آدم موسری، رئیس اینستاگرام، در اظهاراتی صریح هشدار داد که هوش مصنوعی (AI) به زودی فضای شبکه‌های اجتماعی را تسخیر می‌کند. او معتقد است سیستم‌های فعلی تشخیص محتوای جعلی دیگر کارآمد نیستند و صنعت تکنولوژی باید رویکرد خود را تغییر دهد. پیشنهاد جنجالی موسری برای حل این بحران، استفاده از امضای دیجیتال تصاویر در لحظه ثبت است؛ راهکاری که به جای تعقیب محتوای فیک، بر تایید اصالت عکس‌های واقعی تمرکز دارد.

موسری همچنین به تولیدکنندگان محتوا توصیه کرد که برای اثبات واقعی بودن خود، از انتشار تصاویر بیش‌ازحد ویرایش‌شده بپرهیزند. او حتی پیشنهاد داد که کاربران به سمت انتشار تصاویر «خام» و گاهی نامطلوب بروند.

خلاصه خبر در یک نگاه:

🔵 پیش‌بینی آدم موسری درباره غلبه محتوای هوش مصنوعی بر تصاویر واقعی
🔵 پیشنهاد تغییر استراتژی: ثبت «اثر انگشت دیجیتال» برای محتوای واقعی
🔵 درخواست از سازندگان دوربین برای افزودن امضای رمزنگاری‌شده در لحظه ثبت
🔵 پایان دوران تصاویر مربعی و روتوش‌شده؛ تاکید بر زیبایی‌شناسی «خام»
🔵 توصیه به کریتورها: برای اثبات انسان بودن، تصاویر غیرایده‌ال منتشر کنید

شکست در برابر سیل محتوای مصنوعی

موسری در پستی طولانی درباره روندهای سال ۲۰۲۶ اینستاگرام، دیدگاه‌های خود را به اشتراک گذاشت. او صراحتاً گفت که محتوای تولیدی هوش مصنوعی احتمالاً از تصاویر واقعی سبقت می‌گیرد. او نوشت:

«هر چیزی که به تولیدکنندگان محتوا اهمیت می‌داد (توانایی واقعی بودن، ارتباط گرفتن و داشتن صدایی که قابل جعل نبود) اکنون در دسترس همه است. فیدها به زودی پر از محتوای مصنوعی می‌شوند.»

با این حال، موسری نگرانی چندانی ندارد. او معتقد است که پلتفرم‌ها باید رویکرد خود را تغییر دهند. سیستم‌های فعلی تشخیص محتوای هوش مصنوعی (مانند واترمارک‌ها) غیرقابل اعتمادند و کاربران به راحتی آن‌ها را حذف یا نادیده می‌گیرند. متا، با وجود سرمایه‌گذاری میلیاردی، هنوز نمی‌تواند با اطمینان کامل محتوای دستکاری‌شده را تشخیص دهد.

اعتراف اینستاگرام: هوش مصنوعی برنده شد؛ تشخیص فیک‌ها غیرممکن می‌شود.

راه حل جدید: اثر انگشت برای محتوای واقعی

رئیس اینستاگرام راهکار جایگزین را در «تایید اصالت محتوای واقعی» می‌بیند. او پیشنهاد می‌دهد که به جای تعقیب و گریز با هوش مصنوعی برای یافتن محتوای فیک، تمرکز را روی اثبات واقعی بودن مدیا بگذاریم. موسری می‌گوید:

«فشار روی پلتفرم‌ها برای شناسایی هوش مصنوعی افزایش می‌یابد، اما هوش مصنوعی در تقلید واقعیت ماهرتر می‌شود. عملی‌ترین راه، نشانه‌گذاری (Fingerprinting) محتوای واقعی است. سازندگان دوربین باید تصاویر را در لحظه ثبت به صورت رمزنگاری‌شده امضا کنند تا زنجیره‌ای از اصالت بسازند.»

این رویکرد یعنی متا (و اینستاگرام) مسئولیت را از دوش خود برمی‌دارند و آن را به دوش سازندگان سخت‌افزار مانند تولیدکنندگان موبایل و دوربین‌های عکاسی می‌اندازند.

مرگ زیبایی‌شناسی «بی‌نقص»؛ نقص داشتن یعنی واقعی بودن!

موسری همچنین به تغییر ذائقه بصری کاربران اشاره کرد. او باور دارد دوران فیدهای پر از عکس‌های مربعی، روتوش‌شده و بی‌نقص تمام شد. به گفته او، شرکت‌های دوربین‌سازی با تلاش برای اینکه «همه را شبیه عکاسان حرفه‌ای قدیمی نشان دهند»، روی زیبایی‌شناسی اشتباهی شرط بستند.

در دنیایی که هوش مصنوعی می‌تواند بی‌نقص‌ترین تصاویر را خلق کند، نقص داشتن نشانه اصالت است. توصیه موسری به کریتورها این است:

روی تصاویر «خام» (Raw) تمرکز کنید.
از انتشار عکس‌های بیش‌ازحد ویرایش‌شده بپرهیزید.
حتی تصاویر «نامطلوب» (Unflattering) منتشر کنید تا ثابت کنید که یک انسان واقعی پشت حساب کاربری است، نه یک ربات هوش مصنوعی.

---

نظر شما چیست؟
آیا حاضرید برای اثبات «انسان بودن» خود در اینستاگرام، تصاویر بدون روتوش و حتی با کیفیت پایین‌تر منتشر کنید؟ یا معتقدید اینستاگرام باید مسئولیت تشخیص محتوای فیک را بر عهده بگیرد؟ دیدگاه‌های خود را در بخش نظرات بنویسید.

بفرست برای دوستات

آموزش مدل‌های بزرگ هوش مصنوعی به یکی از بزرگ‌ترین چالش‌های رایانش مدرن تبدیل شده است؛ چالشی که تنها به پیچیدگی فنی محدود نمی‌شود، بلکه هزینه‌های سنگین، مصرف بالای انرژی و اتلاف منابع را نیز در بر می‌گیرد. در همین راستا، یک مقاله پژوهشی جدید از شرکت دیپ‌سیک (DeepSeek) رویکردی را معرفی کرده است که می‌تواند بخشی از این فشارها را کاهش دهد.

این روش که Manifold-Constrained Hyperconnection یا به اختصار mHC نام دارد، با هدف ساده‌تر و قابل‌اعتمادتر کردن فرایند آموزش مدل‌های بزرگ هوش مصنوعی توسعه یافته و برخلاف بسیاری از رویکردهای رایج که تمرکز اصلی آن‌ها تنها بر افزایش عملکرد است، این روش تلاش می‌کند ناپایداری در فرایند آموزش را کاهش دهد؛ مشکلی رایج که اغلب شرکت‌ها را مجبور می‌کند دوره‌های پرهزینه آموزش مدل را از ابتدا آغاز کنند.

به بیان ساده، بسیاری از مدل‌های پیشرفته هوش مصنوعی در میانه فرایند آموزش با شکست مواجه می‌شوند. در چنین شرایطی، هفته‌ها کار، حجم عظیمی از مصرف برق و هزاران ساعت پردازش GPU از بین می‌رود. رویکرد دیپ‌سیک با هدف جلوگیری از این شکست‌ها طراحی شده و می‌کوشد رفتار مدل را قابل پیش‌بینی‌تر و پایدارتر نگه دارد.

اهمیت این موضوع از آن‌ ناشی می‌شود که آموزش مدل‌های هوش مصنوعی در حال حاضر مصرف انرژی بسیار بالایی دارد. اگرچه روش mHC مصرف انرژی پردازنده‌های گرافیکی را به‌طور مستقیم کاهش نمی‌دهد، اما با کمک به تکمیل موفق آموزش مدل‌ها، از اتلاف انرژی ناشی از توقف‌ها و راه‌اندازی‌های مجدد جلوگیری می‌کند.

از دیگر مزایای این رویکرد می‌توان به افزایش بهره‌وری در مقیاس کلان اشاره کرد. زمانی که آموزش مدل‌ها پایدارتر باشد، شرکت‌ها کمتر ناچار خواهند بود به رویکردهای مبتنی بر فشار محاسباتی متوسل شوند؛ روش‌هایی مانند استفاده از تعداد بیشتری GPU، افزایش حافظه یا طولانی‌تر کردن زمان آموزش صرفاً برای به نتیجه رسیدن. این موضوع می‌تواند مصرف کلی انرژی را در کل چرخه آموزش به‌طور محسوسی کاهش دهد.

پژوهش دیپ‌سیک ادعا نمی‌کند که کمبود سخت‌افزار یا چالش‌های انرژی را یک‌شبه حل می‌کند. در عوض، این تحقیق نشان‌دهنده نوعی پیشرفت آرام اما مهم است: استفاده بهینه‌تر از منابعی که هم‌اکنون در دسترس هستند. در بلندمدت، تکنیک‌هایی از این دست می‌توانند به توسعه‌دهندگان هوش مصنوعی کمک کنند تا مدل‌های قدرتمندتری را با اتلاف کمتر توان محاسباتی و مصرف انرژی پایین‌تر آموزش دهند.

با ادامه روند رشد مدل‌های زبانی، کاهش ناکارآمدی‌ها ممکن است به اندازه افزایش عملکرد اهمیت پیدا کند؛ و این دقیقاً همان نقطه‌ای است که معماری جدید هوش مصنوعی دیپ‌سیک می‌تواند تفاوتی واقعی ایجاد کند.

استارتاپ چینی فعال در حوزه ربات انسان‌نما به نام Agibot از ربات Q1 رونمایی کرد. این ربات مبتنی بر هوش مصنوعی به اندازه‌ای کوچک طراحی شده که درون یک کوله‌پشتی جای می‌گیرد.

این ربات با قد تنها ۸۰ سانتی‌متر و با وزنی در حدود یک‌هشتم وزن انسان‌نماهای بزرگ، به سامانه کنترل نیروی تمام‌بدنه مجهز است و از مفاصل Quasi-Direct Drive با مقاومت بالا در برابر ضربه بهره می‌برد. طراحی جمع‌وجور Q1 امکان آزمایش‌های ایمن‌تر، سریع‌تر و مقرون‌به‌صرفه‌تر را فراهم می‌کند و فاصله میان نمونه‌های آزمایشگاهی و دستگاه‌های شخصی را کاهش می‌دهد. به گفته Agibot، ربات Q1 دسترس‌پذیری به ربات‌های انسان‌نما را بازتعریف می‌کند.

هدف از معرفی Q1، وارد کردن رباتیک شخصی به زندگی روزمره است. Q1 با ابعادی که امکان قرارگیری درون کوله‌پشتی را دارد، تعریف تازه‌ای از توانمندی یک انسان‌نمای کارآمد ارائه می‌دهد و شکاف میان نمونه‌های آزمایشگاهی و دستگاه‌های شخصی را پر می‌کند. شرکت Agibot مفاصل Quasi-Direct Drive خود را بازمهندسی کرده و اکنون این مفاصل ابعادی کوچک‌تر از یک تخم‌مرغ دارند، در حالی که دقت بالای کنترل نیرو و پاسخ پویای سریع را حفظ کرده‌اند و به Q1 امکان حرکت هدفمند می‌دهند. کنترل نیروی تمام‌بدنه، به توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهد الگوریتم‌ها را به‌صورت فیزیکی آزمایش کنند و چرخه‌های توسعه را از چندین ماه‌ به چند روز کاهش دهند.

Q1 به‌عنوان یک پلتفرم بازطراحی شده و مجهز به ابزارهای SDK و HDK، امکان قابلیت چاپ سه‌بعدی و برنامه‌نویسی حرکتی بدون کدنویسی را ارائه می‌دهد. کاربران می‌توانند ظاهر ربات را شخصی‌سازی کنند، حرکات را برنامه‌ریزی نمایند و بدون نیاز به تخصص پیشرفته در رباتیک، هوش مصنوعی تجسم‌یافته را تجربه کنند. قابلیت‌های آماده به‌کار این ربات شامل تعامل صوتی، آموزش زبان انگلیسی، مربی‌گری رقص و موقعیت‌یابی داخلی است. Q1‌ بیانگر چشم‌انداز Agibot برای ارائه یک پلتفرم قابل‌حمل، قابل‌سفارشی‌سازی و تعاملی است و ربات انسان‌نما را به یک آزمایشگاه شخصی تبدیل می‌کند که می‌توان آن را درون کوله‌پشتی حمل کرد.

در ماه دسامبر، Agibot اعلام کرد که پنج‌هزارمین ربات خود را تولید کرده که نقطه عطف مهمی برای یکی از سریع‌ترین استارتاپ‌های در حال رشد رباتیک انسان‌نما در چین محسوب می‌شود. این شرکت که در فوریه ۲۰۲۳ تأسیس شده، در کمتر از سه سال به این دستاورد رسیده است. راهبرد تولید انبوه این شرکت شامل سه محصول متمایز است که هر یک محیط‌های تجاری متفاوتی را هدف قرار می‌دهند و انعطاف‌پذیری این استارتاپ و تعهد آن به پاسخ‌گویی به نیازهای متنوع مشتریان را نشان می‌دهند. سری G برای محیط‌های کارخانه‌ای طراحی شده است، در حالی که سری‌های X و A تحرک پویا را امکان‌پذیر می‌سازند.

سری Lingxi X که ربات دوپای چابک محسوب می‌شود، تاکنون ۱,۸۴۶ دستگاه تولید داشته است. سری Expedition A با تولید ۱,۷۴۲ واحد، انسان‌نماهای تمام‌اندازه‌ای را شامل می‌شود که قادر به انجام وظایف گسترده‌تر هستند. سری Genie G نیز شامل ۱,۴۱۲ واحد است و با طراحی‌های وظیفه‌محور که اغلب از چرخ بهره می‌برند، برای کاربردهای صنعتی و لجستیکی با نیاز به بهره‌وری بالا بهینه‌سازی شده. ربات‌های Agibot در ۸ بخش مختلف از جمله تولید، لجستیک، پذیرش و اجراهای نمایشی فعالیت می‌کنند.

دستیابی به تولید ۵,۰۰۰ ربات، این استارتاپ را در موقعیتی جلوتر از رقبای داخلی مانند UBTech قرار می‌دهد. این موضوع بر سرعت بالای Agibot و تمرکز متوازن آن بر توسعه هوش مصنوعی و اجرای سخت‌افزاری تأکید دارد.

در سال‌های اخیر، هوش مصنوعی از مرحله ابزارهای نمایشی و آزمایشی عبور کرده و به بخشی جدی از فناوری روزمره تبدیل شده است. اگر سال ۲۰۲۵ نشان داد این ابزارها تا چه حد انعطاف‌پذیر هستند، سال ۲۰۲۶ مشخص می‌کند آیا کاربران حاضرند بخش‌های بیشتری از زندگی خود را به هوش مصنوعی بسپارند یا خیر.

در ادامه، پنج روند مهمی را مرور می‌کنیم که احتمالاً در سال ۲۰۲۶، نقش هوش مصنوعی در زندگی کاربران را پررنگ‌تر خواهد کرد.

۱. ChatGPT به مدیر نامرئی خانه تبدیل می‌شود

ChatGPT در حال حرکت به‌سوی نقشی فراتر از پاسخ‌دادن به پرسش‌ها است. با بهره‌گیری از حافظه، درک چندوجهی و اتصال به سرویس‌های مختلف، این ابزار می‌تواند به دستیار مرکزی خانه تبدیل شود؛ مدیری که قرارها را تنظیم می‌کند، یادآوری می‌فرستد، پیشنهاد می‌دهد و حتی بدون درخواست مستقیم، برخی کارهای روزمره را انجام می‌دهد.

OpenAI به‌دنبال آن است که ChatGPT جایگاهی شبیه الکسا یا دستیار گوگل پیدا کند، اما با سطح بالاتری از شخصی‌سازی و تعامل. هرچه این تجربه روان‌تر شود، حضور هوش مصنوعی نامرئی‌تر اما تأثیرگذارتر خواهد بود.

۲. جست‌وجوی گوگل کاملاً AIمحور می‌شود

گوگل در سال ۲۰۲۶ احتمالاً جست‌وجوی سنتی مبتنی بر کلیدواژه را بیش‌ازپیش کنار می‌گذارد و Gemini را به هسته اصلی تجربه جست‌وجو تبدیل می‌کند. کاربران به‌جای فهرستی از لینک‌ها، بیشتر با پاسخ‌های تحلیلی و خلاصه‌شده روبه‌رو خواهند شد؛ پاسخ‌هایی که از منابع مختلف گردآوری می‌شوند.

این تحول، جست‌وجو را سریع‌تر و ساده‌تر می‌کند، اما هم‌زمان پرسش‌هایی درباره شفافیت، اعتماد و حقوق ناشران محتوا به همراه خواهد داشت.

۳. عینک‌های هوشمند با کمک AI بالاخره کاربردی می‌شوند

پیشرفت هوش مصنوعی چندوجهی، عینک‌های هوشمند را به نقطه‌ای می‌رساند که واقعاً مفید باشند. نسل جدید این گجت‌ها می‌تواند بدون نیاز به فرمان مستقیم، اطلاعات محیطی ارائه دهد؛ از ترجمه نوشته‌ها گرفته تا یادآوری‌های کوتاه و شناسایی افراد.

بهبود سخت‌افزار، طراحی ظریف‌تر و مصرف انرژی کمتر باعث می‌شود عینک‌های هوشمند در سال ۲۰۲۶ از یک ایده شکست‌خورده به ابزاری روزمره تبدیل شوند.

۴. انفجار محتوای تولیدشده با هوش مصنوعی در شبکه‌های اجتماعی

شبکه‌های اجتماعی، به‌ویژه پلتفرم‌های متا، در سال ۲۰۲۶ با موجی از تصاویر و ویدئوهای تولیدشده توسط هوش مصنوعی روبه‌رو خواهند شد. تولید محتوا آسان‌تر، سریع‌تر و فراگیرتر می‌شود، اما این روند خطر یکنواخت‌شدن و ازبین‌رفتن حس انسانی محتوا را به همراه دارد.

احتمال واکنش منفی کاربران، افزایش درخواست‌ها برای برچسب‌گذاری شفاف یا حتی فیلتر محتوای تولیدشده با هوش مصنوعی وجود دارد؛ موضوعی که ممکن است سازندگان محتوا را به بازنگری و بازتعریف استراتژی‌هایشان وادار کند.

۵. برچسب «بدون استفاده از هوش مصنوعی» به مزیت رقابتی محتوا تبدیل می‌شود

هم‌زمان با افزایش محتوای تولید شده توسط هوش مصنوعی، تمایل به آثار کاملاً انسانی نیز رشد خواهد کرد. در سال ۲۰۲۶، برچسب‌هایی مانند «بدون استفاده از هوش مصنوعی» می‌تواند به نشانه اصالت و کیفیت تبدیل شود؛ مشابه ارزشی که امروز برای محصولات دست‌ساز قائل هستیم. این روند به معنای حذف کامل ابزارهای دیجیتال نیست، بلکه تأکید بر شفافیت و نقش انسان در خلق محتواست.

سال ۲۰۲۶، سال شگفتی‌های ناگهانی نخواهد بود، اما سال نفوذ آرام و عمیق هوش مصنوعی در زندگی روزمره است. AI قرار است کمتر دیده شود، اما بیشتر تصمیم بگیرد. پذیرش یا مقاومت کاربران در برابر این تغییرات، آینده رابطه انسان و هوش مصنوعی را شکل خواهد داد.

شرکت OpenAI اعلام کرده در حال استخدام یک «رئیس بخش آمادگی» است؛ نقشی که هدف آن کاهش آسیب‌های مرتبط با فناوری هوش مصنوعی، از جمله مسائل مربوط به سلامت روان کاربران و امنیت سایبری است. سم آلتمن (Sam Altman)، مدیرعامل OpenAI، در پستی در شبکه X نوشت این موقعیت شغلی با حقوق سالانه ۵۵۵ هزار دلار به‌همراه سهام ارائه می‌شود و فرد انتخاب‌شده از همان ابتدا وارد مسئولیت‌های سنگین خواهد شد.

آلتمن در توضیح این موقعیت شغلی نوشت: «این یک شغل پرفشار خواهد بود و شما تقریباً بلافاصله وارد بخش‌های عمیق و جدی کار می‌شوید.» او تأکید کرد که فرد انتخاب‌شده باید از همان ابتدا با چالش‌های سنگین و مسئولیت‌های حساس روبه‌رو شود. تلاش OpenAI برای جذب یک مدیر ارشد در حوزه ایمنی در شرایطی صورت می‌گیرد که نگرانی شرکت‌ها درباره خطرات هوش مصنوعی برای عملیات، امنیت و حتی اعتبار برندشان روزبه‌روز بیشتر می‌شود و این موضوع به یکی از دغدغه‌های اصلی صنعت فناوری تبدیل شده است.

براساس تحلیل شرکت آلفاسنس از گزارش‌های سالانه ثبت‌شده در کمیسیون بورس و اوراق بهادار آمریکا، در ۱۱ ماه نخست سال، ۴۱۸ شرکت با ارزش حداقل یک میلیارد دلار به خطرات اعتباری ناشی از ریسک‌های مرتبط با هوش مصنوعی اشاره کرده‌اند. این ریسک‌ها شامل مجموعه‌داده‌هایی است که ممکن است سوگیری داشته باشند یا تهدیدهای امنیتی ایجاد کنند. طبق این تحلیل، تعداد گزارش‌هایی که به آسیب‌های اعتباری ناشی از هوش مصنوعی اشاره کرده‌اند، نسبت به سال ۲۰۲۴ حدود ۴۶ درصد افزایش داشته است؛ افزایشی که نشان می‌دهد نگرانی‌ها درباره پیامدهای این فناوری در حال شدت گرفتن است.

آلتمن در پست خود نوشت: «مدل‌ها به‌سرعت در حال پیشرفت هستند و اکنون توانایی‌های فوق‌العاده‌ای دارند، اما در کنار آن شروع به ایجاد چالش‌های واقعی نیز کرده‌اند.» او با این جمله تلاش کرد نشان دهد که رشد سریع هوش مصنوعی، علاوه بر فرصت‌ها، مسئولیت‌های سنگینی نیز به همراه دارد.

او در ادامه توضیح داد: «اگر می‌خواهید به جهان کمک کنید تا بفهمد چگونه می‌توان توانایی مدافعان امنیت سایبری را با ابزارهای پیشرفته تقویت کرد، در حالی که مطمئن می‌شویم مهاجمان نتوانند از همین قابلیت‌ها سوءاستفاده کنند و همچنین در زمینه مدیریت قابلیت‌های زیستی و تضمین ایمنی سیستم‌هایی که توانایی خودبهبودی دارند، برای این موقعیت شغلی اقدام کنید.» رئیس پیشین بخش آمادگی OpenAI، الکساندر مدری (Aleksander Madry)، سال گذشته به نقشی مرتبط با استدلال هوش مصنوعی منتقل شد؛ سمتی که همچنان بخشی از مسئولیت‌های آن به حوزه ایمنی مربوط می‌شود و نشان می‌دهد این بخش در ساختار OpenAI جایگاهی ثابت و مهم دارد.

شرکت علی‌بابا نسخه به‌روزرسانی‌شده‌ای از مدل هوش مصنوعی تبدیل متن به تصویر خود با نام Qwen-Image-2512 را منتشر کرده است. این نسخه جدید با هدف رفع یکی از بزرگ‌ترین چالش‌های مدل‌های قبلی، یعنی ظاهر مصنوعی و پلاستیکی تصاویر، توسعه یافته و اکنون قادر است تصاویری بسیار واقعی‌تر از انسان‌ها با جزئیات دقیق چهره خلق کند که تشخیص آن‌ها از واقعیت دشوارتر شده است.

خلاصه در یک نگاه

🔹معرفی مدل جدید هوش مصنوعی Qwen-Image-2512 با تمرکز بر تولید تصاویر واقع‌گرایانه

🔹رفع مشکل ظاهر پلاستیکی و مصنوعی پوست در تولید تصاویر انسان

🔹بهبود چشمگیر در نمایش متن داخل تصاویر برای ساخت اینفوگرافیک و ارائه

🔹کسب رتبه نخست در میان مدل‌های متن‌باز و رتبه چهارم کلی در تست‌های کور

🔹دسترسی رایگان از طریق پلتفرم‌های Hugging Face و ModelScope

چه تغییراتی در کیفیت تصاویر و نمایش متن ایجاد شده است؟

تمرکز اصلی مدل Qwen-Image-2512 بر حذف آن ظاهر «پلاستیکی» و صیقلی غیرطبیعی است که گریبان‌گیر نسخه‌های پیشین بود. اکنون بافت پوست، مو و جزئیات صورت در تصاویر تولیدشده از انسان، بسیار زنده‌تر و طبیعی‌تر به‌نظر می‌رسند. علاوه‌بر بهبود چهره‌ها، هوش مصنوعی جدید علی‌بابا در رندر کردن عناصر طبیعی دیگر مانند مناظر و خز حیوانات نیز عملکرد دقیق‌تری از خود نشان می‌دهد.

یکی دیگر از پیشرفت‌های قابل‌توجه در این نسخه، نحوه مدیریت متون داخل تصویر است. این مدل اکنون می‌تواند متن‌ها را در مواردی مانند اینفوگرافیک‌ها یا فایل‌های ارائه (Presentation) با دقت و خوانایی بسیار بهتری نسبت‌به گذشته نمایش دهد؛ مشکلی که بسیاری از مدل‌های رقیب هنوز با آن دست‌وپنج نرم می‌کنند.

عملکرد Qwen-Image-2512 دربرابر رقبا چگونه است؟

طبق اعلام علی‌بابا، در بیش از ۱۰,۰۰۰ تست کور (Blind Test) که در پلتفرم AI Arena انجام شده، این مدل توانسته رتبه چهارم کلی را در میان تمامی مدل‌ها کسب کند. این جایگاه، Qwen-Image-2512 را به برترین مدل متن‌باز (Open-source) جهان تبدیل کرده است. در این رقابت، مدل جدید علی‌بابا دربرابر رقبای متن‌باز قدرتمندی قرار گرفته و آن‌ها را شکست داده است. برخی از این رقبا عبارت‌اند از:

مدل HunyuanImage-3.0
مدل Z-image
مدل Flux.2

هوش مصنوعی Qwen-Image-2512

نحوه دسترسی و مشخصات کلی

کاربران و توسعه‌دهندگان می‌توانند هم‌اکنون به این مدل دسترسی داشته باشند. جزئیات دسترسی و ویژگی‌های کلیدی در جدول زیر خلاصه شده است:

ویژگی
توضیحات

نام مدل
Qwen-Image-2512

توسعه‌دهنده
گروه علی‌بابا (Alibaba)

نوع مدل
متن‌باز (Open-source)

پلتفرم‌های دسترسی
Hugging Face ,ModelScope ,Qwen Chat

نقاط قوت اصلی
واقع‌گرایی چهره، نمایش صحیح متن، جزئیات دقیق بافت‌ها

برای دریافت جزئیات فنی بیشتر، علاقه‌مندان می‌توانند به گزارش فنی و وبلاگ رسمی این شرکت مراجعه کنند.

به‌نظر شما آیا مدل‌های متن‌باز مانند Qwen می‌توانند به‌زودی جایگزین سرویس‌های پولی و بسته مانند میدجورنی شوند؟

بفرست برای دوستات

آدام موسری، رئیس اینستاگرام، در پایان سال ۲۰۲۵ به بررسی عمیق پیامدهای ورود جهان به دوره‌ای پرداخت که آن را عصر محتوای مصنوعی بی‌نهایت می‌نامد؛ عصری که در آن تشخیص واقعیت از جعل به‌طور فزاینده‌ای دشوار شده و ماهیت قدیمی و شخصی فید اینستاگرام که به گفته او سال‌هاست از بین رفته، دیگر وجود ندارد. او هم‌نظر با تحلیل‌هایی است که می‌گویند پیش‌فرض ذهنی درباره واقعی بودن عکس‌ها در حال فروپاشی است، زیرا تولید تصاویر جعلی اما باورپذیر به کاری بسیار ساده تبدیل شده است.

موسری توضیح می‌دهد که در بخش عمده‌ای از زندگی خود، می‌توانست با اطمینان فرض کند که عکس‌ها و ویدئوها بازتابی دقیق از لحظات واقعی هستند، اما این فرض دیگر معتبر نیست و تطبیق اجتماعی و شناختی با این وضعیت جدید، سال‌ها زمان خواهد برد. به باور او، انسان‌ها ناچار خواهند شد از وضعیت اعتماد پیش‌فرض به آنچه می‌بینند، به رویکردی مبتنی بر تردید اولیه حرکت کنند و به این توجه داشته باشند که چه کسی محتوا را منتشر کرده و انگیزه او چیست. این تغییر از نظر زیستی و روانی برای انسان ناراحت‌کننده است، زیرا انسان‌ها به‌طور غریزی به آنچه می‌بینند اعتماد می‌کنند.

از دید موسری، تحول موردنیاز برای اینستاگرام و سایر پلتفرم‌ها، شامل توسعه بهترین ابزارهای خلاقانه، برچسب‌گذاری محتوای تولیدشده توسط هوش مصنوعی، تأیید محتوای اصیل، نمایش نشانه‌های اعتبار مربوط به منتشرکننده‌ی محتوا و بهبود مستمر رتبه‌بندی بر اساس اصالت است. او اذعان دارد که بحث درباره بحران ماهیت عکس‌ها و ویرایش و تولید تصویر توسط هوش مصنوعی سال‌هاست جریان دارد و اکنون که جهان به سمت سال ۲۰۲۶ حرکت می‌کند، ارائه فهرستی محدود از راهکارها شاید دیرهنگام به نظر برسد.

موسری در عین حال نگاه انتقادی به مفهوم آنچه برخی آن را AI slop می‌نامند دارد و معتقد است در کنار حجم بالای محتوای بی‌کیفیت، مقدار قابل‌توجهی محتوای خلاقانه و چشمگیر مبتنی بر هوش مصنوعی نیز وجود دارد. با این حال، او اشاره می‌کند که حتی محتوای باکیفیت هوش مصنوعی نیز ظاهری مشخص دارد. این نوع تصاویر، بیش از حد صیقلی با پوست‌های بیش از اندازه صاف هستند، اما این ویژگی نیز به‌زودی تغییر خواهد کرد و محتوای مصنوعی واقع‌گرایانه‌تر خواهد شد.

به اعتقاد او، تصاویر خام و غیرجذاب، فعلاً نشانه‌ای از واقعیت محسوب می‌شوند، اما این وضعیت موقتی است، زیرا هوش مصنوعی به‌زودی قادر خواهد بود نقص‌ها و ناهماهنگی‌ها را نیز تقلید کند. در آن نقطه، تمرکز ناچار به سمت هویت گوینده محتوا سوق پیدا می‌کند، نه صرفاً خود پیام. او پیشنهاد می‌کند که شناسایی رسانه‌های واقعی از طریق امضای رمزنگاری‌شده تصاویر در لحظه ثبت توسط دوربین‌ها و ایجاد زنجیره مالکیت، عملی‌تر از تلاش برای شناسایی محتوای جعلی خواهد بود.

این دیدگاه محدود به موسری نیست. پاتریک شومت از سامسونگ پس از حاشیه‌های مربوط به عکاسی از ماه با گوشی‌های گلکسی اعلام کرده بود که اساساً چیزی به نام تصویر واقعی وجود ندارد. همچنین کریگ فدریگی از اپل نگرانی خود را نسبت به تأثیر ویرایش مبتنی بر هوش مصنوعی ابراز کرده است. در این میان، خطر اصلی برای اینستاگرام آن است که با شتاب تغییرات جهانی همگام نشود. در جهانی که اصالت به منبعی کمیاب تبدیل شده اما در عین حال بی‌نهایت قابل بازتولید است، تنها خالقانی متمایز خواهند بود که بتوانند اعتماد را حفظ کرده و با شفافیت، ثبات و واقعی بودن، اصالت خود را به مخاطب منتقل کنند.

شرکت xAI با رونمایی از دو سرویس هوش مصنوعی Grok Business و Grok Enterprise، دسترسی به پلتفرم هوش مصنوعی خود را برای سازمان‌ها گسترش داد. این شرکت اعلام کرده است که محصولات جدید به‌گونه‌ای طراحی شده‌اند که به کارمندان اجازه می‌دهند تا با برخورداری از امنیت سطح سازمانی، حفاظت از حریم خصوصی و کنترل‌های مدیریتی متمرکز، از قابلیت‌های هوش مصنوعی گروک در محیط کار استفاده کنند.

خلاصه در یک نگاه

🔹معرفی نسخه‌های تجاری و سازمانی هوش مصنوعی Grok با نام‌های Business و Enterprise

🔹تضمین عدم استفاده از داده‌های مشتریان برای آموزش مدل‌های هوش مصنوعی

🔹یکپارچه‌سازی با گوگل درایو و ارائه ارجاعات دقیق به اسناد منبع

🔹ارائه قابلیت‌های امنیتی پیشرفته مانند ورود یکپارچه (SSO) و مدیریت هویت

🔹دسترسی به مدل‌های قدرتمند آینده شامل Grok 3 و Grok 4 در نسخه سازمانی

تفاوت Grok Business و Grok Enterprise در چیست؟

شرکت xAI صراحتاً اعلام کرده است که داده‌های مشتریان در نسخه‌های تجاری برای آموزش مدل‌های هوش مصنوعی استفاده نمی‌شود. تمام داده‌های تجاری در مالکیت مشتری باقی مانده و توسط اقدامات امنیتی داخلی محافظت می‌شوند. هر دو طرح محدودیت نرخ (Rate Limit) بالایی دارند و دسترسی به مدل‌های پیشرفته گروک را در یک پلتفرم تیمی مشترک فراهم می‌کنند.

Grok Business: این سرویس برای تیم‌های کوچک تا متوسط طراحی شده است و از طریق یک فرآیند ثبت‌نام خودکار (Self-serve) در دسترس است.
Grok Enterprise: این نسخه مخصوص سازمان‌های بزرگ است و علاوه‌بر تمام ویژگی‌های نسخه بیزینس، قابلیت‌های مدیریت هویت و امنیت اضافی مانند ورود یکپارچه (SSO) سفارشی و همگام‌سازی دایرکتوری (SCIM) را ارائه می‌دهد.

همکاری امن و دسترسی به دانش سازمانی

سرویس Grok Business به کارمندان اجازه می‌دهد تا ضمن حفظ کنترل‌های دسترسی، با هوش مصنوعی کار کنند. کاربران می‌توانند ابزارهای شرکتی مانند گوگل درایو را به سیستم متصل کرده، خروجی تولید کنند و مکالمات را با هم‌تیمی‌های خود به اشتراک بگذارند. لینک‌های اشتراک‌گذاری‌شده تنها برای کاربران تأییدشده و براساس مجوزهای تعریف‌شده قابل‌دسترس هستند.

یکی از ویژگی‌های کلیدی، دسترسی به دانش شرکت از طریق بخش Apps است. طبق گفته xAI، آگاهی از مجوزها (Permission awareness) به‌صورت پیش‌فرض اجرا می‌شود تا اطمینان حاصل شود که گروک از قوانین دسترسی موجود در گوگل درایو پیروی می‌کند. همچنین، پاسخ‌های ارائه‌شده شامل استنادات (Citations) است که مستقیماً به اسناد منبع لینک شده و بخش‌های مرتبط را برجسته می‌کند.

جدول مقایسه قابلیت‌ها و مشخصات فنی

در جدول زیر تفاوت‌های کلیدی بین این سرویس‌ها و ویژگی‌های امنیتی آن‌ها آورده شده است:

ویژگی
Grok Business
Grok Enterprise / Vault

مخاطب هدف
تیم‌های کوچک و متوسط
سازمان‌های بزرگ و حساس

مدل‌های هوش مصنوعی
مدل‌های استاندارد پیشرفته
دسترسی به Grok 3، Grok 4 و Grok 4 Heavy

امنیت و مدیریت
کنسول مدیریتی xAI
SSO سفارشی، SCIM، انطباق با SOC 2

رمزنگاری
استاندارد
رمزنگاری سطح برنامه، کلیدهای مدیریت‌شده توسط مشتری (CMEK) در نسخه Vault

امنیت پیشرفته با Enterprise Vault

برای مشتریانی که نیازهای امنیتی سخت‌گیرانه‌تری دارند، xAI سرویس Enterprise Vault را ارائه می‌دهد. این سرویس امکان استفاده از گروک را با رمزنگاری کنترل‌شده توسط مشتری و ایزوله‌سازی داده‌ها فراهم می‌کند. ویژگی‌های اصلی این بخش عبارت‌اند از:

سطح داده اختصاصی (Dedicated data plane)
رمزنگاری در سطح برنامه (Application-level encryption)
کلیدهای رمزنگاری مدیریت‌شده توسط مشتری (CMEK)

دراین‌حالت، داده‌ها در هنگام انتقال و در حالت سکون رمزنگاری می‌شوند و کلیدهای رمزنگاری به‌طور کامل تحت کنترل مشتری بوده و از سایر سازمان‌ها ایزوله هستند. علاوه‌بر این، مشتریان سازمانی به قابلیت جستجوی عامل‌گرا (Agentic Search) با استفاده از API مجموعه‌های xAI دسترسی دارند که برای اسناد حقوقی یا مجموعه داده‌های مالی بسیار کارآمد است.

مدل‌های هوش مصنوعی Grok Business و Grok Enterprise

قیمت و زمان عرضه

هزینه اشتراک سرویس Grok Business ماهانه ۳۰ دلار به ازای هر کاربر تعیین شده است. قیمت‌گذاری نسخه‌های Enterprise و Enterprise Vault براساس نیاز سازمان و به‌صورت درخواستی ارائه می‌شود. عرضه سرویس Grok Business از تاریخ ۹ دی ۱۴۰۴ (۳۰ دسامبر ۲۰۲۵) از طریق پورتال خودکار آغاز شده است.

شرکت xAI همچنین وعده داده است که به‌زودی به‌روزرسانی‌هایی شامل یکپارچه‌سازی با برنامه‌های شرکتی بیشتر و ایجنت‌های (Agents) قابل‌شخصی‌سازی پیشرفته را ارائه خواهد کرد.

به‌نظر شما آیا تضمین‌های امنیتی xAI برای استفاده از هوش مصنوعی در اسناد محرمانه شرکتی کافی است یا هنوز نگرانی‌هایی دراین‌باره وجود دارد؟

بفرست برای دوستات

سری گوگل پیکسل ۱۰ را می‌توان به‌جرأت مجموعه‌ای دانست که در حال حاضر بهترین بهره‌برداری را از هوش مصنوعی انجام می‌دهد. تجربه استفاده از جمینی به‌عنوان دستیار دیجیتال روی گوشی پیکسل ۶ پرو کاملاً چشمگیر بوده است. پرسش‌هایی که از جمینی مطرح می‌شود، پاسخ‌هایی عمیق، تحلیلی و مفصل دریافت می‌کنند. علاوه بر این، اگرچه قابلیت Magic Cue تنها در سری پیکسل ۱۰ در دسترس است، اما استفاده گوگل از هوش مصنوعی برای ایجاد این قابلیت، یکی از برجسته‌ترین ویژگی‌های این سری محسوب می‌شود. سری پیکسل ۱۰ همچنین به قابلیتی کاربردی به نام Camera Coach مجهز شده است که با تکیه بر هوش مصنوعی، به کاربران پیکسل آموزش می‌دهد چگونه از دوربین گوشی خود به شکل بهتری استفاده کنند تا عکس‌هایی با کیفیت بالاتر ثبت شود.

در مقابل، اپل به دلیل کارایی محدود Apple Intelligence که در سال ۲۰۲۴ معرفی شد، با انتقادهای گسترده‌ای روبه‌رو بوده است. اپل از نگاه بسیاری از تحلیل‌گران، به‌طور قابل‌توجهی از گوگل در رقابت هوش مصنوعی عقب مانده است که یکی از دلایل اصلی آن، تأخیر در ارائه نسخه جدید و آگاه به زمینه سیری محسوب می‌شود. نسخه جدید سیری، مشابه Magic Cue، قرار است بتواند پیام‌ها، ایمیل‌ها، تصاویر و تماس‌های کاربر را بررسی کند تا به پرسش‌های شخصی پاسخ دهد. با این تفاوت که برخلاف Magic Cue، سیری ماهیتی پیش‌دستانه ندارد و کاربر باید ابتدا پرسش خود را مطرح کند.

اپل از نظر منابع مالی، توانایی بالایی برای سرمایه‌گذاری در حوزه هوش مصنوعی دارد، اما شواهد تاریخی نشان می‌دهد که این شرکت تمایل چندانی به انجام خریدهای بزرگ و پرهزینه ندارد. طبق گزارشی از The Information، اپل تاکنون در زمینه سرمایه‌گذاری در هوش مصنوعی، رویکردی محتاطانه اتخاذ کرده است. در حالی که سایر شرکت‌ها صدها میلیارد دلار برای ساخت مراکز داده مجهز به حجم عظیمی از پردازنده‌های گرافیکی هزینه کرده‌اند، اپل چنین مسیری را در پیش نگرفته است.

اگر اپل تصمیم بگیرد برای جبران عقب‌ماندگی خود در حوزه هوش مصنوعی وارد سرمایه‌گذاری جدی شود، ممکن است ناچار باشد مبلغی فراتر از هر خرید قبلی خود پرداخت کند. بزرگ‌ترین خرید تاریخ اپل، مربوط به سال ۲۰۱۴ و خرید Beats Music به ارزش ۳ میلیارد دلار بود. به‌طور سنتی، اپل علاقه‌ای به خریدهای پر سروصدا، عظیم و بسیار پرهزینه نداشته است. با این حال، این پرسش مطرح می‌شود که آیا تیم کوک در صورتی که یک معامله واحد بتواند جایگاه اپل را در نقشه هوش مصنوعی تثبیت کند، حاضر به تغییر این رویکرد خواهد بود یا خیر. چنین سناریویی غیرممکن نیست. در طول تابستان، گمانه‌زنی‌هایی مطرح شد مبنی بر اینکه اپل قصد دارد شرکت Perplexity AI را خریداری کند؛ معامله‌ای که می‌توانست حدود ۱۴ میلیارد دلار برای اپل هزینه داشته باشد.

ماه گذشته، مارک گورمن از بلومبرگ گزارش داد که بخشی از منابع مالی اپل، معادل حدود ۱ میلیارد دلار در سال، به گوگل پرداخت خواهد شد تا اپل به یک مدل هوش مصنوعی سفارشی با ۱.۲ تریلیون پارامتر مبتنی بر Gemini دسترسی داشته باشد. طبق این گزارش، برنامه اپل این است که تا زمانی که مدل‌های هوش مصنوعی داخلی این شرکت به سطح توانمندی کافی برسند، از Gemini گوگل استفاده کند.

در حال حاضر، بسیاری از کاربران آیفون با اشتیاق در انتظار انتشار iOS 26.4 هستند که قرار است سیری جدید و بهبودیافته را معرفی کند. اگر تأخیر جدیدی رخ ندهد و سیری بتواند انتظارات را برآورده سازد، بدون تردید نگاه‌ها به Apple Intelligence تا حدی تغییر خواهد کرد.

همکاری جانی آیو، طراح افسانه‌ای سابق اپل و سام آلتمن برای ساخت اولین سخت‌افزار اختصاصی OpenAI وارد فاز تازه‌ای شده و آخرین گزارش‌ها نشان می‌دهد این گجت مرموز که برای عرضه در سال ۲۰۲۶ برنامه‌ریزی شده، احتمالا یک قلم هوشمند با قابلیت‌های پیشرفته محسوب می‌شود.

این پروژه که در راهروهای OpenAI با کد داخلی Gumdrop شناخته می‌شود، قرار است مسیری کاملاً متفاوت از گوشی‌های هوشمند فعلی را دنبال کند. سام آلتمن، مدیرعامل این شرکت، پیش‌تر اشاره کرده بود که محصول نهایی از iPhone ساده‌تر است و حالا افشاگران دنیای تکنولوژی از آزمایش سه محصول مختلف خبر می‌دهند که جدی‌ترین آن‌ها یک گجت شبیه به قلم گزارش شده است. در کنار این قلم، توسعه یک وسیله صوتی قابل حمل (To-go audio) نیز در دستور کار قرار دارد که هدف آن کاهش وابستگی کاربر به نمایشگر موبایل و لپ‌تاپ به ثبت رسیده است. برخلاف تجربه‌های نه چندان موفق قبلی در بازار گجت‌های پوشیدنی هوش مصنوعی، تیم طراحی جانی آیو روی فرم‌فکتوری تمرکز کرده که برای دهه‌ها در دست انسان جا خوش کرده و حالا قرار است با قدرت ChatGPT پیوند بخورد.

مشخصه فنی/اجراییجزئیات پروژه Gumdropطراح اصلیJony Ive (LoveFrom)زمان احتمالی رونمایی۲۰۲۶فرم فکتور اصلیقلم هوشمند (Pen-style)محصول جانبیگجت صوتی همراهشریک تولیدیFoxconn (ویتنام و آمریکا)تمرکز طراحیسادگی و کاربرد خلاقانه

انتخاب فرم فکتور قلم نشان‌دهنده تمرکز ویژه روی خلاقیت و یادداشت‌برداری است؛ جایی که هوش مصنوعی می‌تواند دست‌نوشته‌ها را بلافاصله تحلیل کند، آن‌ها را به فرمت‌های دیجیتال تبدیل نماید یا حتی به عنوان یک Stylus هوشمند با تبلت‌ها تعامل مستقیم داشته باشد. از سوی دیگر، OpenAI برای تولید این محصولات استراتژی متفاوتی را در پیش گرفته و برخلاف رویه معمول، چین را از زنجیره تأمین خود حذف کرده است. گزارش‌ها از همکاری نزدیک با Foxconn در تأسیسات ویتنام و ایالات متحده حکایت دارد که انعطاف‌پذیری بیشتری به این شرکت می‌دهد. این رویکرد هوشمندانه، تلاشی برای جلوگیری از سرنوشت محصولاتی مانند Rabbit R1 یا Humane AI Pin به شمار می‌رود تا این بار هوش مصنوعی در کالبدی عرضه شود که واقعاً باری از دوش کاربر بردارد، نه اینکه به یک اسباب‌بازی دیجیتال بلااستفاده تبدیل شود. این گجت می‌خواهد واسطه فیزیکی ما و هوش مصنوعی را دوباره تعریف کند و تجربه کار با مدل‌های زبانی را از حصار نمایشگرهای شیشه‌ای خارج سازد.