دمج Web3 والذكاء الاصطناعي: فتح عصر جديد من الإنترنت

الذكاء الاصطناعي وWeb3 كأحدث تقنيتين، يتداخلان بطرق لافتة للنظر، ويشكلان معاً اتجاه تطوير الإنترنت في المستقبل. يوفر Web3 بفضل خصائصه اللامركزية والشفافة المفتوحة، دفعة جديدة وإمكانيات لتطوير الذكاء الاصطناعي. في الوقت نفسه، يجلب الذكاء الاصطناعي العديد من القدرات إلى بيئة Web3، مثل تحسين العقود الذكية. إن استكشاف دمج هاتين التقنيتين له أهمية كبيرة في بناء بنية تحتية للإنترنت من الجيل التالي، وإطلاق القيمة الكاملة للبيانات وقوة الحوسبة.

البيانات: حجر الزاوية للذكاء الاصطناعي وWeb3

تعتبر البيانات المحرك الرئيسي لتطور الذكاء الاصطناعي، وأهميتها لا تحتاج إلى توضيح. البيانات عالية الجودة وواسعة النطاق هي المفتاح لفهم عميق وقدرة استدلال قوية لنماذج الذكاء الاصطناعي. ومع ذلك، فإن نماذج الحصول على البيانات واستخدامها التقليدية المركزية تعاني من العديد من المشكلات، مثل تكاليف الحصول المرتفعة، احتكار البيانات، ومخاطر تسرب الخصوصية.

تقدم نماذج البيانات اللامركزية في Web3 أفكارًا جديدة لحل هذه النقاط المؤلمة:

1. جمع البيانات اللامركزية: يمكن للمستخدمين المشاركة في عملية جمع البيانات لشركات الذكاء الاصطناعي من خلال بيع موارد الشبكة غير المستخدمة، لتحقيق الحصول على البيانات بشكل لامركزي.

2. التعاون العالمي في بيانات التوسيم: يعتمد على نموذج "التوسيم يعني الكسب"، من خلال تحفيز العملة الرقمية لمشاركة العمال من جميع أنحاء العالم في توسيع البيانات، وجمع حكمتهم العالمية.

3. منصة تداول بيانات البلوكشين: تقدم بيئة تداول شفافة وعلنية للطرفين المعنيين بالبيانات، مما يعزز الابتكار ومشاركة البيانات.

على الرغم من ذلك، لا يزال الحصول على بيانات العالم الحقيقي يواجه تحديات تتعلق بجودة غير متناسقة وصعوبة في المعالجة. في هذا السياق، أصبحت البيانات التركيبية نجمًا جديدًا في مجال بيانات Web3. استنادًا إلى تقنية الذكاء الاصطناعي التوليدي، يمكن للبيانات التركيبية محاكاة خصائص البيانات الحقيقية، مما يعزز فعالية استخدام البيانات. في مجالات مثل القيادة الذاتية، وتداول الأسواق المالية، وتطوير الألعاب، أظهرت البيانات التركيبية آفاق تطبيق ناضجة.

حماية الخصوصية: أهمية التشفير المتجانس الكامل

مع وصول عصر البيانات المدفوعة، أصبحت حماية الخصوصية محور اهتمام عالمي. تعكس لوائح مثل اللائحة العامة لحماية البيانات في الاتحاد الأوروبي (GDPR) الحاجة الصارمة لحماية الخصوصية الشخصية. ومع ذلك، فقد جلب ذلك أيضًا تحديات جديدة: حيث لا يمكن الاستفادة بشكل كامل من بعض البيانات الحساسة بسبب مخاطر الخصوصية، مما يحد من الإمكانيات الكامنة لنماذج الذكاء الاصطناعي.

تقدم تقنية التشفير المتجانس بالكامل (FHE) حلاً محتملاً لهذه المعضلة. يسمح FHE بإجراء عمليات حسابية مباشرة على البيانات المشفرة دون الحاجة إلى فك تشفيرها لتحقيق نتائج مماثلة لتلك الناتجة عن البيانات النصية. وهذا يوفر حماية قوية للحسابات الخاصة بالذكاء الاصطناعي، مما يمكّن قوة معالجة GPU من تنفيذ مهام تدريب النموذج والاستدلال دون الاتصال بالبيانات الأصلية.

يدعم FHEML معالجة البيانات والنماذج بشكل مشفر طوال دورة التعلم الآلي لضمان أمان المعلومات الحساسة ومنع مخاطر تسرب البيانات. لا تعزز هذه الطريقة حماية خصوصية البيانات فحسب، بل توفر أيضًا إطار حساب آمن وموثوق لتطبيقات الذكاء الاصطناعي. من الجدير بالذكر أن FHEML و ZKML يكملان بعضهما البعض، حيث يركز الأول على حساب البيانات المشفرة للحفاظ على خصوصية البيانات، بينما يكرس الثاني جهوده لإثبات التنفيذ الصحيح للتعلم الآلي.

ثورة قوة الحوسبة: الحوسبة الذكية في الشبكات اللامركزية

تزداد تعقيدات حسابات أنظمة الذكاء الاصطناعي الحالية بشكل أُسّي، حيث تتضاعف كل ثلاثة أشهر، مما يؤدي إلى زيادة هائلة في الطلب على قوة الحوسبة، تفوق بكثير ما هو متاح من موارد الحوسبة الحالية. على سبيل المثال، تتطلب عملية تدريب نموذج GPT-3 من OpenAI قوة حسابية تعادل 355 سنة من تدريب جهاز واحد. هذه النقص في قوة الحوسبة لا يعيق فقط تقدم تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي، بل يجعل النماذج المتقدمة من الذكاء الاصطناعي بعيدة المنال بالنسبة لمعظم الباحثين والمطورين.

في الوقت نفسه، فإن معدل استخدام وحدات معالجة الرسوميات (GPU) في جميع أنحاء العالم أقل من 40%، بالإضافة إلى تباطؤ تحسين أداء المعالجات الدقيقة، ونقص الرقائق الناجم عن عوامل سلسلة التوريد والجغرافيا السياسية، مما يجعل مشكلة إمداد الطاقة الحاسوبية أكثر حدة. يواجه العاملون في مجال الذكاء الاصطناعي خيارًا صعبًا بين شراء الأجهزة أو استئجار موارد سحابية، مما يتطلب بشكل عاجل طريقة خدمات حسابية فعالة من حيث التكلفة حسب الطلب.

ظهرت شبكة الحوسبة اللامركزية للذكاء الاصطناعي استجابةً للطلب، من خلال تجميع موارد GPU غير المستخدمة على مستوى العالم، لتوفير سوق حوسبة اقتصادي وسهل الوصول لشركات الذكاء الاصطناعي. في هذا النموذج، يمكن لمستخدمي الحوسبة نشر مهام حسابية على الشبكة، حيث يتم توزيع المهام على العقد التي تساهم في الحوسبة بواسطة العقود الذكية، وتقوم العقد بتنفيذ المهام وتقديم النتائج، وبعد التحقق منها، تحصل على مكافآت.

بالإضافة إلى الشبكات العامة للحوسبة اللامركزية، هناك منصات حوسبة مخصصة تركز على تدريب الذكاء الاصطناعي والاستدلال. لا توفر هذه الشبكات اللامركزية سوق حوسبة شفاف وعادل فحسب، بل تكسر الاحتكار وتخفض عوائق دخول التطبيقات، كما تزيد من كفاءة استخدام الحوسبة. ستلعب الشبكات اللامركزية للحوسبة دورًا حاسمًا في نظام Web3 الإيكولوجي، مما يجذب المزيد من التطبيقات المبتكرة الموزعة للانضمام، ودفع تطوير وتطبيق تقنيات الذكاء الاصطناعي معًا.

الذكاء الاصطناعي الطرفي: تمكين Web3 للحوسبة الطرفية

تكنولوجيا Edge AI ستنقل قدرة حساب الذكاء الاصطناعي إلى مصدر إنتاج البيانات، مما يحقق معالجة في الوقت الحقيقي مع تأخير منخفض، وفي نفس الوقت يحمي خصوصية المستخدمين. لقد تم تطبيق هذه التكنولوجيا في مجالات حيوية مثل القيادة الذاتية، ومن المتوقع أن تجعل المزيد من الأجهزة الذكية قادرة على تشغيل الذكاء الاصطناعي في المستقبل.

في مجال Web3، الاسم الأكثر شهرة لـ Edge AI هو DePIN (شبكة البنية التحتية المادية اللامركزية). يؤكد Web3 على اللامركزية وسيادة بيانات المستخدم، حيث يعزز DePIN حماية خصوصية المستخدم من خلال معالجة البيانات محليًا، مما يقلل من مخاطر تسرب البيانات. يمكن لآلية الاقتصاد الرمزي الأصلية لـ Web3 أن تحفز عقد DePIN على تقديم موارد الحوسبة، مما يساعد في بناء نظام بيئي مستدام.

في الوقت الحالي، يتطور DePIN بسرعة في بعض البيئات العامة، ليصبح واحدًا من المنصات المفضلة لنشر المشاريع. إن سرعة معالجة المعاملات العالية، وانخفاض رسوم المعاملات، والابتكارات التكنولوجية لهذه البيئات العامة توفر دعمًا قويًا لمشاريع DePIN. وقد حققت بعض مشاريع DePIN المعروفة تقدمًا ملحوظًا على هذه المنصات، حيث تجاوزت قيمتها السوقية الإجمالية 10 مليارات دولار.

IMO: إصدار نموذج جديد للذكاء الاصطناعي

تم تقديم مفهوم إصدار النموذج الأولي (IMO) لفتح مسار جديد لتوكنات نماذج الذكاء الاصطناعي. في النموذج التقليدي، يواجه مطورو نماذج الذكاء الاصطناعي صعوبة في الحصول على عائد مستمر من الاستخدام اللاحق للنموذج، خاصة عندما يتم دمج النموذج في منتجات وخدمات أخرى. علاوة على ذلك، غالبًا ما تفتقر أداء وفاعلية نماذج الذكاء الاصطناعي إلى الشفافية، مما يجعل من الصعب على المستثمرين المحتملين والمستخدمين تقييم قيمتها الحقيقية.

تقدم IMO دعمًا مبتكرًا للتمويل وطرق لتقاسم القيمة لنماذج الذكاء الاصطناعي المفتوحة المصدر. يمكن للمستثمرين مشاركة العوائد الناتجة عن النموذج من خلال شراء توكن IMO. تستخدم بعض البروتوكولات معايير تقنية محددة، بالاشتراك مع أوصياء الذكاء الاصطناعي وتقنيات التعلم الآلي على السلسلة، لضمان صحة نماذج الذكاء الاصطناعي وقدرة حاملي التوكن على مشاركة العوائد.

تعزز نماذج IMO الشفافية والثقة، وتشجع التعاون المفتوح، وتتكيف مع اتجاهات سوق التشفير، وتضخ الزخم في التنمية المستدامة لتقنية الذكاء الاصطناعي. على الرغم من أن IMO لا تزال في مرحلة التجريب الأولية، إلا أن الابتكار والقيمة المحتملة لها تستحق التوقع مع زيادة قبول السوق وتوسيع نطاق المشاركة.

وكيل الذكاء الاصطناعي: عصر جديد من تجربة التفاعل

يمكن لوكيل الذكاء الاصطناعي إدراك البيئة والتفكير المستقل واتخاذ الإجراءات لتحقيق الأهداف المحددة. بدعم من نماذج اللغة الكبيرة ، يمكن لوكيل الذكاء الاصطناعي أن يفهم اللغة الطبيعية ويخطط للقرارات وينفذ مهامًا معقدة. يمكن استخدامها كمساعدين افتراضيين ، من خلال التفاعل مع المستخدمين لتعلم تفضيلاتهم وتقديم حلول مخصصة. في حالة عدم وجود تعليمات واضحة ، يمكن لوكيل الذكاء الاصطناعي أيضًا حل المشكلات بشكل مستقل ، مما يزيد من الكفاءة ويخلق قيمة جديدة.

توفر بعض المنصات الأصلية المفتوحة للذكاء الاصطناعي مجموعة شاملة وسهلة الاستخدام من أدوات الإبداع، تدعم المستخدمين في تخصيص ميزات الروبوتات، والمظهر، والصوت، وكذلك الاتصال بمكتبات المعرفة الخارجية، وتهدف إلى بناء نظام بيئي للذكاء الاصطناعي للمحتوى عادل ومفتوح. تستخدم هذه المنصات تقنية الذكاء الاصطناعي القائم على التوليد، لتمكين الأفراد من أن يصبحوا مبدعين خارقين. من خلال تدريب نماذج لغوية كبيرة مصممة خصيصًا، تجعل أدوار التمثيل أكثر إنسانية؛ يمكن لتقنية استنساخ الصوت تسريع التفاعل الشخصي لمنتجات الذكاء الاصطناعي، وتقليل تكاليف توليد الصوت بشكل كبير، مما يتيح استنساخ الصوت بسرعة. يمكن استخدام الوكيل الذكي المخصص باستخدام هذه المنصات حاليًا في مجالات متعددة مثل الدردشة عبر الفيديو، وتعلم اللغات، وتوليد الصور.

الخاتمة

في عملية دمج Web3 مع AI، يتم حالياً استكشاف المزيد من الطبقات الأساسية، بما في ذلك كيفية الحصول على بيانات عالية الجودة، وحماية خصوصية البيانات، وكيفية استضافة النماذج على السلسلة، وكيفية تحسين الاستخدام الفعال للقوة الحاسوبية اللامركزية، بالإضافة إلى كيفية التحقق من نماذج اللغة الكبيرة وغيرها من القضايا الرئيسية. مع التحسين التدريجي لهذه البنية التحتية، لدينا أسباب للاعتقاد بأن دمج Web3 وAI سيولد مجموعة من نماذج الأعمال والخدمات المبتكرة، مما يضيف حيوية جديدة لتطور الإنترنت في المستقبل.