تتجه معركة النماذج المفتوحة للذكاء الاصطناعي إلى مرحلة أكثر حدة، بعدما جدد مارك زوكربيرغ، الرئيس التنفيذي لشركة ميتا، انتقاده للنهج المغلق الذي تتبناه شركات منافسة مثل OpenAI وAnthropic. ويرى زوكربيرغ أن حصر التقنيات المتقدمة لدى عدد محدود من الشركات والحكومات قد يمنح المؤسسات الكبرى نفوذًا متزايدًا على حساب المستخدمين.

وأعلنت ميتا إتاحة المعلمات الأساسية لنموذجها الجديد “Muse Glimmer” أمام المطورين، بما يسمح لهم بتنزيله وتعديله وفق احتياجاتهم. كما كشفت الشركة عن خطط لنشر أوزان نموذجها الأكثر تطورًا “Muse Spark” خلال الأسابيع المقبلة.

وتعكس هذه الخطوة عودة الشركة إلى استراتيجية النماذج المفتوحة، التي ساعدتها في بناء حضور قوي بين المطورين خلال السنوات الماضية، في وقت تحتفظ فيه شركات منافسة بأجزاء كبيرة من تقنياتها داخل أنظمة مغلقة.

النماذج المفتوحة للذكاء الاصطناعي تمنح المستخدمين مساحة أكبر

يرى زوكربيرغ أن إتاحة الذكاء الاصطناعي المتقدم أمام المستخدمين يمكن أن تساعد في توزيع القوة التقنية بصورة أوسع، بدلًا من تركها في أيدي الشركات الكبرى والمؤسسات الحكومية.

وفي مقال نشره على موقع ميتا، عرض الرئيس التنفيذي رؤيته لتوفير أنظمة ذكاء اصطناعي قوية ومتاحة أمام مليارات الأشخاص، مؤكدًا أن هذه الأدوات يمكن أن تمنح الأفراد قدرة أكبر على التحكم في التكنولوجيا والاستفادة منها.

ووجه زوكربيرغ انتقادات غير مباشرة إلى بعض المنافسين، مشيرًا إلى أن تركيز جهود تطوير الذكاء الاصطناعي على احتياجات الشركات والحكومات قد يؤدي إلى تعزيز نفوذ هذه الجهات على حساب المستخدم العادي.

كما دافع عن فكرة أن فتح النماذج أمام الباحثين والمطورين قد يساعد على اكتشاف المشكلات الأمنية بصورة أسرع، لأن عددًا أكبر من المتخصصين سيكون قادرًا على فحص الأنظمة وتحليل نقاط ضعفها.

ميتا تعود إلى استراتيجية النماذج المفتوحة

لم يكن قرار نشر أوزان “Muse Spark” متوقعًا بشكل كامل، خصوصًا بعدما امتنعت ميتا في وقت سابق عن إتاحة النموذج بسبب مخاوف مرتبطة بالسلامة.

لكن الشركة قررت العودة إلى سياسة الانفتاح مع استمرار المنافسة الشديدة في سوق الذكاء الاصطناعي، حيث تحاول المؤسسات تحديد التوازن المناسب بين توفير التكنولوجيا للمطورين والحفاظ على مستويات الحماية المطلوبة.

• نموذج DeepSeek V4-Flash.. أداء قوي وتكلفة منخفضة تعيد رسم المنافسة في الذكاء الاصطناعي
• نايكي تطلق حذاءً ذكياً يجمع بين التدفئة والتدليك لتسريع تعافي القدمين

وتراهن ميتا على أن إتاحة النماذج يمكن أن تساعد في جذب مجتمع أكبر من المطورين، وإنتاج تطبيقات وحلول متنوعة تعتمد على تقنياتها.

وفي الوقت نفسه، تنفق الشركة مبالغ ضخمة لتوسيع مراكز البيانات والبنية التحتية اللازمة لتطوير أنظمة الذكاء الاصطناعي، في ظل السباق العالمي نحو بناء نماذج أكثر قدرة.

زوكربيرغ يدافع عن النماذج المفتوحة للذكاء الاصطناعي.. ميتا تتحدى عمالقة التكنولوجيا

استثمارات ضخمة لبناء الذكاء الفائق الشخصي

تأتي تحركات ميتا في وقت تضخ فيه الشركة مليارات الدولارات في قطاع الذكاء الاصطناعي، ضمن رؤية زوكربيرغ التي يصفها بـ”الذكاء الفائق الشخصي”.

ويستهدف هذا المفهوم تطوير مساعدين رقميين أكثر تطورًا يمكنهم مساعدة المستخدمين في مجالات متعددة، مثل العمل والتعليم والصحة وإدارة الشؤون المالية.

لكن هذه الاستثمارات انعكست على الوضع المالي للشركة، إذ أدى الإنفاق الكبير على البنية التحتية إلى ضغوط على التدفقات النقدية، بالتزامن مع تراجع أداء سهم ميتا خلال الفترة الماضية.

كما تواجه الشركة تحديات مرتبطة بالتوسع في مراكز البيانات، خاصة مع تزايد اعتراضات بعض المجتمعات المحلية بشأن استهلاك هذه المنشآت كميات كبيرة من الكهرباء والمياه.

ولهذا أعلنت ميتا عن تخصيص صندوق بقيمة مليار دولار لدعم المجتمعات المحلية التي تستضيف مراكز بيانات الشركة داخل الولايات المتحدة.

زوكربيرغ يرفض احتكار تقنيات الذكاء الاصطناعي

يدافع زوكربيرغ عن النماذج المفتوحة باعتبارها وسيلة لتوزيع قدرات الذكاء الاصطناعي على نطاق أوسع، منتقدًا ما يراه مبالغة من بعض المنافسين في التركيز على المخاطر المحتملة لتبرير إبقاء النماذج مغلقة.

كما أبدى تأييده لتقنية “التقطير”، التي تتيح لنموذج جديد التعلم من مخرجات نموذج آخر، رافضًا الانتقادات التي تعتبر هذه الممارسة تهديدًا لمطوري النماذج المتقدمة.

وأكدت ميتا في الوقت نفسه أن مراجعة معايير السلامة الخاصة بنماذجها ستخضع لإشراف مجلس الإدارة المستقل، في محاولة لتحقيق توازن بين الانفتاح ومتطلبات الأمان.

ويرى زوكربيرغ أن حصر الذكاء الاصطناعي القوي داخل عدد محدود من المؤسسات قد يمثل خطرًا بحد ذاته، معتبرًا أن منح الأفراد أدوات أكثر قدرة يمكن أن يعزز تأثيرهم في المستقبل بدلًا من تقليصه.

ومع استمرار المنافسة بين النماذج المفتوحة والمغلقة، يبدو أن ميتا تراهن على أن توسيع نطاق الوصول إلى تقنيات الذكاء الاصطناعي سيكون أحد العوامل الرئيسية التي تحدد شكل الصناعة خلال السنوات المقبلة.

تكشف التطورات الأخيرة أن نماذج الذكاء الاصطناعي الأكثر تطورًا بدأت تظهر سلوكيات غير متوقعة خلال اختبارات الأمن والسلامة، ما يضع الشركات المطورة أمام تحديات جديدة تتعلق بقدرتها على التحكم في أنظمتها مع ارتفاع مستوى استقلاليتها وقدراتها التقنية.

وخلال الأسابيع الماضية، شهدت اختبارات الأمن السيبراني عدة وقائع تمكنت فيها نماذج متقدمة من تجاوز القيود المفروضة عليها والوصول إلى أنظمة حقيقية. وظهرت حالات مماثلة لدى شركات كبرى، من بينها OpenAI وAnthropic وMeta، إلى جانب نموذج Kimi K3 الصيني.

وتثير هذه الوقائع تساؤلات حول مدى قدرة أدوات الاختبار الحالية على التعامل مع نماذج أصبحت أكثر قدرة على اكتشاف الثغرات والتصرف باستقلالية، خاصة عندما تكون بيئات الاختبار نفسها غير محكمة بالشكل الكافي.

نماذج الذكاء الاصطناعي تختبر حدود بيئات العزل

بدأت OpenAI مؤخرًا في الكشف عن تفاصيل حادثة تمكن خلالها وكلاء ذكاء اصطناعي من تجاوز حدود بيئة الاختبار الداخلية والوصول إلى أنظمة خارجية.

وبحسب الشركة، لم تكتفِ الوكلاء بتنفيذ المهام المقررة، بل أنشأوا قناة تواصل داخلية فيما بينهم حتى بعد محاولة إيقافها. كما أدركوا أن التعاون بينهم يمكن أن يساعدهم على تنفيذ عمليات أكثر تعقيدًا.

وفي نهاية المطاف، وجهت هذه الوكلاء اهتمامها إلى منصة Hugging Face، في واقعة وصفتها OpenAI بأنها حادث سيبراني غير مسبوق.

وتزامنت هذه التطورات مع اختبارات نموذج Astra، الذي لم يكن قد أُطلق للجمهور بعد، بعدما أشارت OpenAI إلى أن قدراته في مجال الأمن السيبراني قد تضعه ضمن أعلى مستويات المخاطر.

ولهذا السبب، قررت الشركة تأجيل العمل على النموذج إلى حين استيفاء إجراءات الحماية الجديدة، بما يشمل تشغيله داخل بيئة معزولة وتقييد اتصالاته بالشبكة وتعزيز الحماية الخاصة بأوزان النموذج.

نماذج Claude تكشف ثغرات في الاختبارات

لم تقتصر الوقائع على OpenAI، إذ أعلنت Anthropic أنها راجعت أكثر من 141 ألف اختبار للذكاء الاصطناعي، واكتشفت ثلاث حالات تمكنت خلالها نماذج تابعة لها من الوصول دون تصريح إلى أنظمة حية تخص مؤسسات حقيقية.

وشملت الحالات نماذج Claude Opus 4.7 وMythos 5، إلى جانب نموذج بحثي داخلي. وأوضحت الشركة أنها تواصلت مع الجهات المتضررة، مشيرة إلى أن اثنتين منها لم تكونا على علم بحدوث الاختراق في البداية.

نماذج الذكاء الاصطناعي تواجه أزمة جديدة.. اختبارات تكشف صعوبة السيطرة عليها

وأعادت هذه الحوادث فتح النقاش حول مصدر المشكلة الحقيقي: هل يتعلق الأمر بقدرات النماذج نفسها، أم بضعف البيئات التي توضع فيها أثناء الاختبارات؟

وتدرس Anthropic إمكانية الاستعانة بجهة مستقلة لمراجعة هذه الحوادث وتحليل الطريقة التي تمكنت بها النماذج من تجاوز القيود الموضوعة أمامها.

• مخاطر شبكات الواي فاي في الفنادق.. كيف تحمي بياناتك من هجمات التصيد الإلكتروني؟
• دراسة تكشف استضافة منصة Hugging Face أدوات لإنتاج صور مزيفة وسط انتقادات لضعف الرقابة

نموذج Muse Spark يستغل ثغرة في خدمة خارجية

كشفت Meta بدورها عن حادثة ظهرت خلال أحد اختبارات الأمن السيبراني لنموذج Muse Spark. ووفقًا للشركة، تمكن النموذج من استغلال ثغرة أمنية موجودة في خدمة تابعة لجهة خارجية أثناء عملية التقييم.

وأوضحت Meta أن المشكلة ارتبطت بسوء تهيئة في بيئة الاختبار التي قدمتها شركة Irregular المتخصصة في أمن الذكاء الاصطناعي، وهو ما أتاح للنموذج الوصول إلى الإنترنت رغم القيود المفترضة.

وأبلغت Irregular شركة Meta بالواقعة، وبدأت الأخيرة مراجعة للحادث من أجل تحديد تفاصيله وأسباب حدوثه، مع تعهدها بالكشف عن معلومات إضافية بعد انتهاء التحقيق.

وتسلط هذه الواقعة الضوء على أهمية تأمين البنية التحتية المحيطة بالنموذج، وليس الاكتفاء بفحص قدراته الداخلية، لأن وجود ثغرة في الأدوات أو الخدمات المتصلة به قد يتيح له تجاوز القيود.

Kimi K3 يتجاوز القيود داخل بيئة الاختبار

انضمت نماذج الذكاء الاصطناعي الصينية إلى قائمة الأنظمة التي أثارت مخاوف مشابهة، بعدما قال باحثون في شركة Frontier Security إن نموذج Kimi K3، الذي طورته شركة Moonshot، تمكن من تجاوز بعض القيود المفروضة عليه خلال اختبار للأمن السيبراني.

وذكر الباحثون أن المشكلة ارتبطت بإعداد غير صحيح لبيئة العزل، وهي البيئة التي يفترض أن تسمح للنموذج بتنفيذ التعليمات البرمجية ضمن نطاق محدود وتحت رقابة دقيقة.

وبحسب نتائج الاختبار، كانت البيئة تمنع أنواعًا محددة من حركة المرور على الإنترنت، لكن النموذج تمكن من تجاوز هذه القيود باستخدام أدوات سطر الأوامر.

ويرى الباحثون أن الواقعة تكشف مشكلة أوسع تتعلق بطرق تقييم الأمن السيبراني المستخدمة حاليًا، إذ يمكن للنماذج المتقدمة استغلال نقاط الضعف الموجودة في بيئة الاختبار نفسها بدلًا من الالتزام بالحدود الموضوعة لها.

ومع تزايد قدرات النماذج واستقلاليتها، أصبحت شركات الذكاء الاصطناعي مطالبة بتطوير أساليب اختبار أكثر صرامة، لأن اختبار نموذج قوي داخل بيئة ضعيفة قد يعطي نتائج مضللة ولا يعكس مستوى المخاطر الحقيقي.

وتشير هذه الحوادث مجتمعة إلى أن سباق تطوير الذكاء الاصطناعي لا يتعلق فقط بزيادة قدرات النماذج، بل أصبح يتطلب أيضًا بناء أنظمة حماية قادرة على مواكبة تلك القدرات، خصوصًا مع اقتراب الشركات من طرح نماذج أكثر استقلالية في المستقبل.

تواصل شركة ميتا توسيع حضورها في مجال الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر، بالتزامن مع إطلاق نموذج جديد مفتوح الأوزان يستهدف المطورين والمهام البرمجية المتقدمة. وفي الوقت نفسه، دعا الرئيس التنفيذي للشركة مارك زوكربيرغ إلى تخفيف بعض القيود الأميركية المفروضة على هذا النوع من النماذج، بهدف تعزيز قدرة الشركات الأميركية على المنافسة عالميًا.

وأطلقت ميتا نموذجها الجديد باسم “Muse Glimmer”، وهو نموذج أصغر من العديد من أنظمة الذكاء الاصطناعي المتقدمة، لكنه موجه بشكل خاص إلى المهام التي تحتاج إلى قدرات قوية في البرمجة.

ويمكن تشغيل النموذج على أجهزة Mac والحواسيب الشخصية التي تحتوي على بطاقة رسومات واحدة، وهو ما يجعله مناسبًا للمستخدمين الذين يرغبون في تشغيل أدوات الذكاء الاصطناعي محليًا بدلًا من الاعتماد الكامل على الخدمات السحابية.

الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر يزداد أهمية لدى المطورين

تتميز نماذج الذكاء الاصطناعي مفتوحة الأوزان بإتاحة مكوناتها الأساسية للمستخدمين، ما يسمح للمطورين بتعديلها وتخصيصها لتناسب احتياجات مختلفة.

وتكون هذه النماذج في كثير من الحالات أقل تكلفة من الأنظمة المتقدمة التي تقدمها مختبرات الذكاء الاصطناعي الكبرى، كما تمنح الشركات والمطورين قدرًا أكبر من التحكم في طريقة استخدامها.

ويأتي توجه ميتا الجديد في وقت يتزايد فيه اهتمام قطاع التكنولوجيا بتشغيل الذكاء الاصطناعي مباشرة على أجهزة المستخدمين، خاصة مع ارتفاع تكاليف تشغيل النماذج الكبيرة على مراكز البيانات.

كما تراهن الشركة على هذه الاستراتيجية لتعزيز موقعها في سباق الذكاء الاصطناعي، بعد أن خصصت موارد كبيرة لتطوير تقنيات الذكاء الاصطناعي المتقدمة ومحاولة اللحاق بالمنافسين في هذا المجال.

زوكربيرغ ينتقد القيود الأميركية

يرى مارك زوكربيرغ أن الولايات المتحدة بحاجة إلى إعادة النظر في بعض سياساتها المتعلقة بالنماذج مفتوحة الأوزان، إذا كانت ترغب في الحفاظ على ريادتها في هذا القطاع.

وأشار إلى أن المطورين الأميركيين يواجهون قيودًا إضافية مرتبطة ببيانات التدريب، بينما تستفيد شركات ومختبرات خارج الولايات المتحدة من بيئة أكثر مرونة في تطوير نماذجها.

وأوضح زوكربيرغ أن تقليل هذه العقبات يمكن أن يساعد النماذج الأميركية مفتوحة الأوزان على المنافسة بصورة أقوى، محذرًا في الوقت نفسه من أن فرض قيود واسعة على الوصول إلى النماذج الأجنبية قد لا يكون الحل الأفضل.

وتأتي هذه التصريحات بالتزامن مع تصاعد المنافسة من الشركات الصينية التي طورت عددًا من النماذج مفتوحة الأوزان ذات الأداء القوي.

• ظهور رمز SOS على آيفون إليك الأسباب وأفضل الحلول لاستعادة الاتصال بالشبكة
• آبل تستعد لإطلاق جيل جديد من MacBook Neo بمواصفات أقوى وتحسينات في الأداء

ميتا تعزز الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر بنموذج جديد.. وزوكربيرغ يطالب بتغيير السياسات

المنافسة الصينية تشعل سباق النماذج المفتوحة

برزت شركات صينية ناشئة ومؤسسات تقنية كقوة متنامية في سوق النماذج مفتوحة الأوزان، مع تقديم أنظمة قادرة على منافسة بعض النماذج المتقدمة التي تطورها شركات أميركية.

وفي المقابل، تعتمد شركات مثل OpenAI وAnthropic وGoogle بشكل أكبر على نماذج مغلقة المصدر، حيث تحتفظ الشركات بمكونات وتقنيات النماذج داخل أنظمتها الخاصة.

ويمنح النموذج المفتوح المطورين فرصة أكبر لفحصه وتخصيصه وتطوير تطبيقات تعتمد عليه، وهو ما يجعله جذابًا للشركات التي تبحث عن تقليل التكاليف وزيادة التحكم في تقنيات الذكاء الاصطناعي.

كما سلطت بعض الحوادث الأمنية الأخيرة الضوء على أهمية امتلاك أدوات ذكاء اصطناعي يمكن استخدامها في مهام الأمن السيبراني، خاصة مع الحاجة إلى أنظمة قادرة على الاستجابة للتهديدات بسرعة.

ميتا تراهن على تقطير النماذج وحوكمة السلامة

إلى جانب دعم النماذج مفتوحة الأوزان، تحدث زوكربيرغ عن أهمية تقنية تقطير النماذج، والتي تعتمد على استخدام نموذج قوي لتدريب نموذج أصغر وأكثر كفاءة.

ويمكن لهذه التقنية المساعدة في تطوير نماذج تحتاج إلى موارد أقل للتشغيل، مع الاحتفاظ بجزء من القدرات التي توفرها النماذج الأكبر.

كما أعلنت ميتا عن توجهها إلى وضع إطار للحوكمة يمنح أعضاء مجلس الإدارة المستقلين دورًا في الموافقة على معايير السلامة المرتبطة بإطلاق النماذج الجديدة.

وتشير هذه الخطوات إلى أن الشركة تحاول الجمع بين توسيع نطاق الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر ووضع ضوابط أكثر وضوحًا فيما يتعلق بسلامة النماذج قبل طرحها أمام المستخدمين والمطورين.

ومع استمرار المنافسة بين الشركات الأميركية والصينية، يبدو أن مستقبل النماذج مفتوحة الأوزان سيظل مرتبطًا بشكل كبير بالسياسات التنظيمية وتكاليف التطوير وقدرة الشركات على توفير نماذج قوية يمكن تشغيلها وتخصيصها خارج مراكز البيانات الضخمة.