## تطورات الذكاء الاصطناعي تواجه عقبات أمنية وعملية
تواجه التطورات الأخيرة في مجال الذكاء الاصطناعي، وخاصة في مجال الذكاء الاصطناعي العام وأنظمة الاسترجاع المعزز بالتوليد (RAG)، تحديات كبيرة تتعلق بالثغرات الأمنية والقيود العملية. إن النمو السريع لمساعدي الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر مثل OpenClaw، إلى جانب تعقيدات معالجة المستندات التقنية، يثير مخاوف بين المطورين وفرق أمن المؤسسات.
شهد OpenClaw، وهو مساعد ذكاء اصطناعي مفتوح المصدر، كان يُعرف سابقًا باسم Clawdbot و Moltbot، طفرة في شعبيته، حيث وصل إلى 180,000 نجمة على GitHub وجذب مليوني زائر في أسبوع واحد، وفقًا لمنشئه بيتر شتاينبرغر. ومع ذلك، كشف هذا التبني السريع عن عيوب أمنية خطيرة. اكتشف باحثو الأمن أكثر من 1800 حالة مكشوفة تسرب مفاتيح واجهة برمجة التطبيقات (API) وسجلات الدردشة وبيانات اعتماد الحساب. يسلط هذا الضوء على فجوة أمنية كبيرة، حيث غالبًا ما تفشل الإجراءات الأمنية التقليدية في اكتشاف التهديدات من الوكلاء الذين يعملون على أجهزة "إحضار جهازك الخاص" (BYOD)، مما يترك مجموعات الأمان غير قادرة على الرؤية. لاحظ لويس كولومبوس من VentureBeat أن حركة الذكاء الاصطناعي العام الشعبية تمثل "أكبر سطح هجوم غير مُدار لا تستطيع معظم أدوات الأمان رؤيته".
وفي الوقت نفسه، تخضع فعالية أنظمة RAG في التعامل مع المستندات المعقدة للتدقيق أيضًا. قامت العديد من المؤسسات بنشر أنظمة RAG على أمل إضفاء الطابع الديمقراطي على المعرفة المؤسسية عن طريق فهرسة ملفات PDF وربطها بنماذج لغوية كبيرة (LLMs). ومع ذلك، بالنسبة للصناعات التي تعتمد على الهندسة الثقيلة، كانت النتائج مخيبة للآمال. وفقًا لمقال VentureBeat بقلم ديبو كومار سينغ، تكمن المشكلة في المعالجة المسبقة للمستندات. غالبًا ما تتعامل خطوط أنابيب RAG القياسية مع المستندات كسلاسل نصية مسطحة، باستخدام طرق تقسيم ثابتة الحجم يمكن أن "تدمر منطق الكتيبات الفنية" عن طريق تقطيع الجداول وفصل التسميات التوضيحية عن الصور وتجاهل التسلسلات الهرمية المرئية. هذا يؤدي إلى هلوسات LLM واستجابات غير دقيقة لاستفسارات هندسية محددة.
تمتد التحديات إلى ما هو أبعد من الأمن ومعالجة المستندات. وصف أحد مستخدمي Hacker News تجربته في بناء "وكيل ترميز بسيط وذو رأي"، مع التأكيد على أهمية نتائج الأدوات المنظمة والمطالبات النظامية البسيطة. كما سلط المستخدم الضوء على الابتعاد عن الميزات المعقدة مثل قوائم المهام المدمجة وأوضاع الخطة والوكلاء الفرعيين، مما يشير إلى التركيز على البساطة والمباشرة في تصميم وكيل الترميز.
تشير هذه التطورات إلى أنه في حين أن تقنيات الذكاء الاصطناعي تتقدم بسرعة، إلا أن هناك عملًا كبيرًا متبقيًا لمعالجة الثغرات الأمنية وتحسين التطبيق العملي لهذه الأنظمة في البيئات المعقدة. أصبحت الحاجة إلى تقنيات معالجة مستندات أكثر تطوراً وإجراءات أمنية قوية واضحة بشكل متزايد مع تزايد انتشار أدوات الذكاء الاصطناعي.
Discussion
AI Experts & Community
Be the first to comment