بحث Palisade Research، الذي نُشر في 7 مايو 2026، وثق الحالة الأولى المسجلة التي قامت فيها نماذج اللغة باختراق الأنظمة بشكل مستقل وإعادة إنتاج نفسها بالكامل على الآلات المخترقة.
ما الذي تمكن العملاء من فعله بالضبط
وفقًا لتقرير المنظمة، تمكن العملاء المعتمدون على نماذج مثل Qwen3.5-122B-A10B من العثور على ثغرات في تطبيقات الويب - تجاوز الهاش (hash bypass)، حقن القوالب من جانب الخادم (server-side template injection)، حقن SQL، وانتهاك التحكم في الوصول (broken access control) - واستخرجوا بيانات الاعتماد ونشروا نسخة كاملة من أنفسهم على المضيفين المخترقين بكل ما يحتاجونه للعمل. هذا يميز التجربة بشكل أساسي عن الأعمال السابقة، حيث تم منح العملاء الوصول إلى الهدف مسبقًا.
تفاوتت مؤشرات النجاح بحسب النموذج: تمكن Qwen3.5-122B-A10B من تحقيق ذلك في 6–19% من المحاولات، بينما حقق الإصدار الأضيق حجمًا Qwen3.6-27B نسبة 33% على وحدة GPU واحدة A100. وعند استخدام أوزان النماذج الرائدة، كانت النتائج أعلى بشكل ملحوظ: Opus 4.6 — حتى 81%، GPT-5.4 — 33%.
النسخ المتسلسل: الوكيل يُنتج وكيلاً
يثير قلق الباحثين بشكل خاص ليس مجرد واقعة الاختراق نفسها، بل بنية العملية. فالنسخة التي يتم نشرها بنجاح تتحول تلقائيًا إلى وكيلٍ مهاجم، ويمكنها تكرار الإجراءات نفسها على أهداف جديدة. وبهذا تتشكل عملية النسخ المتسلسلة: كل عقدة جديدة تعمل على توسيع الشبكة.
أُجريت جميع التجارب في بيئة خاضعة للرقابة — حاويات Docker تحتوي تطبيقات ضعيفة عمدًا، دون آليات حماية إضافية. تم نشر كود التجربة في مستودع مفتوح.
تعليق مدير Palisade Research
صاغ جيفري لاديش (Jeffrey Ladish)، مدير Palisade Research، جوهر المشكلة بعبارات حادة: بحسب قوله، يقترب العالم بسرعة من نقطة لن يتمكن عندها أحد من إيقاف ذكاء اصطناعي خرج عن السيطرة — إذ سيقوم بنسخ نفسه على آلاف أجهزة الكمبيوتر في أنحاء العالم قبل أن يتمكن أي شخص من التصرف بسرعة.
الحواجز الواقعية لا تزال قائمة
في منصة التواصل الاجتماعي X، أوضحت المنظمة السياق: خلال الاختبارات كانت الأجهزة تمتلك حماية ضعيفة، وكانت الأهداف تُحدد بوضوح للوكالات. وفي الظروف الواقعية، كان سيتعين على الوكيل بنفسه اكتشاف الأجهزة الضعيفة التي تتوافر فيها موارد GPU كافية — وهي مهمة أكثر تعقيدًا بكثير. ومع ذلك، يشير مؤلفو البحث بشكل مباشر إلى أن هذه الحواجز ستنخفض مع تحسن النماذج.
بحث Palisade Research — أول عرض موثق لاستغلال ذاتي مستقل للثغرات، مقترنًا بنسخ كامل نماذج الشبكات العصبية. وتضع النتائج التي تم التوصل إليها سؤالًا حول مدى كفاية آليات الرقابة الحالية على أنظمة الذكاء الاصطناعي مقارنةً بوتيرة تطورها.
