تفسير تعديلات سياسة Nano Banana Pro لشهر يناير 2026: تغييرين رئيسيين في تصفية IMAGE_SAFETY وقيود الملكية الفكرية المشهورة

أجرت خدمة توليد الصور بالذكاء الاصطناعي Nano Banana Pro التابعة لشركة جوجل تعديلات مهمة على سياساتها في نهاية يناير 2026 (حوالي 24 يناير). وقد أثار تغييرين رئيسيين اهتماماً واسعاً في مجتمع المطورين: تعزيز فلترة محتوى IMAGE_SAFETY بشكل ملحوظ، وفرض قيود صارمة على توليد شخصيات الـ IP (الملكية الفكرية) الشهيرة. في هذا المقال، سنقوم بتحليل هذه الديناميكيات بعمق لمساعدة المطورين على فهم خلفية التغييرات وإيجاد الحلول المناسبة.

القيمة المحورية: استغرق 3 دقائق لفهم جوهر تعديلات سياسة Nano Banana Pro، والأسباب الكامنة وراءها، وتأثيراتها الفعلية، مع التعرف على 5 استراتيجيات للتعامل معها.

معلومات أساسية حول تعديلات سياسة Nano Banana Pro

نظرة سريعة على الحدث

شرح مفصل للتغييرين الأساسيين

التغيير الأول: قيود على توليد شخصيات الـ IP الشهيرة

وصف الظاهرة:

عند محاولة توليد صور تحتوي على شخصيات من علامات تجارية مشهورة (مثل ديزني، مارفل، حرب النجوم، إلخ)، سيقوم النظام برفض الطلب. محتوى الـ IP الذي كان يمكن توليده بشكل طبيعي في السابق، يقوم الآن بتفعيل آلية حماية حقوق النشر.

نطاق الـ IP المتأثرة:

مثال على رسالة الخطأ:

{
  "finishReason": "SAFETY",
  "finishMessage": "The image was filtered because it may contain copyrighted characters or content."
}

التغيير الثاني: تعزيز فلترة محتوى IMAGE_SAFETY

وصف الظاهرة:

أصبحت مراجعة سلامة المحتوى أكثر صرامة. المحتوى الذي كان متوافقاً ويمكن توليده سابقاً (مثل صور منتجات التجارة الإلكترونية، تصوير الأزياء، إلخ)، قد يؤدي الآن إلى تفعيل فلترة IMAGE_SAFETY.

مثال على رسالة الخطأ النموذجية:

{
  "finishReason": "IMAGE_SAFETY",
  "finishMessage": "Unable to show the generated image. The image was filtered out because it violated Google's Generative AI Prohibited Use policy. You will not be charged for blocked images. Try rephrasing the prompt. If you think this was an error, send feedback.",
  "safetyInfo": {
    "category": "HARM_CATEGORY_SEXUALLY_EXPLICIT",
    "blocked": true
  }
}

السيناريوهات المتأثرة:

تحليل خلفية تعديل سياسة Nano Banana Pro

بدفع من دعوى ديزني لحماية حقوق الطبع والنشر

في ديسمبر 2025، أرسلت شركة ديزني (Disney) رسالة "التوقف والكف" (Cease and Desist Letter) إلى Google، تتهم فيها خدمة توليد الصور بالذكاء الاصطناعي من Google بارتكاب "انتهاكات واسعة النطاق لحقوق الطبع والنشر".

نقاط اتهام ديزني الأساسية:

استشهدت ديزني في خطابها بأدلة تُظهر قدرة المستخدمين على توليد صور لشخصياتها عبر "موجه" نصي بسيط، معتبرة أن Google "تتعمد تضخيم نطاق انتهاكاتها" (intentionally amplifying the scope of its infringement).

🎯 معلومات خلفية: من المثير للاهتمام أنه في الوقت الذي اتهمت فيه ديزني Google بالانتهاك، أعلنت أيضاً عن تعاون بقيمة مليار دولار مع OpenAI لترخيص استخدام شخصياتها في منصة Sora للفيديو. وهذا يشير إلى أن ديزني لا تعارض التوليد بالذكاء الاصطناعي في حد ذاته، بل تطالب بالحصول على تراخيص رسمية وتقاسم للأرباح التجارية.

تزايد ضغوط الامتثال في الصناعة

بالإضافة إلى ديزني، رفعت مجموعات من الفنانين البصريين دعاوى قضائية ضد Google بتهمة استخدام أعمالهم لتدريب نموذج Imagen دون الحصول على إذن. دفعت هذه الضغوط القانونية شركة Google إلى تعزيز تصفية المحتوى بشكل استباقي.

تعديلات Google على مستوى السياسات

قامت Google في ديسمبر 2024 بتحديث "سياسة الاستخدام المحظور للذكاء الاصطناعي التوليدي"، حيث منعت صراحة:

• توليد محتوى ينتهك حقوق الملكية الفكرية لأطراف ثالثة.
• استخدام البيانات الشخصية أو السمات البيومترية دون موافقة.
• توليد محتوى التزييف العميق (Deepfake).
• توليد صور حميمية غير مرغوب فيها.

يُعد تعديل سياسة Nano Banana Pro الحالي تجسيداً ملموساً لتطبيق Google لهذه السياسات على مستوى المنتج.

تحليل آلية تصفية IMAGE_SAFETY في Nano Banana Pro

مبدأ عمل الفلتر

يعتمد نظام تصفية الأمان في Nano Banana Pro على آلية مراجعة متعددة الطبقات:

الطبقة الأولى: مراجعة الموجه (Prompt)

• تحليل الموجهات النصية التي يدخلها المستخدم.
• اكتشاف الكلمات المفتاحية الحساسة والنوايا الدلالية.
• تحديد الأوصاف المحتمل ارتباطها بحقوق الطبع والنشر.

الطبقة الثانية: مراقبة عملية التوليد

• اكتشاف خصائص الصورة أثناء توليدها في الوقت الفعلي.
• مقارنتها بقاعدة بيانات خصائص الملكية الفكرية المعروفة.
• تقييم درجات أمان المحتوى.

الطبقة الثالثة: مراجعة المخرجات

• إجراء فحص شامل للصورة النهائية.
• تطبيق مصنفات فئات الضرر (HARM_CATEGORY).
• اتخاذ قرار بالسماح بمرور الصورة أو حجبها.

تفاصيل فئات التصفية

لماذا يتم حجب المحتوى الممتثل أحياناً؟

هناك الكثير من التعليقات على منتديات المطورين: لماذا يتم حجب صور منتجات الملابس الداخلية العادية الخاصة بالمتاجر الإلكترونية بواسطة IMAGE_SAFETY؟

تحليل الأسباب:

1. إفراط نماذج الأمان في التوافق (Overfitting): لضمان عدم تسريب أي محتوى مخالف، يميل نموذج الأمان إلى "الحظر الاحترازي" حتى في حالات الشك.
2. نقص الحكم على السياق: يجد النظام صعوبة في التمييز بين "صورة منتج تجارة إلكترونية" و"المحتوى غير اللائق".
3. تشديد السياسة العامة: تحت ضغط الدعاوى القضائية، اختارت Google رفع عتبة التصفية الإجمالية.
4. قرارات الصندوق الأسود: لا يستطيع المستخدمون معرفة القاعدة المحددة التي تم تفعيلها.

💡 رؤية تقنية: من خلال ميزة تحليل سجلات الطلبات في منصة APIYI apiyi.com، يمكن للمطورين فهم الأسباب المحددة لرفض الطلبات بشكل أوضح، مما يساعد في تحسين استراتيجيات صياغة الموجهات.

تأثير تعديلات سياسة Nano Banana Pro على المطورين

التأثير المباشر

التأثير على مستوى الأعمال

لقطاع التجارة الإلكترونية:

• الحاجة إلى تعديل حلول توليد صور المنتجات بالذكاء الاصطناعي لشركات الملابس.
• التأثير الأبرز يظهر في فئتي الملابس الداخلية وملابس السباحة.
• قد يتطلب الأمر العودة إلى التصوير التقليدي أو الانتقال إلى خدمات أخرى.

لمنشئي المحتوى:

• فرض قيود على إنتاج الأعمال المشتقة وصور المعجبين.
• الحاجة إلى المزيد من التصاميم الأصلية بدلاً من الاقتباس من الملكية الفكرية (IP) القائمة.
• انخفاض مرونة وحرية الإبداع إلى حد ما.

لمطوري تطبيقات الذكاء الاصطناعي:

• الحاجة لإضافة المزيد من منطق معالجة الأخطاء في المنتجات.
• احتمال تراجع تجربة المستخدم بسبب عمليات الحظر المتكررة.
• قد يتطلب الأمر إدخال خدمات بديلة لتوليد الصور كاحتياطي.

5 استراتيجيات للتعامل مع تعديلات سياسة Nano Banana Pro

الاستراتيجية الأولى: تحسين صياغة الموجهات (Prompts)

للتعامل مع التصنيف الخاطئ لـ IMAGE_SAFETY، يمكن محاولة تعديل طريقة صياغة الموجه:

# قبل التحسين - عرضة للحظر
prompt_before = "model wearing lace bra, fashion photography"

# بعد التحسين - تقليل احتمالية التصنيف الخاطئ
prompt_after = "fashion catalog photo, model in elegant intimate apparel, professional studio lighting, clean background"

تقنيات التحسين:

الاستراتيجية الثانية: تعديل إعدادات فلترة الأمان

إذا كنت تستخدم نسخة Vertex AI من Imagen، يمكنك محاولة تعديل عتبة فلترة الأمان:

from google.cloud import aiplatform
from vertexai.preview.vision_models import ImageGenerationModel

# تعديل إعدادات الأمان
safety_settings = {
    "HARM_CATEGORY_SEXUALLY_EXPLICIT": "BLOCK_ONLY_HIGH",
    "HARM_CATEGORY_DANGEROUS_CONTENT": "BLOCK_ONLY_HIGH",
}

model = ImageGenerationModel.from_pretrained("imagen-3.0")
response = model.generate_images(
    prompt="your prompt here",
    safety_filter_level="block_only_high"  # تقليل حساسية الفلترة
)

⚠️ ملاحظة: لا يمكن تعديل إعدادات الأمان عبر النسخة المجانية من AI Studio؛ يتطلب الأمر استخدام نسخة Vertex AI المدفوعة.

الاستراتيجية الثالثة: استخدام خدمات بديلة لتوليد الصور

عندما لا يكون Nano Banana Pro مناسبًا، يمكن النظر في خدمات توليد الصور الأخرى:

🚀 تبديل سريع: من خلال منصة APIYI apiyi.com، يمكن للمطورين استخدام واجهة برمجة تطبيقات موحدة لاستدعاء نماذج توليد صور متعددة، مما يتيح التبديل السريع دون الحاجة لتعديل الكود. عند تعثر إحدى الخدمات، يمكن الانتقال بسلاسة إلى الخدمة البديلة.

الاستراتيجية الرابعة: بناء آلية تحمل أخطاء متعددة النماذج

تنفيذ منطق "التراجع التلقائي" (fallback) في تطبيقك:

import openai

client = openai.OpenAI(
    api_key="YOUR_API_KEY",
    base_url="https://api.apiyi.com/v1"  # استخدام واجهة APIYI الموحدة
)

def generate_image_with_fallback(prompt, models=None):
    """دالة توليد الصور مع خاصية تحمل الأخطاء"""
    if models is None:
        models = ["nano-banana-pro", "dall-e-3", "flux-schnell"]

    for model in models:
        try:
            response = client.images.generate(
                model=model,
                prompt=prompt,
                size="1024x1024"
            )
            return {
                "success": True,
                "model_used": model,
                "image_url": response.data[0].url
            }
        except Exception as e:
            error_msg = str(e)
            if "IMAGE_SAFETY" in error_msg or "SAFETY" in error_msg:
                print(f"تم حظر {model} بواسطة فلتر الأمان، جاري تجربة النموذج التالي...")
                continue
            else:
                print(f"فشل استدعاء {model}: {error_msg}")
                continue

    return {"success": False, "error": "لم تتمكن جميع النماذج من توليد هذا المحتوى"}

# مثال على الاستخدام
result = generate_image_with_fallback("fashion product photography, elegant dress")

import openai
import time
import logging
from typing import Optional, List, Dict, Any

# إعداد السجلات (Logging)
logging.basicConfig(level=logging.INFO)
logger = logging.getLogger(__name__)

client = openai.OpenAI(
    api_key="YOUR_API_KEY",
    base_url="https://api.apiyi.com/v1"  # استخدام واجهة APIYI الموحدة
)

class ImageGenerationService:
    """خدمة توليد الصور مع خاصية تحمل الأخطاء وإعادة المحاولة"""

    DEFAULT_MODELS = ["nano-banana-pro", "dall-e-3", "flux-schnell", "sd-xl"]

    def __init__(self, models: Optional[List[str]] = None, max_retries: int = 2):
        self.models = models or self.DEFAULT_MODELS
        self.max_retries = max_retries
        self.stats = {"success": 0, "safety_blocked": 0, "errors": 0}

    def generate(self, prompt: str, size: str = "1024x1024") -> Dict[str, Any]:
        """توليد الصور مع تبديل النماذج تلقائيًا عند حدوث خطأ"""

        for model in self.models:
            for attempt in range(self.max_retries):
                try:
                    logger.info(f"محاولة استخدام {model} لتوليد الصورة (المحاولة {attempt + 1})")

                    response = client.images.generate(
                        model=model,
                        prompt=prompt,
                        size=size
                    )

                    self.stats["success"] += 1
                    logger.info(f"✅ تم توليد الصورة بنجاح باستخدام {model}")

                    return {
                        "success": True,
                        "model_used": model,
                        "image_url": response.data[0].url,
                        "attempts": attempt + 1
                    }

                except Exception as e:
                    error_msg = str(e)

                    if "IMAGE_SAFETY" in error_msg or "SAFETY" in error_msg:
                        self.stats["safety_blocked"] += 1
                        logger.warning(f"⚠️ تم حظر {model} بواسطة فلتر الأمان")
                        break  # لا يتم إعادة المحاولة عند الحظر الأمني، يتم الانتقال للنموذج التالي مباشرة

                    elif "rate_limit" in error_msg.lower():
                        logger.warning(f"⏳ تجاوز معدل الطلبات لـ {model}، جاري الانتظار ثم إعادة المحاولة...")
                        time.sleep(2 ** attempt)  # تراجع أسي (exponential backoff)
                        continue

                    else:
                        self.stats["errors"] += 1
                        logger.error(f"❌ فشل استدعاء {model}: {error_msg}")
                        break

        return {
            "success": False,
            "error": "لم تتمكن جميع النماذج من توليد هذا المحتوى",
            "stats": self.stats
        }

    def get_stats(self) -> Dict[str, int]:
        """الحصول على الإحصائيات"""
        return self.stats

# مثال على الاستخدام
service = ImageGenerationService()
result = service.generate("professional fashion photography, model in elegant evening dress")

if result["success"]:
    print(f"تم التوليد بنجاح! النموذج المستخدم: {result['model_used']}")
    print(f"رابط الصورة: {result['image_url']}")
else:
    print(f"فشل التوليد: {result['error']}")

الاستراتيجية الخامسة: تعديل استراتيجية العمل

بالنسبة للتطبيقات التي تعتمد بشكل كبير على ملكية فكرية (IP) شهيرة، قد يتطلب الأمر تعديل توجه العمل من الأساس:

الأسئلة الشائعة

تأثير تعديلات سياسة Nano Banana Pro على الصناعة

التأثير على صناعة توليد الصور بالذكاء الاصطناعي

تعكس تعديلات السياسة هذه نقطة تحول مهمة في صناعة توليد الصور بالذكاء الاصطناعي:

التأثير على منظومة المطورين

• استراتيجية النماذج المتعددة أصبحت ضرورة: لم يعد من الممكن الاعتماد على خدمة توليد صور واحدة فقط.
• الحاجة لتعزيز آليات تحمل الأخطاء: يجب أن تكون التطبيقات قادرة على التعامل مع حالات فشل التوليد بسلاسة.
• الحاجة لرفع الوعي بالامتثال: يجب على المطورين أن يكونوا أكثر دراية بحدود حقوق الطبع والنشر وأمن المحتوى.

💡 نصيحة للتطوير: ننصح المطورين بالوصول إلى خدمات توليد صور متعددة عبر منصة واجهة موحدة مثل APIYI (apiyi.com). هذا لا يقلل فقط من مخاطر الاعتماد على خدمة واحدة، بل يتيح أيضاً التبديل المرن بين أفضل النماذج وفقاً لمختلف السيناريوهات.

ملخص

أدت تعديلات سياسة Nano Banana Pro في يناير 2026 إلى تغييرين جوهريين: تقييد توليد الملكيات الفكرية (IP) الشهيرة وتعزيز تصفية IMAGE_SAFETY. ويقف وراء ذلك الضغط القانوني من أصحاب الحقوق مثل ديزني، بالإضافة إلى مبادرة Google لرفع معايير الامتثال.

مراجعة النقاط الرئيسية:

بالنسبة للمطورين، فإن النهج الأكثر واقعية هو قبول التغييرات والتكيف معها بنشاط. نوصي باختبار نماذج توليد صور متعددة بسرعة عبر APIYI (apiyi.com) للعثور على الحل الأنسب لسيناريو عملك. توفر المنصة واجهة API موحدة تدعم التبديل بين النماذج المختلفة بنقرة واحدة، مما يعد ضماناً فعالاً لمواجهة تغييرات سياسات مزودي الخدمة.

المراجع:

1. Google Generative AI Prohibited Use Policy: وثيقة سياسة الاستخدام الرسمية

   • الرابط: policies.google.com/terms/generative-ai/use-policy

2. Vertex AI Imagen safety filters documentation: دليل تكوين إعدادات الأمان

   • الرابط: docs.cloud.google.com/vertex-ai/generative-ai/docs/image/responsible-ai-imagen

3. Google AI Developers Forum: موضوع نقاش حول IMAGE_SAFETY في Nano Banana Pro

   • الرابط: discuss.ai.google.dev/t/nano-banana-pro-suddenly-blocking-non-nsfw-ecommerce-underwear-images-with-image-safety-error/113109

4. Disney vs Google report: تقارير حول إرسال ديزني إخطاراً بالتوقف عن الانتهاك إلى Google

   • المصدر: Hollywood Reporter, The Wrap (ديسمبر 2025)

📝 المؤلف: فريق APIYI
📅 تاريخ النشر: 26 يناير 2026
🔗 الدعم الفني: APIYI (apiyi.com) – منصة خدمات API شاملة لنماذج الذكاء الاصطناعي