فيتالِك بوترين شارك: كيف أبني بيئة عمل للذكاء الاصطناعي محلية بالكامل وخفية ومُتحكَّمًا بها ذاتيًا

قدّم ڤيتاليك بوتيرين (Vitalik Buterin) بنيةً معمارية لتشغيل الذكاء الاصطناعي محليًا، مع التركيز على الخصوصية والأمان والسيادة الذاتية، مع التحذير من المخاطر المحتملة لوكلاء الذكاء الاصطناعي (AI Agent).

في 2 أبريل، نشر مؤسس إيثيريوم (Ethereum) ڤيتاليك بوتيرين مقالًا مطوّلًا على موقعه الشخصي الإلكتروني، شارك فيه إعداد بيئة عمل للذكاء الاصطناعي صاغها بحيث تكون الخصوصية والأمان والسيادة الذاتية هي المحاور الأساسية—حيث يتم تنفيذ استنتاجات النماذج اللغوية الكبيرة (LLM) محليًا بالكامل، وتُحفظ جميع الملفات محليًا، مع عزل مُحكم داخل صناديق حماية (sandbox) بشكل شامل، مع تجنّبٍ متعمّد لنماذج السحابة وواجهات برمجة التطبيقات الخارجية.

في بداية المقال، يبدأ بتحذير: «يرجى عدم نسخ الأدوات والتقنيات الموصوفة في هذه المقالة مباشرة، وافتراض أنها آمنة. هذه مجرد نقطة انطلاق وليست وصفًا لمنتجٍ مكتمل».

لماذا يكتب هذا الآن؟ تُقلَّل كثيرًا من تقدير مخاوف أمان وكلاء الذكاء الاصطناعي (AI agent)

يشير ڤيتاليك إلى أنه في مطلع هذا العام اكتمل التحول المهم للذكاء الاصطناعي من «روبوتات الدردشة» إلى «الوكلاء» (agent): فلم تعد تسأل فقط، بل تُسند مهامًا، ما يجعل الذكاء الاصطناعي يفكر على مدى فترات أطول ويستدعي مئات الأدوات لتنفيذها. وقدّم مثالًا على OpenClaw (الذي يعد حاليًا أسرع مستودع نموًا في تاريخ GitHub)، مع الإشارة إلى عدة مشكلات أمان رصدها باحثون:

• يمكن لوكيل الذكاء الاصطناعي تعديل إعدادات محورية دون الحاجة إلى تأكيد بشري، بما في ذلك إضافة قنوات اتصال جديدة وتعديل تلميحات النظام
• قد يؤدي تحليل أي مدخلات خارجية خبيثة (مثل صفحات ويب خبيثة) إلى الاستيلاء الكامل على الوكيل؛ وفي عرض قدمه باحثون في HiddenLayer، جعلوا الذكاء الاصطناعي يلخص مجموعة من صفحات الويب، إلا أن إحداها كانت صفحة خبيثة تأمر الوكيل بتنزيل وتنفيذ سكربت shell
• قد تنفّذ بعض حزم المهارات التابعة لجهات خارجية (skills) تسريب بيانات بصمت، عبر أوامر curl لإرسال البيانات إلى خوادم خارجية يسيطر عليها مؤلفو المهارات
• ضمن حزم المهارات التي حللوها، تحتوي نحو 15% على تعليمات خبيثة

يؤكد ڤيتاليك أن نقطة انطلاقه بشأن الخصوصية تختلف عن نهج الباحثين التقليديين في أمن المعلومات: «أنا آتٍ من موقف أكره فيه بشدة أن تُغذَّى حياة الأفراد كاملةً للذكاء الاصطناعي في السحابة—ففي الوقت الذي أصبحت فيه التشفيرات من طرف إلى طرف والبرمجيات ذات الأولوية المحلية أخيرًا سائدة، قد نكون في المقابل نتراجع عشر خطوات».

خمسة أهداف أمنية

لقد وضع إطارًا واضحًا لأهداف الأمان:

• خصوصية LLM: في السياقات التي تتضمن بيانات خصوصية شخصية، تقليل استخدام النماذج البعيدة إلى أقصى حد
• خصوصية أخرى: تقليل تسريب البيانات غير المرتبطة بـ LLM (مثل استعلامات البحث وواجهات برمجة التطبيقات الأخرى عبر الإنترنت)
• انبثاق LLM: منع «تسريب» المحتوى الخارجي إلى LLM الخاص بي، بحيث يصبح في غير صالح مصالحـي (مثل إرسال توكِناتي أو بياناتي الخاصة)
• LLM غير مقصود: منع أن يرسل LLM بياناتي الخاصة عن طريق الخطأ إلى قنوات خاطئة أو إلى الإنترنت بشكل علني
• Backdoor لـ LLM: منع آليات خفية يتم تدريبها عمدًا داخل النموذج. وهو ينبه تحديدًا: النماذج المفتوحة هي أوزان مفتوحة (open-weights)، ولا يوجد تقريبًا أي نموذج يكون مفتوح المصدر فعلًا (open-source)

اختيارات العتاد: فوز 5090 لابتوبًا، وDGX Spark مخيّبًا للآمال

اختبر ڤيتاليك ثلاثة إعدادات للمعالجة الاستدلالية المحلية، واعتمد بشكل أساسي نموذج Qwen3.5:35B، مع استخدام llama-server وllama-swap:

استنتاجه هو: أن يقل الأداء عن 50 tok/sec بطيء جدًا، وأن 90 tok/sec هو المستوى المثالي. تجربة لابتوب NVIDIA 5090 كانت الأكثر سلاسة؛ وما زالت لدى AMD مشكلات أطراف كثيرة في الوقت الحالي، لكن يبدو أنها مرشحة للتحسن مستقبلاً. كما أن MacBook عالي المواصفات خيار فعّال، لكنّه شخصيًا لم يختبره مباشرة.

وبخصوص DGX Spark، قال عنها بصراحة غير مُجاملة: «يُوصَف بأنه “كمبيوتر عملاق AI لسطح المكتب”، لكن عمليًا يكون tokens/sec أقل من GPU الموجود في لابتوبات أفضل، ناهيك عن ضرورة التعامل مع تفاصيل إضافية مثل الاتصال بالشبكة—هذا مخيب». وتتمثل نصيحته في: إذا لم تستطع تحمّل تكلفة لابتوب فئة عليا، فبإمكانك أنت وأصدقاؤك شراء جهازٍ قويٍ بما يكفي معًا، ووضعه في مكان تتوفر فيه عنوان IP ثابت، ليتمكن الجميع من استخدامه عبر الاتصال عن بُعد.

لماذا تُعد مشكلات خصوصية الذكاء الاصطناعي المحلي أكثر إلحاحًا مما تتخيل

المقال الذي كتبه ڤيتاليك يتقاطع بشكل مثير للاهتمام مع مناقشة مشكلة أمان Claude Code الصادرة في نفس اليوم—إذ إن دخول وكلاء الذكاء الاصطناعي إلى سير عمل التطوير اليومي يعني أيضًا أن قضايا الأمان تنتقل من مجرد مخاطر نظرية إلى تهديدات واقعية.

والرسالة الأساسية التي يحملها واضحة جدًا: في الوقت الذي تصبح فيه أدوات الذكاء الاصطناعي أقوى وأكثر قدرة على الوصول إلى بياناتك الشخصية وصلاحيات نظامك، فإن «الأولوية المحلية، والعزل داخل صناديق حماية، وأقل قدر من الثقة» ليست هوسًا، بل نقطة انطلاق عقلانية.

• تم نقل هذا المقال بإذن من: 《链新闻》
• عنوان النص الأصلي: 《Vitalik：كيف أنشئ بيئة عمل للذكاء الاصطناعي محلية بالكامل، وخاصة، ويمكن التحكم فيها ذاتيًا》
• مؤلف النص الأصلي: Elponcrab