المنصات الرقمية ليست غريبة عن التهديدات الأمنية من جميع المصادر. لدينا جدران نارية، وتقنيات مكافحة التصيد، وحماية من الفيروسات، والمزيد. إنه دائماً تحدي البقاء في المقدمة، لكن اللعبة نفسها لها قواعد وأعراف راسخة. نعرف ما نتوقعه، وحتى عند حدوث اختراق، هناك عادة سبب متوقع بمجرد إجراء التحقيق.
المشكلة هي أن تطور تقنيتنا يتحرك بسرعة كبيرة لدرجة أننا نطور تطبيقات جديدة، وحالات استخدام جديدة، وحتى بنية تحتية جديدة أسرع بكثير من قدرتنا على التوقف والتفكير في مكان وجود نقاط الضعف. الطريقة الأكثر شيوعاً، والألم، للعثور على نقطة ضعف هي عندما يستغلها فاعل سيء. هذه ليست الطريقة الصحيحة للقيام بالأعمال، ولكن بسبب الطريقة سريعة التطور التي نجمع بها البيانات، ونحللها، ونستخدمها، ببساطة لا يمكننا الانتظار لهجوم لتعلم مكان نقاط الضعف لدينا.
هذا صحيح بشكل خاص مع تطبيقات الذكاء الاصطناعي. ببساطة، هذه بعض من أكثر التقنيات ثورة وقوة التي تم إنشاؤها على الإطلاق. كما أنها من أسهل التقنيات للتلاعب بها، وسرقتها، واستخراج القيمة منها، مما يمكن أن يدمر نموذج عمل بأكمله في يوم واحد. لماذا هذا؟
دعونا نحلل ما هو تطبيق الذكاء الاصطناعي وكيف يتم إنشاؤه. يمكن أن يظهر لنا هذا شيئين مثيرين للاهتمام. أولاً، يمكن أن يسلط الضوء على حيث يمكن للجهات الفاسدة معاملته كسيارة مسروقة، وإخضاعه لورشة تشفير رقمية وبيعه كقطع غيار. ثانياً، يمكن أن يظهر أنه حيث توجد نقاط ضعف في العملية، إذا تم التعامل معها بشكل صحيح، يمكننا العثور على طرق للتحقق من العائد. يمكننا أيضاً أن نرى أنه مع Web3، من الممكن حماية وتحويل عوائد خطوط أنابيب الذكاء الاصطناعي إلى قيمة. في الواقع، بدأت منصات مثل iExec تظهر وعوداً في هذا المجال.
خط أنابيب الذكاء الاصطناعي تحت التهديد
الخطوة الأولى لحماية خطوط أنابيب الذكاء الاصطناعي هذه هي فهم مكان نقاط ضعفها، وللأسف هناك عدد من النقاط التي يمكن مهاجمتها.
يبدأ الأمر بالبيانات. القدرة على الحصول على البيانات الصحيحة اللازمة لتدريب أداة ذكاء اصطناعي أمر بالغ الأهمية، وغالباً ما يتطلب موارد كبيرة للحصول عليها. إما أن يقوم فريق بجمعها بأنفسهم عبر مجموعة واسعة من المدخلات، أو يجب عليهم شراء البيانات من وسيط طرف ثالث. في كلتا الحالتين، البيانات نفسها ذات قيمة كبيرة، والقدرة على رؤية البيانات يمكن أن تكسب أيضاً رؤى أساسية حول كيفية استخدام المنصة للذكاء الاصطناعي، وكيف هيكلية الذكاء الاصطناعي، وكيف قد يؤدي الذكاء الاصطناعي. كل هذه مزايا تنافسية كبيرة، ولطرف آخر أن يكون لديه هذا البصيرة أمر خطير للفريق الذي يبنيه. يجب حماية البيانات ببساطة، بأي ثمن.
لا تنتهي التهديدات هناك، ومع ذلك. بعد أن يجمع الفريق البيانات الصحيحة، يحتاجون إلى بناء نموذج ذكاء اصطناعي سيستخدمه ويولد قيمة. يجب بناء هذا النموذج، ثم تدريبه واختباره بالبيانات. هذه عملية تكرارية سيقوم بها الفريق للتعلم وتحسين النموذج النهائي. تستغرق هذه العملية قوة معالجة كبيرة، وعمالة، وآخر شيء يريد الفريق هو أن يسرق شخص آخر هذا العمل. ومع ذلك، إذا قام الفريق بتكليف هذا العمل لمزود ليس موثوقاً به تماماً (وغالباً ما تتطلب هذه النماذج موارد ضخمة لتوفير قوة المعالجة)، يمكن للمزود بسهولة نسخ النموذج، أو الاستدلال، أو نتائج التدريب. هذه هي القيمة الحقيقية لتطوير مشروع الذكاء الاصطناعي، وستدمر القيمة الفريدة للفريق لعملائه. أخيراً، إذا كان الفريق يعمل مع مزود، يمكن للمزود سرقة نتائج استعلام العميل. معرفة هذه المعلومات يمكن أن تسمح للسارق بسرقة العملاء، ولكن أيضاً تعلم المزيد عما يطلبه العملاء (وما هم على استعداد لدفعه مقابل ذلك). هذه ميزة أخرى تضيع إذا تم المساس بهذه المعرفة.
حماية خط الأنابيب
كما ذُكر أعلاه، يقدم Web3 الكثير لخط أنابيب الذكاء الاصطناعي المعرض للتهديد. على الرغم من أنه قد لا يبدو كذلك في البداية، يمكن لـ Web3 والذكاء الاصطناعي العمل جنباً إلى جنب بشكل جيد جداً. المفتاح يكمن في بيئات التنفيذ الموثوقة (TEEs)، والعمل في مساحة لامركزية، وهذا هو السبب في أن منصات مثل iExec تقود هذا المجال. يمكن تشفير البيانات والنموذج من الفحص، ولكن باستخدام بيئة تنفيذ موثوقة ضمن بيئة Web3، يمكن تشغيل النموذج على السلسلة وشفافاً لمالكه دون أن يراه أحد، بما في ذلك مزود المعالجة. بمجرد تشفير نتائج استعلام لنموذج الذكاء الاصطناعي أيضاً، يمكن فقط للعميل الذي دفع مقابل الاستعلام (ومالك النموذج) الاستفادة.
تمتلك منصة iExec عددًا من حالات الاستخدام التي تظهر كيف تعمل هذه العملية، مع واحدة من أبسطها تظهر كيف يمكن حماية مولد صور الذكاء الاصطناعي تماماً. هذا ليس هو الحال حالياً مع أي من مولدات صور الذكاء الاصطناعي الكبيرة، حيث تكون الكثير من المعلومات متاحة للآخرين. حتى لو قمت ببناء مولد صور ذكاء اصطناعي خاص بك، فإن أي منصة كانت تشغل النموذج يمكن أن تتمتع بميزة كبيرة لأنها يمكن أن ترى البيانات، والنموذج، والإدخالات والمخرجات. لن يستغرق الأمر الكثير من الجهد من قبل المزود لنسخ العمل وإنشاء خاصته. إذا تم استضافته على منصة آمنة، يمكن حماية مولد صور الذكاء الاصطناعي بشكل جيد. هذا حالة الاستخدام تظهر كيف يحمي هذا النوع من المنتجات استعلامات إدخال المستخدم من خلال بيئة تنفيذ موثوقة، والتي لا يمكن الوصول إليها.
يمكن للميزات الأخرى أن تساعد في تبسيط العملية وتحقيق العائد منها. ميزة DataProtector مصممة لتغليف البيانات كأصل رقمي من أجل حمايتها من العرض أو الاستخراج من قبل طرف غير مصرح له، وكأصل رقمي السماح بتحقيق العائد منها إذا رغب في ذلك. من حيث بناء/إطلاق تطبيق حالة الاستخدام، سيأخذ مولد iApp خط الأنابيب المحول ويحوله بسهولة أكبر إلى تطبيق وظيفي، كل ذلك داخل أمان بيئة التنفيذ الموثوقة. من حيث زيادة مستويات المعالجة الأعلى، تقدم شركات مثل iExec استخداماً قوياً لوحدة معالجة الرسومات (GPU) في شكل Intel TDX، مما يسمح للمستخدمين بتشغيل وحدات GPU داخل بيئة التنفيذ الموثوقة. من أجل الاتصالات الحرجة سواء أثناء عملية التطوير وما بعدها، يمكن للمستخدمين استخدام أداة Web3Mail المتخصصة التي تسمح بالاتصال المحمي بالكامل بين حاملي حسابات Ethereum (حتى دون معرفة عنوان بريدهم الإلكتروني). هذا يضمن أن خط الأنابيب نفسه، بالإضافة إلى الاتصالات حوله، محمي بالكامل.
باستخدام جميع هذه الأدوات معاً، تعالج بيئة التنفيذ الموثوقة توليد صور الذكاء الاصطناعي، والنتيجة مشفرة ولكن أيضاً مخزنة على شبكة لامركزية، مما يضمن تماماً النتيجة النهائية للمستخدم وحده. هذا يخلق منتجاً ليس آمناً فحسب، بل محصناً ضد العبث ومقاوماً للرقابة، مما يغطي العديد من التهديدات.
الذكاء الاصطناعي الموثوق يتجاوز تأمين البيانات. يجب أن تكون النماذج محصنة ضد العبث.https://t.co/87iSNFYMMC
— iExec RLC (@iEx_ec) أبريل 18، 2025
نحو المستقبل
ما هي نتيجة كل هذا؟ إذا تم حماية خطوط أنابيب الذكاء الاصطناعي بشكل جيد باستخدام بنية تحتية للويب 3 ومنصات بيئات التنفيذ الموثوقة (TEEs) المبنية جيداً، يمكن تأمينها في كل خطوة. هذه خطوة كبيرة لأنها تتيح تحقيق الإيرادات في كل خطوة دون خطر سرقة القيمة من قبل المتطفلين. يمكن للفريق تحقيق الإيرادات من البيانات نفسها، أو النموذج، أو معالجة الخوارزمية، أو المخرجات. هذا يبني خيارات متعددة، ويحدث ذلك في بيئة كانت تُعتبر منذ فترة طويلة غير آمنة لمشاريع الذكاء الاصطناعي سهلة السرقة. إنه يُظهر أن الفرق الكبيرة والصغيرة يمكنها تطوير الذكاء الاصطناعي دون الحاجة إلى امتلاك جميع البيانات، وموارد المعالجة للتطوير، والمنصة لاستضافة المنتج المُطلق. خط أنابيب الذكاء الاصطناعي آمن، ويحمي المالكين الذين بذلوا جهداً كبيراً في بناء هذه المنتجات المبتكرة.
إخلاء مسؤولية. المعلومات المقدمة لا تشكل ولا يُقصد منها أن تكون نصيحة مالية؛ بل إن جميع المعلومات والمحتوى والمواد مخصصة للأغراض التثقيفية العامة فقط. وقد لا تمثل المعلومات أحدث البيانات المتاحة، ويجب على القراء إجراء العناية الواجبة بأنفسهم وتحمل المسؤولية عن أفعالهم الخاصة. الروابط إلى مواقع طرف ثالث أخرى مقدمة لراحة القارئ أو المستخدم أو المتصفح فقط؛ ولا توصي Cryptopolitan وأعضاؤها بالمحتوى الموجود في مواقع الأطراف الثالثة ولا تؤيده.
Cryptopolitan Media
مكتب مخصص لرسومات مختارة وتحديثات مميزة من شبكتنا من الشركاء العالميين في الصناعة.
