الذكاء الاصطناعي المحلي أم السحابة: أين تذهب بيانات شركتك

في 2 مايو 2023، منعت Samsung Electronics موظفيها من استخدام ChatGPT وغيره من مساعدي الذكاء الاصطناعي التوليدي على حواسيب الشركة وهواتفها ولوحاتها، وكذلك على شبكتها الداخلية. وقبل ذلك بأسابيع، كان مهندسون قد لصقوا شيفرة مصدرية داخلية في ChatGPT. لم يخترق أحد شيئا. فقد ذهبت الشيفرة إلى طرف ثالث عبر المسار المقصود، وهو المسار الذي يسلكه كل طلب يرسل إلى مساعد عبر الإنترنت.

مسار طلب يرسل إلى مساعد عبر الإنترنت

النموذج اللغوي برنامج دُرِّب على كميات كبيرة جدا من النصوص، يحسب تتمة الكلمات الأكثر احتمالا انطلاقا مما يقدم له. وجعله يجيب يسمى الاستدلال. وهو يتطلب معالجات رسومية، أو GPU، وهي شرائح مصممة لتسلسل مليارات عمليات الضرب، وهذه الشرائح غالية.

أمام الشركة طريقتان للوصول إليها. يمكنها استئجار قدرة مزود عبر الإنترنت: وهذه هي السحابة. فيغادر نص الطلب والمرفقات وسجل المحادثة شبكتها، ويعالج في مركز بيانات يملكه المزود، ثم تعود الإجابة. ويمكنها أيضا تثبيت النموذج على جهاز تملكه، في مقرها. ونتحدث حينئذ عن ذكاء اصطناعي محلي، أو نشر «في الموقع». فلا يغادر الطلب المبنى.

بالنسبة إلى من يكتب السؤال، يتشابه الأمران: نافذة ونص وإجابة في بضع ثوان. ويكمن الفرق فيما يحدث للنص بعد ذلك. في السحابة، يتوقف مصيره على الشروط العامة للمزود وجنسيته ومقاوليه من الباطن والمحاكم التي يمكن استدعاؤه أمامها. وفي المحلي، يتوقف على القواعد التي وضعتها الشركة لنفسها.

ما يحتفظ به المزودون، ومن يمكنه المطالبة به

يحتفظ المزودون بأثر للتبادلات، لبعض الوقت على الأقل، لكشف إساءة الاستخدام أو للفوترة أو لتحسين خدمتهم. وبحسب العرض المشترك فيه، قد تستخدم هذه التبادلات أيضا لتدريب النماذج اللاحقة. وتستبعد العقود الموجهة إلى الشركات هذا الاستخدام عموما، لكن مدة الاحتفاظ وقائمة المقاولين من الباطن تظهران في ملاحق العقد، لا في الصفحة الرئيسية.

أظهرت الدعوى المرفوعة من New York Times ضد OpenAI أمام المحكمة الفيدرالية للمنطقة الجنوبية من نيويورك إلى أي مدى قد يصل هذا الاحتفاظ. في مطلع ديسمبر 2025، رفضت القاضية أونا وانغ (Ona Wang) التراجع عن قرارها الذي يلزم OpenAI بتسليم الناشرين الصحفيين 20 مليون محادثة ChatGPT مجردة من هويات أصحابها. وبحسب تقرير eWeek، لاحظت أن هذه العينة لا تمثل سوى جزء صغير من عشرات المليارات من محادثات الأفراد التي تحتفظ بها الشركة. وجُرِّدت البيانات من الهويات ووضعت تحت أمر حماية يقصر الاطلاع عليها على المحامين.

لم يكن المستخدمون الذين تظهر محادثاتهم في هذه العينة أطرافا في الدعوى. لقد صارت تبادلاتهم مستندات في نزاع حول حقوق المؤلف لسبب واحد: أنها كانت مخزنة لدى المزود. وبالنسبة إلى الشركة، يتلخص الاستنتاج العملي في جملة. كل ما يحتفظ به طرف ثالث قد يطلبه قاض أو سلطة يوما ما، في قضية لا تخصها.

Cloud Act يتبع جنسية المزود، لا عنوان الخادم

Cloud Act قانون أمريكي اعتمد في مارس 2018. وأكثر أحكامه تعليقا، المدونة في القسم 2713 من الباب 18 من القانون الفيدرالي، تلزم مزودي خدمات الاتصال الإلكتروني والتخزين عن بعد بالاحتفاظ ببيانات عملائهم التي في حيازتهم أو عهدتهم أو تحت سيطرتهم، أو بالإفصاح عنها. وينص القانون على أن هذا الالتزام قائم سواء كانت البيانات في الولايات المتحدة أو في الخارج.

فالخادم المثبت في باريس من شركة خاضعة للقانون الأمريكي يظل إذن داخل نطاق القانون. وفي 10 يونيو 2025، أمام لجنة التحقيق في مجلس الشيوخ بشأن الطلب العمومي، سأل السيناتور داني واتبلد (Dany Wattebled) مدير الشؤون العامة والقانونية في Microsoft France، أنطون كارنيو (Anton Carniaux)، عما إذا كان يستطيع أن يضمن تحت القسم أن بيانات المواطنين الفرنسيين المودعة لدى Microsoft لن تنقل أبدا بأمر من الحكومة الأمريكية دون موافقة السلطات الفرنسية. فأجاب أنطون كارنيو بأنه لا يستطيع ضمان ذلك، مضيفا أن هذا لم يحدث قط.

تقدم وزارة العدل الأمريكية القانون على أنه أداة للتحقيق في الجرائم الخطيرة، تكملها اتفاقيات ثنائية مع بلدان شريكة. هذا الوصف دقيق، ولا شيء يدل على أن بيانات شركة فرنسية صغيرة أو متوسطة هدف معتاد. لكن التعرض القانوني موجود، وهو يخص جميع عملاء مزود خاضع للقانون الأمريكي، وقد صرح أحد أكبرهم تحت القسم بأنه لا يستطيع استبعاده. والمزود الذي يفلت من الولاية القضائية الأمريكية غير ملزم بهذا الالتزام. وكذلك النموذج المثبت في مقر الشركة، لأنه لا يوجد طرف ثالث يحوز البيانات.

التحويلات إلى الولايات المتحدة تقوم على اتفاق مطعون فيه

لا يجيز GDPR، اللائحة الأوروبية لحماية البيانات الشخصية، إرسال هذه البيانات خارج الاتحاد إلا إذا كان بلد الوجهة يوفر حماية تعد معادلة، أو إذا وضعت ضمانات تعاقدية. وبالنسبة إلى الولايات المتحدة، تقوم هذه المعادلة منذ يوليو 2023 على إطار حماية البيانات بين الاتحاد الأوروبي والولايات المتحدة، المسمى Data Privacy Framework.

وقد ألغت محكمة العدل للاتحاد الأوروبي سلفيه، Safe Harbor في أكتوبر 2015 وPrivacy Shield في يوليو 2020، في كل مرة إثر إجراء رفعه الناشط النمساوي ماكسيميليان شريمس (Maximilian Schrems). أما الثالث فصامد إلى الآن. ففي 3 سبتمبر 2025، رفضت محكمة الاتحاد الأوروبي طعن النائب الفرنسي فيليب لاتومب (Philippe Latombe) وأكدت صحة الإطار. وفي 31 أكتوبر 2025، قدم فيليب لاتومب استئنافا أمام محكمة العدل. وعلى حد علمنا، في تاريخ نشر هذا المقال، لم تبت المحكمة بعد.

فالشركة التي تودع بيانات شخصية لدى مساعد تستضيفه جهة أمريكية تستند إذن إلى آلية أبطلت نسختاها السابقتان. وإذا سقطت الثالثة، فسيلزم إعادة النظر في العقود وإعادة تقييم التحويلات وأحيانا تعليق استخدامات على وجه السرعة. أما المعالجة المنفذة على جهاز مثبت في الشركة فلا تتضمن أي تحويل ولا تعنيها هذه المسألة.

ما توصي به CNIL بشأن الذكاء الاصطناعي التوليدي

نشرت CNIL في 18 يوليو 2024 سلسلة أسئلة وأجوبة حول استخدام أنظمة الذكاء الاصطناعي التوليدي. لا تفرض الوثيقة أي تقنية، لكنها واضحة في نقطة. فحين تنوي مؤسسة أن تزود النظام ببيانات شخصية لعملاء أو موظفين، أو بوثائق حساسة أو استراتيجية، يبدو لها «عموما أنسب وأكثر أمانا» تفضيل النشر في الموقع، الذي يحد من مخاطر استخراج البيانات من طرف ثالث.

وتعترف CNIL أيضا بتكلفة هذا الخيار. فتثبيت نظام في الموقع وتشغيله نفقة كبيرة، وسيكون اللجوء إلى بنية بعيدة أبسط في كثير من الأحيان. وتضيف أنه لا شيء يمنع الشركات الصغيرة أو الجماعات المحلية من تقاسم بنية مشتركة، بشرط تأطير تحويلات البيانات وضمان أمنها.

وبالنسبة إلى خدمة عبر الإنترنت، تطلب التحقق مما إذا كانت الشروط العامة للمزود تسمح له بإعادة استخدام البيانات المدخلة. فإن كان الأمر كذلك، وجب على المؤسسة أن تقرر حالة بحالة ما إذا كان ينبغي منع فئات معينة من المعلومات، مثل تلك المشمولة بسر الأعمال. ويجب تأطير المزود بعقد مقاولة من الباطن يحدد مسؤولياته والوصول المسموح به. وبمفهوم GDPR، المقاول من الباطن هو الشركة التي تعالج بيانات شخصية لحساب شركة أخرى.

واستضافة النموذج في الموقع لا تعفي من أي التزام في GDPR. ما زال يجب تحديد غاية، وحصر البيانات في ما هو ضروري، وتحديد مدة احتفاظ، وتأمين الجهاز. لكن المحلي يقلل عدد العقود التي ينبغي متابعتها وعدد الأطراف التي ينبغي تدقيقها.

جدول AI Act الزمني بعد حزمة التبسيط (omnibus) في يوليو 2026

دخلت اللائحة الأوروبية للذكاء الاصطناعي، المسماة AI Act، حيز التنفيذ في 1 أغسطس 2024. وهي تصنف الأنظمة بحسب الخطر الذي تمثله وتفرض التزامات على فئتين من الفاعلين: المزودين، الذين يصممون الأنظمة، والناشرين (deployers)، الذين يستخدمونها في نشاطهم. والشركة الصغيرة أو المتوسطة التي تتيح مساعدا لفرقها ناشر.

الممارسات المحظورة، مثل التصنيف الاجتماعي للأشخاص، محظورة منذ 2 فبراير 2025. والالتزامات الخاصة بنماذج الذكاء الاصطناعي ذات الأغراض العامة، ومنها النماذج اللغوية الكبيرة، سارية منذ 2 أغسطس 2025، وتملك المفوضية الأوروبية صلاحيات الرقابة على هذه النماذج منذ 2 أغسطس 2026. وقواعد الشفافية، التي تفرض مثلا إبلاغ الشخص بأنه يتبادل مع ذكاء اصطناعي، سارية منذ التاريخ نفسه.

أما اللائحة (EU) 2026/1744، المسماة omnibus الرقمي للذكاء الاصطناعي، المنشورة في الجريدة الرسمية في يوليو 2026، فقد أرجأت موعدين. فالأنظمة عالية الخطورة في الملحق III، التي تغطي خصوصا التوظيف وتقييم الائتمان والتعليم، يجب أن تكون مطابقة في 2 ديسمبر 2027. وأنظمة الملحق I، المدمجة في منتجات منظمة أصلا مثل الآلات والأجهزة الطبية، في 2 أغسطس 2028.

لا يميز النص بين السحابة والمحلي. لكنه يطلب من الشركة أن تعرف أي نظام تستخدم، ولأي غرض وبأي بيانات، وأن تستطيع توثيق ذلك. ويكون هذا التوثيق أسهل في الحفاظ عليه حين لا يتغير إصدار النموذج دون علم مستخدميه، وهي نقطة يختلف فيها الخياران اختلافا واضحا.

التكلفة: الدفع عن كل طلب أم شراء قدرة

تفوتر الخدمات عبر الإنترنت بحسب الاستخدام، وعموما بعدد الرموز (tokens) المعالجة. والرمز جزء من كلمة، وهو الوحدة التي يقرؤها النموذج وينتجها. وما دام بعض الموظفين يجربون، تبقى الفاتورة متواضعة. وحين تقرأ الأداة كل يوم مئات المستندات أو تجيب عن كل طلب عميل، تتبع الفاتورة الحجم، بسعر يحدده المزود ويمكنه مراجعته.

والجهاز المثبت في الموقع يقلب الحساب. فالجزء الأكبر من النفقة يلتزم به عند الشراء، ثم لا يكلف كل طلب إضافي سوى الكهرباء وبلى العتاد. وللاستخدام العرضي، يظل الاستئجار أرخص. أما للاستخدام اليومي المتواصل، فيتفوق الشراء في النهاية. نقطة التحول تتوقف على أحجام كل شركة وتحسب على أرقامها هي.

قياسان نشرهما AI Index من جامعة ستانفورد يؤثران في هذا الحساب. بحسب إصدار 2025، قسمت تكلفة الاستدلال لنظام بمستوى GPT-3.5 على أكثر من 280 بين نوفمبر 2022 وأكتوبر 2024. وأشار الإصدار نفسه إلى أن النماذج مفتوحة الأوزان، التي يمكن تنزيلها وتشغيلها على جهازك، قلصت تأخرها عن النماذج المغلقة من 8% إلى 1.7% في بعض الاختبارات، في سنة.

ويخفف إصدار 2026 من الرقم الثاني. ففي مارس 2026، على تصنيف Arena، المبني على أصوات مستخدمين يقارنون إجابات دون معرفة هويتها، كان أفضل نموذج مغلق يتقدم على أفضل نموذج مفتوح بنسبة 3.4%، مقابل 0.5% في أغسطس 2024. التأخر ما زال ضعيفا، لكنه لا يتقلص في خط مستقيم: إنه يتسع مع كل إصدار لنموذج مغلق جديد، ثم يضيق.

الأعطال وزمن الاستجابة: ثمن المسافة

في ليلة 19 إلى 20 أكتوبر 2025، تعرضت منطقة فرجينيا الشمالية لدى Amazon Web Services لعطل متسلسل. بحسب التقرير الذي نشرته AWS، تسبب خلل في التزامن بين عمليتين آليتين في النظام الذي يدير عناوين قاعدة بياناتها DynamoDB في إنتاج سجل DNS فارغ. ونظام DNS هو الدليل الذي يترجم اسم خدمة إلى عنوان شبكي. وبدون هذا الإدخال، لم تعد التطبيقات تجد DynamoDB. واستمرت هذه المرحلة الأولى من 23:48 إلى 2:40 بتوقيت المحيط الهادئ، أي ساعتين و52 دقيقة.

واستمر ما تلاها وقتا أطول بكثير. فقد تأثرت بالتتابع عدة خدمات داخلية في AWS تعتمد على DynamoDB، وعانى عملاء خدمة الحوسبة EC2 من أخطاء وبطء وإخفاق في تشغيل الأجهزة حتى الساعة 13:50 في 20 أكتوبر، أي نحو أربع عشرة ساعة بعد بدء الحادث. وتوقفت بدورها التطبيقات المبنية فوق هذه الخدمات.

والبنية المثبتة في الشركة تتعطل هي أيضا. قرص ينهار، ومصدر طاقة يحترق، وتحديث يسير بشكل سيئ. الفرق في من يشخص وفي من يقرر ترتيب إعادة التشغيل. وهو أيضا في اتصال الإنترنت، الذي يصبح نقطة فشل إضافية ما دامت الأداة اليومية للفرق عند طرف ثالث.

أما زمن الاستجابة، أي الفاصل بين إرسال الطلب وبدء الإجابة، فيتبع المنطق نفسه. في محادثة، لا تلاحظ ثانية إضافية. لكن بالنسبة إلى برنامج مهني يستجوب النموذج مئات المرات في الساعة، تتراكم الرحلات ذهابا وإيابا، وتتفاوت مدتها بحسب حمل المزود. وعلى الشبكة الداخلية، يكون الزمن أكثر استقرارا، بشرط أن يكون الجهاز محدد الحجم لعدد المستخدمين.

حين يغير المزود النموذج

في 7 أغسطس 2025، أطلقت OpenAI نموذج GPT-5 وجعلته النموذج الافتراضي في ChatGPT، وسحبت من الواجهة النماذج السابقة، ومنها GPT-4o. وكانت الاحتجاجات فورية، وفي الأيام التالية أعلن سام ألتمان (Sam Altman) أن مشتركي Plus سيستطيعون مجددا اختيار GPT-4o. وكانت الواقعة تخص أساسا أفرادا متعلقين بنبرة النموذج القديم. وفي الشركة، تكون عواقب الآلية نفسها أكثر ملموسية.

فعملية ضبطت مع إصدار محدد من نموذج، مثل الاستخراج الآلي للمبالغ والتواريخ من الفواتير، قد تتصرف بشكل مختلف مع الإصدار التالي. وعندئذ يجب إعادة الاختبارات، وإعادة كتابة التعليمات الموجهة للنموذج، وأحيانا مراجعة الوثائق المقدمة إلى عميل أو مدقق. وتتطور الأسعار وشروط الاستخدام بالطريقة نفسها، بمبادرة من المزود. وكلما كانت الأداة أكثر اندماجا، زادت كلفة الرحيل. يسمي الاقتصاديون ذلك تكلفة خروج، ويتحدث المعلوماتيون عن الارتهان لمزود (vendor lock-in).

النموذج المفتوح المثبت في الموقع لا يتغير ما دامت الشركة لم تستبدله. فالتعليمات نفسها، المطبقة على النموذج نفسه بالإعدادات نفسها، تعطي نتائج قابلة للمقارنة من شهر إلى آخر، مما يسمح بتوثيق استخدام والدفاع عنه. ويبقى الاستبدال ممكنا حين يصدر نموذج أفضل، في الوقت المختار وبعد اختبارات على مستندات الشركة.

الحالات التي تبقى فيها السحابة أفضل

أقوى النماذج لا تتاح إلا عبر API، أي عبر واجهة تتيح لبرنامج أن يستجوب الخدمة عن بعد، وبعضها لن يتسع على جهاز مكتبي على أي حال. وفي الاستدلال الطويل جدا أو البرمجة على مشاريع كبيرة أو المهام التي تسلسل عشرات الخطوات دون إشراف، تحتفظ بتقدم قابل للقياس. وإذا كانت الحاجة تتطلب هذا المستوى بالضبط، فالسحابة هي في الغالب الخيار المعقول الوحيد.

وتناسب السحابة أيضا المشاريع القصيرة، كعرض توضيحي أو تجربة من بضعة أسابيع قبل الاستثمار. وتناسب الأحمال شديدة التفاوت، حين يبقى جهاز محدد الحجم للذروة معطلا بقية الشهر. وتناسب النصوص غير الحساسة: فإعادة صياغة إعلان نشر أصلا أو البحث عن عنوان لمقال لا يكشف شيئا.

فالاختيار يتم إذن بعد فرز البيانات. المعلومة العامة يمكن أن تذهب إلى مزود. أما البيانات الشخصية والعقود والأرقام غير المنشورة والخبرة التقنية فتبرر إما معالجة في الموقع، وإما مزودا قرأنا عقده وتحققنا من ولايته القضائية وراجعنا أمنه.

المعالجة في الموقع افتراضيا، والخروج بقرار

تتيح قاعدة بسيطة الجمع بين المقاربتين. تعالج الطلبات افتراضيا على جهاز الشركة. ويصبح الإرسال إلى خدمة خارجية قرارا صريحا، يتخذ لمهمة محددة، ويسجل، ويستطيع مسؤول رفضه. ومعظم الطلبات الجارية، مثل تلخيص ملف أو كتابة رد أو إيجاد بند في دفعة عقود، في متناول نماذج متوسطة الحجم تعمل على عتاد مكتبي. وتخرج الأخرى إلى الخارج، عن علم.

وبالنسبة إلى كل أداة ذكاء اصطناعي قيد الخدمة، تعطي ثلاثة فحوص صورة واضحة بما يكفي عن الوضع: أين يعالج النص، ومن يحتفظ به ولمدة كم، وماذا يحدث إذا توقفت الخدمة يوما. والأجوبة موجودة في العقود وملاحق المقاولة من الباطن وصفحات حالة المزودين.

وعلى هذا المبدأ تصمم HOMN صناديقها: نموذج مثبت في المقر، يعمل على مستندات الشركة دون نقلها، ولا يتصل بخدمة خارجية إلا حين يقرر مالكه ذلك.

ما الفرق بين الذكاء الاصطناعي المحلي والذكاء الاصطناعي في السحابة؟

يعمل الذكاء الاصطناعي في السحابة على خوادم مزود: كل طلب يغادر الشركة ويعالج في مركز بيانات خارجي ثم تعود الإجابة. أما الذكاء الاصطناعي المحلي فيعمل على جهاز مثبت في مقر الشركة، ولا تخرج الطلبات من شبكتها.

هل ينطبق Cloud Act على البيانات المخزنة في فرنسا؟

نعم، حين يكون المزود خاضعا للقانون الأمريكي. فالقانون يستهدف البيانات التي في حيازته أو عهدته أو تحت سيطرته، أينما خزنت. وفي 10 يونيو 2025، صرح مدير الشؤون العامة والقانونية في Microsoft France تحت القسم أمام مجلس الشيوخ بأنه لا يستطيع ضمان ألا تنقل هذه البيانات أبدا إلى السلطات الأمريكية.

هل يمكن استخدام ChatGPT في الشركة مع احترام GDPR؟

هذا ممكن بعقد مقاولة من الباطن، وضمانات للتحويلات خارج الاتحاد، وقاعدة داخلية بشأن البيانات المسموح بها. وتطلب CNIL التحقق مما إذا كان بإمكان المزود إعادة استخدام البيانات المدخلة، وترى عموما أن النشر في الموقع أفضل للبيانات الشخصية أو الحساسة.

متى يكون الذكاء الاصطناعي المحلي أجدى من السحابة؟

عندما يكون الاستخدام يوميا ومتواصلا. تفوتر السحابة بحجم النص المعالج، أما الجهاز المحلي فيدفع ثمنه عند الشراء ثم لا يكلف سوى الكهرباء والصيانة. وللاستخدام العرضي أو شديد التفاوت، يظل الاستئجار في العموم أرخص.