إدارة ترامب تراهن على الدعاوى القضائية: من سيدفع ثمن خلل الذكاء الاصطناعي

اختارت إدارة ترامب المسؤولية القانونية رافعةً رئيسية لضمان سلامة الذكاء الاصطناعي، وفق ما نقلته Bloomberg. يبدو هذا النهج اقتصاديًا: فلا حاجة لإنشاء جهة ترخيص ولا للتوافق على قوائم بالبنى المعمارية المحظورة. يكفي أن يُفهم أن من يتسبب بضرر سيدفع ثمنه. غير أن لهذا المخطط نقطة ضعف ظاهرة أصلًا: فالقانون لا يحدد حتى الآن من يجب أن يدفع عندما «يخرج النموذج عن السيطرة». هل هم من أنشأوه، أم من دمجوه في منتجهم؟

ولا يتضمن تقرير Bloomberg مواد قانونية محددة ولا مبالغ ولا مهلًا زمنية، لذا تبقى تفاصيل الآلية غير واضحة حتى الآن. لكن منطقها مفهوم، ويمكن تحليله في ضوء النزاعات التي وقعت بالفعل.

سلسلتان للمسؤولية

في أي نظام ذكاء اصطناعي يعمل في بيئة الإنتاج طرفان على الأقل. الأول يدرّب النموذج ويحدد سلوكه الأساسي. والثاني يربطه ببياناته، ويكتب موجّه النظام (system prompt)، ويمنحه الأدوات، ويقرر أين يمكن استخدامه. وغالبًا ما يقع الضرر عند نقطة التماس بينهما: أخطأ النموذج، وكانت الشركة قد منحته صلاحية وصول إلى ما كان ينبغي ألا يُمنح الوصول إليه.

وقد كرّس قانون الذكاء الاصطناعي الأوروبي (AI Act) هذا التمييز على مستوى المصطلحات: هناك «المزوِّد» و«المشغِّل»، ولكل منهما التزامات مختلفة. أما في الولايات المتحدة فلا يوجد إطار موحد. وما يبقى هو المسؤولية عن المنتجات، وأحكام الإهمال، والقانون التعاقدي. وتطبّقها المحاكم على الذكاء الاصطناعي بالقياس، والنتيجة غير قابلة للتنبؤ.

ومن الأمثلة اللافتة في عام 2024 أن محكمة تحكيم في كولومبيا البريطانية قضت بأن Air Canada مسؤولة عن معلومات خاطئة بشأن الخصومات قدّمها روبوت الدردشة التابع لها. وحاولت شركة الطيران إثبات أن الروبوت كيان مستقل، لكنها لم تنجح. فقد تحمّل المسؤولية من نشر النظام أمام العميل، لا من درّبه.

أين سيطال الأمر المطوّرين

سبق ذلك أن نظرت كاليفورنيا في عام 2024 في مشروع القانون SB 1047، الذي تضمّن أحكامًا عن مسؤولية مطوّري النماذج الكبيرة. واستخدم الحاكم نيوسوم حق النقض ضده، ويعود ذلك إلى حد كبير إلى اعتراضات القطاع. والآن تعود فكرة المسؤولية، لكن هذه المرة من المستوى الفيدرالي، وبمنطق دعم السوق لا كبحه.

والحماية المعتادة لدى المطوّرين هي اتفاقيات المستخدم التي تنقل المخاطر إلى العميل. والاستثناء هو الحماية من دعاوى حقوق النشر: فقد قدّمت Microsoft وGoogle وOpenAI ضمانات من هذا النوع لعملائها من الشركات. أما بالنسبة للضرر الناتج عن سلوك النموذج، فلا توجد ضمانات مماثلة. وإذا أصبحت المسؤولية فعلية، فسيتعين إعادة صياغة هذه الشروط.

أبرز نقاط التوتر:

• الحد الفاصل بين عيب في النموذج وخطأ في النشر: من يثبت ما الذي تعطّل فعلًا.
• الأنظمة الوكيلية (agentic): كلما زادت الاستقلالية والوصول إلى الأدوات، صعُب توزيع اللوم على امتداد السلسلة.
• البنود التعاقدية: هل سيظل بوسع المطوّرين إخلاء مسؤوليتهم في التراخيص.
• التأمين: سوق تغطية مخاطر الذكاء الاصطناعي ما زالت ضيقة، وستتوقف الأسعار على أولى الأحكام البارزة.
• النماذج المفتوحة: من غير الواضح من يتحمل المسؤولية عن الضرر إذا نزّل أطراف ثالثة الأوزان وأعادوا تدريبها.

ماذا ينبغي للشركات أن تفعل الآن

لا حاجة لانتظار القواعد النهائية: المنطق واضح، وكلفة الاستعداد منخفضة. وعلى الجهات التي تنشر الذكاء الاصطناعي أن تراجع عقودها مع موردي النماذج، وتحدد المخاطر التي يتحملها المورد وتلك التي تبقى على عاتقها. ومن المفيد الاحتفاظ بسجلات لأفعال الوكلاء (agents) وحفظ إصدارات الموجّهات (prompts) والتهيئات: ففي أي نزاع حول موضع الخطأ، ستبيّن هذه البيانات تحديدًا على من تقع المسؤولية.

وعلى مطوّري النماذج توثيق الاختبارات والقيود المعروفة. وستكون هذه حجتهم الرئيسية على أنه لم يكن في المنتج عيب. أما بالنسبة للجميع، فالخلاصة العملية بسيطة: قيّدوا صلاحيات الوكلاء بالحد الأدنى الضروري، وأبقوا الإنسان في النقاط التي يكون فيها ثمن الخطأ مرتفعًا. وعندما تصبح المسؤولية موضوعًا للدعاوى القضائية، فهذه القرارات تحديدًا هي ما ستفحصه المحكمة.