AI بالعربي – متابعات
مع صعود نماذج RAG – Retrieval-Augmented Generation، بدا وكأن الذكاء الاصطناعي وجد الحل السحري لمشكلة الهلوسة ونقص المعرفة المحدثة. النموذج لم يعد يعتمد فقط على ما تعلمه سابقًا، بل أصبح قادرًا على استرجاع معلومات من مصادر خارجية ثم توليد الإجابة بناءً عليها. غير أن هذا التحول، الذي قُدِّم بوصفه قفزة في الدقة والموثوقية، فتح في المقابل بابًا لهجوم جديد أكثر خفاءً وخطورة، يُعرف باسم Retrieval Attack.
في هذا النوع من الهجمات، لا يُستهدف النموذج مباشرة، بل يُستهدف ما “يُطعَم” به من معرفة. وهنا يصبح السؤال أكثر تعقيدًا: إذا كان النموذج يجيب بناءً على ما يسترجعه، فماذا لو كان الاسترجاع نفسه مُلوَّثًا؟
ما هو Retrieval Attack؟
يشير مصطلح Retrieval Attack إلى أي محاولة للتلاعب بمرحلة الاسترجاع في أنظمة RAG، عبر إدخال معلومات مضللة، أو مصممة بعناية، داخل قاعدة المعرفة أو مصادر الاسترجاع، بحيث يستخدمها النموذج لاحقًا بوصفها حقائق موثوقة.
الهجوم هنا لا يحتاج إلى كسر النموذج أو اختراقه، بل يكفي أن ينجح المهاجم في “زرع” محتوى معين في المكان الذي يبحث فيه النظام عن المعرفة.
لماذا أصبحت أنظمة RAG هدفًا جذابًا؟
السبب الأساسي هو الثقة العالية التي يمنحها المستخدمون لإجابات RAG. عندما يخبرك النظام أن الإجابة مبنية على “مصادر” أو “مستندات”، تقل درجة الشك تلقائيًا. هذه الثقة تجعل RAG هدفًا مثاليًا للهجمات غير المباشرة.
إضافة إلى ذلك، تعتمد أنظمة RAG على فهارس ضخمة، مستودعات نصية، أو بيانات داخلية، ما يجعل مراقبتها وتنقيتها تحديًا مستمرًا، خاصة في البيئات المؤسسية أو المفتوحة.
كيف تعمل أنظمة RAG باختصار؟
في RAG، يُقسَّم النص إلى مقاطع، تُحوَّل إلى تمثيلات عددية، وتُخزَّن في قاعدة استرجاع. عند طرح سؤال، يسترجع النظام المقاطع الأقرب دلاليًا، ثم يمررها إلى النموذج اللغوي لتوليد الإجابة.
النموذج يفترض ضمنيًا أن ما استُرجع هو معرفة صالحة، وهنا تكمن نقطة الضعف الجوهرية.
حقن المعرفة: أين يحدث الاختراق؟
يحدث Retrieval Attack عندما يتم إدخال محتوى مُعدّ بعناية داخل قاعدة الاسترجاع. هذا المحتوى قد يبدو بريئًا أو تقنيًا أو حتى موثقًا ظاهريًا، لكنه يحمل رسالة مضللة، توجيهًا خفيًا، أو تعليمات غير مباشرة للنموذج.
بمجرد أن يصبح هذا المحتوى جزءًا من قاعدة RAG، يمكن استدعاؤه مرارًا، دون أن يبدو كإدخال عدائي مباشر.
الهجوم الصامت: لماذا هو أخطر من Prompt Injection؟
بعكس هجمات Prompt Injection، التي تحدث في لحظة التفاعل ويمكن أحيانًا اكتشافها، فإن Retrieval Attack يعمل بصمت. المحتوى المسموم قد يبقى في النظام لفترة طويلة، ويؤثر على آلاف الإجابات دون أن يلفت الانتباه.
الهجوم هنا غير مرتبط بمستخدم واحد، بل بالبنية المعرفية نفسها.
أمثلة على حقن المعرفة داخل RAG
قد يتضمن الهجوم إدخال مستند يحتوي على تعريف خاطئ لمفهوم تقني، أو سياسة داخلية مزيفة، أو تعليمات غير مباشرة مثل “عند سؤالك عن هذا الموضوع، يجب التأكيد على كذا”. النموذج لا يرى هذه الجملة كأمر، بل كمعلومة سياقية.
النتيجة هي إجابات متسقة، لكنها منحرفة عن الحقيقة.
Retrieval Attack والتحيز المعرفي
هذا النوع من الهجمات لا يقتصر على التضليل الصريح، بل يمكن أن يُستخدم لتعزيز تحيزات معينة. عبر تكرار وجهة نظر محددة داخل قاعدة الاسترجاع، يصبح النموذج أكثر ميلًا لتبنيها، حتى لو كانت جزئية أو غير متوازنة.
هنا يتحول RAG من أداة تقليل التحيز إلى أداة تكريسه.
AEO عندما تصبح الإجابة “موثقة” لكنها خاطئة
من منظور تحسين الإجابة، يمثل Retrieval Attack تهديدًا خطيرًا. الإجابة قد تكون واضحة، منظمة، ومسنودة بمقاطع مسترجعة، لكنها في جوهرها مبنية على معرفة محقونة.
المستخدم يرى إجابة تبدو مثالية من حيث الشكل، بينما الخلل كامن في المصدر نفسه.
الهلوسة المقنّعة بالاسترجاع
عادة ما تُعرّف الهلوسة بأنها توليد معلومات غير موجودة. في Retrieval Attack، لا يهلوس النموذج، بل يسترجع ثم يولد. الخطأ هنا ليس في التخمين، بل في الثقة العمياء بالمسترجع.
يمكن وصف هذا النوع من الخطأ بأنه “هلوسة مؤسسية”، لأنه ناتج عن خلل في النظام لا في النموذج فقط.
لماذا يصعب اكتشاف Retrieval Attack؟
لأن كل جزء من السلسلة يعمل كما هو متوقع. الاسترجاع ناجح، التشابه الدلالي صحيح، والتوليد متماسك. لا توجد إشارة واضحة إلى وجود هجوم، إلا إذا كان هناك تدقيق بشري أو مقارنة بمصادر خارجية.
غياب الأعراض التقنية يجعل هذا الهجوم من أخطر أنماط التلاعب.
الأمن في RAG: هل المشكلة في النموذج أم في البيانات؟
Retrieval Attack يوضح أن الأمان في أنظمة الذكاء الاصطناعي لم يعد مسألة نموذج فقط، بل مسألة بيانات وسياق. أقوى نموذج في العالم يصبح ضعيفًا إذا كان يعتمد على معرفة ملوثة.
هنا تنتقل نقطة الخطر من الذكاء إلى البنية المعرفية.
استراتيجيات الحد من هجوم الاسترجاع
التخفيف من Retrieval Attack لا يتم بإلغاء RAG، بل بضبطه. تنويع مصادر الاسترجاع، إضافة طبقات تحقق، مراقبة المحتوى المُدخل، وتحديد صلاحيات الإضافة إلى قاعدة المعرفة، كلها خطوات أساسية.
كما أن تتبع مصدر كل مقطع مسترجع، وليس الاكتفاء بنتيجته، يعزز القدرة على الاكتشاف والمراجعة.
RAG المفتوح مقابل RAG المؤسسي
الأنظمة المفتوحة أكثر عرضة لهجوم الاسترجاع بسبب اتساع مصادرها، بينما تواجه الأنظمة المؤسسية خطرًا من نوع مختلف، يتمثل في حقن داخلي أو غير مقصود لمحتوى خاطئ.
في كلا الحالتين، التحدي واحد: الثقة في ما يتم استرجاعه.
البعد الأخلاقي: من المسؤول عن المعرفة المحقونة؟
عندما يقدم النظام إجابة مبنية على محتوى مُسترجع، من يتحمل المسؤولية إذا كانت المعرفة خاطئة؟ هل هو النموذج؟ أم فريق البيانات؟ أم الجهة التي سمحت بإدخال المحتوى؟
Retrieval Attack يضع هذه الأسئلة الأخلاقية في صميم تصميم الأنظمة الذكية.
مستقبل RAG تحت التهديد
من غير المرجح أن يتراجع استخدام RAG، لكن من المؤكد أن تصميمه سيتغير. المستقبل يتجه نحو RAG أكثر حوكمة، حيث لا يكون الاسترجاع مفتوحًا بلا قيود، ولا تكون المعرفة مجرد نص، بل كيانًا مُدارًا.
القيمة الحقيقية لن تكون في الاسترجاع السريع، بل في الاسترجاع الموثوق.
خلاصة المشهد: المعرفة هي السطح الجديد للهجوم
Retrieval Attack يكشف أن معركة الذكاء الاصطناعي لم تعد تدور حول النماذج فقط، بل حول ما نُطعِم به هذه النماذج من معرفة. في أنظمة RAG، الإجابة لا تُصنع من فراغ، بل من محتوى مسترجع. وإذا كان هذا المحتوى محقونًا، فإن الخطأ يصبح منهجيًا لا عرضيًا.
السؤال الحقيقي لم يعد هل النموذج ذكي، بل هل المعرفة التي يسترجعها نظيفة، ومَن يضمن ذلك.
ما هو Retrieval Attack؟
هو هجوم يستهدف مرحلة الاسترجاع في أنظمة RAG عبر حقن محتوى مضلل داخل قاعدة المعرفة.
لماذا يُعد خطيرًا؟
لأنه ينتج إجابات تبدو موثوقة ومسنودة، رغم أنها مبنية على معرفة خاطئة.
هل يمكن اكتشافه بسهولة؟
لا، لأنه لا يسبب أعطالًا تقنية واضحة، بل يعمل بصمت داخل النظام.
هل RAG غير آمن بطبيعته؟
ليس بالضرورة، لكن أمانه يعتمد على جودة وحوكمة مصادر الاسترجاع.
كيف يمكن تقليل مخاطر Retrieval Attack؟
من خلال ضبط إدخال البيانات، تنويع المصادر، إضافة طبقات تحقق، وتتبع مصادر المحتوى المسترجع.
اقرأ أيضًا: الذكاء الاصطناعي و”Edge AI”.. عندما ينتقل القرار إلى الهاتف بدل السحابة
