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.

ژاپن در شرایطی که تنش‌های منطقه‌ای در شرق آسیا رو به افزایش است، بودجه دفاعی بی‌سابقه‌ای را برای سال مالی ۲۰۲۶ تصویب کرد. این تصمیم نشان‌دهنده تغییر رویکرد توکیو در قبال تهدیدهای امنیتی و تلاش برای تقویت توان نظامی در برابر چین، کره شمالی و روسیه است.

کابینه ژاپن در تاریخ ۲۶ دسامبر ۲۰۲۵ (۵ دی ۱۴۰۴) و به ریاست نخست‌وزیر سانائه تاکایچی (Sanae Takaichi)، بودجه دفاعی سال مالی ۲۰۲۶ را به‌طور رسمی تصویب کرد. رقم این بودجه به ۹.۰۴ تریلیون ین، یعنی حدود ۵۸ میلیارد دلار، می‌رسد؛ رقمی که به‌عنوان بزرگ‌ترین بودجه نظامی تاریخ ژاپن شناخته می‌شود و نشان‌دهنده تغییر قابل‌توجه در رویکرد دفاعی این کشور است. این افزایش، که حدود ۳.۸ درصد بیشتر از بودجه دفاعی سال ۲۰۲۵ محسوب می‌شود، بخشی از برنامه پنج‌ساله ژاپن برای رساندن هزینه‌های دفاعی به سطح ۲ درصد تولید ناخالص داخلی تا سال ۲۰۲۵ است؛ هدفی که سال‌ها درباره آن بحث شده و اکنون در حال تحقق است.

براساس جزئیات منتشرشده، بخش قابل‌توجهی از این بودجه به توسعه توان موشکی دوربرد اختصاص خواهد یافت؛ حوزه‌ای که ژاپن طی سال‌های اخیر توجه ویژه‌ای به آن نشان داده است. علاوه بر این، سرمایه‌گذاری گسترده‌ای برای گسترش سامانه‌های بدون سرنشین، از جمله پهپادهای پیشرفته و شناورهای خودکار، در نظر گرفته شده است. یکی دیگر از بخش‌های مهم این طرح، ایجاد سامانه دفاع ساحلی چندلایه با نام شیلد (SHIELD) است؛ سامانه‌ای که قرار است با هدف مقابله با تهدیدهای احتمالی در مرزهای دریایی ژاپن طراحی، توسعه و عملیاتی شود و نقش مهمی در تقویت امنیت دریایی این کشور ایفا کند.

افزایش بودجه دفاعی ژاپن در شرایطی انجام می‌شود که ایالات متحده نیز طی سال‌های اخیر فشار زیادی بر متحدان خود برای افزایش هزینه‌های نظامی وارد کرده است. هم‌زمان، نگرانی‌ها درباره فعالیت‌های نظامی چین در دریای چین شرقی و جنوبی، آزمایش‌های موشکی مکرر کره شمالی و حضور نظامی روسیه در منطقه، فضای امنیتی شرق آسیا را پیچیده‌تر کرده و توکیو را به سمت تقویت توان دفاعی و بازدارندگی سوق داده است.

این بودجه بخشی از طرح پنج‌ساله ۴۳ تریلیون ینی (تقریباً ۳۴۰ میلیارد دلار) ژاپن به‌شمار می‌رود؛ طرحی که هدف آن ارتقای توان بازدارندگی، توسعه ظرفیت‌های جدید در حوزه دفاع سایبری، فضایی و زیستی، همچنین آماده‌سازی کشور برای تهدیدهای نوظهور است. کارشناسان نظامی معتقدند این تصمیم می‌تواند نقطه عطفی در سیاست دفاعی ژاپن باشد و مسیر تازه‌ای برای نقش این کشور در امنیت منطقه‌ای و حتی جهانی ایجاد کند؛ مسیری که نشان می‌دهد ژاپن در حال عبور از محدودیت‌های سنتی دفاعی خود و ورود به مرحله‌ای جدید از توانمندسازی نظامی است.

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.

اگرچه ممکن است نتوانید از ابتلا به سرماخوردگی یا آنفولانزا جلوگیری کنید، اما می‌توانید احتمال وقوع این اتفاق را کاهش دهید. در ادامه شما را با بهترین توصیه‌های پزشکان برای حفظ سلامتی‌تان و دیگران در زمان شیوع این بیماری‌ها آشنا خواهیم کرد.

واکسن آنفولانزا بزنید

بهترین راه برای کاهش خطر ابتلا به آنفولانزای فصلی، واکسیناسیون سالانه است. بسیاری از متخصصان سلامت می‌گویند بهترین زمان برای انجام این کار، ماه سپتامبر یا اکتبر است؛ اما اگر این فرصت را از دست دادید، می‌توانید همین حالا اقدام کنید. دو متخصص بیماری‌های تنفسی موافق‌اند که هنوز فرصت کافی برای زدن واکسن آنفولانزا وجود دارد. به گفته آن‌ها، شیوع این بیماری در ماه‌های ژانویه و فوریه افزایش می‌یابد؛ بنابراین اکنون نیز می‌توانید واکسن آن را بزنید.

واکسن باعث ابتلای شما به آنفولانزا نمی‌شود

با وجود اینکه ممکن است پس از زدن واکسن آنفولانزا احساس ناخوشی کنید، اما نمی‌توانید از طریق آن به این بیماری مبتلا شوید. در اطلاعات بهداشت عمومی درباره واکسن‌های آنفولانزا، مرکز کنترل بیماری آمریکا تائید می‌کند که این واکسن‌ها نمی‌توانند موجب ابتلای افراد به بیماری شوند. واکسن‌های آنفولانزا از ویروس‌های غیرفعال یا تنها یک پروتئین از ویروس آنفولانزا تولید شده‌اند. با این حال، حداکثر دو هفته طول می‌کشد تا واکسن اثر کامل خود را بگذارد.

واکسن‌های آنفولانزا در جلوگیری از ابتلا به بیماری‌های حاد موثر هستند

واکسن آنفولانزا هرساله براساس گونه‌های ویروس که متخصصان فکر می‌کنند شیوع پیدا خواهند کرد، تغییر می‌کند. اگرچه این واکسن کاملا بی‌عیب و نقص نیست، اما در پیشگیری از ابتلا به بیماری‌های حادتر موثر است. برای مثال، دو نفر از کارمندان وزارت بهداشت ویرجینیا می‌گویند اثربخشی واکسن با مقایسه میزان پیامدهای بهداشتی مانند بستری شدن در بیمارستان یا مرگ در افراد واکسینه‌شده و واکسینه‌نشده سنجیده می‌شود. اگر اثربخشی واکسن ۵۰ درصد گزارش شود، یعنی افراد واکسینه‌شده در مقایسه با واکسینه‌نشده‌ها، با نصف احتمال نیاز به مراقبت‌های پزشکی مواجه بوده‌اند.

دست‌هایتان را بشویید و از افراد بیمار دوری کنید

شما می‌توانید اقدامات ساده‌ای برای کاهش احتمال ابتلا به آنفولانزا یا سرماخوردگی انجام دهید. یکی از آن‌ها، شستن مرتب دست‌ها با آب و صابون است. همچنین از لمس صورت خود خودداری کرده و از افراد بیمار دوری کنید. در فضاهای عمومی از ماسک استفاده کنید یا یک ماسک برای مواقع ضروری در جیب خود داشته باشید.

در خانه بمانید و برای سرفه از آرنج خود استفاده کنید

ماندن در خانه هنگام بیماری به کاهش سرعت شیوع ویروس‌ها کمک می‌کند. همچنین به جای دست، در گودی آرنج خود سرفه و عطسه کنید، زیرا این قسمت از آرنج به اندازه دست‌ها ویروس را به سایر سطوح منتقل نمی‌کند. اگر کسی در خانه شما بیمار است، تمیز کردن منظم سطوح پرتماس کار مفیدی است.

آیا استفاده از دستگاه تصفیه هوا ضروری است؟

در حال حاضر، هیچ یافته واضحی وجود ندارد که نشان دهد دستگاه‌های تصفیه هوا، شیوع عفونت‌های تنفسی را در شرایط واقعی کاهش می‌دهند. با این حال، یکی از متخصصان این حوزه می‌گوید این دستگاه‌ها کیفیت هوای داخل خانه را بهبود می‌بخشند و می‌توانند آلرژن‌ها، دود و سایر ذرات محرک را از بین ببرند.

در علوم مختلف، قواعد و قوانین به ما کمک می‌کنند جهان پیرامون خود را معنا کنیم؛ چه این قوانین در مقیاس‌های کیهانی به کار روند و چه در مقیاس‌های زیراتمی. با این حال، در قلمرو زیست‌شناسی اوضاع اندکی پیچیده‌تر است، زیرا طبیعت اغلب سرشار از استثناهای زیستی بوده و به همین دلیل، قواعد زیست‌شناسی بیشتر به‌عنوان تعمیم‌های کلی در نظر گرفته می‌شوند تا حقایق مطلقی که تمام اشکال شناخته‌شده حیات را توضیح داده و بر آن‌ها حاکم باشند.

برخی از این تعمیم‌های کلی شامل مواردی مانند قانون آلن هستند که بیان می‌کند شکل بدن در جانداران خون‌گرم با شرایط اقلیمی سازگار می‌شود؛ بدن‌های کوتاه و تنومند به حفظ گرما در اقلیم‌های سرد کمک می‌کنند، در حالی که بدن‌های بلند و باریک موجب دفع بهتر گرما در اقلیم‌های گرم‌تر می‌شوند. قانون دیگری که با نام قاعده برگمن شناخته می‌شود، عنوان می‌کند گونه‌هایی از یک تبار گسترده معمولاً در اقلیم‌های سردتر اندازه بزرگ‌تری دارند و در اقلیم‌های گرم‌تر کوچک‌تر هستند، هرچند همانند اغلب قواعد زیستی، در این مورد نیز استثناهایی وجود دارد.

در حال حاضر حدود ۲۴ قاعده مختلف وجود دارد که فرایندهای گوناگون جهان طبیعی را توصیف می‌کنند و اکنون پژوهشگران University of Southern California امیدوارند قاعده‌ای جدید به این مجموعه بیفزایند. در نگاه نخست، این قانون جدید که با عنوان «ناپایداری انتخابی سودمند» (SAI) شناخته می‌شود، به نظر می‌رسد فرض‌های بنیادین درباره حیات را به چالش می‌کشد و در برابر این تصور رایج قرار می‌گیرد که حیات همواره در پی پایداری و حفظ منابع است.

اگرچه طبیعت در بسیاری از موارد به سوی پایداری گرایش دارد و این موضوع یکی از دلایلی است که اشکال شش‌ضلعی فراوانی در طبیعت مشاهده می‌شود، از جمله در کندوهای عسل و چشم حشرات، اما جان تاورز زیست‌شناس مولکولی، استدلال می‌کند که ناپایداری در اجزای زیستی مانند پروتئین‌ها و ژن‌ها می‌تواند در عمل برای سلول‌ها مفید باشد. این پژوهش در نشریه Frontiers in Aging منتشر شده است.

به گفته جان تاورز، حتی ساده‌ترین سلول‌ها نیز دارای پروتئازها و نوکلئازها هستند و به‌طور منظم پروتئین‌ها و RNAهای خود را تجزیه کرده و جایگزین می‌کنند؛ موضوعی که نشان می‌دهد ناپایداری انتخابی سودمند، برای حیات ضروری است. او توضیح می‌دهد که این فرایند می‌تواند حفظ همزمان یک ژن طبیعی و یک جهش ژنی را در یک جمعیت سلولی ترجیح دهد، در صورتی که ژن طبیعی در یک حالت سلولی سودمند باشد و جهش ژنی در حالت سلولی دیگر مزیت ایجاد کند.

چنین حالت‌هایی امکان تنوع ژنتیکی بیشتر را فراهم می‌کنند و این تنوع به نوبه خود می‌تواند سازگاری‌پذیری جانداران را افزایش دهد. بسیاری از اجزای سلولی همچنین طول عمر کوتاه‌تری را ترجیح می‌دهند، زیرا این ویژگی در واقع به ارتقای سلامت سلول کمک می‌کند. این موضوع نشان می‌دهد که ناپایداری انتخابی سودمند در این اجزا یک کارکرد زیستی ضروری به شمار می‌رود.

یکی دیگر از شواهدی که از فراگیری ناپایداری انتخابی سودمند و شایستگی آن به‌عنوان یک قاعده جدید زیست‌شناسی حمایت می‌کند، حضور این مفهوم در چارچوب‌های شناخته‌شده دیگری مانند نظریه آشوب و ایده‌های مرتبط با آگاهی سلولی است. به همین دلیل، و همچنین به واسطه پیوندهای آن با فرایندهای بنیادین زیستی مانند پیری، درک سازوکارهای درونی ناپایداری انتخابی سودمند می‌تواند به زیست‌شناسان کمک کند حیات سلولی را از زاویه‌ای کاملاً نو مورد بررسی قرار دهند.

فحش دادن، برخلاف آنچه تصور می‌شود لغزش ساده‌ای در آداب اجتماعی باشد، یک واکنش بازتابی است که ریشه‌ای عمیق در ساختار بدن انسان دارد و از شبکه‌هایی در مغز و دستگاه عصبی خودمختار نشات می‌گیرد؛ شبکه‌هایی که در روند تکامل برای کمک به بقا در برابر درد و شوک شکل گرفته‌اند.

پژوهش‌ها نشان می‌دهند که به‌کار بردن یک فحش به‌جا می‌تواند درد را کاهش دهد، ضربان قلب را تنظیم کند و به بدن در بازیابی پس از استرس کمک برساند. به نظر می‌رسد فوران‌های گاه‌به‌گاه کلامی نه یک شکست اخلاقی، بلکه واکنشی محافظتی باشند که به‌طور ذاتی در وجود ما سیم‌کشی شده‌اند.

میل به فحش دادن در سطحی بسیار پایین‌تر از گفتار آگاهانه آغاز می‌شود. بیشتر زبان روزمره در قشر مخ شکل می‌گیرد؛ جایی که ایده‌ها به واژه تبدیل می‌شوند. اما ناسزاگویی شبکه‌ای بسیار قدیمی‌تر را فعال می‌کند، یعنی دستگاه لیمبیک که مسئول هیجان، حافظه و پاسخ‌های بقا است.

بخش‌های مهم دستگاه لیمبیک شامل آمیگدال و عقده‌های قاعده‌ای هستند؛ مجموعه‌ای از ساختارهای به‌هم‌پیوسته که به کنترل حرکت و رفتارهای خودکار، از جمله آواسازی غریزی، کمک می‌کنند. این نواحی پیش از آنکه بخش متفکر مغز فرصت واکنش پیدا کند، سیگنال‌های سریعی را از طریق ساقه مغز ارسال می‌کنند. به همین دلیل است که واژه‌ها با چنین سرعتی از دهان خارج می‌شوند؛ این بخشی از یک رفلکس باستانی است که بدن را برای واکنش به شوک یا درد ناگهانی آماده می‌کند.

این فوران کلامی دستگاه عصبی خودمختار را فعال می‌کند و به‌طور موقت باعث افزایش ضربان قلب، فشار خون و سطح هوشیاری می‌شود. عضلات منقبض می‌شوند، زیرا قشر حرکتی و مسیرهای نخاعی اندام‌ها را برای نوعی حالت دفاعی آماده می‌کنند. سپس صدا وارد عمل می‌شود؛ صدایی که با انقباض شدید دیافراگم و عضلات بین‌دنده‌ای نیرو می‌گیرد و هوا را در یک بازدم انفجاری از میان حنجره عبور می‌دهد.

در اعماق مغز، غده هیپوفیز و ناحیه خاکستری اطراف مجرای مغزی، که ستونی از ماده خاکستری در مغز میانی است، بتا-اندورفین‌ها و انکفالین‌ها را که مسکن‌های طبیعی بدن هستند، آزاد می‌کنند. این مواد شیمیایی درد را کاهش می‌دهند و احساسی خفیف از رهایی ایجاد می‌کنند و زبان را به کنشی جسمانی تبدیل می‌نمایند؛ کنشی که تنفس، عضلات و جریان خون را بسیج کرده و سپس بدن را به آرامش بازمی‌گرداند. این پاسخ یکپارچه، از مغز تا عضله و پوست، توضیح می‌دهد که چرا یک ناسزای تند می‌تواند به‌طور همزمان غریزی و رضایت‌بخش احساس شود.

آنچه کمتر روشن شده، مسیر دقیق این اثر است؛ اینکه آیا این پدیده کاملاً فیزیولوژیک است یا بخشی از آن جنبه روان‌شناختی دارد و شامل کاهش خودآگاهی، افزایش اعتمادبه‌نفس یا حواس‌پرتی از درد می‌شود. نکته مهم این است که این اثر در افرادی که به‌طور عادت‌گونه ناسزا نمی‌گویند، قوی‌تر به نظر می‌رسد.

فحش دادن همچنین به بدن کمک می‌کند تا از استرس ناگهانی بازیابی شود. هنگام شوک یا آسیب، هیپوتالاموس و هیپوفیز آدرنالین و کورتیزول را وارد جریان خون می‌کنند و بدن را برای واکنش آماده می‌سازند. اگر این افزایش انرژی تخلیه نشود، دستگاه عصبی می‌تواند در حالت برانگیختگی بالا باقی بماند؛ حالتی که با اضطراب، اختلالات خواب، تضعیف ایمنی و فشار اضافی بر قلب مرتبط است.

از دیدگاه کالبدشناسی، فحش دادن یکی از چندین کنش آواسازی بازتابی، در کنار نفس‌نفس زدن، خندیدن و فریاد کشیدن است، که همگی توسط مدارهای عصبی باستانی شکل گرفته‌اند. سایر نخستی‌ها نیز در هنگام درد یا تهدید، صداهای تند تولید می‌کنند و همان نواحی مغز میانی را فعال می‌سازند که هنگام فحش دادن انسان‌ها فعال می‌شود.

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.

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.

گوشی Honor Power در ماه آوریل معرفی شد و به یک باتری بسیار بزرگ با ظرفیت ۸۰۰۰ میلی‌آمپرساعت مجهز بود. اکنون جانشین این مدل با نام Honor Power2 قرار است به‌صورت رسمی در تاریخ ۵ ژانویه (۱۵ دی) معرفی شود و از یک باتری بزرگ‌تر با ظرفیت ۱۰۰۸۰ میلی‌آمپرساعت بهره ببرد.

به‌دنبال انتشار زودهنگام یک فهرست از سوی اپراتورهای مخابراتی در چین، فهرست مشخصات کلیدی Honor Power2 در دسترس قرار گرفته است. این گوشی به یک نمایشگر OLED با اندازه ۶.۷۹ اینچ و وضوح ۱۲۰۰ در ۲۶۴۰ پیکسل مجهز شده است. در بخش دوربین، شاهد استفاده از یک دوربین اصلی ۵۰ مگاپیکسلی، یک دوربین ثانویه ۵ مگاپیکسلی در پنل پشتی و یک دوربین سلفی ۱۶ مگاپیکسلی هستیم.

در قلب این دستگاه، تراشه دایمنسیتی ۸۵۰۰ مدیاتک قرار دارد که با ۱۲ گیگابایت حافظه رم همراه شده و در دو نسخه با حافظه داخلی ۲۵۶ گیگابایت و ۵۱۲ گیگابایت عرضه می‌شود. ابعاد بدنه Honor Power2 برابر با ۱۶۲.۱ در ۷۶.۳ در ۷.۹۸ میلی‌متر است و وزن آن به ۲۱۶ گرم می‌رسد. این گوشی در سه رنگ Phantom Black، Snow White و Rising Sun Orange به بازار عرضه خواهد شد.

بر اساس شایعات و افشاگری‌های پیشین، Honor Power2 از شارژ سیمی با توان ۸۰ وات پشتیبانی می‌کند و به حسگر اثر انگشت زیر نمایشگر مجهز خواهد بود. همچنین پشتیبانی از فناوری NFC نیز برای این دستگاه در نظر گرفته شده است.