مقابلات
آدم غروس، المؤسس المشارك والرئيس التنفيذي لشركة HarmonEyes – سلسلة المقابلات
أضف Unite.AI إلى مصادرك المفضلة على Google
Adam Gross، المؤسس المشارك والرئيس التنفيذي لشركة HarmonEyes، هو رائد أعمال متسلسل يمتلك ما يقرب من ثلاثة عقود من الخبرة في بناء وتوسيع الشركات التقنية في مجالات الرعاية الصحية، الخدمات المالية، وتحليل البيانات. شارك في تأسيس RightEye عام 2013، مطورًا منصة تتبع حركة العين تُستخدم في الرعاية الصحية والرياضات الاحترافية وتطبيقات الأداء العسكري، قبل أن يشارك في تأسيس HarmonEyes مع د. Melissa Hunfalvay عام 2024 لتوسيع تلك الخبرة إلى الذكاء الاصطناعي لحالة الإنسان. في مرحلة سابقة من مسيرته، شارك في تأسيس شركة تقليل تكاليف الرعاية الصحية KeyClaims التي استحوذت عليها Stratose/Zelis Healthcare عام 2012، ومنصة التحليل المالي Trending123.com التي استحوذت عليها InvestorPlace Media عام 2007. كما أسس شركة التكنولوجيا المالية KeepMore وشارك في تأسيس Eastern ATM التي كانت تدير شبكة صراف آلي خاصة على الساحل الشرقي للولايات المتحدة قبل أن تُستحوذ عليها عام 1998.
HarmonEyes تطوّر Theia، نموذج أساسي للذكاء الاصطناعي صُمم لاستنتاج جوانب من الحالة المعرفية والعاطفية والجسدية للشخص من حركات العين في الوقت الفعلي. يمكن للتقنية قياس إشارات تشمل الحمل المعرفي، الانتباه، الاستعداد الذهني، التعب، التوتر، التشتيت، دوار الحركة، وتوثيق هوية المستخدم، مع تطبيقات محتملة تمتد إلى المساعدين الذكيين، أنظمة السيارات، الواقع الممتد، الدفاع، الرعاية الصحية، التعليم، السلامة الصناعية، الألعاب، وأبحاث السوق. تم تصميم Theia للعمل على الحافة باستخدام أجهزة مزودة بكاميرات عادية دون الحاجة إلى أجهزة تتبع عين متخصصة، وتؤكد HarmonEyes أن الفيديو والبيانات الشخصية لا يتم تخزينها. تُرجع الشركة أصل تقنيتها إلى RightEye وتذكر أن نماذجها تستند إلى أكثر من 585 مليار نقطة بيانات لحركة العين عبر 16.3 مليون سجل، مما يوفر مجموعة بيانات مملوكة خاصة لتدريب وتحسين تقنية الذكاء الاصطناعي لحالة الإنسان.
قمت بتأسيس RightEye عام 2013 وقضيت أكثر من عقد من الزمن في تطوير تقنية تتبع العين للرعاية الصحية والرياضة والتطبيقات العسكرية قبل إطلاق HarmonEyes عام 2024. ما الذي أقنعك بأن هذه التقنية الأساسية ومجموعة البيانات يمكن أن تدعم نموذجًا أساسيًا أوسع للذكاء الاصطناعي لحالة الإنسان، ولماذا كانت HarmonEyes الوسيلة المناسبة لتحقيق تلك الرؤية؟
مع أكثر من عقد من الخبرة في تطوير منتجات تتبع العين لمجالات متنوعة، كان هناك ثلاثة تغييرات دفعت رؤيتنا لـ HarmonEyes لتقديم ذكاء حالة الإنسان إلى مليارات الأجهزة:
- خلال العقد الماضي حصلنا على أكبر قاعدة بيانات موثقة ومصنفة لتتبع العين، تشمل أكثر من 130 مجموعة بيانات تغطي الديموغرافيات (مثل العمر، الجنس)، الأداء، الانتباه، العاطفة، الرؤية والحالات الصحية، وغيرها.
- مع انتشار الذكاء الاصطناعي، أصبحت تقنيات تدريب النماذج في الوقت الفعلي متاحة لنا فجأة – وكان لدينا البيانات لتدريبها.
- تُلتقط إشارات تتبع العين عبر الكاميرات. مؤخرًا، وللمرة الأولى على الإطلاق، أصبحت الكاميرات الاستهلاكية أفضل، أسرع، أرخص، وقادرة بما يكفي لاستخراج هذه الإشارات. من خلال ابتكارات فريقنا، يمكننا الآن نشر نماذج تتبع العين على أي جهاز يعتمد على الكاميرا، بما في ذلك الحواسيب المحمولة، الهواتف، الأجهزة اللوحية، السيارات، إلخ.
قامت Ofcom بتمييز استنتاج العمر السلوكي، الذي يتطلب مراقبة كيفية استخدام الشخص لمنصة، عن فحوصات العمر التي يمكن أن تعمل قبل منح الوصول. كيف يختلف تقدير العمر من حركة العين من الناحية التقنية والأخلاقية عن تحليل سجل التصفح، تفضيلات المحتوى، اللغة، أو غيرها من الإشارات السلوكية؟
تحتاج تقنيتنا فقط إلى عينة صغيرة من حركات العين من الشخص لتصنيف الفرد ضمن فئة عمرية أو لتأكيد أن شخصًا ما أصغر/أكبر من عمر معين. يمكننا جمع بيانات حركة العين بشكل سلبي، مستمر، وغير غازي دون تخزين أو جمع أي معلومات تعريفية شخصية. علاوة على ذلك، يتم حذف جميع بيانات تتبع العين بمجرد تسليم النتائج. كما نمتلك القدرة على تنفيذ كشف الحيوية وحماية من التزييف، مما يضمن عدم قدرة الأشخاص على التلاعب بالنظام.
من الناحية الأخلاقية، يعني ذلك أننا لا نقوم بإنشاء ملف تعريف لسلوك الشخص أو عاداته أو قراراته أو تفضيلاته—على عكس الاستنتاج السلوكي الذي يبني بصورة تعريفية عن الفرد بناءً على تصرفاته عبر الزمن. نحن نوفر ضمان العمر دون جمع أو الاحتفاظ بهذه النوعية من المعلومات الشخصية، لذا يمكن للمستخدمين والآباء أن يطمئنوا إلى أنهم محميون بدلاً من أن يتم تتبعهم أو إنشاء ملفات تعريفية عنهم.
أجرت HarmonEyes بحثًا منشورًا حلل حركات العين لـ 45,696 شخصًا وأبلغ عن دقة تصنيف بلغت 94.67٪ عبر 12 فئة عمرية. ما الذي تقيسه هذه النسبة من الدقة بالضبط، وكم من التحقق الإضافي مطلوب قبل أن يتمكن النموذج من تحديد ما إذا كان شخص ما فوق أو تحت حد معين مثل العمر 16 سنة بثقة؟
تقيس الدقة بيانات أي شخص تُضاف إلى مجموعة البيانات، وفي 94.67٪ من الحالات تُصنّف حركات عينه بشكل صحيح ضمن الفئة العمرية التي ينتمي إليها (من بين 12 فئة). القدرة على تحديد ما إذا كان فوق أو تحت 16 سنة أقل تعقيدًا من تحديد فئة عمرية محددة. ومع ذلك، استثنت البيانات المستخدمة في الدراسة الأشخاص الذين يعانون من اضطرابات بصرية أو حالات عصبية، لذا يجب أن تشمل عملية التحقق الإضافية أشخاصًا لديهم حركات عين غير وظيفية معينة.
هل يمكنك شرح ما يحدث تقنيًا عندما يستدعي مطور قدرة تقدير العمر في Theia، بدءًا من التقاط حركة العين عبر كاميرا عادية وصولًا إلى إرجاع نتيجة فئة عمرية، وتوضيح أي المراحل تتم بالكامل على جهاز المستخدم؟
أولاً تحسب الكاميرا متجهات النظرة، التي تساعد في تحديد مكان نظر المستخدم. ثم تُعالج هذه المتجهات عبر مجموعة أدوات التطوير (SDK) الخاصة بنا حيث تُحول إلى ميزات تتبع العين، مثل السرعة (معدل حركة العين) والثبات (نقطة تركيز العين).
بعد توليد هذه الميزات، تُغذّى إلى خوارزميات التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي لتحديد فئة عمر المستخدم.
كل هذه المعالجة تتم على الحافة ويمكن تنفيذها مباشرة على جهاز المستخدم أو، حسب استراتيجية النشر، في السحابة. لا يتم الاحتفاظ بأي بيانات تتبع عين خام؛ تُحذف فورًا بعد توليد كل نتيجة.
قد تختلف أنظمة تقدير العمر حسب الإضاءة، جودة الكاميرا، النظارات، العدسات اللاصقة، حالات العين، الإعاقة، العرق، وقرب المستخدم من الجهاز. كيف تختبرون Theia عبر هذه المتغيرات، وما الأدلة التي سيحصل عليها المطورون بشأن الدقة لمختلف الفئات السكانية والبيئات؟
صحيح أن دقة تقدير العمر تتفاوت حسب الظروف. لتقديم نماذج ضمان العمر للجمهور العام، تقوم HarmonEyes باختبار، والتحقق، وتقرير النتائج بشفافية لضمان الاستخدام المسؤول لـ Theia. يشمل ذلك توسيع وتعميم نماذجنا باستخدام مجموعات بيانات أكبر وأكثر تنوعًا.
- نقدم إرشادات حول معدلات الدقة، وإذا كان، على سبيل المثال، انخفاض معدلات أخذ العينات يؤثر على زمن استجابة نتيجة ضمان العمر.
- نأخذ في الاعتبار ومراقبة في الوقت الحقيقي للعديد من جوانب جودة البيانات.
كيف سيحمي Theia نفسه من محاولات التحايل مثل الفيديو المسجل مسبقًا، الصور الفوتوغرافية، الوجوه الاصطناعية، شقيق أكبر يكمل الفحص، أو مستخدم يغيّر نظره عمدًا، وهل سيتم تضمين كشف الحيوية مباشرة في مجموعة أدوات التطوير (SDK)؟
ستتضمن جميع نماذج ضمان العمر من HarmonEyes كشفًا للحيوية وفحوصات مضادة للتزييف. حركات العين فريدة لكل فرد وتستطيع HarmonEyes تحديد ما إذا كانت حركة العين المرتبطة بحساب ما تتطابق مع الشخص الذي أنشأ الحساب، أو شخصًا مختلفًا، مثل شقيق أكبر.
لن يكون أي نموذج لتقدير العمر دقيقًا تمامًا، خاصة للمستخدمين القريبين من الحد القانوني. كيف يجب على المطورين التعامل مع النتائج غير المؤكدة، وهل تتصور أن يُستخدم Theia كفحص أساسي، أو إشارة خطر، أو كجزء من عملية متعددة الطبقات تُصعّد بعض المستخدمين إلى طريقة تحقق أخرى؟
لا يوجد نموذج لتقدير العمر مثالي. نحن نوفر مستوى ثقة مع كل نتيجة. قد تكون هذه الدرجة من الدقة والثقة كافية لتأكيد ضمان العمر. ومع ذلك، إذا كان مستوى الثقة لقياس معين أقل من حد معين، يمكن استخدامه كآلية لتفعيل تحقق ثانوي. قد يُستخدم نموذج ضمان العمر كواحد من عدة طرق للتحقق من عمر الفرد، حيث يجب اجتياز عدة طرق. أخيرًا، تعتمد طبيعة الحل—سواء كان فحصًا أساسيًا أو عملية متعددة الطبقات—على مدى تحمل المخاطر وما إذا كان الاستخدام يتطلب عمرًا محددًا، أو فئة عمرية، أو حتى حدًا معينًا (مثل 16 سنة أو أقل).
تقول HarmonEyes إن Theia يعالج المعلومات على الحافة ويحذف بيانات تتبع العين بمجرد تسليم النتيجة. كيف يمكن للمطورين أو المدققين أو المنظمين التحقق بشكل مستقل من هذه البنية، وكيف ستقوم الشركة بتحسين نماذجها دون جمع بيانات تتبع العين الخام من التطبيقات المنتشرة؟
تُجرى عملية تطوير نموذجنا، وتحسينه اللاحق، ضمن خط أنابيب تتبع العين المملوك لنا. لا نستخدم بيانات العملاء لهذا الغرض – نستخدم البيانات المُصادقة الموجودة (والمتزايدة).
هذا يتيح لنا تقديم حلولنا على الحافة (دون سحابة) إذا رُغِب في ذلك. في بيئات الحافة، عادةً ما تكون القدرة الحوسبية والتخزين محدودة ولا توجد إمكانية لتخزين البيانات على الجهاز. نحن نوفر مخرجات ضمان العمر كل ثانية—وسياستنا هي حذف بيانات تتبع العين كل ثانية (بعد تسليم كل نتيجة).
ندرك أن الادعاءات المتعلقة بالبنية لا تكون ذات مصداقية إلا بقدر القدرة على تأكيدها خارجيًا. نحن نسعى للحصول على شهادات واعتمادات من أطراف ثالثة صُممت لتمكين المطورين، المدققين، والمنظمين من التحقق من عدم جمع أو احتفاظ بيانات تتبع العين في التطبيقات المنتشرة.
تعمل المملكة المتحدة على وضع معايير لفحوصات فعّالة للغاية، بينما يركز الاتحاد الأوروبي على أنظمة إثبات العمر المجهولة التي تكشف أقل قدر ممكن من المعلومات الشخصية. كيف ستظهر HarmonEyes أن تقدير العمر الفسيولوجي يلتزم بهذه المتطلبات الناشئة بدلاً من تقديم شكل مختلف من المراقبة البيومترية؟
يأتي كل نموذج نُصدره مع ورقة بيضاء توثّق منهجية التطوير، دقة النموذج، والقيود المعروفة، كما نوفر Theia للاختبار الحي عن بُعد بحيث يمكن للمنظمين أو المدققين تقييم الأداء الفعلي مباشرة.
مع انتقال ضمان العمر من المنصات الاجتماعية الفردية إلى أنظمة التشغيل، متاجر التطبيقات، وبنية الأجهزة، أين تعتقد أن يجب أن يتواجد Theia في تلك البنية التقنية، وكيف سيبدو الاعتماد المسؤول عبر تطبيقات المستهلك، الألعاب، وسائل التواصل الاجتماعي، وغيرها من الخدمات التي تفرض قيودًا عمرية؟
نسعى إلى العديد من أنواع التكاملات لقدرة ضمان العمر لدينا. نتخيل أن يعمل Theia ضمن مجموعة التقنية الخاصة بالشركة مثل منصة وسائل التواصل الاجتماعي؛ ضمن بنية الجهاز، مثل نظام التشغيل؛ ضمن بنية التجارة، مثل شبكة الدفع؛ أو مباشرة على مستوى التطبيق.
بالنسبة لنا، يعني الاعتماد المسؤول توفير قدرة ضمان عمر دقيقة مع شفافية عمليات التحقق، وتنوع البيانات داخل النموذج، وتقديم ذلك بطريقة خاصة وفعّالة من حيث التكلفة عند النشر.
شكرًا على هذه المقابلة الرائعة، القراء الذين يرغبون في معرفة المزيد يجب أن يزوروا HarmonEyes.
