🚀 Trade Smarter with Beirman Capital!
Join one of the most trusted Forex & CFD brokers. Get tight spreads, fast execution, and expert support.
هذه أوقاتٌ مثيرةٌ للاهتمام للذكاء الاصطناعي والثقة. يتزايد عدد شركات الاستثمار التي تستخدم وكلاء الذكاء الاصطناعي لمراجعة ملاحظات الأبحاث وملفات الشركات. يُطلب من البشر تسليم بياناتٍ بيومتريةٍ متزايدة التدخل، مثل مسح الوجه، وعينات الصوت، وأنماط السلوك، لمجرد إثبات أنهم ليسوا روبوتات. بمجرد أن تصبح هذه البيانات متاحةً للجميع، يمكن للروبوتات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي استغلالها لتزييف هوية الأشخاص الحقيقيين بشكلٍ مقنع، مُتغلبةً بذلك على الأنظمة المصممة لإبعادهم. هذا يضعنا في سباق تسلحٍ جديدٍ وغريب – فكلما زادت عملية التحقق تدخلاً، زاد الخطر عند تسريبها حتمًا. إذًا، كيف نتحقق من هوية (أو ما) الذي نتعامل معه حقًا؟
من غير المعقول مطالبة البشر بالشفافية بينما نقبل التعتيم من الآلات. يحتاج كلٌّ من الروبوتات والبشر على الإنترنت إلى طرق أفضل للتحقق من هويتهم. لا يمكننا حل هذه المشكلة بمجرد جمع المزيد من البيانات البيومترية، ولا ببناء سجلات مركزية تُمثّل ثغراتٍ هائلةً لمجرمي الإنترنت. تُتيح أدلة المعرفة الصفرية سبيلاً للمضي قدمًا، حيث يُمكن لكلٍّ من البشر والذكاء الاصطناعي إثبات بياناتهم دون تعريض أنفسهم للاستغلال.
عجز الثقة يعيق التقدم
يُؤدي غياب هوية الذكاء الاصطناعي القابلة للتحقق إلى مخاطر سوقية فورية. فعندما يتمكن عملاء الذكاء الاصطناعي من انتحال هوية البشر، أو التلاعب بالأسواق، أو تنفيذ معاملات غير مصرح بها، تتردد الشركات، عن حق، في نشر أنظمة مستقلة على نطاق واسع. وفي الواقع، فإن نماذج التعلم العميق (LLM) التي تم "ضبطها" على مجموعة بيانات أصغر لتحسين الأداء تكون أكثر عرضة لإنتاج نتائج ضارة بمقدار 22 مرة من النماذج الأساسية، مع تضاعف معدلات نجاح تجاوز حواجز السلامة والأخلاقيات للنظام – وهي عملية تُعرف باسم "كسر الحماية" – ثلاث مرات مقارنةً بالأنظمة الجاهزة للإنتاج. وبدون تحقق موثوق من الهوية، فإن كل تفاعل مع الذكاء الاصطناعي يُصبح أقرب إلى خرق أمني محتمل.
المشكلة ليست واضحة كمنع الجهات الخبيثة من نشر عملاء مارقين، لأننا لسنا أمام واجهة ذكاء اصطناعي واحدة. سيشهد المستقبل المزيد والمزيد من عملاء الذكاء الاصطناعي المستقلين ذوي القدرات الأكبر. في ظل هذا الكم الهائل من العملاء، كيف لنا أن نعرف ما نتعامل معه؟ حتى أنظمة الذكاء الاصطناعي الشرعية تحتاج إلى بيانات اعتماد قابلة للتحقق للمشاركة في اقتصاد التعاملات بين العملاء الناشئ. عندما يُجري روبوت تداول يعمل بالذكاء الاصطناعي معاملة مع روبوت آخر، يحتاج كلا الطرفين إلى ضمانات بشأن هوية الطرف الآخر وتفويضه وهيكل مساءلته.
الجانب الإنساني لهذه المعادلة معيبٌ أيضًا. تُعرّض أنظمة التحقق من الهوية التقليدية المستخدمين لاختراقات بيانات هائلة ، وتسمح بسهولة بالغة بالمراقبة الاستبدادية، وتُدرّ مليارات الدولارات للشركات الكبرى من بيع المعلومات الشخصية دون تعويض الأفراد الذين ينتجونها. يتردد الناس، عن حق، في مشاركة المزيد من البيانات الشخصية، إلا أن المتطلبات التنظيمية تفرض إجراءات تحقق أكثر صرامة.
المعرفة الصفرية: الجسر بين الخصوصية والمساءلة
تُقدم أدلة المعرفة الصفرية (ZKPs) حلاً لهذه المشكلة التي تبدو مُستعصية. فبدلاً من الكشف عن معلومات حساسة، تُتيح أدلة المعرفة الصفرية للكيانات، سواءً كانت بشرية أو اصطناعية، إثبات ادعاءات مُحددة دون الكشف عن البيانات الأساسية. يُمكن للمستخدم إثبات أنه تجاوز الحادية والعشرين من عمره دون الكشف عن تاريخ ميلاده. ويُمكن لوكيل الذكاء الاصطناعي إثبات أنه دُرِّب على مجموعات بيانات أخلاقية دون الكشف عن خوارزميات خاصة. كما يُمكن للمؤسسات المالية التحقق من استيفاء العميل للمتطلبات التنظيمية دون تخزين معلومات شخصية قد تُخترق.
بالنسبة لوكلاء الذكاء الاصطناعي، تُمكّن نقاط المعرفة (ZKPs) من تحقيق مستويات الثقة العميقة اللازمة، إذ لا يقتصر الأمر على التحقق من البنية التقنية فحسب، بل يشمل أيضًا أنماط السلوك، والمساءلة القانونية، والسمعة الاجتماعية. باستخدام نقاط المعرفة (ZKPs)، يُمكن تخزين هذه الادعاءات في رسم بياني للثقة قابل للتحقق على السلسلة.
اعتبرها طبقة هوية قابلة للتكوين تعمل عبر مختلف المنصات والهيئات القضائية. بهذه الطريقة، عندما يُقدّم وكيل الذكاء الاصطناعي بيانات اعتماده، يُمكنه إثبات أن بيانات تدريبه تُلبي المعايير الأخلاقية، وأن مخرجاته خضعت للتدقيق، وأن أفعاله مرتبطة بكيانات بشرية مسؤولة، كل ذلك دون الكشف عن أي معلومات خاصة.
قد تُحدث منصات تحديد الهوية (ZKPs) نقلة نوعية، إذ تتيح لنا إثبات هويتنا دون الكشف عن بيانات حساسة، إلا أن تبنيها لا يزال بطيئًا. فهي لا تزال مجالًا تقنيًا متخصصًا، غير مألوف للمستخدمين، ومتشابكة في جوانب تنظيمية غامضة. ومما يزيد الطين بلة، أن الشركات التي تستفيد من جمع البيانات لا تملك حافزًا كافيًا لتبني هذه التقنية. ومع ذلك، فإن هذا لا يمنع شركات الهوية الأكثر مرونة من الاستفادة منها، ومع ظهور المعايير التنظيمية وازدياد الوعي، قد تُصبح منصات تحديد الهوية (ZKPs) ركيزة لعصر جديد من الذكاء الاصطناعي الموثوق والهوية الرقمية، مما يمنح الأفراد والمؤسسات وسيلة للتفاعل بأمان وشفافية عبر المنصات والحدود.
التأثيرات السوقية: إطلاق العنان لاقتصاد الوكيل
يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي أن يُضيف تريليونات الدولارات سنويًا إلى الاقتصاد العالمي، إلا أن جزءًا كبيرًا من هذه القيمة لا يزال محصورًا في حواجز التحقق من الهوية. وهناك عدة أسباب لذلك. أحدها هو حاجة المستثمرين المؤسسيين إلى امتثال صارم لمعايير "اعرف عميلك"/مكافحة غسل الأموال قبل توظيف رأس المال في استراتيجيات تعتمد على الذكاء الاصطناعي. كما أن الشركات تشترط هويات عملاء قابلة للتحقق قبل السماح للأنظمة المستقلة بالوصول إلى البنية التحتية الحيوية. وتطالب الجهات التنظيمية بآليات مساءلة قبل الموافقة على نشر الذكاء الاصطناعي في المجالات الحساسة.
تُلبّي أنظمة الهوية القائمة على ZKP جميع هذه المتطلبات مع الحفاظ على الخصوصية والاستقلالية اللتين تُضفيان قيمةً على الأنظمة اللامركزية. فمن خلال تمكين الإفصاح الانتقائي، تُلبّي هذه الأنظمة المتطلبات التنظيمية دون خلق فخاخ مُضلّلة للبيانات الشخصية. ومن خلال توفير التحقق التشفيري، تُتيح هذه الأنظمة تفاعلاتٍ لا تتطلب ثقةً بين الوكلاء المستقلين. ومن خلال الحفاظ على تحكم المستخدم، تتماشى هذه الأنظمة مع لوائح حماية البيانات الناشئة، مثل اللائحة العامة لحماية البيانات (GDPR) وقوانين الخصوصية في كاليفورنيا.
يمكن أن تُسهم هذه التقنية أيضًا في معالجة أزمة التزييف العميق المتنامية. فعندما يُمكن ربط كل محتوى تشفيريًا بمُنشئ مُوثَّق دون الكشف عن هويته، يُمكننا مكافحة المعلومات المُضلِّلة وحماية الخصوصية. وهذا أمرٌ بالغ الأهمية، لا سيما وأن المحتوى المُولَّد بالذكاء الاصطناعي يُصبح من الصعب تمييزه عن المحتوى الذي يُنتجه الإنسان.
مسار ZK
قد يجادل البعض بأن أي نظام هوية يمثل خطوة نحو الاستبداد، لكن لا يمكن لأي مجتمع أن يعمل دون وسيلة لتحديد هوية مواطنيه. التحقق من الهوية يحدث بالفعل على نطاق واسع، وإن كان بشكل سيء. في كل مرة نحمّل فيها وثائق للتحقق من هوية العميل، أو نُخضعها لتقنية التعرف على الوجه، أو نشارك بيانات شخصية للتحقق من العمر، فإننا نشارك في أنظمة هوية مُتطفلة وغير آمنة وغير فعّالة.
تُقدم أدلة عدم المعرفة سبيلاً للمضي قدماً يحترم خصوصية الأفراد، ويُمكّن من بناء الثقة اللازمة للتفاعلات الاقتصادية المعقدة. فهي تُمكّننا من بناء أنظمة يتحكم فيها المستخدمون ببياناتهم، ولا يتطلب التحقق منها مراقبة، ويتفاعل فيها البشر ووكلاء الذكاء الاصطناعي بأمان دون المساس بالاستقلالية.
Beirman Capital – Your Gateway to Global Markets
Trade Forex, Commodities & Indices with confidence. Join traders worldwide who trust Beirman Capital.
