Anthropic ونموذج Mythos: كيف تحوّل الخطر على البنوك سريعًا إلى خطر على الجميع

طرحت Anthropic نموذج Mythos في السوق بوصفه نموذجًا يشكّل إطلاقه للاستخدام المفتوح خطرًا، وبذلك نقلت النقاش حول الذكاء الاصطناعي من سؤال «هل أصبح العمل أيسر؟» إلى سؤال «هل سنتمكن من حماية أنفسنا في الوقت المناسب؟». يبدو القلق للوهلة الأولى حكاية تخص البنوك وحدها: فبعد الإعلان، جمع وزير الخزانة الأمريكي سكوت بيسنت قادة وول ستريت وطالبهم بالتأكد من جاهزية أنظمتهم لموجة جديدة من المخاطر السيبرانية. غير أن الاستنتاج الأكثر إزعاجًا مختلف: فإذا كانت المؤسسات ذات البنى التقنية الأكثر تحصينًا في العالم قلقة من نموذج كهذا، فإن التهديد على آلاف الشركات العادية أكبر.

يبدو، استنادًا إلى الوصف والتقييمات الأولية، أن Mythos يختلف فعلًا عن النماذج الشائعة مثل ChatGPT أو Gemini في سيناريوهات الأمن السيبراني تحديدًا. وتشير الدراسات التي يستند إليها المصدر إلى أن النموذج أكثر ملاءمة للهجمات المعقدة، وأنه خطير بوجه خاص على الأنظمة المبسّطة «ضعيفة الحماية». ولا تسعى الشركات الكبرى وحدها إلى الحصول على إمكانية الوصول إليه، بل الجهات الحكومية أيضًا: إذ يُذكر المعهد البريطاني لأمن الذكاء الاصطناعي بين أولى الجهات التي حصلت على الوصول، كما تصرّ وزارة الخزانة الأمريكية بدورها على الحصول عليه. ويدل هذا الاهتمام على أن الأمر لم يعد استعراضًا لقوة نموذج ذكاء اصطناعي جديد، بل أداة قد تغيّر ميزان القوى بين الهجوم والدفاع.

وتكمن المشكلة في النموذج القديم للتعامل مع الثغرات. فلسنوات طويلة عمل القطاع وفق مبدأ الإفصاح المسؤول: يكتشف المورّد الثغرة، وينشر تفاصيلها، ويصدر تصحيحًا، ثم يختبر العملاء التحديث بهدوء ويطبّقونه على بنيتهم التحتية. وقد حوّلت Microsoft هذا الأمر إلى عملية دورية معروفة باسم Patch Tuesday. وفي البنوك الكبرى مثل Barclays أو Wells Fargo تمر التصحيحات بمسار طويل: فحص، واعتماد، وتقييم للمخاطر على الأنظمة العاملة، ثم التطبيق. وكان هذا يعمل في السابق لأن المهاجمين أيضًا كانوا بحاجة إلى وقت لدراسة وصف الخلل، وابتكار طريقة لاستغلاله، وإيصال الهجوم إلى مرحلة التشغيل الفعلي.

لكن الذكاء الاصطناعي التوليدي، ثم النماذج الوكيلة (agentic)، بدأت تكسر هذا المنطق. فالنظام لا يقتصر الآن على قراءة المنشورات عن الثغرات، بل يستطيع بنفسه البحث عن نقاط ضعف مشابهة في الشيفرات المفتوحة، وتجربة أساليب الاختراق، وربط عدة أخطاء صغيرة في هجوم واحد متعدد الخطوات. ولذلك تضيق نافذة الدفاع بشدة. فبحسب بيانات zerodayclock.com، تقلّص متوسط الزمن بين اكتشاف الثغرة وظهور أداة استغلال (exploit) فعّالة من 771 يومًا في عام 2018 إلى أقل من أربع ساعات حاليًا.

ومن هنا يتضح لماذا لا ينبغي أن يقتصر الذعر من Mythos على وول ستريت. فالمخترقون «القبعات السوداء» لم يكونوا يحبون في الأصل اقتحام البنوك ذات الرقابة المشددة والحماية متعددة المستويات. والأجدى لهم مهاجمة المستشفيات والمقاولين والخدمات الإقليمية أو متجر صغير ببنية تحتية سيئة الإعداد، ثم المطالبة بفدية. وإذا كانت نماذج مثل Mythos تخفض عتبة الدخول إلى هذه الهجمات وتسرّع تحضيرها، فإن منطقة الخطر الرئيسية تنتقل إلى حيث الأفراد أقل والميزانيات أصغر ويكاد لا يتوفر وقت للاستجابة. كما تعزز هذه القصة هالة Anthropic نفسها بوصفها الشركة الأولى التي حدّدت علنًا حدًّا جديدًا للخطورة.

والسؤال الرئيسي الآن ليس من سيحصل على إمكانية الوصول إلى Mythos، بل هل ما زالت سرعة الدفاع السيبراني المعتادة قابلة للاستمرار. فإذا كانت تفصل بين الكشف عن الثغرة والهجوم الفعلي ساعات معدودة، فإن دورات التصحيح الشهرية تفقد جدواها. وربما تتمكن البنوك من الانتقال إلى تحديث شبه متواصل، وفحص آلي، وإدارة أكثر صرامة للتغييرات. أما الشركات الصغيرة والمتوسطة، فمن دون خدمات حماية منخفضة التكلفة، ومتطلبات جديدة تُفرض على الموردين، وعلى الأرجح مساعدة تنظيمية، فسيكون وضعها أصعب بكثير. لذلك تكمن أهمية Mythos لا في كونه نموذجًا مثيرًا آخر، بل في كونه إنذارًا: فالحقبة التي كانت تُمنح فيها أسابيع وشهور لإصلاح الأخطاء تقترب من نهايتها.