النماذج مفتوحة المصدر.. ذكاء اصطناعي يمكنك تحميله وتشغيله وتعديله فهل هو مفتوح فعلًا؟
تقرير تكتبه ـ أمل علوي:
حين تستخدم مساعدًا ذكيًا عبر موقع إحدى الشركات الكبرى، فأنت ترسل أسئلتك إلى خوادمها وتتلقى الإجابة دون أن ترى ما بداخل النموذج أو تتحكم فيه. لكن هناك عالمًا موازيًا من نماذج الذكاء الاصطناعي يمكن لأي شخص تحميلها على حاسوبه أو خادمه الخاص، وتشغيلها دون اتصال بالإنترنت، وتعديلها لتناسب احتياجاته؛ وهذه هي النماذج المفتوحة. وقد تحولت هذه النماذج خلال عامين من بدائل متواضعة إلى منافس حقيقي للنماذج المغلقة، وصارت ساحة صراع تقني واقتصادي وجيوسياسي. وفي هذا التقرير نشرح معنى النموذج مفتوح المصدر، والفرق بينه وبين النموذج «مفتوح الأوزان»، وأبرز اللاعبين، ومزايا هذا الاتجاه ومخاطره.
جاء مفهوم «المصدر المفتوح» أصلًا من عالم البرمجيات، حيث يعني أن الشيفرة المصدرية للبرنامج متاحة للجميع للاطلاع عليها واستخدامها وتعديلها وإعادة توزيعها، كما في نظام لينكس ومتصفح فايرفوكس. لكن نموذج الذكاء الاصطناعي أعقد من البرنامج العادي؛ فهو يتكون من الشيفرة التي تحدد بنيته وطريقة تدريبه، والبيانات التي تدرب عليها، و«الأوزان» وهي ملايين أو مليارات الأرقام التي تمثل خلاصة ما تعلمه النموذج، والتي يمكن تشبيهها بالعقل الجاهز الذي يُحمل ويُشغل.
ومن هنا ظهر خلاف حول التسمية؛ فكثير من الشركات تنشر أوزان نماذجها فقط، دون بيانات التدريب الكاملة أو كل تفاصيل طريقة التدريب، وأحيانًا مع تراخيص تفرض قيودًا على الاستخدام. ولذلك يفضل المتخصصون وصف هذه النماذج بأنها «مفتوحة الأوزان» بدلًا من «مفتوحة المصدر». وقد أصدرت مبادرة المصدر المفتوح، وهي الجهة المرجعية في تعريف البرمجيات المفتوحة، في أكتوبر 2024 تعريفًا رسميًا للذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر، يشترط إتاحة الأوزان والشيفرة ومعلومات كافية عن بيانات التدريب تسمح لشخص ماهر بإعادة بناء نموذج مماثل، مع حرية الاستخدام لأي غرض دون إذن مسبق. وبحسب هذا التعريف لا تُعد كثير من النماذج الشهيرة مفتوحة المصدر بالكامل.
وكانت نماذج «لاما» التي أطلقتها شركة ميتا منذ عام 2023 من أبرز من أشعل هذا الاتجاه، إذ أتاحت أوزانها لعامة المطورين، لكن ترخيصها يفرض شروطًا، منها أن الشركات التي يتجاوز عدد مستخدميها النشطين شهريًا 700 مليون مستخدم تحتاج إلى إذن خاص من ميتا. ثم برزت شركات أوروبية مثل ميسترال الفرنسية التي نشرت عددًا من نماذجها بترخيص Apache 2.0 المتساهل.
وجاءت اللحظة الفارقة مطلع عام 2025 حين أطلقت شركة DeepSeek الصينية نموذجها للاستدلال R1 بترخيص MIT المفتوح، وبأداء قريب من أقوى النماذج المغلقة في ذلك الوقت وبتكلفة تدريب أعلنت الشركة أنها منخفضة نسبيًا، فهزت الأسواق وأثارت تساؤلات حول جدوى الإنفاق الهائل على النماذج المغلقة. وتوالت بعدها النماذج الصينية المفتوحة مثل سلسلة Qwen من علي بابا، وKimi من Moonshot، وGLM من Z.ai، حتى صارت الصين في صدارة النماذج المفتوحة من حيث العدد والانتشار. وفي أغسطس 2025 أطلقت OpenAI نموذجي gpt-oss بترخيص Apache 2.0، في أول نموذج لغوي مفتوح الأوزان تصدره الشركة منذ GPT-2 عام 2019. وبحلول عام 2026 تقدم نماذج مثل DeepSeek V4 وGLM-5.2 وKimi K2.6 قدرات متقدمة في البرمجة والعمل الوكيلي ونوافذ سياقية تصل إلى مليون رمز.
وتتعدد مزايا النماذج المفتوحة؛ فهي تمنح المؤسسات القدرة على تشغيل النموذج داخل خوادمها الخاصة، ما يحافظ على سرية البيانات الحساسة كبيانات المرضى أو العملاء ويخفف الاعتماد على شركة واحدة. كما تسمح بتخصيص النموذج وضبطه على مجالات أو لغات بعينها، وهو أمر مهم للغة العربية التي لا تحظى دائمًا بالاهتمام الكافي في النماذج التجارية. وتخفض النماذج المفتوحة التكلفة على المدى الطويل، وتسرع البحث العلمي لأن الباحثين يستطيعون دراسة النموذج من الداخل وفهم سلوكه، وتفتح الباب أمام الشركات الناشئة والدول النامية لبناء حلولها الخاصة.
لكن الوجه الآخر يحمل مخاوف جدية؛ فبمجرد نشر الأوزان لا يمكن استرجاعها أو التحكم في استخدامها، وقد يستطيع من يملك الخبرة إزالة ضوابط الأمان المدمجة فيها واستغلالها في أغراض ضارة كالاحتيال أو التضليل أو الهجمات الإلكترونية. كما أن تشغيل النماذج الكبيرة يحتاج إلى عتاد قوي ومكلف، وتقع مسؤولية تأمينها وتحديثها على عاتق المستخدم. ويضاف إلى ذلك البعد الجيوسياسي، إذ تخشى حكومات أن تنقل النماذج المفتوحة قدرات متقدمة إلى منافسيها، بينما يرى مؤيدوها أن الانفتاح أفضل وسيلة لنشر المعرفة وكسر الاحتكار.
وقبل استخدام أي نموذج مفتوح ينصح الخبراء بقراءة ترخيصه بعناية لمعرفة ما إذا كان يسمح بالاستخدام التجاري وما القيود المفروضة عليه، والتحقق من مصدر تحميل الأوزان لتجنب النسخ المعدلة بشكل خبيث، واختيار حجم النموذج بما يناسب العتاد المتاح والمهمة المطلوبة، إذ يكفي نموذج صغير في كثير من المهام اليومية، مع تقييمه على بيانات حقيقية من بيئة العمل قبل الاعتماد عليه.
إن النماذج المفتوحة تعيد رسم خريطة الذكاء الاصطناعي، فتنقل جزءًا من القوة من أيدي عدد قليل من الشركات إلى المطورين والباحثين والمؤسسات حول العالم. وبين من يرى فيها طريقًا لديمقراطية التقنية ومن يحذر من مخاطرها الأمنية، يبقى المؤكد أن السباق بين المفتوح والمغلق سيحدد إلى حد بعيد من يملك مفاتيح هذه التقنية في السنوات المقبلة، وكيف ستصل فوائدها إلى الجميع.
ــــــــــــــــــــ
هذا المحتوي تم باستخدام أدوات الذكاء الإصطناعي
