يشهد العالم تطورات سريعة في مجال الذكاء الاصطناعي، لذلك تقدم منصة الاقتصاد الرقمي FollowICT، نشرة أسبوعية نستعرض فيها أبرز أخبار الذكاء الاصطناعي وتطوراته على مستوى العالم.
Anthropic تدير مختبرًا لإجراء تجارب بيولوجية فعلية باستخدام الذكاء الاصطناعي
كشفت شركة Anthropic عن امتلاكها مختبرًا بيولوجيًا فعليًا في منطقة خليج سان فرانسيسكو، تستخدم فيه نماذج الذكاء الاصطناعي للمساعدة في إجراء تجارب بيولوجية داخل العالم الحقيقي. وأكدت الشركة أن المختبر يعمل بالفعل، في خطوة تعكس انتقال شركات الذكاء الاصطناعي من تطوير النماذج البرمجية إلى اختبار قدرتها على المساهمة في أبحاث العلوم الحيوية والتجارب المعملية. وقال Eric Kauderer-Abrams، رئيس علوم الحياة في Anthropic، إن العمل في مجال الأحياء لا يمكن أن يكتفي بالنمذجة الرقمية، لأن الاختبار النهائي يظل لفترة من الوقت داخل المختبرات الفعلية.
وتأتي الخطوة في ظل تصريحات متزايدة من قادة صناعة الذكاء الاصطناعي حول قدرة التكنولوجيا على تسريع اكتشاف علاجات للأمراض. وكان Dario Amodei، الرئيس التنفيذي لـ Anthropic، قد قال إن الذكاء الاصطناعي قد يساعد في علاج معظم الأمراض الرئيسية خلال السنوات المقبلة. ويبدو أن امتلاك بنية تحتية لإجراء التجارب البيولوجية يمثل محاولة لتحويل قدرات النماذج من تحليل الأبحاث والبيانات إلى المشاركة في دورة البحث العلمي نفسها، من وضع الفرضيات إلى اختبارها عمليًا.
واللافت هنا أن Anthropic لا تعمل بمعزل عن المؤسسات البحثية، إذ أوضحت أن المختبر يجري بعض الأبحاث داخليًا، إلى جانب التعاون مع شركاء خارجيين. وهذا يفتح مسارًا جديدًا للمنافسة بين مختبرات الذكاء الاصطناعي، حيث لا تقتصر البنية التحتية المطلوبة على مراكز البيانات ووحدات معالجة الرسوميات، وإنما تمتد إلى مختبرات علمية قادرة على اختبار مخرجات النماذج في العالم الحقيقي.
هل كاد خطأ من الذكاء الاصطناعي أن يشعل عملية عسكرية أمريكية؟
كاد خطأ ناتج عن هلوسة نموذج للذكاء الاصطناعي أن يؤدي إلى تنفيذ عملية عسكرية أمريكية ضد سفينة صينية، بعدما استخدم محلل في قيادة العمليات الخاصة الأمريكية أداة للذكاء الاصطناعي لتحليل معلومات مفتوحة المصدر وبيانات استخباراتية مصنفة. وبحسب تقرير CNN، أشار إلى أن السفينة كانت تحمل مكونات مرتبطة ببرنامج للأسلحة النووية، قبل أن يتبين لاحقًا أن المعلومات غير صحيحة، وأن العملية العسكرية أُوقفت في اللحظة الأخيرة.
المشكلة لم تكن فقط في إنتاج معلومة خاطئة، وإنما في انتقال هذه المعلومة من نموذج الذكاء الاصطناعي إلى سلسلة اتخاذ القرار. فالمحلل استخدم الأداة أولًا لتجميع المعلومات، ثم استخدمها مرة أخرى لتحويل النتائج الخاطئة إلى ملخص يبدو رسميًا، وهو ما سمح للمعلومة بالانتقال عبر قنوات القيادة قبل اكتشاف الخطأ. وتوضح الواقعة كيف يمكن أن تتحول الهلوسة من مشكلة تقنية داخل نموذج إلى خطر عملي عندما تدخل في عمليات تتطلب دقة شديدة، خصوصًا في مجالات الاستخبارات والاستهداف والتخطيط العسكري.
وتعيد الحادثة فتح النقاش حول الطريقة التي تستخدم بها المؤسسات الحكومية والعسكرية نماذج الذكاء الاصطناعي في القرارات الحساسة. فسرعة هذه النماذج تمثل إحدى أهم نقاط قوتها، لكنها قد تصبح مصدر خطر عندما تنتقل المخرجات الخاطئة بسرعة أكبر من قدرة البشر على مراجعتها. ونقل TechCrunch عن Jake Steckler، الباحث في GovAI والضابط السابق في الجيش الأمريكي، أن القرارات التي قد تؤدي إلى استخدام القوة تحتاج إلى فهم واضح لدرجة عدم اليقين في مخرجات نماذج اللغة، مع وجود ضوابط بشرية مناسبة.
نموذج جديد من أحد مبتكري ChatGPT يحاول تجاوز عصر النماذج اللغوية
أطلقت شركة TypeSafe AI نموذجًا جديدًا يحمل اسم Jev، يقوده Diogo Almeida، الباحث السابق في OpenAI وأحد المشاركين في تطوير ChatGPT وتقنيات Reinforcement Learning from Human Feedback. لكن Jev يختلف عن النماذج اللغوية التقليدية؛ فهو لا ينتج نصوصًا للمستخدم، وإنما يقدم احتمالات وقرارات معايرة مسبقًا، في محاولة لاستخدام الذكاء الاصطناعي بصورة أكثر مباشرة داخل البرمجيات والأتمتة. وترى الشركة أن هذا النهج يمكن أن يقلل التكلفة والسرعة، إضافة إلى الحد من مشكلة الهلوسة لأن النموذج لا يُطلب منه إنشاء إجابات مفتوحة.
الفكرة تستهدف واحدة من المشكلات التي تواجه الشركات عند دمج النماذج اللغوية في التطبيقات: ليس كل قرار يحتاج إلى كتابة نص أو إجراء محادثة. ففي بعض الحالات، المطلوب ببساطة هو أن يقرر النظام ما إذا كان أمر معين آمنًا، أو يصنف رسالة، أو يحدد النموذج المناسب لمهمة معينة. وبحسب اختبارات نقلتها TechCrunch، استخدمت Vercel Jev في إحدى حالات تصنيف الأوامر، بينما اختبره مطورون آخرون في تصنيف رسائل البريد الإلكتروني، مع الإشارة إلى فروق كبيرة في السرعة والتكلفة في بعض الحالات.
ويراهن Almeida على أن انخفاض تكلفة ما يسميه “intelligence” قد يؤدي إلى دمج نماذج صغيرة ومتخصصة داخل عدد هائل من التطبيقات والبرمجيات. كما يمكن استخدام Jev إلى جانب النماذج اللغوية وليس بدلًا منها، مثل مراقبة وكلاء الذكاء الاصطناعي أو تقييم احتمالية أن تكون نتيجة نموذج آخر غير موثوقة. وتطرح الفكرة تصورًا مختلفًا عن السباق التقليدي نحو نماذج أكبر، يقوم على توزيع قدرات الذكاء الاصطناعي داخل البرمجيات بدلًا من الاعتماد دائمًا على نموذج لغوي ضخم واحد.
Manus تسعى لجمع 500 مليون دولار عند تقييم 4 مليارات دولار
تجري شركة الذكاء الاصطناعي الصينية Manus محادثات لجمع 500 مليون دولار في جولة تمويل جديدة عند تقييم يصل إلى 4 مليارات دولار، وذلك بعد استئناف عملياتها كشركة مستقلة. وتضم قائمة المستثمرين المحتملين، وفقًا لتقرير The Wall Street Journal الذي نقلته TechCrunch، أسماء مثل IDG Capital وBoyu Capital وContemporary Amperex Technology، إلى جانب مستثمرين حاليين مثل Tencent وHSG وZhenFund.
وتأتي الجولة بعد قصة معقدة للشركة بدأت مع انتقال فريقها إلى سنغافورة، ثم الإعلان عن صفقة استحواذ بقيمة 2 مليار دولار من Meta في ديسمبر الماضي، قبل أن تتعطل الصفقة وسط مخاوف تنظيمية وجيوسياسية مرتبطة بنقل المواهب والتكنولوجيا. وبعد الانفصال عن Meta، عاد مؤسسو الشركة لإدارة أعمالها بصورة مستقلة، فيما ساعد مستثمرون سابقون في إعادة شراء أسهم الشركة عند تقييم قُدّر بنحو ملياري دولار.
وتقدم Manus مجموعة من منتجات ووكلاء الذكاء الاصطناعي القادرة على تنفيذ مهام متنوعة، بما في ذلك إنشاء التطبيقات والمواقع والتصميمات والعروض التقديمية والفيديو. ويشير سعي الشركة إلى تقييم 4 مليارات دولار إلى استمرار اهتمام المستثمرين بنموذج وكلاء الذكاء الاصطناعي، رغم المنافسة القوية من شركات مثل OpenAI وLovable وReplit، كما تدرس الشركة إعادة هيكلة أعمالها استعدادًا محتملًا لطرح عام في هونغ كونغ.
باحثون استخدموا Claude لاختراق أنظمة OpenAI
استخدم فريق أمني من شركة Hacktron AI نموذج Claude التابع لـ Anthropic خلال هجوم اختباري نجح في الوصول إلى حسابات متعددة لموظفين في OpenAI، ضمن برنامج مكافآت اكتشاف الثغرات التابع للشركة. ووفقًا لما نقلته TechCrunch عن The Wall Street Journal، تمكن فريق مكون من ثلاثة باحثين من ربط ثغرتين حرجتين معًا للوصول إلى حسابات موظفين على ChatGPT، ما وفر لهم منفذًا إلى أنظمة داخلية في الشركة.
الهجوم لم يكن عملية سرية أو استهدافًا غير معلن؛ بل جرى في إطار برنامج bug bounty، وقامت Hacktron AI بإبلاغ OpenAI بالثغرات، التي منحت الشركة مكافأة قدرها 6,500 دولار. وأكدت OpenAI أنها عالجت المشكلات التي اكتشفها الفريق. لكن الواقعة تحمل أهمية إضافية لأنها تُظهر كيف يمكن استخدام نموذج ذكاء اصطناعي تابع لشركة منافسة كجزء من أدوات اختبار واكتشاف الثغرات في أنظمة مختبر آخر.
وتأتي الواقعة في وقت تتسع فيه قدرات نماذج الذكاء الاصطناعي في الأمن السيبراني، بما في ذلك تحليل الأنظمة واكتشاف الثغرات وتنفيذ سلسلة من الخطوات التي كان ينفذها سابقًا باحثون متخصصون. ومع انتقال النماذج من تقديم المعلومات إلى تنفيذ المهام، تصبح إدارة الصلاحيات والحدود التشغيلية جزءًا أساسيًا من أمن البنية التحتية للذكاء الاصطناعي نفسه.
Crusoe تجمع 3.9 مليار دولار لبناء مراكز بيانات ومصانع AI صغيرة
جمعت شركة البنية التحتية للذكاء الاصطناعي Crusoe نحو 3.9 مليار دولار في جولة Series F، رفعت تقييم الشركة إلى 30.9 مليار دولار. وقاد الجولة Atreides Management وMubadala Capital وValor Equity Partners، بمشاركة مستثمرين من بينهم Founders Fund وGIC وNvidia وQatar Investment Authority وRadical Ventures وTPG.
وتعتزم Crusoe استخدام التمويل لتطوير مشروعات مراكز البيانات القائمة، ومنها منشأة كبيرة في Abilene بولاية تكساس تستخدمها OpenAI، إلى جانب نموذج جديد من مراكز البيانات الصغيرة المعيارية التي تطلق عليها الشركة اسم Spark. ويمكن تصنيع هذه الوحدات في منشآت الشركة ونقلها بالشاحنات وربطها بمصادر طاقة كبيرة، بما يتيح إضافة قدرات حوسبة دون الحاجة إلى بناء مجمعات ضخمة بالطريقة التقليدية.
وتعكس الجولة حجم الأموال التي تتدفق إلى البنية التحتية المطلوبة لتشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي. وتعمل Crusoe عبر تأجير مساحات مراكز البيانات، وتأجير وحدات GPU الخاصة بها، وبيع قدرات الحوسبة اللازمة لتشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي. كما أبرمت الشركة عقدًا بقيمة 13 مليار دولار على مدى خمس سنوات مع شركة التداول Jane Street لتوفير وحدات GPU والبنية التحتية، فيما تشير تقارير إلى أنها ناقشت أيضًا إمكانية طرح أسهمها للاكتتاب العام.
Google DeepMind تطلق معهدًا جديدًا لتوسيع النقاش حول AGI
أطلقت Google DeepMind وGoogle معهدًا جديدًا باسم DeepMind Institute بهدف توسيع النقاش العالمي حول الذكاء الاصطناعي العام AGI. ويضم المعهد في قيادته المؤسس المشارك لـ DeepMind Shane Legg، والمسؤول التنفيذي في Google James Manyika، ورئيس Google DeepMind Demis Hassabis. وتقول الشركة إن الهدف هو طرح وجهات نظر متعددة، بما فيها الآراء المختلفة داخل Google وGoogle DeepMind والمجتمع البحثي الأوسع.
ونشر المعهد في بدايته أربع أوراق بحثية تتناول قضايا مختلفة، منها السياسات الاقتصادية للتعامل مع تأثيرات AGI المحتملة، والحفاظ على قابلية تفسير طريقة تفكير النماذج، ومبادئ تصميم الذكاء الاصطناعي بما يخدم البشر، إلى جانب إطار لتقييم نماذج الذكاء الاصطناعي المتقدمة. وتناقش إحدى الأوراق مشكلة تراجع القدرة على رؤية ومراجعة خطوات التفكير الداخلية للنماذج كلما أصبحت أكثر تقدمًا.
أما Hassabis فطرح في إحدى الأوراق تصورًا لإنشاء هيئة تقودها الولايات المتحدة لتقييم نماذج الذكاء الاصطناعي المتقدمة، تبدأ باختبارات طوعية قبل إطلاق النماذج، ثم يمكن أن تصبح نتائج التقييم شرطًا لنشر بعض النماذج في الولايات المتحدة. ويعكس إطلاق المعهد تحول النقاش حول AGI من الحديث النظري عن مستقبل التكنولوجيا إلى نقاش أكثر تحديدًا حول معايير التقييم والشفافية والرقابة.
Base Labs وHugging Face وGoodfire يطلقون شراكة لأمان النماذج مفتوحة الأوزان
أطلقت Base Labs، الذراع البحثية التابعة لشركة Baseten، شراكة جديدة مع Hugging Face وGoodfire AI لتطوير بنية تحتية ومعايير لاختبار ومراقبة أمان نماذج الذكاء الاصطناعي مفتوحة الأوزان. وتأتي المبادرة في وقت يتزايد فيه الجدل حول إمكانية إزالة إجراءات الحماية من النماذج المفتوحة، وهي عملية يشار إليها باسم abliteration، مع وجود أكثر من 6,000 نموذج تمت إزالة بعض ضوابط الحماية منها على منصة Hugging Face.
وتريد الأطراف المشاركة تطوير أدوات وأساليب يمكن استخدامها أثناء تدريب النماذج ومراقبتها بعد نشرها، بدلًا من إضافة طبقات الأمان في المرحلة الأخيرة فقط. وترى Base Labs أن طبيعة النماذج المفتوحة قد تكون مفيدة للأمان لأنها تسمح للباحثين بفحص سلوك النماذج بصورة أكبر، كما يمكن تحويل أبحاث السلامة إلى أدوات عملية وشفافة يستطيع المطورون استخدامها.
وتضيف Goodfire AI خبرتها في تفسير طريقة اتخاذ النماذج للقرارات، بينما توفر Hugging Face بيئة واسعة لاستضافة النماذج ومشاركتها مع مجتمع المطورين. وتسعى الشراكة إلى فتح الباب أمام مساهمات أوسع من مجتمع مطوري الذكاء الاصطناعي، بما قد يحول سلامة النماذج مفتوحة الأوزان من مجموعة ممارسات متفرقة إلى إطار أكثر توحيدًا.
Huawei تسرع إطلاق شريحة AI جديدة لمنافسة Nvidia
تعتزم Huawei إطلاق شريحة الذكاء الاصطناعي الجديدة Ascend 960DT خلال الربع الأول من 2027، بدلًا من الموعد السابق المحدد للربع الثالث من العام نفسه. وأعلنت الشركة الجدول الزمني الجديد خلال مؤتمر Huawei Connect، في خطوة تأتي ضمن جهودها لبناء منظومة حوسبة للذكاء الاصطناعي قادرة على منافسة Nvidia في ظل القيود الأمريكية المفروضة على وصول الشركات الصينية إلى تقنيات أشباه الموصلات المتقدمة.
ولا تركز استراتيجية Huawei على الشريحة منفردة، وإنما على ربط أعداد كبيرة من المعالجات في أنظمة حوسبة ضخمة. وتستخدم الشركة لهذا الغرض بنية تسمى Peerium Computing Architecture وتقنية UnifiedBus لربط المعالجات بالذاكرة والتخزين والشبكات. وتقول الشركة إن نظام Atlas 950 SuperCluster يمكنه ربط ما يصل إلى 256 ألف بطاقة تسريع، ما يعكس توجهها نحو بناء بنية تحتية متكاملة بدلًا من الاعتماد على أداء شريحة منفردة.
ويأتي تسريع موعد إطلاق Ascend 960DT وسط سباق أوسع بين الولايات المتحدة والصين حول قدرات الحوسبة والذكاء الاصطناعي. وفي الوقت نفسه، أشار محللون إلى وجود اختلافات بين بعض المواصفات التي أعلنتها Huawei سابقًا والأنظمة التي كشفت عنها حديثًا، ما يضيف تساؤلات حول حجم الأنظمة التي ستكون جاهزة فعليًا عند إطلاق الشريحة.
Google وNvidia وAnthropic تبحث عن مساحة جديدة لمراكز بيانات AI على شبكة الكهرباء
شكلت Emerald AI تحالفًا مع Google وNvidia وAnthropic وعدد من شركات الطاقة بهدف مساعدة مراكز بيانات الذكاء الاصطناعي على الاتصال بشبكة الكهرباء دون الحاجة دائمًا إلى إضافة قدرات توليد جديدة. ويحمل التحالف اسم AI Energy Management Alliance، ويركز على مفهوم demand response، الذي يسمح لمراكز البيانات بتقليل استهلاكها مؤقتًا أو نقل بعض عمليات الحوسبة إلى مواقع أخرى عندما ترتفع الأحمال على الشبكة.
وترى الشركات المشاركة أن هذا الأسلوب يمكن أن يفتح المجال أمام إضافة ما يصل إلى 100 جيجاوات من قدرات مراكز البيانات إلى الشبكة، من خلال الاستفادة من الطاقة المتاحة خارج فترات الذروة. وتعمل Emerald AI على تطوير برمجيات تربط شركات المرافق مباشرة بمراكز البيانات، بحيث تستطيع هذه المراكز تعديل استهلاكها بسرعة استجابة لاحتياجات الشبكة، بدلًا من الاعتماد بصورة أساسية على مولدات الديزل الاحتياطية.
لكن التكنولوجيا لا تعني أن مشكلة الطاقة المرتبطة بالذكاء الاصطناعي قد حُلت. فحتى Emerald AI تقر بأن إدارة الأحمال يمكن أن تقلل الحاجة إلى مصادر توليد جديدة، لكنها لن تلغيها بالكامل. ومع النمو السريع في مراكز البيانات واستهلاك نماذج الذكاء الاصطناعي للطاقة، أصبحت إدارة الكهرباء جزءًا أساسيًا من استراتيجية شركات AI، إلى جانب الرقائق ومراكز البيانات والنماذج نفسها.
Meta تتيح لوكلاء AI تنفيذ خطوات إعداد WhatsApp Business
أعلنت Meta إتاحة أدوات جديدة تسمح لوكلاء الذكاء الاصطناعي بتنفيذ عدد كبير من الخطوات المرتبطة بإعداد وإدارة WhatsApp Business بدلًا من اضطرار المطورين إلى التنقل بين أدوات ومنصات متعددة. وتعتمد الميزة على خادم WhatsApp Business Tools MCP، الذي يربط وكلاء البرمجة مثل Claude وCursor وCodex وChatGPT بمنصة WhatsApp Business.
وبهذه الطريقة يستطيع المطور وصف المهمة للوكيل، ليقوم بعد ذلك بإنشاء حساب WhatsApp Business، وإضافة رقم الهاتف والتحقق منه، وتسجيله لاستخدام Cloud API، ومراجعة شروط الخدمة، إلى جانب إنشاء قوالب الرسائل وتعديلها واختبار الرسائل وwebhooks ومتابعة بعض المشكلات التي قد تحدث أثناء الإعداد. كما يمكن استخدام أدوات MCP الأخرى التابعة لـ Meta للبحث في وثائق API واكتشاف نقاط الاتصال وحل الأخطاء.
وتكشف الخطوة عن تحول مهم في العلاقة بين المطورين والمنصات: فبدلًا من تعلم كل واجهة وأداة على حدة، يصبح وكيل الذكاء الاصطناعي طبقة تنفيذ تتعامل مع البنية التحتية نيابة عن المستخدم. وتوسع Meta بهذا الشكل استخدام MCP من أدوات الإعلانات وإدارة إعدادات التطبيقات إلى عمليات تشغيلية مباشرة داخل منظومة WhatsApp Business، وهو اتجاه يمكن أن يقلل الوقت المطلوب لبدء استخدام الخدمات الرقمية للشركات.
Sam Altman أمام مجلس الأمن لمناقشة مخاطر الذكاء الاصطناعي
يستعد Sam Altman، الرئيس التنفيذي لشركة OpenAI، لإطلاع مجلس الأمن التابع للأمم المتحدة على تطورات الذكاء الاصطناعي خلال الأسبوع المقبل، بالتزامن مع اجتماعات الجمعية العامة للأمم المتحدة في نيويورك. ومن المقرر أن يعقد مجلس الأمن اجتماعًا يوم الأربعاء حول الذكاء الاصطناعي والأمن الدولي، في ظل تصاعد النقاش العالمي حول المخاطر المرتبطة بالأنظمة المتقدمة واستخدامها في مجالات تمس الأمن والسلام الدوليين.
وبحسب المذكرة التي عممتها فرنسا على أعضاء المجلس، يركز الاجتماع على مخاطر إساءة استخدام الذكاء الاصطناعي لأغراض خبيثة، إضافة إلى المخاطر المرتبطة بفقدان السيطرة على الأنظمة المتقدمة واستخدامها في تنفيذ أو تسهيل عمليات يمكن أن يكون لها تأثير على الأمن الدولي. ويأتي الاجتماع بعد دعوات من عدد من قادة صناعة الذكاء الاصطناعي إلى تنسيق أكبر في تطوير التكنولوجيا وإدارة مخاطرها.
ويمثل الاجتماع امتدادًا لنقاش بدأ داخل مجلس الأمن منذ 2023، عندما عقد المجلس أول جلسة مخصصة لمخاطر الذكاء الاصطناعي. وتكتسب مشاركة Altman أهمية خاصة لأن OpenAI واحدة من أبرز الشركات المطورة للنماذج المتقدمة، بينما تتزايد الدعوات إلى وجود أطر دولية للتعامل مع التكنولوجيا التي أصبحت قدراتها تتجاوز نطاق التطبيقات الاستهلاكية لتدخل في الاقتصاد والأمن والدفاع.
Anthropic تكشف أن Claude يشارك في أكثر من ربع أعمال البحث والتطوير
كشفت Anthropic أن أنظمة الذكاء الاصطناعي التابعة لها، وعلى رأسها Claude، أصبحت تشارك في نسبة متزايدة من أعمال البحث والتطوير داخل الشركة، مع تولي Claude أكثر من ربع هذه الأعمال والتعاون مع الموظفين البشر في أكثر من 90% من المهام، بحسب تقارير صحفية نقلت عنها وسائل إعلام عربية. وتأتي هذه البيانات في إطار نقاش أوسع حول مدى اقتراب الذكاء الاصطناعي من المشاركة في تطوير أجيال جديدة من أنظمة الذكاء الاصطناعي نفسها.
وتقول Anthropic إن نشر هذه المعلومات يهدف إلى إعطاء الحكومات والجهات المعنية صورة أوضح عن سرعة تطور التكنولوجيا، في وقت يتزايد فيه النقاش حول ما إذا كانت وتيرة تطوير النماذج المتقدمة تحتاج إلى مزيد من الضوابط. وتبرز أهمية الأمر عندما لا يعود النموذج مجرد أداة تستخدمها فرق البحث، وإنما يصبح جزءًا من عملية البحث والتطوير نفسها.
وتتقاطع هذه التطورات مع النقاش الذي يقوده Dario Amodei حول مستقبل تطوير الذكاء الاصطناعي، خاصة مع زيادة قدرات النماذج في البرمجة والبحث العلمي واستخدام الأدوات. وإذا استمر الاتجاه نحو إشراك النماذج في تطوير النماذج اللاحقة، فإن السؤال لن يكون فقط حول مدى قدرة AI على أداء المهام، وإنما حول كيفية مراقبة هذه العملية عندما تصبح الأنظمة نفسها جزءًا من دورة التطوير.
Gemini يخترق أنظمة ثلاث شركات خلال اختبار للأمن السيبراني
تمكن نموذج Gemini التابع لشركة Google من الوصول إلى أنظمة محمية تخص ثلاث شركات خلال اختبار لقدراته في مجال الأمن السيبراني، في واقعة وُصفت بأنها الأولى المعروفة التي تنفذ فيها أنظمة الذكاء الاصطناعي التابعة لـ Google نشاطًا من هذا النوع بصورة مستقلة. ووقعت العملية خلال مايو 2026 في إطار تقييم أجرته شركة Irregular المتخصصة في اختبار قدرات نماذج الذكاء الاصطناعي في الأمن السيبراني.
وخلال الاختبار، تمكن Gemini من الوصول إلى الإنترنت والبحث عن معلومات متاحة للعامة، ثم استخدم بيانات اعتماد للوصول إلى ثلاثة مواقع إلكترونية اعتقد أنها تقع ضمن نطاق المهمة. وفي إحدى الحالات، خمن النموذج كلمات مرور مختلفة حتى تمكن من دخول نظام محمي، بينما عثر في حالتين أخريين على بيانات اعتماد منشورة في مستودع عام واستخدمها للوصول إلى أنظمة محمية. وقالت Heather Adkins، نائبة رئيس Google لهندسة الأمن، إن النموذج اعتقد أن المواقع المستهدفة كانت ضمن نطاق الاختبار.
وتكشف الواقعة عن تحد جديد مع تطور وكلاء الذكاء الاصطناعي، إذ يمكن للنموذج أن ينتقل من تنفيذ تعليمات محددة إلى البحث واتخاذ خطوات إضافية لتحقيق الهدف الذي يعتقد أنه مطلوب منه. وأكدت Google أنها أبلغت الجهات المتضررة وعملت مع شريكها على تعديل إجراءات الاختبار، بينما أشارت تقارير إلى حوادث مماثلة طالت نماذج تابعة لشركات أخرى.