وزارة العلوم والتكنولوجيا تدعم كونسورتيوم SK Telecom وNaver Cloud في مشروع النماذج المتخصصة
![[الصورة=بنك الصور جيتي]](https://image.ajunews.com/content/image/2026/08/26/20260826180414417900.jpg)
أعلنت وزارة العلوم والتكنولوجيا ونظم المعلومات والاتصالات في كوريا الجنوبية عن خطة تطوير نماذج ذكاء اصطناعي أساسية متخصصة في مجال الأمن السيبراني، في أعقاب جهودها السابقة في تطوير نماذج ذكاء اصطناعي عامة. وتهدف الخطة إلى تعزيز الخبرة الأمنية على أساس النماذج المحلية للذكاء الاصطناعي وتنويع بيئة النماذج.
غير أن إثبات الأداء والكفاءة الخاصة بالنماذج المتخصصة يُعتبر تحدياً حاسماً، خاصة في وقت تتلقى فيه نماذج الذكاء الاصطناعي العامة استثمارات كبيرة في الوقت الذي يتم فيه تخصيص موارد حوسبية منفصلة.
وبحسب وزارة العلوم والتكنولوجيا في السادس والعشرين من الشهر الجاري، انتهت فترة قبول الطلبات لمشروع "تطوير نماذج ذكاء اصطناعي متخصصة في مجال الأمن السيبراني" في نفس التاريخ. تقدمت شركة SK Telecom وNaver Cloud بطلبات منفصلة بتشكيل تحالفات للمشاركة في المشروع.
ستقوم الوزارة بعملية تقييم شاملة واختيار الشركة أو الشركات المُنفذة النهائية، وتوفير معالجات إنفيديا من فئة B200 بعدد 256 معالج لمدة عشرة أشهر. وتتضمن الخطة تطوير نماذج أساسية متخصصة في الأمن السيبراني على أساس التكنولوجيا والنماذج الكورية المستقلة. كما يمكن تطبيق أسلوب تعزيز الخبرة الأمنية بناءً على النماذج الأساسية المحلية الموجودة.
تسعى شركة SK Telecom إلى تطوير نموذج متخصص في الأمن بناءً على نموذجها الذي طورته في إطار مشروع تطوير نماذج الذكاء الاصطناعي الأساسي المستقل. بينما لم تكشف Naver Cloud عن تفاصيل النموذج الأساسي المحدد وطريقة التطوير التي ستتبعها.
انطلقت وزارة العلوم والتكنولوجيا في تطوير نماذج متخصصة في الأمن بناءً على استنتاج مفاده أن نماذج اللغة الكبيرة العامة وحدها غير كافية لإجراء مهام أمنية متخصصة مثل تحليل البرامج الضارة والكشف عن التهديدات. والهدف من ذلك هو تحسين قدرات تطبيق الذكاء الاصطناعي في صناعة الأمن المحلية من خلال تدريب النماذج على البيانات الأمنية والمعرفة المتخصصة.
لكن تجدر الإشارة إلى أن طريقة تطوير النموذج المتخصص تترتب عليها فروقات كبيرة من حيث التكاليف اللازمة ودرجة صعوبة التطوير.
قال البروفيسور تشو سونج بة من قسم هندسة الحاسوب بجامعة يونسي: "لعملية إنشاء نموذج أساسي من البداية ميزة تتمثل في إمكانية التصميم وفقاً للاتجاه المرغوب، إلا أنها تتطلب بيانات ضخمة ووقتاً وموارد مالية كبيرة". وأضاف: "إنشاء نموذج أساسي باستخدام 256 معالج B200 لمدة عشرة أشهر قد يكون جدول زمني ضيقاً إلى حد ما". وتابع: "من الناحية العملية، يبدو أن احتمالية اتباع منهج يعتمد على استخدام الأوزان المفتوحة أو المصادر المفتوحة والتكيف باتجاه الأمن المتخصص أعلى من محاولة البناء من الصفر".
يُعتبر ضمان الأداء المناسب للنموذج المتخصص تحدياً آخر. قال البروفيسور تشوي جاي شيك، الأستاذ المتميز بمعهد كوريا للعلوم والتكنولوجيا (KAIST): "النماذج المتخصصة تعاني من نقص نسبي في البيانات مقارنة بالنماذج العامة وتتطلب إضافة معرفة متخصصة". وأضاف: "يتطلب الإثبات العملي مستويات أعلى من الدقة، كما يجب أن تنتج النتائج بدقة خالية من الهلوسات".
على الرغم من صعوبة تطوير النماذج المتخصصة، هناك تقييم يشير إلى أن تطوير النماذج العامة والنماذج المتخصصة بحسب المجالات معاً قد يساهم على المدى الطويل في تعزيز القدرة التنافسية لبيئة الذكاء الاصطناعي المحلية.
قال جونغ جون هوا، محلل الأبحاث التشريعية بخدمة أبحاث الكونغرس الوطني: "يتعين إعادة النظر فيما إذا كان تركيز الدعم على فريق صغير من النخبة هو الأسلوب الملائم لتعزيز قدرة الدولة على الصمود في مجال الذكاء الاصطناعي بشكل شامل". وأضاف: "ينبغي أيضاً النظر في منهج من الأسفل إلى الأعلى يركز على تطوير نماذج ذكاء اصطناعي متخصصة صغيرة حسب المجالات، بالإضافة إلى المنهج الأفقي من الأعلى إلى الأسفل الذي يشتق الخدمات من نماذج أساسية".
* تمت ترجمة هذا المقال تلقائيًا بواسطة الذكاء الاصطناعي.