נתיב הבידוד המסוכן של AI

פשרת החדשנות: חרב פיפיות

הנפגע המשמעותי ביותר מכל איסור גורף על טכנולוגיית AI זרה הוא הפוטנציאל לחדשנות. בעוד שהכוונה המוצהרת עשויה להיות הרחקת AI לא מהימן, התוצאה בפועל עלולה להיות בידוד של מערכת החדשנות האקולוגית של ארצות הברית, ואולי אף תעלה על ההגבלות שהטילה סין. איסורים אלה, שלעתים קרובות נתפסים במכחול רחב, נוטים להשפיע רחבה יותר ממה שציפו בתחילה, להגביל את הגישה לטכנולוגיות חיוניות ובמקביל לחנוק את דינמיקת השוק ואת המאמצים השיתופיים.

לכל הפחות, צמצום טכנולוגי שכזה יפחית את הדינמיות של השוק האמריקאי על ידי ביטול הלחץ המועיל של תחרות זרה. היתרונות של יריבות בינלאומית כבר ניכרים עבור חברות AI אמריקאיות. תחת משטר AI מגביל, התמריץ החזק הזה ייעלם, מה שעלול להוביל להאטה בהתקדמות.

מעבר לדיכוי כוחות השוק, איסור על AI זר יפגע עוד יותר בחדשנות על ידי עצירת ההאבקה ההדדית של התקדמות טכנולוגית. גישה למגוון רחב של טכנולוגיות מעצימה מהנדסים אמריקאים להתנסות בחופשיות, ללמוד ולשלב חידושים יקרי ערך מרחבי העולם. במגזר ה-AI האמריקאי, שנהנה זה מכבר מעמדת דומיננטיות, דינמיקה זו עשויה להיות מוערכת בחסר. עם זאת, אם תעשיית ארה”ב תפגר מאחור, השבת ההובלה עשויה להיות תלויה מאוד בחילופי רעיונות טכנולוגיים בלתי מופרעים אלה.

עבור אלה הנמצאים בחזית החדשנות, גישה ל-AI זר יכולה להיות חשובה ביותר. ללא קשר לשאלה האם ארצות הברית שומרת על מנהיגותה בשוק ה-AI, מודלים בינלאומיים משמשים כמקור מכריע ללמידה, השראה ורעיונות חדשים. אם ארצות הברית תוותר אי פעם על מעמדה המוביל, החופש ללמוד ולהסתגל ממערכות מתקדמות עלול להפוך לחיוני לחלוטין ליכולתנו לחזור למסלול. קובעי מדיניות שמהמרים על איסור מסתכנים בביסוס היתרון התחרותי של גופים זרים.

השלכות אבטחת סייבר: הגנה מוחלשת

הגבלת הגישה ל-AI סיני טומנת בחובה גם את הסיכון לפגיעה באבטחת הסייבר. מערכות AI ניחנות יותר ויותר ביכולות סייבר, וממלאות תפקיד כפול הן בפעולות התקפיות והן בפעולות הגנתיות.

התפתחויות אלו מצביעות על כך ש-AI תמלא בקרוב תפקיד מרכזי בנוף איומי הסייבר המתפתח. עבור חוקרי אבטחה, הבנה והגנה מפני איומים מתעוררים אלה יחייבו הבנה מעמיקה של מערכות AI זרות. ללא ניסויים מתמשכים ובלתי מוגבלים עם מודלים אלה, למומחי אבטחה אמריקאים יחסר הידע וההיכרות החיוניים הנדרשים כדי להתמודד ביעילות עם יישומי AI זדוניים.

עבור עמדת אבטחת הסייבר ההגנתית של המגזר הפרטי, גישה למודלים זרים עשויה להפוך בקרוב לחיונית אף יותר.

אם כלי סריקה המופעלים על ידי AI יהפכו לסטנדרט בתעשייה, גישה למגוון רחב של מודלים תהיה בעלת חשיבות עליונה. לכל מודל יש חוזקות, חולשות ותחומי ידע ייחודיים. באופן בלתי נמנע, כל אחד יזהה פגיעויות שונות. אסטרטגיית אבטחת סייבר מקיפה בעתיד הקרוב עשויה לחייב תוכנת סריקה המצוידת במספר מערכות AI. עבור ארגונים אמריקאים, איסור על AI סיני או זר אחר יתורגם לנקודות עיוורון עבור פגיעויות שניתן לזהות אחרת. כשידיהם קשורות, התוכנה האמריקאית תהפוך לפגיעה יותר, מה שעלול לאפשר למתחרים זרים להכתיב את תקן האבטחה העולמי.

ניווט בסיכונים: גישה מדודה

בשוק ה-AI המתפתח במהירות, גישה לטכנולוגיה זרה נותרה חיונית לשמירה על שוויון טכנולוגי, טיפוח חדשנות והבטחת אבטחה חזקה. אין בכך כדי לטעון שארצות הברית צריכה להתעלם מסיכוני הביטחון הלאומי שמציבה טכנולוגיה שמקורה במדינות יריבות. באופן אידיאלי, טכנולוגיה מתקדמת תפותח באופן בלעדי על ידי מדינות ליברליות דמוקרטיות בעלות אוריינטציה שוקית, ותשחרר אותה משירות משטרים אוטוריטריים בריגול, צנזורה או הפצה מכוונת של חוסר ביטחון סייבר. עם זאת, זו אינה המציאות הנוכחית, ומשטרים טוטליטריים ויריבים ימשיכו להשקיע בפיתוח טכנולוגי. Deepseek, למשל, פועלת תחת פיקוחה של ממשלת סין, וספקנות מוצדקת בהתחשב בסמכותה החוקית של הממשלה לבקש נתוני חברות ובהיסטוריה שלה של השתלת חורי אבטחה מכוונים בטכנולוגיה צרכנית.

כדי לשמר את היתרונות החיוניים של גישה טכנולוגית פתוחה תוך הפחתת סיכונים אלה, על פקידים להימנע מהטלת איסורים גורפים. במקום זאת, קובעי מדיניות חייבים לנקוט בגישה פחות מגבילה המשלבת שימוש מושכל, אצור אבטחה בחנות האפליקציות, וכאשר הדבר הכרחי לחלוטין, תקנות ממוקדות המותאמות באופן צר להקשרים ספציפיים קריטיים לאבטחה.

עבור המשתמש הממוצע, סיכוני האבטחה הנוכחיים הקשורים ל-AI סיני הם כנראה שוליים, ואסטרטגיית הפחתת הסיכונים הכללית היעילה ביותר היא שימוש מושכל. בהתחשב בשפע הבחירות ומידע המוצר הזמין בשוק ה-AI, למשתמשים יש חופש ניכר לחנך את עצמם ולבחור את המודלים הספציפיים המתאימים לצרכי האבטחה והפרטיות האישיים שלהם. ברוב המקרים, משתמשים יכולים ויבחרו כברירת מחדל במודלים אמריקאים. עם זאת, כאשר הם רוצים להתנסות בחלופות זרות, יש לאפשר להם לעשות זאת. במצבים שבהם חינוך עצמי ובחירה עשויים שלא להספיק, אצור חנות האפליקציות יכול לשמש כגיבוי אבטחה בסיסי. חנויות אפליקציות מובילות כבר סורקות באופן פעיל הצעות לאיתור בעיות אבטחה ברורות, ובמידת הצורך, מסירות תוכנות לא בטוחות.

במקרים שבהם מערכות AI סיניות או זרות מציגות סיכונים בלתי מתקבלים על הדעת, על קובעי המדיניות להתאים בקפידה את התקנות להקשרים הספציפיים הללו. נתונים פדרליים רגישים במיוחד, למשל, לא צריכים להיות מעובדים על ידי AI סיני. דוגמה מותאמת כראוי לכך היא חוק איסור Deepseek במכשירים ממשלתיים, שיגביל את השימוש ב-Deepseek במערכות פדרליות. מודל רגולטורי זה אמור לשמש כמדריך למאמצים דומים. תקנות צריכות להיות היוצא מן הכלל, לא הכלל, אך כאשר הן נדרשות, הן צריכות להיות ספציפיות להקשר כדי להימנע מהגבלה מיותרת של חופש השימוש והניסוי הכללי.

דרך קדימה: איזון בין ביטחון ופתיחות

Deepseek וטכנולוגיות AI סיניות אחרות מצדיקות ללא ספק בדיקה וספקנות, בהתחשב במתחים הגיאופוליטיים ובערכים הסותרים המעורבים. עם זאת, כל איסור מקיף יקריב לא רק את חופש השימוש הכללי אלא גם דינמיות שוק מכרעת, הזדמנויות חדשנות ויתרונות אבטחת סייבר. על ידי נקיטת גישה מדודה שמעדיפה שימוש מושכל, אצור חנות האפליקציות, וכאשר הדבר הכרחי לחלוטין, רגולציה ממוקדת, ארצות הברית יכולה לשמור על הפתיחות הטכנולוגית החיונית הן לביטחון והן למנהיגות עולמית.

כדי להרחיב עוד יותר על נקודות ספציפיות:

1. הניואנסים של דינמיות השוק:

הרעיון של “דינמיות שוק” משתרע מעבר לתחרות פשוטה. הוא מקיף את כל המערכת האקולוגית של חדשנות, כולל:

• מהירות החדשנות: תחרות זרה פועלת כזרז, ומאלצת חברות מקומיות לחדש בקצב מהיר יותר כדי לשמור על היתרון התחרותי שלהן.
• מגוון גישות: חברות וקבוצות מחקר שונות, מקומיות וזרות כאחד, יחקרו גישות שונות לפתרון בעיות AI. מגוון זה מוביל למאגר עשיר יותר של רעיונות ופריצות דרך פוטנציאליות.
• משיכת כישרונות: מערכת אקולוגית של AI תוססת ופתוחה מושכת כישרונות מובילים מרחבי העולם, ומזינה עוד יותר את החדשנות.
• זרימת השקעות: נוף תחרותי בריא מושך השקעות, ומספק את המשאבים הדרושים למחקר ופיתוח.

הגבלת הגישה ל-AI זר תחניק את ההיבטים הללו של דינמיות השוק, ועלולה להוביל למגזר AI אמריקאי פחות חדשני ופחות תחרותי.

2. הפרטים של האבקה הדדית טכנולוגית:

“האבקה הדדית טכנולוגית” היא לא רק העתקת רעיונות. זה כרוך ב:

• הבנת ארכיטקטורות שונות: בחינת האופן שבו מודלים זרים של AI מתוכננים יכולה לספק תובנות לגבי ארכיטקטורות וגישות חלופיות שחוקרים אמריקאים אולי לא שקלו.
• זיהוי טכניקות חדשות: מודלים זרים של AI עשויים להשתמש באלגוריתמים או בטכניקות אימון ייחודיות שניתן להתאים ולשפר על ידי חוקרים אמריקאים.
• השוואת ביצועים והערכה: השוואת הביצועים של מודלים אמריקאים וזרים של AI במשימות שונות מספקת אמות מידה חשובות ומסייעת בזיהוי תחומים לשיפור.
• השראה ויצירתיות: חשיפה לגישות שונות יכולה לעורר רעיונות חדשים ולעורר פתרונות יצירתיים לבעיות AI מאתגרות.

על ידי הגבלת הגישה ל-AI זר, ארה”ב הייתה מונעת מעצמה את הזדמנויות הלמידה החשובות הללו.

3. אבטחת סייבר: מעבר לאמצעי הגנה:

ההשלכות של AI על אבטחת סייבר אינן מוגבלות לאמצעי הגנה. ניתן להשתמש ב-AI גם עבור:

• פעולות סייבר התקפיות: כלים המופעלים על ידי AI יכולים להפוך לאוטומטיים את גילוי הפגיעויות, פיתוח הניצולים וביצוע התקפות סייבר.
• מודיעין איומים: ניתן להשתמש ב-AI כדי לנתח כמויות עצומות של נתונים כדי לזהות איומים מתעוררים ולחזות התקפות עתידיות.
• הונאה ומידע כוזב: ניתן להשתמש ב-AI כדי ליצור תוכן מזויף מציאותי, כולל טקסט, תמונות וסרטונים, לצורך הפצת מידע כוזב או מניפולציה של דעת הקהל.

הבנת האופן שבו יריבים זרים משתמשים ב-AI בתחומים אלה היא חיונית לפיתוח אמצעי נגד יעילים.

4. החשיבות של שימוש מושכל:

“שימוש מושכל” הוא לא רק קריאת תיאורי מוצרים. זה כרוך ב:

• הבנת הסיכונים: משתמשים צריכים להיות מודעים לסיכוני האבטחה והפרטיות הפוטנציאליים הקשורים לשימוש בכל מערכת AI, ללא קשר למקורה.
• הערכת המקור: משתמשים צריכים לשקול את המוניטין והאמינות של החברה או הארגון שפיתחו את מערכת ה-AI.
• קריאת מדיניות פרטיות: משתמשים צריכים לעיין בקפידה במדיניות הפרטיות של מערכות AI כדי להבין כיצד הנתונים שלהם ייאספו, ישמשו וישותפו.
• שימוש בסיסמאות חזקות ונהלי אבטחה: משתמשים צריכים לעקוב אחר שיטות עבודה מומלצות בסיסיות לאבטחת סייבר, כגון שימוש בסיסמאות חזקות והפעלת אימות דו-שלבי, בעת שימוש במערכות AI.
• להישאר מעודכן: משתמשים צריכים להישאר מעודכנים בחדשות ובשיטות העבודה המומלצות העדכניות ביותר בנושא אבטחה ופרטיות של AI.

העצמת משתמשים בידע זה היא קו הגנה ראשון מכריע.

5. אצור חנות אפליקציות: גיבוי הכרחי:

אצור חנות אפליקציות מספק שכבת הגנה נוספת על ידי:

• בדיקת אפליקציות לאיתור פגיעויות אבטחה: חנויות אפליקציות יכולות לסרוק אפליקציות לאיתור פגיעויות אבטחה ידועות לפני שהן זמינות למשתמשים.
• הסרת אפליקציות זדוניות: חנויות אפליקציות יכולות להסיר אפליקציות שנמצאו זדוניות או שמפרות את תנאי השירות שלהן.
• מתן ביקורות ודירוגים של משתמשים: ביקורות ודירוגים של משתמשים יכולים לעזור ליידע משתמשים לגבי האיכות והאמינות של אפליקציות.
• אכיפת תקני אבטחה: חנויות אפליקציות יכולות לאכוף תקני אבטחה עבור מפתחים, ולדרוש מהם ליישם אמצעי אבטחה מסוימים באפליקציות שלהם.

תהליך אצור זה מסייע ביצירת סביבה בטוחה יותר עבור משתמשים להתנסות בטכנולוגיות AI.

6. רגולציה ממוקדת: היוצא מן הכלל, לא הכלל:

יש להשתמש ברגולציה במשורה ורק כאשר הדבר הכרחי לחלוטין. כאשר זה נדרש, זה צריך להיות:

• ממוקד: תקנות צריכות להיות ממוקדות בסיכונים ספציפיים ובהקשרים ספציפיים, ולא באיסורים גורפים.
• מידתי: תקנות צריכות להיות פרופורציונליות לסיכון שהן נועדו לטפל בו.
• מבוסס ראיות: תקנות צריכות להתבסס על ראיות מוצקות לנזק, ולא על ספקולציות או פחד.
• נבדק באופן קבוע: יש לבדוק תקנות באופן קבוע כדי לוודא שהן עדיין נחוצות ויעילות.
• שקוף: תהליך הפיתוח והיישום של תקנות צריך להיות שקוף ופתוח לקלט ציבורי.

גישה זו מבטיחה שתקנות לא יחנקו שלא לצורך חדשנות או יגבילו את חופש המשתמשים והחוקרים. חוק איסור Deepseek במכשירים ממשלתיים מספק מודל טוב.
על ידי התחשבות זהירה בגורמים אלה ואימוץ גישה ניואנסית, ארצות הברית יכולה לנווט בנוף המורכב של פיתוח AI ולשמור על מעמדה המוביל תוך שמירה על ביטחונה הלאומי. המפתח הוא ליצור איזון בין פתיחות וביטחון, טיפוח חדשנות תוך הפחתת סיכונים.