Meta تستخدم الذكاء الاصطناعي لتحديد العمر من الطول والبنية العظمية

طورت Meta نظامًا للتحليل البصري قادرًا على تحديد عمر المستخدم من الصور عبر تحليل الطول والبنية العظمية. وتمثل هذه الخطوة الأولى نحو أتمتة التحقق من العمر دون تقديم وثائق. بدأ الإطلاق التجريبي للتقنية في دول محددة، وتخطط الشركة لتوسيعها عالميًا على نطاق كامل.

كيف تحلل التقنية العمر

يستخدم نظام الذكاء الاصطناعي الرؤية الحاسوبية لتحليل جسم الإنسان في الصور المرفوعة. وقد دُرّبت الخوارزمية على التعرف على مؤشرات جسدية ترتبط بالعمر، منها طول الجذع ونسب الهيكل العظمي وبنية النسيج العظمي وكثافته. وتشير إلى ذلك أبحاث الأنثروبولوجيا والطب: فنمو العظام يحدث بصورة يمكن التنبؤ بها، ويدل بدقة معقولة على العمر الزمني.

لا يتطلب النظام تقديم أي وثائق، ويعمل بشكل آلي بالكامل لحظة رفع المحتوى. يرفع المستخدم الصورة، فتحللها الخوارزمية في الخلفية وتصدر النتيجة. لا تدخل بشري ولا تأخير. ومن الناحية النظرية، يتيح ذلك لشركة Meta حماية القاصرين في الوقت الفعلي.

تقدم Meta هذا التطوير بوصفه أداة لحماية المستخدمين القاصرين من المحتوى المخصص لمن هم فوق 18 عامًا، ومن التواصل مع المفترسين البالغين. وتستخدم الشركة بالفعل أساليب متنوعة للتحقق من العمر (age-gating)، تشمل طلب بيانات جواز السفر والتحقق من بطاقات الدفع والقياسات الحيوية للوجه. ويُضاف التحليل البصري لبنية الجسم كطبقة حماية إضافية تعمل دون مشاركة فعلية من المستخدم.

الوضع الحالي والاستراتيجية العالمية

يعمل النظام حاليًا في عدد محدود من الدول. لم تكشف Meta القائمة الكاملة للمناطق التي يجري فيها الاختبار، لكنها أشارت على شبكتها الاجتماعية إلى أن التوسع سيكون تدريجيًا وحذرًا. وتدرس الشركة بنشاط دقة الخوارزمية لدى فئات سكانية مختلفة، وتجمع ملاحظات المنظمات الحقوقية قبل الإطلاق العالمي.

تشمل الخطط عدة أولويات:

• تحليل نسب الجسم ومدى مطابقتها للمعايير العمرية
• التعرف على الخصائص الجنسية الثانوية من الصورة
• المقارنة مع قاعدة بيانات الأنماط العمرية لمختلف الأعراق
• تقييد الوصول تلقائيًا إلى المحتوى المخصص لمن هم فوق 18 عامًا لدى القاصرين الذين يجري رصدهم
• التكامل مع Instagram وThreads (الخدمتان التابعتان لشركة Meta)

الانتقادات ومخاوف الخصوصية

أثارت التقنية بالفعل مخاوف لدى ناشطين وخبراء في الأمن. والمشكلة الرئيسية هي خطر الأخطاء. فدقة مثل هذه الأنظمة تعتمد تاريخيًا على مجموعة البيانات التي دُرّبت عليها. وإذا كانت القاعدة تضم في الغالب صور أشخاص من مجموعة عرقية معينة أو ببنية جسدية معينة، فقد يكون أداء النظام أضعف مع فئات سكانية أخرى. ويُعد ذلك حرجًا بوجه خاص في دول أفريقيا وآسيا وأمريكا اللاتينية، حيث عدد المستخدمين كبير بينما تمثيلها في مجموعات البيانات ضعيف.

وثانيًا، تبرز مخاوف جدية بشأن الخصوصية. فيمكن النظر إلى تحليل بنية الجسم والعظام على أنه فحص بيومتري خفي، حتى لو أعلنت Meta أن الصور لا تُحفظ على خوادم الشركة. ما البيانات التي تستخدمها الخوارزمية؟ ولكم من الوقت تُخزَّن في ذاكرة النظام؟ وهل يمكن للشركة إعادة توظيف هذه التقنية لأغراض أخرى؟

«حماية الأطفال أولوية، لكن شفافية الخوارزمية والتحكم في البيانات لا

يقلان أهمية»، بحسب ما أشار إليه خبراء في الأمن الرقمي.

وترحب منظمات حماية حقوق الطفل بنية Meta حماية القاصرين، لكنها تطالب بشفافية كاملة: ما المؤشرات التي يحللها النظام، وما معدل أخطائه، وكيف تعمل آلية تقديم المستخدمين لشكاواهم.

ماذا يعني ذلك

تحاول Meta أتمتة إحدى أصعب المهام في إدارة المحتوى، وهي تحديد عمر المستخدم دون تأكيد مباشر لهويته ودون إزعاج المستخدم. وإذا أظهر النظام دقة مقبولة (أعلى من 95%)، فيمكن توقع ظهوره على منصات كبرى أخرى خلال بضع سنوات. غير أن الأسئلة المتعلقة بالإنصاف والخصوصية والموثوقية عبر الأعراق المختلفة لا تزال مفتوحة، وتتطلب حلًا قبل النشر الواسع.

*تم الاعتراف بشركة Meta كمنظمة متطرفة وهي محظورة في روسيا.