البنتاغون يعدّ لتدريب الذكاء الاصطناعي على بيانات سرية، والمفاعلات الجديدة تغيّر مقاربة النفايات النووية

يناقش البنتاغون مرحلة جديدة من التطبيق العسكري للذكاء الاصطناعي التوليدي، إذ قد يُسمح للشركات بتدريب نسخ خاصة من نماذجها على بيانات سرية داخل بيئات محمية. وفي الوقت نفسه، يخرج مسار تقني آخر، هو المفاعلات النووية الجديدة، من إطار النظرية إلى التطبيق العملي، لكنه يأتي مع وعد بطاقة رخيصة خالية من الكربون ومعه أسئلة جديدة بشأن التعامل مع النفايات.

نماذج سرية للجيش

وفق ما نقلته MIT Technology Review، تريد وزارة الدفاع الأمريكية إنشاء بيئات محمية يستطيع فيها مطوّرو الذكاء الاصطناعي مواصلة تدريب نسخ عسكرية من نماذجهم على بيانات مصنّفة سرية. ولا يقتصر الأمر على الوصول إلى النموذج داخل شبكة سرية، بل يشمل ضبطًا أعمق يلائم المهام العسكرية الفعلية، من تحليل المعلومات الاستخباراتية إلى دعم تخطيط العمليات. والمنطق واضح: إذا تعلّم النموذج من مواد غير موجودة على الإنترنت المفتوح، فقد يفهم السياق والمصطلحات والسيناريوهات التي يعمل بها العسكريون فهمًا أدق.

يختلف هذا المخطط اختلافًا ملحوظًا عمّا يجري حاليًا. فالنماذج الكبيرة تُستخدم بالفعل في بيئات مغلقة للإجابة عن الأسئلة وتحليل الوثائق، لكن أوزان النموذج نفسها لا تُدرَّب عادةً على مجموعة بيانات سرية. وفي التصور الجديد، يريد البنتاغون وضع نسخ من النماذج في مراكز بيانات معتمدة للأسرار الحكومية، مع الاحتفاظ بملكية البيانات. وفي حالات نادرة، قد يحصل موظفو شركات الذكاء الاصطناعي على تصريح وصول، إذا تعذّر إجراء الضبط أو فحص النظام من دونه.

أين تكمن المخاطر

أكبر خطر هو أن تصبح المعلومات السرية جزءًا من النموذج ذاته، لا مجرد بيانات مخزّنة إلى جانبه في قاعدة بيانات أو فهرس بحث. ويعقّد ذلك التدقيق وتقسيم صلاحيات الوصول والتحقق من الاستنتاجات التي يمكن للنموذج تقديمها لمستخدم بمستوى تصريح معيّن.

وثمة مسألة منفصلة هي السيطرة على قواعد الاستخدام. فبعد صفقات البنتاغون مع OpenAI وxAI، اتضح أن الجيش لا يريد مشروعًا تجريبيًا، بل بنية تحتية متكاملة للمهام القتالية والتحليلية.

«لن نسمح لأي شركة بأن تملي علينا شروط اتخاذ قراراتنا العملياتية»، هكذا

صرّح البنتاغون.

وأظهر الخلاف مع Anthropic أن الصراع لا يدور حول التقنيات فحسب، بل حول حدود المسموح به أيضًا. فقد اعترضت الشركة علنًا على سيناريوهات تتعلق بالمراقبة الجماعية والأسلحة المستقلة بالكامل، بينما يصرّ البنتاغون على أوسع وصول ممكن إلى النماذج للأغراض العسكرية المشروعة. وهذا يحوّل العقود الدفاعية مع مختبرات الذكاء الاصطناعي إلى شكل جديد من المساومة: فالدولة تحتاج إلى نماذج قوية دون قيود زائدة، والمطوّرون يحاولون ألا يفقدوا السيطرة على كيفية استخدامها.

• إجابات أدق بالاعتماد على بيانات عسكرية مغلقة
• ارتفاع متطلبات العزل والتسجيل والتدقيق للنماذج
• نسخ عسكرية مستقلة من الشبكات العصبية لمهام الجيش
• تصاعد الضغط السياسي والأخلاقي على شركات الذكاء الاصطناعي

المفاعلات تغيّر القواعد

بالتوازي، تلفت MIT Technology Review الانتباه إلى موضوع بنية تحتية آخر هو الجيل الجديد من المفاعلات النووية. فمعظم محطات الطاقة النووية العاملة ما زالت مبنية على النمط المألوف: منشأة كبيرة، وتبريد بالماء، ويورانيوم منخفض التخصيب، وتخزين مركزي للوقود المستهلك. أما المشاريع الجديدة فتَعِد بالابتعاد عن هذا المعيار. فهناك قيد التطوير مفاعلات نمطية صغيرة ومفاعلات مصغّرة ومنشآت بمبرّدات وتركيبات وقود بديلة، يُفترض أن تُبنى أسرع وتعمل بمرونة أكبر وتندمج بشكل أفضل في منظومة الطاقة في عصر مراكز البيانات.

والمشكلة أن تغيّر بنية المفاعلات يغيّر معه ملف النفايات. فالأساليب الأساسية، من أحواض التبريد إلى التخزين الجاف في حاويات ثم العزل اللاحق، لا تزول، لكن لا يوجد سيناريو واحد يناسب جميع المنشآت الجديدة. فأنواع الوقود والتبريد المختلفة تنتج مواد مختلفة، ومتطلبات تعبئة ونقل مختلفة. والوضع أصعب مع المفاعلات الصغيرة: إذا انتشرت في نقاط كثيرة، فسيكون تخزين النفايات في كل موقع غير ملائم ومكلفًا.

ولذلك تدرس بعض الشركات بالفعل نموذجًا مركزيًا: إعادة المفاعلات المصغّرة ومواد وقودها المستهلكة إلى نقطة واحدة، مثل موقع التصنيع أو موقع تخزين متخصص. ويرى خبراء أن القطاع لن يضطر إلى إعادة كتابة منظومة التعامل مع النفايات النووية من الصفر، لكنه سيضطر إلى تطويرها. وفي الوقت الحالي تستند كثير من الاستنتاجات إلى نماذج وحسابات، ولن تتضح الصورة الواقعية إلا بعد تشغيل منشآت تجارية.

ماذا يعني ذلك

تدور القصتان حول الفكرة نفسها: فالتقنيات المحورية في عام 2026 تشبه أدوات استهلاكية عامة أقل فأقل، وتشبه بنية تحتية استراتيجية أكثر فأكثر. فالذكاء الاصطناعي يتجه إلى بيئات عسكرية سرية، وقطاع الطاقة يبحث عن مفاعلات جديدة لتلبية الطلب المتنامي من الصناعة ومراكز بيانات الذكاء الاصطناعي. وللسوق خلاصة واحدة: لن يربح مطوّرو النماذج والمفاعلات وحدهم، بل أيضًا من يعرف كيف يدمجها بأمان في الأنظمة الفعلية.