البنتاغون يجهز دوائر مغلقة لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي على بيانات سرية

البنتاغون يستعد لأنظمة مغلقة لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي على بيانات سرية

وزارة الدفاع الأمريكية تطور البنية التحتية لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي على معلومات صنفت. وهذا تحول كبير عن النهج الحالي، حيث يتم تنفيذ معظم العمل مع نماذج اللغة الكبيرة في القطاع التجاري مع البيانات المفتوحة. الآن يريد البنتاغون إنشاء أنظمة بيئية مستقلة حيث تبقى البيانات السرية داخل محيطات آمنة.

ما الذي يتغير الآن

تقليديًا، استخدم البنتاغون نماذج الذكاء الاصطناعي المدربة على بيانات عامة وحاول تكييفها للمهام العسكرية. كان لهذا حدود واضحة:

• افتقرت النماذج إلى فهم السياقات السرية والاستخبارات العسكرية المحددة
• كان الضبط الدقيق على البيانات السرية يتطلب نقل المعلومات إلى مزودي الخدمات السحابية التجارية، مما خلق مخاطر أمنية
• كان هناك دائمًا خطر تسرب المعلومات من خلال أوزان النموذج

الآن يتغير النهج. يريد البنتاغون تدريب النماذج مباشرة على المعلومات الاستخباراتية السرية والصور الفضائية والبيانات الحساسة الأخرى دون مغادرة المرافق الآمنة.

كيف سيتم تنظيم التدريب

تقوم وزارة الدفاع ببناء مراكز بيانات متخصصة داخل المرافق السرية. ستقوم هذه المراكز بـ:

• استضافة عناقيد وحدات معالجة الرسومات والبنية التحتية الحسابية الأخرى مع تصريحات الأمان المناسبة
• العمل بشكل مستقل عن مزودي الخدمات السحابية التجارية
• استخدام البيانات السرية مباشرة لتدريب النموذج والضبط الدقيق
• الحفاظ على ضوابط وصول صارمة بناءً على مستويات تصريح الأمان

يسمح هذا النهج للبنتاغون بـ:

• تدريب النماذج على المعلومات الاستخباراتية التي تكشف الأنماط المرئية فقط ضمن السياقات السرية
• تقليل نقل البيانات بين الأنظمة
• الحفاظ على السيطرة الكاملة على خط أنابيب التدريب بالكامل
• التأكد من عدم انتهاء المعلومات الحساسة على خوادم تجارية

المخاطر الرئيسية للمخطط

على الرغم من جاذبية الأنظمة المغلقة، فإن الخطة لديها عدة نقاط ضعف:

تسرب أوزان النموذج: حتى داخل المرافق الآمنة، يمكن سرقة النماذج المدربة أو تهريبها. الأوزان نفسها تحتوي على معلومات حول البيانات التي تعلم منها النموذج.

التهديدات الداخلية: يمثل الموظفون الذين لديهم التصاريح المناسبة والوصول إلى بيانات التدريب والنماذج المدربة خطرًا كبيرًا. يمكن لشخص لديه مستوى الوصول الصحيح أن يستخرج معلومات قيمة بشكل محتمل.

يصعب توسيع النطاق: تحد البنية التحتية المخصصة السعة الحسابية مقارنة بمزودي الخدمات التجارية. هذا يجعل من الصعب تدريب نماذج كبيرة حقًا بمليارات المعاملات.

الصيانة والتحديثات: الحفاظ على البنية التحتية المتخصصة محدثة وآمنة يتطلب استثمارًا مستمرًا وموظفين متخصصين.

ثغرات سلسلة التوريد: يمكن لمكونات الأجهزة والبرامج المستخدمة في هذه المرافق أن تحتوي على أبواب خلفية أو ثغرات.

ماذا يعني هذا

يعكس تحول البنتاغون نحو أنظمة تدريب الذكاء الاصطناعي المغلقة فهمًا متزايدًا بأن الذكاء الاصطناعي المدرب على البيانات السرية يتطلب نهج أمان مختلفة بشكل أساسي عن أنظمة الذكاء الاصطناعي التجارية.

من المحتمل أن يؤدي هذا التحرك إلى:

• تسريع تطوير قدرات الذكاء الاصطناعي المصممة خصيصًا للتطبيقات العسكرية والاستخباراتية
• إنشاء متطلبات أمان جديدة وإجراءات تصريح للباحثين في الذكاء الاصطناعي
• دفع الاستثمار في حلول الأجهزة والبرامج المتخصصة
• احتمال توسيع الفجوة بين قدرات الذكاء الاصطناعي العسكري والتطور التجاري للذكاء الاصطناعي

ستكون التحدية للبنتاغون هي موازنة الأمان (إبقاء البيانات السرية معزولة) مع القدرة (بناء نماذج قوية بما يكفي لتكون مفيدة استراتيجيًا). يصعب تحقيق هذا التوازن، وهو السبب على الأرجح في قرار الوزارة الاستثمار في البنية التحتية المخصصة بدلاً من الاعتماد على الحلول التجارية.