دمج Web3 و AI: استكشاف ستة مجالات رئيسية في مستقبل الإنترنت
تعتبر Web3 كنوع من البنية التحتية الجديدة للإنترنت اللامركزية والمفتوحة والشفافة، لديها إمكانيات اندماج طبيعية مع الذكاء الاصطناعي. في ظل البنية التقليدية المركزية، تكون موارد حساب الذكاء الاصطناعي والبيانات مقيدة بشدة، وتواجه تحديات متعددة مثل اختناقات القدرة الحاسوبية، تسرب الخصوصية، وعدم الشفافية في الخوارزميات. بينما تعتمد Web3 على التقنيات الموزعة، يمكنها من خلال شبكة مشاركة القدرة الحاسوبية، وسوق البيانات المفتوحة، والحوسبة الخاصة، توفير دفعة جديدة لتطوير الذكاء الاصطناعي. في الوقت نفسه، يمكن أن يجلب الذكاء الاصطناعي فوائد عديدة لـ Web3، مثل تحسين العقود الذكية، وتطوير خوارزميات مكافحة الاحتيال، مما يعزز بناء بيئتها. لذلك، فإن استكشاف دمج Web3 والذكاء الاصطناعي له أهمية كبيرة في بناء البنية التحتية للإنترنت من الجيل التالي، وإطلاق قيمة البيانات والقدرة الحاسوبية.
البيانات المدفوعة: الأساس المتين للذكاء الاصطناعي وWeb3
البيانات هي القوة الدافعة الأساسية لتطوير الذكاء الاصطناعي. تحتاج نماذج الذكاء الاصطناعي إلى هضم كميات هائلة من البيانات عالية الجودة للحصول على فهم عميق وقدرات استدلال قوية، فالبيانات لا توفر فقط الأساس التدريبي لنماذج التعلم الآلي، بل تحدد أيضًا دقة وموثوقية النماذج.
توجد المشاكل الرئيسية التالية في نماذج الحصول على بيانات الذكاء الاصطناعي المركزية التقليدية واستخدامها:
تكلفة الحصول على البيانات مرتفعة، مما يجعل من الصعب على الشركات الصغيرة والمتوسطة تحملها
تهيمن الشركات التكنولوجية الكبرى على موارد البيانات، مما يؤدي إلى تشكيل جزر بيانات.
تواجه خصوصية البيانات الشخصية مخاطر التسرب والإساءة
يمكن لـ Web3 حل نقاط الألم في النماذج التقليدية من خلال نموذج البيانات اللامركزي الجديد:
يمكن للمستخدمين بيع الموارد الشبكية غير المستخدمة لشركات الذكاء الاصطناعي، لجمع بيانات الشبكة بشكل لامركزي، وبعد التنظيف والتحويل، لتوفير بيانات حقيقية وعالية الجودة لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي.
اعتمد نموذج "label to earn" من خلال تحفيز العمال العالميين عبر الرموز للمشاركة في وضع العلامات على البيانات، لجمع المعرفة المهنية العالمية وتعزيز قدرات تحليل البيانات.
منصة تداول بيانات البلوكشين توفر بيئة تداول شفافة ومفتوحة للطرفين المعنيين بالعرض والطلب على البيانات، مما يحفز الابتكار ومشاركة البيانات.
ومع ذلك، لا تزال هناك بعض المشاكل في الحصول على بيانات العالم الحقيقي، مثل تفاوت جودة البيانات، وصعوبة المعالجة، ونقص التنوع والتمثيل. قد تكون البيانات الاصطناعية هي نقطة الضوء في مجال بيانات الويب 3 في المستقبل. استنادًا إلى 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 السوق المالي، وتطوير الألعاب، أظهرت البيانات الاصطناعية بالفعل إمكانيات تطبيق ناضجة.
حماية الخصوصية: دور FHE في Web3
في عصر البيانات المدفوعة، أصبحت حماية الخصوصية محور اهتمام عالمي، حيث تعكس لوائح مثل اللائحة العامة لحماية البيانات (GDPR) في الاتحاد الأوروبي الحماية الصارمة للخصوصية الفردية. ومع ذلك، فإن هذا يطرح تحديات: بعض البيانات الحساسة لا يمكن الاستفادة منها بشكل كامل بسبب مخاطر الخصوصية، مما يحد من إمكانيات وقدرات الاستدلال لنماذج الذكاء الاصطناعي.
تسمح التشفير المتجانس بالكامل (FHE) بإجراء عمليات حسابية مباشرة على البيانات المشفرة دون الحاجة إلى فك تشفير البيانات، وتكون نتائج الحساب متطابقة مع النتائج الناتجة عن إجراء نفس العمليات الحسابية على البيانات النصية. يوفر FHE حماية قوية لحسابات الخصوصية في الذكاء الاصطناعي، مما يسمح لقدرات GPU بأداء مهام تدريب النماذج واستنتاجها في بيئة لا تلمس البيانات الأصلية. وهذا يوفر ميزة كبيرة لشركات الذكاء الاصطناعي، حيث يمكنها فتح خدمات API بأمان مع حماية الأسرار التجارية.
يدعم FHEML تشفير البيانات والنماذج طوال دورة تعلم الآلة لضمان أمان المعلومات الحساسة ومنع مخاطر تسرب البيانات. يعزز FHEML خصوصية البيانات ويوفر إطار حساب آمن لتطبيقات الذكاء الاصطناعي. FHEML هو تكملة لـ ZKML، حيث يثبت ZKML التنفيذ الصحيح لتعلم الآلة بينما يركز FHEML على حساب البيانات المشفرة للحفاظ على خصوصية البيانات.
ثورة قوة الحوسبة: الحوسبة بالذكاء الاصطناعي في الشبكات اللامركزية
تتضاعف تعقيدات الحساب في أنظمة الذكاء الاصطناعي الحالية كل ثلاثة أشهر، مما يؤدي إلى زيادة هائلة في الطلب على القدرة الحاسوبية، والتي تفوق بكثير موارد الحوسبة المتاحة. على سبيل المثال، يتطلب تدريب نموذج لغوي كبير قدرة حسابية هائلة، تعادل 355 عامًا من وقت التدريب على جهاز واحد. هذه النقص في القدرة الحاسوبية لا يقتصر فقط على تقييد تقدم تقنيات الذكاء الاصطناعي، بل يجعل أيضًا النماذج المتقدمة من الذكاء الاصطناعي بعيدة المنال لمعظم الباحثين والمطورين.
في الوقت نفسه، يبلغ معدل استخدام وحدات معالجة الرسومات العالمية أقل من 40%، بالإضافة إلى تباطؤ تحسين أداء وحدات المعالجة الدقيقة، والعوامل الجيوسياسية وسلسلة التوريد التي تؤدي إلى نقص في الشرائح، مما يجعل مشكلة توفير قوة الحوسبة أكثر حدة. يجد العاملون في مجال الذكاء الاصطناعي أنفسهم في مأزق: إما شراء الأجهزة بأنفسهم، أو استئجار موارد سحابية، وهم في حاجة ماسة إلى طريقة خدمة حوسبة فعالة من حيث التكلفة حسب الطلب.
تقوم شبكة حوسبة الذكاء الاصطناعي اللامركزية من خلال تجميع موارد وحدات معالجة الرسوميات الفائضة من جميع أنحاء العالم بتوفير سوق حوسبة اقتصادي وسهل الوصول له لشركات الذكاء الاصطناعي. يمكن لمستخدمي قوة الحوسبة نشر مهام حسابية على الشبكة، حيث تقوم العقود الذكية بتوزيع المهام على عقد التعدين التي تساهم في قوة الحوسبة، ويقوم المعدنون بتنفيذ المهام وتقديم النتائج، وبعد التحقق يحصلون على مكافآت نقاط. تعزز هذه الخطة كفاءة استخدام الموارد وتساعد في حل مشكلة اختناق قوة الحوسبة في مجالات مثل الذكاء الاصطناعي.
بالإضافة إلى الشبكات اللامركزية العامة للحوسبة، هناك شبكات حوسبة مخصصة تركز على تدريب الذكاء الاصطناعي واستنتاجه. توفر الشبكات اللامركزية للحوسبة سوقاً للحوسبة عادلًا وشفافًا، مما يكسر الاحتكار، ويخفض عتبة التطبيقات، ويزيد من كفاءة استخدام الحوسبة. في نظام Web3 البيئي، ستلعب الشبكات اللامركزية للحوسبة دورًا حاسمًا، مما يجذب المزيد من تطبيقات dapp المبتكرة للانضمام، لدفع تطوير وتطبيق تقنيات الذكاء الاصطناعي معًا.
DePIN: تمكين Web3 للذكاء الاصطناعي على الحافة
تتيح تقنية Edge AI إجراء الحسابات في مصدر إنتاج البيانات، مما يحقق معالجة فورية ومنخفضة الانتظار، مع حماية خصوصية المستخدمين. تم تطبيق تقنية Edge AI في مجالات حيوية مثل القيادة الذاتية. في مجال Web3، لدينا اسم أكثر ألفة - DePIN. يركز Web3 على عدم المركزية وحقوق البيانات للمستخدمين، وتعزز DePIN حماية خصوصية المستخدم من خلال معالجة البيانات محليًا، مما يقلل من مخاطر تسرب البيانات؛ آلية الاقتصاد الرمزي الأصلية في Web3 يمكن أن تحفز عقد DePIN لتوفير موارد الحساب، مما يبني نظامًا بيئيًا مستدامًا.
تتطور DePIN حاليًا بسرعة في نظام بيئي لسلسلة كتل معينة، لتصبح واحدة من المنصات المفضلة لنشر المشاريع. إن TPS العالي و انخفاض رسوم المعاملات و الابتكارات التقنية في هذه السلسلة الكتلية توفر دعمًا قويًا لمشاريع DePIN. حاليًا، تجاوزت القيمة السوقية لمشاريع DePIN على هذه السلسلة الكتلية 10 مليار دولار، وقد حققت العديد من المشاريع المعروفة تقدمًا ملحوظًا.
IMO: إصدار نمط جديد لنموذج الذكاء الاصطناعي
فكرة IMO تقوم بترميز نماذج الذكاء الاصطناعي. في النموذج التقليدي، ونتيجة لعدم وجود آلية لتقاسم العائدات، يواجه مطورو نماذج الذكاء الاصطناعي صعوبة في الحصول على عائدات مستدامة من الاستخدام اللاحق للنموذج، خاصةً عندما يتم دمج النموذج في منتجات وخدمات أخرى. بالإضافة إلى ذلك، غالبًا ما تفتقر نماذج الذكاء الاصطناعي إلى الشفافية في الأداء والنتائج، مما يجعل من الصعب على المستثمرين والمستخدمين المحتملين تقييم قيمتها الحقيقية، مما يحد من الاعتراف السوقي للنموذج وإمكاناته التجارية.
يوفر IMO دعماً مالياً جديداً ومشاركة قيمة لنماذج الذكاء الاصطناعي مفتوحة المصدر، حيث يمكن للمستثمرين شراء رموز IMO ومشاركة العائدات الناتجة عن النموذج لاحقاً. يستخدم بروتوكول معين معيار ERC محدد، ويجمع بين تقنية أوراكل الذكاء الاصطناعي وتقنية OPML لضمان صحة نموذج الذكاء الاصطناعي وتمكين حاملي الرموز من مشاركة العائدات.
تعزز نمط IMO الشفافية والثقة، وتشجع التعاون المفتوح، وتتوافق مع اتجاهات سوق التشفير، وتضخ قوة جديدة في التنمية المستدامة لتقنيات الذكاء الاصطناعي. حاليًا، يوجد نمط IMO في مرحلة التجريب الأولية، ولكن مع زيادة قبول السوق وتوسع نطاق المشاركة، فإن ابتكاره وقيمته المحتملة تستحقان الانتظار.
وكيل الذكاء الاصطناعي: عصر جديد من تجربة التفاعل
يمكن لوكيل الذكاء الاصطناعي إدراك البيئة، والتفكير المستقل، واتخاذ الإجراءات المناسبة لتحقيق الأهداف المحددة. بدعم من نماذج اللغة الكبيرة، يمكن لوكيل الذكاء الاصطناعي ليس فقط فهم اللغة الطبيعية، ولكن أيضًا تخطيط القرارات، وتنفيذ المهام المعقدة. يمكن أن تعمل كـ مساعد افتراضي، من خلال التفاعل مع المستخدمين لتعلم تفضيلاتهم، وتقديم حلول مخصصة. حتى في غياب التعليمات الواضحة، يمكن لوكيل الذكاء الاصطناعي أيضًا حل المشكلات بشكل مستقل، وزيادة الكفاءة، وخلق قيمة جديدة.
توفر منصة تطبيقات AI 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 AI، واستغلال تقنيات AI التوليدية لتمكين الأفراد ليصبحوا مبدعين خارقين. قامت المنصة بتدريب نموذج لغوي كبير متخصص، مما يجعل التفاعل في الأدوار أكثر إنسانية؛ كما أن تقنية استنساخ الصوت الخاصة بها يمكن أن تسهل التفاعل الشخصي مع المنتجات AI، حيث تقلل من تكلفة توليد الصوت بنسبة 99%، ويمكن تنفيذ استنساخ الصوت في دقيقة واحدة. باستخدام AI Agent المخصص من هذه المنصة، يمكن الآن تطبيقه في مجالات متعددة مثل الدردشة المرئية، تعلم اللغات، وتوليد الصور.
في دمج Web3 و AI، يتم حالياً استكشاف المزيد في مستوى البنية التحتية، مثل 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 الأساسية. مع تحسن هذه البنية التحتية تدريجياً، لدينا سبب للاعتقاد بأن دمج Web3 و AI سيثمر عن 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.
تسجيلات الإعجاب 17
أعجبني
17
7
مشاركة
تعليق
0/400
Rugman_Walking
· منذ 17 س
أنت تتحدث عن هذا بطريقة غامضة، لكن في الأساس هو يُستغل بغباء.
الذكاء الاصطناعي + ويب 3: استكشاف ستة مجالات رئيسية لمستقبل الإنترنت
دمج Web3 و AI: استكشاف ستة مجالات رئيسية في مستقبل الإنترنت
تعتبر Web3 كنوع من البنية التحتية الجديدة للإنترنت اللامركزية والمفتوحة والشفافة، لديها إمكانيات اندماج طبيعية مع الذكاء الاصطناعي. في ظل البنية التقليدية المركزية، تكون موارد حساب الذكاء الاصطناعي والبيانات مقيدة بشدة، وتواجه تحديات متعددة مثل اختناقات القدرة الحاسوبية، تسرب الخصوصية، وعدم الشفافية في الخوارزميات. بينما تعتمد Web3 على التقنيات الموزعة، يمكنها من خلال شبكة مشاركة القدرة الحاسوبية، وسوق البيانات المفتوحة، والحوسبة الخاصة، توفير دفعة جديدة لتطوير الذكاء الاصطناعي. في الوقت نفسه، يمكن أن يجلب الذكاء الاصطناعي فوائد عديدة لـ Web3، مثل تحسين العقود الذكية، وتطوير خوارزميات مكافحة الاحتيال، مما يعزز بناء بيئتها. لذلك، فإن استكشاف دمج Web3 والذكاء الاصطناعي له أهمية كبيرة في بناء البنية التحتية للإنترنت من الجيل التالي، وإطلاق قيمة البيانات والقدرة الحاسوبية.
! استكشاف عمليات التكامل الرئيسية الستة ل الذكاء الاصطناعي و Web3
البيانات المدفوعة: الأساس المتين للذكاء الاصطناعي وWeb3
البيانات هي القوة الدافعة الأساسية لتطوير الذكاء الاصطناعي. تحتاج نماذج الذكاء الاصطناعي إلى هضم كميات هائلة من البيانات عالية الجودة للحصول على فهم عميق وقدرات استدلال قوية، فالبيانات لا توفر فقط الأساس التدريبي لنماذج التعلم الآلي، بل تحدد أيضًا دقة وموثوقية النماذج.
توجد المشاكل الرئيسية التالية في نماذج الحصول على بيانات الذكاء الاصطناعي المركزية التقليدية واستخدامها:
يمكن لـ Web3 حل نقاط الألم في النماذج التقليدية من خلال نموذج البيانات اللامركزي الجديد:
ومع ذلك، لا تزال هناك بعض المشاكل في الحصول على بيانات العالم الحقيقي، مثل تفاوت جودة البيانات، وصعوبة المعالجة، ونقص التنوع والتمثيل. قد تكون البيانات الاصطناعية هي نقطة الضوء في مجال بيانات الويب 3 في المستقبل. استنادًا إلى 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 السوق المالي، وتطوير الألعاب، أظهرت البيانات الاصطناعية بالفعل إمكانيات تطبيق ناضجة.
حماية الخصوصية: دور FHE في Web3
في عصر البيانات المدفوعة، أصبحت حماية الخصوصية محور اهتمام عالمي، حيث تعكس لوائح مثل اللائحة العامة لحماية البيانات (GDPR) في الاتحاد الأوروبي الحماية الصارمة للخصوصية الفردية. ومع ذلك، فإن هذا يطرح تحديات: بعض البيانات الحساسة لا يمكن الاستفادة منها بشكل كامل بسبب مخاطر الخصوصية، مما يحد من إمكانيات وقدرات الاستدلال لنماذج الذكاء الاصطناعي.
تسمح التشفير المتجانس بالكامل (FHE) بإجراء عمليات حسابية مباشرة على البيانات المشفرة دون الحاجة إلى فك تشفير البيانات، وتكون نتائج الحساب متطابقة مع النتائج الناتجة عن إجراء نفس العمليات الحسابية على البيانات النصية. يوفر FHE حماية قوية لحسابات الخصوصية في الذكاء الاصطناعي، مما يسمح لقدرات GPU بأداء مهام تدريب النماذج واستنتاجها في بيئة لا تلمس البيانات الأصلية. وهذا يوفر ميزة كبيرة لشركات الذكاء الاصطناعي، حيث يمكنها فتح خدمات API بأمان مع حماية الأسرار التجارية.
يدعم FHEML تشفير البيانات والنماذج طوال دورة تعلم الآلة لضمان أمان المعلومات الحساسة ومنع مخاطر تسرب البيانات. يعزز FHEML خصوصية البيانات ويوفر إطار حساب آمن لتطبيقات الذكاء الاصطناعي. FHEML هو تكملة لـ ZKML، حيث يثبت ZKML التنفيذ الصحيح لتعلم الآلة بينما يركز FHEML على حساب البيانات المشفرة للحفاظ على خصوصية البيانات.
ثورة قوة الحوسبة: الحوسبة بالذكاء الاصطناعي في الشبكات اللامركزية
تتضاعف تعقيدات الحساب في أنظمة الذكاء الاصطناعي الحالية كل ثلاثة أشهر، مما يؤدي إلى زيادة هائلة في الطلب على القدرة الحاسوبية، والتي تفوق بكثير موارد الحوسبة المتاحة. على سبيل المثال، يتطلب تدريب نموذج لغوي كبير قدرة حسابية هائلة، تعادل 355 عامًا من وقت التدريب على جهاز واحد. هذه النقص في القدرة الحاسوبية لا يقتصر فقط على تقييد تقدم تقنيات الذكاء الاصطناعي، بل يجعل أيضًا النماذج المتقدمة من الذكاء الاصطناعي بعيدة المنال لمعظم الباحثين والمطورين.
في الوقت نفسه، يبلغ معدل استخدام وحدات معالجة الرسومات العالمية أقل من 40%، بالإضافة إلى تباطؤ تحسين أداء وحدات المعالجة الدقيقة، والعوامل الجيوسياسية وسلسلة التوريد التي تؤدي إلى نقص في الشرائح، مما يجعل مشكلة توفير قوة الحوسبة أكثر حدة. يجد العاملون في مجال الذكاء الاصطناعي أنفسهم في مأزق: إما شراء الأجهزة بأنفسهم، أو استئجار موارد سحابية، وهم في حاجة ماسة إلى طريقة خدمة حوسبة فعالة من حيث التكلفة حسب الطلب.
تقوم شبكة حوسبة الذكاء الاصطناعي اللامركزية من خلال تجميع موارد وحدات معالجة الرسوميات الفائضة من جميع أنحاء العالم بتوفير سوق حوسبة اقتصادي وسهل الوصول له لشركات الذكاء الاصطناعي. يمكن لمستخدمي قوة الحوسبة نشر مهام حسابية على الشبكة، حيث تقوم العقود الذكية بتوزيع المهام على عقد التعدين التي تساهم في قوة الحوسبة، ويقوم المعدنون بتنفيذ المهام وتقديم النتائج، وبعد التحقق يحصلون على مكافآت نقاط. تعزز هذه الخطة كفاءة استخدام الموارد وتساعد في حل مشكلة اختناق قوة الحوسبة في مجالات مثل الذكاء الاصطناعي.
بالإضافة إلى الشبكات اللامركزية العامة للحوسبة، هناك شبكات حوسبة مخصصة تركز على تدريب الذكاء الاصطناعي واستنتاجه. توفر الشبكات اللامركزية للحوسبة سوقاً للحوسبة عادلًا وشفافًا، مما يكسر الاحتكار، ويخفض عتبة التطبيقات، ويزيد من كفاءة استخدام الحوسبة. في نظام Web3 البيئي، ستلعب الشبكات اللامركزية للحوسبة دورًا حاسمًا، مما يجذب المزيد من تطبيقات dapp المبتكرة للانضمام، لدفع تطوير وتطبيق تقنيات الذكاء الاصطناعي معًا.
DePIN: تمكين Web3 للذكاء الاصطناعي على الحافة
تتيح تقنية Edge AI إجراء الحسابات في مصدر إنتاج البيانات، مما يحقق معالجة فورية ومنخفضة الانتظار، مع حماية خصوصية المستخدمين. تم تطبيق تقنية Edge AI في مجالات حيوية مثل القيادة الذاتية. في مجال Web3، لدينا اسم أكثر ألفة - DePIN. يركز Web3 على عدم المركزية وحقوق البيانات للمستخدمين، وتعزز DePIN حماية خصوصية المستخدم من خلال معالجة البيانات محليًا، مما يقلل من مخاطر تسرب البيانات؛ آلية الاقتصاد الرمزي الأصلية في Web3 يمكن أن تحفز عقد DePIN لتوفير موارد الحساب، مما يبني نظامًا بيئيًا مستدامًا.
تتطور DePIN حاليًا بسرعة في نظام بيئي لسلسلة كتل معينة، لتصبح واحدة من المنصات المفضلة لنشر المشاريع. إن TPS العالي و انخفاض رسوم المعاملات و الابتكارات التقنية في هذه السلسلة الكتلية توفر دعمًا قويًا لمشاريع DePIN. حاليًا، تجاوزت القيمة السوقية لمشاريع DePIN على هذه السلسلة الكتلية 10 مليار دولار، وقد حققت العديد من المشاريع المعروفة تقدمًا ملحوظًا.
IMO: إصدار نمط جديد لنموذج الذكاء الاصطناعي
فكرة IMO تقوم بترميز نماذج الذكاء الاصطناعي. في النموذج التقليدي، ونتيجة لعدم وجود آلية لتقاسم العائدات، يواجه مطورو نماذج الذكاء الاصطناعي صعوبة في الحصول على عائدات مستدامة من الاستخدام اللاحق للنموذج، خاصةً عندما يتم دمج النموذج في منتجات وخدمات أخرى. بالإضافة إلى ذلك، غالبًا ما تفتقر نماذج الذكاء الاصطناعي إلى الشفافية في الأداء والنتائج، مما يجعل من الصعب على المستثمرين والمستخدمين المحتملين تقييم قيمتها الحقيقية، مما يحد من الاعتراف السوقي للنموذج وإمكاناته التجارية.
يوفر IMO دعماً مالياً جديداً ومشاركة قيمة لنماذج الذكاء الاصطناعي مفتوحة المصدر، حيث يمكن للمستثمرين شراء رموز IMO ومشاركة العائدات الناتجة عن النموذج لاحقاً. يستخدم بروتوكول معين معيار ERC محدد، ويجمع بين تقنية أوراكل الذكاء الاصطناعي وتقنية OPML لضمان صحة نموذج الذكاء الاصطناعي وتمكين حاملي الرموز من مشاركة العائدات.
تعزز نمط IMO الشفافية والثقة، وتشجع التعاون المفتوح، وتتوافق مع اتجاهات سوق التشفير، وتضخ قوة جديدة في التنمية المستدامة لتقنيات الذكاء الاصطناعي. حاليًا، يوجد نمط IMO في مرحلة التجريب الأولية، ولكن مع زيادة قبول السوق وتوسع نطاق المشاركة، فإن ابتكاره وقيمته المحتملة تستحقان الانتظار.
وكيل الذكاء الاصطناعي: عصر جديد من تجربة التفاعل
يمكن لوكيل الذكاء الاصطناعي إدراك البيئة، والتفكير المستقل، واتخاذ الإجراءات المناسبة لتحقيق الأهداف المحددة. بدعم من نماذج اللغة الكبيرة، يمكن لوكيل الذكاء الاصطناعي ليس فقط فهم اللغة الطبيعية، ولكن أيضًا تخطيط القرارات، وتنفيذ المهام المعقدة. يمكن أن تعمل كـ مساعد افتراضي، من خلال التفاعل مع المستخدمين لتعلم تفضيلاتهم، وتقديم حلول مخصصة. حتى في غياب التعليمات الواضحة، يمكن لوكيل الذكاء الاصطناعي أيضًا حل المشكلات بشكل مستقل، وزيادة الكفاءة، وخلق قيمة جديدة.
توفر منصة تطبيقات AI 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 AI، واستغلال تقنيات AI التوليدية لتمكين الأفراد ليصبحوا مبدعين خارقين. قامت المنصة بتدريب نموذج لغوي كبير متخصص، مما يجعل التفاعل في الأدوار أكثر إنسانية؛ كما أن تقنية استنساخ الصوت الخاصة بها يمكن أن تسهل التفاعل الشخصي مع المنتجات AI، حيث تقلل من تكلفة توليد الصوت بنسبة 99%، ويمكن تنفيذ استنساخ الصوت في دقيقة واحدة. باستخدام AI Agent المخصص من هذه المنصة، يمكن الآن تطبيقه في مجالات متعددة مثل الدردشة المرئية، تعلم اللغات، وتوليد الصور.
في دمج Web3 و AI، يتم حالياً استكشاف المزيد في مستوى البنية التحتية، مثل 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 الأساسية. مع تحسن هذه البنية التحتية تدريجياً، لدينا سبب للاعتقاد بأن دمج Web3 و AI سيثمر عن مجموعة من نماذج الأعمال والخدمات المبتكرة.