دمج Web3 والذكاء الاصطناعي: بناء بنية تحتية للإنترنت من الجيل التالي
تمثل Web3 نموذجًا جديدًا للإنترنت يتميز باللامركزية والانفتاح والشفافية، ويوفر فرصًا طبيعية للتكامل مع الذكاء الاصطناعي. في ظل البنية التقليدية المركزية، تخضع حسابات الذكاء الاصطناعي وموارد البيانات لرقابة صارمة، مما يواجه تحديات عديدة مثل اختناقات القدرة الحاسوبية، تسرب الخصوصية، وصناديق السوداء في الخوارزميات. بينما تعتمد Web3 على تقنيات موزعة، يمكن أن تضخ قوة جديدة في تطور الذكاء الاصطناعي من خلال شبكات المشاركة في القدرة الحاسوبية، وسوق البيانات المفتوحة، والحوسبة الخصوصية. في الوقت نفسه، يمكن أن يقدم الذكاء الاصطناعي العديد من الامكانيات لـ Web3، مثل تحسين العقود الذكية والخوارزميات المضادة للغش، مما يساعد في بناء نظامه البيئي. لذلك، فإن استكشاف دمج Web3 والذكاء الاصطناعي له أهمية كبيرة في بناء بنية تحتية للجيل التالي من الإنترنت، وإطلاق قيمة البيانات والقدرة الحاسوبية.
مدفوع بالبيانات: الأساس القوي بين الذكاء الاصطناعي وWeb3
البيانات هي القوة الدافعة الأساسية لتطوير الذكاء الاصطناعي. تحتاج نماذج الذكاء الاصطناعي إلى استيعاب كميات 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.
توجد المشاكل التالية في نماذج الحصول على البيانات واستخدامها في الذكاء الاصطناعي المركزي التقليدي:
تكلفة الحصول على البيانات مرتفعة، ومن الصعب على الشركات الصغيرة والمتوسطة تحمّلها
يتم احتكار موارد البيانات من قبل عمالقة التكنولوجيا، مما يؤدي إلى تشكيل جزر بيانات
تواجه خصوصية البيانات الشخصية مخاطر التسريب وإساءة الاستخدام
يقدم Web3 نموذج بيانات لامركزي جديد لمعالجة هذه النقاط المؤلمة:
يمكن للمستخدمين بيع الموارد الشبكية غير المستخدمة لشركات الذكاء الاصطناعي، لجمع البيانات من الشبكة بشكل لامركزي، وتوفير بيانات حقيقية وعالية الجودة لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي.
اعتماد نموذج "التصنيف هو التعدين"، من خلال تحفيز الرموز للمشاركين العالميين في تصنيف البيانات، تجمع المعرفة المهنية العالمية.
منصة تبادل بيانات blockchain توفر بيئة تداول شفافة وعلنية للطرفين المعنيين بالبيانات، مما يحفز الابتكار ومشاركة البيانات.
على الرغم من ذلك، لا تزال هناك مشكلات في جمع البيانات من العالم الحقيقي تتعلق بجودة غير متساوية، وصعوبة المعالجة، ونقص التنوع والتمثيل. قد تكون البيانات الاصطناعية نجم المستقبل في مجال بيانات Web3. استنادًا إلى تقنية 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: دور التشفير المتجانس الكامل في Web3
في عصر البيانات المدفوعة، أصبحت حماية الخصوصية محور اهتمام عالمي. إن صدور قوانين مثل GDPR في الاتحاد الأوروبي يعكس الحماية الصارمة للخصوصية الشخصية. ومع ذلك، فإن هذا قد جلب أيضًا تحديات: بعض البيانات الحساسة لا يمكن الاستفادة منها بشكل كامل بسبب مخاطر الخصوصية، مما يحد من إمكانيات ونماذج الذكاء الاصطناعي.
تسمح التشفير المتجانس (FHE) بإجراء عمليات حسابية مباشرة على البيانات المشفرة دون الحاجة إلى فك تشفير البيانات، وتكون نتائج الحسابات متطابقة مع نتائج الحسابات التي تتم على البيانات النصية. يوفر FHE حماية قوية لحساب الخصوصية في الذكاء الاصطناعي، مما يسمح لقوة الحوسبة GPU بتنفيذ مهام تدريب النماذج والاستدلال في بيئة لا تتناول البيانات الأصلية. وهذا يوفر ميزة كبيرة لشركات الذكاء الاصطناعي، حيث يمكنها فتح خدمات API بأمان مع حماية الأسرار التجارية.
تشفير كامل للتعلم الآلي ( FHEML ) يدعم معالجة البيانات والنماذج بشكل مشفر خلال دورة التعلم الآلي بأكملها، مما يضمن أمان المعلومات الحساسة ويمنع مخاطر تسرب البيانات. FHEML هو تكملة للتعلم الآلي بدون معرفة ( ZKML )، حيث تثبت ZKML التنفيذ الصحيح للتعلم الآلي، بينما يركز FHEML على إجراء الحسابات على البيانات المشفرة للحفاظ على خصوصية البيانات.
ثورة القدرة الحاسوبية: الحوسبة بالذكاء الاصطناعي في الشبكات اللامركزية
تتضاعف تعقيدات حساب النظام الذكي الحالي كل 3 أشهر، مما يؤدي إلى زيادة هائلة في الطلب على قوة الحوسبة، والتي تفوق بكثير العرض الحالي للموارد الحاسوبية. على سبيل المثال، يتطلب تدريب نموذج GPT-3 قوة حوسبة ضخمة، تعادل 355 عامًا من وقت التدريب على جهاز واحد. هذه النقص في قوة الحوسبة لا يقتصر فقط على تقييد تقدم تقنيات الذكاء الاصطناعي، بل يجعل النماذج المتقدمة للذكاء الاصطناعي بعيدة المنال لمعظم الباحثين والمطورين.
في الوقت نفسه، لا تتجاوز نسبة استخدام وحدات معالجة الرسومات العالمية 40٪، بالإضافة إلى تباطؤ تحسين أداء المعالجات الدقيقة، فضلاً عن نقص الشرائح الناتج عن عوامل سلسلة التوريد والجغرافيا السياسية، مما زاد من تفاقم مشكلة إمدادات القدرة الحسابية. يجد المتخصصون في الذكاء الاصطناعي أنفسهم في معضلة: إما شراء الأجهزة بأنفسهم أو استئجار موارد سحابية، وهم في حاجة ماسة إلى طريقة خدمة حسابية فعالة من حيث التكلفة حسب الطلب.
تقوم بعض شبكات الحوسبة اللامركزية للذكاء الاصطناعي من خلال تجميع موارد GPU غير المستخدمة على مستوى العالم بتوفير سوق حوسبة اقتصادي وسهل الاستخدام لشركات الذكاء الاصطناعي. يمكن لطرف الطلب على الحوسبة نشر مهام حسابية على الشبكة، وستقوم العقود الذكية بتوزيع المهام على عُقد المعدنين الذين يساهمون في الحوسبة، حيث يقوم المعدنون بتنفيذ المهام وتقديم النتائج، وبعد التحقق يحصلون على مكافآت نقاط. تُحسّن هذه الخطة كفاءة استخدام الموارد، وتساعد في حل مشكلة عنق الزجاجة في الحوسبة في مجالات مثل الذكاء الاصطناعي.
بالإضافة إلى شبكة القوة الحاسوبية اللامركزية العامة، هناك أيضًا شبكة قوة حاسوبية مخصصة لتدريب الذكاء الاصطناعي واستنتاجه. توفر شبكة القوة الحاسوبية اللامركزية سوقًا عادلاً وشفافًا للقوة الحاسوبية، وتكسر الاحتكار، وتقلل من عتبة التطبيق، وتزيد من كفاءة استخدام القوة الحاسوبية. في نظام Web3 البيئي، ستلعب شبكة القوة الحاسوبية اللامركزية دورًا حاسمًا، مما يجذب المزيد من التطبيقات اللامركزية الابتكارية للانضمام، لدفع تطوير وتطبيق تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي معًا.
شبكة البنية التحتية الفيزيائية الموزعة: Web3 يتيح الذكاء الاصطناعي على الأطراف
تجعل الذكاء الاصطناعي الهامشي الحساب يحدث في مصدر إنتاج البيانات، مما يحقق تأخيراً منخفضاً ومعالجة في الوقت الحقيقي، بينما يحمي خصوصية المستخدم. تم تطبيق هذه التقنية في مجالات حيوية مثل القيادة الذاتية. في مجال Web3، تُعتبر الشبكة المادية الموزعة (DePIN) مفهومًا أكثر ألفة. يؤكد Web3 على اللامركزية وحقوق سيادة بيانات المستخدم، ويمكن أن يعزز DePIN حماية خصوصية المستخدم من خلال معالجة البيانات محليًا، مما يقلل من مخاطر تسرب البيانات. يمكن للآلية الاقتصادية الأصلية المميزة لـ Web3 أن تحفز عقد DePIN لتوفير موارد حسابية، مما يبني نظامًا بيئيًا مستدامًا.
حاليًا، يتطور DePIN بسرعة في بعض بيئات السلاسل العامة، ليصبح واحدًا من المنصات المفضلة لنشر المشاريع. توفر TPS العالية، وانخفاض تكاليف المعاملات، والابتكارات التقنية دعمًا قويًا لمشاريع DePIN. لقد حققت بعض مشاريع DePIN المعروفة تقدمًا ملحوظًا في هذه الأنظمة البيئية.
إصدار النموذج الأولي: نموذج جديد لإصدار نماذج الذكاء الاصطناعي
تتمثل فكرة إصدار نموذج البداية (IMO) في توكين نموذج الذكاء الاصطناعي. في النموذج التقليدي، بسبب نقص آلية مشاركة العائدات، يجد المطورون صعوبة في الحصول على عائد مستمر من الاستخدام اللاحق للنموذج، خاصة عندما يتم دمج النموذج في منتجات وخدمات أخرى. بالإضافة إلى ذلك، غالبًا ما تفتقر أداء نموذج الذكاء الاصطناعي وفعاليته إلى الشفافية، مما يجعل المستثمرين المحتملين والمستخدمين يصعب عليهم تقييم قيمته الحقيقية، مما يحد من الاعتراف به في السوق وإمكاناته التجارية.
IMO قدمت طريقة جديدة لتمويل نماذج الذكاء الاصطناعي المفتوحة المصدر ومشاركة القيمة. يمكن للمستثمرين شراء رموز IMO ومشاركة الأرباح الناتجة عن النموذج لاحقًا. تستخدم بعض المشاريع معايير بلوكتشين محددة، جنبًا إلى جنب مع تقنية أوامر الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي على السلسلة لضمان صحة نماذج الذكاء الاصطناعي وقدرة حاملي الرموز على مشاركة الأرباح.
نموذج IMO يعزز الشفافية والثقة، ويشجع التعاون مفتوح المصدر، ويتكيف مع اتجاهات سوق التشفير، ويدفع التنمية المستدامة لتقنية الذكاء الاصطناعي. لا يزال IMO في مرحلة التجربة المبكرة، ولكن مع زيادة قبول السوق وتوسيع نطاق المشاركة، فإن ابتكاره وقيمته المحتملة تستحق التوقع.
وكيل الذكاء الاصطناعي: عصر جديد من تجارب التفاعل
يمكن للعملاء الذكاء الاصطناعي أن يشعروا بالبيئة، ويفكروا بشكل مستقل، ويتخذوا إجراءات مناسبة لتحقيق الأهداف المحددة. بدعم من نماذج اللغة الكبيرة، يمكن للعملاء الذكاء الاصطناعي ليس فقط فهم اللغة الطبيعية، ولكن أيضًا تخطيط القرارات وتنفيذ المهام المعقدة. يمكن أن تعمل كأسياد افتراضيين، من خلال التعلم من تفاعلاتهم مع المستخدمين حول تفضيلاتهم، وتقديم حلول مخصصة. حتى في غياب تعليمات واضحة، يمكن للعملاء الذكاء الاصطناعي حل المشكلات بشكل مستقل، وزيادة الكفاءة، وخلق قيمة جديدة.
تقدم بعض منصات التطبيقات الأصلية المفتوحة للذكاء الاصطناعي مجموعة شاملة وسهلة الاستخدام من أدوات الإبداع، تدعم المستخدمين في تكوين وظائف الروبوت، والمظهر، والصوت، بالإضافة إلى ربط مكتبات المعرفة الخارجية، وتهدف إلى إنشاء نظام بيئي لمحتوى الذكاء الاصطناعي يكون عادلاً ومفتوحاً. من خلال استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي التوليدية، تمكّن هذه المنصات الأفراد من أن يصبحوا منشئي محتوى خارقين. قامت بعض المنصات بتدريب نماذج لغوية كبيرة مخصصة، مما يجعل أدوار اللعب أكثر إنسانية؛ يمكن لتقنية استنساخ الصوت تسريع التفاعل الشخصي لمنتجات الذكاء الاصطناعي، وتقليل تكاليف توليد الصوت بشكل كبير. يمكن استخدام الوكلاء الذكيين المخصصين من خلال هذه المنصات حالياً في مجالات متعددة، مثل محادثات الفيديو، وتعلم اللغات، وتوليد الصور.
حالياً، يتركز دمج Web3 مع الذكاء الاصطناعي أكثر على استكشاف مستوى البنية التحتية، بما في ذلك كيفية الحصول على بيانات عالية الجودة، وحماية خصوصية البيانات، وكيفية استضافة النماذج على السلسلة، وكيفية تحسين الاستخدام الفعال للقوة الحاسوبية اللامركزية، وكيفية التحقق من نماذج اللغة الكبيرة وغيرها من القضايا الرئيسية. مع التحسين التدريجي لهذه البنية التحتية، لدينا أسباب للاعتقاد بأن دمج Web3 مع الذكاء الاصطناعي سيولد مجموعة من نماذج الأعمال والخدمات المبتكرة.
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.
دمج Web3 و AI: بناء بنية تحتية للإنترنت من الجيل التالي
دمج Web3 والذكاء الاصطناعي: بناء بنية تحتية للإنترنت من الجيل التالي
تمثل Web3 نموذجًا جديدًا للإنترنت يتميز باللامركزية والانفتاح والشفافية، ويوفر فرصًا طبيعية للتكامل مع الذكاء الاصطناعي. في ظل البنية التقليدية المركزية، تخضع حسابات الذكاء الاصطناعي وموارد البيانات لرقابة صارمة، مما يواجه تحديات عديدة مثل اختناقات القدرة الحاسوبية، تسرب الخصوصية، وصناديق السوداء في الخوارزميات. بينما تعتمد Web3 على تقنيات موزعة، يمكن أن تضخ قوة جديدة في تطور الذكاء الاصطناعي من خلال شبكات المشاركة في القدرة الحاسوبية، وسوق البيانات المفتوحة، والحوسبة الخصوصية. في الوقت نفسه، يمكن أن يقدم الذكاء الاصطناعي العديد من الامكانيات لـ Web3، مثل تحسين العقود الذكية والخوارزميات المضادة للغش، مما يساعد في بناء نظامه البيئي. لذلك، فإن استكشاف دمج Web3 والذكاء الاصطناعي له أهمية كبيرة في بناء بنية تحتية للجيل التالي من الإنترنت، وإطلاق قيمة البيانات والقدرة الحاسوبية.
مدفوع بالبيانات: الأساس القوي بين الذكاء الاصطناعي وWeb3
البيانات هي القوة الدافعة الأساسية لتطوير الذكاء الاصطناعي. تحتاج نماذج الذكاء الاصطناعي إلى استيعاب كميات 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.
توجد المشاكل التالية في نماذج الحصول على البيانات واستخدامها في الذكاء الاصطناعي المركزي التقليدي:
يقدم Web3 نموذج بيانات لامركزي جديد لمعالجة هذه النقاط المؤلمة:
على الرغم من ذلك، لا تزال هناك مشكلات في جمع البيانات من العالم الحقيقي تتعلق بجودة غير متساوية، وصعوبة المعالجة، ونقص التنوع والتمثيل. قد تكون البيانات الاصطناعية نجم المستقبل في مجال بيانات Web3. استنادًا إلى تقنية 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: دور التشفير المتجانس الكامل في Web3
في عصر البيانات المدفوعة، أصبحت حماية الخصوصية محور اهتمام عالمي. إن صدور قوانين مثل GDPR في الاتحاد الأوروبي يعكس الحماية الصارمة للخصوصية الشخصية. ومع ذلك، فإن هذا قد جلب أيضًا تحديات: بعض البيانات الحساسة لا يمكن الاستفادة منها بشكل كامل بسبب مخاطر الخصوصية، مما يحد من إمكانيات ونماذج الذكاء الاصطناعي.
تسمح التشفير المتجانس (FHE) بإجراء عمليات حسابية مباشرة على البيانات المشفرة دون الحاجة إلى فك تشفير البيانات، وتكون نتائج الحسابات متطابقة مع نتائج الحسابات التي تتم على البيانات النصية. يوفر FHE حماية قوية لحساب الخصوصية في الذكاء الاصطناعي، مما يسمح لقوة الحوسبة GPU بتنفيذ مهام تدريب النماذج والاستدلال في بيئة لا تتناول البيانات الأصلية. وهذا يوفر ميزة كبيرة لشركات الذكاء الاصطناعي، حيث يمكنها فتح خدمات API بأمان مع حماية الأسرار التجارية.
تشفير كامل للتعلم الآلي ( FHEML ) يدعم معالجة البيانات والنماذج بشكل مشفر خلال دورة التعلم الآلي بأكملها، مما يضمن أمان المعلومات الحساسة ويمنع مخاطر تسرب البيانات. FHEML هو تكملة للتعلم الآلي بدون معرفة ( ZKML )، حيث تثبت ZKML التنفيذ الصحيح للتعلم الآلي، بينما يركز FHEML على إجراء الحسابات على البيانات المشفرة للحفاظ على خصوصية البيانات.
ثورة القدرة الحاسوبية: الحوسبة بالذكاء الاصطناعي في الشبكات اللامركزية
تتضاعف تعقيدات حساب النظام الذكي الحالي كل 3 أشهر، مما يؤدي إلى زيادة هائلة في الطلب على قوة الحوسبة، والتي تفوق بكثير العرض الحالي للموارد الحاسوبية. على سبيل المثال، يتطلب تدريب نموذج GPT-3 قوة حوسبة ضخمة، تعادل 355 عامًا من وقت التدريب على جهاز واحد. هذه النقص في قوة الحوسبة لا يقتصر فقط على تقييد تقدم تقنيات الذكاء الاصطناعي، بل يجعل النماذج المتقدمة للذكاء الاصطناعي بعيدة المنال لمعظم الباحثين والمطورين.
في الوقت نفسه، لا تتجاوز نسبة استخدام وحدات معالجة الرسومات العالمية 40٪، بالإضافة إلى تباطؤ تحسين أداء المعالجات الدقيقة، فضلاً عن نقص الشرائح الناتج عن عوامل سلسلة التوريد والجغرافيا السياسية، مما زاد من تفاقم مشكلة إمدادات القدرة الحسابية. يجد المتخصصون في الذكاء الاصطناعي أنفسهم في معضلة: إما شراء الأجهزة بأنفسهم أو استئجار موارد سحابية، وهم في حاجة ماسة إلى طريقة خدمة حسابية فعالة من حيث التكلفة حسب الطلب.
تقوم بعض شبكات الحوسبة اللامركزية للذكاء الاصطناعي من خلال تجميع موارد GPU غير المستخدمة على مستوى العالم بتوفير سوق حوسبة اقتصادي وسهل الاستخدام لشركات الذكاء الاصطناعي. يمكن لطرف الطلب على الحوسبة نشر مهام حسابية على الشبكة، وستقوم العقود الذكية بتوزيع المهام على عُقد المعدنين الذين يساهمون في الحوسبة، حيث يقوم المعدنون بتنفيذ المهام وتقديم النتائج، وبعد التحقق يحصلون على مكافآت نقاط. تُحسّن هذه الخطة كفاءة استخدام الموارد، وتساعد في حل مشكلة عنق الزجاجة في الحوسبة في مجالات مثل الذكاء الاصطناعي.
بالإضافة إلى شبكة القوة الحاسوبية اللامركزية العامة، هناك أيضًا شبكة قوة حاسوبية مخصصة لتدريب الذكاء الاصطناعي واستنتاجه. توفر شبكة القوة الحاسوبية اللامركزية سوقًا عادلاً وشفافًا للقوة الحاسوبية، وتكسر الاحتكار، وتقلل من عتبة التطبيق، وتزيد من كفاءة استخدام القوة الحاسوبية. في نظام Web3 البيئي، ستلعب شبكة القوة الحاسوبية اللامركزية دورًا حاسمًا، مما يجذب المزيد من التطبيقات اللامركزية الابتكارية للانضمام، لدفع تطوير وتطبيق تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي معًا.
شبكة البنية التحتية الفيزيائية الموزعة: Web3 يتيح الذكاء الاصطناعي على الأطراف
تجعل الذكاء الاصطناعي الهامشي الحساب يحدث في مصدر إنتاج البيانات، مما يحقق تأخيراً منخفضاً ومعالجة في الوقت الحقيقي، بينما يحمي خصوصية المستخدم. تم تطبيق هذه التقنية في مجالات حيوية مثل القيادة الذاتية. في مجال Web3، تُعتبر الشبكة المادية الموزعة (DePIN) مفهومًا أكثر ألفة. يؤكد Web3 على اللامركزية وحقوق سيادة بيانات المستخدم، ويمكن أن يعزز DePIN حماية خصوصية المستخدم من خلال معالجة البيانات محليًا، مما يقلل من مخاطر تسرب البيانات. يمكن للآلية الاقتصادية الأصلية المميزة لـ Web3 أن تحفز عقد DePIN لتوفير موارد حسابية، مما يبني نظامًا بيئيًا مستدامًا.
حاليًا، يتطور DePIN بسرعة في بعض بيئات السلاسل العامة، ليصبح واحدًا من المنصات المفضلة لنشر المشاريع. توفر TPS العالية، وانخفاض تكاليف المعاملات، والابتكارات التقنية دعمًا قويًا لمشاريع DePIN. لقد حققت بعض مشاريع DePIN المعروفة تقدمًا ملحوظًا في هذه الأنظمة البيئية.
إصدار النموذج الأولي: نموذج جديد لإصدار نماذج الذكاء الاصطناعي
تتمثل فكرة إصدار نموذج البداية (IMO) في توكين نموذج الذكاء الاصطناعي. في النموذج التقليدي، بسبب نقص آلية مشاركة العائدات، يجد المطورون صعوبة في الحصول على عائد مستمر من الاستخدام اللاحق للنموذج، خاصة عندما يتم دمج النموذج في منتجات وخدمات أخرى. بالإضافة إلى ذلك، غالبًا ما تفتقر أداء نموذج الذكاء الاصطناعي وفعاليته إلى الشفافية، مما يجعل المستثمرين المحتملين والمستخدمين يصعب عليهم تقييم قيمته الحقيقية، مما يحد من الاعتراف به في السوق وإمكاناته التجارية.
IMO قدمت طريقة جديدة لتمويل نماذج الذكاء الاصطناعي المفتوحة المصدر ومشاركة القيمة. يمكن للمستثمرين شراء رموز IMO ومشاركة الأرباح الناتجة عن النموذج لاحقًا. تستخدم بعض المشاريع معايير بلوكتشين محددة، جنبًا إلى جنب مع تقنية أوامر الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي على السلسلة لضمان صحة نماذج الذكاء الاصطناعي وقدرة حاملي الرموز على مشاركة الأرباح.
نموذج IMO يعزز الشفافية والثقة، ويشجع التعاون مفتوح المصدر، ويتكيف مع اتجاهات سوق التشفير، ويدفع التنمية المستدامة لتقنية الذكاء الاصطناعي. لا يزال IMO في مرحلة التجربة المبكرة، ولكن مع زيادة قبول السوق وتوسيع نطاق المشاركة، فإن ابتكاره وقيمته المحتملة تستحق التوقع.
وكيل الذكاء الاصطناعي: عصر جديد من تجارب التفاعل
يمكن للعملاء الذكاء الاصطناعي أن يشعروا بالبيئة، ويفكروا بشكل مستقل، ويتخذوا إجراءات مناسبة لتحقيق الأهداف المحددة. بدعم من نماذج اللغة الكبيرة، يمكن للعملاء الذكاء الاصطناعي ليس فقط فهم اللغة الطبيعية، ولكن أيضًا تخطيط القرارات وتنفيذ المهام المعقدة. يمكن أن تعمل كأسياد افتراضيين، من خلال التعلم من تفاعلاتهم مع المستخدمين حول تفضيلاتهم، وتقديم حلول مخصصة. حتى في غياب تعليمات واضحة، يمكن للعملاء الذكاء الاصطناعي حل المشكلات بشكل مستقل، وزيادة الكفاءة، وخلق قيمة جديدة.
تقدم بعض منصات التطبيقات الأصلية المفتوحة للذكاء الاصطناعي مجموعة شاملة وسهلة الاستخدام من أدوات الإبداع، تدعم المستخدمين في تكوين وظائف الروبوت، والمظهر، والصوت، بالإضافة إلى ربط مكتبات المعرفة الخارجية، وتهدف إلى إنشاء نظام بيئي لمحتوى الذكاء الاصطناعي يكون عادلاً ومفتوحاً. من خلال استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي التوليدية، تمكّن هذه المنصات الأفراد من أن يصبحوا منشئي محتوى خارقين. قامت بعض المنصات بتدريب نماذج لغوية كبيرة مخصصة، مما يجعل أدوار اللعب أكثر إنسانية؛ يمكن لتقنية استنساخ الصوت تسريع التفاعل الشخصي لمنتجات الذكاء الاصطناعي، وتقليل تكاليف توليد الصوت بشكل كبير. يمكن استخدام الوكلاء الذكيين المخصصين من خلال هذه المنصات حالياً في مجالات متعددة، مثل محادثات الفيديو، وتعلم اللغات، وتوليد الصور.
حالياً، يتركز دمج Web3 مع الذكاء الاصطناعي أكثر على استكشاف مستوى البنية التحتية، بما في ذلك كيفية الحصول على بيانات عالية الجودة، وحماية خصوصية البيانات، وكيفية استضافة النماذج على السلسلة، وكيفية تحسين الاستخدام الفعال للقوة الحاسوبية اللامركزية، وكيفية التحقق من نماذج اللغة الكبيرة وغيرها من القضايا الرئيسية. مع التحسين التدريجي لهذه البنية التحتية، لدينا أسباب للاعتقاد بأن دمج Web3 مع الذكاء الاصطناعي سيولد مجموعة من نماذج الأعمال والخدمات المبتكرة.