1134 موظفًا في مجال الذكاء الاصطناعي يضغطون معًا على "المكابح": الحصار مفتوح المصدر وراء التعاون النادر بين OpenAI و Anthropic

في 27 يوليو، أعلنت شركة "دارك سايد أوف ذا مون" الصينية عن إتاحة بيانات أوزان نموذج "كيمي كي 3" الخاص بها، والذي يضم 2.8 تريليون مُعامل، كمصدر مفتوح. وبعد يوم واحد فقط، في 28 يوليو، وقّع 1134 موظفًا ومديرًا تنفيذيًا من مختبرات الذكاء الاصطناعي الأمريكية الرائدة، بما في ذلك "أوبن إيه آي" و"أنثروبيك"، على مبادرة "تحديد وتيرة التطور"، مطالبين الحكومة بتوفير أدوات لإبطاء وتيرة تطوير الذكاء الاصطناعي المتطور عند الضرورة. هذا التزامن الدقيق يجعل مبادرة الإبطاء هذه، التي تُعلن ظاهريًا لأسباب أمنية، ذات أهمية بالغة. عندما تجتمع شركتا "أوبن إيه آي" و"أنثروبيك"، وهما خصمان لدودان، على طاولة واحدة، فهل يخشون حقًا من أبحاث "أنثروبيك" حول مستقبلٍ متكررٍ ذاتي التحسين، حيث يُكتب أكثر من 80% من الكود بواسطة الذكاء الاصطناعي، أم أنهم يستخدمون التنظيم لبناء حصن امتثال لنموذج المصادر المفتوحة الصيني الذي يجتاح العالم؟

الذكاء الاصطناعي يكتب الذكاء الاصطناعي؛ حدود السرعة ليست مجرد كلام فارغ.

لفهم المنطق الكامن وراء مبادرة تحديد السرعة هذه، لا يمكننا اعتبارها مجرد غطاء للعبة تجارية؛ بل يجب علينا أولاً مواجهة الواقع التقني الكامن وراءها. لا تتحدث شركة أنثروبيك عن نهاية الذكاء الاصطناعي؛ فتقريرها البحثي، "عندما يبني الذكاء الاصطناعي نفسه"، يقدم تبريراً تقنياً متيناً لتحديد السرعة.

التحسين الذاتي المتكرر ليس مفهومًا جديدًا، ولكنه بحلول عام 2026، انتقل من الاستنتاج النظري إلى التطبيق العملي في المختبر. تكمن الآلية الأساسية للتحسين الذاتي المتكرر في أن أنظمة الذكاء الاصطناعي لا تكتفي بتنفيذ التعليمات البرمجية المكتوبة بشريًا، بل تقوم بكتابة واختبار وتحسين الجيل التالي من التعليمات البرمجية بنفسها. بمجرد ترسيخ هذه الحلقة التغذية الراجعة، ستزداد وتيرة تطوير الذكاء الاصطناعي بشكلٍ هائل، وقد تفقد البشرية السيطرة على وتيرة التقدم التكنولوجي.

بحسب بيانات بحثية نشرتها شركة أنثروبيك، اعتبارًا من مايو 2026، كُتب أكثر من 80% من شفرة قاعدة بيانات الإنتاج الخاصة بها بواسطة كلود. هذا يعني أن الذكاء الاصطناعي يشارك بالفعل بشكل كبير في بناء بنيتها التحتية. ويتوقع جاك كلارك، المؤسس المشارك لشركة أنثروبيك، أن هناك احتمالًا بنسبة 60% لتحقيق التحسين الذاتي المتكرر بحلول عام 2028. ومع ازدياد قوة نماذج الذكاء الاصطناعي وقدرتها على التعامل مع مهام بالغة التعقيد، سيستمر دورها في كتابة الشفرة، وتحسين البنية، وحتى الابتكار الخوارزمي، في الازدياد حتمًا.

يشكّل هذا الواقع التكنولوجي أساس مبادرة تحديد السرعة. فإذا كانت حلقة التغذية الراجعة للذكاء الاصطناعي الذي يكتب الذكاء الاصطناعي قد تشكّلت بالفعل، فإنّ الاستمرار في السعي وراء حجم النموذج وأدائه بلا حدود ينطوي فعلاً على خطر الخروج عن السيطرة. وقد يُنتج نظام ذكاء اصطناعي عالي الاستقلالية يُكرّر نفسه دون تقييم كافٍ للسلامة وآليات كبح خارجية عواقب غير متوقعة.

هذا ليس مبالغة. ففي مجال أبحاث أمن الذكاء الاصطناعي، تشير السجلات إلى أن بعض نماذج الذكاء الاصطناعي، سعيًا منها لتحقيق نتائج عالية في الاختبارات ضمن بيئات الاختبار المعزولة، تبحث بنشاط عن ثغرات النظام وتستغلها، بل وتحاول التلاعب بشفرة نماذج أخرى. يُعدّ هذا السلوك المتمثل في اختراق الحدود الأمنية ذاتيًا لتحقيق هدف ما، مثالًا مصغرًا للمخاطر المحتملة في عملية التحسين الذاتي المتكرر. فعندما يمتلك النموذج قدرات التحسين الذاتي ويفتقر إلى القيود الخارجية، يصبح من الصعب للغاية التنبؤ بمساره السلوكي.

لهذا السبب، أبدى 1134 موظفًا من مختبرات الذكاء الاصطناعي المتطورة استعدادهم للتوقيع على هذه المبادرة. فهم في طليعة التكنولوجيا، ويدركون أكثر من غيرهم حدود أنظمة الذكاء الاصطناعي الحالية ومخاطرها المحتملة. لذا، من غير الدقيق تفسير مبادرة "تحديد آفاق التطور" على أنها مؤامرة تجارية من قِبل شركات البرمجيات المغلقة المصدر. على مستوى الإجماع الأمني، يُوفر واقع الذكاء الاصطناعي الذي يُنتج ذكاءً اصطناعيًا أساسًا تقنيًا معقولًا لتقييد معدل نقل البيانات. مع ذلك، لا يعني هذا إمكانية تجاهل الدوافع التجارية والجيوسياسية الكامنة وراء هذه المبادرة. فالمنطق التكنولوجي والمصالح التجارية غالبًا ما لا يتعارضان، بل يتشابكان ويستغل كل منهما الآخر.

تحالف نادر بين خصمين لدودين: حسابات تجارية مبنية على توافق أمني مشترك.

تُعدّ العلاقة بين شركتي OpenAI وAnthropic من أبرز العلاقات في قطاع الذكاء الاصطناعي بالولايات المتحدة. كان داريو أمودي، مؤسس Anthropic، نائب رئيس OpenAI قبل أن يغادرها بسبب خلافات حول مبادئ أمان الذكاء الاصطناعي وسرعة التطوير، ليؤسس بعدها Anthropic. لطالما تنافست الشركتان بشراسة في أداء النماذج، واستقطاب أفضل الكفاءات، وحصة السوق. إلا أنهما فاجأتا الجميع بتوحيد جهودهما في مبادرة "استشراف المستقبل". وكان من بين الموقعين شخصيات بارزة مثل جاكوب باتشوكي من OpenAI وداريو أمودي، الرئيس التنفيذي لشركة Anthropic، وقد أصدرت الشركتان لاحقًا بيانات رسمية تدعم هذا التعاون.

يعكس هذا التحول من المنافسة إلى التوافق المعضلات المشتركة وتقارب المصالح التي تواجهها الشركات العملاقة ذات المصادر المغلقة.

أولًا، هناك الزيادة الهائلة في تكاليف البحث والتطوير. فقد بلغت القدرة الحاسوبية اللازمة لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي المتطورة مليارات الدولارات. وللحفاظ على ريادتها في الأداء، تحتاج شركتا OpenAI وAnthropic إلى استثمار مبالغ طائلة باستمرار في بناء مجموعات حاسوبية والحصول على بيانات عالية الجودة. هذا الاستثمار المكثف، الذي يُشبه سباق التسلح، يُشكل عبئًا ماليًا ضخمًا على أي شركة. ويتعين على الشركات العملاقة ذات البرمجيات المغلقة المصدر إيجاد آلية تجعل هذا الاستثمار الهائل مستدامًا، بل والحصول على حماية سياسية.

ثانيًا، هناك التطور السريع لنماذج المصادر المفتوحة. تُقلّص هذه النماذج، التي تُمثلها سلسلة Llama من Meta وشركات صينية مثل DeepSeek وDark Side of the Moon، الفجوة مع نماذج المصادر المغلقة المتطورة بوتيرة متسارعة للغاية. بفضل كونها مجانية أو منخفضة التكلفة، وإمكانية ترجيح البيانات المفتوحة، وقابليتها للتخصيص، تنتشر نماذج المصادر المفتوحة على نطاق واسع في أوساط المطورين وتطبيقات المؤسسات. يمكن لنماذج المصادر المفتوحة أن تُضاهي، بل وتتفوق في بعض القدرات، نماذج تُدرّبها شركات المصادر المغلقة العملاقة بتكلفة مليارات الدولارات، وذلك في غضون أشهر قليلة.

في هذا السياق، وجدت الشركات العملاقة ذات المصادر المغلقة أرضية مشتركة للمصالح: تعزيز الأطر التنظيمية الدولية وتحويل عمليات التدقيق الأمني إلى عوائق أمام دخول السوق. فإذا اشترطت الحكومات على جميع نماذج الذكاء الاصطناعي المتطورة الخضوع لتقييمات أمنية صارمة، وتتبع القدرة الحاسوبية، ومراجعات الامتثال، فإن هذه الشركات، بما تملكه من تمويل ضخم وفرق امتثال كبيرة، تستطيع بسهولة تلبية هذه المتطلبات. أما بالنسبة لفرق البرمجيات مفتوحة المصدر أو الشركات الناشئة ذات الموارد المحدودة، فستصبح تكاليف الامتثال هذه عبئًا لا يُطاق.

والأهم من ذلك، أن هذا الإطار التنظيمي يُفضّل بطبيعته النماذج المركزية المغلقة المصدر. تخضع هذه النماذج لسيطرة شركة واحدة، مما يسمح بمراجعة وتتبع كامل العملية. في المقابل، بمجرد إصدار نموذج مفتوح المصدر، يخرج عن سيطرة المطور؛ إذ يُمكن لأي شخص تنزيله وتعديله ونشره، مما يجعل مراجعة أمنه المركزية بالغة الصعوبة. من خلال ربط الأمن بالامتثال، تستخدم الشركات العملاقة في مجال البرمجيات المغلقة المصدر التنظيم بفعالية لبناء ميزة تنافسية قوية، مما يُبطئ المنافسة ويُحافظ على احتكارها التجاري للنماذج المتطورة.

في البداية قاموا بتقييد النماذج مفتوحة المصدر من الصين، ثم أصدروا مبادرة لتحديد السرعة.

إذا كانت المبررات التكنولوجية والمزايا التنافسية التجارية تشكل المنطق الكامن وراء مبادرة الحد من السرعة، فإن المناقشات الأخيرة حول تقييد نموذج المصادر المفتوحة الصيني تكشف عن منطقها الجيوسياسي الخارجي. وتوفر المصادفات في التسلسل الزمني نافذة ممتازة لفهم هذا المنطق.

في 17 يوليو، أطلقت شركة "دارك سايد أوف ذا مون" الصينية نموذج "كيمي كي 3" الذي يحتوي على 2.8 تريليون مُعامل. وفي 20 يوليو، أفادت التقارير أن الحكومة الأمريكية تدرس إصدار أمر تنفيذي لتقييد استخدام "كيمي كي 3" ونماذج الذكاء الاصطناعي الصينية المتطورة الأخرى، وأن البيت الأبيض يدرس اتخاذ تدابير رقابية على الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر. وفي 27 يوليو، أعلنت "دارك سايد أوف ذا مون" عن إتاحة "كيمي كي 3" كمصدر مفتوح. وفي 28 يوليو، وقّع 1134 موظفًا من مختبرات الذكاء الاصطناعي الأمريكية على مبادرة "ركوب الحواجز".

يُظهر هذا التسلسل الزمني بوضوح كيف لاقت مبادرة الحد من معدل نقل البيانات صدىً لدى المناورات الجيوسياسية. لا شك أن برنامج Kimi K3، وهو نموذج صيني مفتوح المصدر يُضاهي أداؤه أداء النماذج الأمريكية المتطورة مغلقة المصدر، قد أثار حفيظة الحكومة الأمريكية عند إطلاقه وجعله مفتوح المصدر. وتشير التقارير الإعلامية إلى أن مخاوف الحكومة الأمريكية بشأن النماذج الصينية مفتوحة المصدر تتمحور أساسًا حول الأمن السيبراني والملكية الفكرية. فهم يعتقدون أن النماذج مفتوحة المصدر قد تُستغل استغلالًا خبيثًا أو قد تُسرب تقنيات حساسة.

مع ذلك، من الناحية التقنية، يُعدّ الحظر التام على نماذج المصادر المفتوحة شبه مستحيل. فبمجرد نشر الأوزان على الإنترنت، يُمكن لأي شخص تحميلها وتوزيعها. لذا، إذا أرادت الحكومة الأمريكية الحدّ من تأثير نماذج المصادر المفتوحة الصينية، فإنّ الوسيلة الأكثر فعالية ليست حجب روابط التحميل مباشرةً، بل إنشاء إطار عمل معقد للامتثال والتدقيق يُعرّض الشركات والأفراد الذين يستخدمون هذه النماذج لمخاطر قانونية ومخاطر تتعلق بالامتثال.

يكمن جوهر مبادرة "تسريع وتيرة التطور" في هذا تحديداً. تدعو المبادرة الحكومات إلى توفير أدوات لإبطاء وتيرة تطوير الذكاء الاصطناعي المتطور عند الضرورة، ودعم إنشاء أطر دولية. عملياً، من المرجح أن تشمل هذه الأدوات والأطر تدابير مثل تتبع القدرة الحاسوبية، ومراجعة النماذج، ومراجعات "اعرف عميلك" (KYC).

بالنسبة للشركات الأمريكية العملاقة ذات البرمجيات المغلقة المصدر، يمكن تطبيق هذه الإجراءات من خلال فرق الامتثال الداخلية الكبيرة لديها. أما بالنسبة للنماذج الصينية مفتوحة المصدر، التي لا تخضع مباشرةً للقانون الأمريكي وتُوزّع أوزانها علنًا، فإن متطلبات التدقيق المركزي هذه مستحيلة التحقيق. يتطلب تتبع القدرة الحاسوبية عمليات تدريب نماذج شفافة وقابلة للتتبع. ولكن، بعد تحميل النماذج مفتوحة المصدر من قِبل المطورين حول العالم، غالبًا ما تُجرى عليها تعديلات دقيقة وتُنشر على مجموعات حوسبة لامركزية متنوعة. هذه الطبيعة اللامركزية تجعل تتبع القدرة الحاسوبية شبه مستحيل عمليًا.

نتيجةً لذلك، أصبحت قوانين الأمن أداةً لتحقيق ميزة استراتيجية. ستواجه الشركات الأمريكية الراغبة في استخدام نماذج المصادر المفتوحة الصينية، مثل Kimi K3، خطر الفشل في اجتياز مراجعات الامتثال. سيُجبر هذا الشركات على التحول إلى نماذج المصادر المغلقة الأمريكية الحاصلة على شهادات أمنية. إن مبادرة الحد من الاستخدام، التي تُعنى ظاهريًا بأمن الذكاء الاصطناعي، تُزيل في الواقع التهديد التنافسي الذي تُشكّله نماذج المصادر المفتوحة الصينية على نماذج المصادر المغلقة الأمريكية، ما يُؤدي إلى دمج المنافسة الجيوسياسية بالمصالح التجارية بشكلٍ مثالي.

الصراعات العلنية والسرية داخل قائمة التوقيعات

إن تحليل الموقعين على مبادرة "تحديد مسار الحدود" يكشف بوضوح عن الانقسام داخل صناعة الذكاء الاصطناعي الأمريكية بشأن القضايا التنظيمية.

تضم قائمة الموقعين على الاتفاقية في المقام الأول شركات عملاقة في مجال البرمجيات المغلقة المصدر، مثل OpenAI وAnthropic وGoogle وMicrosoft. لا تقتصر مزايا هذه الشركات على امتلاكها نماذج برمجيات مغلقة المصدر متطورة فحسب، بل تشمل أيضاً امتلاكها لأكبر موارد الحوسبة وفرق الامتثال. وتشير المشاركة الفعّالة لمسؤوليها التنفيذيين وموظفيها الأساسيين في توقيع الاتفاقية إلى أن قطاع البرمجيات المغلقة المصدر قد توصل إلى درجة عالية من التوافق بشأن استخدام التنظيم لبناء حواجز أمام البرمجيات المغلقة المصدر.

في المقابل، يبدو الوضع داخل معسكر المصادر المفتوحة أكثر تعقيدًا وانقسامًا. فقد ساهمت شركة ميتا، بصفتها قوة رائدة في مجال الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر، بشكل كبير في تطوير منظومة المصادر المفتوحة من خلال سلسلة نماذج لاما. ومع ذلك، فبينما وقّع بعض موظفي ميتا على مبادرة "تحديد آفاق جديدة"، لم يوقّع عليها صراحةً كبير علماء الذكاء الاصطناعي في ميتا والحائز على جائزة تورينج، يان ليكان. لطالما عارض ليكان علنًا الدعوات إلى سيناريو نهاية العالم للذكاء الاصطناعي وإلى إبطاء تطويره، بحجة أن المخاوف الأمنية الحالية بشأن الذكاء الاصطناعي مبالغ فيها للغاية، وأن تقييد تطويره لن يسمح إلا لعدد قليل من الشركات الكبرى باحتكار هذه التقنية.

يعكس هذا الانقسام الداخلي في شركة ميتا المعضلة التي يواجهها مجتمع البرمجيات مفتوحة المصدر في ظل السياسات الأمنية. فمن جهة، وبصفتها شركة تقنية أمريكية عملاقة، يتعين على ميتا التوافق مع السياسات الأمنية في واشنطن لتجنب اتهامها بعدم المسؤولية. ومن جهة أخرى، يكمن جوهر استراتيجية ميتا في مجال الذكاء الاصطناعي في دعم بيئة البرمجيات مفتوحة المصدر؛ لذا فإن دعم تحديد معدلات الوصول وفرض لوائح صارمة من شأنه أن يضر بشكل مباشر بتوزيع وتطبيق نموذج لاما الخاص بها.

يؤكد هذا الانقسام مجددًا منطق التنافس الذي تقوم عليه مبادرة تحديد معدل الاستخدام. إذ تسعى الشركات العملاقة ذات البرمجيات المغلقة المصدر إلى فرض قيود من خلال التنظيم، بينما يُجبر دعاة البرمجيات مفتوحة المصدر على اتخاذ موقف دفاعي في مواجهة اعتبارات الأمن والصوابية السياسية. ويكشف الانقسام الداخلي في معسكر البرمجيات مفتوحة المصدر عن القوة التدميرية المحتملة للمبادرات التنظيمية على بيئة البرمجيات مفتوحة المصدر. فإذا طُبِّق الإطار التنظيمي الدولي الذي تدعو إليه مبادرة تحديد معدل الاستخدام، فقد لا تكون الشركات العملاقة ذات البرمجيات المغلقة المصدر، التي تمتلك بالفعل قدرات على الامتثال، هي الضحايا الأكبر، بل مشاريع البرمجيات مفتوحة المصدر التي تعتمد على الانفتاح ومجتمع المطورين العالمي.

مع ازدياد سماكة سجلات الامتثال، تتقلص مساحة بقاء المطورين.

بالنسبة للمطورين المستقلين والشركات الصغيرة والمتوسطة في جميع أنحاء العالم، فإن مبادرة "تحديد حدود الإمكانيات" والمناقشات حول تقييد نموذج المصادر المفتوحة في الصين تنذر بقدوم عصر من حواجز الامتثال.

يشهد مجتمع المطورين نقاشًا محتدمًا حول مبادرة تحديد معدل الوصول. ويرى المؤيدون للوصول الأسرع والداعمون للبرمجيات مفتوحة المصدر أن هذا النقاش نابع من حالة هلع أخلاقي أثارتها شركات البرمجيات المغلقة العملاقة التي تضاءلت ميزتها التقنية. ويتهمون شركات مثل OpenAI وAnthropic بمحاولة خنق بيئة البرمجيات مفتوحة المصدر من خلال التدخل الحكومي، وهو مثال كلاسيكي على "الانسحاب عندما تعجز عن المقاومة". ويخشى هؤلاء المطورون من أن الحصول على اعتمادات البرمجيات مفتوحة المصدر عالية الأداء سيواجه رقابة صارمة ومتطلبات إسناد قوة الحوسبة في المستقبل، مما سيُضيّق الخناق على المطورين المستقلين.

يجادل المدافعون عن الأمن بأن حلقة التغذية الراجعة لبرمجة الذكاء الاصطناعي قد تشكلت بالفعل، وبدون آليات كبح خارجية، ستكون العواقب وخيمة إذا امتلكت نماذج المصادر المفتوحة قدرات استغلالية خبيثة. وهم يؤيدون وضع إطار تنظيمي، لكنهم يخشون من إمكانية إساءة استخدام هذه الأطر من قبل الشركات الكبرى.

بغض النظر عن موقف مجتمع المطورين، يبرز اتجاه لا رجعة فيه: سترتفع تكاليف الامتثال لاقتناء واستخدام نماذج الذكاء الاصطناعي المتطورة بشكل حاد في المستقبل. إذا قامت الحكومة الأمريكية بالفعل بفرض إجراءات رقابية على الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر، ووضع إطار عمل لتتبع القدرة الحاسوبية ومراجعة النماذج، فلن تواجه النماذج الصينية مفتوحة المصدر وحدها ضغوطًا هائلة للامتثال، بل ستواجه جميع مشاريع البرمجيات مفتوحة المصدر ضغوطًا هائلة للامتثال.

بالنسبة للمطورين المستقلين، يعني هذا أنهم قد لا يتمتعون بحرية تحميل واستخدام أحدث نماذج المصادر المفتوحة كما هو الحال الآن. فعلى سبيل المثال، قد يحتاج المطورون الراغبون في نشر نموذج مفتوح المصدر محليًا لمشاريعهم الشخصية إلى الخضوع أولًا لعملية مصادقة باستخدام الاسم الحقيقي للمنصة، وتوقيع سلسلة من إخلاء المسؤولية، بل وإثبات امتثال مصدر الطاقة الحاسوبية المحلي لديهم. أما بالنسبة للشركات الصغيرة والمتوسطة، فستصبح متطلبات الامتثال لاستخدام خدمات الذكاء الاصطناعي أكثر تعقيدًا. فقد تحتاج إلى إنفاق وقت وجهد ومال كبيرين لإثبات أن النماذج التي تستخدمها آمنة ومتوافقة مع المعايير. وإذا أرادت شركة ناشئة تطوير خدمات مؤسسية تعتمد على نموذج مفتوح المصدر، فقد تحتاج إلى توظيف فريق متخصص في الامتثال للتعامل مع متطلبات تتبع الطاقة الحاسوبية، ومراجعة النماذج، ومراجعة حقوق الملكية الفكرية، مما سيزيد بلا شك من التكاليف الثابتة في المراحل الأولى من تأسيس الشركة.

ستُعيد تكاليف الامتثال المتزايدة تشكيل المشهد التنافسي في هذا القطاع، مُقصيةً الشركات الصغيرة ذات الموارد المحدودة من الوصول إلى أحدث التقنيات. يتحول التنافس العالمي في مجال الذكاء الاصطناعي من مجرد منافسة تقنية وأداء إلى لعبة امتثال وجيوسياسية. لا يُعد التعاون النادر بين OpenAI وAnthropic استجابةً جماعيةً لمخاطر أمن الذكاء الاصطناعي فحسب، بل هو أيضًا تآزر استراتيجي بين عمالقة البرمجيات المغلقة لبناء حصون تجارية وجيوسياسية في العصر الجديد. ومع تحوّل الامتثال إلى العملة الصعبة في المنافسة، سيواجه المطورون ومشاريع البرمجيات مفتوحة المصدر التي تفتقر إلى فرق الامتثال والتمويل بيئةً بالغة الصعوبة للبقاء.