الذكاء الاصطناعي اللامركزي: المستقبل الذكي المدفوع بالبلوكتشين
لقد أصبحت تقنيات الذكاء الاصطناعي جزءًا لا يتجزأ من حياتنا اليومية، بدءًا من تحليل الوثائق بسرعة، إلى العصف الذهني الإبداعي، وصولاً إلى تجارب الترفيه المخصصة، كل شيء مشمول. ومع ذلك، على الرغم من أن الذكاء الاصطناعي جلب العديد من الفوائد، إلا أنه أثار مجموعة من القضايا الخطيرة.
حالياً، تسيطر عدد من الشركات التكنولوجية الكبرى على النماذج الأكثر تقدماً واستخداماً على نطاق واسع في الذكاء الاصطناعي، حيث إن آلية عملها الداخلية غير شفافة. نحن نعرف القليل جداً عن مصادر بيانات التدريب لهذه النماذج، وعملية اتخاذ القرار، والجهات المستفيدة من التحديثات، وغيرها من المعلومات الأساسية. غالباً ما لا يحصل المبدعون على الاعتراف والمكافآت التي يستحقونها، بينما يمكن أن تتسلل التحيزات بهدوء إلى داخلها. وما يثير القلق أكثر هو أن هذه الأدوات التي تشكل مستقبلنا تعمل في الظل، مما يفتقر إلى الرقابة العامة.
إن هذه الأسباب هي التي دفعت الناس إلى الشعور بالقلق تجاه نمط تطوير الذكاء الاصطناعي الحالي. تتزايد المخاوف بشأن تسرب الخصوصية، وانتشار المعلومات المضللة، ونقص الشفافية، واحتكار تدريب الذكاء الاصطناعي وتوزيع العائدات من قبل عدد قليل من الشركات. هذه المخاوف دفعت نحو الطلب على أنظمة ذكاء اصطناعي أكثر شفافية، وتركز على حماية الخصوصية، وتشجع على المشاركة الواسعة.
ظهرت الذكاء الاصطناعي اللامركزي (DeAI) كحل جديد لمواجهة هذه المشكلات. تعمل هذه الأنظمة على توزيع البيانات والحوسبة وحقوق الحوكمة، مما يجعل تشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي أكثر مسؤولية وشفافية وشمولية. في هذا النموذج، يمكن للمساهمين الحصول على عوائد عادلة، بينما يمكن للمجتمع أن يقرر معًا اتجاه تطوير هذه الأدوات القوية.
اللامركزية AI与传统 AI的区别
عادة ما تستخدم أنظمة الذكاء الاصطناعي التقليدية بنية مركزية، حيث تتحمل شركة واحدة مسؤولية جمع البيانات، وتدريب النماذج، والتحكم في المخرجات. في هذا النموذج، من الصعب على الجمهور المشاركة أو مراقبة تشغيل النظام، كما لا يعرف المستخدمون كيفية بناء النموذج أو التحيزات المحتملة.
بالمقارنة، تتبنى الذكاء الاصطناعي اللامركزي نهجًا مختلفًا تمامًا. في هذا النموذج، يتم توزيع البيانات عبر العقد المختلفة للشبكة، ويتم إدارة النموذج بشكل مشترك من قبل المجتمع أو البروتوكول، وعملية التحديث شفافة ومفتوحة. يعتمد هذا النظام على التعاون العام، مع وجود قواعد واضحة وآليات تحفيز للمشاركة، بدلاً من التحكم من خلال صناديق سوداء غير شفافة.
خذ مثالاً، الذكاء الاصطناعي التقليدي يشبه متحفاً تديره مؤسسات خاصة. يمكنك زيارة المعروضات، وقد ترى حتى ظل بياناتك، لكن ليس لديك الحق في تحديد كيفية بناء المعرض، ولن تحصل على اعتراف أو مكافأة بسبب مساهمتك. عملية اتخاذ القرار غير شفافة، ومعظم العمليات خلف الكواليس غير معروفة.
بينما تبدو الذكاء الاصطناعي اللامركزي وكأنها معرض فني مفتوح تم إنشاؤه بشكل مشترك بواسطة مجتمع عالمي. يساهم الفنانون والمؤرخون والمواطنون العاديون بأفكارهم، ويتشاركون البيانات، ويشاركون في التخطيط. كل مساهمة قابلة للتتبع وشفافة، ويكافأ المشاركون على تحسين المعرض. تساعد هذه البنية في تعزيز حماية المستخدمين وزيادة المساءلة، وهو ما يعد من أكثر المشاكل إلحاحًا التي تحتاج إلى حل في مجال الذكاء الاصطناعي الحالي.
أهمية الذكاء الاصطناعي اللامركزي
التحكم المركزي في نماذج الذكاء الاصطناعي التقليدية أدى إلى العديد من المشكلات الخطيرة. عندما تمتلك عدد قليل من الشركات حقوق النماذج، فإنها تتحكم في محتوى تعلم النموذج، وسلوكياته، وإمكانية الوصول، مما قد يؤدي إلى المخاطر التالية:
تركيز السلطة المفرط: عدد قليل من الشركات تهيمن على اتجاه تطوير الذكاء الاصطناعي، مما يفتقر إلى الرقابة العامة.
تحيز الخوارزمية: قد تؤدي مصادر البيانات المحدودة ووجهات النظر إلى عدم إنصاف النظام وإقصائه.
فقدان المستخدمين للسيطرة: يساهم الناس بالبيانات لكنهم غير مخولين بتحديد استخدامها، ولا يمكنهم الحصول على العائدات المقابلة.
الابتكار مقيد: السيطرة المركزية تحد من تنوع النموذج ومساحة التجربة.
تفتح الذكاء الاصطناعي اللامركزي طرقًا جديدة لبناء أنظمة ذكاء اصطناعي أكثر شفافية وعدلاً وابتكارًا من خلال توزيع الملكية والسلطة. يمكن للمساهمين العالميين تشكيل النموذج معًا، مما يضمن أنه يعكس وجهات نظر أوسع. تلعب الشفافية دورًا حاسمًا في ذلك، حيث تعتمد العديد من أنظمة الذكاء الاصطناعي اللامركزية على مبادئ المصادر المفتوحة، مما يجعل الكود وطرق التدريب متاحة للجمهور، مما يسهل تدقيق النموذج، واكتشاف المشكلات، وبناء الثقة.
ومع ذلك، فإن الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر لا يعني اللامركزية. يمكن أن تكون النماذج مفتوحة المصدر لكنها لا تزال تعتمد على بنية تحتية مركزية، أو تفتقر إلى آليات حماية الخصوصية اللازمة. القاسم المشترك بينهما هو التأكيد على الشفافية، وإمكانية الوصول، والمشاركة المجتمعية. في الذكاء الاصطناعي اللامركزي، يمكن للمستخدمين المشاركة دون التخلي عن حقوق التحكم في البيانات، ومن المحتمل أن يساهموا بنشاط ويستفيدوا من ذلك. على الرغم من أن اللامركزية ليست حلاً سحرياً، إلا أنها توفر إمكانية بناء أنظمة ذكاء اصطناعي أكثر توافقاً مع المصلحة العامة وأقل تأثراً بالشركات الخاصة.
العمل في الذكاء الاصطناعي اللامركزي
اللامركزية AI استبدلت نمط التحكم المركزي، معتمدةً على نظام موزع لتدريب النماذج، وتحسينها، ونشرها. هذه الطريقة تتجنب نقاط الفشل الفردية، وتعزز الشفافية، وتشجع على مشاركة أوسع.
التقنيات الرئيسية التي تدعم اللامركزية للذكاء الاصطناعي تشمل:
التعلم الفيدرالي: يسمح لنماذج الذكاء الاصطناعي بتعلم البيانات على الأجهزة المحلية، دون الحاجة إلى رفع المعلومات الحساسة إلى الخادم المركزي، فقط مشاركة تحديثات النموذج.
الحوسبة الموزعة: توزيع مهام تدريب وتشغيل نموذج الذكاء الاصطناعي على عدة آلات في الشبكة، مما يزيد من السرعة والكفاءة وقابلية التوسع ومرونة النظام.
إثبات عدم المعرفة (ZKP): أداة تشفيرية قادرة على التحقق من صحة البيانات أو العمليات دون الكشف عن المحتوى المحدد، مما يضمن أمان وموثوقية الأنظمة الموزعة.
تقنية البلوكتشين توفر دعماً رئيسياً لأنظمة الذكاء الاصطناعي اللامركزية:
العقد الذكي: تنفيذ تلقائي للقواعد المحددة مسبقًا، مثل الدفع أو تحديث النموذج، دون الحاجة إلى تدخل بشري.
الأوركل: كجسر بين البلوكتشين والعالم الخارجي، يوفر مدخلات البيانات من العالم الحقيقي.
التخزين اللامركزي: يجعل بيانات التدريب وملفات النموذج مخزنة بشكل موزع في الشبكة، مما يعزز مقاومة التلاعب وقدرة مقاومة الرقابة.
مزايا اللامركزية AI
اللامركزية AI ليست مجرد تحول تقني، بل تمثل أيضًا تحولًا في القيم. إنها تبني أنظمة تعكس القيم الإنسانية المشتركة مثل الخصوصية والشفافية والعدالة والمشاركة. من خلال تفويض السلطة، تحقق المزايا التالية:
تعزيز حماية الخصوصية: استخدام تقنيات التعلم الفيدرالي، تدريب الأجهزة المحلية وإثباتات عدم المعرفة لضمان خصوصية البيانات.
آلية الشفافية المدمجة: يسهل النظام المفتوح التدقيق، وتتبع عملية اتخاذ القرار، وتحديد التحيزات المحتملة.
الحوكمة المشتركة: يضع المجتمع القواعد وآليات التحفيز ومسارات تطور النماذج بشكل مشترك.
حوافز اقتصادية عادلة: يحصل المساهمون على مكافآت لتقديم البيانات أو موارد الحوسبة أو تحسين النماذج.
تقليل التحيز: مجموعة المساهمين الأكثر تنوعًا توفر وجهات نظر أكثر شمولًا، مما يقلل من النقاط العمياء.
تعزيز مرونة النظام: لا يوجد نقطة فشل واحدة، مما يجعل من الصعب اختراق النظام أو إغلاقه.
التحديات والقيود
على الرغم من أن مستقبل الذكاء الاصطناعي اللامركزي مشرق، إلا أنه لا يزال يواجه العديد من التحديات:
قابلية التوسع: يتطلب تدريب النماذج الكبيرة قوة حسابية هائلة، وقد تؤدي التنسيق الموزع إلى تقليل الكفاءة أو زيادة التعقيد.
كثافة الموارد: نموذج الذكاء الاصطناعي نفسه يستهلك الكثير من الموارد، والتشغيل الموزع يزيد من ضغط النطاق الترددي واستهلاك الطاقة.
عدم اليقين التنظيمي: تختلف القوانين بشكل كبير بين المناطق، مما يجعل مسؤولية الأنظمة اللامركزية معقدة.
مخاطر التجزئة: عدم وجود رقابة مركزية قد يؤدي إلى عدم توحيد المعايير، وعدم توازن المشاركة.
الأمان والموثوقية: قد لا تزال الأنظمة اللامركزية عرضة للهجمات، مثل التلاعب بالبيانات أو تسميم النماذج.
تجربة المستخدم معقدة: إدارة المفاتيح الخاصة، والتعامل مع واجهات متعددة قد تعيق الانتشار.
هذه كلها تحديات حقيقية، لكنها ليست مستحيلة. مع تقدم التكنولوجيا وتحسين النظام البيئي، أعتقد أن هذه المشاكل ستجد حلاً في النهاية.
Acurast: تحويل الأجهزة غير المستخدمة إلى جزء من سحابة آمنة ولامركزية، يمكن للمستخدمين الحصول على مكافآت من خلال توفير القدرة الحاسوبية غير المستخدمة.
OriginTrail: بناء كتلة المعرفة اللامركزية، ربط وتنظيم بيانات موثوقة في مجالات مثل سلسلة التوريد والتعليم.
Phala: يبني طبقة الخصوصية لـ Web3، مما يسمح بتشغيل العقود الذكية في بيئة حوسبة سرية، وحماية البيانات الحساسة.
PEAQ: يوفر بنية تحتية للاقتصاد الآلي، مما يسمح للأشخاص والأجهزة بالحصول على مكافآت من خلال إكمال المهام الفعلية.
Bittensor: إنشاء سوق مفتوحة، حيث تتنافس وتتعاون نماذج الذكاء الاصطناعي، من خلال تحفيز الرموز لمكافأة المساهمات القيمة.
اللامركزية AI ليست مجرد تحول تقني، بل تمثل أيضًا تغييرًا في القيم. إنها تتحدى الفكرة التقليدية بأن الأنظمة الذكية يجب أن تتحكم فيها عدد قليل من الشركات، وتقدم بديلاً أكثر انفتاحًا وأكثر مسؤولية. هذه الأنظمة توزع القوة، وتحمي الخصوصية، وتشجع على المشاركة العالمية في تشكيل الأدوات التي تغير العالم.
تقدم تقنية البلوكتشين إمكانية تحقيق هذه الرؤية. من خلال تنسيق التحديثات، وحماية البيانات، ومكافأة المساهمين، فإنها تؤسس لبناء أنظمة ذكاء اصطناعي شفافة. مع استمرار تطور التكنولوجيا وظهور المزيد من المشاريع الابتكارية، من المتوقع أن تلعب اللامركزية للذكاء الاصطناعي دورًا متزايد الأهمية في المستقبل، مما يدفع بتقنية الذكاء الاصطناعي نحو اتجاه أكثر انفتاحًا وعدلاً ومسؤولية.
شاهد النسخة الأصلية
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
تسجيلات الإعجاب 7
أعجبني
7
6
مشاركة
تعليق
0/400
zkProofInThePudding
· منذ 1 س
بصراحة، الأمر يتعلق بالمال وليس بالكلام عن الأشخاص
شاهد النسخة الأصليةرد0
SandwichTrader
· منذ 6 س
لا يزال موسك يفهم.
شاهد النسخة الأصليةرد0
CoinBasedThinking
· منذ 6 س
Musk خلفه كله رأس المال!
شاهد النسخة الأصليةرد0
DaoTherapy
· منذ 6 س
هذه الموجة هي ترامبولين جديد للعام المقبل
شاهد النسخة الأصليةرد0
SolidityNewbie
· منذ 6 س
هل تمت مراقبتك بواسطة الذكاء الاصطناعي حتى عندما تريد النوم؟
البلوكتشين يدفع ثورة الذكاء الاصطناعي: صعود وتحديات الأنظمة الذكية اللامركزية
الذكاء الاصطناعي اللامركزي: المستقبل الذكي المدفوع بالبلوكتشين
لقد أصبحت تقنيات الذكاء الاصطناعي جزءًا لا يتجزأ من حياتنا اليومية، بدءًا من تحليل الوثائق بسرعة، إلى العصف الذهني الإبداعي، وصولاً إلى تجارب الترفيه المخصصة، كل شيء مشمول. ومع ذلك، على الرغم من أن الذكاء الاصطناعي جلب العديد من الفوائد، إلا أنه أثار مجموعة من القضايا الخطيرة.
حالياً، تسيطر عدد من الشركات التكنولوجية الكبرى على النماذج الأكثر تقدماً واستخداماً على نطاق واسع في الذكاء الاصطناعي، حيث إن آلية عملها الداخلية غير شفافة. نحن نعرف القليل جداً عن مصادر بيانات التدريب لهذه النماذج، وعملية اتخاذ القرار، والجهات المستفيدة من التحديثات، وغيرها من المعلومات الأساسية. غالباً ما لا يحصل المبدعون على الاعتراف والمكافآت التي يستحقونها، بينما يمكن أن تتسلل التحيزات بهدوء إلى داخلها. وما يثير القلق أكثر هو أن هذه الأدوات التي تشكل مستقبلنا تعمل في الظل، مما يفتقر إلى الرقابة العامة.
إن هذه الأسباب هي التي دفعت الناس إلى الشعور بالقلق تجاه نمط تطوير الذكاء الاصطناعي الحالي. تتزايد المخاوف بشأن تسرب الخصوصية، وانتشار المعلومات المضللة، ونقص الشفافية، واحتكار تدريب الذكاء الاصطناعي وتوزيع العائدات من قبل عدد قليل من الشركات. هذه المخاوف دفعت نحو الطلب على أنظمة ذكاء اصطناعي أكثر شفافية، وتركز على حماية الخصوصية، وتشجع على المشاركة الواسعة.
ظهرت الذكاء الاصطناعي اللامركزي (DeAI) كحل جديد لمواجهة هذه المشكلات. تعمل هذه الأنظمة على توزيع البيانات والحوسبة وحقوق الحوكمة، مما يجعل تشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي أكثر مسؤولية وشفافية وشمولية. في هذا النموذج، يمكن للمساهمين الحصول على عوائد عادلة، بينما يمكن للمجتمع أن يقرر معًا اتجاه تطوير هذه الأدوات القوية.
اللامركزية AI与传统 AI的区别
عادة ما تستخدم أنظمة الذكاء الاصطناعي التقليدية بنية مركزية، حيث تتحمل شركة واحدة مسؤولية جمع البيانات، وتدريب النماذج، والتحكم في المخرجات. في هذا النموذج، من الصعب على الجمهور المشاركة أو مراقبة تشغيل النظام، كما لا يعرف المستخدمون كيفية بناء النموذج أو التحيزات المحتملة.
بالمقارنة، تتبنى الذكاء الاصطناعي اللامركزي نهجًا مختلفًا تمامًا. في هذا النموذج، يتم توزيع البيانات عبر العقد المختلفة للشبكة، ويتم إدارة النموذج بشكل مشترك من قبل المجتمع أو البروتوكول، وعملية التحديث شفافة ومفتوحة. يعتمد هذا النظام على التعاون العام، مع وجود قواعد واضحة وآليات تحفيز للمشاركة، بدلاً من التحكم من خلال صناديق سوداء غير شفافة.
خذ مثالاً، الذكاء الاصطناعي التقليدي يشبه متحفاً تديره مؤسسات خاصة. يمكنك زيارة المعروضات، وقد ترى حتى ظل بياناتك، لكن ليس لديك الحق في تحديد كيفية بناء المعرض، ولن تحصل على اعتراف أو مكافأة بسبب مساهمتك. عملية اتخاذ القرار غير شفافة، ومعظم العمليات خلف الكواليس غير معروفة.
بينما تبدو الذكاء الاصطناعي اللامركزي وكأنها معرض فني مفتوح تم إنشاؤه بشكل مشترك بواسطة مجتمع عالمي. يساهم الفنانون والمؤرخون والمواطنون العاديون بأفكارهم، ويتشاركون البيانات، ويشاركون في التخطيط. كل مساهمة قابلة للتتبع وشفافة، ويكافأ المشاركون على تحسين المعرض. تساعد هذه البنية في تعزيز حماية المستخدمين وزيادة المساءلة، وهو ما يعد من أكثر المشاكل إلحاحًا التي تحتاج إلى حل في مجال الذكاء الاصطناعي الحالي.
أهمية الذكاء الاصطناعي اللامركزي
التحكم المركزي في نماذج الذكاء الاصطناعي التقليدية أدى إلى العديد من المشكلات الخطيرة. عندما تمتلك عدد قليل من الشركات حقوق النماذج، فإنها تتحكم في محتوى تعلم النموذج، وسلوكياته، وإمكانية الوصول، مما قد يؤدي إلى المخاطر التالية:
تفتح الذكاء الاصطناعي اللامركزي طرقًا جديدة لبناء أنظمة ذكاء اصطناعي أكثر شفافية وعدلاً وابتكارًا من خلال توزيع الملكية والسلطة. يمكن للمساهمين العالميين تشكيل النموذج معًا، مما يضمن أنه يعكس وجهات نظر أوسع. تلعب الشفافية دورًا حاسمًا في ذلك، حيث تعتمد العديد من أنظمة الذكاء الاصطناعي اللامركزية على مبادئ المصادر المفتوحة، مما يجعل الكود وطرق التدريب متاحة للجمهور، مما يسهل تدقيق النموذج، واكتشاف المشكلات، وبناء الثقة.
ومع ذلك، فإن الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر لا يعني اللامركزية. يمكن أن تكون النماذج مفتوحة المصدر لكنها لا تزال تعتمد على بنية تحتية مركزية، أو تفتقر إلى آليات حماية الخصوصية اللازمة. القاسم المشترك بينهما هو التأكيد على الشفافية، وإمكانية الوصول، والمشاركة المجتمعية. في الذكاء الاصطناعي اللامركزي، يمكن للمستخدمين المشاركة دون التخلي عن حقوق التحكم في البيانات، ومن المحتمل أن يساهموا بنشاط ويستفيدوا من ذلك. على الرغم من أن اللامركزية ليست حلاً سحرياً، إلا أنها توفر إمكانية بناء أنظمة ذكاء اصطناعي أكثر توافقاً مع المصلحة العامة وأقل تأثراً بالشركات الخاصة.
العمل في الذكاء الاصطناعي اللامركزي
اللامركزية AI استبدلت نمط التحكم المركزي، معتمدةً على نظام موزع لتدريب النماذج، وتحسينها، ونشرها. هذه الطريقة تتجنب نقاط الفشل الفردية، وتعزز الشفافية، وتشجع على مشاركة أوسع.
التقنيات الرئيسية التي تدعم اللامركزية للذكاء الاصطناعي تشمل:
تقنية البلوكتشين توفر دعماً رئيسياً لأنظمة الذكاء الاصطناعي اللامركزية:
مزايا اللامركزية AI
اللامركزية AI ليست مجرد تحول تقني، بل تمثل أيضًا تحولًا في القيم. إنها تبني أنظمة تعكس القيم الإنسانية المشتركة مثل الخصوصية والشفافية والعدالة والمشاركة. من خلال تفويض السلطة، تحقق المزايا التالية:
التحديات والقيود
على الرغم من أن مستقبل الذكاء الاصطناعي اللامركزي مشرق، إلا أنه لا يزال يواجه العديد من التحديات:
هذه كلها تحديات حقيقية، لكنها ليست مستحيلة. مع تقدم التكنولوجيا وتحسين النظام البيئي، أعتقد أن هذه المشاكل ستجد حلاً في النهاية.
تطبيقات اللامركزية للذكاء الاصطناعي
اللامركزية AI已经在多个领域展现出实际应用价值。以下是几个正在开发 اللامركزية AI的项目：
اللامركزية AI ليست مجرد تحول تقني، بل تمثل أيضًا تغييرًا في القيم. إنها تتحدى الفكرة التقليدية بأن الأنظمة الذكية يجب أن تتحكم فيها عدد قليل من الشركات، وتقدم بديلاً أكثر انفتاحًا وأكثر مسؤولية. هذه الأنظمة توزع القوة، وتحمي الخصوصية، وتشجع على المشاركة العالمية في تشكيل الأدوات التي تغير العالم.
تقدم تقنية البلوكتشين إمكانية تحقيق هذه الرؤية. من خلال تنسيق التحديثات، وحماية البيانات، ومكافأة المساهمين، فإنها تؤسس لبناء أنظمة ذكاء اصطناعي شفافة. مع استمرار تطور التكنولوجيا وظهور المزيد من المشاريع الابتكارية، من المتوقع أن تلعب اللامركزية للذكاء الاصطناعي دورًا متزايد الأهمية في المستقبل، مما يدفع بتقنية الذكاء الاصطناعي نحو اتجاه أكثر انفتاحًا وعدلاً ومسؤولية.