هل تمثل نماذج الـ AI مفتوحة المصدر تهديداً أمنياً؟
10:07 - 28 يوليو 2026
يثير الانتشار المتسارع لنماذج الذكاء الاصطناعي الصينية المفتوحة المصدر، مثل Kimi K3، تساؤلات متزايدة بشأن المخاطر الأمنية المحتملة المرتبطة باستخدامها، خاصة مع توسع اعتماد المؤسسات والمطورين على هذه النماذج في تطبيقات حساسة.
ورغم أن المخاوف غالباً ما تتركز على مصدر النموذج أو شفافية الأكواد البرمجية، فإن الخبراء يرون أن طبيعة البرمجيات مفتوحة المصدر ليست في حد ذاتها المشكلة الأساسية، بل تعتمد المخاطر على كيفية دمجها وتشغيلها داخل الأنظمة الرقمية.
تتمثل أبرز المخاطر في احتمالية استغلال الثغرات الأمنية أو إساءة استخدام النماذج في تنفيذ هجمات إلكترونية، أو إدخال مكونات برمجية غير موثوقة ضمن سلاسل التوريد الرقمية، إضافة إلى مخاوف تتعلق بحماية البيانات والخصوصية عند استخدام النماذج دون ضوابط أمنية كافية. ومع ذلك، فإن هذه التحديات لا تقتصر على النماذج الصينية، بل تنطبق على أي نموذج مفتوح المصدر يتم نشره أو تطويره دون مراجعات أمنية وإجراءات حوكمة فعالة.
أخبار ذات صلة
يخلص سام ساكس، وهو زميل بارز في مؤسسة "نيو أميركا" ومعهد أميركا والصين ومستقبل الشؤون العالمية في جامعة جونز هوبكنز، في مقال نشره عبر صحيفة "فايننشال تايمز" إلى أن "المشكلة الحقيقية لا تكمن في البرمجيات مفتوحة المصدر في الخارج، بل في غياب التنسيق لحماية البنية التحتية في مواجهة الهجمات الإلكترونية".
ويضيف:
- يبدو أن واشنطن تركز على المراقبة، وسرقة الملكية الفكرية، والتجسس، واحتمالية تورط الصين في البنية التحتية المحلية الحيوية.
- تشير التقارير إلى أن البيت الأبيض يبحث عن أدوات للحد من انتشار النماذج الصينية مفتوحة المصدر، أو حتى فرض عقوبات عليها. قد يبدو النقاش وكأنه صراع بين الأمن القومي والابتكار، ولكنه ليس بهذه البساطة.
- تتيح النماذج مفتوحة المصدر، مثل Kimi K3، تحميل وتشغيل المعلمات (القيم التي يتم تعلمها أثناء التدريب والتي تحدد كيفية استخدام نموذج الذكاء الاصطناعي للمعلومات للتنبؤ بما سيحدث لاحقًا) من قِبل أي شخص. تقوم الشركات بتحميل الأوزان، وضبط النموذج بدقة، ثم تشغيله على سحابتها أو بنيتها التحتية الخاصة.
- لذا، الأهم هو من يملك ويشغل الخادم الذي يُشغّل النموذج. يمكن للمستخدمين الأميركيين القلقين بشأن إرسال البيانات إلى الصين تشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي على أجهزة محلية يتحكمون بها أو من خلال مزودي خدمات استدلال تابعين لجهات خارجية.
ويضيف: لا تخضع النماذج الصينية المفتوحة للرقابة بشكل موحد. ومرة أخرى، يؤثر مكان استضافة النموذج على الوضع. فعند استضافته على بنية تحتية أميركية، يجيب النموذج على أسئلة محظورة داخل الصين. وبما أن الأوزان مفتوحة، يمكن للمستخدمين تغيير قيود المحتوى.
حتى لو كانت البيانات مُخزّنة داخل الصين، حيث يُلزم القانون الشركات بالتعاون مع قانون الاستخبارات الوطنية، فإن بعضها يُبدي مقاومةً تُقيّد وصول الحكومة إليها. ففي مارس من هذا العام، اشتبك مفتشو الحكومة الصينية، الذين سعوا للوصول إلى بيانات منصة التجارة الإلكترونية "بيندودو"، مع موظفين حاولوا منعهم من الدخول، ما أسفر عن إصابة أحد المسؤولين بكسر في إصبعه.
ويشير كاتب المقال إلى أن الولايات المتحدة تحتاج بالفعل إلى خيار مفتوح المصدر قابل للتطبيق. فقد بات هذا الخيار سريعاً أداةً حاسمةً في تعزيز النفوذ الوطني. ويشبهه كيفن شو من شركة "إنتركونكتد كابيتال" بأفلام ديزني وموسيقى البوب الكورية. لكن المشكلة الحقيقية تكمن في افتقار واشنطن إلى نهج شامل لدعم البنية التحتية الحيوية في مواجهة الهجمات الإلكترونية القوية المدعومة بالذكاء الاصطناعي، والتي لم تعد مجرد افتراضات.
أخبار ذات صلة
النماذج الصينية والأميركية
يقول خبير الذكاء الاصطناعي والتحول الرقمي في جامعة سان هوزه الحكومية بولاية كاليفورنيا، الدكتور أحمد بانافع، لموقع "اقتصاد سكاي نيوز عربية":
- من الضروري التفريق بين المخاطر المرتبطة بالنماذج المفتوحة (Open Weight) بشكل عام، وبين المخاطر التي قد ترتبط بالجهة المطورة أو بالإطار القانوني الذي تعمل ضمنه.
- "النماذج الصينية ليست جميعها مصدراً للخطر، كما أن النماذج الأميركية أو الأوروبية ليست بمنأى عن المخاطر الأمنية أو التقنية".
- من أبرز المخاطر التي ينبغي أخذها في الاعتبار أمن سلسلة التوريد (Supply Chain Security)، إذ قد تتضمن بعض النماذج أو الأدوات المصاحبة لها تعليمات برمجية أو مكونات إضافية غير مدققة.. من الضروري التحقق من مصدر النموذج وسلامة ملفاته قبل تنزيله من المستودعات العامة.
ويضيف: "الخصوصية وحماية البيانات تمثلان عاملاً أساسياً في تقييم المخاطر"، موضحاً أن "استخدام النموذج عبر خدمات سحابية قد يؤدي إلى انتقال البيانات إلى خوادم خارج الدولة، بينما ينخفض هذا الخطر بصورة كبيرة عند تشغيل النموذج محلياً (Local Inference) داخل بيئة المستخدم دون إرسال البيانات إلى جهات خارجية".
القوانين المحلية
ويشير إلى أن الامتثال للقوانين المحلية يعد عنصراً مهماً أيضاً، مبيناً أن الشركات الصينية تخضع للقوانين الصينية، كما تخضع الشركات الأميركية للتشريعات الأميركية، ولذلك فإن بعض الحكومات والقطاعات الحساسة، مثل المؤسسات العسكرية والبنية التحتية الحيوية، قد تفرض قيوداً على استخدام نماذج أجنبية لأسباب تتعلق بالأمن القومي.
ويلفت بانافع إلى أن بعض النماذج قد تعكس تحيزات أو ضوابط ثقافية وسياسية ناتجة عن طبيعة البيانات التي تدربت عليها، وهو ما قد يؤدي إلى اختلاف طريقة تعاملها مع بعض الموضوعات الحساسة مقارنة بنماذج أخرى.
كما يوضح أن النماذج المفتوحة يمكن لأي جهة تعديلها أو إعادة نشرها، بغض النظر عن بلد المنشأ، وهو ما يستوجب التأكد من استخدام النسخ الأصلية الموثقة وعدم الاعتماد على نسخ معدلة مجهولة المصدر.
ويضيف أن مستوى الشفافية والتوثيق يختلف من نموذج إلى آخر، فبعض المطورين يوفرون معلومات تفصيلية حول بيانات التدريب وآليات التقييم، في حين تكتفي نماذج أخرى بمعلومات محدودة، ما يجعل تقييم المخاطر الفنية والأمنية أكثر تعقيدًا.
وحول ما إذا كان ينبغي تجنب هذه النماذج، يؤكد بانافع أن القرار يعتمد على طبيعة الاستخدام، موضحًا أن النماذج مفتوحة الأوزان يمكن استخدامها بأمان نسبي في مجالات التعليم والبحث والتطوير، لا سيما عند تشغيلها محليًا وبعد التحقق من مصدرها. أما الشركات، فينبغي أن تسبق عملية دمجها في الأنظمة الداخلية مراجعة أمنية شاملة وتقييم لمدى الامتثال، بينما تتبع الحكومات والقطاعات الحساسة عادة سياسات أكثر تشددًا قد تتطلب مراجعات أمنية دقيقة أو تحد من استخدام بعض النماذج الأجنبية.
ويختتم حديثه بالتأكيد على أن:
- "الخطر الحقيقي لا يكمن في كون النموذج صينياً أو أميركياً، وإنما في مكان تشغيله، ونوعية البيانات التي يتم إدخالها إليه، ومدى موثوقية مصدره، وطبيعة التطبيق الذي سيُستخدم فيه".
- هذا ما يدفع العديد من المؤسسات إلى تشغيل النماذج مفتوحة الأوزان داخل مراكز بياناتها الخاصة، سواء كانت نماذج صينية مثل Qwen وKimi أو أمريكية مثل Llama، بما يضمن بقاء البيانات داخل بيئتها التشغيلية ويحد من المخاطر المتعلقة بالأمن السيبراني والخصوصية.
أرخص وأكثر انفتاحاً
ويشير تقرير لشبكة "إيه بي سي" إلى أن نماذج الذكاء الاصطناعي الصينية تكتسب زخماً، مع تحقيقها تقدماً في الولايات المتحدة، ويصفها بأنها "أرخص وأكثر انفتاحاً وذكاءً".
ويشير إلى أن كبير مسؤولي التكنولوجيا في شركة موزيلا التي تدير متصفح فايرفوكس، ومقرها سان فرانسيسكو، رافي كريكوريان، تحول إلى استخدام نظام كيمي كيه 3 من شركة مونشوت الصينية الناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي للعديد من أنشطته اليومية في غضون أيام من إطلاق النموذج الجديد والقوي قبل أكثر من أسبوع.
وقال عن برنامج K3 "يبدو أسرع بكثير"، مقارناً إياه ببرنامج الدردشة الآلي الشهير والأكثر تكلفة "كلود فابل" من شركة "أنثروبيك" في سان فرانسيسكو. وكان يستخدم سابقاً نموذجاً صينياً آخر عالي الأداء، وهو GLM-5.2 من شركة Z.ai، للمهام الروتينية مثل إدارة التقويم والمستندات والبريد الإلكتروني.
يُعدّ كريكوريان واحداً من بين عدد متزايد من الأميركيين الذين يتبنون أنظمة الذكاء الاصطناعي الصينية، والتي تكتسب رواجاً عالمياً نظراً لانخفاض تكلفتها وكفاءتها المتزايدة. وقد صرّحت شركات أميركية، مثل منصة تداول العملات الرقمية كوين بيس، بأنها بصدد التحوّل إلى نماذج الذكاء الاصطناعي الصينية للمساعدة في خفض التكاليف.
أثارت شعبية تلك النماذج استياء بعض عمالقة التكنولوجيا الأمريكية، ولكن في غياب حظر صريح، من المرجح أن تستمر في جذب مطوري البرامج المستقلين في الولايات المتحدة وأماكن أخرى.
أخبار ذات صلة
قدر أكبر من المخاوف
من جانبه، يقول رئيس قسم الأسواق العالمية في شركة Cedra Markets، جو يرق، لموقع "اقتصاد سكاي نيوز عربية":
- المخاطر المرتبطة باستخدام نماذج الذكاء الاصطناعي مفتوحة المصدر لا تقتصر على النماذج الصينية وحدها، بل تشمل جميع النماذج المفتوحة التي قد تفتقر إلى ضوابط كافية لحماية البيانات والأمن السيبراني.
- النماذج الصينية تثير قدراً أكبر من المخاوف لدى العديد من الشركات والمؤسسات بسبب الاعتبارات المرتبطة بالأمن السيبراني وحوكمة البيانات.
- أبرز هذه المخاطر يتمثل في حماية خصوصية المستخدمين، إذ قد لا تكون البيانات التي يتم إدخالها إلى هذه النماذج محمية بالشكل الكافي، ما يزيد احتمالات مشاركتها أو معالجتها من قبل أطراف ثالثة أو استخدامها في أغراض أخرى دون علم المستخدم، وهو ما يشكل تحدياً حقيقياً للأفراد والمؤسسات على حد سواء.
ويؤكد يرق أن هناك جانباً آخر لا يقل أهمية، وهو جودة المعلومات التي تقدمها هذه النماذج، إذ تعتمد في كثير من الأحيان على مصادر خارجية قد لا تتمتع بالدقة أو الموثوقية الكافية، الأمر الذي قد يؤدي إلى مخرجات غير دقيقة أو مضللة، خاصة عند استخدامها في الأعمال أو اتخاذ القرارات.
ويشير إلى أن استخدام النماذج مفتوحة المصدر يتطلب درجة عالية من الحذر، ولا سيما عند التعامل مع بيانات شخصية أو معلومات حساسة. ويشدد على أن المخاطر تصبح أكبر عندما يتم استخدام هذه النماذج داخل الشركات، لأن ذلك قد يعرض البيانات المؤسسية والملكية الفكرية ومعلومات العملاء لمخاطر أمنية وتسريب محتمل.
ويختتم يرق حديثه بالتأكيد على أن الشركات التي تعتمد على هذه النماذج يجب أن تضع سياسات واضحة لاستخدام أدوات الذكاء الاصطناعي، وأن تطبق أعلى معايير الأمن السيبراني وحوكمة البيانات، مع اتخاذ جميع الإجراءات الاحترازية اللازمة قبل دمج أي نموذج مفتوح المصدر في بيئة العمل.
