Intel تحذّر: الذكاء الاصطناعي الوكيلي تجاوز «مرحلة الطفولة» ويحتاج إلى نموذج جديد للرقابة

تقترح Intel أن ننظر إلى الذكاء الاصطناعي الوكيلي على أنه طفل توقف فجأة عن الزحف وبدأ يركض. ما زالت الشركات تتجادل حول السياسات واللجان، بينما أصبحت الوكلاء المستقلة تحصل على صلاحية الوصول إلى سير العمل والميزانيات والأنظمة الحيوية، ما يعني أن أساليب الرقابة القديمة لم تعد مجدية.

من روبوتات الدردشة إلى الوكلاء

في مقال نُشر في MIT Technology Review، يشبّه الكتّاب المرحلة الحالية من agentic AI بـ«سن الطفولة». وقد جاء التحول سريعًا: ففي أواخر 2025 وأوائل 2026 وصلت إلى السوق موجة من أدوات no-code، ومعها OpenClaw، وهو وكيل شخصي مفتوح المصدر متاح على GitHub. فبعد أن كان الذكاء الاصطناعي ينتظر في الغالب طلبًا في واجهة روبوت الدردشة، صار الآن ينفّذ سلسلة من الإجراءات بنفسه: يقرأ البيانات، ويتخذ قرارات وسيطة، ويدفع العملية إلى الأمام دون تأكيد دائم من الإنسان.

وهنا تحديدًا، بحسب Intel، ينهار نموذج governance السابق. فقد كانت الشركات تركّز سابقًا على مخاطر إجابة النموذج: الهلوسات، والانحراف (drift)، وتسرّب البيانات، وتسميم البيانات. أما حين يبدأ الوكيل بتنفيذ workflow بسرعة الآلة، فإن جدوى وجود الإنسان في الحلقة (human in the loop) تتراجع بشدة. فالسؤال أمام الشركة لم يعد «ماذا قال الروبوت»، بل «ماذا استطاع الروبوت أن يفعل»، مثل: أي السجلات عدّل، وأي الأذونات استخدم، وأي الإجراءات أطلق لاحقًا ضمن السلسلة.

أين تنهار الرقابة

الفكرة المحورية في المقال أن إدارة الوكلاء عبر الوثائق واللجان قد فات أوانها. يجب أن تكون القيود مدمجة مباشرةً في الشيفرة البرمجية وفي العمليات التجارية، مع مراعاة مستوى المخاطرة وصلاحيات الوصول والمسؤولية المحتملة. وإلا فإن وكيلًا يعمل بمنطق احتمالي سيحصل على قدر مفرط من الحرية في أنظمة يكلّف فيها الخطأ ثمنًا باهظًا.

وهذا يغيّر البنية المعمارية ونطاق المسؤولية معًا: فإذا أخطأ الوكيل، فلن يُسأل النموذج في نهاية المطاف، بل الشركة التي منحته الوصول إلى بيئة الإنتاج.

«الذكاء الاصطناعي ينجز العمل، والناس يتحملون المخاطر».

• يمكن للوكيل أن يبني سلسلة إجراءات عبر عدة أنظمة مؤسسية ويحصل على نفوذ أكبر من موظف واحد؛
• تتراكم في الشركة بسرعة حسابات الخدمة، ورموز API طويلة الأمد، وصلاحيات تعديل الملفات والبيانات الأساسية؛
• تظهر طبقة جديدة من shadow AI، حين ينشئ الموظفون مساعديهم الخاصين دون بنية معمارية أو دعم أو تدقيق سليم؛
• عند نقل الموظف إلى قسم آخر أو بعد تركه العمل، تبقى وكلاء «يتيمة» مرتبطة بمعرّفه وأذوناته؛
• تواصل تجارب الذكاء الاصطناعي المهملة (neglected AI pilots) و«المشاريع الزومبي» العمل في السحابة وحرق الموارد دون مالك واضح.

ويعقد الكتّاب أيضًا تشبيهًا بطفل صغير مُنح فجأة لعبة أقوى منه بكثير. والمغزى للبيئة المؤسسية بسيط: لا يجوز إطلاق وكيل مستقل في بيئة الإنتاج دون قابلية للمراقبة، وإمكانية سحب الوصول بسرعة، وآلية للإيقاف القسري. المطلوب هو discovery وaudit trail وremediation وإجراء واضح لإلغاء التفعيل، وإلا تتبخر فائدة الأتمتة عند أول حادثة، ويصبح تحليل تبعاتها أكلف من الفائدة المرجوّة من التطبيق.

ثمن الاستقلالية

تعارض Intel كذلك الفكرة الرائجة بأن الذكاء الاصطناعي الوكيلي مجرد وسيلة لخفض فاتورة الأجور. ففي نموذج المؤسسات تتصرف التكاليف بشكل مختلف: فهي ليست ترخيصًا ثابتًا لكل مستخدم، بل استهلاك للرموز (tokens) والقدرات الحاسوبية وواجهات API الخارجية مع نمو workflow. والتوفير في العمالة مقياس فجّ أكثر من اللازم، لأن الأتمتة تصحبها زيادة في تكاليف المراقبة والدعم والأمن والرقابة المالية على كامل البنية التحتية للوكلاء.

ويورد المقال استطلاعًا أجرته IDC في ديسمبر بتكليف من DataRobot: أفادت 96% من الشركات التي تعتمد generative AI و92% من المؤسسات التي تعتمد agentic AI بأن التكاليف جاءت أعلى أو أعلى بكثير من المتوقع. وهذه إشارة مهمة للأعمال: فالمشكلة لا تقتصر على سعر النموذج لكل رمز. إذ تُنفق الأموال أيضًا على صيانة عدد كبير من الوكلاء الداخليين، وإصلاح الأخطاء، ومراجعة صلاحيات الوصول، وتمويل الفرق المسؤولة عن إبقاء كل ذلك تحت السيطرة.

ويفاقم المشكلة عدم قابلية اقتصاديات الاستهلاك (usage-based) للتنبؤ. فخلافًا لـ FinOps الكلاسيكي، حيث تكون نفقات السحابة قابلة للتوقع إلى حد ما، يتصرف الذكاء الاصطناعي الوكيلي بصورة احتمالية: فسلاسل الاستدعاءات الطويلة والحلقات المستقلة وأخطاء التخطيط قد ترفع تكلفة جلسة واحدة إلى قيم قصوى. ويشير الكتّاب حتى إلى أن بعض مؤسسي الشركات القائمة على الذكاء الاصطناعي (AI-first founders) يواجهون بالفعل نفقات تبلغ نحو $100 000 عن جلسة وكيلية واحدة. وإذا لم توضع الحدود منذ البداية، فقد «يلتهم» workflow مستقل بسهولة ميزانية مماثلة لتوظيف موظف إضافي.

ماذا يعني ذلك

بالنسبة للأعمال، لم يعد الذكاء الاصطناعي الوكيلي واجهة تجريبية فوق LLM، بل صار طبقة تشغيلية جديدة. ولن يفوز من يسارع إلى السماح للموظفين بـ«بناء وكيلهم الخاص»، بل من يسبق إلى دمج صلاحيات الوصول والتدقيق وإلغاء التفعيل وحدود الميزانية والرقابة المستمرة على ما يفعله الوكيل في الأنظمة الفعلية ضمن العمليات.