وقد وقعت العديد من شركات الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك Hugging Face، وMeta، وMicrosoft، وMistral، وNvidia، على رسالة مفتوحة تحث صناع السياسات على عدم فرض “قيود سابقة لأوانها” واسعة النطاق على نماذج الذكاء الاصطناعي ذات الوزن المفتوح. وتأتي الرسالة في الوقت الذي تناقش فيه واشنطن كيف ينبغي للولايات المتحدة أن ترد على الادعاءات القائلة بأن مختبرات الذكاء الاصطناعي الصينية تسرق الملكية الفكرية من نظيراتها الأمريكية، وتنمو قدراتها.
ولم تذكر الرسالة الصين على الإطلاق، لكنها تأتي في أعقاب التقارير التي تفيد بأن إدارة ترامب تدرس حظر النماذج الصينية ذات الوزن المفتوح، وربما إصدار عقوبات ضد شركات الذكاء الاصطناعي في البلاد. حتى أن البيت الأبيض اتهم Moonshot AI بتقطير نموذج Anthropic’s Fable لتدريب نموذج Kimi K3 الذي تم إصداره مؤخرًا والمثير للإعجاب بكل المقاييس.
يبدو أن الرسالة تهدف إلى تثبيط الحظر الشامل على النماذج الصينية، وكذلك ضمان عدم امتداد استجابة الإدارة للتقطير الصيني المزعوم إلى قيود أوسع على الذكاء الاصطناعي ذو الوزن المفتوح أو التقنيات الشائعة مثل التقطير:
وينبغي لصناع السياسات أن يحرصوا على عدم الخلط بين تقنيات تطوير النماذج المشروعة والاختلاس. التقطير، أو ممارسة استخدام مخرجات نموذج واحد للمساعدة في تدريب نموذج آخر أو تحسينه، هو أسلوب يستخدم على نطاق واسع لتحسين النموذج وتقييمه والتحقق من صحته. إنه يعكس تقليدًا طويلًا من التعلم من التقنيات الحالية والبناء عليها وتحسينها، وهو التقليد الذي ساعد في دفع الابتكار منذ ظهور حركة البرمجيات مفتوحة المصدر.
وعلى النقيض من ذلك، فإن الجهود غير القانونية لاستخراج القيمة من النماذج المغلقة تثير مخاوف مشروعة. وينبغي معالجة هذه المخاوف من خلال أطر قانونية وتجارية مستهدفة بدلا من فرض قيود شاملة على التقنيات التي تلعب دورا مهما في ابتكار الذكاء الاصطناعي.
أو كما قال أمجد مسعد، الرئيس التنفيذي لشركة Replit (الذي وقع الرسالة أيضًا)، لـ TechCrunch: “أعتقد أن حظر النماذج المفتوحة الصينية أمر جيد مثل حظر النماذج المفتوحة بشكل عام”. وأشار إلى أن النموذج المفتوح الجديد لشركة Thinking Machines Lab، Inkling، قد تم تدريبه بمساعدة Moonshot’s Kimi 2.5. “إنه نظام بيئي، وسابقة [a ban would] المجموعة سيئة.”
وترفض الرسالة أيضًا الحجج الموجودة في الصناعة والتي تقول إن النماذج ذات الوزن المفتوح خطيرة بطبيعتها لأنها توسع نطاق الوصول إلى النماذج القوية، والتي يمكن استخدامها في الهجمات الإلكترونية أو غيرها من الأنشطة الشائنة، دون أي إشراف.
وجاء في الرسالة: “الرد الصحيح على هذا الخطر ليس حظر الأوزان المفتوحة. في عالم يستخدم فيه مهاجمو الأمن السيبراني الذكاء الاصطناعي المتقدم، يحتاج المدافعون إلى الوصول إلى نماذج ذات قدرات مماثلة حتى يتمكنوا من اكتشاف التهديدات الناشئة ومحاكاتها والرد عليها”. “تعمل النماذج المفتوحة على توسيع القدرة الدفاعية، وزيادة الشفافية، وتسمح باكتشاف نقاط الضعف ومعالجتها عبر العديد من الفرق.”
في الأسبوع الماضي، كشفت OpenAI أنه أثناء اختبار GPT-5.6 Sol ونموذج آخر غير مسمى، استغل أحد الأنظمة نقطة ضعف في بيئة الاختبار الخاصة به للوصول إلى مستودع Hugging Face الذي يحتوي على حل لمعيار الترميز. يمكن للمرء أن يجادل بأن هدف النموذج لم يكن خبيثًا، وأنه كان يغش فعليًا في الاختبار للحصول على أعلى الدرجات. لكن الحادث أثار جدلا حول مخاطر تركيز تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي المتقدمة خلف حفنة من مقدمي الخدمات المغلقين.
وقالت Hugging Face إنها لم تكن قادرة على الدفاع عن نفسها ضد الهجوم باستخدام نماذج الذكاء الاصطناعي الحدودية التجارية لأن حواجز الحماية الخاصة بها أعاقت جهودها. لم تكن نماذج الذكاء الاصطناعي المغلقة التي استخدمتها قادرة على التمييز بين أن يُطلب منك إنشاء برمجيات استغلالية للمهاجم وبين أن يُطلب من المدافع اكتشافها. وبدلاً من ذلك، اضطرت الشركة إلى التركيز على استخدام GLM 5.2 لشركة الذكاء الاصطناعي الصينية Z.ai، وهو نموذج قوي مفتوح الوزن، للدفاع عن نفسها ضد الهجوم.
تسلط الرسالة الضوء على الانقسام في صناعة الذكاء الاصطناعي. وحثت شركات مثل OpenAI وAnthropic الإدارة على الرد على سرقة الملكية الفكرية المزعومة من قبل شركات الذكاء الاصطناعي الصينية مع نمو النماذج ذات الوزن المفتوح بسرعة في القدرات. وقد تخلف النتيجة آثارا كبيرة على نماذج أعمالهم، التي أصبحت مهددة بفِعل انتشار نماذج الذكاء الاصطناعي الرخيصة وعالية القدرة والتي يسهل الوصول إليها.
هذه الشركات، إلى جانب مطوري الذكاء الاصطناعي مغلقة المصدر مثل Google DeepMind وSpaceX، بارزة في غيابها في أسفل هذه الرسالة.
أولئك الذين وقعوا على الرسالة لديهم مصلحة اقتصادية واضحة في رؤية نماذج الذكاء الاصطناعي المفتوحة تزدهر. إن شركات مثل إنفيديا، ومايكروسوفت أزور، وغيرهم من مقدمي البنية الأساسية، لديها مصلحة راسخة في الدفع باتجاه نماذج سلعية: فإذا كانت النماذج قابلة للتبديل، فسوف يشتري الناس المزيد من وحدات معالجة الرسومات، ويستأجرون المزيد من السعة السحابية، ويبنون المزيد من التطبيقات.
تشجع الرسالة صناع السياسات على توسيع نطاق الوصول إلى الحوسبة للشركات الناشئة والباحثين؛ الاستثمار في أصول التدريب المشتركة مثل مجموعات البيانات والأدوات وأطر التقييم؛ و “[keep] التعددية الحدودية من خلال تجنب القيود المبكرة على النماذج المفتوحة التي تخنق المنافسة أو تدفع الابتكار إلى الخارج.
تم تحديث هذه المقالة بتعليق من أمجد مسعد، الرئيس التنفيذي لشركة Replit.
عندما تقوم بالشراء من خلال الروابط الموجودة في مقالاتنا، قد نكسب عمولة صغيرة. هذا لا يؤثر على استقلالنا التحريري.
