نموذج استغلال قوة الحوسبة لوكيل الذكاء الاصطناعي وتحليل المخاطر القانونية المرتبطة به

سرعان ما تطوّر وكيل الذكاء الاصطناعي (AI Agent) بسرعة، بدأت أيضًا بعض الأشكال الجديدة من الأعمال السوداء والرمادية بالظهور حول نماذج أعمالها في سلسلة المنبع والمصب.

ضمن هذا النظام، يقوم قطاع الأعمال السوداء والرمادية بتحويل القدرة الحاسوبية — وهي المورد الأساسي الذي يدعم تشغيل AI Agent — إلى موضوع للمضاربة، عبر وسائل وتقنيات للحصول عليها بكميات كبيرة واستخدامها بشكل مركز.

تتطور هذه الأنشطة إلى نمط مضاربة يتميز بالمنظومية والقياس على نطاق واسع والتقنية. ومنطقها الأساسي هو:

استخدام استراتيجيات النمو الشائعة على المنصات (مثل حصص المستخدمين الجدد المجانية، ومكافآت الدعوة، وامتيازات العضوية، وما إلى ذلك)، ثم الحصول على موارد القدرة الحاسوبية عبر وسائل تقنية تُطبَّق على نطاق كبير، ثم إعادة بيعها للآخرين بتكلفة أقل، وبالتالي تحقيق الربح من فرق السعر.

في هذه العملية، لا تؤثر مثل هذه الأفعال فقط على آليات التشغيل والآليات التشغيلية للمنصة، بل وفي ظل ظروف معينة، قد تمس أيضًا مخاطر جنائية.

يحاول هذا المقال البدء من أنماط السلوك، وتفكيك مسارات المضاربة الشائعة حاليًا في مجال قدرة AI Agent الحاسوبية، وبالاقتران مع منظور عملي، تحليل المخاطر القانونية المحتملة التي قد تواجهها.

في مجال AI Agent، تُعد القدرة الحاسوبية في جوهرها موردًا للتكلفة يمكن قياسه ويمكن استهلاكه.

ومن أجل الحصول على حجم المستخدمين، تسعى كثير من المنصات إلى خفض عتبة الاستخدام عبر حصص مجانية، ومكافآت الدعوة، وغيرها من الوسائل.

يضع كثيرون في اعتبارهم تسجيل عدة حسابات لاستخدام حصص المستخدمين الجدد المجانية عبر منصات مختلفة؛ وفي هذه المرحلة، لا يشعر معظم الناس بأن هناك أي مشكلة.

لكن إذا تحوّلت تدريجيًا من أن تكون استخدامًا لنفسه فقط إلى البدء في الحصول بكميات من هذه الموارد، والسيطرة بشكل مركزي على عدة حسابات لتشغيل القدرة الحاسوبية، بل وحتى تقديم الطلبات للآخرين من الخارج، والتحصيل مقابل ذلك، ومساعدة الآخرين على توفير الخدمة، وتحقيق أرباح من فرق السعر، فإن طبيعة الأمر بأكملها تصبح مختلفة.

ومن خلال هذا التحوّل تحديدًا، بدأت الأفعال التي كان يُنظر إليها في الأصل على أنها مجرد استفادة من قواعد المنصة، تُفهم على أنها أسلوب مضاربة تكون فيها القدرة الحاسوبية محورًا، وقد تندرج — في ظروف معينة — ضمن نطاق التقييم الجنائي.

فيما يلي، وبالاستناد إلى عدة أنماط نموذجية، سنفكك مخاطر هذا النوع من السلوك.

1 النمط الأول: الاستفادة من آليات نمو مستخدمي المنصّة الجدد للحصول على موارد القدرة الحاسوبية

حاليًا، من أجل تحقيق نمو المستخدمين، عادةً ما تقدم المنصات الرئيسية حصص تجربة مجانية للمستخدمين الجدد، وتضع آلية مكافآت الدعوة.

ضمن هذه الآلية، يبدأ جزء من الناس باستخدام أدوات أتمتة (مثل السكربتات والمحاكيات) لتسجيل حسابات بكميات كبيرة بشكل متكرر ومكثف، والحصول مرارًا على موارد القدرة الحاسوبية التي توفرها المنصة، أو عبر أساليب مثل التسجيل الدوري لحسابات جديدة وربط دعوات (كودات) الدعوة، وذلك للاستمرار في الحصول على نقاط مكافآت الدعوة أو موارد القدرة الحاسوبية.

قد يعتقد كثيرون أن هذا مجرد “استعمال لقواعد المنصة إلى أقصى حد” ولا يشكل مشكلة. لكن في التقييم الفعلي، لا يكمن الأمر في ما إذا تم استخدام هذه القواعد أم لا، بل في ما إذا كان يتم — عبر وسائل تقنية — الالتفاف مرارًا على آليات التحقق التي وضعتها المنصة (مثل التعرف على الأجهزة، والتحقق عبر الرسائل القصيرة، وما إلى ذلك)، وكذلك ما إذا كان قد تشكّل نمط مستمر للحصول على الموارد.

إذا كان السلوك قد انتقل من الاستخدام العرضي إلى عمليات جماعية عبر الأدوات لتحقيق وصول ثابت إلى الموارد، بل وحتى استخدامه لاحقًا لتقديم خدمات للغير أو لتحقيق مكاسب، فإن طبيعته قد تتغير.

في بعض القضايا، قد يتم تقييم هذا النوع من السلوك من زاوية “الالتفاف على النظام للحصول على موارد المنصة”، ما قد يتصل بـ جريمة الحصول غير المشروع على بيانات نظام معلومات الحاسوب؛ وإذا كانت الأفعال ذات صلة تعتمد على برامج أو أدوات مخصصة لاختراق تدابير حماية المنصة، فقد يشمل تقييم صنع هذه الأدوات أو توفيرها أيضًا جريمة توفير برامج أو أدوات للاختراق والتحكم غير المشروع في أنظمة معلومات الحاسوب؛ وفي الحالات التي يتم فيها — بشكل متكرر — الحصول على مكافآت على هيئة “مستخدمين جدد” افتراضيين واستخدامها للاستحواذ وتحقيق المكاسب، توجد كذلك مخاطر تحليل من زاوية جريمة الاحتيال.

2 النمط الثاني: تفكيك امتيازات المنصة المتقدمة لتحقيق إعادة بيع القدرة الحاسوبية

توفر بعض المنصات حسابات عضوية متقدمة (مثل ChatGPT Plus، والنسخة الخاصة بالمؤسسات/الفِرق)، ما يقابل ذلك حصص أعلى من القدرة الحاسوبية أو أذونات استخدام بعدة مقاعد. وبناءً على ذلك، يقوم بعض الناس بتقسيم صلاحيات استخدام حساب واحد، عبر أسلوب “ركوب سيارة مشتركة” أو “البيع الزائد” (الـ overbooking)، لتقديم الاستخدام إلى عدة مستخدمين من أسفل السلسلة، وتحقيق الربح من فرق السعر.

قد يعتقد كثيرون أن هذا مجرد إعادة توظيف لحقوق تم شراؤها مسبقًا، وأنه على الأكثر مشكلة مخالفة لاتفاقية مستخدمي المنصة. لكن في التقييم الفعلي، ما يزال يتعين النظر إلى مصدر هذه الحقوق وطريقة استخدامها.

إذا اقتصر الأمر على أساس مشاركة أو توزيع استخدام من حسابات تم شراؤها بشكل طبيعي، فعادةً ما يبقى أكثر في مستوى الإخلال بالعقد أو المنافسة غير العادلة، ولا يرتفع كثيرًا مباشرةً إلى المستوى الجنائي.

لكن إذا كان مصدر الحسابات المذكورة نفسها فيه مشكلات، مثل الحصول عليها بسعر منخفض عبر وسائل غير طبيعية، أو ارتباطها بالأفعال المذكورة سابقًا المتمثلة في الحصول بكميات كبيرة على الموارد، ثم عبر أساليب مثل “ركوب سيارة مشتركة” أو إعادة البيع لتحقيق المكاسب للغير، عندها لا يعود هذا الجزء مجرد “استخدام مشترك”، بل قد يتم وضعه ضمن التقييم كجزء من السلسلة الكاملة.

في هذه الحالة، فإن ما إذا كان الفاعل على علم بمصدر الحسابات، وما إذا كان يشارك في تحقيق المكاسب اللاحقة، وما إذا كان يستفيد منها، ستصبح عوامل مهمة في تحديد مستوى المخاطر. وفي ظروف معينة، قد يتم أيضًا تحليل هذا السلوك من زاوية جريمة إخفاء أو تمويه عائدات الجريمة وما إلى ذلك.

3 النمط الثالث: استخدام قدرات واجهات المنصة لإجراء إعادة بيع لتحقيق مضاربة

يمكن فهم هذا النوع من الأنماط على أنه: ما تقدمه المنصة هو “قدرة خدمة مخصصة للاستخدام الداخلي ضمن حدود المنصة”، بينما ما يقوم به قطاع الأعمال السوداء والرمادية هو تحويل هذه القدرة إلى موارد يمكن بيعها للغير.

كاستعارة للتشبيه، فهو أقرب إلى هيكل كهذا: المنصة مثل “مطعم ذاتي الخدمة”، يتيح للمستخدمين استخدام الخدمات داخل المكان وفقًا للقواعد (مثل إنشاء محتوى مجانًا عبر واجهة الويب)، لكنه لا يسمح بتجميع هذه القدرات وحملها خارجًا أو بتوفير واجهات استدعاء لها للغير.

السبب في قدرة المنصة على تحمّل هذه التكاليف هو وجود فرضية: أن معظم المستخدمين يستخدمون بشكل متفرق ومحدود، وأن التكلفة الإجمالية يمكن التحكم فيها. أما ما يُسمى بـ “الاستنساخ/الانتساب العكسي لواجهة API” (API reverse) من حيث الجوهر، فهو يضيف طبقة خارج هذا النظام: بنية “الاستخلاص نيابةً عن المنصة وإعادة البيع”. عبر الوسائل التقنية، يتم الحصول على مسار الاستدعاء الداخلي للمنصة وآليات التحقق، وتحويل سلوك الاستخدام المتفرق إلى قدرة استدعاء يمكن إدارتها بشكل مركزي، ثم يتم فرض رسوم على الآخرين على شكل “خدمة واجهة” وفقًا لعدد الاستدعاءات.

في هذه العملية، تتحمل المنصة استهلاك القدرة الحاسوبية، بينما تقوم الطبقة الوسيطة بإنجاز تجميع الموارد والرسوم المحصلة من الخارج. وبعبارة أخرى، ما كان يقتصر على عمليات لا تتم إلا داخل واجهة المنصة، يتم تحويله إلى قدرة يمكن استدعاؤها بشكل جماعي عبر البرامج، وتتجسد في خدمة واجهة تُفرض عنها رسوم على الغير.

في التقييم الفعلي، إذا كان هذا السلوك قد شمل الالتفاف على التدابير التقنية التي وضعتها المنصة لتقييد الوصول (مثل آليات التفويض/التحقق، والتحقق من Token، وما إلى ذلك)، وتم استخراج منطق الواجهة وإعادة استخدامه، فقد تتم معالجته من زاوية جريمة انتهاك حق المؤلف؛ وإذا تم تقديم خدمات بشكل أكبر إلى الخارج على هيئة “تحويل عبر API” أو “خدمة واجهة” مع الاستمرار في الحصول على الأرباح، فهناك أيضًا مخاطر تقييم من زاوية جريمة التشغيل غير المشروع؛ وعندما تصل أفعال الطلب إلى شدة مرتفعة بما يكفي للتسبب بتأثير واضح على تشغيل نظام المنصة بل وقد تصل إلى تخريب الوظائف، فقد يرتبط ذلك أيضًا بـ جريمة تخريب أنظمة معلومات الحاسوب.

4 تنبيه مخاطر محامي جنائي

بالمحصلة، فإن سلوك “مضاربة القدرة الحاسوبية” في مجال AI Agent قد تطور تدريجيًا من عمليات متفرقة إلى نمط متعدد المستويات يشمل الحصول على الحسابات، وتقسيم الحقوق، وإعادة بيع الواجهات.

وفي ظل خلفية التحسين المستمر لاقتصاد البيانات الرقمية والبيئة القانونية، فإن الرقابة على هذا النوع الجديد من الشبكات السوداء والرمادية تتجه إلى التشديد. لا تحمل التقنية بحد ذاتها صفة إجرامية؛ إذ إن العامل الحاسم يكمن في طريقة الاستخدام وما يترتب عنه من آثار فعلية.

بالنسبة للممارسين، يلزم الانتباه بشكل أكبر إلى موقع سلوكهم داخل السلسلة الكاملة، وإلى طبيعة المخاطر التي تنعكس من خلال ذلك.