استقال مدير مركز معايير الابتكار والذكاء الاصطناعي في الولايات المتحدة (CAISI) بعد 3 أشهر فقط، وتبدّل ثلاثة مدراء خلال ستة أشهر

CAISI 這個負責替美國 AI 訂標準、抓資安風險的政府單位，半年多來已經換了三任負責人；最新一位主任 Chris Fall 上任僅 3 個月就閃辭，商務部沒有給出原因，只說這個職位「本來就是暫時性」的。
（前情提要：川普政府部分解禁 Mythos 5，OpenAI GPT-5.6 Sol 僅限白宮核可客戶）
（背景補充：DeepMind 執行長主張成立國際監理機構「審查」前沿 AI 模型，上市前得先過關）

本文目錄

Toggle

• من يدير مخاطر الذكاء الاصطناعي؟ لا يزال العثور على شخص ما
• مسرح التنظيم الحقيقي، غالبًا CAISI ليس حاضرًا
• عندما يشتعل جدل النماذج مفتوحة المصدر الصينية، تنكشف مسار التنظيم

ثلاثة أشهر، هذا هو الوقت الذي صمده Chris Fall على منصب مدير CAISI (مركز الولايات المتحدة لمعايير الذكاء الاصطناعي والابتكار). أكدت CAISI يوم الاثنين لوسائل إعلام متعددة أنه استقال، من دون تقديم سبب، وقال مسؤول في وزارة التجارة بهدوء إن تعيين Fall «كان من الأساس مؤقتًا».

وبالمقارنة مع سلفه، فإن ثلاثة أشهر تُعد بالفعل مدة أطول مما كان يتوقع. تولى Collin Burns منصب CAISI في شهر أبريل هذا العام، لكن تمت إقالته قبل أقل من أسبوع من توليه؛ والسبب أن Burns كان قد شغل من قبل منصبًا في Anthropic، بينما كانت إدارة ترامب وقتها على خلاف مع تلك الشركة.

إلى أبعد من ذلك، كانت أول جهة مسؤولة عن CAISI هي David Sacks، القادم من عالم رأس المال الاستثماري، وكان لقبه «قيصر الذكاء الاصطناعي والعملات المشفرة» في البيت الأبيض. وفي شهر مارس، بعد مغادرته منصبه، لم يتولَّ أحد هذا اللقب حتى الآن. خلال أكثر من نصف عام، شهدت الحكومة الأمريكية تبديلًا لثلاثة أشخاص في هذا الموقع الخاص بالإشراف على الذكاء الاصطناعي، والآن يأتي الدور على مدير NIST بالإنابة Arvind Raman.

من يدير مخاطر الذكاء الاصطناعي؟ لا يزال العثور على شخص ما

تتبع CAISI المعهد الوطني للمعايير والتقنية في الولايات المتحدة (NIST). وكانت في السابق «معهد أبحاث أمن الذكاء الاصطناعي» في عهد بايدن، ثم أعيد تنظيمها لتصبح الجهة الحكومية الفيدرالية الرئيسية التي تضع معايير تقنية لنماذج الذكاء الاصطناعي، وتجري اختبارات القدرات، وتلتقط مخاطر الأمن السيبراني. ببساطة، هي جهة الامتحانات على طريقة الحكومة للذكاء الاصطناعي؛ ومن الناحية النظرية، يتعين على أي مختبر ينشر نموذجًا متقدمًا أن يمر أولًا بتقييمها لمعرفة مدى أمانه.

قبل توليه مسؤولية CAISI، كان Fall يشغل منصب مدير مكتب العلوم في وزارة الطاقة خلال الولاية الأولى لترامب، كما تولى بالإنابة برنامج المشاريع البحثية المتقدمة للطاقة (ARPA-E) في وزارة الطاقة، وقبل ذلك عمل في مكتب أبحاث البحرية. خبرته كاملة، ومع ذلك لم يستطع البقاء أيضًا.

تقول وزارة التجارة إن «الأسابيع القليلة المقبلة» ستعلن اسم الشخص الذي سيتولى المنصب رسميًا، لكن من Sacks إلى Burns ثم إلى Fall، تبدو هذه الجملة وكأنها تُعاد تشغيلها.

مسرح التنظيم الحقيقي، غالبًا CAISI ليس حاضرًا

والأغرب من ذلك أن أهم قضايا الإشراف على الذكاء الاصطناعي التي حظيت بالاهتمام خلال الأشهر الستة الماضية، كانت CAISI شبه غائبة عنها. في شهر يونيو، لجأت وزارة التجارة الأمريكية إلى بند نادر في لوائح ضبط الصادرات دفع Anthropic إلى سحب نموذجَي Mythos وFable مؤقتًا. لكن من قام بالخطوة كان وزير التجارة Howard Lutnick وليس CAISI؛ وفي نهاية الشهر، بعد أن أعرب Lutnick عن رضاه عن حلول Anthropic الأمنية، رُفع الحظر، وكانت المعركة كاملة أيضًا بلا حضور يُذكر لـ CAISI.

وقبل هذا الشهر بقليل، وقّع البيت الأبيض أمرًا تنفيذيًا أطلق آلية تنسيق لمعالجة ثغرات أمنية أُطلق عليها اسم «Gold Eagle»، وحدد وزارة التجارة ووزارة الأمن الداخلي كجهتين مسؤولتين؛ ومع ذلك لم يظهر اسم CAISI في القائمة.

وفي الوقت نفسه، بعد فك قيود إطلاق نماذج Anthropic، بدأ الرئيس التنفيذي لشركة Google DeepMind Demis Hassabis يدعو إلى الاستلهام من هيئة FINRA في قطاع الأوراق المالية، من أجل إنشاء منظمة مستقلة عن الحكومة يقودها القطاع الخاص لمعايير نماذج الذكاء الاصطناعي المتقدمة. وهذه بالضبط هي المهمة التي أُنشئت CAISI من أجلها.

عندما يشتعل جدل النماذج مفتوحة المصدر الصينية، تنكشف مسار التنظيم

في عطلة نهاية الأسبوع التي سبقت استقالة Fall، أطلقت شركة Moonshot (الشركة المعروفة باسم Moonshot) النسخة الجديدة من نموذجها مفتوح المصدر Kimi، التي وصلت في نتائج الاختبار إلى مستوى النماذج المتقدمة السائدة، ما أعاد داخل الحكومة نقاش ما إذا كان يجب إيقاف النماذج مفتوحة المصدر الصينية. خلال هذا الجدل، تدخل Sacks أيضًا وشن هجومًا مضادًا، معتبرا أن التنظيم لا ينبغي أن يُستخدم كأداة تجارية لحماية شركات النماذج الأمريكية من المنافسين بامتلاك نماذجهم.

لكن ما تملكه CAISI لإخراجِه في هذا النقاش كانت لديه خيارات محدودة. فقد أصدرت بالفعل عدة تقارير تقييمية للنماذج مفتوحة المصدر الصينية القائمة على الأوزان (مثل GLM-5.2 لدى Z.ai وDeepSeek V4 Pro)، إلا أن كيفية إجراء الاختبارات نفسها وكيف تُوضع المعايير، لم يجرِ نشر أي شرح واضح في أي وقت.