تقدم تطبيقات Microsoft 365، بما في ذلك Word وPowerPoint، الآن نصا بديلا تم إنشاؤه الذكاء الاصطناعي (نص بديل) لدعم إمكانية الوصول. يوفر النص البديل أوصافا مكتوبة للصور، مما يساعد الأشخاص الذين يستخدمون برامج قراءة الشاشة على فهم المحتوى المرئي بشكل أفضل.
يمكنك الحصول على نص بديل تم إنشاؤه الذكاء الاصطناعي بطريقتين: تلقائيا أو عند الطلب، اعتمادا على جهازك.
-
على Copilot+أجهزة الكمبيوتر الشخصية، يتم إنشاء النص البديل تلقائيا ومحليا عند إدراج صورة. يعمل نموذج الذكاء الاصطناعي المضمن بالكامل على الجهاز، ولا تتركه أي بيانات.
-
على جميع الأجهزة الأخرى، لا يحدث الإنشاء التلقائي عند إدراج الصورة. بدلا من ذلك، يمكنك طلب نص بديل يدويا من جزء النص البديل أو مساعد إمكانية وصول ذوي الاحتياجات الخاصة. عند القيام بذلك، يتم إرسال الصورة بأمان إلى نموذج سحابة Microsoft، ويتم إرجاع وصف لمراجعتك. لمعرفة المزيد، يرجى الرجوع إلى - نص بديل أكثر ثراء في Word وPowerPoint، مدعوما الذكاء الاصطناعي التوليدية.
في كل حالة، يتم تسمية الأوصاف التي تم إنشاؤها الذكاء الاصطناعي بوضوح بإخلاء المسؤولية يشير إلى أنها قد تكون غير دقيقة.
Copilot+أجهزة الكمبيوتر هي أجهزة Windows تحتوي على وحدة معالجة عصبية (NPU) بسعة > 40 TOPS. وحدات NPUs هي مكون أجهزة متخصص مصمم لتشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي بكفاءة وخاصة على الجهاز. يسمح هذا لميزات مثل التسمية التوضيحية للصور بالعمل دون الحاجة إلى اتصال بالإنترنت أو إرسال البيانات إلى السحابة. تعرف على المزيد حول Copilot+ أجهزة الكمبيوتر الشخصية وأجهزة الكمبيوتر Windows 11 من Surface
لا. مطلوب اشتراك Microsoft 365، ولكن ترخيص M365 Copilot ليس ضروريا.
تعد الخصوصية وحماية البيانات أساسية لتصميم هذه الميزة:
-
عند استخدام Copilot+أجهزة الكمبيوتر الشخصية، تتم معالجة جميع المعالجات محليا على جهازك.
-
عند استخدام الإنشاء المستند إلى السحابة، يتم إرسال بيانات الصورة ومعالجتها بأمان فقط استجابة لطلبك الصريح.
-
يتم إنشاء النص البديل فقط من المحتوى المرئي للصورة - لا يستخدم Microsoft 365 البيانات التنظيمية (على سبيل المثال، Microsoft Graph) للتأثير على الوصف.
-
لا يتم الاحتفاظ بأي بيانات صورة أو استخدامها لتدريب النماذج المستقبلية.
تم تصميم النص البديل الذي تم إنشاؤه الذكاء الاصطناعي لدعم إمكانية وصول ذوي الاحتياجات الخاصة وقد لا يكون دائما دقيقا تماما. يمكن أن تكون الأوصاف غير كاملة أو عامة بشكل مفرط أو غير دقيقة.
الميزة مخصصة فقط لإمكانية وصول ذوي الاحتياجات الخاصة ولا يجب استخدامها من أجل:
-
الكشف عن المشاعر أو التفسير
-
تحديد الأفراد أو السمات الحساسة
-
القرارات القانونية أو الطبية أو المالية أو المتعلقة بالعمل
-
المراقبة أو جمع المعلومات
يتم تشجيع المستخدمين بشدة على مراجعة النص البديل الذي تم إنشاؤه ومراجعته حسب الاقتضاء، خاصة بالنسبة للمحتوى الحساس أو المتخصص. حيثما كان ذلك مناسبا، يمكن وضع علامة على الصور على أنها أوصاف مزخرفة، أو تأليفها يدويا.
إذا كنت تستخدم جهاز Copilot+PC وترغب في تعطيل إنشاء النص البديل التلقائي، فانتقل إلى:خيارات > الملفات > إمكانية الوصول > إلغاء تحديد تمكين الخيار لإنشاء نص بديل باستخدام الذكاء الاصطناعي.
على الأجهزة الأخرى، لا يتم تمكين الإنشاء التلقائي بشكل افتراضي، ويجب طلب النص البديل يدويا.
تم تقييم النماذج الأساسية باستخدام مجموعة متنوعة من الصور في العالم الحقيقي، مثل الصور والرسومات التخطيطية ولقطات الشاشة والرسوم البيانية للمعلومات. ركز الاختبار على الدقة والأهمية وفعالية إمكانية الوصول. تضمن التقييم مزيجا من المراجعين البشريين وفحوصات الجودة التلقائية، جنبا إلى جنب مع مراجعات الذكاء الاصطناعي المسؤولة واختبار السلامة.
نعم. عند إنشاء نص بديل باستخدام خدمات الإنترنت، لا يتم دعم اللغات التالية: Quechua و Konkani وAmharic والغيلية الاسكتلندية والماوري. تظل جميع اللغات الأخرى المدعومة سابقا متوفرة.
عند إنشاء نص بديل مباشرة على جهاز Copilot+PC (دون استخدام خدمات الإنترنت)، تكون اللغة الإنجليزية هي اللغة الوحيدة المدعومة حاليا. يمكن إضافة دعم للغات إضافية في التحديثات المستقبلية.
|
تعليمة برمجية للغة |
اسم اللغة |
|---|---|
|
af-za |
الأفريكانية (جنوب أفريقيا) |
|
sq-AL |
الألبانية (ألبانيا) |
|
am-ET |
الأمهرية (إثيوبيا) |
|
ar-SA |
العربية (المملكة العربية السعودية) |
|
hy-AM |
الأرمنية (أرمينيا) |
|
AS-IN |
الأسامية (الهند) |
|
az-Latn-AZ |
البرنامج النصي الأذربيجاني واللاتيني (أذربيجان) |
|
eu-es |
الباسك (إسبانيا) |
|
be-BY |
البيلاروسية (بيلاروس) |
|
bn-BD |
البنغالية (بنغلاديش) |
|
bn-IN |
البنغالية (الهند) |
|
bs-Latn-BA |
البوسنية، النص اللاتيني (البوسنة والهرسك) |
|
bg-BG |
البلغارية (بلغاريا) |
|
ca-es |
الكتالانية (إسبانيا) |
|
zh-CN |
الصينية (المبسطة، الصين) |
|
zh-tw |
الصينية (التقليدية، تايوان) |
|
الموارد البشرية |
الكرواتية (كرواتيا) |
|
cs-CZ |
التشيكية (جمهورية التشيك) |
|
da-DK |
الدانمركية (الدانمرك) |
|
prs-AF |
الداري (أفغانستان) |
|
nl-NL |
الهولندية (هولندا) |
|
et-EE |
الإستونية (إستونيا) |
|
fil-PH |
الفلبينية (الفلبين) |
|
fi-FI |
الفنلندية (فنلندا) |
|
fr-FR |
الفرنسية (فرنسا) |
|
gl-es |
الغاليسية (إسبانيا) |
|
ka-GE |
الجورجية (جورجيا) |
|
de-DE |
الألمانية (ألمانيا) |
|
el-gr |
اليونانية (اليونان) |
|
gu-IN |
الغوجاراتية (الهند) |
|
he-IL |
العبرية (إسرائيل) |
|
مرحبا في |
الهندية (الهند) |
|
hu-HU |
الهنغارية (هنغاريا) |
|
is-IS |
الأيسلندية (أيسلندا) |
|
id-id |
الإندونيسية (إندونيسيا) |
|
ga-IE |
الأيرلندية (أيرلندا) |
|
it-IT |
الإيطالية (إيطاليا) |
|
ja-JP |
اليابانية (اليابان) |
|
kn-IN |
كانادا (الهند) |
|
kk-KZ |
الكازاخستانية (كازاخستان) |
|
km-KH |
الخمير (كمبوديا) |
|
kok-IN |
كونكاني (الهند) |
|
ko-KR |
الكورية (كوريا الجنوبية) |
|
ky-KG |
القيرغيزية (قيرغيزستان) |
|
lv-LV |
اللاتفية (لاتفيا) |
|
lt-LT |
الليتوانية (ليتوانيا) |
|
lb-lu |
لوكسمبورغ (لوكسمبورغ) |
|
mk-MK |
المقدونية (جمهورية مقدونيا الشمالية) |
|
ms-my |
الماليزية (ماليزيا) |
|
ml-IN |
مالايالام (الهند) |
|
mt-MT |
المالطية (مالطا) |
|
mi-NZ |
الماوري (نيوزيلندا) |
|
mr-IN |
الماراثية (الهند) |
|
mn-MN |
المنغولية (منغوليا) |
|
ne-NP |
النيبالية (نيبال) |
|
nb-NO |
النرويجية بوكمال (النرويج) |
|
nn-NO |
النرويجية نينورسك (النرويج) |
|
أو IN |
Odia / Oriya (الهند) |
|
fa-IR |
الفارسية / الفارسية (إيران) |
|
pl-pl |
البولندية (بولندا) |
|
pt-BR |
البرتغالية (البرازيل) |
|
pt-pt |
البرتغالية (البرتغال) |
|
pa-IN |
البنجابية (الهند) |
|
quz-PE |
الكويتشوا (بيرو) |
|
ro-RO |
الرومانية (رومانيا) |
|
ru-RU |
الروسية (روسيا) |
|
gd-GB |
الغيلية الاسكتلندية (المملكة المتحدة) |
|
sr-cyrl-ba |
الصربية، السيريلية (البوسنة والهرسك) |
|
sr-Cyrl-RS |
الصربية، السيريلية (صربيا) |
|
sr-Latn-RS |
الصربية واللاتينية (صربيا) |
|
sd-Arab-PK |
السندية، البرنامج النصي العربي (باكستان) |
|
si-LK |
السنهالية (سريلانكا) |
|
sk-sk |
السلوفاكيّة (سلوفاكيا) |
|
sl-SI |
السلوفانية (سلوفينيا) |
|
es-ES |
الإسبانية (إسبانيا) |
|
sw-KE |
السواحيلية (كينيا) |
|
sv-SE |
السويدية (السويد) |
|
ta-IN |
التاميلية (الهند) |
|
tt-RU |
التتار (روسيا) |
|
te-IN |
التيلوجو (الهند) |
|
th-TH |
التايلاندية (تايلاند) |
|
tr-TR |
التركية (تركيا) |
|
tk-TM |
التركمان (تركمانستان) |
|
uk-UA |
الأوكرانية (أوكرانيا) |
|
your-PK |
الأوردية (باكستان) |
|
ug-CN |
الويغور (الصين) |
|
uz-Latn-UZ |
الأوزبكية، النص اللاتيني (أوزبكستان) |
|
ca-ES-valencia |
فالنسيان (كاتالانية، إسبانيا) |
|
vi-VN |
الفيتنامية (فيتنام) |
|
cy-GB |
الويلزية (المملكة المتحدة) |
التزام Microsoft’الذكاء الاصطناعي والخصوصية المسؤولة
تعمل Microsoft على التقدم الذكاء الاصطناعي بشكل مسؤول منذ عام 2017، عندما حددنا مبادئ الذكاء الاصطناعي الخاصة بنا وقمنا بتشغيل نهجنا في وقت لاحق من خلال معيار الذكاء الاصطناعي المسؤول. الخصوصية والأمان هما مبدآن أساسيان لنا عندما نقوم بتطوير أنظمة الذكاء الاصطناعي وتوزيعها. نحن نعمل على مساعدة عملائنا على استخدام منتجاتنا الذكاء الاصطناعي بطريقة مسؤولة، ومشاركة تعلمنا، وبناء مشاركات مستندة إلى الثقة. لمزيد من المعلومات حول جهودنا الذكاء الاصطناعي المسؤولة، والمبادئ التي ترشدنا، والأدوات والقدرات التي أنشأناها لضمان تطوير التكنولوجيا الذكاء الاصطناعي بمسؤولية، راجع الذكاء الاصطناعي المسؤولة.
إخلاء المسؤولية: التحيز والقوالب النمطية والمحتوى غير المأرض
على الرغم من التدريب القوي من قبل OpenAI وتطبيق ضمانات الذكاء الاصطناعي المسؤولة من Microsoft، فإن المحتوى الذي تم إنشاؤه الذكاء الاصطناعي ليس مثاليا. هذه الأنظمة احتمالية وقد تنتج أحيانا أوصافا متحيزة أو نمطية أو غير مؤرضة. بينما تطبق Microsoft تقنيات التصفية والتكاتف الأحمر واعتدال المحتوى للتخفيف من المخاطر، لا يمكن دائما منع جميع المخرجات غير المناسبة أو غير الصحيحة.
قد ينشئ النظام أوصافا أقل دقة أو أقل فائدة للصور غير الواضحة بشكل كبير، أو المجردة، أو التباين المنخفض (على سبيل المثال، الأسود والأبيض)، أو تحتوي على مشاهد مرئية معقدة مع الحد الأدنى من العناصر التي يمكن تمييزها. قد يؤدي ضبابية الوجه، المطبقة للخصوصية، إلى تقليل التفاصيل المتوفرة في الإخراج في بعض الأحيان. يدعم النظام حاليا ملفات الصور الثابتة فقط وينفذ أفضل أداء مع مرئيات واضحة ومضاءة جيدا.
يجب أن يدرك المستخدمون أن اقتراحات النص البديل قد تعكس التحيزات النظامية الموجودة في بيانات التدريب أو سلوك النموذج. بالنسبة لحالات الاستخدام الحرجة، يوصى بالأوصاف المكتوبة من قبل الإنسان.
لمزيد من التفاصيل حول القيود المعروفة للمحتوى الذي تم إنشاؤه الذكاء الاصطناعي، راجع Azure OpenAI Transparency Note، والتي تتضمن مراجع إلى LLMs خلف خدمة النص البديل.
