“الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر ليس الحل النهائي.. لماذا نقلل من شأن الذكاء الاصطناعي على البلوكشين؟ | رأي”

تنويه: الآراء الواردة هنا تعبر عن رأي الكاتب فقط ولا تمثل بالضرورة وجهة نظر فريق تحرير crypto.news.

انتصار الذكاء الاصطناعي المفتوح المصدر

في يناير 2025، تفوق تطبيق DeepSeek R1 على ChatGPT ليصبح التطبيق المجاني الأكثر تحميلاً على متجر آبل في الولايات المتحدة. على عكس النماذج المغلقة مثل ChatGPT، فإن DeepSeek مفتوح المصدر، مما يعني أن أي شخص يمكنه الوصول إلى الكود، دراسته، مشاركته، واستخدامه لبناء نماذج خاصة به.

هذا التحول أثار حماساً كبيراً حول شفافية الذكاء الاصطناعي، مما دفع الصناعة نحو الانفتاح. قبل أسابيع قليلة، في فبراير 2025، أطلقت Anthropic نموذج Claude 3.7 Sonnet، وهو نموذج هجين جزئيًا مفتوح للبحث، مما زاد من النقاش حول إتاحة الذكاء الاصطناعي للجميع.

لكن رغم هذه التطورات، هناك فكرة خاطئة وخطيرة تنتشر: وهي أن الذكاء الاصطناعي المفتوح المصدر أكثر أمانًا بطبيعته من النماذج المغلقة.

الفرص والتحديات

نماذج الذكاء الاصطناعي مفتوحة المصدر مثل DeepSeek R1 ووكلاء البرمجة من Replit تظهر قوة التكنولوجيا المتاحة للجميع. تدعي DeepSeek أنها بنت نظامها بتكلفة 5.6 مليون دولار فقط، أي ما يقارب عُشر تكلفة نموذج Llama من Meta. وفي الوقت نفسه، يسمح وكيل Replit، المدعوم بـ Claude 3.5 Sonnet، لأي شخص، حتى غير المبرمجين، ببناء برمجيات باستخدام أوامر طبيعية.

التأثيرات ضخمة: يمكن الآن للشركات الصغيرة، والمشاريع الناشئة، والمطورين المستقلين استخدام هذه النماذج القوية لبناء تطبيقات ذكاء اصطناعي متخصصة بتكلفة أقل، وبسرعة أكبر، وبسهولة غير مسبوقة. قد يؤدي هذا إلى ظهور اقتصاد جديد للذكاء الاصطناعي حيث تكون إتاحة النماذج هي العامل الحاسم.

لكن في حين أن مفتوح المصدر يتيح الابتكار للجميع، فإنه يفتح الباب أيضًا للمخاطر السيبرانية. يمكن للمتسللين تعديل هذه النماذج لإنشاء برامج ضارة أو استغلال الثغرات بسرعة أكبر من إصلاحها.

الأمان ليس مضمونًا

الذكاء الاصطناعي المفتوح المصدر لا يفتقر إلى الحماية تلقائيًا. فهو يعتمد على إرث من الشفافية عزز التكنولوجيا لعقود. في الماضي، اعتمد المهندسون على “الأمان عبر التعتيم”، بإخفاء تفاصيل الأنظمة خلف جدران مغلقة. لكن هذا النهج فشل: ظهرت الثغرات، وغالبًا ما اكتشفها المخترقون أولاً. قلب الذكاء الاصطناعي المفتوح المصدر هذا النموذج، حيث يعرض الكود للتدقيق العام، مما يعزز المرونة عبر التعاون. لكن لا النماذج المفتوحة ولا المغلقة تضمن التحقق القوي بطبيعتها.

المخاطر الأخلاقية

الذكاء الاصطناعي المفتوح المصدر، مثل نظيره المغلق، يمكن أن يعكس تحيزات أو ينتج مخرجات ضارة بناءً على بيانات التدريب. هذه ليست مشكلة فريدة في النماذج المفتوحة، بل هي تحدي للمساءلة. الشفافة وحدها لا تزيل هذه المخاطر، ولا تمنع سوء الاستخدام تمامًا. الفرق هو أن المصدر المفتوح يدعو إلى الرقابة الجماعية، وهي ميزة تفتقر إليها النماذج المغلقة، لكنها لا تزال تتطلب آليات لضمان النزاهة.

الحاجة إلى ذكاء اصطناعي قابل للتحقق

لكي يكون الذكاء الاصطناعي المفتوح المصدر موثوقًا به، يحتاج إلى التحقق. بدون ذلك، يمكن تعديل النماذج المفتوحة أو المغلقة أو إساءة استخدامها، مما يعزز المعلومات المضللة أو يشوه القرارات الآلية التي تشكل عالمنا بشكل متزايد. لا يكفي أن تكون النماذج متاحة؛ يجب أن تكون قابلة للتدقيق، ومقاومة للتلاعب، ومسؤولة.

باستخدام الشبكات الموزعة، يمكن للبلوكشين التأكد من أن نماذج الذكاء الاصطناعي تبقى دون تغيير، وأن بيانات التدريب تظل شفافة، وأن المخرجات يمكن التحقق منها مقابل معايير معروفة. على عكس التحقق المركزي، الذي يعتمد على الثقة في كيان واحد، فإن النهج اللامركزي للبلوكشين يمنع المتسللين من التلاعب خلف الأبواب المغلقة.

مستقبل الذكاء الاصطناعي مبني على الثقة

الذكاء الاصطناعي المفتوح المصدر هو جزء مهم من اللغز، ويجب على الصناعة العمل لتحقيق المزيد من الشفافية. لكن المصدر المفتوح ليس الوجهة النهائية.

سيُبنى مستقبل الذكاء الاصطناعي على الثقة، وليس فقط الإتاحة. ولا يمكن “فتح مصدر” الثقة؛ يجب بناؤها، والتحقق منها، وتعزيزها في كل مستوى من مستويات الذكاء الاصطناعي. تحتاج الصناعة إلى التركيز على طبقة التحقيق ودمج الذكاء الاصطناعي الآمن. في الوقت الحالي، فإن دمج الذكاء الاصطناعي مع البلوكشين هو أفضل رهان لبناء مستقبل أكثر موثوقية.

الأسئلة الشائعة

• هل الذكاء الاصطناعي المفتوح المصدر أكثر أمانًا من النماذج المغلقة؟
  لا، فكون النموذج مفتوح المصدر لا يجعله آمنًا تلقائيًا. كلاهما معرض للثغرات وسوء الاستخدام إذا لم يتم التحقق منه بشكل صحيح.
• كيف يمكن للبلوكشين تعزيز أمان الذكاء الاصطناعي؟
  يمكن للبلوكشين تتبع التعديلات، وإثبات مصدر بيانات التدريب، والتحقق من المخرجات دون كشف البيانات الشخصية، مما يوفر طبقة إضافية من الشفافية والأمان.
• ما هو التحدي الأكبر للذكاء الاصطناعي المفتوح المصدر؟
  التحدي الأكبر هو ضمان المساءلة والتحقق من النزاهة، حيث أن الشفافية وحدها لا تكفي لمنع سوء الاستخدام أو التحيز في النماذج.