الذكاء الاصطناعي السري: حماية بيانات المؤسسة وأوزان النموذج معًا

تريد المؤسسات تشغيل الذكاء الاصطناعي على أكثر بياناتها حساسية، لكن الشركات التي تبني النماذج ترفض تسليم أوزانها. وقد أنشأ هذا الاحتياج المتبادل للسيطرة طريقًا مسدودًا يحاول الذكاء الاصطناعي السري تجاوزه.

مشكلة ثقة من طرفين

على الذكاء الاصطناعي المؤسسي أن يرضي طرفين. فالمؤسسة يجب أن تبقي البيانات الحساسة تحت سيطرتها، بينما يحتاج مطوّرو النماذج إلى حماية الأوزان والبرمجيات التي تمثل سنوات من البحث والملكية الفكرية.

يقول ألون حوريف، المدير التقني والشريك المؤسس في VAST Data، لموقع The New Stack إن المشكلة تكون أكثر حدة عندما يعالج الذكاء الاصطناعي معلومات العملاء. ويضيف: «حتى لو طلبت من النموذج اليوم أن يحجب محادثة أو يحذف منها البيانات الشخصية PII، من الصعب أن تكون واثقًا بنسبة 100% أن ذلك حدث فعلًا».

ويرى حوريف أن أقدر النماذج تُقدَّم على نحو متزايد كخدمات SaaS. لكن إرسال البيانات عبر شبكات WAN يضعها في أيدي مزيد من الأنظمة والمشغّلين، وقد لا ترغب المؤسسات أو لا تستطيع قانونيًا الاعتماد على وعد المزوّد. لذلك يبقى بعض البيانات محليًا، وأحيانًا داخل المبنى نفسه أو داخل البلد.

كيف تعمل الحوسبة السرية

يحمي التشفير البيانات أثناء تخزينها ونقلها. أما الحوسبة السرية (confidential computing) فتمدد هذه الحماية إلى بيئة المعالجة: إذ ينشئ التنفيذ المعزول عتاديًا منطقة محمية تبقى فيها البيانات وأوزان النموذج مشفّرة حتى تُسلَّم إلى حمل عمل معتمد.

ويتحقق التصديق التشفيري من العتاد والآلة الافتراضية والبرمجيات والإعدادات التي تطلب الوصول قبل إصدار المفاتيح. ويمكن لمطوّر النموذج تشفير نموذجه بالمفتاح العام لآلة افتراضية سرية محددة، فلا يفكّه داخل الذاكرة المحمية إلا المفتاح الخاص لتلك الآلة. وهكذا يستخدم العميل النموذج دون الوصول إلى أوزانه.

ويحافظ التحكم المستقل بالمفاتيح على فصل الطرفين: المؤسسة تحتفظ بمفاتيح بياناتها، والمطوّر بمفاتيح نموذجه، ولا يتحكم مشغّل البنية التحتية في أي من المجموعتين بينما يعمل حمل العمل.

بنية VAST DataEnclave ومنظومتها

تُعد VAST DataEnclave، التي أُطلقت في 22 سبتمبر، قدرة ضمن VAST AI Operating System. وهي تجمع النموذج وطبقة التطبيقات ومنصة البيانات في ظروف يسيطر عليها العميل، ويتيح المزوّد برمجياته دون التنازل عن الملكية الفكرية.

ويقول حوريف إن الشركة تعمل مع مطوّري نماذج مثل Cohere وDeepgram وFactory وFundamental وTwelveLabs، إلى جانب مزوّدي البنية التحتية والأمن مثل NVIDIA وCrowdStrike وFortanix وNscale وCisco وSupermicro. فالذكاء الاصطناعي السري يحتاج أكثر من معالج رسوميات محمي: النماذج والتطبيقات والعتاد وبنية البيانات يجب أن تعمل معًا.

التكلفة والتشغيل والوكلاء

تغيّر البنية التي يسيطر عليها العميل النقاش حول التكلفة أيضًا، لكنها لا تجعل الذكاء الاصطناعي أرخص تلقائيًا: فعنقود المعالجات المملوك للمؤسسة يمنح سعة وقاعدة تكلفة أوضح. يقول حوريف: «عالم الذكاء الاصطناعي الوكيلي يتقدم بسرعة شديدة، ونحتاج إلى تحديد ما يمكن للوكيل رؤيته وفعله». وتحتاج الفرق إلى رؤية موحدة للتخزين والشبكات والحوسبة، وإلى بيئات معزولة وقابلية مراقبة تسجل البيانات التي لمسها الوكيل.