الذكاء الاصطناعي السيادي: القدرة على الاختيار
هناك اختبار بسيط لمعرفة ما إذا كان شيء ما تحت سيطرتك حقًا:
من سيرفض؟
تخيل أن إحدى قدرات الذكاء الاصطناعي الأساسية لحكومتك ستصبح غداً بالية. ليس لأنها لم تعد تعمل، بل لأن جهة خارجية قررت أنه لم يعد بإمكانك استخدامها.
ربما تم إلغاء الوصول إلى نموذج ما. أو تم تعليق خدمة سحابية. أو تم تغيير ترخيص برنامج. أو لم يعد بالإمكان توفير معالج أساسي. أو ربما تحول نزاع جيوسياسي فجأة إلى مشكلة تقنية.
هذا ليس خطرًا افتراضيًا. في نهاية أغسطس 2026، أعلنت OpenAI إنهاء عقدها لتزويد Cursor بنماذجها، بعد استحواذ SpaceX عليها، وكان من المقرر أن ينتهي العقد في 12 نوفمبر. قد يستمر Cursor كمنتج، لكن على المستخدمين الذين يعتمدون على نماذج OpenAI من خلال هذه الخدمة التكيف مع الوضع الجديد.
هذا هو الفرق بين امتلاك واجهة والتحكم في الذكاء الكامن وراءها.
ما مدى تعثر حكومتكم هنا؟
هذا سؤال يتعلق بالذكاء الاصطناعي السيادي.
لا تحتاج أي دولة إلى بناء كل مكونات الذكاء الاصطناعي بمفردها. فقط عدد قليل من الدول قادر على ذلك. يعتمد الذكاء الاصطناعي على سلسلة توريد عالمية لأشباه الموصلات والطاقة ومراكز البيانات والشبكات والبرمجيات والنماذج والبيانات والكفاءات المتخصصة.
لكن كل اعتماد حاسم ينطوي على مخاطر.
الخطر ليس في الإدمان نفسه،
يمكن لأي دولة أن تعتمد على التكنولوجيا الدولية مع الحفاظ على سيادتها. ولكن عندما يؤدي فقدان مورد أجنبي إلى إضعاف قدرة وطنية رئيسية، يصبح هذا الاعتماد مسألة أمن قومي.
لذلك، يجب أن يكون لكل تبعية حاسمة إجابة على سؤال بسيط واحد:
ماذا سيحدث لو فقدنا إمكانية الوصول إلى هذه الخدمة غداً؟
أين تذهب بياناتك؟
هناك جانب آخر من هذه القضية يسهل إغفاله.
كلما استخدمنا الذكاء الاصطناعي، يمكننا أيضاً تزويده بالمعلومات. تبدأ سيادة البيانات بفهم هذا التدفق الخارجي: ما يصدر عن المواطنين والشركات والأنظمة الحكومية، ومن يتلقاه.
بإمكان شركة تقديم ملكية فكرية أو عقد سري. بإمكان موظف حكومي تقديم وثيقة حساسة. بإمكان مواطن تحميل جواز سفره أو بطاقة هويته الوطنية وطلب المساعدة من نظام ذكاء اصطناعي لإكمال طلب حكومي.
أين ذهبت تلك المعلومات؟
هل يتم الاحتفاظ بها؟ من قام بمعالجتها؟ هل يمكن استخدامها للتدريب؟ من يمكنه الوصول إليها؟ بموجب أي قوانين؟ هل يمكن حذفها؟
هذه أسئلة مختلفة، والإجابة على أحدها لا تعني الإجابة على الآخر.
قد يساهم تخزين البيانات فعلياً داخل الدولة في التخفيف من بعض المخاطر، لكن الموقع الجغرافي وحده لا يكفي لضمان السيطرة. فالبنية التحتية الموجودة داخل الدولة قد تظل خاضعة لإدارة أو تأثير أو سيطرة مزود خدمة أجنبي، وتخضع لقوانين دولة أخرى.
إن وجود البيانات في مكان محدد ليس سوى جزء واحد من السيادة، وليس السيادة نفسها.
بالنسبة لأي دولة، فإن حماية المعلومات تعني بالتالي فهم ليس فقط مكان تخزين البيانات، ولكن أيضًا مكان معالجتها، ومن يتحكم في البنية التحتية، وماذا يحدث للمعلومات بعد معالجتها، وما هي السلطات القضائية التي يمكنها الوصول إليها.
هذا أحد جوانب سيادة الذكاء الاصطناعي: حماية المعلومات التي تدخل النظام والحفاظ على سيطرة فعالة على كيفية استخدامها.
أحيانًا تتطلب السيادة ذكاءً اصطناعيًا أصغر حجمًا، وليس أكبر.
تركز معظم وظائف الذكاء الاصطناعي اليوم على النماذج الأكبر حجماً، وقوة الحوسبة الأكبر، والذكاء المتطور ذي الأداء العالي باستمرار.
لكن الحكومة لا تحتاج إلى أعظم ذكاء اصطناعي في العالم للقيام بكل وظيفة.
لا يحتاج موظف الضرائب إلى حلّ مسائل فيزيائية معقدة. ولا يحتاج الذكاء الاصطناعي المُطبّق في الزراعة لتحديد أمراض المحاصيل إلى كتابة برنامج نصي. ويمكن أن يكون كشك الحكومة عن بُعد أكثر فائدة إذا كان ذكاؤه الاصطناعي يفهم اللغات المحلية، ويعمل دون اتصال بالإنترنت، ويخزّن المعلومات الحساسة في مكان قريب.
تُسهّل نماذج اللغة الصغيرة، أو SLMs، هذا الأمر عمليًا. إذ يمكن للنماذج الأصغر حجمًا أن تتطلب قدرة حاسوبية أقل، وتتخصص في معارف ومهام محددة، وتعمل بشكل متزايد محليًا على أجهزة الكمبيوتر والمركبات والأكشاك والهواتف وغيرها من الأجهزة.
تظل نماذج الحدود الأوسع ذات قيمة. يمكن أن يساعد نطاقها وقدراتها على الاستدلال في معالجة المشكلات المعقدة والعالمية في الطب والعلوم والهندسة والبحوث الأساسية.
ربما يحتاج البلد إلى كليهما.
في بعض الأحيان، تتطلب السيادة ذكاءً اصطناعياً أصغر حجماً، وليس أكبر.
احتفظ بمعلومات الاستخبارات الحكومية الروتينية متاحة بسهولة. ولا تطلب معلومات استخباراتية استثنائية إلا عندما تستدعي الظروف ذلك.
مع انخفاض تكلفة المعلومات المفيدة وتزايد وفرتها، يصبح الوصول إلى الذكاء الاصطناعي أقل جدوى وأقل فائدة.
هناك موارد قليلة يمكن اعتبارها سياقًا أكثر موثوقية: معرفتك، وبياناتك، وهويتك، وسياساتك، وسلطة التصرف.
الذكاء إرث
هناك جانب آخر لسيادة الذكاء الاصطناعي: وهو الذكاء الذي يوفره. تشير السيادة المعرفية إلى السياق والافتراضات والأطر التي يفسر بها الذكاء الاصطناعي ما يُطلب منه.
تُشكك سيادة البيانات في وجهة المعلومات. أما السيادة المعرفية فتشكك في العناصر والافتراضات التاريخية التي تُشكل الذكاء الذي يُفسرها.
يبدأ الفحص حتى قبل أن يجيب الذكاء الاصطناعي على سؤاله الأول.
في عام 2026، ابتكر الباحثون نموذج Talkie، وهو نموذج لغوي حديث يحتوي على 13 مليار معلمة، تم تدريبه على ما يقرب من 260 مليار حالة من المواد المنشورة قبل عام 1931.
النقطة التي يثيرها توكي واضحة وملموسة.
نموذجٌ مُدرَّبٌ حصراً على موادّ متاحة قبل عام ١٩٣١ سيقول إنّ الولايات المتحدة تتكوّن من ثمانية وأربعين ولاية. وقد يصف تشيكوسلوفاكيا أيضاً بأنّها دولة. كلا الإجابتين صحيحتان بالنسبة للعالم المُمثَّل في النموذج التدريبي.
تضم الولايات المتحدة حاليًا خمسين ولاية، وقد انقسمت تشيكوسلوفاكيا إلى جمهورية التشيك وسلوفاكيا. هذا النموذج ليس المقصود منه تضليل أحد، بل إن فهمه يمثل مجرد منظور قبل أن يتغير العالم.
لكن القيد الأهم هو أن الحقائق لا تصبح قديمة دائماً. ففي بعض الأحيان، يرث النموذج الافتراضات المضمنة في تدريبه.
تخيّل أن تسأل هذا النموذج عن رأيه في السجائر. العالم الذي يُمثّله في تدريبه يتضمن إعلانات تُشير إلى الأطباء والصحة والطاقة والسلامة. هذا لا يعني أن جميع الأطباء مُتفقون، أو أن هذه التصريحات صحيحة. بل يعني أن النموذج قادر على استيعاب لغة الثقة التي يستخدمها مجتمع لم يُعاني بعد من أضرار التدخين.
يجب ألا يكون النموذج متحيزاً عن قصد. ولا يمكن أن تعكس إجاباته إلا ما تعتبره مصادره موثوقاً.
هذه هي المشكلة الأعمق. فالنموذج لا يرث الحقائق فحسب، بل يمكنه أيضاً أن يرث اللغة والافتراضات والتأثيرات التجارية وإشارات السلطة في العالم الذي تأتي منه مواد التدريب.
لا يعني هذا أن كل نموذج سابق غير موثوق، أو أن على الدولة بناء كل نموذج من الصفر. بل يعني أن أي نموذج ليس محايداً بمعزل عن المعلومات والافتراضات التي يحتويها.
تبدأ استراتيجية الذكاء الاصطناعي السيادية بمعرفة ما هو موجود بالفعل داخل النظام، وما يمكن إدارته حوله، ومتى تكون هناك حاجة إلى نموذج مختلف، أو نهج تدريب مختلف، أو بديل محلي.
تُتيح النماذج المفتوحة للدول القدرة القيّمة على امتلاك النماذج القائمة وإدارتها وتكييفها دون الحاجة إلى الاعتماد على أنظمة أجنبية في كل تفاعل. لكنّ تخفيف الأعباء لا يمحو التاريخ الذي أوجدها.
لذلك، لا ينبغي لأي دولة أن تقلق فقط بشأن مكان عمل الذكاء الاصطناعي الخاص بها، ولكن أيضًا بشأن مصدر هذا الذكاء وكيفية تقييمه في سياقها الخاص.
يمكن للدولة أيضاً وضع ضوابط قائمة على النماذج. ويمكن لأنظمة الاستحواذ أن تستند في استجاباتها إلى معلومات وطنية موثوقة. كما يمكن للسياسات أن تحد من المخرجات غير الآمنة. ويمكن للأذونات أن تحدد ما يمكن للنموذج الوصول إليه أو القيام به. ويمكن للحوكمة أن تتطلب المساءلة عندما يؤثر النظام على المواطنين.
تُساهم هذه الطبقات، أو ما يُعرف بالبنية التحتية، في تشكيل السلوك العملي للذكاء الاصطناعي. فهي تمنع النموذج من تكرار فرضية خطيرة أو خاطئة. لكن هذا لا يعني أن النموذج قد نسي ما تعلمه، بل إنها تُنشئ طبقة من التحكم حول الذكاء.
يُمكن لهذا المستوى من الحماية أن يصون قوانين الدولة وثقافتها وقيمها الديمقراطية. ولكنه قد يُصبح أيضاً آليةً لقمع المعلومات أو ممارسة سلطة مطلقة. تمنح السيادة الدولة القدرة على اتخاذ هذه الخيارات. وتتطلب سيادة المواطنين أن تظل عواقب هذه الخيارات واضحة ومتناسبة وقابلة للنقاش.
لا تقتصر التأثيرات على كيفية تشكيل النظام الرقمي لما يراه الناس على الممارسات فحسب. ففي أغسطس 2026، وبعد أن أمر الرئيس ترامب أنظمة التسمية الفيدرالية الأمريكية باستخدام اسم "بحيرة أمريكا" بدلاً من "بحيرة أونتاريو"، بدأت خرائط جوجل بعرض اسم "بحيرة أمريكا" للمستخدمين في الولايات المتحدة، و"بحيرة أونتاريو" في كندا، وكلا الاسمين في أماكن أخرى.
لم يتغير شكل البحيرة. يعكس عرض جوجل سياستها الخاصة بشأن استخدام البيانات الجغرافية الرسمية المتعلقة بموقع المستخدم. لكن السياق الرقمي الافتراضي الذي يراه ملايين الأشخاص قد تغير، دون أن يختار أي منهم هذا التصنيف.
هذه نسخة مختصرة من قضية السيادة المعرفية. لا يقتصر الأمر على من يقوم بتدريب النموذج فحسب، بل يتعلق أيضاً بمصادر البيانات والسياسات والاختصاصات القضائية والإعدادات الافتراضية للنظام التي تحدد الإطار الذي يتفاعل من خلاله الناس مع المعلومات.
عندما يتوقف الذكاء الاصطناعي عن الكلام ويبدأ في التصرف
لقد تعرف معظمنا على الذكاء الاصطناعي التوليدي لأول مرة من خلال المحادثة. كنا نطرح أسئلة، وكان الذكاء الاصطناعي يجيب عليها.
الأمور تتغير.
أصبح الذكاء الاصطناعي الوكيل قادراً بشكل متزايد على الوصول إلى قواعد البيانات، وتشغيل البرامج، والتواصل مع الأنظمة الأخرى، وتحديث السجلات، وبدء المعاملات، وتنفيذ الإجراءات نيابة عنا.
بالنسبة للحكومات، فإن هذا يحول السؤال من
هناك فرق كبير بين أن يوصي الذكاء الاصطناعي برفض منح مواطن منفعة وبين أن يكون للذكاء الاصطناعي سلطة رفضها أو تغيير بيانات المواطن أو إخطار وكالة أخرى أو اتخاذ إجراء مالي.
يمكن للذكاء الاصطناعي أن يساعد في عملية صنع القرار. ومع ذلك، قد تبقى الهوية، وبيانات الاعتماد، والتراخيص، والقيود المالية، والوصول إلى الأنظمة الحكومية، وسلطة اتخاذ الإجراءات اللاحقة خارج نطاق الذكاء الاصطناعي نفسه.
تتضح المسألة أكثر عندما ينتقل الذكاء الاصطناعي من البرمجيات إلى العالم المادي. فقد يُقدم برنامج الدردشة الآلي نصائح خاطئة. كما أن الذكاء الاصطناعي المُدمج في مركبة، أو روبوت، أو جهاز طبي، أو نظام مصنع، أو منصة بنية تحتية حيوية، قادر على تحريك أو إيقاف أو فتح أو فحص أو توصيل أو إتلاف شيء ما في العالم الحقيقي.
قد تختار دولة ما استخدام معلومات استخباراتية تم تطويرها في مكان آخر. ومع ذلك، يجب أن تبقى سلطة اتخاذ إجراءات ملموسة، ووضع حدود أمنية، وتحديد المشغل المسؤول، وإغلاق النظام عند الضرورة، تحت سيطرة قابلة للتحقق.
وبشكل أوسع، يجب أن تبقى سلطة تحديد المعلومات التي يمكن لأجهزة الاستخبارات هذه الوصول إليها، وما يمكنها فعله، ومتى يجب إيقافها، تحت سيطرة السيادة.
يطرح الصراع الذي دار عام 2026 بين شركة أنثروبيك والحكومة الأمريكية المشكلة نفسها من منظور مختلف. فقد واصلت أنثروبيك دعم أنشطة الأمن القومي، لكنها أبقت على القيود المفروضة على المراقبة الجماعية المحلية والأسلحة ذاتية التشغيل بالكامل. وسواء اتفقنا مع هذه القيود أم لا، فعندما تعتمد حكومة ما على نموذج الاستضافة، قد تصبح سياسات مزود الخدمة جزءًا لا يتجزأ من القيود التشغيلية للحكومة.
هذا لا يحلّ مسألة السياسة الوطنية الأمثل. مع ذلك، فهو يوضح لماذا لا يمكن الاعتماد على شروط مورد واحد فقط لتحديد السلطة ومعايير السلامة ووجود مسار بديل موثوق.
السيادة أيضاً ملك للمواطنين
في هذه المحادثة يوجد محاور آخر: الناس.
بإمكان الحكومة التحكم في بنيتها التحتية وبياناتها وأنظمة الهوية الخاصة بها ووكلاء الذكاء الاصطناعي، بينما تترك المواطنين مع قدرة ضئيلة على معرفة متى يتخذ الذكاء الاصطناعي قرارات مهمة بشأنهم أو كيف يتم استخدام معلوماتهم الشخصية.
يمكن لنظام الذكاء الاصطناعي أن يكون خالياً من الضوابط الخارجية مع استمراره في ممارسة سيطرة مفرطة وغير مسؤولة على الأشخاص الذين من المفترض أن يخدمهم.
مع ازدياد أهمية الذكاء الاصطناعي وتزايد اعتماده على الأفراد وبدئه في التصرف نيابة عنا، يبرز سؤال بسيط آخر:
من يخدم الذكاء الاصطناعي من؟
ينبغي للسيادة الوطنية أن تحمي الاستقلال الفردي، لا أن تحل محله.
القدرة على الاختيار
الذكاء الاصطناعي السيادي ليس منتجاً يمكن للحكومة شراؤه ببساطة. كما أن السيادة لا تنشأ بمجرد أن يضع البائع كلمة "سيادي" على منصة ذكاء اصطناعي أو خدمة سحابية.
السيادة شرط يجب على الدولة أن تثبته.
أحيانًا، يتطلب ذلك خبرة محلية. وفي أحيان أخرى، يتطلب الأمر شركاء دوليين موثوقين، وموردين متعددين، وتقنيات مفتوحة المصدر، وقدرات فائضة، أو القدرة على تغيير الموردين. وفي بعض الحالات، يكفي نظام ذكاء اصطناعي محلي صغير. وقد يتمثل تحدٍ آخر في تبرير استخدام أقوى نظام ذكاء اصطناعي متاح عالميًا.
الهدف ليس الفصل التكنولوجي.
هذا خيار استراتيجي.
بدأ هذا التوازن يتبلور بالفعل في السياسات الوطنية. ففي سبتمبر، عالجت المملكة المتحدة خطر فقدان الوصول إلى نماذج الذكاء الاصطناعي المتطورة التي طُوّرت في الخارج من خلال تحديد نهج ثلاثي المحاور: تعزيز القدرات المحلية في المجالات التي تتفوق فيها البلاد، والتعاون مع شركاء موثوق بهم حيث يُحسّن التعاون الوصول والتأثير، وضمان الوصول إلى القدرات المتطورة حيثما تكون ضرورية.
هذا ليس فصلاً تقنياً، بل هو خيار استراتيجي.
افهم تبعياتك. احمِ المعلومات المتدفقة إلى أنظمة الذكاء الاصطناعي. افهم المعرفة والسياق اللذين يشكلان الاستجابات الناتجة. احمِ الهوية والأمن والسلطة التي لا يمكن التنازل عنها بأمان. ابنِ أفرادًا ومؤسسات قادرة على فهم هذه الأنظمة. واضمن مسارًا بديلًا عندما تتحول التبعية إلى ثغرة أمنية.
الذكاء الاصطناعي السيادي هو القدرة على فهم تبعياتك، والتحكم في ما هو مهم وحمايته، واختيار مسار مختلف إذا لزم الأمر.
في النهاية، الاختبار بسيط للغاية:
هل لا يزال لديك خيار؟
~ مارك مونجر، المدير التقني، برايتسايد
تعليقات