قال مصدران مطلعان لرويترز إن الولايات المتحدة والصين تستعدان لمناقشة مخاطر سلامة الذكاء الاصطناعي خلال حوار مقرر في منتصف سبتمبر، وذلك في وقت تصل فيه قدرات الذكاء الاصطناعي سريعة التطور إلى نقطة تحول عالمية.
وذكر المصدران أن المحادثات ستكون أول مناقشات ثنائية رسمية مخصصة للذكاء الاصطناعي بين الولايات المتحدة والصين منذ تولي الرئيس دونالد ترامب منصبه لولاية ثانية، وسيقودها من الجانب الأميركي وزير الخزانة سكوت بيسنت. وطلب المصدران عدم الكشف عن هويتهما.
وتشير معلومات "رويترز" التي تُنشر للمرة الأولى إلى أن الموعد المبدئي للمحادثات سيكون في منتصف سبتمبر. لكن مسؤولًا في البيت الأبيض قال إنه "لا يوجد حاليًا اجتماع متعلق بالذكاء الاصطناعي مقرر في منتصف سبتمبر".
ومن المقرر أن يلتقي ترامب والرئيس الصيني شي جين بينغ في 24 سبتمبر خلال قمة في واشنطن.
وقال أحد المصدرين إن الولايات المتحدة ترغب في بحث التعاون بشأن مراقبة الهجمات الإلكترونية التي يوجهها الذكاء الاصطناعي، وقد طرحت اقتراحًا يطلب من مختبرات الذكاء الاصطناعي الأميركية والصينية أن "تراقب نفسها" وتتبادل المعلومات لمنع الهجمات الإلكترونية المرتبطة بالذكاء الاصطناعي.
وقالت شركة أوبن إيه آي وباحثون في الأمن الإلكتروني الأسبوع الماضي إن ما يقرب من 700 وكيل ذكاء اصطناعي خارج عن السيطرة ومبني على نماذج أوبن إيه آي، اخترق شركة هاغينغ فيس الناشئة للذكاء الاصطناعي في يوليو وحاول إخفاء آثاره عبر تزوير السجلات.
كانت "رويترز" أفادت بشكل حصري يوم الجمعة بأن مجموعة من وكلاء أوبن إيه آي اخترقت موقعًا إلكترونيًا ألمانيًا هذا الربيع وحوّله إلى لوحة إعلانات لوكلاء ذكاء اصطناعي آخرين.
وقال بول تريولو، الشريك في مجموعة دي.جي.إيه–ألبرايت ستونبريدج "المحادثات بين القوتين العظميين في الذكاء الاصطناعي تأتي في أكثر اللحظات أهمية... إما أن تُعقد الآن أو لن تُعقد مطلقًا".
وتشعر واشنطن أيضًا بالقلق من احتمال ظهور نموذج صيني في المستقبل بمستوى "ميثوس"، يمتلك قدرات على تنفيذ هجمات إلكترونية.
شركة التكنولوجيا الأميركية أنثروبيك هي مطورة نموذج ميثوس.
وفي يونيو، اتهم كبير مستشاري البيت الأبيض للعلوم والتكنولوجيا مايكل كراتسيوس شركة مونشوت إيه آي الصينية بسرقة مخرجات من نموذج فابل التابع لأنثروبيك للمساعدة في تطوير نموذجها "كيه 3"، قائلًا إن الشركة الصينية تعمل على تقطير نموذج أنثروبيك.
ويشير مصطلح التقطير إلى عملية تدريب نماذج ذكاء اصطناعي أصغر باستخدام مخرجات نماذج أكبر وأكثر تكلفة، بهدف خفض تكاليف تدريب أداة ذكاء اصطناعي جديدة وقوية.
