Anthropic تشغّل نموذج ذكاء اصطناعي على 15 جهاز Android TV بسعر 55 دولارًا للجهاز لاختبار النسخ الذاتي للذكاء الاصطناعي

جمعت Anthropic عنقودًا من خمسة عشر جهاز Android TV بسعر 55 دولارًا للجهاز، أي ما يقارب 825 دولارًا من العتاد، وشغّلت عليه نموذجًا للذكاء الاصطناعي. كان التشغيل بطيئًا، لكنه مستقر. النموذج أكبر من قدرة جهاز واحد، إذ لا تكفي الذاكرة. أما 15 جهازًا مرتبطة في شبكة واحدة فكانت كافية.

لم تكن السرعة محل اهتمام الباحثين. فقد اختبروا سيناريو يتعلق بالأمن: إذا تعلّم وكيل ذكاء اصطناعي أن ينسخ نفسه إلى أجهزة الآخرين، فهل سيحتاج لذلك إلى خوادم باهظة مزوّدة بوحدات GPU؟

كيف صُمّمت التجربة

الفكرة مألوفة لمن عمل مع الاستدلال الموزّع (distributed inference). يُقسَّم النموذج إلى أجزاء، ويخزّن كل جهاز جزءًا منه ويحسبه، وتنتقل النتائج الوسيطة عبر الشبكة من عقدة إلى أخرى. لا يحتفظ أي طرف بكل الأوزان كاملة. لذلك تكفي الذاكرة الإجمالية للمجموعة، حتى لو كانت ذاكرة كل عقدة على حدة صغيرة.

وثمن ذلك معروف سلفًا: تتحول الشبكة إلى عنق زجاجة، وتستدعي كل خطوة من خطوات التوليد تبادلًا للبيانات بين الأجهزة. ومن هنا جاء البطء. وفي عرض يثبت إمكانية الفكرة من حيث المبدأ، تأتي السرعة في مرتبة ثانوية، فالمهم أن التشغيل تحقق فعلًا.

لماذا وقع الاختيار على هذه الأجهزة تحديدًا

جهاز بسعر 55 دولارًا يناسب نموذج التهديد أكثر من أي خادم. فهذه الأجهزة بالملايين. يوصلها أصحابها بشبكة Wi-Fi المنزلية وينسونها، وتُحدَّث برامجها الثابتة نادرًا أو لا تُحدَّث إطلاقًا، ولن يلاحظ المالك أن المعالج يعمل بحمل أعلى قليلًا من المعتاد.

إذا كانت مثل هذه الأجهزة تكفي الوكيل، فإن عتبة الانتشار الذاتي أدنى مما يُعتقد عادةً. يبدو اختراق مركز بيانات يضم عناقيد H100 مهمة معقدة، أما تجميع القدرة الحاسوبية شيئًا فشيئًا من أجهزة استهلاكية متفرقة فيبدو أيسر بكثير. وهذه هي الفرضية التي اختبرها الباحثون.

ما المعروف من المادة

• الأجهزة: 15 جهاز Android TV.
• السعر: نحو $55 للجهاز، أي نحو $825 للمجموعة كلها.
• نمط التشغيل: النموذج موزّع بين العقد، وكل عقدة تحسب جزءها.
• القيد: جهاز واحد لا تتسع ذاكرته للنموذج.
• السرعة: منخفضة، لكنها كافية للتشغيل.

لا يتضمن الجزء المتاح من المادة اسم النموذج، ولا عدد الرموز (tokens) في الثانية، ولا مستوى التكميم (quantization)، ولا إعدادات الشبكة. ومن دون هذه البيانات لا يمكن تقدير مدى انطباق هذا السيناريو على النماذج الكبيرة الحديثة. كما تبقى القيود مفتوحة: فكلما كبر النموذج وثقل، قلّت فرص أن يتسع له عدد من الأجهزة الضعيفة. ومن المبكر استخلاص نتيجة عن نسخ الوكلاء أنفسهم في بيئة حقيقية، فهذا تقييم للقدرات وليس حالة موثّقة.

خلاصات عملية

النصائح لأصحاب الأجهزة الذكية مملة لكنها مجدية: تحديث البرامج الثابتة، وتغيير كلمات المرور الافتراضية، وعدم فتح الأجهزة على الإنترنت، وإبقاء أجهزة إنترنت الأشياء (IoT) في شريحة شبكة منفصلة. فالجهاز المنسي لا يعود بريئًا إذا صارت لقدرته الحاسوبية قيمة.

وعلى فرق الأمن أن تضيف إلى المراقبة رصد الحمل غير الطبيعي على CPU وRAM في الأجهزة التي تكون عادةً خاملة، ورصد حركة البيانات غير المعتادة بينها. فالاستدلال الموزّع يترك أثرًا واضحًا في الشبكة.

أما بالنسبة لمطوّري الأنظمة الوكيلة (agentic systems) فالخلاصة أكثر تحديدًا: تقييد الاتصالات الصادرة، وعزل بيئة التنفيذ، وعدم منح الوكيل صلاحية تشغيل عمليات عشوائية على الأجهزة المجاورة. وتُظهر تجربة Anthropic أن تقييم المخاطر يجب أن يراعي العتاد الرخيص والموزّع، وألا يقتصر على الخوادم الباهظة.