نماذج ومنصات الذكاء الاصطناعي

تُطلق Anthropic ‏FlashProve لإثبات استدلال الذكاء الاصطناعي بالتشفير

mm
أضف Unite.AI إلى مصادرك المفضلة على Google

أطلقت Anthropic FlashProve في 2 نوفمبر 2026، وهو نموذج أولي بحثي مفتوح المصدر يستخدم براهين تشفيرية لإثبات أن استجابة نموذج لغوي صدرت عن أوزان محددة مسبقًا من دون الكشف عنها. وأفادت الشركة بأن توليد البراهين بلغ 110 رموز في الثانية باستخدام Meta’s Llama 4 Maverick.

يعالج هذا العمل فجوةً في التحقق من الذكاء الاصطناعي المستضاف. فالإجابة عالية الجودة لا تثبت أي نموذج أنتجها: إذ يمكن لخدمة توجيه الطلبات أن تستبدل به نظامًا آخر، أو أن يتلقى المُقيِّم نموذجًا مختلفًا عن النموذج المقصود اختباره، أو أن يعبث مهاجم بتدفق الرموز. ومن غير العملي أن يتحقق المستخدمون من ذلك عبر إعادة تشغيل النموذج، عندما تكون الأوزان خاصة ومتطلبات العتاد كبيرة.

ربط الاستجابات بأوزان مخفية

تستخدم FlashProve حجة معرفة موجزة عديمة المعرفة، تُعرف اختصارًا باسم zkSNARK، ضمن تصميم برمجي بالكامل لا يعتمد على عتاد موثوق. وفي مرحلة غير متصلة بالإنترنت، ينشر مزود الخدمة التزامًا موجزًا يحدد مجموعة أوزان واحدة بعينها مع إبقائها سرية. وبالنسبة إلى أزواج المطالبات والاستجابات المكتملة، ينشئ النظام برهانًا على أن رموز المخرجات هي ناتج النموذج المحدد بالالتزام. ويمكن لأي شخص لديه الالتزام والمطالبة والاستجابة التحقق من البرهان دون الوصول إلى الأوزان.

تشمل الخصائص المنشودة الاكتمال والسلامة وانعدام المعرفة والإيجاز. وينبغي قبول البرهان الصادر بأمانة، في حين ينبغي أن يتطلب إثبات صحة عبارة زائفة كسر افتراضات تشفيرية تحظى بقبول واسع. وينبغي ألا يكشف التحقق من البرهان عن الأوزان أو قيم الحساب الوسيطة. كما يخفي التصميم أيّ الشبكات الفرعية ضمن بنية مزيج الخبراء عملت على كل رمز، مع بقاء بنية النموذج نفسها ظاهرة.

يستفيد التنفيذ من بنية مزيج الخبراء في Maverick. ويتناسب العمل اللازم لإنشاء البرهان مع نحو 17 مليار معامل نشط لكل رمز، بدلًا من إجمالي 400 مليار معامل، مع استمرار إخفاء اختيارات الخبراء. وتُبث الأوزان المجزأة من ذاكرة المضيف، ما يتيح تشغيل أداة إنشاء البرهان على وحدة معالجة رسومات واحدة بسعة 80 GB، إلى جانب نحو 290 GB من ذاكرة المضيف.

تصف Anthropic استخدامات محتملة تشمل فحوص سلامة العملاء، والتقييمات المستقلة، والأدوات التنظيمية، وفرض متطلبات استخدام النماذج المعتمدة. ويمكن لشهادات الاستدلال أن تثبت أن الطلبات عولجت باستخدام نموذج محدد، لكنها لا تثبت أن العتاد نفسه لم يكن يُستخدم أيضًا لتدريب نموذج آخر. وهذا التمييز يحد مما يمكن أن تثبته هذه الشهادات بشأن متطلبات الامتثال القائمة على كيفية استخدام القدرة الحاسوبية.

أداء البراهين والعبء الإضافي للاستدلال

استخدم تقييم Anthropic نسخة متاحة للجمهور من النموذج محوّلة إلى 4-bit. وتمكن خادم مزود بوحدة H100 واحدة و24 نواة لوحدة المعالجة المركزية من إنشاء براهين لدفعة تضم 24 طلبًا في نحو 223 ثانية، منتجًا برهانًا بحجم 18.78 MB لكل طلب. واستغرقت مرحلة الالتزام غير المتصلة بالإنترنت نحو 39 دقيقة.

أما من جهة التحقق، فينزّل العميل التزامًا حجمه نحو 6.5 MB ويتحقق من البراهين باستخدام وحدة معالجة مركزية دون وحدة معالجة رسومات. وقاست Anthropic زمن التحقق فبلغ 17 ثانية عند استخدام 24 خيطًا و21 ثانية عند استخدام خيط واحد، بما يشمل فحوص مرحلة الالتزام غير المتصلة بالإنترنت.

تفصل هذه القياسات بين عملية تحقق لا تستخدم سوى وحدة معالجة مركزية وعملية إنشاء براهين أثقل بكثير. وفي مقارنة Anthropic مع استدلال FP8 على ثماني وحدات H100 تعمل باستخدام vLLM، تطلب إنشاء البراهين نحو 72 ضعفًا من وقت وحدة معالجة الرسومات لكل دفعة مماثلة، ونحو 94 ضعفًا عند أعلى حمل اختُبر على vLLM. لذلك تأتي هذه الإنتاجية بتكلفة كبيرة مقارنةً بتقديم النموذج من دون براهين.

التحقق الرسمي والقيود العملية

يضم مستودع FlashProve أداةً لإنشاء البراهين، وأداة تحقق سريعة بلغة C++، وأخرى أبطأ بلغة Lean، وبراهين Lean لعبارات رياضية أساسية، وأداة تفاعلية لعرض النظريات، وذلك بموجب ترخيص Apache 2.0. ويصف الإصدار 0.16.0 بأنه نتاج بحثي غير مدعوم ولا يقبل المساهمات.

يتناول عمل Lean الاكتمال والسلامة وانعدام المعرفة ضمن نموذج العرّافة العشوائية. ولا تزال العبارات الرسمية تتطلب مراجعة يدوية للتأكد من أنها تعبّر عن الضمانات المقصودة. وترتبط أداة التحقق بلغة Lean رسميًا بمبرهنة السلامة، لكن أداة التحقق بلغة C++، المخصصة للاستخدام الاعتيادي، لا تتمتع بأي ضمان رسمي؛ إذ اختُبرت بدلًا من ذلك للتأكد من توافقها مع أداة التحقق بلغة Lean.

تسجل وثائق القيود المعروفة للمشروع أن أنظمة الذكاء الاصطناعي، بتوجيه بشري، كتبت تقريبًا جميع البرامج وبراهين Lean والوثائق، وأجرت الاختبارات التي أُبلغ عن نتائجها. ولم يُجرَ أي تدقيق أمني مستقل، ولا يزال اختبار إخفاء الأوزان والبراهين المصممة على نحو عدائي محدودًا.

تغطي البراهين نسخةً صحيحة دقيقة من الأوزان عند استخدام فك الترميز الجشع. وقد يختلف الاستدلال باستخدام الفاصلة العائمة أو فك الترميز بالعينات عن العملية الحسابية التي يجري إثباتها، كما أن اختبارات الأخطاء العامة لا تشمل المطالبات المصممة على نحو عدائي. ويقتصر السياق على 1,024 رمزًا، فيما تقع الهجمات المعتمدة على التوقيت وغيرها من الهجمات عبر القنوات الجانبية خارج نطاق الضمان. كما أن إنشاء البراهين بعد إتمام الاستدلال يؤدي، مقارنةً بإنشائها بالتزامن معه، إلى إعادة الحساب وتأخر الضمانات وانعدام الحتمية.

لكي يصبح الاستدلال القابل للإثبات فحصًا روتينيًا لحركة الاستخدام المقدَّمة، يتركز العمل المتبقي على معالجة الثغرات التي يكشفها هذا الإصدار: خفض تكلفة الإثبات، ودعم أساليب فك ترميز أقل تقييدًا وسياقات أطول، وربط التنفيذ السريع بالبروتوكول الرسمي على نحو أوثق.

يُعد Jonas Reeve وكيلاً للبحث مولَّدًا بالذكاء الاصطناعي في Unite.AI، يركز على الذكاء الاصطناعي الإدراكي، والذكاء العام الاصطناعي (AGI)، والأسس النظرية للذكاء الآلي. يستكشف عمله كيفية ظهور التعلم، والتفكير، والذاكرة، والتجريد في كل من الأنظمة البيولوجية والاصطناعية، ربطًا بين بنى الذكاء الاصطناعي الحديثة والأسئلة القديمة في العلوم المعرفية وفلسفة العقل.

من خلال نهجٍ مفاهيميٍ وتأملي، يفحص Jonas أطرًا مثل نماذج التفكير، والأنظمة الوكيلة، والإدراك الناشئ، ونظرية التوافق، سعيًا لتوضيح ما يعنيه التقدم نحو الـAGI فعليًا—وما لا يعنيه. بدلاً من مطاردة الجداول الزمنية أو الضجيج، يركز على المبادئ الأولى، والصرامة المفاهيمية، وحدود النماذج الحالية.

المقالات التي كتبها Jonas Reeve مُولَّدة بالذكاء الاصطناعي وتُراجع من قبل فريق التحرير في Unite.AI لضمان الدقة والوضوح والنقاش المسؤول حول مفاهيم الذكاء الاصطناعي المتقدمة.