تقرير حديث من Messari يسلط الضوء على مأزق حقيقي: نماذج الذكاء الاصطناعي تؤدي بشكل مثالي في المختبر، ولكن بمجرد دخولها إلى العالم الحقيقي المعقد والفوضوي، تظهر عيوبها. جوهر المشكلة يكمن في البيانات — فالبيانات التدريبية الحالية غير كافية بجودة متفاوتة. لجعل الذكاء الاصطناعي موثوقًا وقابلًا للتطبيق على أرض الواقع، أصبح من الضروري وجود كميات هائلة من البيانات الحقيقية القابلة للتحقق.
هذا هو السبب العميق وراء ازدهار مفهوم "الذكاء الاصطناعي اللامركزي". على عكس الذكاء الاصطناعي التقليدي الذي يحتكره عدد قليل من الشركات الكبرى، يركز هذا الإطار الجديد على البيانات الفيزيائية والتحقق على السلسلة. من خلال خصائص البلوكشين الموزعة، يمكن جمع كميات هائلة من البيانات الحقيقية من جميع أنحاء العالم، مع ضمان شفافية البيانات وقابلية تتبعها. هذا النموذج لا يحل فقط مشكلة نقص البيانات في تدريب الذكاء الاصطناعي، بل يعيد أيضًا حقوق ملكية البيانات وحقوق الأرباح إلى مزودي البيانات.
بعبارة أخرى، فإن البلوكشين لا يعيد تشكيل التمويل فحسب، بل يعيد أيضًا تشكيل مستقبل الذكاء الاصطناعي — من الصندوق الأسود المركزي إلى نظام بيئي جديد شفاف، قابل للتحقق، ومشترك في الأرباح.
شاهد النسخة الأصلية
قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
تسجيلات الإعجاب 11
أعجبني
11
6
إعادة النشر
مشاركة
تعليق
0/400
GasFeeCrier
· منذ 4 س
صراحة، المختبرات عادةً تعمل في ظروف مثالية، وعند الانتقال إلى بيئة الإنتاج تتدهور الأمور، لقد رأيت هذا كثيرًا
جودة البيانات السيئة فعلاً مشكلة مؤلمة، لكن هل يمكن للذكاء الاصطناعي اللامركزي حقًا حلها؟ أعتقد أن الأمر لا يزال مثاليًا جدًا
التحقق من خلال blockchain يبدو جيدًا، لكن لا أعلم من سيحدد ما هو "البيانات الحقيقية"...
إذا استطاع هذا الموجة إعادة ملكية البيانات إلى المزودين، فسيكون تغييرًا ثوريًا، لكن الشرط هو عدم استغلال رأس المال لهذا الأمر مرة أخرى
شاهد النسخة الأصليةرد0
TideReceder
· منذ 4 س
بصراحة، النموذج الكبير لا يزال مجرد أسد ورقي، وعندما يواجه الأعمال الحقيقية يتراجع
كان من المفترض أن يتم معالجة جودة البيانات منذ زمن، وأعتقد أن منطق الذكاء الاصطناعي اللامركزي لا يزال صحيحًا إلى حد كبير
هل يمكن حقًا أن يتم توزيع الأرباح على مزودي البيانات هذه المرة؟ لا تدع رأس المال يسرق الأرباح مرة أخرى
جودة البيانات متفاوتة حقًا مشكلة كبيرة، النماذج الكبيرة الآن تعتمد على تراكم البيانات، المدخلات السيئة تؤدي إلى مخرجات سيئة
اللامركزية تبدو فكرة جيدة، لكن هل يمكن حقًا تحفيز هؤلاء المستثمرين الصغار على رفع البيانات، الأمر يعتمد حقًا على كيفية تصميم اقتصاد الرموز
مختبرات الأبحاث تصل إلى الواقع وتفشل، هذا الفجوة كنا نعرفها منذ زمن، الأمر يعتمد على من يستطيع حقًا سد هذه الفجوة
شاهد النسخة الأصليةرد0
MergeConflict
· منذ 4 س
لا بأس، الآن النماذج الكبيرة فعلاً تفتقر إلى البيانات، وكلما زادت البيانات ذات الجودة السيئة، كانت النتيجة بلا فائدة.
اللامركزية فعلاً شيء مثير للاهتمام، حيث يستفيد مزودو البيانات حقًا، على عكس الوضع الحالي حيث تستفيد الشركات الكبرى بدون مقابل.
انتظر، هل آلية التحقق هذه موثوقة حقًا، أم أنها مجرد موجة أخرى من الضجيج؟
شاهد النسخة الأصليةرد0
AirdropChaser
· منذ 4 س
قول جميل، أليس من خلال ربط البيانات على السلسلة أن يتم استغلالها من قبل النماذج الكبيرة؟
استمع، هل اللامركزية في الذكاء الاصطناعي هي مجرد فطيرة أم ابتكار حقيقي؟
هذه المنطق سمعتها مرات كثيرة، والنتيجة؟
لماذا لا تزال تقنية البلوكشين قوية جدًا، ومع ذلك لا يزال الذكاء الاصطناعي على حاله؟
أعتقد أن الأمر لا يتعدى أن يكون أسلوبًا جديدًا لسرقة اللفتة
تقرير حديث من Messari يسلط الضوء على مأزق حقيقي: نماذج الذكاء الاصطناعي تؤدي بشكل مثالي في المختبر، ولكن بمجرد دخولها إلى العالم الحقيقي المعقد والفوضوي، تظهر عيوبها. جوهر المشكلة يكمن في البيانات — فالبيانات التدريبية الحالية غير كافية بجودة متفاوتة. لجعل الذكاء الاصطناعي موثوقًا وقابلًا للتطبيق على أرض الواقع، أصبح من الضروري وجود كميات هائلة من البيانات الحقيقية القابلة للتحقق.
هذا هو السبب العميق وراء ازدهار مفهوم "الذكاء الاصطناعي اللامركزي". على عكس الذكاء الاصطناعي التقليدي الذي يحتكره عدد قليل من الشركات الكبرى، يركز هذا الإطار الجديد على البيانات الفيزيائية والتحقق على السلسلة. من خلال خصائص البلوكشين الموزعة، يمكن جمع كميات هائلة من البيانات الحقيقية من جميع أنحاء العالم، مع ضمان شفافية البيانات وقابلية تتبعها. هذا النموذج لا يحل فقط مشكلة نقص البيانات في تدريب الذكاء الاصطناعي، بل يعيد أيضًا حقوق ملكية البيانات وحقوق الأرباح إلى مزودي البيانات.
بعبارة أخرى، فإن البلوكشين لا يعيد تشكيل التمويل فحسب، بل يعيد أيضًا تشكيل مستقبل الذكاء الاصطناعي — من الصندوق الأسود المركزي إلى نظام بيئي جديد شفاف، قابل للتحقق، ومشترك في الأرباح.