بناء وكلاء الذكاء الاصطناعي: دليل الأمان والفعالية

مقال منشور في صحيفة infoworld

انتقل العالم مؤخراً من مجرد “الدردشة” مع الذكاء الاصطناعي إلى مرحلة “الوكلاء” (AI Agents)؛ وهي أنظمة لا تكتفي بالإجابة، بل تملك القدرة على اتخاذ قرارات وتنفيذ مهام برمجية بشكل مستقل. ومع هذه القوة الكبيرة، تظهر مخاطر أمنية جسيمة تتطلب نهجاً هندسياً مختلفاً.

1. التحدي الأمني: “النائب المرتبك” (Confused Deputy)يشير المقال إلى أن أكبر خطر يواجه وكلاء الذكاء الاصطناعي هو سهولة اختراقهم عبر ما يسمى “حقن الأوامر” (Prompt Injection). إذا كان للوكيل وصول إلى:

* بيانات خاصة: (رسائل بريد، مستندات، سجلات عملاء).

* محتوى غير موثوق: (قراءة صفحات من الويب أو رسائل بريد واردة).

* القدرة على التنفيذ: (إرسال إيميلات أو تشغيل أكواد). فإنه يصبح عرضة للتلاعب، حيث يمكن لمحتوى خارجي خبيث أن “يخدع” الوكيل وينفذ عمليات غير مصرح بها نيابة عن النظام.

2. من “هندسة الأوامر” إلى “هندسة العمارة”يرى الخبراء في المقال أن الحل لا يكمن في كتابة “أوامر أفضل” (Better Prompts)، بل في بناء هندسة معمارية آمنة:

* عزل الشبكة (Network Isolation): يجب أن يعمل الوكيل في بيئات معزولة (Sandboxing) تمنعه من الوصول إلى ما لا يحتاجه.

* تحديد الصلاحيات (Scoped Tools): بدلاً من إعطاء الوكيل صلاحيات كاملة، يجب منحه أدوات محددة جداً وبسياقات ضيقة.

* افتراض الاختراق: يجب على المطورين تصميم الأنظمة بافتراض أن النموذج قد يتم اختراقه في أي لحظة، ووضع قيود برمجية تمنع الضرر.

3. عصر “التقييمات” (Evals) هو المعيار الجديدلم يعد تطوير الذكاء الاصطناعي مجرد “تجربة وضبط”، بل أصبح يتطلب انضباطاً برمجياً:

* يوصي المقال بقضاء حوالي 60% من وقت التطوير في بناء “التقييمات” (Evaluations).

* التقييمات هي بمثابة “اختبارات الوحدة” (Unit Tests) في البرمجة التقليدية، وتعمل على قياس دقة وأمان الوكيل في حالات متعددة قبل إطلاقه.

4. العودة إلى الأصول التقنيةيؤكد المقال أن بناء الوكلاء هو “إعادة تعلم” لهندسة البرمجيات في عالم “متقلب”:

* المترجم (Compiler) في هذا العالم قد يبتكر أشياء من عنده (الهلوسة).

* الكود قد يتم اختراقه عبر التلاعب اللفظي (Social Engineering).

* الحالة (State) للنظام ليست مجرد أرقام، بل هي “حقيبة من الرموز” (Bag of Tokens).الخلاصة للشركات والمطورين:لقد انتهت أيام “ربط واجهة برمجة تطبيقات (API) وإطلاق المنتج”. للدخول في المرحلة الصناعية للذكاء الاصطناعي، يجب التركيز على:

* الأمان الهيكلي بدلاً من الاعتماد على ذكاء النموذج.

* الاختبار المكثف (Evals) كجزء أساسي من دورة التطوير.

* الرقابة البشرية (Human-in-the-loop) خاصة في المهام الحساسة التي تتطلب حكماً بشرياً.

المصدر : https://www.infoworld.com/article/4110056/building-ai-agents-the-safe-way.html