تقدم NEAR AI حلول السحابة والدردشة الخاصة لتمكين المستخدمين من التحكم في الذكاء الاصطناعي الخاص بهم

بإيجاز

أطلقت NEAR AI خدمة NEAR AI Cloud وميزة Private Chat، لتقديم خصوصية يمكن التحقق منها ومدعومة بالأجهزة، مما يتيح للمستخدمين التحكم في الذكاء الاصطناعي عبر تطبيقات المستهلكين والشركات.

أعلن بروتوكول Near المعياري للذكاء الاصطناعي عن إطلاق NEAR AI Cloud وPrivate Chat، واصفاً إياها بأنها منتجات تم تطويرها حول مبدأ أن المستخدمين يجب أن يحتفظوا بالتحكم في أنظمتهم الذكية. وتُعرض هذه المنتجات كخطوات أولية نحو تمكين ملكية المستخدم من خلال آليات مصممة لتوفير خصوصية يمكن التحقق منها ومدعومة بالأجهزة.

وأشارت الشركة إلى أنه بالرغم من التقدم السريع في قدرات الذكاء الاصطناعي، لا يزال نقل المعلومات الحساسة والملكية غير آمن في معظم تدفقات عمل الذكاء الاصطناعي. العديد من واجهات برمجة التطبيقات الحالية للذكاء الاصطناعي تتطلب إرسال البيانات إلى بنية تحتية خارجية لا يمكن للمستخدمين تدقيقها، وغالباً ما لا توفر أوضاع الخصوصية المعلن عنها أي دليل يمكن التحقق منه على العزل أو الوصول المحدود أو حذف البيانات. في حين أن استضافة الأنظمة داخلياً قد تقلل من التعرض للمخاطر، إلا أنها غالباً ما تتطلب موارد كبيرة وخبرة متخصصة وفترات نشر طويلة.

وبحسب الإعلان، فإن آليات الثقة التقليدية مثل الضوابط البرمجية والسياسات الداخلية والاتفاقيات التعاقدية وشهادات الامتثال تقدم فقط ضمانات غير مباشرة ويمكن اختراقها عبر الأخطاء أو سوء الاستخدام الداخلي. وتُعد هذه القيود من الأسباب التي تدفع العديد من المؤسسات لتجنب تعريض بياناتها القيمة لأنظمة الذكاء الاصطناعي، ودليلاً على حاجة الصناعة بشكل عام لحلول خصوصية يمكن التحقق منها بدلاً من افتراضها.

ويتم تقديم مجموعة منتجات NEAR AI كمحاولة لسد هذه الفجوة. حيث تعالج NEAR AI Cloud كل طلب ضمن بيئات Intel TDX وNVIDIA Confidential Computing، حيث تتم معالجة البيانات في سياق معزول ومغلق لا يمكن لمزود الخدمة أو مشغلي الأجهزة الوصول إليه.

كل عملية استدلال تنتج إثباتاً تشفيرياً يؤكد أن النموذج تم تنفيذه على عتاد تم التحقق منه مع الكود المتوقع، ويمكن التحقق من هذه الإثباتات بشكل مستقل باستخدام خدمات التحقق العامة المقدمة من Intel وNVIDIA.

وتعمل خدمة NEAR Private Chat فوق منصة NEAR AI Cloud وتطبق هذه الضمانات الخاصة بالخصوصية على حالات الاستخدام الحوارية الروتينية، بما في ذلك الاستفسارات المعلوماتية أو الشخصية أو المتعلقة بالتخطيط. ويتم وصفها كخدمة تهدف لتقديم خصوصية يمكن التحقق منها حتى تتمكن التفاعلات اليومية مع الذكاء الاصطناعي من الحدوث دون كشف محادثات المستخدم أو البيانات المرتبطة بها.

تم النشر الآن في الإنتاج مع Brave Nightly وOpenMind وPhala

تُستخدم NEAR AI Cloud حالياً من قبل شركاء مثل متصفح Brave Nightly، ومزود أنظمة تشغيل الروبوتات OpenMind، ومنصة السحابة السرية Phala. تغطي هذه النشرات مجموعة واسعة من السياقات الحساسة للخصوصية، من تفاعلات المستهلكين إلى عمليات الأنظمة المستقلة، وجميعها تتطلب حماية خصوصية يمكن التحقق منها. معاً، تصل هذه المنصات إلى أكثر من 100 مليون مستخدم حول العالم عبر قطاعات المستهلكين والمؤسسات.

ومن خلال التعاون المباشر مع فرق الهندسة والأمن في هذه المؤسسات، اختبرت NEAR AI الحوسبة السرية تحت متطلبات الإنتاج الحقيقية، بما في ذلك أحجام حركة مرور عالية، ومتطلبات زمن استجابة متوقعة، وتوقعات امتثال صارمة. وقد أثر مدخلات هؤلاء الشركاء على تطوير المنصة، مما أدى إلى نظام تم إطلاقه بعد تحقق موثوقيته وقادر على دعم أعباء العمل الحساسة على نطاق واسع.

تم تصميم NEAR AI Cloud لتبسيط انتقال أعباء عمل الذكاء الاصطناعي الحالية إلى بيئة خاصة يمكن التحقق منها. حيث تحافظ واجهة برمجة التطبيقات الخاصة بها على التوافق الكامل مع واجهة OpenAI، مما يسمح للتكاملات الحالية بالعمل دون تعديل. وتوفر حزم تطوير البرمجيات في بايثون وTypeScript دعمًا مدمجًا للتشفير وإدارة المفاتيح وعمليات الإثبات.

تظل الأداءات التشغيلية مستقرة، مع زيادة تقديرية في زمن الاستجابة تتراوح بين 5-10 بالمائة ودعم لمعدلات تصل إلى 100 طلب في الثانية لكل عميل. تتوفر خيارات لاستضافة النماذج المخصصة والمخصصة لسيناريوهات المؤسسات، إلى جانب ميزات مثل البث، والتخزين المؤقت للقيم الرئيسية، واستمرارية النماذج.

تهدف المنصة إلى جعل الحوسبة السرية متاحة كقدرة سحابية قياسية، مع التركيز على سهولة التبني، والقابلية للتوسع، والاستعداد للإنتاج. وخلال النصف الأول من عام 2026، تخطط NEAR AI لإدخال نماذج متعددة الوسائط وتوسيع قدرات المنصة إلى ما وراء الاستدلال لتشمل تطبيقات أخرى تركز على البيانات، بما في ذلك العمل المبكر على الذاكرة المحمولة الخاصة ومواصلة التقدم في خارطة طريق DCML.

يرتكز التوجه المستمر للمنتج على تمكين الخصوصية القابلة للتحقق كخاصية افتراضية لجميع أعباء عمل الذكاء الاصطناعي، سواء للتفاعلات اليومية أو للأنظمة المؤسسية واسعة النطاق.