في عالم الذكاء الاصطناعي المتقدم، يعد الأمان إحدى القضايا الأكثر أهمية، ولذا نقدم لكم اليوم نموذج كيريموف-أليكبيرلي (Kerimov-Alekberli Model)، وهو إطار معلوماتي جديد يعيد تعريف أمان الذكاء الاصطناعي من خلال الربط بين الديناميكا الحرارية غير التوازنية (Non-Equilibrium Thermodynamics) والتحكم العشوائي (Stochastic Control).

يعمل هذا النموذج على إنشاء ترابط رسمي بين الديناميكا الحرارية غير التوازنية والتحكم العشوائي، حيث يتم تعريف الشذوذ النظامي على أنه انحرافات عن سطح ريماني (Riemannian Manifold) معين. من خلال استخدام قياس كولباك-ليبلر (Kullback-Leibler Divergence) كمؤشر رئيسي، يتشكل النموذج بناءً على عتبة ديناميكية مُستمدة من مقياس معلومات فيشر (Fisher Information Metric).

بالإضافة إلى ذلك، يستند هذا الإطار إلى مبدأ لاندور (Landauer Principle)، حيث يُظهر كيف أن الاضطرابات المعادية تُنتج عملاً فيزيائيًا يمكن قياسه من خلال زيادة الإنتروبيا المعلوماتية (Informational Entropy) للنظام.

لقد تم إثبات فعالية هذا النموذج من خلال اختباراته على مجموعة بيانات NSL-KDD ومحاكاة مسارات الطائرات بدون طيار، حيث أظهر نجاحًا كبيرًا في الكشف الفوري عبر مُشغّل FPT، محققًا مؤشرات أداء قوية مثل دقة عالية وانخفاض نسبة الإيجابيات الزائفة (Low False Positive Rate) على مجموعات البيانات المعتمدة.

تقدم هذه الدراسة أساسًا فيزيائياً صارماً لأمان الذكاء الاصطناعي، مع انتقال من الأطر الأخلاقية المعتمدة على قواعد إلى نموذج استقرار قائم على الديناميكا الحرارية، مما يؤسس لانتهاكات الأخلاق في عمل فيزيائي قابل للقياس ومعلومات إنتروبيا.