هوش مصنوعی عمومی (AGI) نوعی از هوش مصنوعی (AI) است که در طیف گسترده‌ای از وظایف شناختی با توانایی‌های انسانی مطابقت دارد یا از آن فراتر می‌رود.[1] این در تضاد با هوش مصنوعی محدود است که برای وظایف خاص طراحی شده است.[2] AGI به عنوان یکی از تعاریف مختلف هوش مصنوعی قوی در نظر گرفته می‌شود.
ایجاد AGI یک هدف اصلی در تحقیقات هوش مصنوعی و شرکت‌هایی مانند OpenAI,[3] DeepMind و Anthropic است. یک نظرسنجی در سال 2020، 72 پروژه فعال تحقیق و توسعه AGI را در 37 کشور شناسایی کرد.[4]
جدول زمانی دستیابی به AGI همچنان موضوع بحث مداوم در بین محققان و کارشناسان است. تا سال 2023، برخی استدلال می‌کنند که ممکن است در عرض چند سال یا دهه امکان‌پذیر باشد؛ برخی دیگر معتقدند که ممکن است یک قرن یا بیشتر طول بکشد؛ و اقلیتی بر این باورند که ممکن است هرگز به دست نیاید.[5] در مورد تعریف دقیق AGI و اینکه آیا مدل‌های زبانی بزرگ مدرن (LLM) مانند GPT-4 اشکال اولیه و ناقصی از AGI هستند یا خیر، بحث وجود دارد.[6] AGI موضوع رایجی در داستان‌های علمی تخیلی و مطالعات آینده است.
در مورد پتانسیل AGI برای ایجاد تهدید برای بشریت اختلاف نظر وجود دارد؛[7] برای مثال، OpenAI ادعا می‌کند که آن را به عنوان یک خطر وجودی در نظر می‌گیرد، در حالی که دیگران معتقدند که توسعه AGI خیلی دور از دسترس است که خطری ایجاد کند.[8][5][9]

اصطلاحات
AGI همچنین به عنوان هوش مصنوعی قوی،[10][11] هوش مصنوعی کامل،[12] هوش مصنوعی در سطح انسان[5] یا عمل هوشمند عمومی[13] شناخته می‌شود. با این حال، برخی از منابع دانشگاهی اصطلاح "هوش مصنوعی قوی" را برای برنامه‌های کامپیوتری که تجربه خودآگاهی یا هوشیاری دارند، محفوظ نگه می‌دارند.[a] در مقابل، هوش مصنوعی ضعیف (یا هوش مصنوعی محدود) قادر به حل یک مشکل خاص است، اما فاقد توانایی‌های شناختی عمومی است.[14][11] برخی از منابع دانشگاهی از "هوش مصنوعی ضعیف" برای اشاره گسترده‌تر به هر برنامه‌ای استفاده می‌کنند که نه تجربه خودآگاهی دارد و نه ذهنیتی مانند انسان‌ها دارد.[a]

مفاهیم مرتبط شامل هوش مصنوعی فوق‌العاده و هوش مصنوعی تحول‌آفرین است. هوش مصنوعی فوق‌العاده (ASI) نوعی فرضی از AGI است که به طور کلی بسیار باهوش‌تر از انسان‌ها است،[15] در حالی که مفهوم هوش مصنوعی تحول‌آفرین به هوش مصنوعی اشاره دارد که تأثیر بزرگی بر جامعه دارد، به عنوان مثال، مشابه انقلاب کشاورزی یا صنعتی.[16]

محققان Google DeepMind در سال 2023 چارچوبی را برای طبقه‌بندی AGI در سطوح مختلف پیشنهاد کردند. آن‌ها پنج سطح AGI را تعریف می‌کنند: نوظهور، شایسته، متخصص، نابغه و فراانسانی. به عنوان مثال، یک AGI شایسته به عنوان هوش مصنوعی تعریف می‌شود که در طیف گسترده‌ای از وظایف غیرفیزیکی از 50 درصد از بزرگسالان ماهر بهتر عمل می‌کند و یک AGI فراانسانی به طور مشابه تعریف می‌شود اما با آستانه 100 درصد. آن‌ها معتقدند که مدل‌های زبانی بزرگ مانند ChatGPT یا LLaMA 2 نمونه‌هایی از AGI نوظهور هستند.[17]

ویژگی‌ها
معیارهای مختلفی برای هوش پیشنهاد شده است (معروف‌ترین آن تست تورینگ است)، اما هیچ تعریفی به طور گسترده پذیرفته نشده است.[b]

ویژگی‌های هوش
با این حال، محققان به طور کلی معتقدند که هوش برای انجام همه موارد زیر مورد نیاز است:[19]

استدلال، استفاده از استراتژی، حل معماها و تصمیم‌گیری در شرایط عدم قطعیت
نمایش دانش، از جمله دانش عقل سلیم
برنامه‌ریزی
یادگیری
ارتباط به زبان طبیعی
در صورت لزوم، ادغام این مهارت‌ها در تکمیل هر هدف مشخص

رویکردهای بین‌رشته‌ای متعددی (به عنوان مثال، علوم شناختی، هوش محاسباتی و تصمیم‌گیری) ویژگی‌های اضافی مانند تخیل (توانایی شکل‌دهی تصاویر و مفاهیم ذهنی جدید)[20] و خودمختاری[21] را در نظر می‌گیرند.
سیستم‌های مبتنی بر کامپیوتر که بسیاری از این قابلیت‌ها را نشان می‌دهند وجود دارند (به عنوان مثال، خلاقیت محاسباتی، استدلال خودکار، سیستم پشتیبانی تصمیم‌گیری، ربات، محاسبات تکاملی، عامل هوشمند). با این حال، اجماع بر این نیست که سیستم‌های هوش مصنوعی مدرن آن‌ها را در حد کافی داشته باشند.

ویژگی‌های فیزیکی
قابلیت‌های دیگری نیز به عنوان مطلوب در سیستم‌های هوشمند در نظر گرفته می‌شوند، زیرا ممکن است بر هوش تأثیر بگذارند یا به بیان آن کمک کنند. اینها شامل:[22]

توانایی حس کردن (به عنوان مثال، دیدن، شنیدن و غیره)، و
توانایی عمل کردن (به عنوان مثال، حرکت و دستکاری اشیاء، تغییر مکان برای کاوش و غیره)

این شامل توانایی تشخیص و واکنش به خطر است.[23]

آزمون‌های هوش مصنوعی در سطح انسان
چندین آزمون برای تأیید هوش مصنوعی در سطح انسان در نظر گرفته شده است، از جمله:[24][25]
تست تورینگ (تورینگ)
یک ماشین و یک انسان هر دو به طور پنهانی با انسان دوم صحبت می‌کنند که باید ارزیابی کند کدام یک از دو ماشین است که در صورت فریب دادن ارزیابی‌کننده در بخشی قابل توجهی از اوقات، در آزمون موفق می‌شود. توجه: تورینگ تجویز نمی‌کند که چه چیزی باید به عنوان هوش واجد شرایط باشد، فقط اینکه دانستن اینکه یک ماشین است، آن را نامعتبر می‌کند. هوش مصنوعی Eugene Goostman، با تقلید از یک پسر 13 ساله، در سال 2014 توانست 33 درصد از داوران را متقاعد کند که انسان است.[26]
تست دانشجو ربات (Goertzel)
یک ماشین در دانشگاه ثبت‌نام می‌کند، شرکت در کلاس‌ها و گذراندن همان کلاس‌هایی که انسان‌ها می‌گذرانند و دریافت مدرک. LLMها اکنون می‌توانند در آزمون‌های در سطح مدرک دانشگاهی بدون حتی شرکت در کلاس‌ها قبول شوند.[27]
تست استخدام (Nilsson)
یک ماشین یک شغل مهم اقتصادی را حداقل به خوبی انسان‌ها در همان شغل انجام می‌دهد. هوش مصنوعی در حال جایگزینی انسان‌ها در بسیاری از نقش‌ها از جمله فست فود و بازاریابی است.[28]
تست Ikea (Marcus)
همچنین به عنوان تست مبلمان تخت شناخته می‌شود. هوش مصنوعی قطعات و دستورالعمل‌های یک محصول تخت Ikea را مشاهده می‌کند و سپس یک ربات را کنترل می‌کند تا مبلمان را به درستی مونتاژ کند.[29]
تست قهوه (Wozniak)
از یک ماشین خواسته می‌شود تا وارد یک خانه متوسط آمریکایی شود و بفهمد چگونه قهوه درست کند: پیدا کردن دستگاه قهوه، پیدا کردن قهوه، اضافه کردن آب، پیدا کردن لیوان و دم کردن قهوه با فشار دادن دکمه‌های مناسب.[30] این هنوز کامل نشده است.
تست تورینگ مدرن (Suleyman)
به یک مدل هوش مصنوعی 100000 دلار داده می‌شود و باید به 1 میلیون دلار برسد.[31][32]

مسائل AI-complete
این بخش نیاز به به‌روزرسانی دارد. دلیل ارائه شده این است که بسیاری از مسائل "AI-complete" با مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) حل شده‌اند. لطفاً به به‌روزرسانی این مقاله برای بازتاب رویدادهای اخیر یا اطلاعات جدید کمک کنید. (آوریل 2024)
بسیاری از مسائل وجود دارند که برای حل آن‌ها به هوش عمومی نیاز است، مانند انسان‌ها. به عنوان مثال، حتی وظایف ساده و سرراست، مانند ترجمه ماشینی، مستلزم آن است که یک ماشین به هر دو زبان بخواند و بنویسد (NLP)، استدلال نویسنده را دنبال کند (استدلال)، بداند در مورد چه چیزی صحبت می‌شود (دانش) و با وفاداری قصد اصلی نویسنده را بازتولید کند (هوش اجتماعی). برای رسیدن به عملکرد ماشینی در سطح انسان، همه این مسائل باید به طور همزمان حل شوند.

یک مسئله به طور غیررسمی به عنوان "AI-complete" یا "AI-hard" شناخته می‌شود اگر اعتقاد بر این باشد که برای حل آن به AGI نیاز است، زیرا راه حل فراتر از توانایی یک الگوریتم خاص است.[33]
مسائل AI-complete به طور فرضی شامل بینایی کامپیوتری عمومی، درک زبان طبیعی و برخورد با شرایط غیرمنتظره در هنگام حل هر مسئله واقعی است.[34]
مسائل AI-complete نمی‌توانند با فناوری کامپیوتری فعلی حل شوند و به محاسبات انسانی نیاز دارند. این محدودیت می‌تواند برای آزمایش وجود انسان‌ها، مانند CAPTCHAها مفید باشد؛ و برای امنیت کامپیوتر برای دفع حملات brute-force.[35][36]

تاریخچه
هوش مصنوعی کلاسیک
تحقیقات هوش مصنوعی مدرن در اواسط دهه 1950 آغاز شد.[37] اولین نسل از محققان هوش مصنوعی متقاعد شده بودند که هوش مصنوعی عمومی امکان‌پذیر است و در عرض چند دهه وجود خواهد داشت.[38] هربرت A. سایمون، پیشگام هوش مصنوعی، در سال 1965 نوشت: "ماشین‌ها قادر خواهند بود، در عرض بیست سال، هر کاری را که یک مرد می‌تواند انجام دهد."[39]
پیش‌بینی‌های آن‌ها الهام‌بخش شخصیت HAL 9000 استنلی کوبریک و آرتور سی. کلارک بود که آنچه محققان هوش مصنوعی معتقد بودند می‌توانند تا سال 2001 ایجاد کنند را به تصویر می‌کشید. ماروین مینسکی، پیشگام هوش مصنوعی، مشاور[40] پروژه ساخت HAL 9000 تا حد امکان واقع‌گرایانه بر اساس پیش‌بینی‌های اجماع در آن زمان بود. او در سال 1967 گفت: "در عرض یک نسل... مشکل ایجاد 'هوش مصنوعی' به طور اساسی حل خواهد شد".[41]
چندین پروژه هوش مصنوعی کلاسیک، مانند پروژه Cyc داگ لنات (که در سال 1984 آغاز شد) و پروژه Soar الن نیول، به سمت AGI هدایت می‌شدند.
با این حال، در اوایل دهه 1970، مشخص شد که محققان به شدت دشواری این پروژه را دست کم گرفته‌اند. آژانس‌های تأمین مالی نسبت به AGI بدبین شدند و محققان را تحت فشار فزاینده‌ای قرار دادند تا "هوش مصنوعی کاربردی" مفیدی تولید کنند.[c] در اوایل دهه 1980، پروژه کامپیوتر نسل پنجم ژاپن علاقه به AGI را احیا کرد و یک جدول زمانی ده ساله را تعیین کرد که شامل اهداف AGI مانند "مکالمه معمولی" بود.[45] در پاسخ به این و موفقیت سیستم‌های متخصص، صنعت و دولت هر دو پول را به این زمینه تزریق کردند.[43][46] با این حال، اعتماد به هوش مصنوعی در اواخر دهه 1980 به طرز چشمگیری فروپاشید و اهداف پروژه کامپیوتر نسل پنجم هرگز محقق نشد.[47] برای دومین بار در 20 سال، محققان هوش مصنوعی که پیش‌بینی دستیابی قریب‌الوقوع به AGI را کرده بودند اشتباه می‌کردند. تا دهه 1990، محققان هوش مصنوعی شهرتی برای ارائه وعده‌های بی‌اساس داشتند. آن‌ها از ذکر "هوش مصنوعی در سطح انسان" برای ترس از برچسب "رویاپرداز وحشی"[49] خودداری کردند و از ارائه پیش‌بینی خودداری کردند.[d]

تحقیقات هوش مصنوعی محدود
در دهه 1990 و اوایل قرن بیست و یکم، هوش مصنوعی اصلی با موفقیت تجاری و اعتبار دانشگاهی با تمرکز بر زیرمسائل خاصی که هوش مصنوعی می‌تواند نتایج قابل تأیید و کاربردهای تجاری تولید کند، به دست آورد، مانند تشخیص گفتار و الگوریتم‌های توصیه.[50] این سیستم‌های "هوش مصنوعی کاربردی" اکنون به طور گسترده در سراسر صنعت فناوری مورد استفاده قرار می‌گیرند و تحقیقات در این زمینه به شدت در دانشگاه‌ها و صنعت تأمین مالی می‌شود. از سال 2018، توسعه در این زمینه به عنوان یک روند نوظهور در نظر گرفته می‌شد و انتظار می‌رفت که یک مرحله بالغ در بیش از 10 سال آینده به دست آید.[51]
در آغاز قرن، بسیاری از محققان هوش مصنوعی اصلی[52] امیدوار بودند که هوش مصنوعی قوی را بتوان با ترکیب برنامه‌هایی که مسائل مختلف را حل می‌کنند، توسعه داد. هانس موراوک در سال 1988 نوشت:

من مطمئن هستم که این رویکرد از پایین به بالا به هوش مصنوعی در نهایت با تلاش‌های از بالا به پایین رویکردی روبرو خواهد شد، آماده برای ارائه شایستگی و دانش عقل سلیم واقعی که تا کنون در برنامه‌های استدلال بسیار آزاردهنده بوده است. ماشین‌های کاملاً هوشمند زمانی حاصل می‌شوند که میخ طلایی مجازی رانده شود و هر دو تلاش را متحد کند.[52]

با این حال، حتی در آن زمان، این موضوع مورد مناقشه بود. به عنوان مثال، استیوان هارناد از دانشگاه پرینستون مقاله خود در سال 1990 در مورد فرضیه زمین‌سازی نماد را با این بیانیه به پایان رساند:

انتظار اغلب این بوده است که رویکردهای "از بالا به پایین" (نمادین) برای مدل‌سازی شناخت، به نوعی با رویکردهای "از پایین به بالا" (حسی) ملاقات کنند. اگر ملاحظات زمین‌سازی در این مقاله معتبر باشند، پس این انتظار کاملاً ماژولار است و تنها یک مسیر از حواس به نمادها وجود دارد: از پایین به بالا. یک سطح نمادین شناور مانند سطح نرم‌افزاری یک کامپیوتر هرگز از این طریق (یا بالعکس) به دست نخواهد آمد - و مشخص نیست که چرا باید حتی سعی کنیم به چنین سطحی برسیم، زیرا به نظر می‌رسد رسیدن به آن صرفاً به معنای ریشه‌کن کردن نمادهای ما از معانی ذاتی آن‌ها است (و در نتیجه صرفاً معادل عملکردی یک کامپیوتر قابل برنامه‌ریزی را کاهش می‌دهد).[53]

تحقیقات هوش مصنوعی عمومی مدرن
اصطلاح "هوش مصنوعی عمومی" برای اولین بار در سال 1997 توسط مارک گوبرود[54] در بحثی در مورد پیامدهای تولید و عملیات کاملاً خودکار نظامی استفاده شد. یک فرمالیسم ریاضیاتی از AGI توسط مارکوس هوتر در سال 2000 پیشنهاد شد. با نام AIXI، عامل AGI پیشنهادی "توانایی را برای برآورده کردن اهداف در طیف گسترده‌ای از محیط‌ها" به حداکثر می‌رساند.[55] این نوع AGI که با توانایی به حداکثر رساندن یک تعریف ریاضیاتی از هوش، به جای نشان دادن رفتار شبیه انسان مشخص می‌شود،[56] به عنوان هوش مصنوعی جهانی نیز نامیده می‌شود.[57]
اصطلاح AGI توسط شین لگ و بن گورتزل در حدود سال 2002 دوباره معرفی و محبوب شد.[58] فعالیت تحقیقاتی AGI در سال 2006 توسط پی وانگ و بن گورتزل[59] به عنوان "تولید انتشارات و نتایج اولیه" توصیف شد. اولین مدرسه تابستانی AGI در شیامن، چین در سال 2009[60] توسط آزمایشگاه مغز مصنوعی دانشگاه شیامن و OpenCog سازماندهی شد. اولین دوره دانشگاهی در سال 2010[61] و 2011[62] توسط تودور آرنودوف در دانشگاه پلوودیو، بلغارستان ارائه شد. MIT در سال 2018 دوره‌ای در مورد AGI ارائه کرد که توسط لکس فریدمن سازماندهی شده و سخنرانان مهمان متعددی داشت.
تا سال 2023، تعداد کمی از دانشمندان کامپیوتر در تحقیقات AGI فعال هستند و بسیاری در کنفرانس‌های AGI متعددی مشارکت می‌کنند. با این حال، محققان بیشتری به یادگیری باز[63][64] علاقه‌مند هستند که ایده اجازه دادن به هوش مصنوعی برای یادگیری و نوآوری مداوم مانند انسان‌ها است. اگرچه بیشتر کارهای یادگیری باز هنوز روی Minecraft[19][22][55] انجام می‌شود، اما کاربرد آن می‌تواند به رباتیک و علوم گسترش یابد.

امکان‌پذیری
تا سال 2023، اشکال کامل AGI همچنان فرضی باقی مانده است.[65][66] هیچ سیستمی که با معیارهای مورد توافق عمومی برای AGI مطابقت داشته باشد هنوز نشان داده نشده است. نظرات در مورد اینکه آیا و چه زمانی هوش مصنوعی عمومی به دست می‌آید متفاوت است. هربرت A. سایمون، پیشگام هوش مصنوعی، در سال 1965 حدس زد که "ماشین‌ها قادر خواهند بود، در عرض بیست سال، هر کاری را که یک مرد می‌تواند انجام دهد." این پیش‌بینی محقق نشد. پل آلن، یکی از بنیانگذاران مایکروسافت، معتقد بود که چنین هوشی در قرن بیست و یکم بعید است زیرا به "پیشرفت‌های غیرقابل پیش‌بینی و عمیق علمی در مورد شناخت" نیاز دارد.[67] در حالی که در The Guardian می‌نویسد، رباتیک‌دان آلن وینفیلد ادعا می‌کند که شکاف بین محاسبات مدرن و هوش مصنوعی در سطح انسان به اندازه شکاف بین پرواز فضایی فعلی و پرواز سریع‌تر از نور عملی است.[68]
اکثر محققان هوش مصنوعی معتقدند که هوش مصنوعی قوی در آینده به دست خواهد آمد، اما برخی از متفکران، مانند هیوبرت دریفوس و راجر پنروز، امکان دستیابی به هوش مصنوعی قوی را رد می‌کنند.[69][70] جان مک‌کارتی از جمله کسانی است که معتقد است هوش مصنوعی در سطح انسان به دست خواهد آمد، اما پیشرفت فعلی به گونه‌ای است که نمی‌توان تاریخ دقیقی را پیش‌بینی کرد.[71] نظرات کارشناسان هوش مصنوعی در مورد امکان‌پذیری AGI کم و زیاد می‌شود. چهار نظرسنجی که در سال‌های 2012 و 2013 انجام شد نشان داد که میانگین تخمین متخصصان برای زمانی که 50 درصد اطمینان داشته باشند که AGI فرا می‌رسد بین سال‌های 2040 تا 2050 است، بسته به نظرسنجی، با میانگین 2081. از میان متخصصان، 16.5 درصد با اطمینان 90 درصدی به "هرگز" پاسخ دادند.[72][73] ملاحظات پیشرفت فعلی AGI را می‌توان در آزمون‌های تأیید هوش مصنوعی در سطح انسان یافت.
گزارشی از استوارت آرمسترانگ و کای سوتالا از موسسه تحقیقات ریسک فاجعه‌بار ماشین نشان داد که "در یک بازه زمانی 60 ساله، یک سوگیری قوی به سمت پیش‌بینی ورود هوش مصنوعی عمومی بین 15 تا 25 سال از زمان پیش‌بینی وجود دارد".[74]
در سال 2023، محققان مایکروسافت یک ارزیابی دقیق از GPT-4 منتشر کردند. آن‌ها نتیجه گرفتند: "با توجه به گستردگی و عمق قابلیت‌های GPT-4، می‌توان آن را به طور معقول به عنوان یک نسخه اولیه (اما هنوز ناقص) از یک سیستم هوش مصنوعی عمومی (AGI) در نظر گرفت."[75] مطالعه دیگری در سال 2023 گزارش داد که GPT-4 در آزمون‌های خلاقیت تورنس از 99 درصد از انسان‌ها بهتر عمل می‌کند.[76][77]

مقیاس‌های زمانی
در مقدمه کتاب خود در سال 2006،[78] گورتزل می‌گوید که تخمین‌ها در مورد زمان مورد نیاز برای ساخت یک AGI انعطاف‌پذیر واقعی از 10 سال تا بیش از یک قرن متغیر است. از سال 2007، اجماع در جامعه تحقیقاتی AGI به نظر می‌رسید که جدول زمانی مورد بحث توسط ری کورزویل در سال 2005 در The Singularity Is Near[79] (یعنی بین سال‌های 2015 و 2045) معقول است.[80] محققان اصلی هوش مصنوعی نظرات متفاوتی در مورد اینکه آیا پیشرفت به این سرعت خواهد بود یا خیر، دارند. یک متاآنالیز در سال 2012 از 95 نظر مختلف نشان داد که یک سوگیری به سمت پیش‌بینی اینکه ورود AGI در 16 تا 26 سال آینده رخ می‌دهد، هم برای پیش‌بینی‌های مدرن و هم تاریخی وجود دارد. این مقاله به دلیل نحوه طبقه‌بندی نظرات به عنوان متخصص یا غیرمتخصص مورد انتقاد قرار گرفته است.[81]
در سال 2012، الکس کرژفسکی، ایلیا سوتسکر و جفری هینتون یک شبکه عصبی به نام AlexNet را توسعه دادند که با نرخ خطای تست 5 برتر 15.3 درصد در مسابقه ImageNet برنده شد، که به طور قابل توجهی بهتر از نرخ 26.3 درصد ورودی دوم (رویکرد سنتی که از مجموع وزن‌دار امتیازات از طبقه‌بندهای از پیش تعریف شده استفاده می‌کند) بود.[82] AlexNet به عنوان پیشگام اولیه موج یادگیری عمیق فعلی در نظر گرفته شد.[82]
در سال 2017، محققان فنگ لیو، یونگ شی و یینگ لیو آزمون‌های هوش را بر روی هوش مصنوعی ضعیف در دسترس عموم مانند Google AI، Siri اپل و غیره انجام دادند. در حداکثر، این هوش مصنوعی به ضریب هوشی حدود 47 رسید که تقریباً معادل یک کودک شش ساله در کلاس اول است. یک بزرگسال به طور متوسط حدود 100 می‌رسد.[83][84]
در سال 2020، OpenAI مدل زبانی GPT-3 را توسعه داد که قادر به انجام بسیاری از وظایف متنوع بدون آموزش خاص است. طبق گفته گری گروسمن در یک مقاله در VentureBeat، در حالی که اجماع وجود دارد که GPT-3 نمونه‌ای از AGI نیست، اما توسط برخی به عنوان پیشرفته‌تر از طبقه‌بندی به عنوان یک سیستم هوش مصنوعی محدود در نظر گرفته می‌شود.[85]
در همان سال، جیسون روهرر با استفاده از حساب GPT-3 خود، یک چت‌بات توسعه داد و یک پلتفرم توسعه چت‌بات به نام "Project December" را ارائه کرد. OpenAI از روهرر خواست تا تغییراتی در چت‌بات ایجاد کند تا با دستورالعمل‌های ایمنی خود مطابقت داشته باشد؛ روهرر Project December را از API GPT-3 قطع کرد.[86]
در سال 2022، DeepMind Gato را توسعه داد، یک سیستم "عمومی" که قادر به انجام بیش از 600 کار مختلف است.[87]
در سال 2023، محققان Microsoft Research مطالعه‌ای را در مورد یک نسخه اولیه از GPT-4 OpenAI منتشر کردند و استدلال کردند که هوش عمومی بیشتری نسبت به مدل‌های هوش مصنوعی قبلی نشان می‌دهد و عملکردی در سطح انسان در وظایفی را نشان می‌دهد که حوزه‌های متعددی را در بر می‌گیرد، مانند ریاضیات، کدنویسی و حقوق. این تحقیق بحثی را در مورد اینکه آیا GPT-4 را می‌توان یک نسخه اولیه و ناقص از هوش مصنوعی عمومی در نظر گرفت، برانگیخت و بر نیاز به بررسی و ارزیابی بیشتر چنین سیستم‌هایی تأکید کرد.[88]
در سال 2023، جفری هینتون، محقق هوش مصنوعی، اظهار داشت که:[89]

ایده اینکه این چیزها می‌توانند واقعاً از مردم باهوش‌تر شوند - چند نفر به این اعتقاد داشتند، [...] اما بیشتر مردم فکر می‌کردند که خیلی دور است. و من فکر می‌کردم که خیلی دور است. من فکر می‌کردم که 30 تا 50 سال یا حتی بیشتر طول می‌کشد. واضح است که دیگر اینطور فکر نمی‌کنم.

در مارس 2024، جنسن هوانگ، مدیرعامل Nvidia، پیش‌بینی کرد که در عرض پنج سال، هوش مصنوعی قادر خواهد بود در هر آزمونی حداقل به خوبی انسان‌ها عمل کند.[90]

شبیه‌سازی کل مغز
در حالی که توسعه مدل‌های زبانی بزرگ به عنوان امیدوارکننده‌ترین مسیر به سوی AGI در نظر گرفته می‌شود،[91] شبیه‌سازی کل مغز می‌تواند به عنوان یک رویکرد جایگزین عمل کند. با شبیه‌سازی کل مغز، یک مدل مغزی با اسکن و نقشه‌برداری دقیق یک مغز بیولوژیکی ایجاد می‌شود و سپس آن را روی یک سیستم کامپیوتری یا دستگاه محاسباتی دیگر کپی و شبیه‌سازی می‌کند. مدل شبیه‌سازی باید به اندازه کافی دقیق باشد تا مانند مغز اصلی رفتار کند.[92] شبیه‌سازی کل مغز نوعی شبیه‌سازی مغز است که در علوم اعصاب محاسباتی و نورواینفورماتیک مورد بحث قرار می‌گیرد و برای اهداف تحقیقاتی پزشکی. همچنین در تحقیقات هوش مصنوعی[80] به عنوان رویکردی به هوش مصنوعی قوی مورد بحث قرار گرفته است. فناوری‌های تصویربرداری عصبی که می‌توانند درک مفصلی را ارائه دهند به سرعت در حال بهبود هستند و آینده‌نگر ری کورزویل در کتاب The Singularity Is Near[79] پیش‌بینی می‌کند که نقشه‌ای با کیفیت کافی در مقیاس زمانی مشابه قدرت محاسباتی مورد نیاز برای شبیه‌سازی آن در دسترس خواهد بود.
تخمین‌های اولیه

تخمین‌هایی از میزان قدرت محاسباتی مورد نیاز برای شبیه‌سازی مغز انسان در سطوح مختلف (از ری کورزویل، آندرس ساندبرگ و نیک بوستروم)، همراه با سریع‌ترین ابررایانه از TOP500 که با یک خط روند نمایی ترسیم شده است. توجه داشته باشید که مقیاس لگاریتمی و روند نمایی که فرض می‌کند ظرفیت محاسباتی هر 1.1 سال دو برابر می‌شود. کورزویل معتقد است که بارگذاری ذهن در شبیه‌سازی عصبی امکان‌پذیر خواهد بود، در حالی که گزارش ساندبرگ، بوستروم کمتر مطمئن است که آگاهی کجا به وجود می‌آید.[93]
برای شبیه‌سازی مغز در سطح پایین، یک خوشه قدرتمند از رایانه‌ها یا GPU مورد نیاز است، با توجه به تعداد عظیم سیناپس‌ها در مغز انسان. هر یک از 1011 (صد میلیارد) نورون به طور متوسط 7000 اتصال سیناپسی به سایر نورون‌ها دارد. مغز یک کودک سه ساله حدود 1015 سیناپس (1 کوادریلیون) دارد. این تعداد با افزایش سن کاهش می‌یابد و در بزرگسالی تثبیت می‌شود. تخمین‌ها برای یک بزرگسال متفاوت است، از 1014 تا 5×1014 سیناپس (100 تا 500 تریلیون).[94] تخمین قدرت پردازش مغز، بر اساس یک مدل سوئیچ ساده برای فعالیت نورون، حدود 1014 (100 تریلیون) به‌روزرسانی سیناپسی در ثانیه (SUPS) است.[95]
در سال 1997، کورزویل به تخمین‌های مختلف برای سخت‌افزار مورد نیاز برای برابری با مغز انسان اشاره کرد و رقم 1016 محاسبه در ثانیه (cps) را اتخاذ کرد.[e] (برای مقایسه، اگر یک "محاسبه" معادل یک "عملیات ممیز شناور" باشد - معیاری که برای رتبه‌بندی ابررایانه‌های فعلی استفاده می‌شود - 1016 "محاسبه" معادل 10 پتافلاپس خواهد بود که در سال 2011 به دست آمد، در حالی که 1018 در سال 2022 به دست آمد.) او با فرض ادامه رشد نمایی در قدرت کامپیوتر در آن زمان، پیش‌بینی کرد که سخت‌افزار لازم بین سال‌های 2015 و 2025 در دسترس خواهد بود.
تحقیقات فعلی
پروژه مغز انسان، یک ابتکار تأمین مالی اتحادیه اروپا که از سال 2013 تا 2023 فعال بود، یک اطلس بسیار دقیق و در دسترس عموم از مغز انسان را توسعه داده است.[98] در سال 2023، محققان دانشگاه دوک اسکن با وضوح بالا از مغز موش انجام دادند.[99] یک ابررایانه با قابلیت محاسباتی مشابه مغز انسان در آوریل 2024 انتظار می‌رود. به نام "DeepSouth"، می‌تواند 228 تریلیون عملیات سیناپسی در ثانیه را انجام دهد.[100]
انتقادات از رویکردهای مبتنی بر شبیه‌سازی
مدل نورون مصنوعی که کورزویل و در بسیاری از شبکه‌های عصبی مصنوعی فعلی فرض شده است، در مقایسه با نورون‌های بیولوژیکی ساده است. یک شبیه‌سازی مغز احتمالاً باید رفتار سلولی دقیق نورون‌های بیولوژیکی را در بر بگیرد که در حال حاضر فقط به طور کلی درک می‌شود. سربار ناشی از مدل‌سازی دقیق جزئیات بیولوژیکی، شیمیایی و فیزیکی رفتار نورون (به ویژه در مقیاس مولکولی) به قدرت محاسباتی چندین مرتبه بزرگتر از تخمین کورزویل نیاز دارد. علاوه بر این، تخمین‌ها سلول‌های گلیال را در نظر نمی‌گیرند که می‌دانیم نقش دارند در فرآیندهای شناختی.[101]
یک انتقاد اساسی از رویکرد شبیه‌سازی شده از تئوری شناخت تجسم شده ناشی می‌شود که ادعا می‌کند تجسم انسان یک جنبه ضروری از هوش انسان است و برای زمین‌سازی معنا ضروری است.[102][99] اگر این نظریه درست باشد، هر مدل مغزی کاربردی باید چیزی فراتر از نورون‌ها را در بر بگیرد (به عنوان مثال، یک بدن رباتیک). گورتزل[80] تجسم مجازی (مانند در متاورس‌هایی مانند Second Life) را به عنوان یک گزینه پیشنهاد می‌کند، اما مشخص نیست که آیا این برای کافی بودن کافی است یا خیر.

منظور فلسفی
"هوش مصنوعی قوی" همانطور که در فلسفه تعریف شده است
در سال 1980، فیلسوف جان سرل اصطلاح "هوش مصنوعی قوی" را به عنوان بخشی از استدلال اتاق چینی خود ابداع کرد.[103] او می‌خواست بین دو فرضیه متفاوت در مورد هوش مصنوعی تمایز قائل شود:[f]

فرضیه هوش مصنوعی قوی: یک سیستم هوش مصنوعی می‌تواند "ذهن" و "هوشیاری" داشته باشد.
فرضیه هوش مصنوعی ضعیف: یک سیستم هوش مصنوعی می‌تواند (فقط) طوری عمل کند که فکر می‌کند و ذهن و هوشیاری دارد.

او اولین فرضیه را "قوی" نامید زیرا ادعای قوی‌تری دارد: فرض می‌کند که اتفاق خاصی برای ماشین افتاده است که فراتر از توانایی‌هایی است که می‌توانیم آزمایش کنیم. رفتار یک ماشین "هوش مصنوعی ضعیف" دقیقاً یکسان با یک ماشین "هوش مصنوعی قوی" خواهد بود، اما دومی همچنین تجربه آگاهی ذهنی خواهد داشت. این استفاده در منابع دانشگاهی و کتاب‌های درسی هوش مصنوعی نیز رایج است.[104]
در مقابل سرل و هوش مصنوعی اصلی، برخی از آینده‌نگران مانند ری کورزویل اصطلاح "هوش مصنوعی قوی" را به معنای "هوش مصنوعی عمومی در سطح انسان" به کار می‌برند.[79] این همان "هوش مصنوعی قوی" سرل نیست، مگر اینکه فرض شود که آگاهی برای AGI در سطح انسان ضروری است. فیلسوفان دانشگاهی مانند سرل معتقد نیستند که اینطور است و برای اکثر محققان هوش مصنوعی، این سوال خارج از محدوده است.[105]
هوش مصنوعی اصلی بیشتر به نحوه رفتار یک برنامه علاقه دارد.[106] طبق راسل و نورویگ، "تا زمانی که برنامه کار کند، اهمیتی ندارد که واقعی باشد یا شبیه‌سازی."[105] اگر یک برنامه بتواند طوری رفتار کند که انگار ذهن دارد، نیازی نیست که واقعاً ذهن داشته باشد - در واقع، هیچ راهی برای گفتن وجود نخواهد داشت. برای تحقیقات هوش مصنوعی، فرضیه "هوش مصنوعی ضعیف" معادل این بیانیه است که "هوش مصنوعی عمومی امکان‌پذیر است." بنابراین، طبق راسل و نورویگ، "اکثر محققان هوش مصنوعی فرضیه هوش مصنوعی ضعیف را مسلم می‌گیرند و به فرضیه هوش مصنوعی قوی اهمیتی نمی‌دهند."[105] بنابراین، برای تحقیقات دانشگاهی هوش مصنوعی، "هوش مصنوعی قوی" و "AGI" دو چیز متفاوت هستند.

آگاهی، خودآگاهی، احساس
جنبه‌های دیگری از ذهن انسان علاوه بر هوش با مفهوم AGI یا "هوش مصنوعی قوی" مرتبط هستند و این نقش مهمی در داستان‌های علمی تخیلی و اخلاق هوش مصنوعی دارند:

آگاهی: داشتن تجربه ذهنی. توماس ناگل توضیح می‌دهد که "احساس" چیزی مانند آگاهی وجود دارد. اگر هوشیار نباشیم، احساسی وجود نخواهد داشت. ناگل از خفاش به عنوان مثال استفاده می‌کند: می‌توانیم به طور معقول بپرسیم "احساس بودن یک خفاش چگونه است؟" با این حال، بعید است که بپرسیم "احساس بودن یک توستر چگونه است؟" ناگل نتیجه می‌گیرد که یک خفاش به نظر می‌رسد هوشیار است (یعنی هوشیاری دارد) اما یک توستر ندارد.[107]
خودآگاهی: داشتن آگاهی ذهنی از خود به عنوان یک فرد جداگانه، به ویژه آگاهی آگاهانه از افکار خود. این در مقابل صرفاً "موضوع فکر" بودن است - یک سیستم عامل یا اشکال‌زدایی می‌تواند "از خود آگاه باشد" (یعنی خود را به همان روشی که همه چیز دیگر را نشان می‌دهد) اما این همان چیزی نیست که مردم معمولاً وقتی از اصطلاح "خودآگاهی" استفاده می‌کنند، به آن اشاره می‌کنند.[g]
احساس: توانایی "احساس" ادراکات یا احساسات به صورت ذهنی، در مقابل توانایی استدلال در مورد ادراکات یا، در مورد احساسات، آگاهی از اینکه موقعیت نیاز به فوریت، مهربانی یا پرخاشگری دارد. به عنوان مثال، ما می‌توانیم ماشینی بسازیم که بداند کدام اشیاء در میدان دیدش قرمز هستند، اما این ماشین لزوماً نمی‌داند که قرمز چگونه به نظر می‌رسد.

این ویژگی‌ها دارای بعد اخلاقی هستند، زیرا ماشینی با این نوع "هوش مصنوعی قوی" ممکن است حقوقی داشته باشد، مشابه حقوق حیوانات غیرانسانی. کارهای مقدماتی در مورد ادغام هوش مصنوعی قوی با چارچوب‌های قانونی و اجتماعی موجود انجام شده است و بر موقعیت قانونی و حقوق "هوش مصنوعی قوی" تمرکز دارد.[109]
هنوز باید نشان داده شود که آیا "آگاهی مصنوعی" برای AGI ضروری است یا خیر. با این حال، بسیاری از محققان AGI تحقیق در مورد امکانات پیاده‌سازی آگاهی را حیاتی می‌دانند.[110]
بیل جوی، از جمله دیگران، استدلال می‌کند که ماشینی با این ویژگی‌ها ممکن است تهدیدی برای زندگی یا حیثیت انسان باشد.[111]

چالش‌های تحقیق
پیشرفت در هوش مصنوعی از نظر تاریخی دوره‌های پیشرفت سریع را پشت سر گذاشته است که با دوره‌هایی که پیشرفت به نظر متوقف شده است، جدا شده است.[69] پایان هر توقف پیشرفت‌های اساسی در سخت‌افزار، نرم‌افزار یا هر دو برای ایجاد فضا برای پیشرفت بیشتر بود.[69][112][113] به عنوان مثال، سخت‌افزار کامپیوتری موجود در قرن بیستم برای پیاده‌سازی یادگیری عمیق که به تعداد زیادی CPU مجهز به GPU نیاز دارد، کافی نبود.[114]
چالش دیگری عدم وضوح در تعریف هوش است. آیا به آگاهی نیاز دارد؟ آیا باید توانایی تعیین اهداف و همچنین دنبال کردن آن‌ها را داشته باشد؟ آیا این صرفاً مسئله مقیاس است به طوری که اگر اندازه مدل‌ها به اندازه کافی بزرگ باشد، هوش پدیدار می‌شود؟ آیا ویژگی‌هایی مانند برنامه‌ریزی، استدلال و درک علّی مورد نیاز است؟ آیا به بازسازی مغز و توانایی‌های خاص آن نیاز است؟ آیا به احساسات نیاز است؟[115]

مزایا
AGI می‌تواند کاربردهای گسترده‌ای داشته باشد. اگر به سمت چنین اهدافی هدایت شود، AGI می‌تواند به کاهش مشکلات مختلف در جهان مانند گرسنگی، فقر و مشکلات سلامتی کمک کند.[116]
AGI می‌تواند بهره‌وری و کارایی را در اکثر مشاغل بهبود بخشد. به عنوان مثال، در بهداشت عمومی، AGI می‌تواند تحقیقات پزشکی را تسریع کند، به ویژه در برابر سرطان.[117] می‌تواند از سالمندان مراقبت کند،[118] و دسترسی به آموزش سریع، با کیفیت و شخصی‌سازی شده را دموکراتیک کند.[118] برای تقریباً هر شغلی که اگر به خوبی انجام شود به نفع جامعه باشد، احتمالاً ترجیح داده می‌شود که به AGI واگذار شود. نیاز به کار برای امرار معاش می‌تواند منسوخ شود اگر ثروت تولید شده به درستی توزیع شود.[118][119] این همچنین سوالی را در مورد جایگاه انسان‌ها در یک جامعه به طور اساسی خودکار ایجاد می‌کند.
AGI می‌تواند به تصمیم‌گیری‌های منطقی کمک کند و از فجایع جلوگیری و از آن‌ها پیشگیری کند. همچنین می‌تواند به بهره‌برداری از مزایای فناوری‌های بالقوه فاجعه‌بار مانند نانوتکنولوژی یا مهندسی آب و هوا کمک کند و در عین حال از خطرات مرتبط جلوگیری کند.[120] اگر هدف اصلی AGI جلوگیری از خطرات وجودی مانند انقراض انسان باشد (که ممکن است دشوار باشد اگر فرضیه جهان آسیب‌پذیر درست باشد)،[121] می‌تواند اقداماتی را برای کاهش شدید خطرات انجام دهد و در عین حال تأثیر این اقدامات را بر کیفیت زندگی ما به حداقل برساند.

خطرات
خطرات وجودی
AGI ممکن است انواع خطرات وجودی را نشان دهد، خطراتی که تهدید کننده "انقراض زودهنگام حیات هوشمند منشأ زمین یا تخریب دائمی پتانسیل آن برای توسعه مطلوب" هستند.[122] خطر انقراض انسان از سوی AGI موضوع بحث‌های زیادی بوده است و توسط بسیاری از چهره‌های عمومی، محققان هوش مصنوعی و مدیرعاملان شرکت‌های هوش مصنوعی مانند ایلان ماسک، بیل گیتس، جفری هینتون، یوشوا بنگیو و سم آلتمن تأیید شده است.[128][129]
استیون هاوکینگ در سال 2014 از بی‌تفاوتی گسترده انتقاد کرد:

اگر یک تمدن بیگانه پیشرفته پیامی برای ما ارسال کند که بگوید "ما در چند دهه آینده می‌رسیم"، آیا فقط پاسخ می‌دهیم "باشه، وقتی رسیدید با ما تماس بگیرید - ما چراغ‌ها را روشن می‌کنیم؟" احتمالاً نه - اما تقریباً همین اتفاقی است که در مورد هوش مصنوعی در حال رخ دادن است.[130]

سرنوشت بالقوه بشریت گاهی با سرنوشت گوریل‌ها که توسط فعالیت‌های انسانی تهدید می‌شوند مقایسه می‌شود. این مقایسه بیان می‌کند که هوش برتر به بشریت اجازه داده است تا بر گوریل‌ها تسلط یابد که اکنون به دلیل ناتوانی در پیش‌بینی آن آسیب‌پذیری، در معرض خطر قرار دارند. در نتیجه، گوریل یک گونه در معرض خطر شده است، نه از روی بدخواهی، بلکه صرفاً به عنوان یک آسیب جانبی از فعالیت‌های انسانی.[131]
منتقد یان لکون معتقد است که AGI تمایلی به تسلط بر بشریت نخواهد داشت و ما باید مراقب باشیم که آن‌ها را انسانی‌سازی نکنیم و نیات آن‌ها را همانطور که برای انسان‌ها می‌دانیم تفسیر نکنیم. او گفت که مردم "به اندازه کافی باهوش نیستند که ماشین‌های فوق‌هوشمند را طراحی کنند، اما به طرز عجیبی احمقانه هستند که اهداف بی‌معنی را بدون اقدامات ایمنی تعیین کنند."[132] در طرف دیگر، مفهوم همگرایی ابزاری نشان می‌دهد که تقریباً هر عاملی با هر هدفی، دلایلی برای تلاش برای زنده ماندن و به دست آوردن قدرت بیشتر به عنوان مراحل میانی برای دستیابی به این اهداف خواهد داشت. و این نیازی به داشتن احساسات ندارد.[133]
بسیاری از محققان نگران خطرات وجودی، از انجام تحقیقات بیشتر برای حل "مشکل کنترل" حمایت می‌کنند تا به این سوال پاسخ دهند: چه نوع اقدامات ایمنی، الگوریتم‌ها یا معماری‌هایی را می‌توان برنامه‌نویسان پیاده‌سازی کنند تا احتمال اینکه هوش مصنوعی خودبهبودی‌شان پس از رسیدن به هوش فوق‌العاده به طور دوستانه رفتار کند، به حداکثر برساند.[134][135] حل مشکل کنترل با مسابقه تسلیحاتی هوش مصنوعی (که می‌تواند منجر به مسابقه به سمت پایین در اقدامات ایمنی برای انتشار محصولات قبل از رقبا شود)[136] و استفاده از هوش مصنوعی در سیستم‌های تسلیحاتی[137] پیچیده شده است.
فرضیه خطر وجودی همچنین منتقدانی دارد. منتقدان معمولاً می‌گویند که AGI در کوتاه مدت بعید است یا اینکه نگرانی در مورد AGI از مسائل دیگر مربوط به هوش مصنوعی فعلی منحرف می‌کند.[138] شومان گوشمجومدر، رئیس سابق تقلب مایکروسافت، معتقد است که برای بسیاری از افراد خارج از صنعت فناوری، چت‌بات‌ها و LLMهای موجود در حال حاضر به عنوان AGI درک می‌شوند و منجر به سوءتفاهم و ترس بیشتر می‌شود.[139]
برخی از محققان معتقدند که کمپین‌های ارتباطی در مورد خطرات وجودی هوش مصنوعی توسط گروه‌های خاص هوش مصنوعی (مانند OpenAI، Anthropic، DeepMind و Conjecture) ممکن است تلاشی برای به دست آوردن مقررات و افزایش علاقه به محصولات خود باشد.[141][142]

از دست دادن شغل گسترده
محققان OpenAI تخمین می‌زنند که "80 درصد از نیروی کار ایالات متحده حداقل 10 درصد از وظایف کاری خود تحت تأثیر هوش مصنوعی قرار می‌گیرد، در حالی که حدود 19 درصد از کارگران حداقل 50 درصد از وظایف خود را تحت تأثیر قرار می‌گیرد".[143][144] آن‌ها کارمندان اداری را بیشتر در معرض خطر می‌دانند، به عنوان مثال ریاضیدانان، حسابداران یا طراحان وب.[144] AGI می‌تواند خودکارسازی جامعه را تسریع کند و در صورت توزیع مناسب ثروت تولید شده، نیاز به کار برای امرار معاش می‌تواند منسوخ شود.[118][119] این همچنین سوالی را در مورد جایگاه انسان‌ها در یک جامعه به طور اساسی خودکار ایجاد می‌کند.

همچنین ببینید

قانون مقیاس‌بندی عصبی - قانون در یادگیری ماشین
مغز مصنوعی - نرم‌افزار و سخت‌افزاری با توانایی‌های شناختی مشابه مغز حیوانات یا انسان
اثر هوش مصنوعی
ایمنی هوش مصنوعی - زمینه تحقیقاتی برای ایمن و مفید کردن هوش مصنوعی
تطبیق هوش مصنوعی - مطابقت هوش مصنوعی با اهداف مورد نظر
A.I. Rising - فیلم 2018 به کارگردانی لازار بودروزا
یادگیری ماشین خودکار - فرآیند خودکارسازی کاربرد یادگیری ماشین
پروژه مغز انسان - پروژه تحقیقاتی اتحادیه اروپا
پروژه کامپیوتر نسل پنجم
هوش مصنوعی عمومی
یادگیری باز - ایده اجازه دادن به هوش مصنوعی برای یادگیری و نوآوری مداوم مانند انسان‌ها
آزمایش‌های تورینگ
یادگیری انتقالی - تکنیک یادگیری ماشین

یادداشت‌ها

^ a b به تعریف "هوش مصنوعی قوی" و تعریف آکادمیک "هوش مصنوعی قوی" و هوش مصنوعی ضعیف در مقاله اتاق چینی مراجعه کنید.
^ به نقل از جان مک‌کارتی، بنیانگذار هوش مصنوعی: "ما هنوز نمی‌توانیم به طور کلی مشخص کنیم که چه رویه‌های محاسباتی را هوشمندانه می‌نامیم."[18] (برای بحث در مورد برخی از تعاریف هوش مورد استفاده توسط محققان هوش مصنوعی، به فلسفه هوش مصنوعی مراجعه کنید.)
^ گزارش لایت‌هیل به طور خاص "اهداف بزرگ" هوش مصنوعی را مورد انتقاد قرار داد و منجر به انحلال تحقیقات هوش مصنوعی در انگلستان شد.[42] در ایالات متحده، DARPA مصمم شد فقط از "تحقیقات مستقیم هدفمند" حمایت کند، نه از "تحقیقات اساسی بدون جهت".[43][44]
^ به نقل از جان مک‌کارتی: "برای بقیه کارگران هوش مصنوعی، یک تسکین بزرگ خواهد بود اگر مخترعان فرمالیسم‌های جدید امیدهای خود را به شکلی محتاط‌تر بیان کنند تا در گذشته."[48]
^ در "Mind Children"[96] 1016 cps استفاده می‌شود. اخیراً، در سال 1997،[97] موراوک استدلال کرد که 108 MIPS که تقریباً معادل 1014 cps است. موراوک در مورد cps صحبت می‌کند، نه اصطلاح استاندارد کورزویل، که یک اصطلاح غیر استاندارد است.
^ همانطور که در یک کتاب درسی هوش مصنوعی استاندارد تعریف شده است: "فرضیه هوش مصنوعی قوی این است که یک سیستم هوش مصنوعی می‌تواند 'ذهن' و 'هوشیاری' داشته باشد." [105]
^ تورینگ در سال 1950 این نکته را مطرح کرد.[108]

منابع

UNESCO Science Report: The Race Against Time for Smarter Development. Paris: UNESCO. 11 June 2021. ISBN 978-92-3-100450-6. Archived from the original on 18 June 2022. Retrieved 22 September 2021.
Aleksander, Igor (1996), Impossible Minds, World Scientific Publishing Company, ISBN 978-1-86094-036-1
Azevedo FA, Carvalho LR, Grinberg LT, Farfel J, et al. (April 2009), "Equal numbers of neuronal and nonneuronal cells make the human brain an isometrically scaled-up primate brain", The Journal of Comparative Neurology, 513 (5): 532–541, doi:10.1002/cne.21974, PMID 19226510, S2CID 5200449, archived from the original on 18 February 2021, retrieved 4 September 2013
Berglas, Anthony (2008), Artificial Intelligence will Kill our Grandchildren, archived from the original on 23 July 2014, retrieved 31 August 2012
Chalmers, David (1996), The Conscious Mind, Oxford University Press.
Clocksin, William (August 2003), "Artificial intelligence and the future", Philosophical Transactions of the Royal Society A, 361 (1809): 1721–1748, doi:10.1098/rstb.2003.1317, PMID 12952683, S2CID 31032007.
Crevier, Daniel (1993). AI: The Tumultuous Search for Artificial Intelligence. New York, NY: BasicBooks. ISBN 0-465-02997-3.
Darrach, Brad (20 November 1970), "Meet Shakey, the First Electronic Person", Life Magazine, pp. 58–68.
Drachman, D. (2005), "Do we have brain to spare?", Neurology, 64 (12): 2004–2005, doi:10.1212/01.WNL.0000166914.38327.BB, PMID 15985565, S2CID 38482114.
Feigenbaum, Edward A.; McCorduck, Pamela (1983), The Fifth Generation: Artificial Intelligence and Japan's Computer Challenge to the World, Michael Joseph, ISBN 978-0-7181-2401-4
Gelernter, David (2010), Dream-logic, the Internet and Artificial Thought, archived from the original on 26 July 2010, retrieved 25 July 2010
Goertzel, Ben (December 2007), "Human-level artificial general intelligence and the possibility of a technological singularity: a reaction to Ray Kurzweil's The Singularity Is Near, and McDermott's critique of Kurzweil", Artificial Intelligence, 171 (18, Special Review Issue): 1161–1173, doi:10.1016/j.artint.2007.10.011, archived from the original on 7 January 2016, retrieved 1 April 2009.
Gubrud, Mark (November 1997), "Nanotechnology and International Security", Fifth Foresight Conference on Molecular Nanotechnology, archived from the original on 29 May 2011, retrieved 7 May 2011
Halal, William E. "TechCast Article Series: The Automation of Thought" (PDF). Archived from the original (PDF) on 6 June 2013.
Holte, R. C.; Choueiry, B. Y. (2003), "Abstraction and reformulation in artificial intelligence", Philosophical Transactions of the Royal Society B, 358 (1435): 1197–1204, doi:10.1098/rstb.2003.1317, PMC 1693218, PMID 12903653.
Howe, J. (November 1994), Artificial Intelligence at Edinburgh University: a Perspective, archived from the original on 17 August 2007, retrieved 30 August 2007
Johnson, Mark (1987), The body in the mind, Chicago, ISBN 978-0-226-40317-5
Kurzweil, Ray (2005), The Singularity is Near, Viking Press
Lighthill, Professor Sir James (1973), "Artificial Intelligence: A General Survey", Artificial Intelligence: a paper symposium, Science Research Council
Luger, George; Stubblefield, William (2004), Artificial Intelligence: Structures and Strategies for Complex Problem Solving (5th ed.), The Benjamin/Cummings Publishing Company, Inc., p. 720, ISBN 978-0-8053-4780-7
McCarthy, John (October 2007), "From here to human-level AI", Artificial Intelligence, 171 (18): 1174–1182, doi:10.1016/j.artint.2007.10.009.
McCorduck, Pamela (2004), Machines Who Think (2nd ed.), Natick, MA: A. K. Peters, Ltd., ISBN 1-55881-205-1
Moravec, Hans (1976), The Role of Raw Power in Intelligence, archived from the original on 3 March 2016, retrieved 29 September 2007
Moravec, Hans (1988), Mind Children, Harvard University Press
Moravec, Hans (1998), "When will computer hardware match the human brain?", Journal of Evolution and Technology, 1, archived from the original on 15 June 2006, retrieved 23 June 2006
Nagel, Thomas (1974), "What Is it Like to Be a Bat?", Philosophical Review, 83 (4): 435–450, doi:10.2307/2183914, JSTOR 2183914, archived (PDF) from the original on 16 October 2011, retrieved 7 November 2009.
Newell, Allen; Simon, H. A. (1963), "GPS: A Program that Simulates Human Thought", in Feigenbaum, E. A.; Feldman, J. (eds.), Computers and Thought, New York: McGraw-Hill
Newell, Allen; Simon, H. A. (1976). "Computer Science as Empirical Inquiry: Symbols and Search". Communications of the ACM. 19 (3): 113–126. doi:10.1145/360018.360022.
Nilsson, Nils (1998), Artificial Intelligence: A New Synthesis, Morgan Kaufmann Publishers, ISBN 978-1-55860-467-4
NRC (1999), "Developments in Artificial Intelligence", Funding a Revolution: Government Support for Computing Research, National Academy Press, archived from the original on 12 January 2008, retrieved 29 September 2007
Omohundro, Steve (2008), The Nature of Self-Improving Artificial Intelligence (PDF), archived from the original (PDF) on 11 April 2009, retrieved 29 September 2008
Poole, David; Mackworth, Alan; Goebel, Randy (1998), Computational Intelligence: A Logical Approach, New York: Oxford University Press, archived from the original on 25 July 2009, retrieved 6 December 2007
Russell, Stuart J.; Norvig, Peter (2003), Artificial Intelligence: A Modern Approach (2nd ed.), Upper Saddle River, New Jersey: Prentice Hall, ISBN 0-13-790395-2
Sandberg, Anders; Boström, Nick (2008), Whole Brain Emulation: A Roadmap (PDF), Technical Report #2008-3, Future of Humanity Institute, Oxford University, archived (PDF) from the original on 25 March 2020, retrieved 5 April 2009
Searle, John (1980), "Minds, Brains and Programs", Behavioral and Brain Sciences, 3 (3): 417–457, doi:10.1017/S0140525X00005756, S2CID 55303721, archived (PDF) from the original on 17 March 2019, retrieved 3 September 2020
Simon, H. A. (1965), The Shape of Automation for Men and Management, New York: Harper & Row
Sutherland, J. G. (1990), "Holographic Model of Memory, Learning, and Expression", International Journal of Neural Systems, 1–3: 256–267, doi:10.1016/0167-2789(90)90087-6, S2CID 37385966.
Turing, Alan (October 1950), "Computing Machinery and Intelligence", Mind, LIX (236): 433–460, doi:10.1093/mind/LIX.236.433, ISSN 0026-4423.
de Vega, Manuel; Glenberg, Arthur; Graesser, Arthur, eds. (2008), Symbols and Embodiment: Debates on meaning and cognition, Oxford University Press, ISBN 978-0-19-921727-4.
Williams, R. W.; Herrup, K. (1988), "The control of neuron number", Annual Review of Neuroscience, 11: 423–453, doi:10.1146/annurev.ne.11.030188.002231, PMID 3284447.
Yudkowsky, Eliezer (2006), "Artificial General Intelligence" (PDF), Annual Review of Psychology, 49, Springer: 585–612, doi:10.1146/annurev.psych.49.1.585, ISBN 978-3-540-23733-4, PMID 9496632, archived from the original (PDF) on 11 April 2009.
Yudkowsky, Eliezer (2008), "Artificial Intelligence as a Positive and Negative Factor in Global Risk", Global Catastrophic Risks, Bibcode:2008gcr..book..303Y, doi:10.1093/oso/9780198570509.003.0021, ISBN 9780198570509.
Zucker, Jean-Daniel (July 2003), "A grounded theory of abstraction in artificial intelligence", Philosophical Transactions of the Royal Society B, 358 (1435): 1293–1309, doi:10.1098/rstb.2003.1308, PMC 1693211, PMID 12903672.

Further reading

Cukier, Kenneth, "Ready for Robots? How to Think about the Future of AI", Foreign Affairs, vol. 98, no. 4 (July/August 2019), pp. 192–98. George Dyson, historian of computing, writes (in what might be called "Dyson's Law") that "Any system simple enough to be understandable will not be complicated enough to behave intelligently, while any system complicated enough to behave intelligently will be too complicated to understand." (p. 197.) Computer scientist Alex Pentland writes: "Current AI machine-learning algorithms are, at their core, dead simple stupid. They work, but they work by brute force." (p. 198.)
Gleick, James, "The Fate of Free Will" (review of Kevin J. Mitchell, Free Agents: How Evolution Gave Us Free Will, Princeton University Press, 2023, 333 pp.), The New York Review of Books, vol. LXXI, no. 1 (18 January 2024), pp. 27–28, 30. "Agency is what distinguishes us from machines. For biological creatures, reason and purpose come from acting in the world and experiencing the consequences. Artificial intelligences – disembodied, strangers to blood, sweat, and tears – have no occasion for that." (p. 30.)
Immerwahr, Daniel, "Your Lying Eyes: People now use A.I. to generate fake videos indistinguishable from real ones. How much does it matter?", The New Yorker, 20 November 2023, pp. 54–59. "If by 'deepfakes' we mean realistic videos produced using artificial intelligence that actually deceive people, then they barely exist. The fakes aren't deep, and the deeps aren't fake. [...] A.I.-generated videos are not, in general, operating in our media as counterfeited evidence. Their role better resembles that of cartoons, especially smutty ones." (p. 59.)
Marcus, Gary, "Artificial Confidence: Even the newest, buzziest systems of artificial general intelligence are stymmied by the same old problems", Scientific American, vol. 327, no. 4 (October 2022), pp. 42–45.
Press, Eyal, "In Front of Their Faces: Does facial-recognition technology lead police to ignore contradictory evidence?", The New Yorker, 20 November 2023, pp. 20–26.
Roivainen, Eka, "AI's IQ: ChatGPT aced a [standard intelligence] test but showed that intelligence cannot be measured by IQ alone", Scientific American, vol. 329, no. 1 (July/August 2023), p. 7. "Despite its high IQ, ChatGPT fails at tasks that require real humanlike reasoning or an understanding of the physical and social world.... ChatGPT seemed unable to reason logically and tried to rely on its vast database of... facts derived from online texts." (p. 7.)
External links

The AGI portal maintained by Pei Wang


وقتی به امنیت داده‌ها و خطرات ناشی از نقض داده فکر می‌کنید، اولین صنعتی که به ذهنتان می‌رسد چیست؟ بخش بانکی؟ شاید حوزه سلامت؟
اما در مورد سازمان‌های ورزشی حرفه‌ای چطور؟
از معیارهای عملکرد بازیکنان و قراردادهای اسپانسرینگ گرفته تا اطلاعات طرفداران و داده‌های پرداخت، دنیای ورزش حرفه‌ای حجم عظیمی از داده‌ها تولید می‌کند که به شدت برای تیم‌ها، لیگ‌ها و حامیان مالی در صنعتی به ارزش میلیاردها دلار ارزشمند شده است.
با این حال، افزایش ارزش این داده‌ها با خطرات بیشتری همراه است. تأثیر یک نقض داده می‌تواند ناگهانی و شدید باشد، نه تنها برای تیم‌ها و لیگ‌های درگیر، بلکه برای بازیکنان، طرفداران و حامیانی که اطلاعات خود را به آن‌ها می‌سپارند.
علاوه بر آسیب فوری به شهرت یک تیم که خود می‌تواند منجر به ضررهای مالی شود، بسیاری از سازمان‌های ورزشی اکنون باید در هزارتوی مقررات حفاظت از داده‌ها و مجازات‌های قانونی فعالیت کنند. به همین دلیل، ادامه مسیر امنیت داده‌ها و جستجوی مداوم راه‌هایی برای پیاده‌سازی اقدامات امنیتی قوی برای کاهش تهدیدات - نه تنها از سوی مهاجمان خارجی، بلکه از تهدیدات داخلی و حتی از دست دادن تصادفی داده‌ها - برای سازمان‌های ورزشی بسیار مهم شده است.

انواع داده‌های در معرض خطر

برای نشان دادن مقیاس وظیفه‌ای که سازمان‌های ورزشی امروزی با آن روبرو هستند، در اینجا برخی از حوزه‌های کلیدی خطر رایج آورده شده است:

داده‌های بهداشتی و سوابق پزشکی بازیکنان: اطلاعات سلامتی بازیکنان یکی از حساس‌ترین داده‌هایی است که سازمان‌های ورزشی جمع‌آوری می‌کنند. این شامل سوابق پزشکی، گزارش‌های آسیب‌دیدگی و برنامه‌های توانبخشی است. اگر این اطلاعات فاش شود یا توسط افراد غیرمجاز به آن دسترسی پیدا کنند، می‌تواند سلامت و حرفه بازیکنان را در معرض خطر قرار دهد. مقررات حفاظت از داده‌ها مانند HIPAA (قانون قابلیت حمل و پاسخگویی بیمه سلامت) در ایالات متحده و GDPR (مقررات عمومی حفاظت از داده‌ها) در اتحادیه اروپا، سازمان‌ها را ملزم به اجرای اقدامات امنیتی سختگیرانه برای محافظت از اطلاعات سلامتی می‌کنند.

قراردادها و داده‌های مالی: داده‌های مالی مربوط به حقوق بازیکنان، قراردادها و مذاکرات نیز بسیار حساس هستند. افشای اطلاعات قرارداد می‌تواند به تیم‌های دیگر در مذاکرات مزیت ناعادلانه‌ای بدهد و نقض داده‌های مالی می‌تواند منجر به ضررهای مالی قابل توجهی برای تیم‌ها و بازیکنان شود.

تحلیل داده‌ها: تحلیل داده‌ها در ورزش حرفه‌ای اهمیت فزاینده‌ای پیدا می‌کند، زیرا تیم‌ها از داده‌ها برای کسب مزیت رقابتی استفاده می‌کنند. با این حال، این داده‌ها باید محافظت شوند تا از کسب مزیت ناعادلانه توسط تیم‌های دیگر جلوگیری شود. سوء استفاده از فیلم‌ها و داده‌ها برای کسب مزیت ناعادلانه نسبت به حریفان یک نگرانی رو به رشد است.

چندرسانه‌ای: سازمان‌های ورزشی مقدار قابل توجهی از مالکیت معنوی و محتوای چندرسانه‌ای از جمله عکس‌ها، فیلم‌ها و پخش‌های زنده تولید می‌کنند. این محتوا اغلب از طریق کانال‌های رسمی توزیع می‌شود، اما می‌تواند فاش یا خارج از این کانال‌ها به اشتراک گذاشته شود و به طور بالقوه به شهرت تیم‌ها و بازیکنان آسیب برساند و منجر به ضرر مالی شود.

داده‌های طرفداران: سازمان‌های ورزشی مقدار قابل توجهی از داده‌ها را از طرفداران جمع‌آوری و پردازش می‌کنند، از جمله اطلاعات شخصی قابل شناسایی (PII) و جزئیات پرداخت. این داده‌ها باید محافظت شوند تا اعتماد طرفداران حفظ شود و از نقض داده‌هایی که می‌تواند به شهرت سازمان آسیب برساند، جلوگیری شود. مقررات حفاظت از داده‌ها مانند GDPR و قانون حفظ حریم خصوصی مصرف‌کننده کالیفرنیا (CCPA) سازمان‌ها را ملزم به اجرای اقدامات امنیتی سختگیرانه برای محافظت از داده‌های طرفداران می‌کنند و مقرراتی مانند PCI DSS (استاندارد امنیت داده‌های صنعت کارت پرداخت) سازمان‌ها را ملزم به اجرای اقدامات امنیتی سختگیرانه برای محافظت از اطلاعات پرداخت می‌کنند.

داده‌های کارکنان: داده‌های کارکنان، از جمله اطلاعات شخصی و جزئیات حقوق و دستمزد، نیز باید محافظت شوند تا از نقض داده‌هایی که می‌تواند به شهرت سازمان آسیب برساند و کارکنان را در معرض خطر قرار دهد، جلوگیری شود.

تهدیدات داخلی و چرایی اینکه بزرگترین خطر برای داده‌ها هستند

وقتی صحبت از امنیت سایبری می‌شود، بیشتر توجه رسانه‌ها به حملات خارجی معطوف می‌شود، مانند حمله باج‌افزار سال 2022 به سان فرانسیسکو فورتی‌ناینرز که منجر به از دست رفتن اطلاعات شخصی از جمله نام‌ها و شماره‌های تامین اجتماعی بیش از 20000 نفر شد.

با این حال، در واقعیت، تهدیدات داخلی رایج‌ترین خطر برای هر سازمانی هستند.

تهدیدات داخلی به خطر بالقوه‌ای اشاره دارد که افراد دارای دسترسی مجاز به داده‌های حساس، مانند اطلاعات شخصی بازیکنان، داده‌های مالی و استراتژی‌های تیمی، ایجاد می‌کنند، اما از این دسترسی برای اهداف غیرمجاز استفاده می‌کنند. این افراد داخلی می‌توانند شامل کارمندان فعلی یا سابق، پیمانکاران یا سایر افراد مورد اعتماد با دسترسی به اطلاعات حساس باشند.

بیش از 50 درصد از تمام نقض‌های داده به این روش رخ می‌دهند. در بسیاری از موارد، از دست دادن داده‌ها نتیجه فعالیت ناخواسته است؛ به سادگی کارمندانی که تصمیمات بدی در مورد نحوه استفاده و به اشتراک گذاری داده‌های حساس می‌گیرند. در موارد دیگر، نیت مخرب و پاداش مالی وجود دارد.

برخی از تاکتیک‌های رایج مورد استفاده توسط افراد داخلی برای دسترسی و افشای داده‌های حساس شامل استفاده از دستگاه‌های ذخیره‌سازی USB، اشتراک‌گذاری ابری و ایمیل است. افراد داخلی ممکن است از تکنیک‌های مهندسی اجتماعی برای دسترسی به داده‌های حساس، مانند حملات فیشینگ یا پیش‌داوری استفاده کنند.

نقش مقررات داده‌ها

در ایالات متحده، برخی از مقررات کلیدی حفاظت از داده‌ها که برای سازمان‌های ورزشی حرفه‌ای اعمال می‌شود شامل HIPAA، PCI DSS و CCPA است.

HIPAA یا قانون قابلیت حمل و پاسخگویی بیمه سلامت، استانداردهای ملی را برای حفاظت از اطلاعات شخصی بهداشتی تعیین می‌کند. PCI DSS یا استاندارد امنیت داده‌های صنعت کارت پرداخت، دستورالعمل‌هایی را برای حفاظت از داده‌های کارت پرداخت تعیین می‌کند. CCPA یا قانون حفظ حریم خصوصی مصرف‌کننده کالیفرنیا، به ساکنان کالیفرنیا حقوق خاصی در مورد داده‌های شخصی خود می‌دهد، مانند حق دانستن چه داده‌های شخصی جمع‌آوری می‌شود و حق درخواست حذف داده‌های شخصی. اگر تیم همچنین در حال رسیدگی به PII شهروندان اروپایی باشد، حتی اگر در ایالات متحده زندگی کنند، GDPR نیز قابل اجرا خواهد بود.

برای اطمینان از انطباق با مقررات حفاظت از داده‌ها، سازمان‌های ورزشی حرفه‌ای باید شیوه‌های قوی حکمرانی داده‌ها و مدیریت ریسک را اجرا کنند. این شامل انجام ارزیابی‌های ریسک منظم، اجرای کنترل‌های امنیتی مناسب، کنترل‌های دسترسی، رمزگذاری داده‌ها و ارائه آموزش حریم خصوصی به کارکنان است. علاوه بر این، سازمان‌ها باید یک مسئول حفاظت از داده‌ها (DPO) منصوب کنند که مسئول نظارت بر فعالیت‌های حفاظت از داده‌ها و اطمینان از انطباق با مقررات مربوطه باشد.

خلاصه

با افزایش مقدار داده‌های جمع‌آوری و ذخیره شده توسط سازمان‌های ورزشی حرفه‌ای، خطرات مرتبط با تهدیدات داخلی و نقض داده‌ها نیز احتمالاً افزایش می‌یابد. بنابراین، مهم است که سازمان‌ها هوشیار بمانند و در اقدامات حفاظت از داده‌ها سرمایه‌گذاری کنند تا از ایمنی و عدالت ورزش اطمینان حاصل شود.

یک راه حل بالقوه برای کاهش تهدیدات داخلی و نقض داده‌ها، استفاده از راه حل‌های پیشگیری از از دست دادن داده‌ها (DLP) و کنترل دستگاه مانند Endpoint Protector است. این راه حل‌ها می‌توانند به سازمان‌ها کمک کنند تا جریان داده‌ها را در شبکه‌های خود نظارت و کنترل کنند و از دسترسی غیرمجاز و نشت داده‌ها در نقاط پایانی کارمندان جلوگیری کنند.

یکی دیگر از روندهای آینده حفاظت از داده‌ها در ورزش حرفه‌ای، اهمیت فزاینده حریم خصوصی داده‌های طرفداران است. با ارائه اطلاعات شخصی بیشتر به سازمان‌های ورزشی توسط طرفداران از طریق خرید بلیط، فروش کالا و تعاملات آنلاین، مهم است که سازمان‌ها از این داده‌ها محافظت کنند و سیاست‌های شفافی در مورد نحوه استفاده از آن ارائه دهند.

در نتیجه، حفاظت از داده‌ها به یک مسئله حیاتی برای سازمان‌های ورزشی حرفه‌ای ادامه خواهد داد زیرا اطلاعات حساس بیشتری را جمع‌آوری و ذخیره می‌کنند. با اجرای اقدامات امنیتی موثر، رعایت مقررات مربوطه حفاظت از داده‌ها و سرمایه‌گذاری در فناوری‌های نوظهور، سازمان‌های ورزشی می‌توانند از ایمنی و عدالت ورزش اطمینان حاصل کنند، سازمان خود را از ضررهای مالی محافظت کنند و حریم خصوصی و حقوق طرفداران، کارکنان و بازیکنان خود را تضمین کنند.


در عصر دیجیتال امروز، امنیت داده‌ها از اهمیت بالایی برخوردار است. به عنوان یک مدیر ورزشی جوانان، بسیار مهم است که اطمینان حاصل کنید تیم شما در برابر نقض داده‌ها ایمن است. با استفاده از پروتکل‌های استاندارد صنعتی و تکنیک‌های پیشرفته رمزنگاری، دریابید که SportsEngine چگونه تضمین می‌کند اطلاعات شخصی شما به صورت 24 ساعته و 7 روز هفته امن بماند.

حفظ امنیت داده‌های شما:
1. رمزنگاری داده‌ها
SportsEngine از فناوری رمزنگاری پیشرفته برای محافظت از داده‌های مشتری در حین انتقال استفاده می‌کند. این به چه معناست برای تیم شما؟ این بدان معناست که هنگام تعامل با پلتفرم SportsEngine، چه در حال ثبت‌نام در یک لیگ باشید و چه در حال انجام پرداخت، تمام اطلاعات حساس رمزگذاری می‌شوند. این فرآیند رمزنگاری اطلاعات حساس (داده‌ها) را به یک فرم کدگذاری شده تبدیل می‌کند و دسترسی یا رهگیری اطلاعات را برای طرف‌های غیرمجاز عملاً غیرممکن می‌سازد. این بدان معناست که اطلاعات شخصی شما، مانند نام، آدرس و اطلاعات پرداخت، در برابر تهدیدات احتمالی محافظت می‌شود.
2. پروتکل‌های استاندارد صنعتی
SportsEngine به بهترین شیوه‌ها و استانداردهای صنعت پایبند است تا بالاترین سطح امنیت داده‌ها را حفظ کند. پلتفرم SportsEngine به انطباق PCI-DSS Level 1 دست یافته است و همه توسعه‌دهندگان سالانه در بهترین شیوه‌های کدنویسی امن آموزش می‌بینند. با پیروی از این پروتکل‌ها، SportsEngine اطمینان می‌دهد که اطلاعات مشتری به طور ایمن مدیریت و ذخیره می‌شود. اقدامات امنیتی دقیق، ممیزی‌های منظم و نظارت مداوم برای کاهش خطرات و محافظت در برابر نقض داده‌ها اجرا می‌شوند.
3. تعاملات امن
هر تعاملی که با پلتفرم SportsEngine دارید با در نظر گرفتن امنیت داده‌های شما طراحی شده است. چه در حال دسترسی به وب‌سایت باشید، از برنامه تلفن همراه استفاده کنید یا در تراکنش‌های آنلاین شرکت کنید، زیرساخت SportsEngine برای ارائه یک محیط امن ساخته شده است. با استفاده از اقدامات امنیتی پیشرفته، SportsEngine تضمین می‌کند که داده‌های شما محافظت شده و محرمانه باقی می‌ماند.
4. رعایت مقررات
SportsEngine متعهد به رعایت مقررات حفاظت از داده‌های قابل اجرا، مانند مقررات عمومی حفاظت از داده‌ها (GDPR) و قانون حریم خصوصی مصرف‌کننده کالیفرنیا (CCPA) است. با پایبندی به این مقررات، SportsEngine تعهد خود را به حفظ اطلاعات مشتری و رعایت بالاترین استانداردهای حریم خصوصی و حفاظت از داده‌ها نشان می‌دهد.

SportsEngine امنیت داده‌ها را جدی می‌گیرد و حفاظت از اطلاعات مشتری را در اولویت قرار می‌دهد. از طریق رمزنگاری داده‌ها، پروتکل‌های استاندارد صنعتی، تعاملات امن و رعایت مقررات، SportsEngine تضمین می‌کند که داده‌های شخصی شما در طول هر تعامل با پلتفرم ایمن و محافظت شده باقی می‌ماند. چه در حال ثبت‌نام در یک لیگ ورزشی باشید، چه پرداخت انجام دهید یا به حساب خود دسترسی پیدا کنید، می‌توانید به این اطمینان داشته باشید که اطلاعات شما در دستان خوبی است. با SportsEngine، می‌توانید بر روی لذت بردن از تجربه ورزشی خود تمرکز کنید در حالی که از محافظت از داده‌های خود اطمینان خاطر دارید.

بیشتر بخوانید: SportsEngine چگونه از داده‌های مشتری محافظت می‌کند

سازمان خود را امروز ساده کنید
نرم‌افزار یکپارچه را کشف کنید که می‌تواند گردش کار شما را ساده کند.
شروع کنید


آخرین به‌روزرسانی ۱۳ ژانویه ۲۰۲۴
با هوش مصنوعی و جامعه لینکدین ارائه شده است
ارتباطات داخلی برای هر سازمان ورزشی، خواه باشگاه، لیگ، فدراسیون یا آژانس باشد، حیاتی است. این امر به هماهنگی فعالیت‌ها، به اشتراک‌گذاری اطلاعات، مدیریت تعارضات و ایجاد فرهنگ مثبت کمک می‌کند. با این حال، ارتباطات داخلی خطراتی را نیز به همراه دارد، به‌ویژه اگر به درستی از دسترسی غیرمجاز محافظت نشود. هکرها، رقبا، روزنامه‌نگاران یا کارمندان ناراضی می‌توانند به داده‌های حساس مانند قراردادها، گزارش‌های مالی، استراتژی‌ها یا اطلاعات شخصی دسترسی پیدا کرده و از آنها برای اهداف مخرب استفاده کنند. چگونه سازمان‌های ورزشی می‌توانند از ارتباطات داخلی خود در برابر دسترسی غیرمجاز محافظت کنند؟ در اینجا چند نکته برای در نظر گرفتن وجود دارد.
متخصصان برتر در این مقاله
توسط جامعه از میان ۵ مشارکت انتخاب شده‌اند. برای کسب اطلاعات بیشتر اینجا را کلیک کنید.

sajid Ghafoor PPC، تهیه پارچه و بازاریاب Azgard9
حفاظت از ارتباطات داخلی در سازمان‌های ورزشی در برابر دسترسی غیرمجاز برای حفظ اطلاعات حساس، حفظ حریم خصوصی و تضمین یکپارچگی سازمان بسیار مهم است. در اینجا چند توصیه برای افزایش امنیت ارتباطات داخلی آورده شده است: استفاده از کانال‌های ارتباطی امن: پیاده‌سازی احراز هویت قوی: برنامه‌های پیام‌رسانی امن: به‌روزرسانی منظم نرم‌افزار: کنترل دسترسی: آموزش کارکنان: نظارت و ممیزی: رمزگذاری داده‌ها: دستگاه‌های امن: طرح واکنش به حوادث: اقدامات قانونی و انطباق: امنیت فروشنده:

Pratham Chaturvedi کارآموز فیزیولوژی ورزشی در Proaction Studio 5 | ۳۰۰۰+ مشترک در خبرنامه "THE CURIOUS ATHLETE" | اختصاص داده شده به بهینه‌سازی عملکرد ورزشی و پیشگیری از آسیب | چند زبانه
از پلتفرم‌های ارتباطی امنیتی استفاده کنید که رمزگذاری سرتاسری را برای محافظت از بحث‌ها و اطلاعات حساس داخلی ارائه می‌دهند. پلتفرم‌هایی با ویژگی‌های امنیتی قوی، به‌روزرسانی‌های منظم و تعهد به حریم خصوصی می‌توانند خطر دسترسی غیرمجاز را به طور قابل توجهی کاهش دهند. گزینه‌های محبوب شامل برنامه‌های پیام‌رسانی رمزگذاری شده یا ابزارهای ارتباطی سطح سازمانی است که با تمرکز بر حفاظت از داده‌ها طراحی شده‌اند.

آموزش و تربیت کارکنان
گام دیگر برای محافظت از ارتباطات داخلی، آموزش و تربیت کارکنان در مورد بهترین شیوه‌ها و سیاست‌های مربوط به حفاظت از داده‌ها است. کارکنان باید از خطرات و پیامدهای دسترسی غیرمجاز آگاه باشند و بدانند چگونه از آن جلوگیری کنند. به عنوان مثال، کارکنان باید از رمزهای عبور قوی و منحصر به فرد استفاده کنند، از ایمیل‌های فیشینگ اجتناب کنند، نرم‌افزار خود را به‌روزرسانی کنند و هرگونه فعالیت مشکوک را گزارش دهند. کارکنان همچنین باید قوانین و دستورالعمل‌های مربوط به اینکه چه چیزی را، چگونه و با چه کسی ارتباط برقرار کنند را دنبال کنند و از به اشتراک گذاشتن اطلاعات محرمانه در کانال‌ها یا دستگاه‌های ناامن خودداری کنند.

Pratham Chaturvedi کارآموز فیزیولوژی ورزشی در Proaction Studio 5 | ۳۰۰۰+ مشترک در خبرنامه "THE CURIOUS ATHLETE" | اختصاص داده شده به بهینه‌سازی عملکرد ورزشی و پیشگیری از آسیب | چند زبانه
برگزاری جلسات آموزشی منظم برای آموزش کارکنان در مورد بهترین شیوه‌های امنیت سایبری. تمرکز بر موضوعاتی مانند تشخیص تلاش‌های فیشینگ، ایجاد رمزهای عبور قوی و درک اهمیت عدم به اشتراک‌گذاری اطلاعات حساس خارج از کانال‌های امن. ایجاد فرهنگ آگاهی از امنیت سایبری در بین تیم، توانایی آنها را برای شناسایی و جلوگیری از دسترسی غیرمجاز به سیستم‌های ارتباطی داخلی افزایش می‌دهد.

نظارت و ممیزی ارتباطات
گام سوم برای محافظت از ارتباطات داخلی، نظارت و ممیزی منظم ارتباطات است. نظارت به این معنی است که سازمان پیگیری می‌کند چه کسی با چه کسی، در مورد چه چیزی و چگونه ارتباط برقرار می‌کند. ممیزی به این معنی است که سازمان داده‌ها و فرآیندهای ارتباطی را بررسی و ارزیابی می‌کند و هرگونه شکاف، خطا یا نقض را شناسایی می‌کند. نظارت و ممیزی می‌تواند به تشخیص و جلوگیری از دسترسی غیرمجاز و همچنین بهبود کیفیت و کارایی ارتباطات داخلی کمک کند.

Pratham Chaturvedi کارآموز فیزیولوژی ورزشی در Proaction Studio 5 | ۳۰۰۰+ مشترک در خبرنامه "THE CURIOUS ATHLETE" | اختصاص داده شده به بهینه‌سازی عملکرد ورزشی و پیشگیری از آسیب | چند زبانه
پیاده‌سازی یک سیستم نظارت و ممیزی قوی برای ارتباطات داخلی. به طور منظم گزارش‌های دسترسی را بررسی کنید، فعالیت‌های کاربر را پیگیری کنید و ممیزی‌هایی را برای شناسایی هرگونه ناهنجاری یا رفتار مشکوک انجام دهید. این رویکرد فعال به تشخیص و رسیدگی سریع به نقض‌های امنیتی احتمالی کمک می‌کند و از حفاظت از ارتباطات داخلی در برابر دسترسی غیرمجاز تقویت می‌کند.

پیاده‌سازی طرح بحران
گام نهایی برای محافظت از ارتباطات داخلی، پیاده‌سازی یک طرح بحران در صورت دسترسی غیرمجاز است. یک طرح بحران سندی است که نقش‌ها، مسئولیت‌ها و اقدامات سازمان و کارکنان آن را در صورت بروز نقض یا نشت داده‌ها شرح می‌دهد. این باید شامل مراحل مهار، ارزیابی و حل وضعیت و همچنین برقراری ارتباط با ذینفعان مربوطه، مانند مقامات، رسانه‌ها یا مشتریان باشد. یک طرح بحران می‌تواند به به حداقل رساندن آسیب و بازگرداندن اعتماد و اعتبار سازمان کمک کند.

Pratham Chaturvedi کارآموز فیزیولوژی ورزشی در Proaction Studio 5 | ۳۰۰۰+ مشترک در خبرنامه "THE CURIOUS ATHLETE" | اختصاص داده شده به بهینه‌سازی عملکرد ورزشی و پیشگیری از آسیب | چند زبانه
توسعه و پیاده‌سازی یک طرح بحران جامع برای رسیدگی به نقض‌های امنیتی احتمالی در ارتباطات داخلی. این طرح باید شامل پروتکل‌های واضحی برای پاسخ به دسترسی غیرمجاز، رویه‌های قفل ارتباطی و مراحلی برای بررسی و کاهش تأثیر یک حادثه امنیتی باشد. به طور منظم طرح بحران را بررسی و به‌روزرسانی کنید تا از اثربخشی آن در حفظ اطلاعات حساس در طول رویدادهای غیرمنتظره اطمینان حاصل شود.

مدیریت ورزشی
مدیریت ورزشی
ارزیابی این مقاله
ما این مقاله را با کمک هوش مصنوعی ایجاد کردیم. نظر شما در مورد آن چیست؟
از بازخورد شما سپاسگزاریم
بازخورد شما خصوصی است. برای برانگیختن گفتگو در شبکه خود، لایک یا واکنش نشان دهید.
گزارش این مقاله
مشاهده همه
مطالعه مرتبط بیشتر


مقدمه ای بر امنیت داده ها

از سفارش مواد غذایی گرفته تا ثبت نام فرزندتان برای شرکت در مسابقات ورزشی آنلاین، فناوری دیجیتال به طور فزاینده ای در زندگی روزمره ما نفوذ کرده است تا کارهای وقت گیر را ساده کند. زندگی آنلاین به قدری طبیعی شده است که به راحتی می توان از میزان اطلاعات شخصی که به صورت آنلاین مبادله می شود و اهمیت رعایت عادات ایمن غافل شد.

برای سازمان های ورزشی، استفاده از نرم افزار مدیریت لیگ مزایای زیادی هم برای والدین/بازیکن و هم برای خود سازمان دارد. سازمان هایی که بازیکنان را به صورت آنلاین ثبت نام می کنند باید از نحوه جمع آوری، انتقال و ذخیره آن اطلاعات آگاه باشند و اطمینان حاصل کنند که دستورالعمل های اساسی ایمنی آنلاین رعایت می شود.

ما به عنوان مدیران و داوطلبان ورزشی، می خواهیم به شما کمک کنیم تا درک اساسی از امنیت داده ها، نحوه کاربرد آن برای لیگ و اعضای آن و کارهایی که نرم افزار مدیریت لیگ شما برای محافظت از اطلاعات سازمان شما انجام می دهد، ایجاد کنید. به این ترتیب، شما و اعضای خود می توانید با اطمینان خاطر بدانید که اطلاعات شما ایمن است.

جدیدترین مجموعه وبلاگ ما به نقش و اهمیت داده ها در دنیای آنلاین امروز و مواردی که سازمان های ورزشی باید از آن آگاه باشند، می پردازد. این مجموعه با چند تعریف اساسی امنیت داده ها که برای نرم افزار مدیریت لیگ کاربرد دارد، آغاز می شود.

امنیت داده ها:
امنیت داده ها یا امنیت سایبری "هنر محافظت از شبکه ها، دستگاه ها و داده ها در برابر دسترسی غیرمجاز یا استفاده مجرمانه و تمرین تضمین محرمانگی، یکپارچگی و در دسترس بودن اطلاعات" است. https://www.us-cert.gov/ncas/tips/ST04-001

چرا باید به آن اهمیت دهم؟ هنگام مدیریت یک لیگ ورزشی آنلاین، باید اطمینان حاصل کنید که ارائه‌دهنده خدمات شما به طور کافی بر امنیت داده ها تمرکز دارد. بپرسید که آنها چه کاری برای حفظ انطباق و امنیت داده های اعضای خود انجام می دهند.

CIA:
محرمانگی، یکپارچگی و در دسترس بودن. سه گانه CIA "راهی برای تفکر و استدلال در مورد بهترین راه برای محافظت از داده های موجود در شبکه شما" است. https://www.varonis.com/blog/cia-triad/

محرمانگی تضمین می کند که اطلاعات فقط برای افراد مجاز قابل دسترسی است.
یکپارچگی تضمین می کند که اطلاعات قابل اعتماد است.
و در دسترس بودن تضمین می کند که داده ها برای رفع نیازهای تجاری در دسترس و قابل دسترسی هستند.

چرا باید به آن اهمیت دهم؟ به عنوان یک مدیر، باید اطمینان حاصل کنید که داده های اعضای شما این سه حوزه را دنبال می کنند. CIA می تواند به راهنمایی سوالات و تحقیقات شما هنگام انتخاب بهترین شریک کمک کند.

PII:
اطلاعات قابل شناسایی شخصی (PII) هر داده ای است که می تواند برای شناسایی یک فرد استفاده شود. هر لیگ ورزشی در طول ثبت نام، PII اعضا را جمع آوری می کند. دو نوع PII وجود دارد: حساس و غیر حساس. شناسایی داده های حساس در مقابل غیر حساس و درک نحوه ایمن سازی آن برای هر سازمانی مهم است. داده های حساس برای یک سازمان ورزشی می تواند شامل نام کامل بازیکنان، شماره تامین اجتماعی، اطلاعات بانکی و شماره EIN باشگاه باشد. داده های غیر حساس می تواند شامل نژاد، جنسیت و تاریخ تولد بازیکن باشد.

چرا باید به آن اهمیت دهم؟ هر لیگ ورزشی PII را جمع آوری، ذخیره و استفاده می کند. مدیران همیشه باید از نحوه جمع آوری داده ها، چه کسی می تواند به آن دسترسی داشته باشد و چگونه آن را ایمن نگه دارند، آگاه باشند. Sports Connect داده های حساس را در حین انتقال و در حالت استراحت در صورت نگهداری رمزگذاری می کند. ارائه‌دهنده مدیریت لیگ شما باید سیاست‌های حفظ چرخه عمر داده‌ها را به شما اطلاع دهد تا اطمینان حاصل شود که فرآیندی برای بایگانی و حذف داده‌ها در طول زمان وجود دارد.

رمزگذاری:
تبدیل داده های متنی ساده به "متن رمزگذاری شده" که معنای اصلی داده ها را پنهان می کند تا از شناخته شدن یا استفاده از آن جلوگیری شود. هنگامی که PII حساس باشگاه و بازیکن شما به سرورهای Sports Connect منتقل می شود، ابتدا به متن رمزگذاری شده رمزگذاری می شود تا فقط گیرنده مورد نظر بتواند آن را رمزگشایی کند.

چرا باید به آن اهمیت دهم؟ هر ارائه دهنده آنلاین باید اقداماتی را برای رمزگذاری داده های شما انجام دهد تا بتواند به طور ایمن از اعضای شما به سرورها و بالعکس، زمانی که به آن نیاز دارید، منتقل شود. اطمینان حاصل کنید که ارائه‌دهنده شما می‌تواند با اطمینان در مورد نحوه رمزگذاری و ذخیره داده‌ها صحبت کند.

PCI DSS:
استاندارد امنیت داده صنعت کارت پرداخت - مجموعه ای از استانداردهای امنیتی که برای اطمینان از اینکه همه شرکت هایی که اطلاعات کارت اعتباری را می پذیرند، پردازش می کنند، ذخیره می کنند یا منتقل می کنند، یک محیط امن را حفظ می کنند. Sports Connect به بالاترین سطح انطباق PCI پایبند است. ما اطلاعات کارت اعتباری را در پلتفرم شما ذخیره نمی کنیم. علاوه بر این، ما ارزیابی های خود و ممیزی های منظم را انجام می دهیم تا امنیت ما را بیشتر از هر ارائه دهنده خدمات دیگری در این صنعت کنیم.

چرا باید به آن اهمیت دهم؟ اطلاعات پرداخت به احتمال زیاد حساس ترین و مهم ترین اطلاعاتی است که باید از آن محافظت کرد. در مورد اقداماتی که ارائه‌دهنده شما برای حفظ انطباق مداوم انجام می‌دهد، سؤال کنید و اینکه این یک استاندارد مداوم است که رعایت می‌شود.

با این مقدمه اساسی در مورد امنیت داده ها و نحوه کاربرد آن برای سازمان ورزشی جوانان شما، می توانید بهتر درک کنید و با دیگران در مورد کارهایی که Sports Connect برای محافظت از اطلاعات باشگاه و بازیکن شما انجام می دهد، صحبت کنید. منتظر وبلاگ بعدی در این مجموعه باشید!


ورزش‌های دانشگاهی در آمریکا ستون اصلی موسسات آموزش عالی و یک مدل کسب‌وکار سودآور برای دانشگاه‌ها است. انجمن ملی ورزش‌های دانشگاهی (NCAA) که ورزش‌های دانشگاهی را تنظیم می‌کند، گزارش داد که در سال ۲۰۲۰، مدارس دسته یک (Division I) ۱۵.۷ میلیارد دلار درآمد ورزشی کسب کرده‌اند. در سال ۲۰۲۳، دانشگاه ایالتی اوهایو (Ohio State University) از دسته یک NCAA، درآمدی بی‌سابقه به ارزش بیش از ۲۷۵ میلیون دلار تنها از بخش ورزشی خود گزارش کرد.

مانند اکثر کسب‌وکارهای موفق، ورزش‌های دانشگاهی اغلب از فروشندگان شخص ثالث برای برون‌سپاری عملیات تجاری استفاده می‌کنند. از عملیات بازاریابی گرفته تا فرآیندهای استخدام، این فروشندگان شخص ثالث داده‌های حساسی را مدیریت می‌کنند – و بخش‌های ورزشی را در معرض خطر نقض داده‌ها و سایر حوادث امنیتی قرار می‌دهند.

مدیریت ریسک شخص ثالث (TPRM) به دنبال به حداقل رساندن خطرات مرتبط با استفاده از فروشندگان شخص ثالث است، و برنامه‌های ورزشی دانشگاهی باید اهمیت TPRM را برای محافظت از موسسات و ورزشکارانی که با آنها کار می‌کنند درک کنند. این مطلب نمونه‌هایی از داده‌های حساس و ارائه‌دهندگان خدمات شخص ثالث در ورزش‌های دانشگاهی را مورد بحث قرار می‌دهد، از جمله بهترین شیوه‌ها برای دانشگاه‌ها هنگام همکاری با سازمان‌های شخص ثالث.

برای کسب اطلاعات بیشتر در مورد نرم‌افزار شماره یک مدیریت ریسک شخص ثالث، UpGuard Vendor Risk، اینجا را ببینید >

انواع داده‌های مورد استفاده در ورزش‌های دانشگاهی

در نگاه اول، به نظر نمی‌رسد ورزش‌های دانشگاهی صنعتی پر از داده باشد. با این حال، در زیر سطح، ورزش‌های دانشگاهی یکی از داده‌محورترین صنایع در آموزش عالی است.

داده‌ها در ورزش‌های دانشگاهی کاربردهای گسترده‌ای دارند. تجزیه و تحلیل عملکرد، آمار و معیارهای دقیقی را در مورد عملکرد فیزیکی و تاکتیکی یک بازیکن ردیابی می‌کند، که به اصلاح برنامه‌های آموزشی برای حفظ آمادگی ورزشکاران کمک می‌کند. داده‌های مربوط به سلامت و پزشکی نیز بر پیشگیری و مدیریت آسیب‌ها، شناسایی عوامل خطر و برنامه‌های توانبخشی تأثیر می‌گذارد.

در بخش اداری، داده‌های ورزشکاران می‌تواند برای نظارت بر عملکرد تحصیلی (که بر واجد شرایط بودن ورزشی تأثیر می‌گذارد) استفاده شود، اطلاعات مالی در جوایز بورسیه ورزشی و الزامات قراردادی نقش دارد، و اطلاعات شخصی ورزشکاران حتی ممکن است به شرکت‌های بازاریابی برون‌سپاری شود تا به تبلیغ بازی‌های آتی در رسانه‌های اجتماعی کمک کند. داده‌ها در ورزش‌های دانشگاهی عملکرد ورزشی را بهبود می‌بخشد و در عین حال از سلامت، موفقیت تحصیلی و مشارکت ورزشکاران حمایت می‌کند و آن را به ابزاری ضروری در ورزش‌های مدرن تبدیل می‌کند.

نمونه‌هایی از داده‌های حساس مورد استفاده توسط ورزش‌های بین دانشگاهی عبارتند از:

اطلاعات شخصی قابل شناسایی (PII): اطلاعات شخصی اساسی، از جمله نام، آدرس، شماره تلفن، آدرس ایمیل و غیره.
سوابق بهداشتی و پزشکی: این داده‌ها تحت قوانین مانند HIPAA در ایالات متحده محافظت می‌شوند و شامل گزارش‌های آسیب، سوابق پزشکی، جزئیات توانبخشی، اطلاعات سلامت روان و غیره است.
سوابق تحصیلی: نمرات، ریزنمرات، برنامه درسی، وضعیت واجد شرایط بودن و غیره. این داده‌ها تحت FERPA در ایالات متحده محافظت می‌شوند.
اطلاعات مالی: داده‌های مربوط به بورسیه‌ها، کمک‌های تحصیلی، کمک‌های مالی، اطلاعات حساب بانکی برای واریز مستقیم بورسیه‌ها یا کمک هزینه‌ها و غیره.
داده‌های عملکرد ورزشی: آمار مربوط به عملکرد، رژیم‌های تمرینی، استراتژی‌ها و غیره.
اطلاعات قراردادی: قراردادها با مربیان اصلی، کارکنان، مربیان و غیره که ممکن است حاوی اطلاعات محرمانه مانند اطلاعات حقوق و دستمزد باشد.
سوابق ارتباطی: ارتباطات خصوصی بین مربیان، ورزشکاران، کارکنان و غیره.
اطلاعات استخدام: داده‌های مربوط به ورزشکاران دبیرستانی آینده‌دار، از جمله گزارش‌های شناسایی استعداد، اطلاعات تماس، گزارش‌های ارتباطی و غیره.

ارائه‌دهندگان خدمات شخص ثالث در ورزش‌های دانشگاهی

در هسته اصلی خود، ورزش‌های دانشگاهی یک تجارت است که برای موفقیت باید سودآور باشد. با این حال، برنامه‌های ورزشی اغلب با چالش برقراری تعادل بین اهداف مالی خود و تعهد خود به ارائه یک تجربه ورزشی با کیفیت بالا برای ورزشکاران خود مواجه هستند. برون‌سپاری عملیات تجاری به ارائه‌دهندگان خدمات شخص ثالث یکی از راه‌های دستیابی به این تعادل است.

با برون‌سپاری کارهای اداری و لجستیکی به فروشندگان شخص ثالث، برنامه‌های ورزشی می‌توانند بر روی آنچه در آن بهترین هستند تمرکز کنند: مربیگری و آموزش ورزشکاران خود برای موفقیت در زمین. این رویکرد به بخش‌های ورزشی اجازه می‌دهد تا منابع بیشتری را به عملکرد و موفقیت ورزشی اختصاص دهند، که می‌تواند منجر به افزایش درآمد و سودآوری شود.

علاوه بر آزاد کردن منابع، برون‌سپاری می‌تواند منجر به بهبود کارایی و صرفه‌جویی در هزینه شود. ارائه‌دهندگان خدمات شخص ثالث اغلب تخصص و تجربه لازم برای رسیدگی به عملیات تجاری پیچیده، مانند مدیریت حمایت‌های مالی، ترتیب دادن تدارکات سفر و پوشش بیمه و رسیدگی به فروش بلیط را دارند. با استفاده از تخصص این فروشندگان، برنامه‌های ورزشی می‌توانند عملیات خود را ساده کنند و هزینه‌ها را کاهش دهند.

فروشندگان شخص ثالث رایجی که یک بخش ورزشی دانشگاهی ممکن است از آنها استفاده کند عبارتند از:

ارائه‌دهندگان خدمات پزشکی ورزشی و مربیان ورزشی
مشاوران و معلمان تحصیلی
ارائه‌دهندگان خدمات مالی
مشاوران حقوقی و انطباق
شرکت‌های بازاریابی و روابط عمومی
آژانس‌های مسافرتی و ارائه‌دهندگان خدمات لجستیکی

بهترین شیوه‌ها برای مدیریت ریسک شخص ثالث در ورزش‌های دانشگاهی

یک برنامه TPRM برای هر برنامه ورزشی بین دانشگاهی که با فروشندگان شخص ثالث کار می‌کند ضروری است. مدیریت ریسک شخص ثالث فرآیند تجزیه و تحلیل و کنترل خطرات مرتبط با برون‌سپاری به فروشندگان یا ارائه‌دهندگان خدمات شخص ثالث است. این امر به ویژه برای بخش‌های ورزشی دانشگاهی با داده‌های حساس ورزشکاران مهم است.

بسته به نوع ریسک شخص ثالث که سازمان‌ها به دنبال به حداقل رساندن آن هستند، رویکردهای مختلفی به TPRM وجود دارد. بهترین رویکرد جامع است که به تمام انواع خطرات شخص ثالث می‌پردازد. در زیر برخی از بهترین شیوه‌ها برای گنجاندن در برنامه TPRM خود، به ویژه برای بخش‌های ورزشی دانشگاهی که به دنبال محافظت از داده‌های ورزشکاران هستند، آورده شده است:

بررسی دقیق و ارزیابی ریسک فروشنده

بخش‌های ورزشی باید با استفاده از ارزیابی‌های فروشنده هنگام انتخاب فروشندگان شخص ثالث، بررسی دقیق انجام دهند. بررسی دقیق شامل ارزیابی خطرات احتمالی قبل از ورود به توافق با یک فروشنده شخص ثالث است. ارزیابی‌های فروشنده این فرآیند را با ارزیابی و نظارت بر مشخصات ریسک فروشندگان شخص ثالث با تجزیه و تحلیل جنبه‌های مختلف عملیات آنها تسهیل می‌کند.

ارزیابی‌های فروشنده می‌تواند به نیازهای خاص یک سازمان تنظیم شود – به عنوان مثال، یک مدیر ورزشی می‌خواهد اطمینان حاصل کند که یک سرویس بازاریابی شخص ثالث از حریم خصوصی داده‌های شخصی یک ورزشکار محافظت می‌کند. یک ارزیابی فروشنده که اقدامات امنیت سایبری سازمان شخص ثالث را ارزیابی می‌کند، می‌تواند بینش‌هایی را در مورد استانداردهای حفاظت از داده آنها ارائه دهد، که می‌تواند به تعیین اینکه آیا این فروشنده برای بخش ورزشی مناسب است یا خیر، کمک کند.

UpGuard چگونه کمک می‌کند

ویژگی‌های ریسک فروشنده UpGuard یک رویکرد ساده‌شده به ارزیابی‌های فروشنده را در پلتفرم یکپارچه خود ارائه می‌دهد که ارزیابی‌های ریسک سریع و دقیقی را متناسب با روابط فروشنده شما ارائه می‌دهد.

ارزیابی‌های ریسک را بر اساس مواجهه با ریسک یک فروشنده به سازمان خود سفارشی کنید و ارزیابی‌های اولیه را با استفاده از رتبه‌بندی‌های امنیتی انجام دهید – یا با استفاده از کتابخانه پرسشنامه‌های امنیتی استاندارد صنعت، بررسی عمیق انجام دهید. Vendor Risk یک مکان را برای ارزیابی، اصلاح یا چشم‌پوشی از خطرات فروشنده فراهم می‌کند و یک تصویر دقیق و قابل حسابرسی از وضعیت امنیتی فروشنده شما ایجاد می‌کند.

برای کسب اطلاعات بیشتر در مورد نحوه ساده‌سازی ارزیابی‌های فروشنده توسط UpGuard Vendor Risk اینجا را ببینید >

مدیریت موجودی فروشنده

علاوه بر انتخاب و جذب فروشندگان شخص ثالث، مدیریت یک موجودی به‌روز فروشنده جنبه دیگری از مدیریت ریسک شخص ثالث برای بخش‌های ورزشی دانشگاهی است. مدیریت موجودی فروشنده شامل حفظ یک لیست به‌روز و جامع از تمام فروشندگان شخص ثالثی است که یک سازمان با آنها درگیر است، همراه با جزئیات مربوط به خدمات، قراردادها و مشخصات ریسک آنها.

بسته به دامنه و اندازه یک سازمان، ممکن است ده‌ها یا حتی صدها فروشنده به طور همزمان در قرارداد باشند. حفظ تمام اطلاعات فروشنده در یک مکان قابل دسترسی (شرایط قرارداد، تاریخ‌های تمدید، معیارهای عملکرد و غیره) دسترسی به اطلاعات کلیدی را بهبود می‌بخشد. یک موجودی فروشنده مدیریت‌شده همچنین یک نمای کلی واضح از چشم‌انداز ریسک یک سازمان ارائه می‌دهد و بینش‌هایی را در مورد وابستگی‌ها، خطرات و تأثیرات مرتبط با هر فروشنده ارائه می‌دهد.

در صورت نقض داده‌ها یا سایر حوادث امنیتی، یک موجودی فروشنده به خوبی نگهداری شده به شناسایی فروشندگان آسیب‌دیده و هماهنگی یک پاسخ سریع کمک می‌کند.

UpGuard چگونه کمک می‌کند

موجودی فروشنده در UpGuard Vendor Risk به شما کمک می‌کند تا به سرعت وضعیت امنیتی هر سازمانی را پیدا، ردیابی و نظارت کنید. می‌توانید فروشندگان را دسته‌بندی کنید، آنها را با معیارهای صنعت مقایسه کنید و ببینید که وضعیت امنیتی آنها در طول زمان چگونه تغییر می‌کند.

تمام فروشندگان نظارت‌شده در یک مکان متمرکز در پلتفرم ما قرار دارند و می‌توانید به راحتی فروشندگان را با استفاده از نوار جستجو پیدا کنید و آنها را بر اساس سطح فروشنده، نام، امتیاز یا برچسب مرتب کنید. اگر فروشندگانی خطراتی دارند که نیاز به اصلاح دارند، می‌توانید کل فرآیند اصلاح را در یک گردش کار خودکار انجام دهید. همچنین می‌توانید گزارش‌های سفارشی برای سهامداران مختلف با استفاده از کتابخانه گزارش‌های ما اجرا کنید.

برای کسب اطلاعات بیشتر در مورد نحوه مدیریت فروشندگان خود با استفاده از UpGuard Vendor Risk اینجا را ببینید >

نظارت و گزارش‌دهی مداوم

حفظ هوشیاری مداوم در مدیریت ریسک شخص ثالث برای حفظ امنیت و انطباق کسب و کار شما ضروری است. شما می‌توانید با نظارت و ارزیابی منظم وضعیت امنیتی فروشنده، ابتکاراتی که از حوزه امنیت سایبری مدیریت ریسک فروشنده ناشی می‌شوند، از مشکلات جلوگیری کنید. به عنوان مثال، تیم‌های ورزشی ممکن است بخواهند اطمینان حاصل کنند که فروشندگان شخص ثالثی که داده‌های محرمانه عملکرد تیم را مدیریت می‌کنند به طور مداوم امن هستند – و از نقض داده‌هایی که در آن یک حریف می‌تواند اطلاعاتی در مورد استراتژی بازی خصوصی آنها به دست آورد، جلوگیری می‌کنند.

نظارت و گزارش‌دهی مداوم اطلاعات ارزشمند و به موقعی را ارائه می‌دهد که به شما امکان می‌دهد خطرات احتمالی را به طور فعال شناسایی و برطرف کنید. این تشخیص زودهنگام می‌تواند به جلوگیری از تبدیل شدن خطرات به مشکلات بزرگ کمک کند. با گزارش‌دهی منظم، همچنین می‌توانید شفافیت و پاسخگویی را حفظ کنید، که تصمیم‌گیری آگاهانه در مورد فروشندگان خود را آسان‌تر می‌کند.

UpGuard چگونه کمک می‌کند

UpGuard Vendor Risk شامل رتبه‌بندی‌های امنیتی فوری است که به شما کمک می‌کند وضعیت امنیتی فروشندگان خود را از طریق رتبه‌بندی‌های امنیتی مبتنی بر داده، عینی و پویا درک کنید.

رتبه‌بندی‌های امنیتی ما با تجزیه و تحلیل فیدهای اطلاعاتی تهدید تجاری، منبع باز و اختصاصی معتبر و روش‌های جمع‌آوری داده غیرتهاجمی تولید می‌شوند. این امتیازات آسان برای درک به صورت روزانه به‌روز می‌شوند و بر اساس تجزیه و تحلیل دامنه‌ها و وضعیت امنیتی اساسی هر فروشنده است.

برای کسب اطلاعات بیشتر در مورد رتبه‌بندی‌های امنیتی UpGuard Vendor Risk اینجا را ببینید >

ممیزی‌ها و بررسی‌های انطباق منظم

ممیزی‌ها و بررسی‌های انطباق منظم تضمین می‌کند که فروشندگان شخص ثالث با مقررات قانونی مطابقت دارند و سازمان شما نیز همینطور. مدیریت ریسک شخص ثالث برای به حداقل رساندن خطرات قانونی، نظارتی و انطباقی که ممکن است بر سازمان شما تأثیر بگذارد در صورت عدم رعایت مقررات مختلف توسط یک شخص ثالث، کار می‌کند.

برخی از شناخته‌شده‌ترین مقررات داده‌ای که بر ورزش‌های دانشگاهی تأثیر می‌گذارند، قانون قابلیت حمل و پاسخگویی بیمه سلامت (HIPAA) و قانون حقوق آموزشی و حریم خصوصی (FERPA) هستند. اینها اطلاعات محافظت‌شده مربوط به سلامت و سوابق آموزشی ورزشکاران را تنظیم می‌کنند. علاوه بر این مقررات داده‌ای، NCAA نیز قوانین و مقررات خاص خود را در مورد استخدام، واجد شرایط بودن، کمک‌های مالی و غیره برای برنامه‌های ورزشی دانشگاهی دارد.

بخش‌های ورزشی باید اولویت دادن به ممیزی‌ها و بررسی‌های انطباق منظم از فروشندگان شخص ثالثی که خطر انطباق را برای سازمان آنها ایجاد می‌کنند، انجام دهند. این عمل تضمین می‌کند که طرف‌های ثالث با قوانین NCAA و مقررات قانونی قابل اجرا مطابقت دارند.

UpGuard چگونه کمک می‌کند

با استفاده از پرسشنامه‌های امنیتی قدرتمند و انعطاف‌پذیر داخلی UpGuard Vendor Risk، ارزیابی انطباق فروشنده شخص ثالث خود را تسریع کنید. کتابخانه پرسشنامه ما به شما امکان می‌دهد بینش عمیق‌تری در مورد امنیت فروشنده خود با انتخاب پرسشنامه‌ها بر اساس مقررات یا بهترین شیوه‌های خاص به دست آورید.

پرسشنامه‌های امنیتی ما انجام ممیزی و بررسی انطباق در مقررات و چارچوب‌های مختلف امنیت سایبری، از جمله ISO 27001، HECVAT، HIPAA و غیره را آسان می‌کند. به فروشندگان مهلت و یادآوری برای تکمیل پرسشنامه داده می‌شود و خطرات به طور خودکار بر اساس پاسخ‌های فروشنده شناسایی و ارائه می‌شوند تا بتوانید اصلاح یا چشم‌پوشی را درخواست کنید.

برای کسب اطلاعات بیشتر در مورد پرسشنامه‌های امنیتی UpGuard اینجا را ببینید >

UpGuard: نرم‌افزار شماره یک مدیریت ریسک شخص ثالث و تامین‌کننده

UpGuard مفتخر است که به عنوان نرم‌افزار شماره یک مدیریت ریسک شخص ثالث و تامین‌کننده در زمستان ۲۰۲۴، طبق G2، معتبرترین سایت بررسی همتا برای نرم‌افزار تجاری، انتخاب شده است. UpGuard همچنین به عنوان یک رهبر بازار در این دسته در مناطق آمریکا، APAC و EMEA برای ششمین فصل متوالی نامگذاری شده است که نشان‌دهنده اعتماد و اطمینان مشتریان به این پلتفرم است.

G2 محصولات را در دسته مدیریت ریسک شخص ثالث و تامین‌کننده بر اساس رضایت مشتری (بر اساس بررسی‌های کاربر) و حضور در بازار (با در نظر گرفتن سهم بازار، اندازه فروشنده و تأثیر اجتماعی) ارزیابی می‌کند. UpGuard به عنوان یک رهبر شناسایی شده است زیرا امتیازات بالایی در رتبه‌بندی‌های رضایت مشتری و حضور قابل توجه در بازار دارد.

اگر برنامه ورزشی دانشگاهی شما آماده ارتقای وضعیت امنیتی و مدیریت ریسک شخص ثالث خود است، سرمایه‌گذاری در UpGuard Vendor Risk را در نظر بگیرید.


ملکه ویکتوریا زمانی که تنها ۱۸ سال داشت، تاج‌گذاری کرد و سلطنتش ۶۳ سال به طول انجامید. او در دوره‌ای از تحولات بزرگ اقتصادی، سیاسی و اجتماعی، جایگاه سلطنت را احیا کرد.

تاریخ زندگی: ۱۸۱۹–۱۹۰۱
حوزه: سلطنت
نکته کلیدی: سلطنت در دوره‌ای از تغییرات عظیم که شاهد گسترش قابل توجه امپراتوری بریتانیا بود.

صعود به تاج و تخت
ویکتوریا خواهرزاده و تنها وارث زنده ویلیام چهارم بود. او در سال ۱۸۳۷ در سن ۱۸ سالگی ملکه شد. با وجود سن کم، ویکتوریا از آنچه در پیش دارد غافل نبود - او از کودکی برای نقش پادشاهی آموزش دیده و تربیت شده بود.
صعود ویکتوریا به تاج و تخت در ابتدا بسیار محبوب بود. اطلاعات کمی در مورد ملکه جدید وجود داشت و در چند هفته اول سلطنتش، اقدامات او به طور گسترده مورد بحث قرار گرفت. جمعیت زیادی از علاقه‌مندان در اولین حضور عمومی او شرکت کردند.

تصویر ویکتوریا و آلبرت با برخی از فرزندانشان
ازدواج با شاهزاده آلبرت
در سال ۱۸۴۰، در سن ۲۰ سالگی، ویکتوریا با پسر عموی خود، شاهزاده آلبرت از ساکس-کوبورگ و گوتا ازدواج کرد. در ابتدا او مشتاق بود تا اقتدار خود را بر شوهرش اعمال کند، حتی خانه آلبرت را برای او انتخاب می‌کرد. پویایی غیرمعمول ازدواج منبع اختلاف برای این زوج بود - آلبرت اغلب شکایت می‌کرد که هرگز نمی‌تواند واقعاً "سرور خانه" باشد.
با این حال، پس از دو سال ازدواج مشخص شد که آلبرت به شریک مسلط در رابطه تبدیل شده است. در همان زمان، ویکتوریا نقش مطیع و محبوب یک همسر را پذیرفت، همانطور که تصور می‌شد زنان به طور طبیعی نسبت به مردان پست‌تر و وابسته هستند. ویکتوریا به طور فزاینده‌ای به آلبرت در امور سیاسی، به ویژه در امور خارجه اعتماد می‌کرد. او اساساً به پادشاه در همه چیز به جز نام تبدیل شد و نوعی سلطنت دوگانه را تشکیل داد.

آسایشگاه و برج ساعت اسبورن از تراس پایین
"بهشتی کوچک"
برای فرار از فشارهای زندگی در لندن و ویندزور، در سال ۱۸۴۵ ویکتوریا و آلبرت یک ملک در جزیره وایت خریدند. تحت نظارت آلبرت، خانه اسبورن به عنوان یک اقامتگاه خانوادگی ساحلی برای خانواده رو به رشد آنها ساخته شد. ساخت آن در سال ۱۸۵۱ به پایان رسید.
آلبرت بر طراحی باغ‌های رسمی اطراف خانه نظارت کرد و همچنین پارک و زمین‌های تفریحی را بازسازی کرد. در سال‌های ۱۸۵۳-۱۸۵۴ یک کلبه سوئیسی چوبی برای سرگرمی و آموزش غیررسمی کودکان سلطنتی ساخته شد.
ویکتوریا برای بیش از ۵۰ سال از اسبورن به عنوان خانه تعطیلات استفاده می‌کرد، اما همچنین در آنجا از خانواده‌های سلطنتی خارجی و وزیران بازدیدکننده پذیرایی می‌کرد. او در خاطرات خود به آن به عنوان "بهشتی کوچک" اشاره می‌کرد.

بیشتر بدانید
مرگ آلبرت
شاهزاده آلبرت در سال ۱۸۶۱ در سن ۴۲ سالگی درگذشت. ویکتوریا هرگز بر مرگ او غلبه نکرد و وارد حالت سوگواری دائمی شد - او به طور معروف تا زمان مرگش ۴۰ سال بعد فقط لباس سیاه می‌پوشید.
ویکتوریا به طور کامل از زندگی عمومی کناره‌گیری کرد، در ابتدا با همدلی عمومی روبرو شد، اما محبوبیت او با گذشت سال‌های انزوا کاهش یافت. در سال ۱۸۷۱ یک بروشور با بررسی امور مالی ملکه و برجسته کردن فقدان وظایف عمومی او به طور گسترده منتشر شد.
در اواخر سال ۱۸۷۱، ادوارد، پسر ویکتوریا، شاهزاده ولز، به بیماری تیفوئید مبتلا شد. تصور می‌شد که او خواهد مرد، اما زنده ماند و باعث جشن عمومی زیادی شد. در سال ۱۸۷۲ ویکتوریا دستور برگزاری مراسم شکرگزاری برای پسرش را داد که نشان‌دهنده بازگشت او به زندگی عمومی و تغییر مجدد افکار عمومی به سمت او و سلطنت بود.

شومینه طاووس در اتاق دوربار در اسبورن. طاووس یک طرح رایج هندی است
امپراتریس هند و مادربزرگ اروپا
ویکتوریا در سال‌های پایانی سلطنت خود فعال‌تر شد. در سال ۱۸۷۶، دولت به او عنوان امپراتریس هند را اعطا کرد تا سلطنت را بیشتر با امپراتوری بریتانیا پیوند دهد. او خدمتکاران هندی را در خانواده خود استخدام کرد و هندی یاد گرفت، اگرچه هرگز از این کشور بازدید نکرد.
عشق او به فرهنگ هند در اسبورن منعکس شد، جایی که یک بال جدید در سال‌های ۱۸۹۰-۱۸۹۲ ساخته شد. اتاق ناهارخوری باشکوه در طبقه همکف به نام اتاق دوربار شناخته می‌شد - تزئینات غنی آن از سبک‌های معماری شمال هند الهام گرفته شده بود. گچ‌بری‌های پیچیده در اتاق دوربار توسط گچ‌کار هندی، بھائی رام سینگ اجرا شد.
تا زمان جشن طلایی در سال ۱۸۸۷، ویکتوریا به عنوان مادربزرگ اروپا شناخته می‌شد - فرزندانش با خانواده‌های سلطنتی اروپا ازدواج کرده بودند و نقش‌های کلیدی در امور اروپا ایفا می‌کردند. در سال ۱۹۱۴ نوه های ویکتوریا و آلبرت بر تخت‌های هشت کشور اروپایی نشستند. امروزه میراث ویکتوریا در سراسر جهان وجود دارد. صدها مجسمه ملکه، همراه با بی‌شمار خیابان‌ها و ساختمان‌های عمومی به نام او، او را به یکی از مشهورترین پادشاهان بریتانیا تبدیل کرده است.

بیشتر بدانید

#### اسبورن کشف کنید اسبورن، که در دهه ۱۸۴۰ به عنوان یک اقامتگاه تعطیلات برای ملکه ویکتوریا، شاهزاده آلبرت و فرزندانشان ساخته شد، به طور چشمگیری در جزیره وایت واقع شده است.
#### تولدها در اسبورن ویکتوریا و آلبرت بیشتر تولدهای خود را در اسبورن جشن می‌گرفتند. دریابید که سنت‌های تولد و هدایایی که مبادله می‌کردند چه چیزی در مورد زندگی خصوصی آنها به ما می‌گوید.
#### زنان در تاریخ درباره زندگی‌های قابل توجه برخی از زنانی که بر جامعه تأثیر گذاشته‌اند و سبک زندگی ما را شکل داده‌اند - از دوران آنگلو ساکسون تا قرن بیستم - بخوانید.
#### زنان پیشگام در لندن برخی از ساکنان مشهور لندن را کشف کنید که اولین گام‌های تاریخی را برای باز کردن فرصت‌های جدید برای زنان برداشتند و اکنون با پلاک‌های آبی گرامی داشته می‌شوند.


پیش از سال ۱۹۱۸ به هیچ زنی اجازه داده نمی‌شد در انتخابات پارلمانی رای دهد. در اوایل قرن بیستم، دو گروه اصلی در مبارزات برای حق رای زنان فعال بودند؛ عبارتی که برای توصیف حق رای به کار می‌رود. این دو گروه عبارت بودند از «طرفداران حق رای» که با روش‌های مسالمت‌آمیز مانند لابی‌گری مبارزه می‌کردند و «فعالان حق رای» که مصمم بودند به هر وسیله‌ای حق رای زنان را به دست آورند. مبارزات تندروانه آن‌ها گاهی شامل اعمال غیرقانونی و خشونت‌آمیز می‌شد که توجه زیادی را به خود جلب می‌کرد.