الهيئة الفرنسية CNIL تحدّث Genmod، أداتها لتتبّع سلالة نماذج الذكاء الاصطناعي المفتوحة

أصدرت الهيئة الوطنية الفرنسية للمعلوماتية والحريات (CNIL) في 26 أغسطس 2026 نسخة جديدة من أداتها التجريبية التي تتيح استكشاف سلالة نماذج الذكاء الاصطناعي المنشورة بشكل مفتوح المصدر. يحسّن هذا التحديث أداء الأداة وسهولة استخدامها، ويُؤتمت عملية تحديث البيانات. وأصبحت نسخة إنجليزية من الواجهة متاحة الآن إلى جانب النسخة الفرنسية.

يمكن تنزيل نماذج الذكاء الاصطناعي المنشورة مفتوحة المصدر وتعديلها وتخصيصها ببيانات جديدة أو دمجها مع نماذج أخرى قبل إعادة نشرها من جديد. وهكذا يمكن لنموذج واحد — مثل Kimi K3 أو Mistral Medium أو LLaMa — أن يكون مصدرًا لعدد كبير من النماذج المشتقة، إلى درجة يصعب معها معرفة أي نموذج اشتُقّ من أي نموذج آخر. وتستضيف منصة Hugging Face وحدها نحو مليوني نموذج منشور، ما يزيد من صعوبة تمييز النماذج المشتقة من أشهر النماذج المعروفة.

تتبّع أسلاف النموذج وفروعه

طُوِّرت هذه الأداة التجريبية، المسمّاة Genmod (أي «سلالة النماذج»)، من قِبل قسم الذكاء الاصطناعي في CNIL بالتعاون مع مختبر الابتكار الرقمي التابع لها (LINC)، ونُشرت للمرة الأولى في نوفمبر 2025. وهي تتيح استكشاف الروابط بين النماذج، وإيجاد أسلاف نموذج معيّن — أي النماذج التي اشتُقّ منها — وكذلك فروعه، أي النماذج التي أسهم فيها.

تفيد هذه القابلية للتتبّع في دراسة تبعات حفظ نماذج الذكاء الاصطناعي لبيانات التدريب. والفكرة هي الانطلاق من نموذج معروف أنه حفظ بيانات شخصية، لتحديد النماذج الأخرى في «سلالته» التي قد تكون احتفظت بالمعلومات ذاتها، بهدف دراسة شروط ممارسة الحقوق التي تنص عليها اللائحة الأوروبية العامة لحماية البيانات (GDPR) — حق الاعتراض، وحق الاطلاع، وحق المحو.

عمليات بحث أسرع بكثير

جرى تحسين محرك استكشاف الرسم البياني، ما قلّص بشكل كبير الوقت اللازم لأوسع عمليات البحث: فعملية البحث دون حدّ للعمق تستغرق الآن نحو عشرين ثانية في المتوسط. وتعرض الواجهة تقدّم عملية البحث، وعند إمكانية تقدير الوقت المتبقي، تُظهره أيضًا. ويمكن معالجة عدّة عمليات بحث في آن واحد، وفي حال الإقبال الكثيف يرى المستخدم موقعه في قائمة الانتظار.

• بحث دون حدّ للعمق: نحو عشرين ثانية في المتوسط
• عرض تقدّم البحث مع تقدير الوقت المتبقي
• معالجة عمليات بحث متزامنة، مع عرض الموقع في قائمة الانتظار عند الإقبال الكثيف
• تحديث تلقائي أسبوعي للرسم البياني اعتمادًا على بيانات Hugging Face العامة
• عرض تاريخ آخر تحديث للبيانات داخل التطبيق
• اقتراح النماذج الأكثر تنزيلًا أولًا، وترتيب النتائج افتراضيًا حسب عدد التنزيلات
• إضافة وصول مباشر إلى الصفحة الرئيسية من مختلف صفحات التطبيق
• تصميم صفحات أكثر تناسقًا على متصفحات Firefox وChrome وEdge وSafari، وعلى مختلف أحجام الشاشات

تتيح آلية جديدة إعادة بناء قاعدة بيانات الأداة التجريبية استنادًا إلى البيانات العامة المتعلقة بالنماذج ومجموعات البيانات المتاحة على Hugging Face، ما يُؤتمت التحديث الأسبوعي للرسم البياني لمواكبة التطور السريع لمنظومة المصادر المفتوحة بشكل أفضل.

مثال ملموس: فروع نموذج Kimi K3

تقدّم وسيلة الإعلام الفرنسية Next مثالًا على الاستخدام: يمكن فحص فروع نموذج Kimi K3 التابع لشركة Moonshot AI بكتابة اسم مستودع الناشر أولًا، ثم أول حروف اسم النموذج، لعرض شجرة النسب الكاملة له. ولكل نموذج مشتق، تحدّد الأداة الطريقة التي جرى بها الاشتقاق — كتقنية الكمّنة (quantization) مثلًا، التي تقلّل دقة أوزان النموذج الأصلي لتخفيف استهلاكه للذاكرة. كما تتيح الأداة إيجاد جميع النماذج التي استخدمت مجموعة بيانات معيّنة، مثل The Cauldron. كما يتيح وضع «البحث المتقدّم» اختيار المعايير التي تهمّ المستخدم بدقة.

في حال قام نموذج ما بحفظ بيانات شخصية تخصّ فردًا معيّنًا، كيف يمكن تحديد النماذج الأخرى التي قد تكون حفظت البيانات ذاتها أيضًا؟

يمكن أن تكون هذه القابلية للتتبّع مفيدة أيضًا في حال الاتهام بأن نموذج ذكاء اصطناعي «يستعيد» محتوى محميًا بحقوق النشر — وهي قضية تجسّدها الدعوى القضائية الجارية بين صحيفة نيويورك تايمز وشركة OpenAI، حيث يظل السؤال عن أي النماذج قد تكون حفظت نصوصًا محمية ثم أعادت إنتاجها محوريًا.

بالنسبة للباحثين والمطورين في المنطقة العربية الذين يتعاملون مع النماذج مفتوحة المصدر، توفّر Genmod وسيلة ملموسة لتوثيق مصدر النموذج قبل نشره، والاستعداد مسبقًا لأي طلب لممارسة حقوق حماية البيانات — سواء بموجب اللائحة الأوروبية العامة لحماية البيانات عند التعامل مع مستخدمين أوروبيين، أو بموجب قوانين حماية البيانات الشخصية الناشئة في دول عربية عدة — بدلًا من مواجهته لاحقًا دون استعداد. أما بالنسبة لهيئات حماية البيانات، فتُعدّ الأداة أيضًا مثالًا عمليًا على كيفية ترجمة مفهوم تتبّع النماذج إلى ممارسة فعلية: إذ يتوسّع الرسم البياني أسبوعيًا بإضافة النماذج الجديدة المنشورة على Hugging Face، ما يجعله مرجعًا يواكب وتيرة تطور المنظومة بدلًا من أن يكون قائمة مجمّدة عند تاريخ نشرها.