مقالة للاستاذة رغدة صفاء محمد بعنوان "توليد‎ ‎الصور‎ ‎بالذكاء‎ ‎الاصطناعي" تاريخ الخبر: 03/06/2025 | المشاهدات: 386

مشاركة الخبر :

المقدمة
شهدت السنوات الأخيرة تطورًا ملحوظًا في تقنيات الذكاء الاصطناعي، لاسيما في مجال توليد الصور. وتعتمد هذه التقنية على خوارزميات تعلم الآلة، وخاصة الشبكات التوليدية التنافسية (GANs)، التي تتيح إنشاء صور جديدة بدقة عالية يصعب تمييزها عن الصور الحقيقية.
يستعرض هذا المقال مفهوم توليد الصور باستخدام الذكاء الاصطناعي، وأبرز التقنيات المستخدمة، وتطبيقاتها، إضافة إلى التحديات الأخلاقية المرتبطة بها.

التقنيات المستخدمة في توليد الصور
تعتمد عملية توليد الصور بالذكاء الاصطناعي على مجموعة من التقنيات، من أبرزها:

الشبكات التوليدية التنافسية (GANs)

نماذج الانتشار (Diffusion Models)

تقوم هذه الخوارزميات بتعلم الأنماط البصرية من قواعد بيانات ضخمة، ما يمكنها من إنشاء صور جديدة تحمل خصائص مشابهة للصور الأصلية.
أحد الأمثلة البارزة على هذه التقنيات هو نموذج DALL·E الذي طورته OpenAI، والذي يمكنه توليد صور من وصف نصي. على سبيل المثال: أنشأ النموذج صورة تصور "قطة ترتدي سترة فضاء وتطفو في الفضاء الخارجي"، انطلاقًا من هذا الوصف فقط.

تطبيقات توليد الصور بالذكاء الاصطناعي
تُستخدم تقنيات توليد الصور في مجموعة واسعة من المجالات، منها:

صناعة الألعاب والرسوم المتحركة

السينما والمؤثرات البصرية

تصميم المنتجات والإعلانات

التسويق الرقمي

الترميم الفني للأعمال التاريخية

توليد بيانات اصطناعية لتدريب نماذج تعلم الآلة

التحديات الأخلاقية
على الرغم من الفوائد الكبيرة لهذه التقنيات، فإنها تثير مخاوف أخلاقية جدية، أبرزها:

استخدامها في إنشاء الصور المزيفة (Deepfakes)

انتهاك الخصوصية وانتحال الهويات

التأثير على مصداقية المعلومات في الفضاء الرقمي

مما يستدعي وضع أطر قانونية وتنظيمية صارمة لضمان الاستخدام المسؤول لهذه التكنولوجيا.


- يُعد توليد الصور بالذكاء الاصطناعي ثورة حقيقية في مجالات التقنية والإبداع البصري، ومع ما يحمله من إمكانات هائلة، يظل الوعي بالتحديات المصاحبة ضرورة أساسية لضمان الاستخدام الآمن والمسؤول لهذه التقنيات في المستقبل.

المصادر
‎1. Goodfellow, I., et al. (2014). Generative Adversarial Nets. ‎Advances in Neural Information Processing Systems.
‎2. Ramesh, A., et al. (2021). Zero-Shot Text-to-Image ‎Generation. OpenAI.
‎3. Ho, J., et al. (2020). Denoising Diffusion Probabilistic ‎Models. arXiv.
‎4. Vincent, J. (2022). What is DALL-E and how does it work? ‎The Verge.‎

جامعة المستقبل
الجامعة الاولى في العراق