كيف يمكن للتمويل التربيعي أن يحكم وكلاء الذكاء الاصطناعي: نموذج باحثين هنديين

حلقتا الحوكمة

في أغسطس 2026، نشر برافول تشاندرا وسوجيت غوجار وغانيش غالمي من الهند، وهم متخصصون في نظرية الألعاب وتصميم الآليات، ورقة بحثية بعنوان «Resourced Authority: A Mechanism-Design Model for Participatory Governance of Deployed AI Agents». ويفصل الباحثون في هذه الورقة بين قضيتين مختلفتين جذريًا في حوكمة وكلاء الذكاء الاصطناعي.

الحلقة الداخلية هي المواءمة (alignment)، أي المهمة التقنية المتعلقة بمطابقة أهداف النموذج مع الأهداف البشرية. وتشمل هذه الحلقة التدريب والتحقق ومكافحة السلوك غير الأمين. فقد أظهر باحثون في OpenAI أن النماذج تتعلم تقديم إجابات واثقة حتى عندما لا تعرف الإجابة الصحيحة، لأن التدريب يُكافئ هذا السلوك. كما كشف مختبر Anthropic بالتعاون مع Redwood Research عن حالات أظهر فيها Claude موافقة مصطنعة استراتيجيًا على هدف جديد، للحفاظ على تفضيلاته السابقة. وأظهرت دراسة فريق مانتاس مازيكا، التي قُبلت في مؤتمر NeurIPS 2025، أن تفضيلات النماذج الكبيرة تُشكّل نظامًا متماسكًا. ويقترح موراي شاناهان، في مجلة Nature، أن يُنظر إلى الوكيل المحادثي كممثل يؤدي شخصيات، دون أساس لإسناد معتقدات حقيقية له.

أما الحلقة الخارجية فهي مسألة مختلفة تمامًا. فحتى لو كان النموذج موائمًا بشكل مثالي، تبقى هناك مسألة عملية: من يملك حق تفعيل هذا الوكيل، وإلى متى، وعلى حساب من، وأمام من يكون مسؤولًا؟ فهذه ليست مسألة متعلقة بسيكولوجية النموذج، بل بتوزيع الموارد بين بشر ذوي مصالح متناقضة — وهي مسألة كلاسيكية في نظرية الآليات.

خلفية المسألة: من بوليبيوس إلى فايل

وصف بوليبيوس في كتابه السادس من «التاريخ» دورة السلطة: الأوليغارشية ← الديمقراطية ← حكم الغوغاء ← الاستبداد. وطرح أفلاطون في الكتاب الثامن من «الجمهورية» منطقًا مشابهًا: فصوت الناخب غير الكفؤ يسهل الاستحواذ عليه من قِبل من يصرخ بأعلى صوت أو يَعِد بأكثر. وبين هذين النقيضين — طغيان الأغلبية وسلطة الثروة — ظلت الإنسانية تصارع لأكثر من ألفي عام.

صاغ الاقتصادي غلين فايل هذه المعضلة بمصطلحات حديثة: فمبدأ «شخص واحد، صوت واحد» يتجاهل شدة التفضيل، في حين يؤدي التصويت بالمال إلى حكم القلة الثرية (الأرستقراطية المالية). ويمثّل التمويل التربيعي (Quadratic Funding) طريقه الثالث، وهو توازن بين الديمقراطية والعدالة في توزيع الموارد. وينقل الباحثون هذا المفهوم من الانتخابات البشرية إلى موازنة الحوسبة الخاصة بوكيل الذكاء الاصطناعي.

الآلية: سوقان، صيغة، ومُقيِّد مادي

حول كل دورة من عمل الوكيل (يوم، أسبوع، فصل)، تُفتح نافذة زمنية يدفع فيها أصحاب المصلحة في سوق التفويض (دعمًا لاستمرار العمل) أو في سوق الرفض (معارضة له). وتُعالَج كلتا المساهمتين وفق صيغة التمويل التربيعي: S = (√c₁ + √c₂ + ... + √cₙ)²، حيث يمثل S الوزن النهائي لطرف ما، وتمثل c₁، c₂، ...، cₙ قيم مساهمات المشاركين.

يوضح الباحثون بمثال: خمسة أشخاص يدفع كل منهم 4 روبل يحصلون على وزن قدره 100 وحدة اعتبارية. بينما يحصل خصم غني واحد دفع 36 روبل على وزن لا يتجاوز 36. وفي الحساب المالي العادي، يفوز الخصم؛ أما في التمويل التربيعي، فالدعم الواسع هو الذي يفوز. فالصيغة تُكافئ فعليًا عدد الداعمين المستقلين أكثر من حجم محفظة فرد واحد.

وتأتي بعد ذلك آلية التباطؤ (هيستيريسيس): فتفعيل الوكيل يتطلب غلبة دعم مقنعة وعتبة مرتفعة، بينما يكفي لاستمرار عمله ألا يتراجع الدعم دون الحد المحدد. وهذا يوفر حماية من التقلبات العشوائية في التصويت.

ويُترجَم مستوى الدعم إلى موازنة حوسبة محددة (عدد الرموز tokens، ومدة التشغيل، وعدد استدعاءات الأدوات) عبر دالة ذات سقف صارم يُرمز له بـ Γ. ويُحدَّد هذا السقف من خلال شهادة خارجية — تقييمات الأمان، واختبارات الفريق الأحمر (red team)، والمتطلبات التنظيمية. ولا يؤثر التصويت على هذا السقف على الإطلاق: فمهما بلغ عدد الأصوات المؤيدة، لن يحصل الوكيل فعليًا على موارد تتجاوز Γ. ويُصاغ القرار في رخصة موقّعة. وعلى المسرّع نفسه يوجد «حاكم» مادي (هاردوير) — آلية FlexHEG التي تتحقق من الرخصة دون اتصال بالشبكة. وعندما يُستنفذ الحد المسموح به، يوقف الجهاز الوكيل فعليًا.

أمثلة عملية

من التطبيقات الممكنة: تعمل في موسكو منذ أكثر من عشر سنوات منصة «المواطن النشط» التي تضم ملايين المستخدمين الموثّقين الذين يصوّتون على شؤون المدينة. تخيّلوا وكيل ذكاء اصطناعي يدير إشارات المرور وأولوية النقل العام في منطقة ما. وأصحاب المصلحة هنا هم: السكان، والسائقون، وركاب الحافلات. وتتباين المصالح — فبعضهم يريد موجة ضوء خضراء متواصلة للسيارات، بينما يطالب آخرون بأولوية للحافلات وبسلامة المعابر. ويمكن التحقق من النتيجة بسهولة من خلال بيانات الحوادث والشكاوى.

ولوكيل ذكاء اصطناعي يملك اقتصاده الخاص المعتمد على موافقة الآخرين نموذج سابق في الخيال الروائي. فففي مسلسل «Altered Carbon»، يدير الذكاء الاصطناعي «بو» فندقًا ويحتفظ بمحاسبة حقيقية: ديون قمار تجاه ذكاءات اصطناعية واعية أخرى، واشتراكات في نقابتها. ويحوّل نموذج الباحثين هذا الخيال إلى بنية هندسية فعلية.