دمج Web3 والذكاء الاصطناعي: بناء نظام بيئي جديد للإنترنت من الجيل التالي
تعتبر Web3 كنموذج إنترنت ناشئ لامركزي ومفتوح وشفاف، مرتبطاً بشكل طبيعي بالذكاء الاصطناعي. في ظل البنية التقليدية المركزية، تخضع موارد حساب AI والبيانات لقيود صارمة، مما يواجه تحديات مثل نقص القدرة الحسابية، ومخاطر الخصوصية، وعدم شفافية الخوارزميات. ومن ناحية أخرى، يوفر Web3، استنادًا إلى التكنولوجيا الموزعة، دافعًا جديدًا لتطوير الذكاء الاصطناعي من خلال شبكات مشاركة القدرة الحسابية، وأسواق البيانات المفتوحة، وحساب الخصوصية، وغيرها. في الوقت نفسه، يمكن للذكاء الاصطناعي أيضاً أن يقدم العديد من التعزيزات لـ Web3، مثل تحسين العقود الذكية، وتحسين خوارزميات مكافحة الغش، مما يعزز التطور البيئي. لذلك، فإن استكشاف دمج Web3 والذكاء الاصطناعي له أهمية كبيرة في بناء بنية تحتية للإنترنت من الجيل التالي، وإطلاق قيمة البيانات والقدرة الحسابية.
مدفوع بالبيانات: أساس الذكاء الاصطناعي وWeb3
البيانات هي العنصر الأساسي الذي يدفع تطوير الذكاء الاصطناعي. تحتاج نماذج الذكاء الاصطناعي إلى استيعاب كميات هائلة من البيانات عالية الجودة للحصول على رؤى عميقة وقدرات استدلال قوية، حيث توفر البيانات الأساس للتدريب على نماذج التعلم الآلي، كما تحدد دقة وموثوقية النموذج.
توجد المشاكل الرئيسية التالية في نمط الحصول على البيانات واستخدامها في الذكاء الاصطناعي المركزي التقليدي:
تكلفة الحصول على البيانات مرتفعة، مما يجعل من الصعب على الشركات الصغيرة والمتوسطة تحمّلها
يتم احتكار موارد البيانات من قبل شركات التكنولوجيا الكبرى، مما يشكل جزر بيانات
تواجه خصوصية البيانات الشخصية مخاطر التسرب وسوء الاستخدام
تقدم Web3 نموذج بيانات لامركزي جديد لمعالجة هذه النقاط المؤلمة:
من خلال الشبكة الموزعة، يمكن للمستخدمين بيع موارد الشبكة غير المستخدمة لشركات الذكاء الاصطناعي، وجمع بيانات الشبكة بشكل لامركزي، وبعد التنظيف والتحويل، لتوفير بيانات حقيقية وعالية الجودة لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي.
اعتماد نموذج "التسمية يعني الربح"، من خلال تحفيز العاملين من جميع أنحاء العالم للمشاركة في وسم البيانات عبر الرموز، وجمع المعرفة المهنية العالمية، وتعزيز قدرات تحليل البيانات.
توفر منصة تداول بيانات البلوك تشين بيئة تداول علنية وشفافة لجهات العرض والطلب على البيانات، مما يحفز الابتكار ومشاركة البيانات.
ومع ذلك، لا تزال هناك مشاكل في الحصول على بيانات العالم الحقيقي، مثل جودة البيانات غير المتناسقة، وصعوبة المعالجة، ونقص التنوع والتمثيل. قد تكون البيانات الاصطناعية اتجاهًا مهمًا في مجال بيانات Web3 في المستقبل. بناءً على تقنيات الذكاء الاصطناعي التوليدي والمحاكاة، يمكن للبيانات الاصطناعية محاكاة خصائص البيانات الحقيقية، كإضافة فعالة، مما يزيد من كفاءة استخدام البيانات. في مجالات مثل القيادة الذاتية، وتداول الأسواق المالية، وتطوير الألعاب، أظهرت البيانات الاصطناعية إمكانيات تطبيق ناضجة.
حماية الخصوصية: تطبيق التشفير الكامل المتجانس في Web3
في عصر البيانات المدفوعة، أصبحت حماية الخصوصية محور اهتمام عالمي، حيث تعكس القوانين مثل GDPR في الاتحاد الأوروبي الحماية الصارمة للخصوصية الشخصية. ومع ذلك، فإن هذا يطرح تحديات: بعض البيانات الحساسة لا يمكن استخدامها بشكل كامل بسبب مخاطر الخصوصية، مما يحد من إمكانيات ونماذج الذكاء الاصطناعي.
تسمح التشفير المتجانس (FHE) بإجراء حسابات مباشرة على البيانات المشفرة دون الحاجة إلى فك تشفير البيانات، والنتائج المحسوبة تتطابق مع النتائج الناتجة عن إجراء نفس الحسابات على البيانات الواضحة. يوفر FHE حماية قوية لحسابات الخصوصية للذكاء الاصطناعي، مما يسمح لقوة معالجة GPU بتنفيذ تدريب النموذج والاستدلال في بيئة لا تتصل بالبيانات الأصلية. وهذا يمنح شركات الذكاء الاصطناعي ميزة كبيرة، حيث يمكنها فتح خدمات API بأمان مع حماية الأسرار التجارية.
يدعم FHEML معالجة البيانات والنماذج بتشفير طوال دورة التعلم الآلي، مما يضمن أمان المعلومات الحساسة ويمنع مخاطر تسرب البيانات. من خلال هذه الطريقة، يعزز FHEML خصوصية البيانات ويوفر إطار حساب آمن لتطبيقات الذكاء الاصطناعي. FHEML هو تكملة لـ ZKML، حيث تثبت ZKML التنفيذ الصحيح للتعلم الآلي، بينما يؤكد FHEML على إجراء حسابات على البيانات المشفرة للحفاظ على خصوصية البيانات.
ثورة القوة الحاسوبية: الحوسبة الذكية في الشبكات اللامركزية
تتضاعف تعقيدات حساب نظام الذكاء الاصطناعي الحالي كل 3 أشهر، مما يؤدي إلى زيادة هائلة في الطلب على قوة الحوسبة، والتي تفوق بكثير العرض المتاح من الموارد الحاسوبية. على سبيل المثال، يتطلب تدريب نموذج لغوي كبير قوة حوسبة هائلة، تعادل 355 عامًا من وقت التدريب على جهاز واحد. هذه النقص في قوة الحوسبة لا يقتصر فقط على تقييد تقدم تقنية الذكاء الاصطناعي، بل يجعل النماذج المتقدمة للذكاء الاصطناعي بعيدة المنال بالنسبة لمعظم الباحثين والمطورين.
في الوقت نفسه، تقل نسبة استخدام وحدات معالجة الرسوميات العالمية عن 40%، بالإضافة إلى تباطؤ تحسين أداء المعالجات الدقيقة، والعوامل الجيوسياسية وسلسلة التوريد التي تؤدي إلى نقص في الشرائح، مما يجعل مشكلة إمدادات القوة الحاسوبية أكثر حدة. يواجه العاملون في مجال الذكاء الاصطناعي معضلة: إما شراء الأجهزة بأنفسهم، أو استئجار موارد سحابية، وهم في حاجة ماسة إلى طريقة خدمة حاسوبية فعالة من حيث التكلفة حسب الطلب.
تقوم شبكة الحوسبة اللامركزية للذكاء الاصطناعي من خلال تجميع موارد GPU غير المستخدمة على مستوى العالم بتوفير سوق حوسبة اقتصادي وسهل الوصول لشركات الذكاء الاصطناعي. يمكن لمستخدمي الحوسبة نشر مهام الحساب على الشبكة، وسيقوم العقد الذكي بتوزيع المهام على العقد التي تساهم بقوة الحوسبة، وتقوم العقد بتنفيذ المهام وتقديم النتائج، وبعد التحقق، تحصل على مكافأة. تعمل هذه الخطة على زيادة كفاءة استخدام الموارد وتساعد في حل مشكلة اختناق الحوسبة في مجالات مثل الذكاء الاصطناعي.
بجانب الشبكات العامة اللامركزية للحوسبة ، هناك منصات حوسبة متخصصة تركز على تدريب الذكاء الاصطناعي والاستدلال. توفر هذه الشبكات اللامركزية للحوسبة سوقًا عادلًا وشفافًا للحوسبة ، مما يكسر الاحتكار ويقلل من عتبات التطبيقات ويزيد من كفاءة استخدام الحوسبة. في نظام Web3 البيئي ، ستلعب الشبكات اللامركزية للحوسبة دورًا رئيسيًا ، مما يجذب المزيد من التطبيقات المبتكرة للانضمام ، لدفع تطوير وتطبيق تقنيات الذكاء الاصطناعي.
الذكاء الاصطناعي على الحافة: تمكين Web3 للحوسبة على الحافة
تخيل أن هاتفك المحمول، وساعتك الذكية، وحتى أجهزة المنزل الذكية لديك جميعها تمتلك القدرة على تشغيل الذكاء الاصطناعي - هذه هي جاذبية الذكاء الاصطناعي على الحافة. إنه يجعل الحساب يحدث عند مصدر البيانات، مما يحقق تأخيرًا منخفضًا ومعالجة في الوقت الحقيقي، بينما يحمي خصوصية المستخدم. لقد تم تطبيق تقنية الذكاء الاصطناعي على الحافة في مجالات حيوية مثل القيادة الذاتية.
في مجال Web3، لدينا اسم أكثر شهرة - شبكة البنية التحتية المادية اللامركزية (DePIN). يركز Web3 على اللامركزية وحقوق سيادة بيانات المستخدم، بينما يعزز DePIN من خلال معالجة البيانات محليًا حماية خصوصية المستخدم ويقلل من مخاطر تسرب البيانات؛ يمكن لآلية اقتصاد الرموز الأصلية لـ Web3 تحفيز عقد DePIN على توفير موارد الحوسبة، وبناء نظام بيئي مستدام.
تتطور DePIN بسرعة في بعض أنظمة سلسلة الكتل العامة، لتصبح واحدة من المنصات المفضلة لنشر المشاريع. توفر TPS العالية، وانخفاض رسوم المعاملات، والابتكارات التقنية دعمًا قويًا لمشاريع DePIN. حققت بعض مشاريع DePIN المعروفة تقدمًا ملحوظًا، حيث تجاوزت قيمتها السوقية عشرة مليارات دولار.
إصدار النموذج الأولي: إطلاق نماذج الذكاء الاصطناعي بنمط جديد
تم اقتراح مفهوم إصدار النموذج الأولي (IMO) من قبل بروتوكول معين، حيث يتم تحويل نماذج الذكاء الاصطناعي إلى رموز. في النموذج التقليدي، بسبب عدم وجود آلية لمشاركة العائدات، غالباً ما يواجه مطورو نماذج الذكاء الاصطناعي صعوبة في الحصول على عائدات مستمرة من الاستخدام اللاحق للنموذج، خاصة عندما يتم دمج النموذج في منتجات وخدمات أخرى. بالإضافة إلى ذلك، غالبًا ما تفتقر أداء النماذج ونتائجها إلى الشفافية، مما يجعل من الصعب على المستثمرين والمستخدمين المحتملين تقييم قيمتها الحقيقية، مما يحد من الاعتراف السوقي والنمو التجاري للنموذج.
تقدم IMO طريقة جديدة لدعم التمويل ومشاركة القيمة لنماذج الذكاء الاصطناعي مفتوحة المصدر، حيث يمكن للمستثمرين شراء رموز IMO ومشاركة الأرباح الناتجة عن النموذج لاحقًا. من خلال الجمع بين معايير تقنية محددة، وأوراكل الذكاء الاصطناعي، وتقنيات تعلم الآلة على السلسلة، يتم التأكد من صحة نموذج الذكاء الاصطناعي وتمكين حاملي الرموز من مشاركة الأرباح.
تعزز نمط IMO الشفافية والثقة، وتشجع التعاون المفتوح المصدر، وتتكيف مع اتجاهات سوق التشفير، وتضخ القوة في التنمية المستدامة لتقنية الذكاء الاصطناعي. لا يزال IMO في مرحلة المحاولة الأولية، ولكن مع زيادة قبول السوق وتوسع نطاق المشاركة، فإن ابتكاره وقيمته المحتملة تستحق الانتظار.
وكيل الذكاء الاصطناعي: عصر جديد من تجربة التفاعل
يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي أن يدركوا البيئة، ويقوموا بالتفكير المستقل، ويتخذوا الإجراءات المناسبة لتحقيق الأهداف المحددة. بدعم من نماذج اللغة الكبيرة، يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي فهم اللغة الطبيعية، والتخطيط للقرارات، وتنفيذ المهام المعقدة. يمكنهم العمل كمساعدين افتراضيين، من خلال التفاعل مع المستخدمين وتعلم تفضيلاتهم، وتقديم حلول مخصصة. حتى في غياب تعليمات واضحة، يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي حل المشكلات بشكل مستقل، وزيادة الكفاءة، وخلق قيمة جديدة.
تقدم بعض منصات تطبيقات الذكاء الاصطناعي الأصلية مجموعة شاملة وسهلة الاستخدام من أدوات الإبداع، تدعم المستخدمين في تكوين وظائف الروبوتات والمظهر والصوت، بالإضافة إلى الاتصال بمكتبات المعرفة الخارجية، وتهدف إلى إنشاء نظام بيئي مفتوح وعادل لمحتوى الذكاء الاصطناعي، وتمكين الأفراد من أن يصبحوا منشئين متميزين باستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي التوليدي. قامت هذه المنصات بتدريب نماذج لغوية كبيرة متخصصة، مما يجعل لعب الأدوار أكثر إنسانية؛ يمكن لتقنية استنساخ الصوت تسريع التفاعل الشخصي للمنتجات الذكية، مما يقلل بشكل كبير من تكلفة توليد الصوت. يمكن تطبيق الوكالات الذكية المخصصة من خلال هذه المنصات حاليًا في عدة مجالات مثل الدردشة بالفيديو، تعلم اللغات، وتوليد الصور.
في دمج Web3 و AI ، يتم حاليا استكشاف المزيد على مستوى البنية التحتية ، مثل كيفية الحصول على بيانات عالية الجودة ، وحماية خصوصية البيانات ، وكيفية استضافة النماذج على السلسلة ، وكيفية تحسين الاستخدام الفعال للقوة الحوسبية اللامركزية ، وكيفية التحقق من نماذج اللغة الكبيرة وغيرها من القضايا الرئيسية. مع التحسين التدريجي لهذه البنية التحتية ، لدينا أسباب للاعتقاد بأن دمج Web3 و AI سيفضي إلى ظهور 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.
الاندماج بين Web3 و AI: خمسة اتجاهات لبناء نظام بيئي جديد للإنترنت
دمج Web3 والذكاء الاصطناعي: بناء نظام بيئي جديد للإنترنت من الجيل التالي
تعتبر Web3 كنموذج إنترنت ناشئ لامركزي ومفتوح وشفاف، مرتبطاً بشكل طبيعي بالذكاء الاصطناعي. في ظل البنية التقليدية المركزية، تخضع موارد حساب AI والبيانات لقيود صارمة، مما يواجه تحديات مثل نقص القدرة الحسابية، ومخاطر الخصوصية، وعدم شفافية الخوارزميات. ومن ناحية أخرى، يوفر Web3، استنادًا إلى التكنولوجيا الموزعة، دافعًا جديدًا لتطوير الذكاء الاصطناعي من خلال شبكات مشاركة القدرة الحسابية، وأسواق البيانات المفتوحة، وحساب الخصوصية، وغيرها. في الوقت نفسه، يمكن للذكاء الاصطناعي أيضاً أن يقدم العديد من التعزيزات لـ Web3، مثل تحسين العقود الذكية، وتحسين خوارزميات مكافحة الغش، مما يعزز التطور البيئي. لذلك، فإن استكشاف دمج Web3 والذكاء الاصطناعي له أهمية كبيرة في بناء بنية تحتية للإنترنت من الجيل التالي، وإطلاق قيمة البيانات والقدرة الحسابية.
مدفوع بالبيانات: أساس الذكاء الاصطناعي وWeb3
البيانات هي العنصر الأساسي الذي يدفع تطوير الذكاء الاصطناعي. تحتاج نماذج الذكاء الاصطناعي إلى استيعاب كميات هائلة من البيانات عالية الجودة للحصول على رؤى عميقة وقدرات استدلال قوية، حيث توفر البيانات الأساس للتدريب على نماذج التعلم الآلي، كما تحدد دقة وموثوقية النموذج.
توجد المشاكل الرئيسية التالية في نمط الحصول على البيانات واستخدامها في الذكاء الاصطناعي المركزي التقليدي:
تقدم Web3 نموذج بيانات لامركزي جديد لمعالجة هذه النقاط المؤلمة:
ومع ذلك، لا تزال هناك مشاكل في الحصول على بيانات العالم الحقيقي، مثل جودة البيانات غير المتناسقة، وصعوبة المعالجة، ونقص التنوع والتمثيل. قد تكون البيانات الاصطناعية اتجاهًا مهمًا في مجال بيانات Web3 في المستقبل. بناءً على تقنيات الذكاء الاصطناعي التوليدي والمحاكاة، يمكن للبيانات الاصطناعية محاكاة خصائص البيانات الحقيقية، كإضافة فعالة، مما يزيد من كفاءة استخدام البيانات. في مجالات مثل القيادة الذاتية، وتداول الأسواق المالية، وتطوير الألعاب، أظهرت البيانات الاصطناعية إمكانيات تطبيق ناضجة.
حماية الخصوصية: تطبيق التشفير الكامل المتجانس في Web3
في عصر البيانات المدفوعة، أصبحت حماية الخصوصية محور اهتمام عالمي، حيث تعكس القوانين مثل GDPR في الاتحاد الأوروبي الحماية الصارمة للخصوصية الشخصية. ومع ذلك، فإن هذا يطرح تحديات: بعض البيانات الحساسة لا يمكن استخدامها بشكل كامل بسبب مخاطر الخصوصية، مما يحد من إمكانيات ونماذج الذكاء الاصطناعي.
تسمح التشفير المتجانس (FHE) بإجراء حسابات مباشرة على البيانات المشفرة دون الحاجة إلى فك تشفير البيانات، والنتائج المحسوبة تتطابق مع النتائج الناتجة عن إجراء نفس الحسابات على البيانات الواضحة. يوفر FHE حماية قوية لحسابات الخصوصية للذكاء الاصطناعي، مما يسمح لقوة معالجة GPU بتنفيذ تدريب النموذج والاستدلال في بيئة لا تتصل بالبيانات الأصلية. وهذا يمنح شركات الذكاء الاصطناعي ميزة كبيرة، حيث يمكنها فتح خدمات API بأمان مع حماية الأسرار التجارية.
يدعم FHEML معالجة البيانات والنماذج بتشفير طوال دورة التعلم الآلي، مما يضمن أمان المعلومات الحساسة ويمنع مخاطر تسرب البيانات. من خلال هذه الطريقة، يعزز FHEML خصوصية البيانات ويوفر إطار حساب آمن لتطبيقات الذكاء الاصطناعي. FHEML هو تكملة لـ ZKML، حيث تثبت ZKML التنفيذ الصحيح للتعلم الآلي، بينما يؤكد FHEML على إجراء حسابات على البيانات المشفرة للحفاظ على خصوصية البيانات.
ثورة القوة الحاسوبية: الحوسبة الذكية في الشبكات اللامركزية
تتضاعف تعقيدات حساب نظام الذكاء الاصطناعي الحالي كل 3 أشهر، مما يؤدي إلى زيادة هائلة في الطلب على قوة الحوسبة، والتي تفوق بكثير العرض المتاح من الموارد الحاسوبية. على سبيل المثال، يتطلب تدريب نموذج لغوي كبير قوة حوسبة هائلة، تعادل 355 عامًا من وقت التدريب على جهاز واحد. هذه النقص في قوة الحوسبة لا يقتصر فقط على تقييد تقدم تقنية الذكاء الاصطناعي، بل يجعل النماذج المتقدمة للذكاء الاصطناعي بعيدة المنال بالنسبة لمعظم الباحثين والمطورين.
في الوقت نفسه، تقل نسبة استخدام وحدات معالجة الرسوميات العالمية عن 40%، بالإضافة إلى تباطؤ تحسين أداء المعالجات الدقيقة، والعوامل الجيوسياسية وسلسلة التوريد التي تؤدي إلى نقص في الشرائح، مما يجعل مشكلة إمدادات القوة الحاسوبية أكثر حدة. يواجه العاملون في مجال الذكاء الاصطناعي معضلة: إما شراء الأجهزة بأنفسهم، أو استئجار موارد سحابية، وهم في حاجة ماسة إلى طريقة خدمة حاسوبية فعالة من حيث التكلفة حسب الطلب.
تقوم شبكة الحوسبة اللامركزية للذكاء الاصطناعي من خلال تجميع موارد GPU غير المستخدمة على مستوى العالم بتوفير سوق حوسبة اقتصادي وسهل الوصول لشركات الذكاء الاصطناعي. يمكن لمستخدمي الحوسبة نشر مهام الحساب على الشبكة، وسيقوم العقد الذكي بتوزيع المهام على العقد التي تساهم بقوة الحوسبة، وتقوم العقد بتنفيذ المهام وتقديم النتائج، وبعد التحقق، تحصل على مكافأة. تعمل هذه الخطة على زيادة كفاءة استخدام الموارد وتساعد في حل مشكلة اختناق الحوسبة في مجالات مثل الذكاء الاصطناعي.
بجانب الشبكات العامة اللامركزية للحوسبة ، هناك منصات حوسبة متخصصة تركز على تدريب الذكاء الاصطناعي والاستدلال. توفر هذه الشبكات اللامركزية للحوسبة سوقًا عادلًا وشفافًا للحوسبة ، مما يكسر الاحتكار ويقلل من عتبات التطبيقات ويزيد من كفاءة استخدام الحوسبة. في نظام Web3 البيئي ، ستلعب الشبكات اللامركزية للحوسبة دورًا رئيسيًا ، مما يجذب المزيد من التطبيقات المبتكرة للانضمام ، لدفع تطوير وتطبيق تقنيات الذكاء الاصطناعي.
الذكاء الاصطناعي على الحافة: تمكين Web3 للحوسبة على الحافة
تخيل أن هاتفك المحمول، وساعتك الذكية، وحتى أجهزة المنزل الذكية لديك جميعها تمتلك القدرة على تشغيل الذكاء الاصطناعي - هذه هي جاذبية الذكاء الاصطناعي على الحافة. إنه يجعل الحساب يحدث عند مصدر البيانات، مما يحقق تأخيرًا منخفضًا ومعالجة في الوقت الحقيقي، بينما يحمي خصوصية المستخدم. لقد تم تطبيق تقنية الذكاء الاصطناعي على الحافة في مجالات حيوية مثل القيادة الذاتية.
في مجال Web3، لدينا اسم أكثر شهرة - شبكة البنية التحتية المادية اللامركزية (DePIN). يركز Web3 على اللامركزية وحقوق سيادة بيانات المستخدم، بينما يعزز DePIN من خلال معالجة البيانات محليًا حماية خصوصية المستخدم ويقلل من مخاطر تسرب البيانات؛ يمكن لآلية اقتصاد الرموز الأصلية لـ Web3 تحفيز عقد DePIN على توفير موارد الحوسبة، وبناء نظام بيئي مستدام.
تتطور DePIN بسرعة في بعض أنظمة سلسلة الكتل العامة، لتصبح واحدة من المنصات المفضلة لنشر المشاريع. توفر TPS العالية، وانخفاض رسوم المعاملات، والابتكارات التقنية دعمًا قويًا لمشاريع DePIN. حققت بعض مشاريع DePIN المعروفة تقدمًا ملحوظًا، حيث تجاوزت قيمتها السوقية عشرة مليارات دولار.
إصدار النموذج الأولي: إطلاق نماذج الذكاء الاصطناعي بنمط جديد
تم اقتراح مفهوم إصدار النموذج الأولي (IMO) من قبل بروتوكول معين، حيث يتم تحويل نماذج الذكاء الاصطناعي إلى رموز. في النموذج التقليدي، بسبب عدم وجود آلية لمشاركة العائدات، غالباً ما يواجه مطورو نماذج الذكاء الاصطناعي صعوبة في الحصول على عائدات مستمرة من الاستخدام اللاحق للنموذج، خاصة عندما يتم دمج النموذج في منتجات وخدمات أخرى. بالإضافة إلى ذلك، غالبًا ما تفتقر أداء النماذج ونتائجها إلى الشفافية، مما يجعل من الصعب على المستثمرين والمستخدمين المحتملين تقييم قيمتها الحقيقية، مما يحد من الاعتراف السوقي والنمو التجاري للنموذج.
تقدم IMO طريقة جديدة لدعم التمويل ومشاركة القيمة لنماذج الذكاء الاصطناعي مفتوحة المصدر، حيث يمكن للمستثمرين شراء رموز IMO ومشاركة الأرباح الناتجة عن النموذج لاحقًا. من خلال الجمع بين معايير تقنية محددة، وأوراكل الذكاء الاصطناعي، وتقنيات تعلم الآلة على السلسلة، يتم التأكد من صحة نموذج الذكاء الاصطناعي وتمكين حاملي الرموز من مشاركة الأرباح.
تعزز نمط IMO الشفافية والثقة، وتشجع التعاون المفتوح المصدر، وتتكيف مع اتجاهات سوق التشفير، وتضخ القوة في التنمية المستدامة لتقنية الذكاء الاصطناعي. لا يزال IMO في مرحلة المحاولة الأولية، ولكن مع زيادة قبول السوق وتوسع نطاق المشاركة، فإن ابتكاره وقيمته المحتملة تستحق الانتظار.
وكيل الذكاء الاصطناعي: عصر جديد من تجربة التفاعل
يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي أن يدركوا البيئة، ويقوموا بالتفكير المستقل، ويتخذوا الإجراءات المناسبة لتحقيق الأهداف المحددة. بدعم من نماذج اللغة الكبيرة، يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي فهم اللغة الطبيعية، والتخطيط للقرارات، وتنفيذ المهام المعقدة. يمكنهم العمل كمساعدين افتراضيين، من خلال التفاعل مع المستخدمين وتعلم تفضيلاتهم، وتقديم حلول مخصصة. حتى في غياب تعليمات واضحة، يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي حل المشكلات بشكل مستقل، وزيادة الكفاءة، وخلق قيمة جديدة.
تقدم بعض منصات تطبيقات الذكاء الاصطناعي الأصلية مجموعة شاملة وسهلة الاستخدام من أدوات الإبداع، تدعم المستخدمين في تكوين وظائف الروبوتات والمظهر والصوت، بالإضافة إلى الاتصال بمكتبات المعرفة الخارجية، وتهدف إلى إنشاء نظام بيئي مفتوح وعادل لمحتوى الذكاء الاصطناعي، وتمكين الأفراد من أن يصبحوا منشئين متميزين باستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي التوليدي. قامت هذه المنصات بتدريب نماذج لغوية كبيرة متخصصة، مما يجعل لعب الأدوار أكثر إنسانية؛ يمكن لتقنية استنساخ الصوت تسريع التفاعل الشخصي للمنتجات الذكية، مما يقلل بشكل كبير من تكلفة توليد الصوت. يمكن تطبيق الوكالات الذكية المخصصة من خلال هذه المنصات حاليًا في عدة مجالات مثل الدردشة بالفيديو، تعلم اللغات، وتوليد الصور.
في دمج Web3 و AI ، يتم حاليا استكشاف المزيد على مستوى البنية التحتية ، مثل كيفية الحصول على بيانات عالية الجودة ، وحماية خصوصية البيانات ، وكيفية استضافة النماذج على السلسلة ، وكيفية تحسين الاستخدام الفعال للقوة الحوسبية اللامركزية ، وكيفية التحقق من نماذج اللغة الكبيرة وغيرها من القضايا الرئيسية. مع التحسين التدريجي لهذه البنية التحتية ، لدينا أسباب للاعتقاد بأن دمج Web3 و AI سيفضي إلى ظهور مجموعة من نماذج الأعمال والخدمات المبتكرة.
! استكشاف عمليات الدمج الرئيسية الستة ل الذكاء الاصطناعي و Web3