البنية التحتية للامتثال لقانون الذكاء الاصطناعي الأوروبي: بناء أنظمة تلبي لوائح الذكاء الاصطناعي في أوروبا

آخر تحديث: 8 ديسمبر 2025

تحديث ديسمبر 2025: التزامات نماذج الذكاء الاصطناعي للأغراض العامة (GPAI) سارية المفعول منذ 2 أغسطس 2025. مكتب الذكاء الاصطناعي يعمل ويصدر التوجيهات. مدونة الممارسات نُشرت في يوليو 2025 وتوفر مسارات للامتثال. متطلبات أنظمة الذكاء الاصطناعي عالية المخاطر تدخل حيز التنفيذ في أغسطس 2026. الغرامات تصل إلى 35 مليون يورو أو 7% من الإيرادات العالمية للمخالفات. البنية التحتية للتوثيق التقني والتسجيل ومسارات التدقيق أصبحت إلزامية للوصول إلى السوق الأوروبية. ما يقدر بـ 18% من أنظمة الذكاء الاصطناعي المؤسسية مصنفة عالية المخاطر وتتطلب تقييمات المطابقة.

أصبح قانون الذكاء الاصطناعي الأوروبي أول تشريع شامل للذكاء الاصطناعي في العالم عندما بدأ التنفيذ في 2 أغسطس 2025، واكتشفت المؤسسات أن الامتثال يتطلب أكثر بكثير من مجرد تحديث سياسات الخصوصية.¹ تواجه الشركات التي تخدم الأسواق الأوروبية الآن متطلبات بنية تحتية تشمل التوثيق التقني والتسجيل التلقائي وتتبع سلسلة البيانات ومسارات التدقيق التي لا تستطيع أنظمة الذكاء الاصطناعي الحالية تلبيتها. يقترب الموعد النهائي لأغسطس 2026 للامتثال بأنظمة الذكاء الاصطناعي عالية المخاطر بينما تفتقر معظم المؤسسات إلى البنية التقنية اللازمة لإثبات المطابقة. يتطلب بناء بنية تحتية متوافقة للذكاء الاصطناعي فهم كل من المتطلبات التنظيمية والأنظمة الهندسية اللازمة لتلبيتها.

الإطار التنظيمي الذي يجب على المؤسسات التعامل معه

يُنشئ قانون الذكاء الاصطناعي الأوروبي نظام تصنيف قائم على المخاطر يحدد التزامات الامتثال. الممارسات المحظورة—بما في ذلك التقييم الاجتماعي والتعرف البيومتري في الوقت الفعلي في الأماكن العامة والتعرف على المشاعر في أماكن العمل—أصبحت غير قانونية في 2 فبراير 2025.² دخلت التزامات نماذج الذكاء الاصطناعي للأغراض العامة (GPAI) حيز التنفيذ في 2 أغسطس 2025. تُطبق متطلبات أنظمة الذكاء الاصطناعي عالية المخاطر اعتباراً من 2 أغسطس 2026، مع التنفيذ الكامل عبر جميع فئات المخاطر بحلول أغسطس 2027.

ممارسات الذكاء الاصطناعي المحظورة تواجه تنفيذاً فورياً بغرامات تصل إلى 35 مليون يورو أو 7% من الإيرادات السنوية العالمية—أيهما أعلى.³ يجب على المؤسسات تدقيق عمليات نشر الذكاء الاصطناعي الحالية لتحديد أي أنظمة تتلاعب بالسلوك البشري أو تستغل نقاط الضعف أو تُمكّن المراقبة البيومترية في الوقت الفعلي المحظورة بموجب القانون.

نماذج الذكاء الاصطناعي للأغراض العامة (تلك المُدربة باستخدام أكثر من 10²³ FLOPS والقادرة على توليد النصوص أو الصور أو الفيديو) يجب أن تحتفظ بتوثيق تقني وتنشر ملخصات بيانات التدريب وتمتثل لقانون حقوق النشر الأوروبي.⁴ النماذج التي تتجاوز 10²⁵ FLOPS تواجه متطلبات إضافية للمخاطر النظامية بما في ذلك تقييمات النموذج والإبلاغ عن الحوادث وتدابير الأمن السيبراني.

أنظمة الذكاء الاصطناعي عالية المخاطر تشمل الذكاء الاصطناعي المستخدم كمكونات سلامة في المنتجات المنظمة، بالإضافة إلى الأنظمة المنشورة في مجالات حساسة بما في ذلك البنية التحتية الحيوية والتوظيف والتعليم وإنفاذ القانون ومراقبة الحدود.⁵ تتطلب هذه الأنظمة عمليات إدارة المخاطر وأُطر حوكمة البيانات والتوثيق التقني وقدرات حفظ السجلات وآليات الرقابة البشرية وتقييمات المطابقة من طرف ثالث.

قدّرت المفوضية الأوروبية أن 5-15% من تطبيقات الذكاء الاصطناعي ستُصنف عالية المخاطر، لكن البحث من appliedAI الذي حلّل 106 أنظمة ذكاء اصطناعي مؤسسية وجد أن 18% عالية المخاطر بوضوح و42% منخفضة المخاطر و40% تتطلب تصنيفاً حسب كل حالة.⁶ لا يمكن للمؤسسات افتراض أن أنظمتها تفلت من التزامات المخاطر العالية دون تقييم رسمي.

امتثال GPAI أصبح إلزامياً في أغسطس 2025

واجه مزودو نماذج الذكاء الاصطناعي للأغراض العامة أول موعد نهائي ملزم في 2 أغسطس 2025، مع بنية تحتية للتنفيذ تعمل الآن. بدأ مكتب الذكاء الاصطناعي—الهيئة الأوروبية التي تشرف على امتثال GPAI—في طلب التوثيق من مزودي النماذج ويمكنه فرض غرامات ابتداءً من أغسطس 2026.⁷

متطلبات التوثيق التقني تُلزم مزودي GPAI بالاحتفاظ بسجلات مفصلة لبنية النموذج ومنهجية التدريب وموارد الحوسبة المستخدمة ونتائج التقييم.⁸ يجب أن يُثبت التوثيق أن النماذج تعمل كما هو مقصود ويُحدد المخاطر المتوقعة. ينطبق معيار التوثيق على جميع نماذج GPAI بغض النظر عما إذا كان المزودون يُصنفونها مفتوحة المصدر.

التزامات شفافية بيانات التدريب تتطلب نشر "ملخص مفصل بشكل كافٍ" للمحتوى المستخدم في التدريب.⁹ يهدف المتطلب إلى تمكين أصحاب حقوق النشر من تحديد ما إذا كانت أعمالهم قد استُخدمت دون إذن. يجب على المزودين تنفيذ آليات لأصحاب حقوق النشر لممارسة حقوق إلغاء الاشتراك حيثما ينطبق ذلك.

الامتثال لحقوق النشر يتطلب من المزودين احترام قانون حقوق النشر الأوروبي، بما في ذلك استثناءات التنقيب في النصوص والبيانات. المؤسسات التي جمعت محتوى محمياً بحقوق النشر للتدريب دون إذن مناسب تواجه المسؤولية بموجب كل من قانون الذكاء الاصطناعي وأُطر حقوق النشر القائمة.

نماذج المخاطر النظامية (تلك التي تتجاوز 10²⁵ FLOPS) تواجه التزامات إضافية بما في ذلك الاختبار العدائي وتقييم المخاطر والتخفيف منها وتتبع الحوادث والإبلاغ عنها وحماية الأمن السيبراني الكافية.¹⁰ يجب على المزودين إخطار المفوضية في غضون أسبوعين من الوصول إلى عتبة الحوسبة أو توقعها.

توفر مدونة ممارسات GPAI المنشورة في يوليو 2025 مساراً طوعياً للامتثال. الالتزام بها "يزيد الثقة من المفوضية" بينما عدم الالتزام يُطلق "عدداً أكبر من طلبات المعلومات وطلبات الوصول."¹¹ تغطي المدونة مجالات الشفافية وحقوق النشر والسلامة/الأمن. يستفيد الموقعون من افتراض الامتثال؛ يجب على غير الموقعين إثبات المطابقة بشكل مستقل من خلال توثيق مفصل أو تحليلات الفجوات.

متطلبات البنية التحتية للتوثيق التقني

تُلزم المادة 11 من قانون الذكاء الاصطناعي أنظمة الذكاء الاصطناعي عالية المخاطر بالاحتفاظ بتوثيق تقني يُعد قبل طرحها في السوق ويُحدَّث باستمرار.¹² يجب أن يُثبت التوثيق الامتثال التنظيمي "بشكل واضح وشامل" للسلطات الوطنية والهيئات المُخطرة التي تُجري التقييمات.

عناصر التوثيق المطلوبة تشمل:

• وصف عام لنظام الذكاء الاصطناعي بما في ذلك الغرض المقصود وتعريف المزود
• وصف مفصل لعناصر النظام وعمليات التطوير
• معلومات حول آليات المراقبة والتشغيل والتحكم
• وصف مدى ملاءمة مقاييس الأداء
• توثيق شامل لنظام إدارة المخاطر
• التغييرات ذات الصلة في دورة الحياة وسجل التعديلات
• المعايير التقنية المُطبقة أثناء التطوير
• إعلان المطابقة الأوروبي
• أنظمة تقييم الأداء بعد السوق

يمكن للشركات الصغيرة والمتوسطة والشركات الناشئة تقديم توثيق مبسط، رغم أن المتطلبات المخفضة لا تزال تتجاوز ما تحتفظ به معظم المؤسسات حالياً.¹³ يتضمن التحدي العملي إنشاء هذا التوثيق والحفاظ عليه باستمرار مع تطور الأنظمة—وليس إنشاء وثائق ثابتة تصبح قديمة بسرعة.

الآثار المترتبة على البنية التحتية تتطلب أنظمة تلتقط تلقائياً مخرجات التطوير وتتتبع إصدارات النماذج وتسجل تكوينات التدريب وتحفظ نتائج التقييم. لا يمكن لعمليات التوثيق اليدوية أن تتوسع لتلبية متطلبات مراقبة الامتثال المستمر التي يتطلبها القانون. تحتاج المؤسسات إلى منصات MLOps مع إنشاء توثيق مدمج وأنظمة التحكم في الإصدارات التي تحفظ مبررات القرارات والتكامل بين بيئات التطوير وسجلات الامتثال.

توفر منصات تعلم الآلة الحديثة مثل MLflow و Weights & Biases و Neptune.ai حلولاً جزئية لتتبع التجارب وإصدارات النماذج. ومع ذلك، تفتقر معظم المنصات إلى ميزات مصممة خصيصاً للتوثيق التنظيمي—إنشاء السجلات المنظمة التي تتطلبها السلطات بدلاً من سجلات التجارب الموجهة للمطورين. تظهر أدوات امتثال مخصصة لسد هذه الفجوة.

البنية التحتية للتسجيل ومسارات التدقيق

تُلزم المادة 12 أنظمة الذكاء الاصطناعي عالية المخاطر بأن "تسمح تقنياً بالتسجيل التلقائي للأحداث (السجلات) على مدى عمر النظام."¹⁴ يجب أن تُمكّن قدرات التسجيل من التتبع المناسب للغرض المقصود من النظام—صياغة غامضة سيوضحها التنفيذ مع مرور الوقت.

متطلبات محتوى السجلات تشمل:

• البيانات الوصفية للسجل: تعريف النظام والطوابع الزمنية وتوثيق فترة الاحتفاظ (الحد الأدنى المطلوب 6 أشهر)
• تفاصيل التشغيل: معرّفات المستخدم والعميل ذات الأسماء المستعارة ومعلمات الطلب وسياق الاستدعاء
• تفاصيل النموذج: معلومات تقنية حول نموذج الذكاء الاصطناعي المستخدم ومقاييس الأداء ودرجات أهمية الميزات
• تفاصيل القرار: سجلات المخرجات ومستويات الثقة وإجراءات الرقابة البشرية وتوثيق التجاوز¹⁵

تحديات البنية التحتية تتضاعف على نطاق الإنتاج. تُولّد أنظمة الذكاء الاصطناعي أحجاماً ضخمة من السجلات تتطلب حلول ضغط وتخزين فعالة. يجب أن تحتوي السجلات على بيانات وصفية محددة تُلبي متطلبات الامتثال مع بقائها قابلة للاستعلام للتحقق. تمتد فترات الاحتفاظ لسنوات للأنظمة ذات دورات الحياة التشغيلية الطويلة.¹⁶

تُثبت البنية التحتية التقليدية لتسجيل التطبيقات عدم كفايتها. تلتقط أدوات تجميع السجلات القياسية مثل Elasticsearch و Splunk و Datadog القياسات التشغيلية عن بعد لكنها تفتقر إلى الحقول المنظمة الخاصة بالذكاء الاصطناعي التي يتطلبها القانون. تحتاج المؤسسات إلى تسجيل ذكاء اصطناعي مخصص يلتقط مدخلات النموذج ومخرجاته وعوامل القرار وإجراءات الرقابة البشرية بتنسيقات مناسبة للتدقيق التنظيمي.

متطلبات سلسلة البيانات تتطلب تاريخاً واضحاً وقابلاً للتدقيق يُظهر من أين نشأت البيانات وكيف تم تحويلها وما هي الأنظمة التي عالجتها وما هي البيانات التي دربت واختبرت وشغّلت نماذج محددة.¹⁷ للامتثال لقانون الذكاء الاصطناعي الأوروبي، توفر سلسلة البيانات دليلاً تقنياً على أن بيانات التدريب استوفت متطلبات الجودة والملاءمة والتمثيل. بدون بنية تحتية لسلسلة البيانات، يصبح إثبات الامتثال لحوكمة البيانات شبه مستحيل.

يتطلب تنفيذ التسجيل المتوافق تغييرات معمارية لم تخطط لها معظم المؤسسات. يجب أن تلتقط الأنظمة طلبات واستجابات الاستدلال دون التأثير على زمن الاستجابة. يجب تحويل البيانات الحساسة إلى أسماء مستعارة مع الحفاظ على قابلية التدقيق. يجب أن تحافظ أنظمة التخزين على إمكانية الوصول لسنوات مع إدارة التكلفة. يجب أن تُمكّن قدرات البحث المدققين من التحقق من قرارات محددة دون فحص تاريخ السجلات بالكامل.

متطلبات البنية التحتية للرقابة البشرية

يُضمّن قانون الذكاء الاصطناعي مبدأ "الإنسان في الحلقة" كمبدأ أساسي للأنظمة عالية المخاطر. تتطلب المادة 14 آليات رقابة بشرية تُمكّن الأفراد من فهم قدرات النظام وتفسير المخرجات بشكل صحيح واتخاذ قرار متى يتجاوزون أو يتجاهلون المخرجات والتدخل أو إيقاف تشغيل النظام عند الضرورة.¹⁸

التنفيذ التقني يتطلب واجهات تعرض قرارات الذكاء الاصطناعي مع سياق كافٍ للحكم البشري. يجب أن يفهم المستخدمون ليس فقط ما قرره النظام ولكن لماذا، ومستوى الثقة المُطبق، والعوامل التي أثرت على المخرج. الأنظمة الصندوقية السوداء التي تُنتج قرارات غير قابلة للتفسير لا يمكنها تلبية متطلبات الرقابة بغض النظر عن الدقة.

البنية التحتية للتفسير تصبح إلزامية للتطبيقات عالية المخاطر. المؤسسات التي تنشر نماذج في سياقات التوظيف والائتمان والرعاية الصحية أو إنفاذ القانون تحتاج مخرجات قابلة للتفسير يمكن للبشر مراجعتها بشكل هادف. قيم SHAP وتصورات الانتباه والتفسيرات المضادة للواقع أو تقنيات مماثلة يجب أن تتكامل مع واجهات المستخدم بدلاً من البقاء كأدوات مطورين.

قدرات التجاوز والتدخل تتطلب أن يتمكن المشغلون البشريون من إيقاف أنظمة الذكاء الاصطناعي وتصحيح القرارات وتوثيق مبررات التدخل. يجب أن تُسجل الأنظمة إجراءات الرقابة البشرية كجزء من مسارات التدقيق. لا يمكن للمؤسسات ببساطة إضافة "أزرار تجاوز" دون التقاط المنطق ونتائج قرارات التجاوز.

متطلبات الكفاءة تمتد إلى ما هو أبعد من الأنظمة التقنية. يجب على المؤسسات ضمان أن البشر الذين يمارسون الرقابة يمتلكون محو أمية كافية في الذكاء الاصطناعي لأداء أدوارهم بفعالية.¹⁹ دخلت التزامات محو الأمية في الذكاء الاصطناعي حيز التنفيذ في فبراير 2025، مما يتطلب من المزودين والناشرين ضمان أن الموظفين لديهم فهم كافٍ لأنظمة الذكاء الاصطناعي التي يشغلونها.

متطلبات نظام إدارة المخاطر

تتطلب أنظمة الذكاء الاصطناعي عالية المخاطر توثيق

[المحتوى مقتطع للترجمة]