⚡️ أصدقائي، غالبًا ما تُغمر مناقشات أمان الذكاء الاصطناعي ببيانات إرشادية تتعلق بالمبادئ، بهدف تجنب الانحرافات، تقييد القدرات، وضمان الاعتمادية، لكن العديد من المناقشات لا تزال على الورق.

التحدي الحقيقي الآن هو إمكانية التحقق من عملية الاستنتاج نفسها. من غير الممكن تجنب أخطاء النماذج اللغوية الكبيرة (LLM)، والمشكلة ليست في وقوع الأخطاء بشكل عارض، وإنما في عدم قدرتنا على تتبع المنطق والأساس الذي يعتمد عليه النموذج في إصدار الأحكام بشكل واضح.

هذا هو جوهر أمان الذكاء الاصطناعي العام (AGI): ليس فقط معرفة النتيجة، بل فهم “لماذا”. فقط عندما تكون عملية الاستنتاج شفافة وقابلة للتحقق، يمكننا السيطرة عليها ونشر أنظمة ذكية بشكل آمن.

هنا، يوفر مفهوم الاستنتاج (Inference) أفكارًا مختلفة. فهو ليس مجرد جعل النموذج يفسر نفسه بسهولة، بل يضمن من خلال هيكلية النظام أن كل حكم يصدر يُنتج دليلاً على السلوك (Proof-of-Behavior). يسجل هذا الدليل أساس القرار، والتناسق السياقي، والتوافق مع المعلومات السابقة، مما يشكل سلسلة منطقية يمكن التحقق منها.

ومزيد من ذلك، يتيح إثبات التناسق (Consistency Proof) للنظام أن يفحص بنفسه: هل يتوافق الاستنتاج الحالي مع القواعد، والسياق، والأحكام السابقة؟ إذا حدث انحراف، يمكن للنظام أن يبلغ عن الخطأ ويتتبع أصل المشكلة. هذا يعني أن الذكاء الاصطناعي العام لم يعد صندوقًا أسود، بل أصبح آلة تقدم أدلة تدقيق على القرارات التي يتخذها.

وفي الرؤية طويلة الأمد لتطوير الذكاء الاصطناعي العام، لم يعد المهم مجرد تقييد القدرات أو السيطرة، بل أصبح التحقق من صحة القرارات هو الهدف الحقيقي. يحتاج الفريق إلى بناء نظام يترك وراءه سلسلة أدلة قابلة للفحص والتتبع في كل سلوك ذكي. هذا النوع من أنظمة الاستنتاج يجعل أمان الذكاء الاصطناعي يتحول من مبادئ نظرية إلى ممارسات هندسية، ويحول الثقة إلى بنية قابلة للقياس.

@inference_labs #inference @KaitoAI #KAITO