تواجه المؤسسات ضغوطًا هائلة لاستخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي لتقديم حلول مبتكرة ، واستخلاص رؤى قيّمة من كميات هائلة من البيانات، والحفاظ على تفوقها التنافسي . وفي الوقت نفسه، تتزايد التوقعات والمتطلبات المتعلقة بهذا المجال. data privacy ولم يسبق أن كان الأمن أعلى من ذلك.
ولمساعدة المؤسسات على تلبية هذه الاحتياجات المتنافسة باستخدام أحدث نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي، أضافت منصة Gencore AI من Securiti دعمًا لـ DeepSeek R1 بالإضافة إلى نماذج الاستدلال بالذكاء الاصطناعي الأحدث الأخرى.
تتفوق نماذج الاستدلال مثل DeepSeek R1 في توليد رؤى دقيقة وتنفيذ مهام معقدة. ويعود تفوقها الملحوظ على الأجيال السابقة من الذكاء الاصطناعي التوليدي إلى استخدامها للاستدلال ، مما يسمح لها بوضع استجابة مدروسة بعناية للطلب وتقييم جودة الاستجابات المحتملة . وتتصدر نماذج الاستدلال مثل DeepSeek R1 الآن قوائم الاختبارات المعيارية للمهام المعقدة.
في هذه المقالة، نستكشف أهمية الاستدلال في الذكاء الاصطناعي، والتطور الأخير لنماذج الاستدلال، والخطوات الحاسمة التي يجب على المؤسسات اتخاذها لتسخير قدراتها بشكل آمن .
ثورة التفكير المنطقي جارية
لماذا يُعدّ التفكير المنطقي مهماً؟
لكي تتمكن الأنظمة المدعومة بالذكاء الاصطناعي (مثل روبوتات الدردشة المُحسّنة بالأدوات وسير العمل المدعوم بالذكاء الاصطناعي) من تقديم مساعدة موثوقة في المهام المعقدة، يجب أن تُحلل المهام والبيانات بدلاً من مجرد تقديم ردود مباشرة. وقد ثبت أن التحليل المنطقي يوفر مزايا رئيسية، منها:
- تحسين الدقة في تنفيذ المهام المعقدة،
- تقديم تفسيرات أفضل للنتائج والتوصيات،
- تحسين القدرة على التكيف في سير العمل الديناميكي أو متعدد الخطوات.
كان التفكير المنطقي الموثوق به صعباً
قبل ظهور نماذج الاستدلال المتخصصة مثل DeepSeek R1، كان تحقيق استدلال موثوق للذكاء الاصطناعي يتطلب تقنيات مخصصة أو نماذج ضيقة النطاق مدربة خصيصًا. على سبيل المثال:
1. الهندسة السريعة والمعالجة التكرارية
- تحاول تقنيات مثل سلسلة الأفكار ، وشجرة الأفكار ، وأفضل الحلول من بين عدة حلول ، والتحسين الذاتي، تحسين النتائج من خلال جعل النموذج "يفكر" قبل الاستجابة، بالإضافة إلى تقييم إجاباته وتحسينها بشكل متكرر. ومع ذلك، فهي إما هشة، إذ قد تخطئ في قرار واحد خاطئ، أو تتطلب عددًا كبيرًا من الرموز (تكلفة) لتطبيقها.
2. الضبط الدقيق المتخصص (SFT)
- تعتبر SFT فعالة في توجيه النماذج نحو أداء موثوق به في مهام محددة وضيقة، ولكنها قد تؤدي إلى فقدان التعميم .
3. سير العمل التفصيلي
- يساعد تقسيم المهام إلى خطوات أصغر نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية على الأداء بشكل أفضل، ولكن نقاط القرار الصعبة في سير العمل لا تزال تتطلب تحسين التفكير على مستوى النموذج .
يُسهّل DeepSeek R1 ونماذج الاستدلال الأخرى الوصول إلى نتائج عالية الجودة
تُدرَّب نماذج الاستدلال مثل DeepSeek R1 بشكلٍ صريح على الاستدلال قبل الاستجابة. ولأن هذه النماذج تُنتج استدلالًا عالي الجودة بحكم تصميمها ، فإنها تتطلب هندسةً أقل تخصصًا للمُدخلات، وقد لا تتطلب SFT، مما يُمكّن المؤسسات من معالجة مهام أكبر وأكثر تعقيدًا بكفاءة.
شكّل عام 2025 علامة فارقة في نماذج الاستدلال
شهدنا حتى الآن في عام 2025 طفرة في نماذج الاستدلال التي دفعت حدود قدرات الاستدلال في الذكاء الاصطناعي:
- DeepSeek R1 (20 يناير)
- كوين 2.5-ماكس (29 يناير)
- o3-mini (31 يناير)
من بين هذه النماذج، حظي نموذج DeepSeek R1 باهتمام كبير. فهو ليس مجرد أول نموذج من هذه الموجة الجديدة من نماذج الاستدلال، بل يقدم أيضاً:
- دقة فائقة : بفضل بيانات التدريب عالية الجودة التي تركز على الاستدلال، يحقق DeepSeek R1 باستمرار أداءً من الدرجة الأولى يضاهي OpenAI o1 (الذي تم إصداره في ديسمبر 2024).
- أوزان مفتوحة المصدر : يتوفر DeepSeek R1 كأوزان مفتوحة المصدر بموجب ترخيص MIT المتساهل ، والذي يسمح للمؤسسات بدمج DeepSeek R1 وتسويقه بأقل قدر من القيود.
- مجموعة متنوعة من أحجام النماذج : يتوفر DeepSeek R1 في مجموعة متنوعة من أحجام النماذج المصغرة (1.5B، 7B، 8B، 14B، 32B، و70B) لتلبية المفاضلات المختلفة بين الأداء والتكلفة .
- انخفاض تكلفة التطويرتشير التقارير إلى أن برنامج DeepSeek R1 طُوّر بتكلفة أقل بكثير من نماذج OpenAI المماثلة، مما دفع الخبراء إلى التنبؤ بـ مجموعة من النماذج المتطورة للغاية مع مجموعة متنوعة من التراخيص ومتطلبات الموارد المختلفة.
يُعدّ أمن البيانات والذكاء الاصطناعي القوي أمرًا بالغ الأهمية لاستخدام DeepSeek في العمل.
بإمكان المؤسسات الاستفادة من نماذج الاستدلال مثل DeepSeek R1 دون المساس بالأمان، ويبدأ ذلك بتطبيق نظام ذكاء اصطناعي يتمتع بضوابط قوية للغاية للبيانات والذكاء الاصطناعي . في الواقع، تشير الأبحاث في Securiti أظهرت الدراسات إمكانية استخراج البيانات الحساسة من نظام ذكاء اصطناعي غير آمن في تفاعلين فقط. لذا، ينبغي ربط نظام الذكاء الاصطناعي الآمن بسياسة تمنع استخدام واجهات الدردشة المباشرة لـ DeepSeek، إذ كشفت التقارير عن حالات أدت فيها خدمات الدردشة المباشرة (بما فيها DeepSeek) إلى تسريب البيانات. وأخيرًا، يُمكّن نظام الذكاء الاصطناعي الآمن مؤسستك من الاستفادة من بياناتك بشكل مسؤول من خلال نسخ آمنة مُدرّبة مسبقًا من DeepSeek، مما يسمح لها بتجنب تدريب DeepSeek على بيانات حساسة . لا تستطيع النماذج المُدرّبة التمييز بدقة بين البيانات الحساسة وغير الحساسة، وبالتالي قد تُسرّب أي بيانات تتعرض لها أثناء التدريب في أي سياق.
تُمكّن تقنية الذكاء الاصطناعي من Gencore بشكل فريد من الاستخدام الآمن لتقنية DeepSeek في المؤسسات . تحديداً:
- يفهم نظام Gencore AI الصلاحيات ويفرضها : نظرًا لأن البيانات المُدخلة تتجاوز حدود أنظمة البيانات، فإن وجود مزود واحد لعمليات الإدخال والاسترجاع ضروري للحفاظ على معلومات الصلاحيات وفرضها. يتكامل نظام Gencore AI بسلاسة مع مخطط أوامر DataAI من Securiti لفهم المستخدمين وصلاحياتهم أثناء الإدخال والاسترجاع، وفرضها بشكل أساسي.
- يقوم Gencore AI بإخفاء البيانات الحساسة أثناء عملية الاستيعاب : على عكس الضوابط التي تعتمد فقط على منطق وقت الاسترجاع لاكتشاف البيانات الحساسة المحتملة، يتكامل Gencore AI مع Sensitive Data Intelligence من Securiti لاكتشاف وإخفاء البيانات الحساسة أثناء عملية الاستيعاب لضمان الأمن والخصوصية، حتى أنواع البيانات الحساسة الخاصة بمؤسستك.
- يوفر جدار الحماية LLM من Gencore AI أمانًا مصممًا خصيصًا لمؤسستك : فأنظمة الحماية المدمجة في LLM غالبًا ما تكون هدفًا للهجمات، وتوفر حماية عامة، ولا تفهم بيانات مؤسستك. يتكامل جدار الحماية LLM من Gencore AI مع محرك سياسات Securiti لتطبيق سياسات على مستوى المؤسسات على مطالبات LLM، واستجابات LLM، والبيانات المسترجعة، والتي يمكن تخصيصها بشكل أكبر لتلبية الاحتياجات الخاصة لمؤسستك.
- تضمن Gencore AI سهولة الاستخدام والمرونة الفورية : يجب أن تكون حلول أمان الذكاء الاصطناعي قابلة للتخصيص وسهلة الاستخدام لضمان اعتمادها. تركز فلسفة تصميم Gencore AI على تجربة مستخدم بديهية مع خيارات لعرض عناصر تحكم دقيقة مطلوبة لحالات استخدام متخصصة.
يلبي نظام Gencore AI من Securiti هذه المعايير، ومع عمليات التكامل الأخيرة مع نماذج الاستدلال مثل DeepSeek R1، يمكن للمؤسسات أن تتوقع ابتكارًا غير مسبوق مع أمان مدمج .
