید کرد که اهمیت هوش مصنوعی برای دولت‌های آینده، حتی از الکتریسیته نیز فراتر خواهد رفت. 🔹 امارات؛ هاب جهانی پردازش ذهنی: ساخت یک پردیس عظیم هوش مصنوعی با ظرفیت ۵ گیگاوات در امارات، امکان تولید روزانه ۱۰۰ تریلیون توکن را فراهم می‌کند. این زیرساخت عظیم، به لطف اتصال فیبر نوری زیردریایی، خدمات هوشمند را با تأخیر کمتر از ۱۰۰ میلی‌ثانیه به ۴ میلیارد نفر در سراسر جهان می‌رساند. این به معنای صادرات «هوش‌بهر دیجیتال» از دبی به نیمی از جمعیت جهان است. 🔹 انقلابِ «عامل‌های خودمختار» (Agentic AI): اسکات گاتری (مایکروسافت) از گذار بزرگ سال ۲۰۲۶ پرده برداشت: عبور از سیستم‌های چت‌محور (Chat) به «عامل‌های خودمختار». برخلاف سیستم‌های قدیمی که منتظر دستور انسان بودند، این عامل‌ها وظایف را به صورت مستقل، حتی بدون نظارت گام‌به‌گام، اجرا می‌کنند. در همین راستا، مایکروسافت و G42 در حال راه‌اندازی «کارخانه عامل‌ها» (Agent Factory) هستند تا هزاران کارگزار هوشمند را برای مدیریت بخش‌های مختلف، از بهداشت و درمان تا حکمرانی شهری، تولید کنند. 🔹 حاکمیت ملی و هوشِ مستقل (Sovereign AI): در مدل جدید، مفهوم «حاکمیت» با «کنترل بر مدل‌های هوش مصنوعی» گره خورده است. برای دولت‌ها، امنیت داده و استقرار در داخل مرزها (In-country deployment) به یک ضرورت امنیتی تبدیل شده است. اپلیکیشن TAMM در ابوظبی، نمونه‌ای زنده از این حکمرانی است که در آن هوش مصنوعی نه یک ابزار جانبی، بلکه «موتور اصلی» پاسخگویی به شهروندان است. 🔺این تحول، جغرافیای قدرت را بازتعریف می‌کند: ۱. نظم نوین «توکن‌محور»: قدرت ملی دیگر با بشکه‌های نفت سنجیده نمی‌شود، بلکه با «ظرفیت تولید توکن» و «تأخیر شبکه» مشخص می‌گردد. کشوری که کنترل تولید توکن را در اختیار دارد، کنترلِ «منطق تصمیم‌گیری» در منطقه را در دست خواهد داشت. ۲. عامل‌ها به جای کارمندان: ظهور «کارخانه عامل‌ها» به معنای خودکارسازی سلسله‌مراتب اداری است. این موضوع اگرچه بهره‌وری را به شدت بالا می‌برد، اما لایه جدیدی از «حکمرانی الگوریتمی» را ایجاد می‌کند که در آن نظارت بر «رفتار غیرقابل‌پیش‌بینی ماشین» (Unpredictable behavior) به بزرگترین چالش امنیتی تبدیل می‌شود. ۳. استعمار دیجیتال نوین: توانایی رساندن خدمات هوش مصنوعی به ۴ میلیارد نفر، نوعی نفوذ نرم و عمیق را ایجاد می‌کند که می‌تواند الگوهای رفتاری و شناختی توده‌ها را در مقیاس قاره‌ای بازطراحی کند. 🏷 پیوست خبری-تحلیلی 🌐 متاکاگ | فراتر از شناخت

💠 مدیریت «پهنای باند ذهنی»: هوش مصنوعی و مهندسی بار شناختی | Michael Kiener & Laura Landon | 🔹 صحنه نبرد ذهن: کلاس‌های درس و دوره‌های آموزشی، صرفاً محل انتقال اطلاعات نیستند؛ بلکه فضایی برای رقابت بر سر «ظرفیت پردازش مغز» محسوب می‌شوند. اگر طراحی آموزشی، محدودیت‌های بیولوژیک ذهن را نادیده بگیرد، مخاطب دچار «سربار شناختی» (Cognitive Overload) شده و سیستم پردازشی او قفل می‌کند. مایکل کینر و لورا لاندون، با استناد به نظریه بار شناختی (CLT) جان سوئلر، نشان می‌دهند که چگونه می‌توان از هوش مصنوعی نه به‌عنوان یک ابزار لوکس، بلکه به‌عنوان یک «کارگزار هوشمند» برای مدیریت ترافیک ذهنی و بهینه‌سازی یادگیری استفاده کرد. 🔹 آناتومی بار شناختی: برای تسلط بر فرآیند یادگیری، باید سه نوع بار که بر ذهن مخاطب فشار می‌آورند را تفکیک و مدیریت کرد: ۱. بار ذاتی (Intrinsic): سختیِ غیرقابل‌اجتنابِ خودِ محتوا (مانند پیچیدگی ساختار آناتومی بدن یا گرامر یک زبان جدید). این بار، طبیعتِ میدان نبرد است. ۲. بار بیرونی/مزاحم (Extraneous): فشاری که ناشی از «نحوه ارائه» نامناسب است (اسلایدهای شلوغ، نویزهای بصری، رابط کاربری بد). در ادبیات جنگ شناختی، این همان «نویز» است که باید حذف شود تا سیگنال اصلی دریافت گردد. ۳. بار مؤثر/بهینه (Germane): تلاشی که ذهن برای «الگوسازی» (Schema Building) و تبدیل اطلاعات به دانش بلندمدت صرف می‌کند. هدف نهایی، هدایت تمام انرژی ذهنی به سمت این بخش است. 🔹 هوش مصنوعی؛ شمشیر دو لبه: هوش مصنوعی (AI) می‌تواند در این معادله نقش تعیین‌کننده داشته باشد. در نقش متحد: AI می‌تواند با تولید «مثال‌های حل‌شده» (Worked Examples)، شکستن مسائل پیچیده به گام‌های کوچک (Scaffolding) و ارائه بازخورد در لحظه، بار شناختی را مهندسی کند. این یعنی تطبیق سطح دشواری اطلاعات با «رم» (Working Memory) مغز دانشجو. در نقش تهدید: اگر AI صرفاً به خاطر نوآوری و بدون استراتژی استفاده شود، خود به یک عامل حواس‌پرتی و افزایش‌دهنده بار بیرونی تبدیل می‌شود. 🔹 تکنیک‌های مهندسی ذهن با AI: نویسندگان راهکارهایی را برای استفاده از هوش مصنوعی جهت بهینه‌سازی بار شناختی پیشنهاد می‌دهند: شکست سازنده (Productive Failure): استفاده از AI برای طراحی سناریوهایی که دانشجو در محیطی امن اشتباه کند تا شکاف‌های دانشی او آشکار شود (مخصوص کاربران پیشرفته). لایه‌بندی اطلاعات: استفاده از AI برای تبدیل تدریجی کار گروهی به انفرادی و حذف آرام حمایت‌ها (Fading support) همگام با افزایش مهارت. پایش وضعیت ذهنی: استفاده از ابزارهای هوشمند برای سنجش لحظه‌ای میزان درک مخاطب (مانند "Exit Tickets" یا بازخوردهای ۱ دقیقه‌ای) و جلوگیری از اشباع ذهنی. 🏷 پیوست خبری 🌐 متاکاگ | فراتر از شناخت

💠 تأسیس «خط لوله» استعدادهای هوش مصنوعی؛ اتحاد استراتژیک «رابین» و دانشگاه آمریکایی مصر 🔹 همگرایی صنعت و آکادمی برای تسلط داده‌محور: شرکت «رابین» (بازوی تخصصی علم داده و هوش مصنوعی هلدینگ Beltone) در یک اقدام راهبردی، یادداشت تفاهمی را با «دانشگاه آمریکایی قاهره» (AUC) امضا کرد. هدف این توافق، ایجاد یک زیست‌بوم یکپارچه برای توسعه استعدادها و پژوهش‌های کاربردی است؛ جایی که مرز بین آموزش آکادمیک و نیازهای عملیاتی بازار حذف می‌شود. 🔹 عملیات در عمق دانشگاه: این توافق‌نامه یک‌ساله که با محوریت دپارتمان ریاضیات و علوم اکچوئری (MACT) آغاز شده، فراتر از یک همکاری ساده است. رابین با نفوذ در ساختار آموزشی، امکان «ورودی دادن به برنامه درسی» (Curriculum Input)، نظارت مشترک بر پروژه‌های تحقیقاتی ارشد و برگزاری دوره‌های کارآموزی را به دست می‌آورد. این یعنی صنعت، مستقیماً ذهنیت و مهارت نیروی کار آینده را در مرحله شکل‌گیری (Education Phase) مهندسی می‌کند. 🔹دکتر ایهاب عبدالرحمن (پروست دانشگاه AUC) با اشاره به اینکه هوش مصنوعی در حال بازتعریف «آینده کار» است، تأکید دارد که این همکاری، دانشجویان را مستقیماً در معرض چالش‌های واقعی جهان قرار می‌دهد. از سوی دیگر، بسما رادی (مدیرعامل رابین) این حرکت را ساخت یک «خط لوله پایدار» (Sustainable Pipeline) از استعدادهای هوش مصنوعی می‌نامد که هدف آن ترجمه پژوهش‌های پیشرفته به تأثیرات واقعی اقتصادی و تجاری است. 🔺این توافق‌نامه نمادی از تغییر پارادایم در تربیت «سربازان شناختی» آینده است. ۱. کنترل زنجیره تأمین مغز: استفاده از اصطلاح "Pipeline" (خط لوله) توسط مدیران رابین نشان می‌دهد که نگاه به نیروی انسانی متخصص، نگاه به یک منبع استراتژیک است که باید جریان آن تضمین شود. ۲. شکل‌دهی به اذهان در مبدأ: با دخالت دادن شرکت‌های هوش مصنوعی در «طراحی برنامه درسی»، دانشگاه‌ها عملاً به آزمایشگاه‌های R&D شرکت‌ها تبدیل می‌شوند و دانشجویان پیش از فارغ‌التحصیلی، با الگوهای ذهنی و ابزارهای مورد نظر آن شرکت «کالیبره» می‌شوند. ۳. توسعه بومی قابلیت‌های سایبری: تمرکز مصر بر تقویت همزمان ریاضیات (به عنوان پایه منطق) و هوش مصنوعی، نشان‌دهنده تلاش برای ایجاد یک زیرساخت بومی قوی در حوزه داده و محاسبات است. 🏷 پیوست خبری 🌐 متاکاگ | فراتر از شناخت