AI errors in image generation : في عالم التقنية الذي يتطور بسرعة مذهلة، أصبحت أدوات الذكاء الاصطناعي (AI – Artificial Intelligence) جزءاً أساسياً من حياتنا اليومية، خاصة في مجال تعديل وتوليد الصور. لكن، هل سبق لك أن طلبت من AI تعديل صورة بسيط، مثل إزالة نجمة من قميص، لتجد نفسك أمام خطأ غريب يجعل الصورة تبدو باهتة أو حتى مختلفة تماماً؟ هذا بالضبط ما حدث في حوار طريف بين صديق ونموذج Gemini AI من جوجل. في هذا المقال، سنستعرض هذه التجربة كمثال حي، ونغوص في أعماق أخطاء الذكاء الاصطناعي في معالجة الصور، مع نصائح لتحسين النتائج. إذا كنت مهتماً بـ AI image editing errors أو كيفية تجنب Gemini AI mistakes، فتابع القراءة لتكتشف التفاصيل العلمية بأسلوب عصري وبسيط.
المحتويات :
كيف بدأت القصة؟
تخيل أنك ترسل صورة شخصية إلى AI لطلب تعديل بسيط: “قم بإزالة النجمة والشعار من الملابس، مع الحفاظ على كل شيء آخر كما هو”. يرد Gemini بصورة معدلة، لكنها تبدو باهتة قليلاً. ثم، عند طلب تصحيح، يرسل صورة خاطئة تماماً! هذا ليس خيالاً، بل حوار حقيقي حدث مؤخراً، حيث اعترف Gemini بخطئه الإجرائي، موضحاً كيف يعتمد على “ذاكرة مؤقتة” (Temporary Memory) لتخزين الصور المولدة، مما يؤدي أحياناً إلى استدعاء معرف خاطئ (Unique ID Error).
هذه التجربة تكشف عن جانب مهم: على الرغم من تقدم نماذج مثل Gemini 2.5 Flash Image، إلا أنها لا تزال عرضة للأخطاء. وفقاً لتقارير من مواقع مثل BuzzFeed News وReddit، فإن هذه الأخطاء شائعة في AI image generation، وغالباً ما تنبع من عدم فهم السياق أو مشاكل في البيانات التدريبية. دعونا نشرح هذه الأخطاء بالتفصيل.
فهم آلية عمل AI في تعديل الصور: المصطلحات العلمية بشرح بسيط
قبل الغوص في الأخطاء، دعونا نفهم كيف يعمل AI في تعديل الصور. نماذج مثل Gemini تستخدم تقنية تُدعى Generative Adversarial Networks (GANs – شبكات الخصومة التوليدية)، حيث يتنافس جزءان: واحد يولد الصورة (Generator) والآخر يحكم عليها (Discriminator). هذا يسمح بإنشاء صور واقعية، لكن بدون “فهم حقيقي” (True Understanding)، يعتمد AI على أنماط من بيانات التدريب الضخمة.
مثال: إذا طلبت إزالة نجمة، يقوم AI بـ “إعادة بناء” المنطقة المحذوفة بناءً على ما تعلمه من ملايين الصور. لكن إذا كانت البيانات غير كافية، يحدث “هلوسة” (AI Hallucination)، حيث يخترع AI تفاصيل غير موجودة أصلاً.
أنواع الأخطاء الشائعة في AI Image Editing: جدول توضيحي مع أمثلة
بناءً على الحوار مع Gemini ودراسات حديثة، إليك أبرز أنواع الأخطاء. استخدمت جدولاً لتبسيط الأمر، كما في الشرح الأصلي لـ Gemini:
| نوع الخطأ | الوصف العلمي | مثال حقيقي من تجارب المستخدمين |
|---|---|---|
| التفسير الخاطئ للسياق (Context Misinterpretation) | يفشل AI في ربط العناصر المنطقية، مما يؤدي إلى إضافة أو حذف غير مقصود. | في طلب إزالة شخص من خلفية، قد يضيف AI نوافذ مشوهة أو أشكال غريبة، كما ذكر في Reddit. |
| فشل في الحفاظ الدقيق (Precision Failure) | يؤثر التعديل على الإضاءة أو الألوان دون قصد، بسبب خوارزميات التباين. | كما في الحوار: إزالة نجمة جعلت الصورة باهتة، مشابه لشكاوى في Gemini Nano Banana. |
| التحيز والتشويه الهيكلي (Structural Bias) | صعوبة في توليد أجزاء معقدة مثل الأيدي، بسبب نقص التنوع في بيانات التدريب. | “أصابع زائدة” (Extra Fingers) في صور مولدة، شائع في Midjourney وGemini. |
| الهلوسة والتفاصيل الوهمية (Hallucination) | يخترع AI تفاصيل غير منطقية، خاصة في صور منخفضة الدقة. | إضافة بقع عشوائية على الجلد أثناء تحسين وجه، كما في تقارير PCMag. |
| الخطأ الإجرائي (Procedural Error) | خطأ في إدارة الذاكرة المؤقتة، مثل استدعاء صورة خاطئة. | كما اعترف Gemini: خلط في Unique IDs، مشابه لشكاوى في Google Support. |
هذه الأخطاء غالباً ما تنبع من “الاحتمالية فوق الدقة” (Probability Over Precision)، حيث يركز AI على الأنماط العامة لا التفاصيل الدقيقة.
أمثلة حقيقية من العالم: كيف يخطئ AI في الواقع؟
لنجعل الأمر أكثر حيوية، إليك أمثلة موثقة:
- أصابع إضافية في Midjourney: في دراسة من Washington Post، أظهرت صور مولدة أيدياً بستة أصابع، لأن AI يتعلم من صور غير متنوعة بما يكفي. مثال: طلب صورة لرجل يصافح آخر، ليخرج AI بأذرع مشوهة.
- خطأ في Gemini Nano Banana: كما في Android Authority، رفض AI إضافة ساعة Rolex بسبب قيود أخلاقية، لكنه غير لون النظارات دون طلب، مما يظهر تحيزاً في التفسير.
- صور متكررة في Gemini Flash: شكاوى على Google Support عن إعادة إرسال نفس الصورة بعد طلب تعديل بسيط، بسبب مشاكل في الذاكرة المؤقتة.
نصائح لتجنب هذه الأخطاء: كيف تحصل على نتائج أفضل؟
لا تقلق، يمكنك تحسين تجاربك مع AI:
- اكتب توجيهات دقيقة (Precise Prompts): بدلاً من “أزل النجمة”، قل “أزل النجمة فقط دون تغيير الإضاءة أو الألوان”. هذا يقلل من الهلوسة.
- استخدم أدوات متعددة: جرب Midjourney أو DALL-E إلى جانب Gemini للمقارنة.
- تحقق دائماً (Double-Check): كما ينصح Gemini نفسه، تأكد من النتائج، خاصة في التطبيقات المهنية.
- ركز على الجودة الأولية: أرسل صوراً عالية الدقة لتجنب التشويهات.
وفقاً لـ Envato Elements، يمكن تصحيح 80% من الأخطاء بتوجيهات أفضل.
الخصوصية في عالم الذكاء الاصطناعي: هل صورك آمنة مع Gemini AI؟
من ناحية اخرى اعترف جيميناي انه حدث خطأ في استدعاء الصورة و انه استدعى صورة اخرى غيرها ،لكن، ماذا لو كانت تلك الصورة الخاطئة تحتوي على معلومات حساسة، مثل صورة شخص آخر قد تسبب له ضرراً إذا انتشرت؟ هذا السيناريو يفتح الباب أمام قضية أكبر: خصوصية البيانات (Data Privacy) في نماذج AI مثل Gemini.
فهم آلية تخزين الصور في Gemini: بين الذاكرة المؤقتة والحفظ الدائم
في الحوار الأصلي مع Gemini، اعترف النموذج بأنه لا يخزن الصور في “مجلدات” (Folders) تقليدية أو قطاعات منفصلة، بل يعتمد على “ذاكرة مؤقتة” (Temporary Memory) لإدارة البيانات أثناء الجلسة. هذا يعني أن الصور المرسلة من المستخدمين لا تُحفظ كملفات دائمة مثل تلك في جهازك الشخصي، بل تُعالج عبر معرفات فريدة (Unique IDs) في نظام داخلي يشبه الـ “Caching” (التخزين المؤقت)، حيث يتم استدعاؤها للتعديل أو الرد فقط.
وفقاً لسياسة الخصوصية الخاصة بتطبيقات Gemini (Gemini Apps Privacy Hub)، يتم جمع الصور والصور الفوتوغرافية (Photos) التي يرفعها المستخدمون كجزء من “المحتوى المقدم” (Provided Content)، مثل الطلبات أو المشاركات من Google Photos. هذه البيانات تُخزن بشكل مؤقت لمدة تصل إلى 72 ساعة في حال كان خيار “Keep Activity” (الحفاظ على النشاط) مغلقاً، وذلك لأغراض الرد، السلامة، والاستعادة من الأعطال. أما إذا كان الخيار مفعلاً، فتُحفظ في “Gemini Apps Activity” لفترات أطول (3، 18، أو 36 شهراً افتراضياً)، مع إمكانية الحذف التلقائي أو اليدوي.
شرح تقني بسيط: تخيل أن Gemini يعمل كـ “REPL” (Read-Eval-Print Loop) مشابه لمحرر كود، حيث تُحمل الصورة في الذاكرة النشطة (RAM-like Storage) للمعالجة الفورية عبر تقنيات مثل Google Lens لتحليل المحتوى. لا توجد “مجلدات” لأن التخزين يعتمد على قواعد بيانات سحابية (Cloud Databases) مشفرة، لكن هذا يعني أيضاً أن أخطاء مثل “Pointer Error” (خطأ في المؤشر) – كما حدث في الحوار – قد تؤدي إلى استدعاء صورة خاطئة من جلسة أخرى، مما يثير مخاوف خصوصية.
مثال: إذا رفعت صورة شخصية حساسة (مثل وثيقة طبية أو صورة عائلية) لطلب تعديل، فهي لا تُحذف فوراً بل تُحتفظ مؤقتاً. في حال خطأ داخلي، قد تُرسل هذه الصورة إلى مستخدم آخر، كما تخيلنا في السيناريو.
المخاطر الخصوصية: تسرب الصور الحساسة وتأثيرها على الأفراد
الآن، دعونا نتصور السيناريو الأسوأ: يرسل لك Gemini صورة شخص آخر بدلاً من صورتك، وهذه الصورة تحتوي على معلومات حساسة مثل وجه طفل أو وثيقة سرية، مما قد يؤدي إلى ضرر نفسي أو قانوني إذا انتشرت. هذا ليس افتراضياً فقط؛ فسياسة Gemini تذكر صراحة أن جزءاً من البيانات – بما في ذلك الصور – قد يُراجع بواسطة مراجعين بشريين مدربين (Human Reviewers) لتحسين النموذج، وهؤلاء قد يرون المحتوى الحساس دون إذن مباشر. كما أن هناك “Accidental Activations” (تفعيلات عرضية)، حيث قد يبدأ التسجيل الكاميرا او الميكروفون دون قصد، مما يزيد من خطر جمع بيانات غير مقصودة.
أبرز المخاطر تشمل:
- تسرب البيانات (Data Leakage): يحدث عندما تُشارك الصور داخلياً مع خدمات Google الأخرى أو مقدمي خدمات خارجيين، دون تشفير نهاية-إلى-نهاية (End-to-End Encryption) في بعض الحالات.
- هلوسات AI (AI Hallucinations): قد يولد النموذج معلومات خاطئة عن الصور، مما يؤدي إلى سوء تفسير حساس.
- مشاركة مع الآخرين: في ميزات مثل Canvas ، تصبح الصور المشتركة عامة إذا كان الرابط عاماً، ولا يمكن للمستخدم حذفها بنفسه.
أمثلة حقيقية على انتهاكات خصوصية في AI : دروس من التاريخ
لنأخذ أمثلة حقيقية لفهم الخطورة. في عام 2023، كشفت Microsoft عن تسرب 38 تيرابايت من البيانات الخاصة بسبب خطأ في مشاركة مجموعة بيانات AI، شملت ملفات شخصية وكلمات مرور.
مشابه لذلك، في 2025، تعرض مولد صور AI لتسرب آلاف الطلبات الخاصة بالمستخدمين، بما في ذلك محتوى صريح، مما أثبت أن الدردشات مع AI ليست دائماً خاصة.
جدول يلخص بعض الحوادث الشهيرة:
| الحادثة | الوصف العلمي | التأثير على الخصوصية |
|---|---|---|
| تسرب Microsoft AI (2023) | خطأ في استخدام روابط تخزين سحابي (Azure Storage) أدى إلى كشف بيانات خاصة. | تعرض ملايين الملفات الشخصية للعامة، بما في ذلك صور ووثائق. |
| تسرب Grok AI (2025) | تعرض أكثر من 370,000 محادثة مستخدمين، بسبب خطأ في الذاكرة المؤقتة. | كشف بيانات حساسة مثل رسائل شخصية وصور. |
| تسرب مولد صور AI (2025) | قاعدة بيانات غير محمية كشفت طلبات صور مولدة، بما في ذلك صور لشخصيات عامة. | انتهاك حقوق الخصوصية لآلاف المستخدمين. |
هذه الأمثلة تظهر كيف يمكن لخطأ بسيط في “Temporary Storage” أن يؤدي إلى كارثة، خاصة إذا كانت الصورة تحتوي على بيانات شخصية (Personally Identifiable Information – PII).
نصائح عملية لحماية خصوصيتك أثناء استخدام AI
لحسن الحظ، يمكنك تقليل المخاطر:
- استخدم الدردشات المؤقتة: في Gemini، قم بإيقاف “Keep Activity” لضمان حذف البيانات بعد 72 ساعة.
- تجنب رفع محتوى حساس: لا ترسل صوراً تحتوي على وجوه أو وثائق شخصية؛ استخدم بدائل مثل وصف نصي.
- تحقق الإعدادات: في حساب Google، قم بمراجعة “Gemini Apps Activity” وحذف البيانات بانتظام، أو استخدم أداة Takeout للتصدير سوف نخصص لها مقال باذن الله .
- استخدم أدوات خارجية: جرب نماذج AI محلية (Local AI Models) مثل Stable Diffusion على جهازك الشخصي لتجنب السحابة.
- قوانين الخصوصية: في الاتحاد الأوروبي، استفد من GDPR (General Data Protection Regulation) لطلب حذف بياناتك.
الخاتمة: مستقبل AI في معالجة الصور.. تحديات وآفاق
مع تطور نماذج مثل Gemini، أصبحت الخصوصية تحدياً كبيراً، خاصة مع تخزين الصور في ذاكرة مؤقتة غير شفافة تماماً. السيناريو الذي تخيلناه – إرسال صورة حساسة خاطئة – ليس بعيداً، كما أظهرت الحوادث الحقيقية. لكن، بفهم السياسات واتخاذ الاحتياطات، يمكنك الاستفادة من AI دون مخاطر كبيرة. تابع مدونتنا للمزيد عن “أمان البيانات في الذكاء الاصطناعي” و”حماية الخصوصية في التكنولوجيا”. شارك رأيك في التعليقات: هل توقفت عن رفع صور شخصية إلى AI؟