أفادت The Guardian في 2 أكتوبر 2026 بأن مجلس الانتخابات في ولاية جورجيا عقد اجتماعًا طارئًا في 1 أكتوبر بشأن نتيجة توصل إليها Max Springer، الباحث في مرحلة ما بعد الدكتوراه في مركز سياسات تكنولوجيا المعلومات بجامعة Princeton. وأفاد Springer بأن سجلات انتخابية يمكن الحصول عليها علنًا، إذا جُمعت مع نموذج لغوي للذكاء الاصطناعي، قد تربط الناخبين بأوراق اقتراعهم [1]. وتوضح الحالة خطرًا على الخصوصية يتجاوز الانتخابات: فمجموعات بيانات عامة منفصلة لا ضرر منها منفردةً قد تحدد هوية شخص متى جمعها وكيل ذكاء اصطناعي.
الخلفية
تشرح The Guardian أن الناخبين في جورجيا يؤشّرون على شاشة لمس تطبع ورقة اقتراع يُدخلها الناخب في ماسح ضوئي. وينشئ كل مسح سجلًا رقميًا للصوت المدلى به، يوصف بأنه صف واحد في جدول بيانات، ويخصص جهاز الفرز معرّفًا فريدًا لكل سجل [1]. وقال Ben Adida، خبير التشفير ومؤسس المنظمة غير الربحية VotingWorks، للمجلس إن المعرّف ليس عشوائيًا بما يكفي. ويضيف التقرير أن باحثين وجدوا ثغرة ذات صلة في برنامج التصويت قبل نحو أربع سنوات [1].
ما يصفه التقرير
كتب Springer أنه، باستخدام اشتراك بقيمة 20 دولارًا في نموذج لغوي كبير وبيانات من طلب بموجب قانون السجلات المفتوحة، صار لديه خلال ساعتين تقريبًا مسار لتحليل أوراق الاقتراع السرية في أنحاء جورجيا، وأن الوكيل أخبره بالمعلومات الإضافية التي يحتاج إليها لتحديد أوراق اقتراع ناخبين حقيقيين. وكتب أن الوكيل لم يرفض في أي مرحلة ولم يُبدِ أي تحفظ [1].
وباستخدام قائمة التصويت المبكر وملف سجلات الأصوات المدلى بها في كل مقاطعة، يفيد Springer بأنه استطاع استعادة ترتيب التصويت لـ 1.52 مليون ورقة اقتراع، أي ما يعادل 98.9 في المئة من أوراق الاقتراع الحضوري في 114 من أصل 139 مقاطعة فحصها. وفي المقاطعات الصغيرة، استطاع مطابقة معظم الناخبين الحضوريين المبكرين مع ورقة اقتراع بعينها؛ ففي مقاطعة Heard، طابق الوكيل أغلبية الناخبين المبكرين البالغ عددهم 650، ووضع البقية في حدود تبديل واحد [1]. وتشرح The Guardian أن ترتيب أوراق الاقتراع يمكن ربطه بمعلومات أخرى، مثل بيانات تسجيل الحضور أو صور الكاميرات لوقت دخول الشخص إلى المبنى [1].
وأمر وزير خارجية جورجيا المنتهية ولايته، Brad Raffensperger، بحجب أرقام المعرّفات في الإصدارات العامة بعد الانتخابات، وهو ما قال Adida إنه يعالج الثغرة إلى حد كبير. وعمّمت عضوة في المجلس مقترحًا بخلط أوراق الاقتراع في صينية قبل مسحها؛ وتفيد The Guardian بأنها رأت أن الحجب يخالف أحكام الشفافية في قانون الولاية، في حين اعترض مسؤولو المقاطعات وعضو آخر في المجلس على إعادة تدريب العاملين في الانتخابات قبيل التصويت المبكر بوقت قصير [1].
دلالات ذلك على الأفراد
يتعلق التقرير بسجلات انتخابية لولاية واحدة، لكن الآلية عامة. فالسجلات العامة وقوائم الحضور وبيانات الكاميرات لا تكشف كل منها إلا القليل منفردةً، ووكيل الذكاء الاصطناعي يقلّل الجهد اللازم لربطها. وتفيد The Guardian بأن Springer يقول إنه لم يزر جورجيا قط [1]. ولا يستطيع الناس إزالة سجلات يُلزم القانون الحكومة بنشرها، فالاستجابة الواقعية تقع على عاتق الجهات الناشرة.
التوصيات
- على المؤسسات التي تنشر السجلات أن تختبر قبل النشر ما إذا كان يمكن ربط الملفات ببيانات عامة أخرى.
- حيث يشترط القانون الشفافية والسرية معًا، ينبغي للجهات الناشرة إزالة المعرّفات التي تحفظ ترتيب الأحداث أو جعلها عشوائية.
- على الأفراد أن ينظروا في السجلات العامة التي تحمل أسماءهم وعناوينهم، وأن يطلبوا إزالتها حيث تسمح القواعد بذلك.
- على مطوّري وكلاء الذكاء الاصطناعي ملاحظة أن الوكيل، في هذه الرواية، لم يرفض مهمة بنت مسارًا لإعادة التعرف على الهوية.
صلة ذلك بـ FireAI
FireAI جدار حماية لجهاز Mac واحد. يعرض في صفحة النشاط التطبيقات التي تتصل والخدمات التي تتصل بها، ويحتفظ بقراراته على الجهاز، كما يصف تعهد الخصوصية.
لا يؤمّن FireAI الانتخابات، ولا يدقق السجلات العامة، ولا يمنع أحدًا من دمج بيانات نشرها آخرون. ولا يستطيع التأثير فيما يوافق نموذج الذكاء الاصطناعي على فعله. نطاقه هو الاتصالات الشبكية للتطبيقات على جهاز Mac الخاص بالشخص.
القيود
تستند هذه المادة إلى تقرير إخباري واحد. والتحليل لـ Springer نفسه، كما نقلته The Guardian؛ ولم تطّلع هذه المادة على تقريره المكتوب، ولا يصف التقرير تحققًا مستقلًا. ولا يذكر التقرير أن أي ناخب حقيقي قد حُدّدت هويته، ولا أن أحدًا خارج البحث استخدم الطريقة [1]. ولم يعتمد المجلس، وفق الرواية المقدّمة، علاجًا نهائيًا قبل التصويت المبكر.
جرّب FireAI من HisnLabs مجانًا لمدة 17 يومًا.