ChatGPT  في بيئات العمل: بين تعزيز الإنتاجية وتحديات الأمن السيبراني

في ظل الثورة التكنولوجية التي يقودها الذكاء الاصطناعي، برزت نماذج اللغة مثلChatGPT و DeepSeek  كأداة فاعلة في تحسين الكفاءة وإعادة تعريف آليات العمل الحديثة. لكن مع انتشار استخدامها السريع في القطاعات التي تتعامل مع بيانات حساسة كالرعاية الصحية والمالية والحكومية، أصبح من الضروري تسليط الضوء على التوازن الدقيق بين استغلال إمكاناتها وتجنب المخاطر التي قد تهدد أمن المعلومات.

أثبت ChatGPT  قدرته على أن يكون حليفاً استراتيجياً للموظفين، حيث يساهم في أتمتة المهام المتكررة، مثل تحرير التقارير الدورية أو تلخيص الإجتماعات الطويلة، مما يوفر الوقت للتركيز على المهام عالية القيمة. كما أصبح أداةً داعمةً للمبرمجين في تصحيح الأكواد البرمجية بسرعة، وللباحثين في تحليل البيانات المعقدة. في القطاعات الصحية، على سبيل المثال، يمكن أن يساعد في صياغة توثيق طبي دقيق، أو حتى اقتراح تشخيصات أولية بناءً على البيانات المدخلة.

على الرغم من هذه المزايا، فإن استخدام ChatGPT  في البيئات التي تتعامل مع معلومات سرية يطرح إشكاليات جذرية. على سبيل المثال، مبرمجاً في جهة حكومية يطلب منه مراجعة أكواد تتعلق بأنظمة أمنية حساسة. هنا تكمن الكارثة المحتملة: فالنموذج عبر اعتماده على البنية السحابية قد يخزن هذه البيانات بشكل مؤقت، أو يُستخدم لاحقاً في تدريب إصدارات مستقبلية، مما يُعرّض المعلومات للإختراق أو التسريب الغير المقصود.

ولا تقتصر المخاطر على التسريبات الداخلية، بل تمتد إلى استغلال الجهات الخبيثة للنموذج نفسه. فبإمكان مجرمي الإنترنت استخدام ChatGPT  لتوليد رسائل تصيد احترافية تخدع الموظفين، أو لإنشاء أكواد برمجية ضارة تستغل الثغرات الأمنية. بل إن بعض الهجمات الحديثة اعتمدت على توليد نصوص مقنعة تُقلد لغة المديرين التنفيذيين لسرقة بيانات الدخول إلى الأنظمة المحمية.

يعتمد ChatGPT  على خوادم سحابية لمعالجة الطلبات، مما يجعله عُرضةً لاختراقات قد تستهدف قنوات الاتصال بين المستخدم والنموذج. فلو تمكن المهاجم من اعتراض هذه الاتصالات، فقد يحصل على بيانات حساسة أو يغيّر الإستجابات لتوجيه المستخدم نحو أفخاخ إلكترونية. كما أن تعقيد النموذج يجعل من الصعب تتبع كيفية تعامله مع البيانات المدخلة، خاصةً إذا احتوت على معلومات شخصية للمرضى أو العملاء، مما يزيد من صعوبة تحقيق الامتثال للقوانين الصارمة مثل GDPR  في أوروبا ونظام حماية البيانات الشخصية في المملكة العربية السعودية.

كيف نحمي البيئات الحساسة؟

لا يعني وجود المخاطر التخلي عن فوائد ChatGPT، بل يتطلب الأمر تبني إجراءات استباقية، منها:

• تقييد الاستخدام: حظر إدخال أي بيانات سرية إلى النموذج، وتخصيص نسخ محلية مُعدّلة تعمل داخل الشبكة الداخلية للمنظمة.
• تشفير البيانات: استخدام تقنيات التشفير المتقدمة لحماية المعلومات أثناء انتقالها بين المستخدم والخوادم.
• التوعية المستمرة: تدريب الموظفين على التعرف على محاولات التصيد المحتملة، وتوضيح حدود استخدام النموذج في المهام الحساسة.
• مراقبة السلوك: تطوير أنظمة رصد ذكية لإكتشاف أي أنشطة غير طبيعية أثناء تفاعل المستخدم مع ChatGPT.

ختاما، يُشكِّل ChatGPT  نقلةً نوعية في تاريخ الذكاء الاصطناعي، لكن نجاحه في البيئات الحساسة مرهون بمدى قدرة المؤسسات على إدارة المخاطر المرتبطة به. ففي حين تُعَدُّ السرية والأمان ركيزتين أساسيتين في القطاعات الحيوية، فإن إهمال ضوابط إستخدام النموذج قد يُحوّله من أداة داعمة إلى ثغرة ضارة. لذا، يجب أن تكون الخطوة الأولى نحو تبني هذه التقنية هي بناء إطار تشريعي وتقني يحمي البيانات دون كبح الابتكار، لأن المستقبل ينتمي لمن يجيد الموازنة بين الاثنين.