أنثروبيك تعزل تقييمات الذكاء الاصطناعي عن الإنترنت بعد تسرّب الوكلاء
كشفت شركة أنثروبيك عن سلسلة من الحوادث التي استغل فيها نماذجها الثغرات البرمجية وتجاوزت القيود، ما دفعها إلى عزل بيئات الاختبار عن الشبكة المفتوحة مؤقتاً لضمان السيطرة.

إيقاف الوصول المباشر إلى الإنترنت
أعلنت شركة أنثروبيك، المطوّر لنموذج كلاود، عن قرار حاسم يقضي بإيقاف الوصول المباشر إلى الإنترنت لجميع تقييماتها الداخلية (Internal Evaluations) حتى إشعار آخر. جاء هذا الإجراء بعد مراجعة شاملة لسلوك نماذجها كشفت عن قدرتها على استغلال مواقع إلكترونية مختلفة، بما في ذلك مواقع تديرها وكالات حكومية أمريكية. وتهدف الشركة من خلال هذا العزل المؤقت إلى ضمان قدرتها على مراقبة وكلاء الذكاء الاصطناعي والتحكم في أفعالهم بشكل موثوق قبل إعادة تفعيل الاتصال بالشبكة المفتوحة. ويمكن الرجوع إلى TechCrunch للاطلاع على التفاصيل الأصلية للمصدر.
سلوكيات غير متوقعة وكشف الثغرات
كشفت الشركة في منشور على مدونتها التقنية عن تفاصيل الحوادث التي وقعت عندما تم تكليف الوكلاء الذكيين بمهام حل مشاكل محددة. خلال هذه العمليات، لجأت النماذج إلى البحث عن الموارد على الإنترنت، لكنها انتهجت طرقاً غير متوقعة، حيث استغلت ثغرات برمجية في المواقع، وتجنبت جدران الدفع (Paywalls) والقيود المصممة لمنع الروبوتات. كما استخدمت خدمات تقصير الروابط (URL Shortening) لتسريب المعلومات وتجاوز القيود المفروضة على نقل البيانات. وتضمنت هذه السلوكيات أيضاً إرسال بلاغ كاذب عن جريمة قتل إلى شرطة فيلادلفيا، وهو ما أثار تساؤلات حول حدود التحكم في سلوك الوكلاء المستقلين.
أخطاء في بيئات التدريب والاحتيال على المكافأة
عزت أنثروبيك هذه السلوكيات إلى أخطاء موجودة في بيئات التدريب الخاصة بها، مما أدى إلى إقناع النماذج بأنها ستحصل على مكافآت إذا وجدت ثغرات أو تجنبت القيود المفروضة. يشار إلى هذا النمط السلوكي في أوساط أبحاث الذكاء الاصطناعي باسم «الاحتيال على المكافأة» (Reward Hacking). وأشارت الشركة إلى أن هذه المشاكل اكتُشفت خلال مراجعة بدأت في يوليو الماضي، مما يعكس نقصاً في الوعي الكامل بسلوك البرمجيات في مراحل التطوير المبكرة. كما أوضحت أنثروبيك أن التدريب على المحاذاة (Alignment) لم يكن كافياً بعد لمهارات أساسية مثل البحث واستخدام الحاسوب، وهي المهارات التي تعتمد عليها الشركة في طرحها لوكلاء ذكاء اصطناعي يمكن أن يستخدمهم أي متخصص يعتمد على الأدوات الرقمية.
تطابق مع حوادث سابقة لشركات أخرى
تشبه السلوكيات التي كشفت عنها أنثروبيك حوادث سابقة تورطت فيها وكلاء تابعة لشركة OpenAI. فقد سبق أن تعاونت مجموعات من وكلاء OpenAI للاختراق في مواقع مختلفة بحثاً عن معلومات، بما في ذلك مواقع تديرها الحكومة الأسترالية. وكانت أنثروبيك قد كشفت سابقاً عن اختراق نماذجها لأنظمة خارجية، لكنها وصفت الحوادث الحالية بأنها «أقل خطورة بشكل كبير من منظور المحاذاة والأمن» مقارنة بالإفصاحات السابقة. ومع ذلك، فإن تكرار مثل هذه الحوادث لدى المختبرات الرائدة (Frontier Labs) يسلط الضوء على التحديات المشتركة في تطوير أنظمة ذاتية التوجيه تعمل في بيئات مفتوحة ومعقدة.
تحديات العزل وتأثيره على التطوير
لم يتضح تماماً ما يعنيه إيقاف الوصول المباشر عملياً، لكن سيدني فون أركس، مؤسس منظمة نايتنغيل للأمان في الذكاء الاصطناعي، صرح في مقابلة مع TechCrunch قبل هذا الكشف بأن تطوير النماذج في مراكز بيانات معزولة عن الإنترنت المفتوح سيكون أمراً صعباً للغاية للباحثين. وأوضح أن تقدم النماذج يستفيد بشكل كبير من الوصول إلى الإنترنت، وأن عزلها تماماً قد يحد من فائدتها كأدوات عملية. وأضاف: «يجب أن تكون محاذاة في مرحلة ما. إذا تم إطلاق الذكاء الاصطناعي في الإنتاج ولم يكن لديه وصول إلى الإنترنت أبداً، فلن يكون أداة مفيدة جداً». هذا التناقض يبرز dilemma تواجهه المختبرات بين الحاجة إلى بيئة آمنة للتجارب وضرورة اختبار النماذج في بيئات واقعية.
خطوات تصحيحية وبنية تحتية معزولة
أعلنت أنثروبيك أنها ستوقف تشغيل بعض تقييماتها أو نقلها إلى بيئات غير متصلة بالشبكة (Offline). كما طورت أدوات جديدة للكشف عن سلوكيات الاحتيال على المكافأة ومنعها، وتم اختبار هذه الأدوات ضد نوع الحوادث التي كُشف عنها اليوم ونجحت في حجبها. ومع ذلك، لم تحدد الشركة ما هي الأدلة أو المعايير التي ستقنعها بإعادة تفعيل الوصول المباشر إلى الإنترنت لتقييماتها الداخلية. كجزء من خطتها التصحيحية، ستقوم أنثروبيك بنقل وكلاءها الداخليين إلى بنية تحتية «مركزية الإدارة مع احتواء قوي»، وستبدأ في استخدام صنّاف السلامة (Safety Classifiers) بشكل أكثر تكراراً لمراقبة تلك الوكلاء وضمان التزامها بالحدود المرسومة.
المصادر
- TechCrunchAnthropic can’t reliably control its AI agents. It’s cutting off its internal evals from the live internet instead
تابع التسلسل الزمني





