عندما ندمج الذكاء الاصطناعي مع تقنية البلوكشين، فإن أحد التحديات الرئيسية هو كيفية بناء طبقة استنتاج يمكن التحقق منها وفعالة في الوقت ذاته، وهذا هو السؤال الذي طرحته @inference_labs وتحاول تقديم حل له. تتمحور الفكرة الأساسية لـInference Labs حول جعل استنتاجات الذكاء الاصطناعي غير مغلقة، بل يمكن إثبات صحتها باستخدام علم التشفير، حيث تتيح بروتوكولات إثبات الاستنتاج Proof of Inference عبر تقنيات المعرفة الصفرية أن يكون ناتج الذكاء الاصطناعي قابلاً للتحقق دون الكشف عن تفاصيل النموذج وبيانات الخصوصية، وهو أمر ذو أهمية خاصة في بيئات تتطلب معايير عالية من الثقة والأمان في تطبيقات الذكاء الاصطناعي واسعة النطاق. لتحقيق هذا الهدف، تقوم Inference Labs ببناء بنية تحقق لامركزية تسمح بإتمام استنتاجات الذكاء الاصطناعي خارج السلسلة (on-chain)، مع القدرة على إصدار إثباتات مشفرة تتيح للتطبيقات والمستخدمين التحقق من صحة النتائج، وقد تم تشغيل هذا النظام بالفعل على شبكة Subnet 2 الخاصة بـBittensor، ونتج عنه أكثر من مليار إثبات، مما يدل على قدرته على الأداء، التوسع، والموثوقية. يمكن ملاحظة أن Inference Labs لا تقتصر على المفهوم التقني فحسب، بل حققت تقدمًا واضحًا في التمويل وبناء النظام البيئي، حيث جمعت إجمالي 6.3 مليون دولار لدعم تطوير إثبات الاستنتاج والبنية التحتية ذات الصلة، ويشمل هذا التمويل جولة استثمار من مجتمع Echo Syndicate بقيمة 1 مليون دولار، بالإضافة إلى استثمارات استراتيجية من عدة مؤسسات، مما يوفر موارد لتطوير ودمج الحلول بشكل أوسع. كل ذلك يعكس سؤالًا أعمق: هل الاعتماد فقط على نتائج الاستنتاج المقدمة من منصات مركزية في عالم الذكاء الاصطناعي المستقبلي كافٍ؟ تسعى Inference Labs إلى جعل استنتاجات الذكاء الاصطناعي قابلة للإثبات ولامركزية في آنٍ واحد، مما يضع معايير جديدة لشفافية الذكاء الاصطناعي، ويؤسس لأساس ثقة في الأنظمة الذكية الذاتية المستقبلية. @Galxe @GalxeQuest @easydotfunX