<?php /** * "Inline" diff renderer. * * Copyright 2004-2010 The Horde Project (http://www.horde.org/) * * See the enclosed file COPYING for license information (LGPL). If you did * not receive this file, see https://opensource.org/license/lgpl-2-1/. * * @author Ciprian Popovici * @package Text_Diff */ /** Text_Diff_Renderer */ // WP #7391 require_once dirname(dirname(__FILE__)) . '/Renderer.php'; /** * "Inline" diff renderer. * * This class renders diffs in the Wiki-style "inline" format. * * @author Ciprian Popovici * @package Text_Diff */ class Text_Diff_Renderer_inline extends Text_Diff_Renderer { /** * Number of leading context "lines" to preserve. * * @var integer */ var $_leading_context_lines = 10000; /** * Number of trailing context "lines" to preserve. * * @var integer */ var $_trailing_context_lines = 10000; /** * Prefix for inserted text. * * @var string */ var $_ins_prefix = '<ins>'; /** * Suffix for inserted text. * * @var string */ var $_ins_suffix = '</ins>'; /** * Prefix for deleted text. * * @var string */ var $_del_prefix = '<del>'; /** * Suffix for deleted text. * * @var string */ var $_del_suffix = '</del>'; /** * Header for each change block. * * @var string */ var $_block_header = ''; /** * Whether to split down to character-level. * * @var boolean */ var $_split_characters = false; /** * What are we currently splitting on? Used to recurse to show word-level * or character-level changes. * * @var string */ var $_split_level = 'lines'; function _blockHeader($xbeg, $xlen, $ybeg, $ylen) { return $this->_block_header; } function _startBlock($header) { return $header; } function _lines($lines, $prefix = ' ', $encode = true) { if ($encode) { array_walk($lines, array(&$this, '_encode')); } if ($this->_split_level == 'lines') { return implode("\n", $lines) . "\n"; } else { return implode('', $lines); } } function _added($lines) { array_walk($lines, array(&$this, '_encode')); $lines[0] = $this->_ins_prefix . $lines[0]; $lines[count($lines) - 1] .= $this->_ins_suffix; return $this->_lines($lines, ' ', false); } function _deleted($lines, $words = false) { array_walk($lines, array(&$this, '_encode')); $lines[0] = $this->_del_prefix . $lines[0]; $lines[count($lines) - 1] .= $this->_del_suffix; return $this->_lines($lines, ' ', false); } function _changed($orig, $final) { /* If we've already split on characters, just display. */ if ($this->_split_level == 'characters') { return $this->_deleted($orig) . $this->_added($final); } /* If we've already split on words, just display. */ if ($this->_split_level == 'words') { $prefix = ''; while ($orig[0] !== false && $final[0] !== false && substr($orig[0], 0, 1) == ' ' && substr($final[0], 0, 1) == ' ') { $prefix .= substr($orig[0], 0, 1); $orig[0] = substr($orig[0], 1); $final[0] = substr($final[0], 1); } return $prefix . $this->_deleted($orig) . $this->_added($final); } $text1 = implode("\n", $orig); $text2 = implode("\n", $final); /* Non-printing newline marker. */ $nl = "\0"; if ($this->_split_characters) { $diff = new Text_Diff('native', array(preg_split('//', $text1), preg_split('//', $text2))); } else { /* We want to split on word boundaries, but we need to preserve * whitespace as well. Therefore we split on words, but include * all blocks of whitespace in the wordlist. */ $diff = new Text_Diff('native', array($this->_splitOnWords($text1, $nl), $this->_splitOnWords($text2, $nl))); } /* Get the diff in inline format. */ $renderer = new Text_Diff_Renderer_inline (array_merge($this->getParams(), array('split_level' => $this->_split_characters ? 'characters' : 'words'))); /* Run the diff and get the output. */ return str_replace($nl, "\n", $renderer->render($diff)) . "\n"; } function _splitOnWords($string, $newlineEscape = "\n") { // Ignore \0; otherwise the while loop will never finish. $string = str_replace("\0", '', $string); $words = array(); $length = strlen($string); $pos = 0; while ($pos < $length) { // Eat a word with any preceding whitespace. $spaces = strspn(substr($string, $pos), " \n"); $nextpos = strcspn(substr($string, $pos + $spaces), " \n"); $words[] = str_replace("\n", $newlineEscape, substr($string, $pos, $spaces + $nextpos)); $pos += $spaces + $nextpos; } return $words; } function _encode(&$string) { $string = htmlspecialchars($string); } }

خدمة

عالم تحت المجهر الرقمي…عندما تكتب، هناك من يتذكر ويراقب

مايو 28, 2025

9٬242 2 دقائق

كتبت ميرنا أشرف

ظاهرة تثير جدل بدأ يلاحظها مستخدمي تطبيق “شات جي بي تي” وهي أن التطبيق ينادي المستخدمين بأسمائهم الاولى اثناء المحادثات وتلقي المعلومات منه رغم انهم لم يخبروه بها مسبقا، نظرا لما قالته احد لمستخدمين لتطبيق الذكاء الاصطناعي “شات جي بي تي”، انها كانت تسأله عن معلومات بشكل طبيعي دون ان تذكر أي أسماء.

فوجئت بأن التطبيق رد عليها مستخدما اسمها واسم صديقتها، رغم أنها لم تصرح عنهما مطلقا في اي محادثه سابقه من محادثاتها. هذا الموقف أثار جدل حول مدي قدرة الذكاء الاصطناعي على الوصول إلى معلومات شخصية وخفيه، مما يثير مخاوف تعلق بالخصوصية واستخدام الذاكرة.

إن صنع نظام آلي قادر على تكوين ذاكرة اجتماعية عن البشر لم يعد مجرد تحد تقني… بل أصبح واقعًا مخيفًا، لأن ليس محور الكلام هنا عن مجرد جهاز بيخزن بيانات، نحن نتحدث عن آلة بتراقب، وبتحلل، وبتتعلم بصمت؛ الأهم من ذلك هو حقيقة أنه عندما نتحدث الي ذلك النظام ويرد على المستخدم بردود غير متوقعه وكأنه يعرفه ويتتبعه. هذه عملية لم يتمكن المستخدمين من تفسيرها.

تمييز الذكاء الاصطناعي

بما يتعلق بنظام الذكاء الاصطناعي أوضح هشام عبدالعال أستاذ في مجال التكنولوجيا، أن الذكاء الاصطناعي لم يعد مجرد أداة تقنية تقتصر على تحليل البيانات وتقديم ردود بشكل الي ولكنه أصبح مع مرور الوقت لديه قدرة على تكوين ذاكرة اجتماعية عن المستخدمين وذلك عن طريق تحليل سلوكهم واختياراتهم واسلوب حديثهم.

مضيفاً، أن نظام الذكاء الاصطناعي الذي يوجد داخل التطبيق لا يصنف الخلفيات الاجتماعية بشكل مباشر، لكنه يتعامل حسب اللغة المستخدمة عامية أو فصحى، لكن التطبيق لا يميز بين طالب أو ربة منزل أو حتى عامل بشكل مباشر، بل يتعامل مع نوعية الأسئلة والأسلوب المقدمة له.

وتابع عبدالعال، لكن في حاله وجود أكثر من شخص يستخدم نفس الجهاز أو الحساب الردود ستكون متأثرة بالسياق السابق، أو ممكن ذلك يعطي إحساس أن الآلة متذكره أو بتتفاعل بشكل مختلف، لكن بمجرد إنهاء المحادثة أو حذفها، فسيتم غلط المحادثة.

هل تتذكر الآلة؟

اتفق معه في الرأي الأستاذ عمر أشرف، أستاذ في التكنولوجيا، مضيفاً أنه رسميًا، الذكاء الاصطناعي مثل تطبيق شآت جي بي تي لا يحتفظ بتفاصيل شخصية عن المستخدم إلا إذا المستخدم فعل خاصية الذاكرة بشكل واضح.

لكن هناك مستخدمين لاحظوا أن النموذج يناديهم بأسمائهم بدون ما يقدموها بشكل مباشر، وذلك فتح باب للشك حول وجود نوع من التتبع الخفي أو آلية لتجميع الأنماط السلوكية من وراء الكواليس.

بيانات تجمع بصمت

وفيما يتعلق بالأمن السيبراني يري الطرفان، انه يوجد تحديات تواجه الأمن السيبراني في ذلك الموضوع فتكوين هذه الذاكرة يكون عن طريق جمع بيانات شخصية وسلوكية دقيقة للغاية وغالبًا ما يتم ذلك دون إدراك المستخدم الكامل كما تشمل هذه البيانات أنماط الكتابة، نوعية الأسئلة بل وقد تكشف ما بين السطور عن خلفيات نفسية أو اجتماعية

ضافوا، أنه على الرغم من أن بعض الشركات تبرر استخدام البيانات وذلك لتحسين تجربة المستخدم إلا إن غياب الشفافية يفتح الباب للتتبع غير المباشر للهوية.

وفي حالة استخدام الذكاء الاصطناعي بدون رقابة صارمة أو قوانين واضحة من الممكن ان تتحول هذه الذاكرة إلى ملف شخصي خفي وذلك قابل لاستغلاله في اغراض تجارية أو سياسية أو أمنيه.

الذكاء الاصطناعي لم يعد مجرد أداة، بل أصبح قادر على تكوين صورة آلية عن المستخدم دون علمه، وبينما يعد هذا تطور تقني كبير، فإن غياب الرقابة يثير مخاوف حقيقية حول الخصوصية واستخدام البيانات الشخصية، مما يتطلب ضوابط صارمة تحمي المستخدم قبل أن تتحول التقنية إلى مخاطر خفيه.

مايو 28, 2025

9٬242 2 دقائق