دمج Web3 و AI: إنشاء نموذج جديد للعالم الرقمي

في ظل موجة الرقمنة، تعتبر Web3 كنموذج جديد للإنترنت يتميز باللامركزية والانفتاح والشفافية، وتظهر فرصة طبيعية للاندماج مع تقنيات الذكاء الاصطناعي. لا يقتصر هذا الجمع على تجاوز العديد من التحديات التي تواجه تطوير الذكاء الاصطناعي في إطار الهياكل المركزية التقليدية، بل يمكنه أيضًا ضخ قوة ذكية في نظام Web3 البيئي، مما يعزز من بناء البنية التحتية للإنترنت من الجيل التالي.

مدفوع بالبيانات: الأساس المتين بين الذكاء الاصطناعي وWeb3

البيانات كقوة دافعة رئيسية لتطور الذكاء الاصطناعي، تحدد دقة وموثوقية النماذج. ومع ذلك، فإن الحصول على البيانات واستخدامها في النماذج التقليدية المركزية يعاني من مشاكل مثل التكاليف المرتفعة، احتكار الموارد ومخاطر الخصوصية. تقدم Web3 حلاً من خلال نموذج البيانات اللامركزي:

• منصة جمع البيانات اللامركزية تسمح للمستخدمين ببيع الموارد الشبكية غير المستخدمة، وتوفير بيانات حقيقية وعالية الجودة لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي.
• منصة تعتمد على نموذج "كسب من خلال التعيين" لتحفيز العمال في جميع أنحاء العالم على المشاركة في وضع العلامات على البيانات، وجمع الخبرات المتخصصة.
• منصة تداول بيانات البلوكشين توفر بيئة تداول شفافة للطرفين المعنيين بالبيانات، مما يعزز الابتكار ومشاركة البيانات.

على الرغم من ذلك، لا تزال عملية الحصول على بيانات العالم الحقيقي تواجه تحديات تتعلق بجودة غير متساوية وصعوبة في المعالجة. تظهر البيانات الاصطناعية كتكملة، إمكانيات هائلة في مجالات مثل القيادة الذاتية وتجارة الأسواق المالية.

حماية الخصوصية: الدور الرئيسي للتشفير المتجانس بالكامل

في عصر البيانات المدفوعة، أصبحت حماية الخصوصية محور التركيز العالمي. تتيح تقنية التشفير الكامل المتماثل (FHE) إجراء الحسابات مباشرة على البيانات المشفرة دون الحاجة إلى فك التشفير، مما يوفر حماية قوية لحسابات الخصوصية في الذكاء الاصطناعي. وهذا يمكّن قوة معالجة وحدات معالجة الرسوميات (GPU) من تنفيذ مهام تدريب النماذج والاستدلال دون التعامل مع البيانات الأصلية، مما يوفر مزايا كبيرة لشركات الذكاء الاصطناعي:

• حماية الأسرار التجارية مع فتح خدمات واجهة برمجة التطبيقات بأمان.
• تشفير البيانات والنماذج طوال دورة التعلم الآلي لمنع تسرب البيانات.
• كمكمل لتعلم الآلة بدون معرفة (ZKML)، يركز على إجراء الحسابات على البيانات المشفرة للحفاظ على خصوصية البيانات.

ثورة قوة الحوسبة: حسابات الذكاء الاصطناعي في الشبكات اللامركزية

تزايد التعقيد السريع لأنظمة الذكاء الاصطناعي أدى إلى زيادة كبيرة في الطلب على القدرة الحاسوبية، في حين أن نقص استخدام وحدات معالجة الرسومات (GPU) على مستوى العالم ونقص الرقائق exacerbated مشاكل إمداد القدرة الحاسوبية. وقد نشأت الشبكات اللامركزية للقدرة الحاسوبية، من خلال تجميع الموارد غير المستخدمة لوحدات معالجة الرسومات العالمية، لتوفير سوق قدرة حاسوبية فعالة من حيث التكلفة لشركات الذكاء الاصطناعي.

• يمكن لطرف الطلب على قوة الحوسبة نشر مهام الحوسبة على الشبكة.
• يتم تخصيص المهام لعقد التعدين التي تساهم بقوة الحوسبة.
• يقوم المعدنون بتنفيذ المهام وتقديم النتائج، وبعد التحقق منها يحصلون على مكافآت.

لا تعزز هذه النموذج كفاءة استخدام الموارد فحسب، بل تكسر أيضًا الاحتكار، وتخفض من عتبة التطبيق، مما يوفر دعمًا قويًا لتطوير وتطبيق تقنيات الذكاء الاصطناعي.

البنية التحتية الفيزيائية اللامركزية: تمكين Web3 للذكاء الاصطناعي على الحافة

تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي الهامشي تقوم بنقل القدرة الحسابية إلى مصادر البيانات، مما يحقق معالجة فورية ومنخفضة الكمون، مع حماية خصوصية المستخدمين. في مجال Web3، يتناغم هذا المفهوم مع البنية التحتية المادية اللامركزية (DePIN). تقوم DePIN بتعزيز حماية خصوصية المستخدم من خلال معالجة البيانات محليًا، مما يقلل من مخاطر تسرب البيانات، وتستفيد من آلية اقتصاد الرموز لتحفيز العقد على توفير موارد الحوسبة، لبناء نظام بيئي مستدام.

إصدار النموذج الأولي: نموذج جديد لإصدار نماذج الذكاء الاصطناعي

تقدم فكرة إصدار النموذج الأولي (IMO) دعماً مبتكراً للتمويل وطرق مشاركة القيمة لنماذج الذكاء الاصطناعي مفتوحة المصدر. من خلال توكين نموذج الذكاء الاصطناعي، تحل IMO مشكلة عدم قدرة المطورين على تحقيق عائد مستمر من الاستخدام اللاحق للنموذج في النماذج التقليدية. تعزز هذه الطريقة الشفافية والثقة، وتشجع على التعاون المفتوح، مما يضيف زخمًا إلى التنمية المستدامة لتقنية الذكاء الاصطناعي.

وكيل الذكاء الاصطناعي: عصر جديد من تجربة التفاعل

يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي أن يدركوا البيئة، ويفكروا بشكل مستقل، ويتخذوا إجراءات لتحقيق الأهداف. بدعم من نماذج اللغة الكبيرة، يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي أن يفهموا اللغة الطبيعية، ويخططوا للقرارات، وينفذوا مهامًا معقدة. كمساعِدين افتراضيين، يتعلمون التفضيلات من خلال التفاعل مع المستخدمين، ويقدمون حلولًا مخصصة، بل يمكنهم حتى حل المشكلات بشكل مستقل دون توجيهات واضحة.

مع التحسين التدريجي للبنية التحتية لدمج Web3 و AI ، لدينا ما يبرر توقع أن هذا الجمع سيولد مجموعة من نماذج الأعمال والخدمات المبتكرة ، ويفتح عصرًا جديدًا في العالم الرقمي.