مع استمرار الثورة الرقمية في تغيير عالمنا ، أعتقد أن هناك تقنيتين على وجه الخصوص لهما إمكانات تخريبية: الذكاء الاصطناعي (الذكاء الاصطناعي) والعملة المشفرة. صعد الذكاء الاصطناعي (الذكاء الاصطناعي) مؤخرا إلى طليعة الابتكار التكنولوجي من خلال محاكاة الوظائف المعرفية البشرية والقدرة على التعلم من البيانات. إن حجم التطبيقات الذكاء الاصطناعي ، من الرعاية الصحية إلى الترفيه ، هائل وتحويلي. بدعم من تقنية blockchain القوية ، تعد العملات المشفرة بمستقبل مالي لامركزي يمكن الأفراد ويبسط العمليات. يظهر الجمع بين الذكاء الاصطناعي والعملات المشفرة قوة كبيرة ، مما يشير إلى فجر عصر جديد من التكافل التكنولوجي.
1. مشاكل التشفير التي يمكن الذكاء الاصطناعي حلها
في حين أن العملات المشفرة أصبحت وسيلة ثورية للتداول والاستثمار ، إلا أنها لا تخلو من التحديات. تقلبات السوق هي مصدر قلق ملح للمستثمرين. يمكن لقدرة الذكاء الاصطناعي في تحليلات البيانات التدقيق في كميات كبيرة من البيانات التاريخية للتنبؤ بتقلبات الأسعار بدقة أكبر.
بالإضافة إلى ذلك ، مع اكتساب العملات المشفرة المزيد من التبني السائد ، يصبح الأمان أمرا بالغ الأهمية. الطبيعة اللامركزية لهذه العملات الرقمية تجعلها أكثر عرضة للاحتيال والقرصنة. يمكن تدريب نماذج التعلم الآلي على اكتشاف أنماط المعاملات الشاذة وتعزيز الدفاعات ضد الانتهاكات الأمنية المحتملة.
تعد قابلية التوسع وسرعة المعاملات من التحديات المهمة الأخرى في عالم التشفير. مع انضمام المزيد والمزيد من الأشخاص إلى شبكة blockchain ، تصبح المعاملات السريعة والسلسة ضرورية. تعمل خوارزميات الذكاء الاصطناعي المتقدمة على تحسين حركة مرور الشبكة ، مما يضمن تدفق البيانات بكفاءة وأوقات معاملات أسرع.
أخيرا ، يعد استهلاك الطاقة المرتبط بتعدين العملات المشفرة مصدر قلق عالمي. يمكن أن تلعب الذكاء الاصطناعي دورا رئيسيا في تحسين عملية التعدين ، وتقليل بصمة الطاقة ، وتمهيد الطريق لنظام بيئي تشفير أكثر استدامة.
2 ، حالات الاستخدام المتقاطع للتشفير و الذكاء الاصطناعي
(1) سوق الذكاء الاصطناعي اللامركزية: مزايا التشفير
في مجال الذكاء الاصطناعي ، حظيت منصات مثل Hugging Face باهتمام كبير لدورها في تعميم نماذج الذكاء الاصطناعي المدربة مسبقا. ومع ذلك ، فإن ظهور سوق الذكاء الاصطناعي مجزأة داخل مساحة التشفير قد أدخل بعدا جديدا للديمقراطية واللامركزية ، حتى خارج الجهود مفتوحة المصدر التي تبذلها المنصات التقليدية مثل GitHub ، بما في ذلك كود web3 والعقود الذكية.
لعبت Hugging Face ، كمكتبة رائعة من النماذج الذكاء الاصطناعي ، دورا رئيسيا في إضفاء الطابع الديمقراطي على نماذج الذكاء الاصطناعي المتطورة لجمهور واسع. يوفر نظاما أساسيا مركزيا حيث يمكن للمستخدمين الوصول إلى النماذج المدربة مسبقا ومشاركتها وضبطها. هذا يقلل بشكل كبير من حاجز دخول ممارسي ومطوري الذكاء الاصطناعي ، مما يمكنهم من الاستفادة من أحدث النماذج لمجموعة واسعة من مهام معالجة اللغة الطبيعية (NLP).
سوق الذكاء الاصطناعي اللامركزي الذي يعمل بالطاقة المشفرة:
ومع ذلك ، فإن أسواق الذكاء الاصطناعي اللامركزية التي تعمل بالتشفير ، مثل تلك المبنية على تقنية blockchain ، تأخذ الديمقراطية واللامركزية إلى المستوى التالي. وفيما يلي التفاصيل:
الملكية والسيطرة الحقيقية: في قواعد التعليمات البرمجية التقليدية مثل Hugging Face ، بينما يتم إضفاء الطابع الديمقراطي على الوصول ، تظل السيطرة وملكية البنية التحتية والبيانات الأساسية مركزية. في المقابل ، تستخدم الأسواق القائمة على التشفير عادة شبكات blockchain اللامركزية ، مما يضمن توزيع التحكم بين المشاركين في الشبكة. يتمتع المستخدمون برأي في قرارات الإدارة ، مما يجعله نظاما بيئيا أكثر ديمقراطية ومدفوعا بالمجتمع.
الحوافز: يحتوي سوق التشفير على حوافز قائمة على الرموز تكافئ جهود المساهمين ، من مزودي البيانات إلى مطوري النماذج. هذا يحفز التعاون والابتكار ، مع ضمان التوزيع العادل للفوائد. في المقابل ، قد تفتقر المنصات التقليدية إلى هذه الحوافز المالية المباشرة ، مما يجعل منصات التشفير أكثر جاذبية للمشاركين.
خصوصية البيانات وأمانها: تضمن تقنية Blockchain مستوى عال من الشفافية مع الحفاظ على خصوصية البيانات من خلال تقنيات مثل إثباتات المعرفة الصفرية. يعالج هذا المخاوف بشأن خروقات البيانات ، وهو اعتبار رئيسي لتطبيقات الذكاء الاصطناعي. قد لا تقدم المنصات التقليدية نفس المستوى من ضمانات الخصوصية.
قابلية التشغيل البيني: غالبا ما يتم إنشاء الأسواق القائمة على العملات المشفرة بناء على معايير blockchain ويتم تصميمها مع وضع قابلية التشغيل البيني في الاعتبار. وهذا يعني أنه يمكن دمج النماذج والخدمات الذكاء الاصطناعي بسلاسة مع مجموعة متنوعة من التطبيقات القائمة على blockchain والعقود الذكية والتطبيقات اللامركزية (dApps) لتشكيل نظام بيئي أكثر ترابطا.
بشكل أساسي ، في حين أن منصات مثل Hugging Face قد خطت خطوات كبيرة في إضفاء الطابع الديمقراطي على نماذج الذكاء الاصطناعي ، فإن أسواق الذكاء الاصطناعي اللامركزية التي تعمل بالتشفير مبنية على رأس ذلك من خلال الجمع بين لامركزية blockchain والملكية الحقيقية والحوافز القائمة على الرمز. هذه الديمقراطية المتزايدة واللامركزية لديها القدرة على إعادة تشكيل المشهد الذكاء الاصطناعي من خلال تعزيز التعاون والابتكار وتوزيع أكثر إنصافا للفوائد بين المشاركين.
(2) العقود الذكية المحسنة الذكاء الاصطناعي:
يتم ترميز العقود الذكية التقليدية مسبقا بشروط محددة. من خلال التكامل مع الذكاء الاصطناعي ، يمكن أن تكون هذه العقود قابلة للتكيف ، وتستجيب ديناميكيا للبيانات والظروف الخارجية ، مما يتيح تطبيقات لامركزية أكثر كفاءة وتنوعا.
لنلق نظرة على مثال أكثر عملية.
تخيل منصة تأمين لامركزية تعتمد على تقنية blockchain التي توفر للمزارعين بوالص تأمين متعلقة بالطقس. تعتمد عقود التأمين التقليدية على شروط محددة مسبقا ومعالجة المطالبات يدويا ، وهي عملية يمكن أن تكون بطيئة وعرضة للنزاعات. في هذه الحالة ، ستدخل العقود الذكية المحسنة الذكاء الاصطناعي حيز التنفيذ وتحدث ثورة في صناعة التأمين.
بيانات الطقس وتحليل الذكاء الاصطناعي:
تم تصميم العقود الذكية للتفاعل مع مصادر البيانات الخارجية ، مثل واجهات برمجة تطبيقات الطقس ، للحصول على بيانات الطقس في الوقت الفعلي للمنطقة المؤمن عليها. تم دمج نموذج الذكاء الاصطناعي في العقد الذكي لتحليل بيانات الطقس باستمرار. يتم تدريب نموذج الذكاء الاصطناعي هذا على تحديد الظروف الجوية السيئة ، مثل الجفاف أو الفيضانات ، التي قد تؤثر على المحاصيل المؤمن عليها.
تعديل قسط ديناميكي:
تقليديا ، يتم إصلاح أقساط التأمين وتتم معالجة المطالبات بعد الحدث. في هذا العقد الذكي المحسن الذكاء الاصطناعي ، يتم تعديل الأقساط ديناميكيا بناء على تقييم الذكاء الاصطناعي في الوقت الفعلي للظروف الجوية. إذا اكتشف الذكاء الاصطناعي وجود مخاطر عالية للطقس القاسي الذي يمكن أن يضر بالمحاصيل ، تعديل أقساط السياسات المتأثرة تلقائيا صعودا لتعكس المخاطر المتزايدة. على العكس من ذلك ، عندما يتنبأ الذكاء الاصطناعي بالظروف الجوية المواتية ، قد يتم تخفيض أقساط التأمين ، مما يحفز المزيد من المزارعين على شراء التأمين.
الدفع التلقائي:
إذا اكتشف نموذج الذكاء الاصطناعي ظروفا جوية قاسية (مثل الجفاف المستمر) تفي بمعايير الدفع المحددة مسبقا ، فإنه يؤدي إلى دفع تعويضات تلقائية لحامل الوثيقة المتأثر. يراقب الذكاء الاصطناعي ما إذا كانت المطالبات تقدم بسرعة ، مما يقلل من الحاجة إلى معالجة المطالبات يدويا والتأخيرات المرتبطة بها.
(3) تحليل البيانات على السلسلة: الاستفادة من التعلم الآلي
تعد Blockchain ، بكميتها الهائلة من بيانات المعاملات ، منجم ذهب لعلماء البيانات وعشاق التعلم الآلي. تعمل شركات مثل CertiK و TokenMetrics على تسخير قوة أدوات التعلم الآلي لاستخلاص رؤى قيمة من هذه البيانات لتعزيز الأمان وتحسين استراتيجيات الاستثمار وتحسين كفاءة blockchain في جميع المجالات.
تعد مشاركة وحدة معالجة الرسومات اللامركزية مفهوما جديدا تماما أحدث ثورة في طريقة استخدام موارد الحوسبة في مجتمع الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي. بنفس الطريقة التي يفسد بها Filecoin تخزين البيانات من خلال تحفيز المستخدمين على مشاركة مساحة التخزين غير المستخدمة ، تعتمد مشاركة GPU اللامركزية على مبدأ مماثل.
لماذا تساهم GPU الخاص بك؟
تعد وحدات معالجة الرسومات (GPUs) ضرورية للتدريب وضبط نماذج التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي المعقدة. تتطلب هذه العمليات الكثير من قوة الحوسبة ، وهي عملية تستغرق وقتا طويلا وتستهلك الكثير من الموارد على جهاز كمبيوتر شخصي. من خلال المساهمة بوحدة معالجة الرسومات الخاصة بك في شبكة مشاركة GPU لامركزية ، يمكنك المساهمة بموارد الحوسبة الخاصة بك في مجموعة أكبر يمكن لأي شخص الوصول إليها. في المقابل ، ستتم مكافأتك بعملة مشفرة. يسمح هذا النموذج للأفراد والمؤسسات بالوصول إلى موارد GPU عالية الأداء دون الحاجة إلى الاستثمار مقدما في الأجهزة المخصصة أو الاعتماد على الخدمات السحابية المركزية. إنه يضفي الطابع الديمقراطي على استخدام ميزات GPU ، مما يجعلها أكثر شمولا وفعالية من حيث التكلفة لعشاق الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي.
وحدة الاقتصاد:
تدور اقتصاديات الوحدة في شبكة مشاركة GPU اللامركزية حول مكافآت العملة المشفرة. عندما تقوم بإقراض وحدة معالجة الرسومات الخاصة بك إلى الشبكة ، فإنك تحصل على الرموز المميزة كتعويض.
يعتمد عدد الرموز المميزة التي تكسبها على عدة عوامل ، بما في ذلك قوة الحوسبة لوحدة معالجة الرسومات ، ومدة المساهمة ، وطلب الشبكة على موارد وحدة معالجة الرسومات.
غالبا ما تحتوي منصات مشاركة GPU اللامركزية على هياكل مكافآت شفافة ومحددة مسبقا لضمان المشاركة العادلة والمتوقعة.
بشكل عام ، لا تمنح مشاركة GPU اللامركزية الأفراد والمؤسسات إمكانية الوصول إلى موارد الحوسبة القوية اللازمة لمهام الذكاء الاصطناعي فحسب ، بل تسمح أيضا لمالكي GPU باستثمار أجهزتهم بشكل فعال. إنه نموذج مربح للجانبين يعزز التعاون والفعالية من حيث التكلفة وإمكانية الوصول داخل النظم الإيكولوجية الذكاء الاصطناعي وML.
(5) نموذج رمز RLHF: ربط الذكاء الاصطناعي والحوافز
يوفر نموذج الرمز المميز للتعلم المعزز القائم على التغذية الراجعة البشرية (RLHF) تقاطعا مثيرا للاهتمام بين الذكاء الاصطناعي والحوافز القائمة على الرمز. هذا المفهوم فعال بشكل خاص في القطاعات المتخصصة حيث قد لا تعمل الحوافز المالية التقليدية. ويرد أدناه شرح كامل:
في نموذج رمز RLHF ، تدور الفكرة الرئيسية حول استخدام مكافآت الرمز المميز لتحفيز المستخدمين البشريين على تقديم ملاحظات قيمة وتدريب لنظام الذكاء الاصطناعي. تخيل نظاما الذكاء الاصطناعي يحتاج إلى تدريب على مهمة محددة ، مثل الإشراف على المحتوى على منصة وسائط اجتماعية.
تقليديا ، غالبا ما يتطلب التدريب الذكاء الاصطناعي النماذج توظيف مدربين بشريين لتسمية البيانات أو ضبط الخوارزميات ، وهي عملية يمكن أن تكون كثيفة الاستخدام للموارد. ومع ذلك ، يقدم نموذج رمز RLHF نهجا أكثر ابتكارا. يشجعون المستخدمين على المشاركة بنشاط في نظام الذكاء الاصطناعي والحصول على تعليقات من خلال مكافأتهم بالرموز المميزة لمساهماتهم.
على سبيل المثال ، تعد شركة Amazon Mechanical Turk (MTurk) منصة تعهيد جماعي معروفة حيث يتقاضى الأشخاص رواتبهم لإكمال المهام الصغيرة. في نموذج رمز RLHF ، يعمل المستخدمون بشكل أساسي ك "مدربين الذكاء الاصطناعي" ، حيث يقدمون ملاحظات مشابهة لمكتملي مهام MTurk الذين يؤدون المهام للحصول على أموال. الفرق الرئيسي هو أنه في نموذج رمز RLHF ، يتلقى المستخدمون الرموز المميزة كمكافأة بدلا من العملة التقليدية. هذه الرموز لها قيمة جوهرية في النظام البيئي ، مما يفتح الطريق لفائدتها ، مثل شراء المحتوى الذي تم إنشاؤه الذكاء الاصطناعي أو الوصول إلى خدمات الذكاء الاصطناعي المتقدمة. لا يعمل نظام الحوافز القائم على الرمز المميز هذا على تبسيط العملية المالية للتدريب الذكاء الاصطناعي فحسب ، بل يعزز أيضا نظاما بيئيا ديناميكيا يتعاون فيه المستخدمون بنشاط لتعزيز أنظمة الذكاء الاصطناعي.
3. مخاوف بشأن تقارب الذكاء الاصطناعي والعملات المشفرة
في حين أن الجمع بين الذكاء الاصطناعي والعملات المشفرة يحمل وعدا كبيرا ، إلا أنه يجلب معه أيضا مجموعة من التحديات الخاصة به. غالبا ما يشار إلى نماذج الذكاء الاصطناعي ، وخاصة نماذج التعلم العميق ، باسم "الصناديق السوداء" بسبب عتامتها. يمكن أن يؤدي الجمع بين هذا التعتيم وشفافية blockchain إلى إثارة مخاوف بشأن المساءلة والثقة. تعد معالجة هذه المشكلات أمرا بالغ الأهمية لبناء بيئة آمنة وموثوقة عند تقاطع هذه التقنيات.
بالإضافة إلى ذلك ، تصبح الاعتبارات الأخلاقية حاسمة. مع نشر خوارزميات الذكاء الاصطناعي مفتوحة المصدر على الشبكات اللامركزية ، لا بد أن تنشأ القضايا المتعلقة بالمسؤولية والتعويض في حالة حدوث نتائج سلبية غير مقصودة. إن تحقيق التوازن الصحيح بين الابتكار والمسؤولية الأخلاقية يمثل تحديا مستمرا يتطلب دراسة متأنية.
التحدي الآخر هو خصوصية البيانات. قد يكون تحقيق التوازن بين احتياجات الشفافية وخصوصية البيانات في blockchain أمرا صعبا في بعض التطبيقات الذكاء الاصطناعي. يعد الحفاظ على الروح اللامركزية ل blockchain مع ضمان الامتثال لقواعد مثل الناتج المحلي الإجمالي تحديا فريدا يتطلب حلولا مبتكرة.
4. آفاق المستقبل
مع استمرار نضج الذكاء الاصطناعي والتشفير ، من المتوقع أن يؤدي التقارب بين الاثنين إلى تطبيقات غير مسبوقة.
(1) zkML (التعلم الآلي صفر المعرفة):
تتمثل إحدى الميزات الأساسية ل zkML في قدرته على إثبات النتائج التي ينتجها نموذج معين للتعلم الآلي دون الكشف عن تفاصيل النموذج ، مما يفتح إمكانيات جديدة لمعالجة البيانات بشكل آمن وشفاف. يفتح zkML الباب أمام التطبيقات المبتكرة للمؤسسات الكبيرة ، بما في ذلك:
الخدمات المالية: يمكن للمؤسسات المالية استخدام zkML للتحقق من سلامة نماذج تسجيل الائتمان وقرارات أهلية القروض دون الكشف عن بيانات العملاء الحساسة ، مما يعزز الثقة والدقة في عملية الإقراض.
الرعاية الصحية: يمكن للمستشفيات والمؤسسات البحثية استخدام zkML لتقييم فعالية نماذج التشخيص الطبي مع الحفاظ على سرية بيانات المريض ، وضمان خصوصية البيانات والدقة الطبية.
الامتثال القانوني: يمكن أن تساعد zkML الشركات على الامتثال للوائح ، مما يسمح للشركات بالتحقق من صحة نماذج الامتثال التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي للامتثال للوائح الصناعة دون الكشف عن خوارزميات الملكية.
العقود الذكية: في التطبيقات القائمة على blockchain ، يمكن ل zkML التأكد من أن العقود الذكية تنفذ بدقة نماذج التعلم الآلي ، مما يوفر الثقة والشفافية للخدمات المالية اللامركزية والتأمين والمزيد.
(2) أصالة المحتوى الذي تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي:
من المتوقع أن يؤدي التحقق من صحة المحتوى الذي تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي من خلال تقنية blockchain إلى إعادة تشكيل إنشاء المحتوى وتوزيعه. يعالج هذا الابتكار قضية ملحة في العصر الرقمي ، حيث يمكن الذكاء الاصطناعي تقليد المحتوى الذي ينشئه الإنسان بشكل مقنع ، مما يؤدي إلى مخاوف بشأن المعلومات الخاطئة والملكية الفكرية والثقة في الوسائط الرقمية. من خلال ترسيخ أصالة المحتوى على blockchain - دفتر الأستاذ الموزع الشفاف والمقاوم للعبث - يمكن للمستهلكين والمبدعين والمؤسسات تحديد مصدر وسلامة المحتوى الرقمي بسهولة. لا يساعد هذا فقط في اكتشاف التزييف العميق الضار والمحتوى الاحتيالي والتخفيف من حدته ، ولكنه يحمي أيضا الملكية الفكرية للمبدعين ويوفر للمستهلكين مصدرا موثوقا للمعلومات. على سبيل المثال ، يمكن أن تثبت blockchain شرعية الخطب السياسية أو أدلة الفيديو في الإجراءات القانونية ، مما يخفف من مخاطر المعلومات الخاطئة ويضمن المساءلة. في الصناعات الإبداعية ، يمكنه تتبع إنشاء وملكية الأعمال الموسيقية ، مما يضمن منح الفنانين الثقة والتعويض الذي يستحقونه. في مجال التعليم ، يمكنه التحقق من تأليف الأعمال الأكاديمية ، ومنع الانتحال ، والحفاظ على النزاهة الأكاديمية. في مجال الصحافة ، يمكنه التحقق من المقالات الإخبارية ومساعدة القراء على التمييز بين الأخبار الحقيقية والمحتوى الذي يتم إنشاؤه الذكاء الاصطناعي. بشكل أساسي ، يتجاوز استخدام blockchain للتحقق من صحة المحتوى الذي تم إنشاؤه الذكاء الاصطناعي التكنولوجيا - فهو يدعم الجدارة بالثقة والشفافية وسلامة المحتوى الرقمي في عصر الذكاء الاصطناعي ، وإعادة تشكيل الطريقة التي يتم بها إنشاء المعلومات واستهلاكها والوثوق بها ، مع مواجهة تحديات العالم الحقيقي.
(3) ضمان الخصوصية والأمان:
أحد التحديات الملحة التي تواجه الشركات اليوم هو عدم اليقين بشأن كيفية معالجة البيانات عند مشاركة بياناتها الخاصة مع منصات الذكاء الاصطناعي مثل OpenAI. هذا هو المكان الذي تنشأ فيه مشكلات خصوصية البيانات ، بما في ذلك ما إذا كانت البيانات تستخدم للتدريب ، ومن يمكنه الوصول إلى البيانات ، وما إذا كانت البيانات آمنة طوال العملية الحسابية. في حين أن النماذج المحلية ، والخدمات السحابية مثل Azure ، والحلول غير blockchain مثل الاتفاقيات القانونية موجودة ، فإن blockchain لها مزايا فريدة في توفير سجل شفاف ومقاوم للعبث لتفاعلات البيانات. يسمح للشركات بالتحقق من أن بياناتها تظل غير قابلة للقراءة أثناء الحساب ، مما يوفر درجة أعلى من الثقة في خصوصية البيانات وأمانها. هذا الضمان ضروري للصناعات التي تتعامل مع المعلومات الحساسة ، مثل الرعاية الصحية أو التمويل ، حيث تكون سرية البيانات أمرا بالغ الأهمية.
بشكل أساسي ، يمكن أن تساعد قدرة blockchain على إنشاء دفتر أستاذ غير قابل للتغيير الشركات في الحفاظ على التحكم في بياناتها وضمان الحفاظ على خصوصية البيانات وأمانها أثناء التفاعلات مع أنظمة الذكاء الاصطناعي ، مما يمنح الشركات راحة البال والامتثال لقواعد حماية البيانات.
5. المشاريع القائمة
كانت مجموعة من المشاريع ذات الرؤية رائدة في الجمع بين التشفير والذكاء الاصطناعي.
(1)Together.ai
تتمثل مهمة Together's في إحداث ثورة في عالم الذكاء الاصطناعي من خلال بناء منصة سحابية لامركزية مفتوحة المصدر تلبي نماذج الصناديق الكبيرة. لقد قاموا ببناء منصة سحابية لامركزية كبيرة مخصصة للبحث الذكاء الاصطناعي ، مع العديد من النماذج المفتوحة عليها ، مثل Bloom و OPT و T0pp و GPT-J و Stable Diffusion. ينصب التركيز الرئيسي لعملهم البحثي على إنشاء بدائل يمكن الوصول إليها لأنظمة الذكاء الاصطناعي مغلقة المصدر ، مع تعميق فهمنا لأداء هذه النماذج. من خلال نهج رؤيوي ، تهدف Together إلى بناء كمبيوتر عملاق لامركزي يربط بسلاسة السحابة العالمية والبنية التحتية للتعدين وأجهزة الألعاب وأجهزة الكمبيوتر المحمولة ، وكلها منسقة من خلال تقنية blockchain. تشمل رؤية Together's الوصول العادل إلى الذكاء الاصطناعي والحوسبة التي تعد بأن يكون لها تأثير تحويلي في هذا المجال.
(2)بيتسور
تسعى Bittensor إلى ريادة تطوير شبكات الذكاء الاصطناعي اللامركزية ، مع التركيز بشكل أساسي على زيادة أوراكل بيانات العقود الذكية. تستفيد هذه التقنية المتطورة من blockchain لإنشاء إطار عمل آمن وفعال ولامركزي لأخذ بيانات العالم الحقيقي وتسليمها إلى العقود الذكية. يعمل نهج Oracle اللامركزي الفريد من Bittensor على تحسين دقة وسرعة وموثوقية خلاصات البيانات بشكل كبير ، مما يجعلها لاعبا أساسيا عند تقاطع التشفير الذكاء الاصطناعي.
(3)عكاش网络
تعمل شبكة أكاش على تحويل الحوسبة السحابية من خلال سوقها اللامركزي ، مما يوفر بديلا ديناميكيا لمقدمي الخدمات السحابية التقليديين. يوفر للمستخدمين وصولا فعالا من حيث التكلفة ومرنا ومقاوما للرقابة إلى موارد الحوسبة. ما يجعل عكاش فريدا هو تأثيره المحتمل على الذكاء الاصطناعي. من خلال الحوسبة السحابية اللامركزية ، يفتح Akash الباب أمام مطوري الذكاء الاصطناعي للوصول إلى موارد قابلة للتطوير وآمنة وفعالة. هذا مهم بشكل خاص لأن الذكاء الاصطناعي يعتمد بشكل كبير على مجموعة واسعة من قوة الحوسبة. يدعم نهج عكاش اللامركزي المشاريع الذكاء الاصطناعي ، مما يجعلها لاعبين رئيسيين في تطوير التكنولوجيا الذكاء الاصطناعي.
(4)ريونيون协议
ينشئ بروتوكول Gensyn نظاما بيئيا لامركزيا لحوسبة التعلم الآلي. يمكن البروتوكول الذكاء الاصطناعي الباحثين والممارسين من توزيع أعباء عمل الحوسبة الخاصة بهم بسلاسة. بينما يساهم المحلل بموارد الحوسبة الخاصة به ، مما يسمح بالوصول إلى أجهزة عالية الأداء للتدريب والاستدلال ، يضمن veryfier دقة واكتمال المهمة الذكاء الاصطناعي ، وهو أمر ضروري للحفاظ على مصداقية النموذج الذكاء الاصطناعي. بالإضافة إلى ذلك ، تعطي Gensyn الأولوية لأمن الخصوصية من خلال توفير طرق مثل طبقة تعيين آمنة وتشفير بيانات التدريب لحماية المعلومات الحساسة في التطبيقات الذكاء الاصطناعي. إن الطبيعة اللامركزية للبروتوكول وقابلية التوسع الفعالة وإمكانية الوصول العالمية تضفي الطابع الديمقراطي على الذكاء الاصطناعي ، مما يجعلها أكثر سهولة وفعالية من حيث التكلفة للمستخدمين.
(5)نيكزس الذكاء الاصطناعي
تعد Nexus الذكاء الاصطناعي في طليعة التمكين المالي ، حيث تستفيد من خوارزميات الذكاء الاصطناعي المتقدمة لتزويد المستثمرين برؤى لا مثيل لها حول اتجاهات السوق. ما يميز Nexus الذكاء الاصطناعي هو التزامها الثابت باللامركزية ، مما يضمن احتفاظ المستثمرين بالسيطرة الكاملة على أصولهم من المخاطر المرتبطة بالبورصات المركزية. أحد العروض المبتكرة للمنصة هو سوق NFT المتطور المدعوم بالذكاء الاصطناعي لتعزيز التسعير والاكتشاف والمصادقة وتوزيع المكافآت على المستثمرين. بالإضافة إلى ذلك ، يوفر Telegram الذكاء الاصطناعي Bot ، المدعوم من GPT-3 ، المشورة المالية في الوقت الفعلي وتحليل السوق مجانا لجميع مستخدمي Telegram. تدعم Nexus الذكاء الاصطناعي أيضا قرارات الاستثمار المستنيرة من خلال تقارير Asset Intelligence ، مما يوفر رؤى شاملة حول أصول التشفير. من خلال الحلول التي تعمل بنظام الذكاء الاصطناعي مثل لوحات معلومات Staking وروبوتات الاستثمار الذكية ، تمكن Nexus الذكاء الاصطناعي المستخدمين من تشغيل السوق بثقة وتحقيق أهدافهم المالية بدقة وكفاءة.
(6) معامل المختبرات
أطلقت Modulus Labs حلا مبتكرا يهدف إلى دمج الذكاء الاصطناعي في تقنية blockchain. لقد أطلقوا أداة تعريف صفرية (ZK) مصممة خصيصا لتطبيقات الذكاء الاصطناعي ، مما يحل التحدي المتمثل في ضمان الوصول إلى الذكاء الاصطناعي المقاوم للعبث للتطبيقات اللامركزية (dApps). يمكن هذا الحل العقود الذكية من الاستفادة من قدرات الذكاء الاصطناعي القوية دون المساس بالمبادئ الأساسية للامركزية. تعمل Modulus بنشاط على إطلاق تطبيقات الذكاء الاصطناعي مهمة على منصة Ethereum من خلال التعاون مع شركاء مثل Upshot و Ion Protocol. بالإضافة إلى ذلك ، فهي مفتوحة المصدر ZKML prover للمجتمع الأوسع. تتصور Modulus مستقبلا يمكن أن تضمن فيه المساءلة المشفرة دمج الذكاء الاصطناعي في جميع القطاعات ، بما في ذلك التمويل والرعاية الصحية ، دون المساس بالأمن.
(7)تقديم 网络
شبكة Render عبارة عن نظام أساسي يوفر إمكانات عرض GPU اللامركزية. تمكن هذه الشبكة المبتكرة المستخدمين من توسيع نطاق مهام عرض GPU على مستوى العالم باستخدام عقد GPU عالية الأداء من خلال سوق قائم على blockchain لموارد حوسبة GPU الخاملة. تتمثل رؤية النظام الأساسي في إضفاء الطابع الديمقراطي على عرض سحابة GPU ، مما يجعلها أكثر كفاءة وقابلية للتطوير ومتاحة لإنشاء محتوى 3D من الجيل التالي. إنه يعالج التحديات المرتبطة بقابلية توسيع الشبكة ، والاستخدام الفعال للبنية التحتية ، وتحسين طاقة وحدة معالجة الرسومات ، وإدارة الحقوق الرقمية للوسائط الغامرة وتطبيقات الذكاء الاصطناعي. تعمل شبكة Render Network على تحويل استهلاك طاقة وحدة معالجة الرسومات إلى اقتصاد لامركزي لأصول 3D المترابطة ، مما يوفر حلولا للمطورين عبر الصناعات ، بما في ذلك الوسائط والواقع المعزز والواقع الافتراضي والألعاب والمزيد.
(8)طقوس
Ritual هي شركة تقف عند تقاطع التشفير والذكاء الاصطناعي وقد أحدثت ثورة في الطريقة التي ينشئ بها المطورون نماذج الذكاء الاصطناعي ويوزونها ويزيدونها. من خلال تسخير قوة التشفير ، توفر Ritual طبقة تنفيذ مفتوحة ومعيارية وسيادية الذكاء الاصطناعي. يربط شبكة موزعة من العقد بموارد الحوسبة ومنشئي النماذج ، مما يسمح للمبدعين باستضافة نماذج الذكاء الاصطناعي الخاصة بهم. في المقابل، يمكن للمستخدمين الوصول بسهولة إلى مجموعة واسعة من نماذج الذكاء الاصطناعي من خلال واجهة برمجة تطبيقات موحدة، مع الاستفادة من البنية التحتية للتشفير التي تضمن التكامل الحسابي والخصوصية. يمثل المنتج الأول للمنصة ، Infernet ، بداية مجموعة كاملة من البروتوكولات والأدوات المساعدة للمطورين والتطبيقات للتكامل بسلاسة مع Ritual والحصول على وصول غير مصرح به إلى نماذجهم وشبكة مزودي الحوسبة. تتمثل رؤية Ritual في أن تكون المحور الذكاء الاصطناعي في عالم web3 ، وقيادة الابتكار وإمكانية الوصول والديمقراطية في عالم الذكاء الاصطناعي.
6. خاتمة
إن التعاون بين الذكاء الاصطناعي والتشفير ليس فقط تقاربا بين التقنيات ، ولكنه أيضا تقارب في الاحتمالات. إنه يمثل مستقبلا تفكر فيه الآلات وتتعلم وتتاجر في بيئة لامركزية وآمنة. الطريق أمامنا مليء بالتحديات ، لكن كل تحد هو فرصة لولادة الابتكار والتقدم. يتمتع المبتكرون والمفكرون عند مفترق الطرق هذا بالقدرة على كتابة فصل يعيد تعريف العصر الرقمي. وبينما نمضي قدما، يجب أن نكون حذرين وحكماء وبعيدي النظر لضمان جني الفوائد أثناء التصدي للتحديات بذكاء، مما يؤدي في نهاية المطاف إلى تشكيل مستقبل أكثر إشراقا وتقدما من الناحية التكنولوجية للجميع.
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.
شريك Pantera: التشفير وحالات الاستخدام المدمجة الذكاء الاصطناعي والمشاريع الحالية
作者:Paul Veradittakit,Pantera Capital合伙人;翻译:金色财经xiaozou
مع استمرار الثورة الرقمية في تغيير عالمنا ، أعتقد أن هناك تقنيتين على وجه الخصوص لهما إمكانات تخريبية: الذكاء الاصطناعي (الذكاء الاصطناعي) والعملة المشفرة. صعد الذكاء الاصطناعي (الذكاء الاصطناعي) مؤخرا إلى طليعة الابتكار التكنولوجي من خلال محاكاة الوظائف المعرفية البشرية والقدرة على التعلم من البيانات. إن حجم التطبيقات الذكاء الاصطناعي ، من الرعاية الصحية إلى الترفيه ، هائل وتحويلي. بدعم من تقنية blockchain القوية ، تعد العملات المشفرة بمستقبل مالي لامركزي يمكن الأفراد ويبسط العمليات. يظهر الجمع بين الذكاء الاصطناعي والعملات المشفرة قوة كبيرة ، مما يشير إلى فجر عصر جديد من التكافل التكنولوجي.
1. مشاكل التشفير التي يمكن الذكاء الاصطناعي حلها
في حين أن العملات المشفرة أصبحت وسيلة ثورية للتداول والاستثمار ، إلا أنها لا تخلو من التحديات. تقلبات السوق هي مصدر قلق ملح للمستثمرين. يمكن لقدرة الذكاء الاصطناعي في تحليلات البيانات التدقيق في كميات كبيرة من البيانات التاريخية للتنبؤ بتقلبات الأسعار بدقة أكبر.
بالإضافة إلى ذلك ، مع اكتساب العملات المشفرة المزيد من التبني السائد ، يصبح الأمان أمرا بالغ الأهمية. الطبيعة اللامركزية لهذه العملات الرقمية تجعلها أكثر عرضة للاحتيال والقرصنة. يمكن تدريب نماذج التعلم الآلي على اكتشاف أنماط المعاملات الشاذة وتعزيز الدفاعات ضد الانتهاكات الأمنية المحتملة.
تعد قابلية التوسع وسرعة المعاملات من التحديات المهمة الأخرى في عالم التشفير. مع انضمام المزيد والمزيد من الأشخاص إلى شبكة blockchain ، تصبح المعاملات السريعة والسلسة ضرورية. تعمل خوارزميات الذكاء الاصطناعي المتقدمة على تحسين حركة مرور الشبكة ، مما يضمن تدفق البيانات بكفاءة وأوقات معاملات أسرع.
أخيرا ، يعد استهلاك الطاقة المرتبط بتعدين العملات المشفرة مصدر قلق عالمي. يمكن أن تلعب الذكاء الاصطناعي دورا رئيسيا في تحسين عملية التعدين ، وتقليل بصمة الطاقة ، وتمهيد الطريق لنظام بيئي تشفير أكثر استدامة.
2 ، حالات الاستخدام المتقاطع للتشفير و الذكاء الاصطناعي
(1) سوق الذكاء الاصطناعي اللامركزية: مزايا التشفير
في مجال الذكاء الاصطناعي ، حظيت منصات مثل Hugging Face باهتمام كبير لدورها في تعميم نماذج الذكاء الاصطناعي المدربة مسبقا. ومع ذلك ، فإن ظهور سوق الذكاء الاصطناعي مجزأة داخل مساحة التشفير قد أدخل بعدا جديدا للديمقراطية واللامركزية ، حتى خارج الجهود مفتوحة المصدر التي تبذلها المنصات التقليدية مثل GitHub ، بما في ذلك كود web3 والعقود الذكية.
لعبت Hugging Face ، كمكتبة رائعة من النماذج الذكاء الاصطناعي ، دورا رئيسيا في إضفاء الطابع الديمقراطي على نماذج الذكاء الاصطناعي المتطورة لجمهور واسع. يوفر نظاما أساسيا مركزيا حيث يمكن للمستخدمين الوصول إلى النماذج المدربة مسبقا ومشاركتها وضبطها. هذا يقلل بشكل كبير من حاجز دخول ممارسي ومطوري الذكاء الاصطناعي ، مما يمكنهم من الاستفادة من أحدث النماذج لمجموعة واسعة من مهام معالجة اللغة الطبيعية (NLP).
ومع ذلك ، فإن أسواق الذكاء الاصطناعي اللامركزية التي تعمل بالتشفير ، مثل تلك المبنية على تقنية blockchain ، تأخذ الديمقراطية واللامركزية إلى المستوى التالي. وفيما يلي التفاصيل:
الملكية والسيطرة الحقيقية: في قواعد التعليمات البرمجية التقليدية مثل Hugging Face ، بينما يتم إضفاء الطابع الديمقراطي على الوصول ، تظل السيطرة وملكية البنية التحتية والبيانات الأساسية مركزية. في المقابل ، تستخدم الأسواق القائمة على التشفير عادة شبكات blockchain اللامركزية ، مما يضمن توزيع التحكم بين المشاركين في الشبكة. يتمتع المستخدمون برأي في قرارات الإدارة ، مما يجعله نظاما بيئيا أكثر ديمقراطية ومدفوعا بالمجتمع.
الحوافز: يحتوي سوق التشفير على حوافز قائمة على الرموز تكافئ جهود المساهمين ، من مزودي البيانات إلى مطوري النماذج. هذا يحفز التعاون والابتكار ، مع ضمان التوزيع العادل للفوائد. في المقابل ، قد تفتقر المنصات التقليدية إلى هذه الحوافز المالية المباشرة ، مما يجعل منصات التشفير أكثر جاذبية للمشاركين.
خصوصية البيانات وأمانها: تضمن تقنية Blockchain مستوى عال من الشفافية مع الحفاظ على خصوصية البيانات من خلال تقنيات مثل إثباتات المعرفة الصفرية. يعالج هذا المخاوف بشأن خروقات البيانات ، وهو اعتبار رئيسي لتطبيقات الذكاء الاصطناعي. قد لا تقدم المنصات التقليدية نفس المستوى من ضمانات الخصوصية.
قابلية التشغيل البيني: غالبا ما يتم إنشاء الأسواق القائمة على العملات المشفرة بناء على معايير blockchain ويتم تصميمها مع وضع قابلية التشغيل البيني في الاعتبار. وهذا يعني أنه يمكن دمج النماذج والخدمات الذكاء الاصطناعي بسلاسة مع مجموعة متنوعة من التطبيقات القائمة على blockchain والعقود الذكية والتطبيقات اللامركزية (dApps) لتشكيل نظام بيئي أكثر ترابطا.
بشكل أساسي ، في حين أن منصات مثل Hugging Face قد خطت خطوات كبيرة في إضفاء الطابع الديمقراطي على نماذج الذكاء الاصطناعي ، فإن أسواق الذكاء الاصطناعي اللامركزية التي تعمل بالتشفير مبنية على رأس ذلك من خلال الجمع بين لامركزية blockchain والملكية الحقيقية والحوافز القائمة على الرمز. هذه الديمقراطية المتزايدة واللامركزية لديها القدرة على إعادة تشكيل المشهد الذكاء الاصطناعي من خلال تعزيز التعاون والابتكار وتوزيع أكثر إنصافا للفوائد بين المشاركين.
(2) العقود الذكية المحسنة الذكاء الاصطناعي:
يتم ترميز العقود الذكية التقليدية مسبقا بشروط محددة. من خلال التكامل مع الذكاء الاصطناعي ، يمكن أن تكون هذه العقود قابلة للتكيف ، وتستجيب ديناميكيا للبيانات والظروف الخارجية ، مما يتيح تطبيقات لامركزية أكثر كفاءة وتنوعا.
لنلق نظرة على مثال أكثر عملية.
تخيل منصة تأمين لامركزية تعتمد على تقنية blockchain التي توفر للمزارعين بوالص تأمين متعلقة بالطقس. تعتمد عقود التأمين التقليدية على شروط محددة مسبقا ومعالجة المطالبات يدويا ، وهي عملية يمكن أن تكون بطيئة وعرضة للنزاعات. في هذه الحالة ، ستدخل العقود الذكية المحسنة الذكاء الاصطناعي حيز التنفيذ وتحدث ثورة في صناعة التأمين.
تم تصميم العقود الذكية للتفاعل مع مصادر البيانات الخارجية ، مثل واجهات برمجة تطبيقات الطقس ، للحصول على بيانات الطقس في الوقت الفعلي للمنطقة المؤمن عليها. تم دمج نموذج الذكاء الاصطناعي في العقد الذكي لتحليل بيانات الطقس باستمرار. يتم تدريب نموذج الذكاء الاصطناعي هذا على تحديد الظروف الجوية السيئة ، مثل الجفاف أو الفيضانات ، التي قد تؤثر على المحاصيل المؤمن عليها.
تقليديا ، يتم إصلاح أقساط التأمين وتتم معالجة المطالبات بعد الحدث. في هذا العقد الذكي المحسن الذكاء الاصطناعي ، يتم تعديل الأقساط ديناميكيا بناء على تقييم الذكاء الاصطناعي في الوقت الفعلي للظروف الجوية. إذا اكتشف الذكاء الاصطناعي وجود مخاطر عالية للطقس القاسي الذي يمكن أن يضر بالمحاصيل ، تعديل أقساط السياسات المتأثرة تلقائيا صعودا لتعكس المخاطر المتزايدة. على العكس من ذلك ، عندما يتنبأ الذكاء الاصطناعي بالظروف الجوية المواتية ، قد يتم تخفيض أقساط التأمين ، مما يحفز المزيد من المزارعين على شراء التأمين.
إذا اكتشف نموذج الذكاء الاصطناعي ظروفا جوية قاسية (مثل الجفاف المستمر) تفي بمعايير الدفع المحددة مسبقا ، فإنه يؤدي إلى دفع تعويضات تلقائية لحامل الوثيقة المتأثر. يراقب الذكاء الاصطناعي ما إذا كانت المطالبات تقدم بسرعة ، مما يقلل من الحاجة إلى معالجة المطالبات يدويا والتأخيرات المرتبطة بها.
(3) تحليل البيانات على السلسلة: الاستفادة من التعلم الآلي
تعد Blockchain ، بكميتها الهائلة من بيانات المعاملات ، منجم ذهب لعلماء البيانات وعشاق التعلم الآلي. تعمل شركات مثل CertiK و TokenMetrics على تسخير قوة أدوات التعلم الآلي لاستخلاص رؤى قيمة من هذه البيانات لتعزيز الأمان وتحسين استراتيجيات الاستثمار وتحسين كفاءة blockchain في جميع المجالات.
(4) مشاركة GPU اللامركزية: تمكين الذكاء الاصطناعي وكسب العملة المشفرة
تعد مشاركة وحدة معالجة الرسومات اللامركزية مفهوما جديدا تماما أحدث ثورة في طريقة استخدام موارد الحوسبة في مجتمع الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي. بنفس الطريقة التي يفسد بها Filecoin تخزين البيانات من خلال تحفيز المستخدمين على مشاركة مساحة التخزين غير المستخدمة ، تعتمد مشاركة GPU اللامركزية على مبدأ مماثل.
تعد وحدات معالجة الرسومات (GPUs) ضرورية للتدريب وضبط نماذج التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي المعقدة. تتطلب هذه العمليات الكثير من قوة الحوسبة ، وهي عملية تستغرق وقتا طويلا وتستهلك الكثير من الموارد على جهاز كمبيوتر شخصي. من خلال المساهمة بوحدة معالجة الرسومات الخاصة بك في شبكة مشاركة GPU لامركزية ، يمكنك المساهمة بموارد الحوسبة الخاصة بك في مجموعة أكبر يمكن لأي شخص الوصول إليها. في المقابل ، ستتم مكافأتك بعملة مشفرة. يسمح هذا النموذج للأفراد والمؤسسات بالوصول إلى موارد GPU عالية الأداء دون الحاجة إلى الاستثمار مقدما في الأجهزة المخصصة أو الاعتماد على الخدمات السحابية المركزية. إنه يضفي الطابع الديمقراطي على استخدام ميزات GPU ، مما يجعلها أكثر شمولا وفعالية من حيث التكلفة لعشاق الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي.
تدور اقتصاديات الوحدة في شبكة مشاركة GPU اللامركزية حول مكافآت العملة المشفرة. عندما تقوم بإقراض وحدة معالجة الرسومات الخاصة بك إلى الشبكة ، فإنك تحصل على الرموز المميزة كتعويض.
يعتمد عدد الرموز المميزة التي تكسبها على عدة عوامل ، بما في ذلك قوة الحوسبة لوحدة معالجة الرسومات ، ومدة المساهمة ، وطلب الشبكة على موارد وحدة معالجة الرسومات.
غالبا ما تحتوي منصات مشاركة GPU اللامركزية على هياكل مكافآت شفافة ومحددة مسبقا لضمان المشاركة العادلة والمتوقعة.
بشكل عام ، لا تمنح مشاركة GPU اللامركزية الأفراد والمؤسسات إمكانية الوصول إلى موارد الحوسبة القوية اللازمة لمهام الذكاء الاصطناعي فحسب ، بل تسمح أيضا لمالكي GPU باستثمار أجهزتهم بشكل فعال. إنه نموذج مربح للجانبين يعزز التعاون والفعالية من حيث التكلفة وإمكانية الوصول داخل النظم الإيكولوجية الذكاء الاصطناعي وML.
(5) نموذج رمز RLHF: ربط الذكاء الاصطناعي والحوافز
يوفر نموذج الرمز المميز للتعلم المعزز القائم على التغذية الراجعة البشرية (RLHF) تقاطعا مثيرا للاهتمام بين الذكاء الاصطناعي والحوافز القائمة على الرمز. هذا المفهوم فعال بشكل خاص في القطاعات المتخصصة حيث قد لا تعمل الحوافز المالية التقليدية. ويرد أدناه شرح كامل:
في نموذج رمز RLHF ، تدور الفكرة الرئيسية حول استخدام مكافآت الرمز المميز لتحفيز المستخدمين البشريين على تقديم ملاحظات قيمة وتدريب لنظام الذكاء الاصطناعي. تخيل نظاما الذكاء الاصطناعي يحتاج إلى تدريب على مهمة محددة ، مثل الإشراف على المحتوى على منصة وسائط اجتماعية.
تقليديا ، غالبا ما يتطلب التدريب الذكاء الاصطناعي النماذج توظيف مدربين بشريين لتسمية البيانات أو ضبط الخوارزميات ، وهي عملية يمكن أن تكون كثيفة الاستخدام للموارد. ومع ذلك ، يقدم نموذج رمز RLHF نهجا أكثر ابتكارا. يشجعون المستخدمين على المشاركة بنشاط في نظام الذكاء الاصطناعي والحصول على تعليقات من خلال مكافأتهم بالرموز المميزة لمساهماتهم.
على سبيل المثال ، تعد شركة Amazon Mechanical Turk (MTurk) منصة تعهيد جماعي معروفة حيث يتقاضى الأشخاص رواتبهم لإكمال المهام الصغيرة. في نموذج رمز RLHF ، يعمل المستخدمون بشكل أساسي ك "مدربين الذكاء الاصطناعي" ، حيث يقدمون ملاحظات مشابهة لمكتملي مهام MTurk الذين يؤدون المهام للحصول على أموال. الفرق الرئيسي هو أنه في نموذج رمز RLHF ، يتلقى المستخدمون الرموز المميزة كمكافأة بدلا من العملة التقليدية. هذه الرموز لها قيمة جوهرية في النظام البيئي ، مما يفتح الطريق لفائدتها ، مثل شراء المحتوى الذي تم إنشاؤه الذكاء الاصطناعي أو الوصول إلى خدمات الذكاء الاصطناعي المتقدمة. لا يعمل نظام الحوافز القائم على الرمز المميز هذا على تبسيط العملية المالية للتدريب الذكاء الاصطناعي فحسب ، بل يعزز أيضا نظاما بيئيا ديناميكيا يتعاون فيه المستخدمون بنشاط لتعزيز أنظمة الذكاء الاصطناعي.
3. مخاوف بشأن تقارب الذكاء الاصطناعي والعملات المشفرة
في حين أن الجمع بين الذكاء الاصطناعي والعملات المشفرة يحمل وعدا كبيرا ، إلا أنه يجلب معه أيضا مجموعة من التحديات الخاصة به. غالبا ما يشار إلى نماذج الذكاء الاصطناعي ، وخاصة نماذج التعلم العميق ، باسم "الصناديق السوداء" بسبب عتامتها. يمكن أن يؤدي الجمع بين هذا التعتيم وشفافية blockchain إلى إثارة مخاوف بشأن المساءلة والثقة. تعد معالجة هذه المشكلات أمرا بالغ الأهمية لبناء بيئة آمنة وموثوقة عند تقاطع هذه التقنيات.
بالإضافة إلى ذلك ، تصبح الاعتبارات الأخلاقية حاسمة. مع نشر خوارزميات الذكاء الاصطناعي مفتوحة المصدر على الشبكات اللامركزية ، لا بد أن تنشأ القضايا المتعلقة بالمسؤولية والتعويض في حالة حدوث نتائج سلبية غير مقصودة. إن تحقيق التوازن الصحيح بين الابتكار والمسؤولية الأخلاقية يمثل تحديا مستمرا يتطلب دراسة متأنية.
التحدي الآخر هو خصوصية البيانات. قد يكون تحقيق التوازن بين احتياجات الشفافية وخصوصية البيانات في blockchain أمرا صعبا في بعض التطبيقات الذكاء الاصطناعي. يعد الحفاظ على الروح اللامركزية ل blockchain مع ضمان الامتثال لقواعد مثل الناتج المحلي الإجمالي تحديا فريدا يتطلب حلولا مبتكرة.
4. آفاق المستقبل
مع استمرار نضج الذكاء الاصطناعي والتشفير ، من المتوقع أن يؤدي التقارب بين الاثنين إلى تطبيقات غير مسبوقة.
(1) zkML (التعلم الآلي صفر المعرفة):
تتمثل إحدى الميزات الأساسية ل zkML في قدرته على إثبات النتائج التي ينتجها نموذج معين للتعلم الآلي دون الكشف عن تفاصيل النموذج ، مما يفتح إمكانيات جديدة لمعالجة البيانات بشكل آمن وشفاف. يفتح zkML الباب أمام التطبيقات المبتكرة للمؤسسات الكبيرة ، بما في ذلك:
(2) أصالة المحتوى الذي تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي:
من المتوقع أن يؤدي التحقق من صحة المحتوى الذي تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي من خلال تقنية blockchain إلى إعادة تشكيل إنشاء المحتوى وتوزيعه. يعالج هذا الابتكار قضية ملحة في العصر الرقمي ، حيث يمكن الذكاء الاصطناعي تقليد المحتوى الذي ينشئه الإنسان بشكل مقنع ، مما يؤدي إلى مخاوف بشأن المعلومات الخاطئة والملكية الفكرية والثقة في الوسائط الرقمية. من خلال ترسيخ أصالة المحتوى على blockchain - دفتر الأستاذ الموزع الشفاف والمقاوم للعبث - يمكن للمستهلكين والمبدعين والمؤسسات تحديد مصدر وسلامة المحتوى الرقمي بسهولة. لا يساعد هذا فقط في اكتشاف التزييف العميق الضار والمحتوى الاحتيالي والتخفيف من حدته ، ولكنه يحمي أيضا الملكية الفكرية للمبدعين ويوفر للمستهلكين مصدرا موثوقا للمعلومات. على سبيل المثال ، يمكن أن تثبت blockchain شرعية الخطب السياسية أو أدلة الفيديو في الإجراءات القانونية ، مما يخفف من مخاطر المعلومات الخاطئة ويضمن المساءلة. في الصناعات الإبداعية ، يمكنه تتبع إنشاء وملكية الأعمال الموسيقية ، مما يضمن منح الفنانين الثقة والتعويض الذي يستحقونه. في مجال التعليم ، يمكنه التحقق من تأليف الأعمال الأكاديمية ، ومنع الانتحال ، والحفاظ على النزاهة الأكاديمية. في مجال الصحافة ، يمكنه التحقق من المقالات الإخبارية ومساعدة القراء على التمييز بين الأخبار الحقيقية والمحتوى الذي يتم إنشاؤه الذكاء الاصطناعي. بشكل أساسي ، يتجاوز استخدام blockchain للتحقق من صحة المحتوى الذي تم إنشاؤه الذكاء الاصطناعي التكنولوجيا - فهو يدعم الجدارة بالثقة والشفافية وسلامة المحتوى الرقمي في عصر الذكاء الاصطناعي ، وإعادة تشكيل الطريقة التي يتم بها إنشاء المعلومات واستهلاكها والوثوق بها ، مع مواجهة تحديات العالم الحقيقي.
(3) ضمان الخصوصية والأمان:
أحد التحديات الملحة التي تواجه الشركات اليوم هو عدم اليقين بشأن كيفية معالجة البيانات عند مشاركة بياناتها الخاصة مع منصات الذكاء الاصطناعي مثل OpenAI. هذا هو المكان الذي تنشأ فيه مشكلات خصوصية البيانات ، بما في ذلك ما إذا كانت البيانات تستخدم للتدريب ، ومن يمكنه الوصول إلى البيانات ، وما إذا كانت البيانات آمنة طوال العملية الحسابية. في حين أن النماذج المحلية ، والخدمات السحابية مثل Azure ، والحلول غير blockchain مثل الاتفاقيات القانونية موجودة ، فإن blockchain لها مزايا فريدة في توفير سجل شفاف ومقاوم للعبث لتفاعلات البيانات. يسمح للشركات بالتحقق من أن بياناتها تظل غير قابلة للقراءة أثناء الحساب ، مما يوفر درجة أعلى من الثقة في خصوصية البيانات وأمانها. هذا الضمان ضروري للصناعات التي تتعامل مع المعلومات الحساسة ، مثل الرعاية الصحية أو التمويل ، حيث تكون سرية البيانات أمرا بالغ الأهمية.
بشكل أساسي ، يمكن أن تساعد قدرة blockchain على إنشاء دفتر أستاذ غير قابل للتغيير الشركات في الحفاظ على التحكم في بياناتها وضمان الحفاظ على خصوصية البيانات وأمانها أثناء التفاعلات مع أنظمة الذكاء الاصطناعي ، مما يمنح الشركات راحة البال والامتثال لقواعد حماية البيانات.
5. المشاريع القائمة
كانت مجموعة من المشاريع ذات الرؤية رائدة في الجمع بين التشفير والذكاء الاصطناعي.
(1)Together.ai
تتمثل مهمة Together's في إحداث ثورة في عالم الذكاء الاصطناعي من خلال بناء منصة سحابية لامركزية مفتوحة المصدر تلبي نماذج الصناديق الكبيرة. لقد قاموا ببناء منصة سحابية لامركزية كبيرة مخصصة للبحث الذكاء الاصطناعي ، مع العديد من النماذج المفتوحة عليها ، مثل Bloom و OPT و T0pp و GPT-J و Stable Diffusion. ينصب التركيز الرئيسي لعملهم البحثي على إنشاء بدائل يمكن الوصول إليها لأنظمة الذكاء الاصطناعي مغلقة المصدر ، مع تعميق فهمنا لأداء هذه النماذج. من خلال نهج رؤيوي ، تهدف Together إلى بناء كمبيوتر عملاق لامركزي يربط بسلاسة السحابة العالمية والبنية التحتية للتعدين وأجهزة الألعاب وأجهزة الكمبيوتر المحمولة ، وكلها منسقة من خلال تقنية blockchain. تشمل رؤية Together's الوصول العادل إلى الذكاء الاصطناعي والحوسبة التي تعد بأن يكون لها تأثير تحويلي في هذا المجال.
(2)بيتسور
تسعى Bittensor إلى ريادة تطوير شبكات الذكاء الاصطناعي اللامركزية ، مع التركيز بشكل أساسي على زيادة أوراكل بيانات العقود الذكية. تستفيد هذه التقنية المتطورة من blockchain لإنشاء إطار عمل آمن وفعال ولامركزي لأخذ بيانات العالم الحقيقي وتسليمها إلى العقود الذكية. يعمل نهج Oracle اللامركزي الفريد من Bittensor على تحسين دقة وسرعة وموثوقية خلاصات البيانات بشكل كبير ، مما يجعلها لاعبا أساسيا عند تقاطع التشفير الذكاء الاصطناعي.
(3)عكاش网络
تعمل شبكة أكاش على تحويل الحوسبة السحابية من خلال سوقها اللامركزي ، مما يوفر بديلا ديناميكيا لمقدمي الخدمات السحابية التقليديين. يوفر للمستخدمين وصولا فعالا من حيث التكلفة ومرنا ومقاوما للرقابة إلى موارد الحوسبة. ما يجعل عكاش فريدا هو تأثيره المحتمل على الذكاء الاصطناعي. من خلال الحوسبة السحابية اللامركزية ، يفتح Akash الباب أمام مطوري الذكاء الاصطناعي للوصول إلى موارد قابلة للتطوير وآمنة وفعالة. هذا مهم بشكل خاص لأن الذكاء الاصطناعي يعتمد بشكل كبير على مجموعة واسعة من قوة الحوسبة. يدعم نهج عكاش اللامركزي المشاريع الذكاء الاصطناعي ، مما يجعلها لاعبين رئيسيين في تطوير التكنولوجيا الذكاء الاصطناعي.
(4)ريونيون协议
ينشئ بروتوكول Gensyn نظاما بيئيا لامركزيا لحوسبة التعلم الآلي. يمكن البروتوكول الذكاء الاصطناعي الباحثين والممارسين من توزيع أعباء عمل الحوسبة الخاصة بهم بسلاسة. بينما يساهم المحلل بموارد الحوسبة الخاصة به ، مما يسمح بالوصول إلى أجهزة عالية الأداء للتدريب والاستدلال ، يضمن veryfier دقة واكتمال المهمة الذكاء الاصطناعي ، وهو أمر ضروري للحفاظ على مصداقية النموذج الذكاء الاصطناعي. بالإضافة إلى ذلك ، تعطي Gensyn الأولوية لأمن الخصوصية من خلال توفير طرق مثل طبقة تعيين آمنة وتشفير بيانات التدريب لحماية المعلومات الحساسة في التطبيقات الذكاء الاصطناعي. إن الطبيعة اللامركزية للبروتوكول وقابلية التوسع الفعالة وإمكانية الوصول العالمية تضفي الطابع الديمقراطي على الذكاء الاصطناعي ، مما يجعلها أكثر سهولة وفعالية من حيث التكلفة للمستخدمين.
(5)نيكزس الذكاء الاصطناعي
تعد Nexus الذكاء الاصطناعي في طليعة التمكين المالي ، حيث تستفيد من خوارزميات الذكاء الاصطناعي المتقدمة لتزويد المستثمرين برؤى لا مثيل لها حول اتجاهات السوق. ما يميز Nexus الذكاء الاصطناعي هو التزامها الثابت باللامركزية ، مما يضمن احتفاظ المستثمرين بالسيطرة الكاملة على أصولهم من المخاطر المرتبطة بالبورصات المركزية. أحد العروض المبتكرة للمنصة هو سوق NFT المتطور المدعوم بالذكاء الاصطناعي لتعزيز التسعير والاكتشاف والمصادقة وتوزيع المكافآت على المستثمرين. بالإضافة إلى ذلك ، يوفر Telegram الذكاء الاصطناعي Bot ، المدعوم من GPT-3 ، المشورة المالية في الوقت الفعلي وتحليل السوق مجانا لجميع مستخدمي Telegram. تدعم Nexus الذكاء الاصطناعي أيضا قرارات الاستثمار المستنيرة من خلال تقارير Asset Intelligence ، مما يوفر رؤى شاملة حول أصول التشفير. من خلال الحلول التي تعمل بنظام الذكاء الاصطناعي مثل لوحات معلومات Staking وروبوتات الاستثمار الذكية ، تمكن Nexus الذكاء الاصطناعي المستخدمين من تشغيل السوق بثقة وتحقيق أهدافهم المالية بدقة وكفاءة.
(6) معامل المختبرات
أطلقت Modulus Labs حلا مبتكرا يهدف إلى دمج الذكاء الاصطناعي في تقنية blockchain. لقد أطلقوا أداة تعريف صفرية (ZK) مصممة خصيصا لتطبيقات الذكاء الاصطناعي ، مما يحل التحدي المتمثل في ضمان الوصول إلى الذكاء الاصطناعي المقاوم للعبث للتطبيقات اللامركزية (dApps). يمكن هذا الحل العقود الذكية من الاستفادة من قدرات الذكاء الاصطناعي القوية دون المساس بالمبادئ الأساسية للامركزية. تعمل Modulus بنشاط على إطلاق تطبيقات الذكاء الاصطناعي مهمة على منصة Ethereum من خلال التعاون مع شركاء مثل Upshot و Ion Protocol. بالإضافة إلى ذلك ، فهي مفتوحة المصدر ZKML prover للمجتمع الأوسع. تتصور Modulus مستقبلا يمكن أن تضمن فيه المساءلة المشفرة دمج الذكاء الاصطناعي في جميع القطاعات ، بما في ذلك التمويل والرعاية الصحية ، دون المساس بالأمن.
(7)تقديم 网络
شبكة Render عبارة عن نظام أساسي يوفر إمكانات عرض GPU اللامركزية. تمكن هذه الشبكة المبتكرة المستخدمين من توسيع نطاق مهام عرض GPU على مستوى العالم باستخدام عقد GPU عالية الأداء من خلال سوق قائم على blockchain لموارد حوسبة GPU الخاملة. تتمثل رؤية النظام الأساسي في إضفاء الطابع الديمقراطي على عرض سحابة GPU ، مما يجعلها أكثر كفاءة وقابلية للتطوير ومتاحة لإنشاء محتوى 3D من الجيل التالي. إنه يعالج التحديات المرتبطة بقابلية توسيع الشبكة ، والاستخدام الفعال للبنية التحتية ، وتحسين طاقة وحدة معالجة الرسومات ، وإدارة الحقوق الرقمية للوسائط الغامرة وتطبيقات الذكاء الاصطناعي. تعمل شبكة Render Network على تحويل استهلاك طاقة وحدة معالجة الرسومات إلى اقتصاد لامركزي لأصول 3D المترابطة ، مما يوفر حلولا للمطورين عبر الصناعات ، بما في ذلك الوسائط والواقع المعزز والواقع الافتراضي والألعاب والمزيد.
(8)طقوس
Ritual هي شركة تقف عند تقاطع التشفير والذكاء الاصطناعي وقد أحدثت ثورة في الطريقة التي ينشئ بها المطورون نماذج الذكاء الاصطناعي ويوزونها ويزيدونها. من خلال تسخير قوة التشفير ، توفر Ritual طبقة تنفيذ مفتوحة ومعيارية وسيادية الذكاء الاصطناعي. يربط شبكة موزعة من العقد بموارد الحوسبة ومنشئي النماذج ، مما يسمح للمبدعين باستضافة نماذج الذكاء الاصطناعي الخاصة بهم. في المقابل، يمكن للمستخدمين الوصول بسهولة إلى مجموعة واسعة من نماذج الذكاء الاصطناعي من خلال واجهة برمجة تطبيقات موحدة، مع الاستفادة من البنية التحتية للتشفير التي تضمن التكامل الحسابي والخصوصية. يمثل المنتج الأول للمنصة ، Infernet ، بداية مجموعة كاملة من البروتوكولات والأدوات المساعدة للمطورين والتطبيقات للتكامل بسلاسة مع Ritual والحصول على وصول غير مصرح به إلى نماذجهم وشبكة مزودي الحوسبة. تتمثل رؤية Ritual في أن تكون المحور الذكاء الاصطناعي في عالم web3 ، وقيادة الابتكار وإمكانية الوصول والديمقراطية في عالم الذكاء الاصطناعي.
6. خاتمة
إن التعاون بين الذكاء الاصطناعي والتشفير ليس فقط تقاربا بين التقنيات ، ولكنه أيضا تقارب في الاحتمالات. إنه يمثل مستقبلا تفكر فيه الآلات وتتعلم وتتاجر في بيئة لامركزية وآمنة. الطريق أمامنا مليء بالتحديات ، لكن كل تحد هو فرصة لولادة الابتكار والتقدم. يتمتع المبتكرون والمفكرون عند مفترق الطرق هذا بالقدرة على كتابة فصل يعيد تعريف العصر الرقمي. وبينما نمضي قدما، يجب أن نكون حذرين وحكماء وبعيدي النظر لضمان جني الفوائد أثناء التصدي للتحديات بذكاء، مما يؤدي في نهاية المطاف إلى تشكيل مستقبل أكثر إشراقا وتقدما من الناحية التكنولوجية للجميع.