«سردجان بابيتش»: بلوكتشين مصدر أصيل لأصل البيانات (data provenance)
نموذج بلوكتشين المطور يُقدّم حلاً لإشكالية غياب قابلية التكرار.
في قلب المشهد التكنولوجي المتسارع، يبرز التقارب بين تقنيتي البلوكتشين والذكاء الاصطناعي كقوة تحويلية واعدة، قادرة على إعادة تشكيل ملامح الصناعات والاقتصادات العالمية.
ويرى خبراء أن «البلوكتشين»، بما تتمتع به من خصائص فريدة في تعزيز الثقة والشفافية وسلامة البيانات، يمكن أن تطلق العنان لإمكانات الذكاء الاصطناعي، بهدف معالجة التحديات القائمة، وتمهيد الطريق نحو تطبيقات أكثر أماناً، وموثوقية، وخصوصية.
«إرم بزنس» وعلى هامش معرض ومؤتمر الخليج لأمن المعلومات «جيسيك 2025»، تحدثت إلى «سردجان بابيتش»، رئيس أمن المعلومات في شركة «سايبر جيت ديفينس»، الذي أكد على الأهمية الإستراتيجية لدمج تقنيتي البلوكتشين والذكاء الاصطناعي في تعزيز الأمن السيبراني وموثوقية الأنظمة الحيوية، مشيراً إلى الدور المحوري الذي يمكن أن تلعبه «بلوكتشين» في دعم قدرات الذكاء الاصطناعي، وضمان شفافية ومصداقية عمله.
وخلال تصريحات له، أوضح «بابيتش» أن التحديات المتعلقة بسلامة البيانات وقابليتها للتحقق يمكن تجاوزها من خلال «تحقيق لامركزية الأنظمة، والتحكم في البيانات وتخزينها» التي توفرها «البلوكتشين».
وشدد بابيتش على أن «الهدف الأساس من تقنية البلوكتشين هو لامركزية الأنظمة، ولا مركزية التحكم في البيانات وتخزينها، وبما تتمتع به من خصائص فريدة، فإنها تُمكّن من تأمين البيانات وأنظمة الذكاء الاصطناعي على حد سواء».
وأكد رئيس أمن المعلومات في شركة «سايبر جيت»، الدور الإستراتيجي «للبلوكتشين» ليس فقط كحل منفصل لتأمين البيانات، بل كـ«بنية تحتية أمنية متكاملة يمكنها حماية نماذج الذكاء الاصطناعي نفسها.»
وفي سياق بناء الثقة بتطبيقات الذكاء الاصطناعي، لفت «بابيتش» إلى أهمية مفهوم «أصل البيانات»، موضحاً أن «النموذج الذي تقدّمه سايبر جيت، وشريكها إيترنال، ينظر إلى البلوكتشين كمصدر أصيل لأصل البيانات (data provenance)، حيث تتم إدارة البيانات وتخزينها داخل «هاش» السلسلة، بما يضمن إمكانية التتبع، والتحقق، والشفافية، وقابلية التكرار.
كما أشار إلى أن هذا المفهوم يمثل «عنصراً حاسماً لبناء الثقة بمخرجات الذكاء الاصطناعي، وضمان موثوقيتها».
كما سلّط رئيس أمن المعلومات في شركة «سايبر جيت» الضوء على الدور المحوري لتقنية «البلوكتشين» ضمن أطر الحوكمة العالمية والمحلية، بما في ذلك المعايير المعتمدة في دولة الإمارات، التي تركز على مبادئ الشفافية، وقابلية التكرار.
وفي هذا السياق، طرح تساؤلاً جوهرياً حول مدى قدرة نماذج الذكاء الاصطناعي على إنتاج مخرجات متطابقة عند استخدام البيانات نفسها من قبل مستخدمين مختلفين أو عبر محاولات متكررة. وأوضح أن الإجابة القاطعة عن--- هذا السؤال لا تزال قيد البحث، لكنه شدد على أن إدماج تقنية «البلوكتشين» في هذه النماذج يُعد من أبرز الحلول الواعدة لمعالجة هذه الإشكالية.