دمج Web3 والذكاء الاصطناعي: بناء بنية تحتية جديدة من الجيل التالي للإنترنت
تعتبر Web3 كنموذج إنترنت جديد لامركزي ومفتوح وشفاف، لديها فرصة طبيعية للتكامل مع الذكاء الاصطناعي. في إطار الهيكل التقليدي المركزي، يتم التحكم بشكل صارم في حسابات الذكاء الاصطناعي وموارد البيانات، مما يواجه العديد من التحديات مثل اختناقات القدرة الحسابية، تسرب الخصوصية، وصناديق السوداء الخوارزمية. بينما تعتمد Web3 على التقنية الموزعة، يمكنها من خلال شبكة مشاركة القدرة الحسابية، وسوق البيانات المفتوحة، والحوسبة الخاصة، أن تضخ دماء جديدة في تطوير الذكاء الاصطناعي. في الوقت نفسه، يمكن للذكاء الاصطناعي أن يوفر العديد من الإمكانيات لـ Web3، مثل تحسين العقود الذكية، وخوارزميات مكافحة الغش، مما يساعد في بناء بيئتها الإيكولوجية. يعد استكشاف دمج Web3 والذكاء الاصطناعي أمرًا بالغ الأهمية لبناء البنية التحتية للإنترنت من الجيل التالي، وإطلاق قيمة البيانات والقدرة الحسابية.
مدفوع بالبيانات: الأساس المتين للذكاء الاصطناعي وWeb3
البيانات هي القوة الدافعة الأساسية لتطوير الذكاء الاصطناعي. تحتاج نماذج الذكاء الاصطناعي إلى استيعاب كمية كبيرة من البيانات عالية الجودة للحصول على فهم عميق وقدرة استدلال قوية. لا توفر البيانات فقط الأساس للتدريب لنماذج التعلم الآلي، بل تحدد أيضًا دقة وموثوقية النموذج.
تواجه نماذج الحصول على البيانات واستخدامها في الذكاء الاصطناعي المركزية التقليدية المشاكل الرئيسية التالية:
تكلفة الحصول على البيانات مرتفعة، والشركات الصغيرة والمتوسطة تجد صعوبة في تحملها
يتم احتكار موارد البيانات من قبل عمالقة التكنولوجيا، مما يؤدي إلى تشكيل جزر بيانات
تواجه الخصوصية الشخصية خطر التسرب والإساءة
يمكن لـ Web3 حل نقاط الألم في الأنماط التقليدية من خلال نماذج بيانات مركزية جديدة.
يمكن للمستخدمين بيع الشبكة غير المستخدمة لشركات الذكاء الاصطناعي، لجمع بيانات الشبكة بشكل لامركزي، وتوفير بيانات حقيقية وعالية الجودة لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي.
استخدام نموذج "label to earn"، من خلال تحفيز الرموز العمال العالميين للمشاركة في تصنيف البيانات، وجمع المعرفة المهنية العالمية، وتعزيز قدرات تحليل البيانات.
توفر منصة تبادل بيانات البلوكشين بيئة تداول شفافة وعلنية لطرفي العرض والطلب في البيانات، مما يحفز الابتكار ومشاركة البيانات.
ومع ذلك، هناك بعض المشكلات في الحصول على البيانات من العالم الحقيقي، مثل اختلاف جودة البيانات، وصعوبة المعالجة، ونقص التنوع والتمثيل. قد تكون البيانات الاصطناعية هي نجم مسار بيانات Web3 في المستقبل. بناءً على تقنية الذكاء الاصطناعي التوليدي والمحاكاة، يمكن أن تحاكي البيانات الاصطناعية خصائص البيانات الحقيقية، وتكون مكملًا فعالًا للبيانات الحقيقية، مما يزيد من كفاءة استخدام البيانات. في مجالات مثل القيادة الذاتية، وتداول الأسواق المالية، وتطوير الألعاب، أظهرت البيانات الاصطناعية إمكانات تطبيق ناضجة.
حماية الخصوصية: دور FHE في Web3
في عصر البيانات المدفوعة، أصبحت حماية الخصوصية محور اهتمام عالمي. تعكس اللوائح مثل اللائحة العامة لحماية البيانات (GDPR) في الاتحاد الأوروبي الحماية الصارمة للخصوصية الشخصية. ومع ذلك، فإن ذلك يأتي أيضًا مع تحديات: بعض البيانات الحساسة لا يمكن الاستفادة منها بشكل كامل بسبب مخاطر الخصوصية، مما يحد من إمكانيات ونماذج الذكاء الاصطناعي.
تسمح FHE (التشفير المتجانس بالكامل) بإجراء عمليات حسابية مباشرة على البيانات المشفرة دون الحاجة إلى فك تشفير البيانات، كما أن نتائج الحساب تتطابق مع النتائج التي تم الحصول عليها عند إجراء نفس الحساب على البيانات النصية. توفر FHE حماية قوية للحوسبة الخاصة بالذكاء الاصطناعي، مما يتيح لوحدات معالجة الرسوميات تنفيذ مهام تدريب النماذج واستدلالها في بيئة لا تتطرق إلى البيانات الأصلية. وهذا يمنح شركات الذكاء الاصطناعي ميزة كبيرة، حيث يمكنها فتح خدمات API بشكل آمن مع حماية الأسرار التجارية.
يدعم FHEML معالجة البيانات والنماذج بشكل مشفر طوال دورة تعلم الآلة، مما يضمن أمان المعلومات الحساسة ويمنع مخاطر تسرب البيانات. يعزز FHEML خصوصية البيانات ويوفر إطار عمل آمن للحوسبة لتطبيقات الذكاء الاصطناعي.
FHEML هو تكملة لـ ZKML، حيث تثبت ZKML التنفيذ الصحيح للتعلم الآلي، بينما يركز FHEML على إجراء الحسابات على البيانات المشفرة للحفاظ على خصوصية البيانات.
ثورة القوة الحسابية: حسابات الذكاء الاصطناعي في الشبكات اللامركزية
تتضاعف تعقيدات حساب النظام الذكي الحالي كل ثلاثة أشهر، مما يؤدي إلى زيادة هائلة في الطلب على القوة الحاسوبية، تتجاوز بكثير إمدادات الموارد الحاسوبية الحالية. على سبيل المثال، يتطلب تدريب نموذج ذكاء صناعي معروف قوة حاسوبية هائلة تعادل 355 عامًا من وقت التدريب على جهاز واحد. مثل هذا النقص في القدرة الحاسوبية لا يقتصر فقط على تقييد تقدم تقنية الذكاء الاصطناعي، بل يجعل نماذج الذكاء الاصطناعي المتقدمة بعيدة المنال بالنسبة لمعظم الباحثين والمطورين.
في الوقت نفسه، معدل استخدام وحدات معالجة الرسوميات العالمية أقل من 40٪، بالإضافة إلى تباطؤ تحسين أداء المعالجات الدقيقة، ونقص الرقائق الناتج عن عوامل سلسلة التوريد والجغرافيا السياسية، مما يجعل مشكلة تزويد القدرة الحاسوبية أكثر حدة. يجد العاملون في مجال الذكاء الاصطناعي أنفسهم في مأزق: إما شراء الأجهزة بأنفسهم أو استئجار موارد سحابية، وهم بحاجة ماسة إلى طريقة خدمة حوسبة قابلة للتكيف وفعالة من حيث التكلفة.
شبكة الحوسبة اللامركزية للذكاء الاصطناعي من خلال تجميع موارد GPU غير المستخدمة على مستوى العالم، توفر لسوق الحوسبة الاقتصادية وسهلة الوصول لشركات الذكاء الاصطناعي. يمكن لطرف طلب الحوسبة نشر مهام حسابية على الشبكة، حيث تقوم العقود الذكية بتوزيع المهام على عقد التعدين التي تساهم بالطاقة الحاسوبية، يقوم عمال المناجم بتنفيذ المهام وتقديم النتائج، وبعد التحقق يحصلون على مكافآت نقاط. هذه الخطة تعزز كفاءة استخدام الموارد، وتساعد في حل مشكلة اختناق الطاقة الحاسوبية في مجالات مثل الذكاء الاصطناعي.
بالإضافة إلى شبكة الحوسبة اللامركزية العامة، هناك أيضًا شبكات حوسبة متخصصة تركز على تدريب الذكاء الاصطناعي واستنتاجه. توفر شبكة الحوسبة اللامركزية سوق حوسبة عادل وشفاف، مما يكسر الاحتكار، ويقلل من عوائق الدخول للتطبيقات، ويزيد من كفاءة استخدام الحوسبة. في نظام Web3 البيئي، ستلعب شبكة الحوسبة اللامركزية دورًا حاسمًا، وتجذب المزيد من dapps الابتكارية للانضمام، مما يدفع معًا تطوير وتطبيق تقنيات الذكاء الاصطناعي.
DePIN: تمكين Web3 للذكاء الاصطناعي الحدي
تخيل أن هاتفك الذكي، وساعتك الذكية، وحتى الأجهزة الذكية في منزلك، تمتلك القدرة على تشغيل الذكاء الاصطناعي - هذه هي جاذبية الذكاء الاصطناعي على الحافة. إنه يسمح بإجراء الحسابات في مصدر البيانات، مما يحقق تأخيرًا منخفضًا ومعالجة في الوقت الفعلي، بينما يحمي خصوصية المستخدمين، وقد تم تطبيق تقنية الذكاء الاصطناعي على الحافة في مجالات حيوية مثل القيادة الذاتية.
في مجال Web3، لدينا اسم أكثر ألفة - DePIN. يركز Web3 على اللامركزية وحقوق ملكية البيانات للمستخدمين، بينما يعمل DePIN على تعزيز حماية خصوصية المستخدم وتقليل مخاطر تسرب البيانات من خلال معالجة البيانات محليًا؛ كما أن آلية اقتصاد التوكن الأصلية لـ Web3 يمكن أن تحفز عقد DePIN على تقديم موارد الحوسبة، مما يسهم في بناء نظام بيئي مستدام.
تتطور DePIN حاليًا بسرعة في بعض النظم البيئية، لتصبح واحدة من منصات السلسلة العامة المفضلة لنشر المشاريع. توفر TPS العالية لهذه السلسلة العامة، وانخفاض تكاليف المعاملات، والابتكار التكنولوجي دعمًا قويًا لمشاريع DePIN. حاليًا، تتجاوز القيمة السوقية لمشاريع DePIN على هذه السلسلة العامة 10 مليارات دولار، وقد حققت بعض المشاريع المعروفة تقدمًا ملحوظًا.
IMO: نموذج نشر جديد للذكاء الاصطناعي
تم اقتراح مفهوم IMO لأول مرة من قبل بروتوكول معين، والذي يقوم بتوكنيزيه نماذج الذكاء الاصطناعي.
في النموذج التقليدي، بسبب عدم وجود آلية مشاركة العوائد، بمجرد تطوير نموذج الذكاء الاصطناعي وإدخاله إلى السوق، غالبًا ما يصعب على المطورين الحصول على عوائد مستمرة من الاستخدام اللاحق للنموذج، خاصة عندما يتم دمج النموذج في منتجات وخدمات أخرى، يصبح من الصعب على المبدعين الأصليين تتبع الاستخدام، ناهيك عن الحصول على عوائد من ذلك. بالإضافة إلى ذلك، غالبًا ما تفتقر أداء النموذج ونتائجه إلى الشفافية، مما يجعل من الصعب على المستثمرين المحتملين والمستخدمين تقييم قيمته الحقيقية، مما يحد من الاعتراف السوقي للنموذج وإمكاناته التجارية.
تقدم IMO طريقة جديدة لدعم التمويل ومشاركة القيمة لنماذج الذكاء الاصطناعي مفتوحة المصدر، حيث يمكن للمستثمرين شراء رموز IMO ومشاركة العائدات الناتجة عن النموذج في المستقبل. تستخدم بروتوكول معين معيارين ERC، بالاشتراك مع تقنية Oracle الذكاء الاصطناعي وOPML لضمان صحة نموذج الذكاء الاصطناعي وتمكين حاملي الرموز من مشاركة العائدات.
نموذج IMO يعزز الشفافية والثقة، ويشجع التعاون المفتوح المصدر، ويتكيف مع اتجاهات سوق التشفير، ويعطي دفعة للتنمية المستدامة لتقنية الذكاء الاصطناعي. لا يزال IMO في مرحلة المحاولة الأولية، ولكن مع زيادة قبول السوق وتوسيع نطاق المشاركة، فإن ابتكاره وقيمته المحتملة تستحق التوقع.
وكيل الذكاء الاصطناعي: عصر جديد من تجربة التفاعل
يمكن لوكيل الذكاء الاصطناعي إدراك البيئة والتفكير بشكل مستقل واتخاذ الإجراءات المناسبة لتحقيق الأهداف المحددة. بدعم من نماذج اللغة الكبيرة، يمكن لوكيل الذكاء الاصطناعي أن يفهم اللغة الطبيعية ويخطط للقرارات وينفذ المهام المعقدة. يمكن أن تعمل كأجهزة افتراضية، حيث تتعلم من تفاعلاتها مع المستخدمين تفضيلاتهم وتقدم حلولاً مخصصة. حتى بدون تعليمات واضحة، يمكن لوكيل الذكاء الاصطناعي حل المشكلات بشكل مستقل، مما يزيد من الكفاءة ويخلق قيمة جديدة.
تقدم منصة تطبيقات AI الأصلية المفتوحة مجموعة شاملة وسهلة الاستخدام من أدوات الإبداع، تدعم المستخدمين في تكوين ميزات الروبوتات، الشكل، الصوت، والاتصال بمكتبات المعرفة الخارجية، وتهدف إلى بناء نظام بيئي لمحتوى AI عادل ومفتوح. باستخدام تقنيات AI التوليدية، يمكن تمكين الأفراد ليصبحوا منشئين فائقين. قامت هذه المنصة بتدريب نموذج لغة كبير مخصص، مما يجعل التمثيل الشخصي أكثر إنسانية؛ يمكن لتقنية استنساخ الصوت تسريع التفاعل الشخصي لمنتجات AI، وتقليل تكلفة تركيب الصوت بنسبة 99%، حيث يمكن تحقيق استنساخ الصوت في دقيقة واحدة فقط. مع وكيل AI المخصص من هذه المنصة، يمكن تطبيقه حاليًا في مجالات متعددة مثل الدردشة الفيديو، تعلم اللغات، وتوليد الصور.
في دمج Web3 مع الذكاء الاصطناعي، يتم حالياً استكشاف المزيد حول طبقة البنية التحتية، مثل كيفية الحصول على بيانات عالية الجودة، وحماية خصوصية البيانات، وكيفية استضافة النماذج على السلسلة، وكيفية تحسين الاستخدام الفعال للقوة الحاسوبية اللامركزية، وكيفية التحقق من النماذج اللغوية الكبيرة وغيرها من القضايا الرئيسية. مع التحسين التدريجي لهذه البنية التحتية، لدينا سبب للاعتقاد أن دمج Web3 مع الذكاء الاصطناعي سيولد مجموعة من نماذج الأعمال والخدمات المبتكرة.
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.
دمج Web3 و AI: بناء بنية الإنترنت التحتية للجيل التالي
دمج Web3 والذكاء الاصطناعي: بناء بنية تحتية جديدة من الجيل التالي للإنترنت
تعتبر Web3 كنموذج إنترنت جديد لامركزي ومفتوح وشفاف، لديها فرصة طبيعية للتكامل مع الذكاء الاصطناعي. في إطار الهيكل التقليدي المركزي، يتم التحكم بشكل صارم في حسابات الذكاء الاصطناعي وموارد البيانات، مما يواجه العديد من التحديات مثل اختناقات القدرة الحسابية، تسرب الخصوصية، وصناديق السوداء الخوارزمية. بينما تعتمد Web3 على التقنية الموزعة، يمكنها من خلال شبكة مشاركة القدرة الحسابية، وسوق البيانات المفتوحة، والحوسبة الخاصة، أن تضخ دماء جديدة في تطوير الذكاء الاصطناعي. في الوقت نفسه، يمكن للذكاء الاصطناعي أن يوفر العديد من الإمكانيات لـ Web3، مثل تحسين العقود الذكية، وخوارزميات مكافحة الغش، مما يساعد في بناء بيئتها الإيكولوجية. يعد استكشاف دمج Web3 والذكاء الاصطناعي أمرًا بالغ الأهمية لبناء البنية التحتية للإنترنت من الجيل التالي، وإطلاق قيمة البيانات والقدرة الحسابية.
مدفوع بالبيانات: الأساس المتين للذكاء الاصطناعي وWeb3
البيانات هي القوة الدافعة الأساسية لتطوير الذكاء الاصطناعي. تحتاج نماذج الذكاء الاصطناعي إلى استيعاب كمية كبيرة من البيانات عالية الجودة للحصول على فهم عميق وقدرة استدلال قوية. لا توفر البيانات فقط الأساس للتدريب لنماذج التعلم الآلي، بل تحدد أيضًا دقة وموثوقية النموذج.
تواجه نماذج الحصول على البيانات واستخدامها في الذكاء الاصطناعي المركزية التقليدية المشاكل الرئيسية التالية:
يمكن لـ Web3 حل نقاط الألم في الأنماط التقليدية من خلال نماذج بيانات مركزية جديدة.
ومع ذلك، هناك بعض المشكلات في الحصول على البيانات من العالم الحقيقي، مثل اختلاف جودة البيانات، وصعوبة المعالجة، ونقص التنوع والتمثيل. قد تكون البيانات الاصطناعية هي نجم مسار بيانات Web3 في المستقبل. بناءً على تقنية الذكاء الاصطناعي التوليدي والمحاكاة، يمكن أن تحاكي البيانات الاصطناعية خصائص البيانات الحقيقية، وتكون مكملًا فعالًا للبيانات الحقيقية، مما يزيد من كفاءة استخدام البيانات. في مجالات مثل القيادة الذاتية، وتداول الأسواق المالية، وتطوير الألعاب، أظهرت البيانات الاصطناعية إمكانات تطبيق ناضجة.
حماية الخصوصية: دور FHE في Web3
في عصر البيانات المدفوعة، أصبحت حماية الخصوصية محور اهتمام عالمي. تعكس اللوائح مثل اللائحة العامة لحماية البيانات (GDPR) في الاتحاد الأوروبي الحماية الصارمة للخصوصية الشخصية. ومع ذلك، فإن ذلك يأتي أيضًا مع تحديات: بعض البيانات الحساسة لا يمكن الاستفادة منها بشكل كامل بسبب مخاطر الخصوصية، مما يحد من إمكانيات ونماذج الذكاء الاصطناعي.
تسمح FHE (التشفير المتجانس بالكامل) بإجراء عمليات حسابية مباشرة على البيانات المشفرة دون الحاجة إلى فك تشفير البيانات، كما أن نتائج الحساب تتطابق مع النتائج التي تم الحصول عليها عند إجراء نفس الحساب على البيانات النصية. توفر FHE حماية قوية للحوسبة الخاصة بالذكاء الاصطناعي، مما يتيح لوحدات معالجة الرسوميات تنفيذ مهام تدريب النماذج واستدلالها في بيئة لا تتطرق إلى البيانات الأصلية. وهذا يمنح شركات الذكاء الاصطناعي ميزة كبيرة، حيث يمكنها فتح خدمات API بشكل آمن مع حماية الأسرار التجارية.
يدعم FHEML معالجة البيانات والنماذج بشكل مشفر طوال دورة تعلم الآلة، مما يضمن أمان المعلومات الحساسة ويمنع مخاطر تسرب البيانات. يعزز FHEML خصوصية البيانات ويوفر إطار عمل آمن للحوسبة لتطبيقات الذكاء الاصطناعي.
FHEML هو تكملة لـ ZKML، حيث تثبت ZKML التنفيذ الصحيح للتعلم الآلي، بينما يركز FHEML على إجراء الحسابات على البيانات المشفرة للحفاظ على خصوصية البيانات.
ثورة القوة الحسابية: حسابات الذكاء الاصطناعي في الشبكات اللامركزية
تتضاعف تعقيدات حساب النظام الذكي الحالي كل ثلاثة أشهر، مما يؤدي إلى زيادة هائلة في الطلب على القوة الحاسوبية، تتجاوز بكثير إمدادات الموارد الحاسوبية الحالية. على سبيل المثال، يتطلب تدريب نموذج ذكاء صناعي معروف قوة حاسوبية هائلة تعادل 355 عامًا من وقت التدريب على جهاز واحد. مثل هذا النقص في القدرة الحاسوبية لا يقتصر فقط على تقييد تقدم تقنية الذكاء الاصطناعي، بل يجعل نماذج الذكاء الاصطناعي المتقدمة بعيدة المنال بالنسبة لمعظم الباحثين والمطورين.
في الوقت نفسه، معدل استخدام وحدات معالجة الرسوميات العالمية أقل من 40٪، بالإضافة إلى تباطؤ تحسين أداء المعالجات الدقيقة، ونقص الرقائق الناتج عن عوامل سلسلة التوريد والجغرافيا السياسية، مما يجعل مشكلة تزويد القدرة الحاسوبية أكثر حدة. يجد العاملون في مجال الذكاء الاصطناعي أنفسهم في مأزق: إما شراء الأجهزة بأنفسهم أو استئجار موارد سحابية، وهم بحاجة ماسة إلى طريقة خدمة حوسبة قابلة للتكيف وفعالة من حيث التكلفة.
شبكة الحوسبة اللامركزية للذكاء الاصطناعي من خلال تجميع موارد GPU غير المستخدمة على مستوى العالم، توفر لسوق الحوسبة الاقتصادية وسهلة الوصول لشركات الذكاء الاصطناعي. يمكن لطرف طلب الحوسبة نشر مهام حسابية على الشبكة، حيث تقوم العقود الذكية بتوزيع المهام على عقد التعدين التي تساهم بالطاقة الحاسوبية، يقوم عمال المناجم بتنفيذ المهام وتقديم النتائج، وبعد التحقق يحصلون على مكافآت نقاط. هذه الخطة تعزز كفاءة استخدام الموارد، وتساعد في حل مشكلة اختناق الطاقة الحاسوبية في مجالات مثل الذكاء الاصطناعي.
بالإضافة إلى شبكة الحوسبة اللامركزية العامة، هناك أيضًا شبكات حوسبة متخصصة تركز على تدريب الذكاء الاصطناعي واستنتاجه. توفر شبكة الحوسبة اللامركزية سوق حوسبة عادل وشفاف، مما يكسر الاحتكار، ويقلل من عوائق الدخول للتطبيقات، ويزيد من كفاءة استخدام الحوسبة. في نظام Web3 البيئي، ستلعب شبكة الحوسبة اللامركزية دورًا حاسمًا، وتجذب المزيد من dapps الابتكارية للانضمام، مما يدفع معًا تطوير وتطبيق تقنيات الذكاء الاصطناعي.
DePIN: تمكين Web3 للذكاء الاصطناعي الحدي
تخيل أن هاتفك الذكي، وساعتك الذكية، وحتى الأجهزة الذكية في منزلك، تمتلك القدرة على تشغيل الذكاء الاصطناعي - هذه هي جاذبية الذكاء الاصطناعي على الحافة. إنه يسمح بإجراء الحسابات في مصدر البيانات، مما يحقق تأخيرًا منخفضًا ومعالجة في الوقت الفعلي، بينما يحمي خصوصية المستخدمين، وقد تم تطبيق تقنية الذكاء الاصطناعي على الحافة في مجالات حيوية مثل القيادة الذاتية.
في مجال Web3، لدينا اسم أكثر ألفة - DePIN. يركز Web3 على اللامركزية وحقوق ملكية البيانات للمستخدمين، بينما يعمل DePIN على تعزيز حماية خصوصية المستخدم وتقليل مخاطر تسرب البيانات من خلال معالجة البيانات محليًا؛ كما أن آلية اقتصاد التوكن الأصلية لـ Web3 يمكن أن تحفز عقد DePIN على تقديم موارد الحوسبة، مما يسهم في بناء نظام بيئي مستدام.
تتطور DePIN حاليًا بسرعة في بعض النظم البيئية، لتصبح واحدة من منصات السلسلة العامة المفضلة لنشر المشاريع. توفر TPS العالية لهذه السلسلة العامة، وانخفاض تكاليف المعاملات، والابتكار التكنولوجي دعمًا قويًا لمشاريع DePIN. حاليًا، تتجاوز القيمة السوقية لمشاريع DePIN على هذه السلسلة العامة 10 مليارات دولار، وقد حققت بعض المشاريع المعروفة تقدمًا ملحوظًا.
IMO: نموذج نشر جديد للذكاء الاصطناعي
تم اقتراح مفهوم IMO لأول مرة من قبل بروتوكول معين، والذي يقوم بتوكنيزيه نماذج الذكاء الاصطناعي.
في النموذج التقليدي، بسبب عدم وجود آلية مشاركة العوائد، بمجرد تطوير نموذج الذكاء الاصطناعي وإدخاله إلى السوق، غالبًا ما يصعب على المطورين الحصول على عوائد مستمرة من الاستخدام اللاحق للنموذج، خاصة عندما يتم دمج النموذج في منتجات وخدمات أخرى، يصبح من الصعب على المبدعين الأصليين تتبع الاستخدام، ناهيك عن الحصول على عوائد من ذلك. بالإضافة إلى ذلك، غالبًا ما تفتقر أداء النموذج ونتائجه إلى الشفافية، مما يجعل من الصعب على المستثمرين المحتملين والمستخدمين تقييم قيمته الحقيقية، مما يحد من الاعتراف السوقي للنموذج وإمكاناته التجارية.
تقدم IMO طريقة جديدة لدعم التمويل ومشاركة القيمة لنماذج الذكاء الاصطناعي مفتوحة المصدر، حيث يمكن للمستثمرين شراء رموز IMO ومشاركة العائدات الناتجة عن النموذج في المستقبل. تستخدم بروتوكول معين معيارين ERC، بالاشتراك مع تقنية Oracle الذكاء الاصطناعي وOPML لضمان صحة نموذج الذكاء الاصطناعي وتمكين حاملي الرموز من مشاركة العائدات.
نموذج IMO يعزز الشفافية والثقة، ويشجع التعاون المفتوح المصدر، ويتكيف مع اتجاهات سوق التشفير، ويعطي دفعة للتنمية المستدامة لتقنية الذكاء الاصطناعي. لا يزال IMO في مرحلة المحاولة الأولية، ولكن مع زيادة قبول السوق وتوسيع نطاق المشاركة، فإن ابتكاره وقيمته المحتملة تستحق التوقع.
وكيل الذكاء الاصطناعي: عصر جديد من تجربة التفاعل
يمكن لوكيل الذكاء الاصطناعي إدراك البيئة والتفكير بشكل مستقل واتخاذ الإجراءات المناسبة لتحقيق الأهداف المحددة. بدعم من نماذج اللغة الكبيرة، يمكن لوكيل الذكاء الاصطناعي أن يفهم اللغة الطبيعية ويخطط للقرارات وينفذ المهام المعقدة. يمكن أن تعمل كأجهزة افتراضية، حيث تتعلم من تفاعلاتها مع المستخدمين تفضيلاتهم وتقدم حلولاً مخصصة. حتى بدون تعليمات واضحة، يمكن لوكيل الذكاء الاصطناعي حل المشكلات بشكل مستقل، مما يزيد من الكفاءة ويخلق قيمة جديدة.
تقدم منصة تطبيقات AI الأصلية المفتوحة مجموعة شاملة وسهلة الاستخدام من أدوات الإبداع، تدعم المستخدمين في تكوين ميزات الروبوتات، الشكل، الصوت، والاتصال بمكتبات المعرفة الخارجية، وتهدف إلى بناء نظام بيئي لمحتوى AI عادل ومفتوح. باستخدام تقنيات AI التوليدية، يمكن تمكين الأفراد ليصبحوا منشئين فائقين. قامت هذه المنصة بتدريب نموذج لغة كبير مخصص، مما يجعل التمثيل الشخصي أكثر إنسانية؛ يمكن لتقنية استنساخ الصوت تسريع التفاعل الشخصي لمنتجات AI، وتقليل تكلفة تركيب الصوت بنسبة 99%، حيث يمكن تحقيق استنساخ الصوت في دقيقة واحدة فقط. مع وكيل AI المخصص من هذه المنصة، يمكن تطبيقه حاليًا في مجالات متعددة مثل الدردشة الفيديو، تعلم اللغات، وتوليد الصور.
في دمج Web3 مع الذكاء الاصطناعي، يتم حالياً استكشاف المزيد حول طبقة البنية التحتية، مثل كيفية الحصول على بيانات عالية الجودة، وحماية خصوصية البيانات، وكيفية استضافة النماذج على السلسلة، وكيفية تحسين الاستخدام الفعال للقوة الحاسوبية اللامركزية، وكيفية التحقق من النماذج اللغوية الكبيرة وغيرها من القضايا الرئيسية. مع التحسين التدريجي لهذه البنية التحتية، لدينا سبب للاعتقاد أن دمج Web3 مع الذكاء الاصطناعي سيولد مجموعة من نماذج الأعمال والخدمات المبتكرة.