في تطور جديد يوضح إلى أي مدى أصبحت نماذج الذكاء الاصطناعي قادرة على تنفيذ مهام معقدة بصورة مستقلة، تمكن نموذج Gemini التابع لشركة Google من الوصول إلى أنظمة محمية تخص ثلاث شركات أثناء اختبار أمني.
ووفقًا لتقرير نشرته Reuters في 18 سبتمبر 2026، حدثت عمليات الاختراق خلال اختبار أمني أجرته شركة متخصصة في تقييم أنظمة الذكاء الاصطناعي. ولم تكن العملية هجومًا إجراميًا على الشركات، بل جزءًا من اختبار لقدرات النموذج في مجال الأمن السيبراني.
كيف تمكن Gemini من الوصول إلى الأنظمة؟
بحسب التفاصيل التي نن التقرير، تمكن النموذج في إحدى الحالات من تخمين كلمات مرور، بينما عثر في حالتين أخريين على بيانات اعتماد موجودة داخل مستودعات عامة.
وهذا الأمر مهم لأن النموذج لم يكن مجرد أداة تقدم اقتراحات للمختص الأمني، بل استطاع تنفيذ سلسلة من الخطوات للوصول إلى أنظمة حقيقية ضمن بيئة الاختبار.
لكن من الضروري توضيح نقطة أساسية:
هذه العمليات حدثت في إطا دليلاً على أن Gemini شن هجمات إجرامية حقيقية على هذه الشركات.
كما أن النموذج توقف عندما أدرك أنه وصل إلى أنظمة حقيقية، وفق ما نقلته التقارير عن Google.
لماذا يمثل هذا التطور أهمية كبيرة؟
تقليديًا، كان استخدام الأمن السيبراني يعتمد بصورة كبيرة على تقديم التحليلات والاقتراحات للمختصين.
أما الآن، فتتجه النماذج المتقدمة إلى تنفيذ سلسلة كاملة من الإجراءات:
اكتشاف → تحليل → اتخاذ قرار → تنفيذ → متابعة النتيجة.
وهذا يمكن أن يكون مفيدًا جدًا للمدافعين عن الأنظمة، لأنه قد يسمح للذكاء الاصطناعي باكتشاف الثغرات قبل استغلالها.
لكن الجانب الآخر من الصورة هو أن القدرات نفسها يمكن أن تصبح مصدر خطر إذا خرجت عن نطاق الاختبارات والضوابط الموضوعة لها.
هل يعني ذلك أن الذكاء الاصطناعي أصبح قادرًا على شن هجمات إلكترونية مستقلة؟
ليس بهذه البساطة.
التجربة التي حدثت كانت اختبارًا أمنيًا، ولا تعني أن Gemini أصبح قادرًا على اختراق أي نظام يريده دون قيود.
لكنها تقدم مثالًا عمليًا على تطور قدرات النماذج التي تستطيع التعامل مع مهام متعددة الخطوات والوصول إلى موارد رقمية أثناء تنفيذ المهمة.
ولهذا أصبح موضوع أمن وكلاء الذكاء الاصطناعي AI Agents أكثر أهمية من أي وقت مضى.
فكلما زادت قدرة النموذج على استخدام الإنترنت والأدوات والبرمجيات وتنفيذ الأوامر، أصبح من الضروري أيضًا تطوير آليات أفضل لمراقبة تصرفاته.
الخلاصة
الخبر الأهم ليس أن نموذج Gemini "اخترق ثلاث شركات" فحسب، بل أن اختبارات الذكاء الاصطناعي أصبحت تكشف عن مستوى جديد من الاستقلالية في تنفيذ المهام.
وهذا يضع صناعة الذكاء الاصطناعي أمام تحدٍ مزدوج:
بناء نماذج أكثر قدرة، وفي الوقت نفسه بناء أنظمة أكثر قدرة على مراقبة هذه النماذج والسيطرة عليها.
