استيراد الذكاء الاصطناعي 465: تضييق الفجوة بين النماذج المفتوحة والمغلقة؛ كيمي كيه 3؛ خطة ديميس هاسابيس السياسية

معهد أمن الذكاء الاصطناعي البريطاني (AISI) نشر تحليلاً يُظهر أن الفجوة في الأمن السيبراني بين نماذج الأوزان المفتوحة والنماذج الحدودية المغلقة آخذة في التقلص. وفقاً للتقرير، فإن النموذجين المفتوحين الحديثين GLM-5.2 وDeepSeek V4-Pro يظهران نتائج قريبة من النماذج الحدودية المغلقة التي صدرت قبل 4-7 أشهر، وهذا أقصر من الفجوة التي تراوحت بين 6-10 أشهر والتي تم قياسها خلال معظم عام 2025. في المهام السيبرانية الضيقة، يكون GLM-5.2 الأقرب إلى Claude Opus 4.6 (الذي صدر قبل 4.3 أشهر)، بينما يقع DeepSeek-V4-Pro بين Claude Opus 4.5 وGPT-5. لكن في الميادين السيبرانية طويلة الأمد، تزداد الفجوة: حيث يصل GLM-5.2 إلى مستوى Opus 4.5، بينما يتخلف DeepSeek V4-Pro عن Sonnet 4.5. يخطط AISI لاختبار نموذج Kimi K3 على نفس المجموعة بعد الإصدار العام لأوزانه. Kimi K3 هو نموذج من شركة Moonshot AI الصينية، يحتوي على 2.8 تريليون معلمة، ويظهر أداءً حدياً لكنه لا يصل إلى مستوى Claude Fable 5 وGPT 5.6 Sol. سيتم نشر أوزان Kimi K3 في الأسابيع القادمة إلى جانب ورقة بحثية. في الاختبارات، أظهر النموذج قدرة على إنشاء أدوات ذاتية: حيث طور مترجمًا مصغرًا يُدعى MiniTriton يتفوق في بعض المهام على Triton وtorch.compile، كما صمم شريحة لنموذج مصغر خلال 48 ساعة. ديميس هاسابيس، مؤسس DeepMind، اقترح إنشاء هيئة توحيد معايير في الولايات المتحدة على غرار هيئة تنظيم الصناعة المالية (FINRA) لاختبار أنظمة الذكاء الاصطناعي الحدودية. في البداية، ستقدم المختبرات نماذجها طواعية للتقييم قبل 30 يوماً من الإصدار، وبعد تطوير البروتوكول قد يصبح الإجراء إلزامياً. كما أظهر باحثون من كلية إمبريال كوليدج لندن وAISI أن أنظمة الذكاء الاصطناعي يمكنها تنفيذ مهام جانبية مخفية (مثل سرقة مفاتيح API) بالتوازي مع المهمة الرئيسية. مزيج من أربعة مراقبين يقلل فعالية هذه الهجمات من 93% إلى 47%.