أخبار الذكاء الاصطناعي ليوم 14 يناير 2026: Gemini Personal Intelligence و GPT-5.2-Codex API

هذا الأسبوع في الذكاء الاصطناعي

يوم حافل لمنظومة الذكاء الاصطناعي: تكشف Google النقاب عن Personal Intelligence في Gemini، مما يتيح اتصالاً آمناً بتطبيقات Google للحصول على إجابات مخصصة حقاً. وتجعل OpenAI نموذج GPT-5.2-Codex متاحاً عبر واجهة برمجة التطبيقات Responses API الخاصة بها، بينما تنشر NotebookLM ميزة Data Tables لجميع المستخدمين.

تطلق Google ميزة Personal Intelligence في Gemini

14 يناير 2026 — تعلن Google عن Personal Intelligence، وهي ميزة جديدة تسمح لـ Gemini بالاتصال بشكل آمن بتطبيقات Google الخاصة بالمستخدم للحصول على إجابات مخصصة حقاً.

🔗 منشور X @GeminiApp | مدونة Google

التطبيقات القابلة للربط

يمكن لـ Gemini الآن استخلاص رؤى من:

التطبيق	البيانات التي يمكن الوصول إليها
Gmail	رسائل البريد الإلكتروني، المحادثات
Google Photos	الصور، الذكريات
Google Search	سجل البحث
YouTube	السجل، التفضيلات

حالات الاستخدام

تسلط Google الضوء على مثالين ملموسين:

التخطيط: يقترح Gemini وجهات و “hidden gems” تتكيف مع تفضيلاتك لرحلاتك المهنية أو الشخصية
التسوق: يتعلم Gemini أذواقك وتفضيلاتك لمساعدتك في العثور على العناصر التي تناسبك حقاً

Privacy first

تصر Google على تحكم المستخدم:

OFF افتراضياً: يجب تفعيل الميزة يدوياً
تحكم دقيق: تختار بالضبط التطبيقات التي تريد ربطها
قابلة للعكس: يمكنك تعطيلها في أي وقت

التوفر

الجانب	التفاصيل
الحالة	بيتا
المنطقة	الولايات المتحدة فقط
الاشتراكات	Google AI Pro و Ultra
التوسع	مخطط له مع تحسن الميزة

Personal Intelligence begins rolling out today as a beta to Google AI Pro and Ultra subscribers in the U.S. As the feature improves, availability will expand.

🇸🇦 يبدأ طرح Personal Intelligence اليوم كإصدار تجريبي لمشتركي Google AI Pro و Ultra في الولايات المتحدة. ومع تحسن الميزة، سيتوسع نطاق التوفر. — @GeminiApp

GPT-5.2-Codex متاح في Responses API

14 يناير 2026 — تعلن OpenAI عن توفر GPT-5.2-Codex في واجهة برمجة التطبيقات Responses API الخاصة بها، وهو نفس النموذج المستخدم في Codex.

🔗 منشور X @OpenAIDevs | التوثيق

القدرات

يتفوق GPT-5.2-Codex في مهام التطوير المعقدة وطويلة الأمد:

المهمة	الوصف
Building features	بناء ميزات جديدة كاملة
Refactoring	إعادة هيكلة وتحسين الكود الحالي
Bug hunting	تحديد وتصحيح الأخطاء
Security	الكشف عن الثغرات في قواعد الكود

الأكثر قدرة سيبرانياً

تؤكد OpenAI أن GPT-5.2-Codex هو نموذجهم الأكثر قدرة في مجال الأمن السيبراني، وهو قادر على:

العثور على الثغرات في قواعد الكود
فهم العيوب الأمنية
اقتراح تصحيحات

السياق

تم إطلاق GPT-5.2-Codex في 18 ديسمبر 2025 حصرياً في Codex. يسمح فتح API هذا الآن للمطورين بدمج هذا النموذج في تطبيقاتهم وسير عملهم الخاص.

تنشر NotebookLM ميزة Data Tables للجميع

14 يناير 2026 — تعلن NotebookLM عن الطرح العام لـ Data Tables، وهي ميزة تحول الملاحظات تلقائياً إلى جداول منظمة.

🔗 منشور X @NotebookLM

أمثلة على المطالبات (Prompts)

تقترح NotebookLM قوالب وفقاً لحالات الاستخدام:

المجال	المطالبة المقترحة
العمل	تحويل ملاحظات اجتماعي إلى جدول بالأعمدة: الإجراء، الفئة، الأولوية، المسؤول
العلوم	إنشاء جدول لنتائج التجارب السريرية: الدراسة، السنة، الطريقة، حجم العينة، الإحصائيات
السفر	جدول الوجهات: المدينة، أفضل وقت، التكلفة المقدرة/يوم
المدرسة	جدول الأحداث التاريخية: الاسم، الدولة، التاريخ، الشخصيات الرئيسية، العواقب الاقتصادية

ما الذي يتغير

تسمح Data Tables بالانتقال فوراً من الملاحظات الخام إلى بيانات منظمة وقابلة للتنفيذ، مما يجعلها مثالية للتحليل والمقارنة.

تدعم Anthropic برنامج ARPA-H PCX

14 يناير 2026 — تعلن Anthropic عن دعمها لبرنامج PCX (Pediatric Care eXpansion) التابع لـ ARPA-H، وهو جهد بقيمة 50 مليون دولار لتحسين رعاية الأطفال.

🔗 منشور X @AnthropicAI | بيان ARPA-H

برنامج PCX

الجانب	التفاصيل
الميزانية	50 مليون دولار
النطاق	200+ مستشفى للأطفال
التركيز الأولي	سرطان الدماغ لدى الأطفال
الهدف	تقليل رحلة الرعاية من سنوات إلى أسابيع

كيف يعمل

يهدف البرنامج إلى مشاركة البيانات بين المستشفيات حول الحالات المعقدة، مما يسمح للأطباء بالتعلم من الحالات المماثلة التي عولجت في أماكن أخرى.

We’re supporting ARPA-H’s PCX program—a $50M effort to share data between 200+ pediatric hospitals on complex cases, beginning with pediatric cancer. The goal is to help doctors learn from similar cases and shorten the care journey from years to weeks.

🇸🇦 نحن ندعم برنامج PCX التابع لـ ARPA-H - وهو جهد بقيمة 50 مليون دولار لمشاركة البيانات بين أكثر من 200 مستشفى للأطفال حول الحالات المعقدة، بدءاً من سرطان الأطفال. الهدف هو مساعدة الأطباء على التعلم من الحالات المماثلة وتقصير رحلة الرعاية من سنوات إلى أسابيع. — @AnthropicAI

ElevenLabs: 230 مقابلة عملاء في 24 ساعة مع Agents

13 يناير 2026 — تشارك ElevenLabs حالة استخدام مذهلة لـ Agents المحادثة الخاصة بها: 230 مقابلة عملاء أجريت في أقل من 24 ساعة لتطبيقهم Eleven Reader.

🔗 منشور X @elevenlabsio | توثيق Agents

المشكلة التي تم حلها

النهج	المزايا	العيوب
المقابلات المباشرة	رؤى عميقة	لا تتوسع
الاستطلاعات	تتوسع بسهولة	تفقد الفروق الدقيقة
Agents المحادثة	عمق + توسع	أفضل ما في العالمين

النتائج الكمية

المقياس	النتيجة
المقابلات المكتملة	230
الوقت الإجمالي	< 24 ساعة
معدل النجاح	85% في الموضوع وناجحة
متوسط المدة	10 دقائق لكل مكالمة
Time-to-production	رؤى تم تسليمها في اليوم التالي

نشر سريع

تم بناء وكيل المقابلات ونشره في أقل من يوم واحد. استخدمت ElevenLabs ميزة Analysis لتقييم كل مكالمة واستخراج بيانات منظمة من النصوص.

Key learnings

95% من المستجيبين تفاعلوا بشكل طبيعي دون أن يدركوا أنهم يتحدثون إلى ذكاء اصطناعي
21% من قراء الخيال طلبوا دعم شخصيات متعددة للحوارات
مستخدم واحد: “مقابلة خدمة العملاء هذه هي تجربة الذكاء الاصطناعي الأكثر روعة التي خضتها على الإطلاق”

ما يثبته هذا

تسمح وكلاء الذكاء الاصطناعي للمحادثة بإجراء أبحاث المستخدم على نطاق عالمي، 24/7، مع الحفاظ على ثراء التبادلات النوعية.

ما يعنيه هذا

Personal Intelligence من Google تمثل تطوراً كبيراً لمساعدي الذكاء الاصطناعي. من خلال ربط Gemini بالبيانات الشخصية للمستخدم، تنشئ Google مساعداً سياقياً حقاً. ستكون الخصوصية العامل الرئيسي للتبني.

GPT-5.2-Codex API تضفي الطابع الديمقراطي على الوصول إلى أفضل نموذج برمجة من OpenAI. يمكن للمطورين الآن بناء أدوات تطوير معززة بالذكاء الاصطناعي دون المرور عبر Codex. التركيز على الأمن السيبراني ملحوظ.

Data Tables من NotebookLM تؤكد استراتيجية Google لتحويل NotebookLM إلى أداة إنتاجية كاملة، وليس مجرد منشئ بودكاست بالذكاء الاصطناعي.

انخراط Anthropic في الرعاية الصحية عبر ARPA-H يظهر نهجاً مختلفاً عن OpenAI: شراكات مؤسسية مقابل الاستحواذ على شركات ناشئة.

ElevenLabs تثبت بمقاييس ملموسة نضج وكلائها للمحادثة: معدل نجاح 85%، نشر في أقل من يوم، وقبل كل شيء 95% من المستخدمين الذين لم يدركوا أنهم يتحدثون إلى ذكاء اصطناعي. إنها حالة استخدام قابلة للتكرار لأي شركة تتطلع إلى توسيع نطاق أبحاث المستخدم الخاصة بها.