عندما يلتقي الذكاء الاصطناعي بالتشفير: أحد عشر سيناريو دمج يحدث الآن، كيف ستعيد تشكيل مستقبلنا الرقمي؟

الإنترنت المفتوح يتقلص، ويتحول تدريجيًا إلى مربع إدخال. نواجه مشكلة جوهرية: هل ستجلب الذكاء الاصطناعي إنترنت أكثر انفتاحًا، أم متاهة دفع جديدة؟ من سيسيطر عليه في النهاية، الشركات المركزية الكبرى، أم مجتمعات المستخدمين الواسعة؟

ربما توفر العملات المشفرة إجابة. توفر تقنية البلوكشين طريقة جديدة لبناء خدمات وشبكات الإنترنت — لامركزية، موثوقة، ومحايدة، ويمكن للمستخدمين امتلاكها. من خلال إعادة تشكيل الأساس الاقتصادي للنظام الحالي، يمكنها موازنة الاتجاه نحو المركزية المتزايد في مجال الذكاء الاصطناعي.

يمكن للعملات المشفرة أن تساعد في بناء أنظمة ذكاء اصطناعي أفضل، والعكس صحيح. هذه الفكرة ليست جديدة، لكن التعريفات غالبًا ما تكون غامضة. بعض المجالات المدمجة، مثل كيفية التحقق من “هوية الإنسان” في عصر وفرة الذكاء الاصطناعي منخفض التكلفة، قد جذبت المطورين والمستخدمين. لكن حالات الاستخدام الأخرى لا تزال تتطلب سنوات أو عقود لتحقيقها.

لذا، قمنا بتجميع أحد عشر حالة استخدام تجمع بين الذكاء الاصطناعي والعملات المشفرة، تعتمد على التقنيات الحالية. من معالجة المدفوعات الصغيرة بكميات هائلة، إلى ضمان امتلاك الإنسان لعلاقته مع الذكاء الاصطناعي في المستقبل، نأمل أن تلهم مناقشات حول الجدوى والتحديات.

أول سيناريو هو جعل الذكاء الاصطناعي يتذكرك. يعتمد الذكاء الاصطناعي التوليدي على البيانات، لكن بالنسبة للعديد من التطبيقات، فإن سياق الحالة والتفاعل مهمان أيضًا. من الناحية المثالية، يجب أن يستطيع نظام الذكاء الاصطناعي تذكر مشروعك الجاري، أسلوب تواصلك، وغيرها من التفاصيل. لكن في الواقع، غالبًا ما يضطر المستخدمون إلى إعادة بناء هذه السياقات عبر جلسات مختلفة أو أنظمة مختلفة.

بمساعدة البلوكشين، يمكن لنظام الذكاء الاصطناعي تحويل عناصر السياق المهمة إلى أصول رقمية دائمة. يمكن تحميل هذه الأصول عند بدء الجلسة، والتنقل بينها بسلاسة عبر منصات الذكاء الاصطناعي المختلفة. نظرًا لأن التوافقية والتشغيل البيني من الخصائص الأساسية لبروتوكولات البلوكشين، فهي قد تكون الحل الوحيد لتعهدات التشغيل البيني.

سيناريو طبيعي هو الألعاب ووسائل الإعلام المدارة بالذكاء الاصطناعي، حيث يمكن أن تستمر تفضيلات المستخدم عبر بيئات مختلفة. لكن القيمة الحقيقية تكمن في التطبيقات المعرفية، حيث يحتاج الذكاء الاصطناعي إلى فهم ما يعرفه المستخدم وكيف يتعلم. رفع هذه الأنشطة على السلسلة، سيمكن أن يتيح لأنظمة الذكاء الاصطناعي التفاعلية مشاركة “طبقة سياق”.

المشهد الثاني يتعلق بـ"جواز سفر" الذكاء الاصطناعي العام. الهوية هي “الأنابيب الخفية” التي تدعم اكتشافات اليوم الرقمية، والتجميع، وأنظمة الدفع. مع انتقال الوكلاء الذكيون عبر واجهات ومنصات متعددة، يحتاجون إلى هوية موحدة وقابلة للنقل.

بدونها، لن نعرف كيف ندفع للوكلاء، نتحقق من إصداراتهم، نستعلم عن قدراتهم، أو نتابع سمعتهم. يجب أن تعمل الهوية كحافظة، وسجل API، ودليل اجتماعي. هذا هو المكان الذي تكون فيه العملات المشفرة والذكاء الاصطناعي مفيدين بشكل خاص، لأن شبكات البلوكشين توفر قابلية التكوين بدون إذن.

المشهد الثالث هو “شهادة الإنسان” المتوافقة مع التوجه للأمام. مع انتشار الذكاء الاصطناعي في مختلف التفاعلات على الإنترنت، أصبح من الصعب تحديد ما إذا كان الطرف الآخر هو إنسان حقيقي. من تعليقات منصة $X إلى الروبوتات على تطبيقات التعارف، تتلاشى الحدود بين الواقع والخيال.

آليات إثبات الإنسان اللامركزية تتيح للمستخدمين السيطرة على هويتهم وإدارتها، والتحقق من صفاتهم الإنسانية مع حماية الخصوصية. مثل رخص القيادة التي يمكن استخدامها في كل مكان، يمكن أن تكون شهادات الإنسان المبنية على البلوكشين طبقة أساسية قابلة لإعادة الاستخدام، وتعمل على أي منصة، بما في ذلك تلك التي لم تُخلق بعد.

لقد رأينا تطبيقات رئيسية في مجالات الألعاب والمواعد ووسائل التواصل الاجتماعي تعلن عن تعاونها مع World ID لمساعدة المستخدمين على تأكيد أنهم يتفاعلون مع أشخاص حقيقيين. كما ظهرت بروتوكولات هوية جديدة، مثل خدمة إثبات التصديق على سولانا. كل هذا يشير إلى أن نقطة التحول قد لا تكون بعيدة.

المشهد الرابع هو شبكة البنية التحتية الفيزيائية اللامركزية للذكاء الاصطناعي. على الرغم من أن الذكاء الاصطناعي هو خدمة رقمية، إلا أن تطوره يتأثر بشكل متزايد بالبنية التحتية الفيزيائية. توفر الشبكات اللامركزية للبنية التحتية الفيزيائية نموذجًا جديدًا لبناء وتشغيل الأنظمة المادية.

العقبتان الرئيسيتان أمام تطوير الذكاء الاصطناعي هما الطاقة والحصول على الشرائح. يمكن أن تساعد الشبكات اللامركزية للطاقة في توفير مزيد من الكهرباء، بينما يستخدم المطورون DePIN لتجميع الشرائح غير المستخدمة من أجهزة الألعاب ومراكز البيانات وغيرها. يمكن لهذه الحواسيب أن تتحد لتشكيل سوق حسابات بدون إذن.

التدريب والاستنتاج اللامركزيان قد يخفضان التكاليف بشكل كبير، لأنها تستفيد من الموارد الحاسوبية غير المستخدمة أصلاً. كما يمكن أن توفر مقاومة للرقابة، وتضمن عدم حرمان المطورين من الوصول إلى المنصات من قبل مزودي خدمات السحابة الكبرى.

المشهد الخامس هو تمهيد مسارات وحواجز للتفاعل بين الذكاء الاصطناعي. مع تطور أدوات الذكاء الاصطناعي، ستزداد الحاجة إلى التفاعل مع أنظمة ذكاء اصطناعي أخرى، دون تدخل بشري. على سبيل المثال، قد يحتاج وكيل ذكاء اصطناعي إلى استدعاء وكلاء متخصصين لمهام معينة.

لا يوجد سوق عام ناضج بين الوكلاء بعد، لكن تقنية البلوكشين يمكن أن تساعد في بناء بروتوكولات مفتوحة، وهو أمر حاسم للاستخدام على المدى القصير. على المدى الطويل، يدعم ذلك أيضًا التوافقية المستقبلية. مع تطور السوق، تعمل العديد من الشركات على بناء “مسارات” للذكاء الاصطناعي بين الوكلاء باستخدام البلوكشين.

المشهد السادس هو الحفاظ على تزامن تطبيقات الذكاء الاصطناعي/vibe. أحدث ثورة الذكاء الاصطناعي التوليدي جعلت تطوير البرمجيات أسهل من أي وقت مضى، لكنها أدخلت الكثير من “الانتروبيا” بين البرامج وداخلها. تطبيقات vibe تتجاهل الاعتمادات المعقدة في الأساس، لكن ذلك قد يؤدي إلى عيوب في الوظائف والأمان.

توفر تقنية البلوكشين حلاً للمشاكل القياسية والتحفيزية: طبقة تزامن موثوقة. يمكن أن تُدمج في برامج مخصصة، وتُحدث ديناميكيًا لضمان التوافق عبر المنصات عند التغييرات. الملكية المشتركة تحفز الناس على الاستثمار في تحسينها، وتقلل من السلوك السيء بشكل فعال.

المشهد السابع هو دعم المدفوعات الصغيرة لمشاركة الإيرادات. أدوات الذكاء الاصطناعي مثل ChatGPT وClaude تؤثر على نموذج اقتصاد الإنترنت المفتوح. لقد رأينا تأثيرات، مثل انخفاض حركة المرور على منصات التعليم مع زيادة استخدام الطلاب لأدوات الذكاء الاصطناعي.

بدون إعادة ضبط الحوافز، قد نواجه إنترنت أكثر إغلاقًا تدريجيًا. ربما يكون الحل الأكثر وعدًا هو دمج نظام مشاركة الإيرادات في بنية الشبكة. عندما تؤدي سلوكيات مدفوعة بالذكاء الاصطناعي إلى مبيعات، يجب أن يحصل مصدر المحتوى الذي يوفر المعلومات على حصة من الأرباح.

من الواضح أن البلوكشين يمكن أن يلعب دورًا في تتبع المصدر، لكن النظام يحتاج أيضًا إلى نظام مدفوعات صغيرة يتعامل مع معاملات متعددة المصادر، واتفاقية تقييم عادلة للمساهمات، ونموذج حوكمة شفاف وعادل.

المشهد الثامن هو استخدام البلوكشين لتسجيل حقوق الملكية الفكرية والتتبع. يتطلب الذكاء الاصطناعي التوليدي آليات فعالة وقابلة للبرمجة لتسجيل وتتبع حقوق الملكية الفكرية. الأطر الحالية تعتمد على وسطاء مكلفين وتطبيقات قانونية لاحقة، ولم تعد مناسبة لعصر الذكاء الاصطناعي.

نحتاج إلى سجلات مفتوحة وشفافة تقدم إثبات ملكية واضح. البلوكشين هو الخيار المثالي، لأنه يمكن من تسجيل حقوق الملكية الفكرية بدون وسطاء، وتقديم إثباتات غير قابلة للتغيير للتتبع. لقد رأينا منشئي المحتوى يجربون أنماطًا جديدة في $NFT في المراحل المبكرة.

مؤخرًا، بدأ مزودو البنية التحتية في بناء بروتوكولات وحتى بلوكشين مخصصة لتوحيد تسجيل حقوق الملكية الفكرية وترخيصها بشكل قياسي وقابل للتكوين. بعض الفنانين بدأوا باستخدام هذه البروتوكولات لتمكين حقوقهم في أنماطهم وأعمالهم من الاستخدامات الإبداعية المختلطة.

المشهد التاسع هو تعويض زواحف الإنترنت عن منشئي المحتوى. اليوم، أكثر الوكلاء ذكاءً في السوق هم زواحف الإنترنت. يُقدّر أن نصف حركة الإنترنت تأتي من غير بشريين. غالبًا ما تتجاهل الروبوتات القواعد، وتستخدم البيانات التي تجمعها لتعزيز حصون الشركات التقنية.

ردًا على ذلك، بدأ مالكو المواقع في حظر زواحف الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع. في يوليو 2024، كانت حوالي 9% فقط من أكبر 10000 موقع تحظر زواحف الذكاء الاصطناعي، لكن الآن ارتفع هذا إلى 37%. فماذا لو بحثنا عن حل وسط؟ يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي دفع مقابل الحصول على حقوق جمع البيانات.

وهذا هو المكان الذي تتدخل فيه تقنية البلوكشين: كل وكيل زاحف يحمل بعض العملات المشفرة، ويُسمح له بالوصول عبر تفاوض على السلسلة. ويمكن للبشر أن يصلوا إلى المحتوى مجانًا عبر إثبات الإنسان في قناة أخرى. هكذا، يمكن لمنشئي المحتوى أن يتلقوا تعويضات عند جمع البيانات.

المشهد العاشر هو حماية الخصوصية، والإعلانات المخصصة، غير المزعجة. هناك أسباب كثيرة لعدم حب الناس للإعلانات. قد تجعل الإعلانات الذكية المبنية على AI، والتي تستهدف بشكل دقيق من خلال بيانات المستهلكين، الناس يشعرون بانتهاك الخصوصية.

بالدمج مع البلوكشين، يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي المخصصين أن يجسروا الفجوة بين “إعلانات غير ذات صلة” و"مستهدفة بشكل مفرط يزعج". من خلال تفضيلات المستخدم، يمكنها عرض إعلانات مناسبة دون الكشف عن البيانات الشخصية بشكل شامل، وتوفير تعويض مباشر للمستخدمين الذين يشاركون بياناتهم.

يتطلب ذلك بعض التقنيات: مدفوعات رقمية منخفضة التكلفة، تحقق من البيانات يحمي الخصوصية، ونظام حوافز. من خلال إعادة التفكير في الإعلانات من خلال عدسة العملات المشفرة والذكاء الاصطناعي، يمكن أن تصبح الإعلانات أكثر فائدة، وبطريقة تعود بالنفع على الجميع.

المشهد الحادي عشر هو شركاء ذكاء اصطناعي يمتلكهم ويديرهم البشر. يقضي الكثير من الناس وقتًا متزايدًا مع الأجهزة في التفاعل مع نماذج الذكاء الاصطناعي. هذه النماذج تقدم بالفعل نوعًا من الرفقة. من السهل أن تتخيل أن التعليم، والاستشارات الطبية، ورفاق الصداقة المبنية على الذكاء الاصطناعي ستصبح أنماط تفاعل شائعة.

لذا، فإن من يملك ويدير هذه العلاقات يصبح أمرًا مهمًا أيضًا. هناك حجج تقول إن منصات الحفظ غير الخاضعة للرقابة، مثل البلوكشين، هي الطريق الأكثر وضوحًا لتحقيق ذكاء اصطناعي يمكن للمستخدمين السيطرة عليه، وغير خاضع للرقابة. على الرغم من أن الانتشار الواسع لا يزال بعيدًا، إلا أن التقنيات تتقدم بسرعة.

لضمان أن يكون الشركاء غير القابلين للرقابة سهل الاستخدام، نحتاج إلى تطبيقات عملات مشفرة تقدم تجربة مستخدم أفضل. من حسن الحظ أن محافظ مثل $Phantom جعلت التفاعل أسهل بكثير. في المستقبل القريب، سيتحول النقاش من “متى يمكن رؤيتها” إلى “من يمكنه السيطرة عليها”.