يدور معظم النقاش الحالي حول الذكاء الاصطناعي والوظائف حول الطبقة المرئية: من يكتب الشيفرة، ومن يوجّه النموذج، ومن يفقد وظيفته عندما يستطيع روبوت محادثة إعداد المسودة الأولى. لكن أخبار هذا الأسبوع تخفي قصة تتعلق بطبقة لا ينظر إليها أحد تقريبًا في ذلك النقاش — وهي تستحق انتباهك تحديدًا لأن عددًا قليلاً جدًا من الناس يتنافسون على المهارات التي تكافئها.

ثغرة موجودة منذ عام 2013

فصّل باحثون أمنيون هذا الأسبوع كيفية اختراق آلاف الخوادم المتصلة بالإنترنت، التابعة لكبرى الشركات المصنّعة، عن بُعد عبر متحكمات إدارة اللوحة الأساسية، أو BMCs — وهي حواسيب صغيرة منفصلة مدمجة في اللوحة الأم لكل خادم مؤسسي تقريبًا، وتعمل بنظام تشغيل خاص بها، وحزمة شبكة، وعنوان IP، بشكل مستقل عما يحدث على الجهاز الرئيسي (Ars Technica). تتيح BMCs لموظفي تقنية المعلومات إعادة تشغيل الخادم أو إعادة تهيئة صورته أو مراقبته عن بُعد حتى عندما يكون مطفأً أو غير مستجيب تمامًا — وهي إدارة مفيدة حقًا «والأنوار مطفأة». لكن المشكلة، وفقًا للباحثين، هي أن البروتوكول الأساسي صُنّف هدفًا سهلًا منذ عام 2013 على الأقل، وأن بعض الثغرات المستغلة حاليًا يعود تاريخها إلى أكثر من عقد. وتصفها Ars بأنها «سطح هجوم موازٍ واسع الانتشار، قليل المراقبة، وقليل الترقيع» — ليست ثغرة جديدة، بل ثغرة قديمة جرى تجاهلها بهدوء لأنها تقع أسفل المستوى الذي يتركز فيه معظم اهتمام البرمجيات والأمن.

البرمجة الوكيلة ستجعل المزيد من هذا يحدث، وبسرعة أكبر

في الأسبوع نفسه، أطلقت Meta أداة Muse Code، وهي وكيل برمجة قائم على الطرفية، لتنضم إلى Claude Code وCodex ومجال سريع النمو من أُطر التشغيل التي تكتب البرمجيات وتشحنها بأقل قدر من التدخل البشري (TechCrunch). ووصف زوكربيرغ نفسه لها لافت: فعند التعامل مع مهمة كبيرة بما يكفي، تتفرع إلى عدة وكلاء فرعيين يعملون بالتوازي، داخل أشجار عمل معزولة، ويبنون ميزات متعددة في الوقت نفسه. هذا مكسب حقيقي في الإنتاجية. لكنه يعني أيضًا، من الناحية الهيكلية، إقامة مزيد من البنية التحتية وتهيئتها ونشرها لكل وحدة من انتباه الإنسان أكثر من أي وقت مضى — مزيدًا من مثيلات السحابة، وبيئات الاختبار، والخوادم التي يوفّرها بسرعة أشخاص قد لا يلمسون إعدادًا واحدًا في BMC أو يقرأون سجل تغييرات البرامج الثابتة. أدوات البرمجة الوكيلة جيدة جدًا في كتابة التطبيق. لكنها لا تبدي أي رأي بشأن ما إذا كانت شريحة الإدارة خارج النطاق التي يعمل التطبيق فوقها تستخدم برامج ثابتة عمرها ست سنوات.

لا يعني أي من هذا أن أدوات البرمجة الوكيلة غير آمنة بطبيعتها — فهذا سؤال منفصل عن السؤال المطروح في مقال Ars Technica. النقطة أضيق نطاقًا: حجم البنية التحتية التي يجري إنشاؤها يتوسع بوتيرة أسرع من انضباط ترقيع الطبقة المادية الكامنة تحتها، وهذه الفجوة لا تُغلق من تلقاء نفسها لمجرد أن الشيفرة التي تعلوها أصبحت أذكى.

لماذا تُعد هذه إشارة مهنية، لا مجرد قصة أمنية

ضع هذا في سياق عمليات تسريح الموظفين التي لا تزال تتردد أصداؤها في القطاع — إذ ينضم خفض القوى العاملة في Monday.com بنحو 20% هذا الأسبوع، والمرتبط صراحة بإعادة هيكلة مدفوعة بالذكاء الاصطناعي، إلى قائمة متنامية من الشركات التي تستشهد بالذكاء الاصطناعي في خفض الوظائف (TechCrunch). ومن الجدير أن نكون صريحين بشأن ما لا نعرفه هنا: لا تفصّل أي من هذه الإفصاحات عمليات التسريح حسب الوظيفة، لذا لا توجد بيانات واضحة تقول إن «وظائف الأمن والبنية التحتية بمنأى عن ذلك». سيكون هذا ادعاءً مبالغًا فيه. ما يمكن قوله بثقة أكبر هو أمر هيكلي، لا إحصائي: الوظائف التي تجري أتمتتها بأسرع وتيرة هي تلك التي يكون ناتج عملها نصًا أو شيفرة أو تفاعلًا مع عميل يستطيع نموذج لغوي كبير محاكاته. أما الأمن على المستوى المادي ومستوى البرامج الثابتة — معرفة ماهية BMC، وكيف يعمل IPMI وخلفاؤه، وكيفية تدقيق الوصول إلى الإدارة خارج النطاق، وكيفية دفع تصحيح للبرامج الثابتة عبر أسطول كامل من دون تعطيل نصفه — فيقع أقرب إلى الآلة منه إلى النموذج. وليس من الواضح أنه من المهام التي تسعى إليها حاليًا وكلاء الذكاء الاصطناعي، كما أنه لا يصبح أسهل في الأتمتة لمجرد أن طبقة البرمجيات التي تعلوه أصبحت كذلك.

ما الذي ينبغي فعله فعليًا بهذا الشأن

لا تحتاج إلى أن تصبح مهندس برامج ثابتة كي تتصرف بناءً على ذلك. إليك بعض الخطوات القابلة للتحقق:

  • اسأل، ولا تفترض. إذا كنت تعمل في تقنية المعلومات أو المنصات أو الأمن لدى أي شركة تشغّل خوادمها الخاصة (وليست سحابية بالكامل)، فاسأل عما إذا كانت البرامج الثابتة لـ BMC تخضع لدورة ترقيع أصلًا. كثير من المؤسسات لا يعرف فعلًا إجابة هذا السؤال.
  • تعلّم المصطلحات، لا العنوان الرئيسي فقط. BMC وIPMI وRedfish والإدارة خارج النطاق — كلها مفاهيم يمكن البحث عنها وموثقة جيدًا، وفهمها يضعك في موقع متقدم على معظم الأشخاص الذين اقتصر بناء مهاراتهم في عصر الذكاء الاصطناعي بالكامل على التوجيهات والوكلاء.
  • راقب ما لا تغطيه أدوات البرمجة الوكيلة. عندما تعتمد أنت أو فريقك أدوات مثل Muse Code أو Claude Code في أعمال متصلة بالبنية التحتية، فاسأل صراحة عما يقع خارج النطاق — أهداف النشر، والبرامج الثابتة، وضوابط الوصول المادي — وتعامل مع هذه الفجوة باعتبارها مجالًا لبناء الخبرة، لا سهوًا ينبغي تجاهله.
  • لا تبالغ في تغيير المسار. هذه إحدى الفرص المتخصصة المعقولة من بين فرص عدة، وليست ملاذًا آمنًا مضمونًا. تعامل معها كتحوّط يستحق الاستقصاء، لا كتغيير مهني تتخذه استنادًا إلى قصة واحدة في Ars Technica.

تتجاوز الدرس الأوسع نطاق BMC تحديدًا: فكلما تحسن الذكاء الاصطناعي في التعامل مع البرمجيات التي يستطيع الناس رؤيتها، تتركز القيمة الأصعب في الأتمتة على نحو متزايد في الطبقات المادية والتشغيلية الكامنة تحتها — الأجزاء التي لا تظهر في العرض التوضيحي. هذا رهان أضيق نطاقًا من «تعلّم كيفية كتابة التوجيهات»، لكنه رهان يراهن عليه عدد أقل من الناس حاليًا.