دمج الذكاء الاصطناعي وWeb3: تحليل الوضع الحالي وآفاق المستقبل

في السنوات الأخيرة، أثار التطور السريع لتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي ( AI ) وتقنية Web3 اهتمامًا واسع النطاق على مستوى العالم. حقق الذكاء الاصطناعي breakthroughs كبيرة في مجالات التعرف على الوجه، ومعالجة اللغة الطبيعية، وتعلم الآلة، مما جلب تغييرات هائلة لقطاعات مختلفة. تعتبر Web3 كنموذج شبكة ناشئ، يعتمد على تقنية blockchain، وتغير الطريقة التي يدرك بها الناس الإنترنت ويستخدمونه.

ستتناول هذه المقالة بشكل عميق الوضع الحالي لتطور AI+Web3، وتحليل القيمة المحتملة والتأثيرات الناتجة عن دمج الاثنين، ومناقشة التحديات التي تواجهها حاليًا.

! [تعميم علم الوافد الجديد 丨 تحليل متعمق: ما نوع الشرر الذي يمكن أن يصطدم به الذكاء الاصطناعي و Web3؟] ](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-3a464664dade44c046b5c1451f1cf968.webp)

طرق تفاعل الذكاء الاصطناعي مع Web3

تطور الذكاء الاصطناعي وWeb3 يشبه جانبي الميزان، حيث يعزز الذكاء الاصطناعي الإنتاجية، بينما تحدث Web3 تغييرات في علاقات الإنتاج. يمكن أن يكمل الجمع بين الاثنين عيوب كل منهما.

التحديات التي تواجه صناعة الذكاء الاصطناعي

تشمل العناصر الأساسية في صناعة الذكاء الاصطناعي القدرة الحاسوبية والخوارزميات والبيانات.

1. من حيث القدرة الحاسوبية: تحتاج مهام الذكاء الاصطناعي إلى موارد حسابية كبيرة، والحصول على وإدارة القدرة الحاسوبية على نطاق واسع مكلف للغاية. بالنسبة للشركات الناشئة والمطورين الأفراد، يُعد الحصول على قدرة حاسوبية كافية تحديًا كبيرًا.

2. في جانب الخوارزميات: على الرغم من أن خوارزميات التعلم العميق حققت نجاحًا كبيرًا، إلا أنها لا تزال تواجه مشاكل. تتطلب عملية تدريب النموذج بيانات وموارد حسابية كبيرة، وتفتقر إلى التفسير والقدرة على التفسير، كما أن متانة النموذج وقدرته على التعميم بحاجة إلى تحسين.

3. الجانب البيانات: لا يزال من الصعب الحصول على بيانات عالية الجودة ومتنوعة. من الصعب الحصول على البيانات في بعض المجالات، كما أن جودة البيانات والتعليق عليها تشكل أيضاً مشكلة. في الوقت نفسه، يجب مراعاة خصوصية البيانات وأمانها.

4. القابلية للتفسير والشفافية: تثير الخصائص الغامضة لنماذج الذكاء الاصطناعي قلق الجمهور، وتتطلب بعض التطبيقات عملية اتخاذ قرار قابلة للتفسير وقابلة للتتبع.

5. نموذج العمل غير واضح: العديد من مشاريع بدء التشغيل في مجال الذكاء الاصطناعي تجد صعوبة في إيجاد نموذج ربح مستدام.

التحديات التي تواجه صناعة Web3

توجد أيضًا العديد من التحديات في صناعة Web3، بما في ذلك:

1. نقص في القدرة على تحليل البيانات والتنبؤ
2. تجربة المستخدم ضعيفة
3. ثغرات كود العقد الذكي والمخاطر الأمنية
4. مسائل حماية الخصوصية

من المتوقع أن تسهم تقنية الذكاء الاصطناعي في تحسين Web3 في هذه الجوانب.

! [تعميم علم الوافد الجديد 丨 تحليل متعمق: ما نوع الشرر الذي يمكن أن يصطدم به الذكاء الاصطناعي و Web3؟] ](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-166b11addde400b95cef849db8a9f96d.webp)

تحليل حالة مشاريع AI+Web3

تتجه المشاريع الحالية في مجال الذكاء الاصطناعي + Web3 بشكل رئيسي في اتجاهين: استخدام تقنية blockchain لتحسين أداء مشاريع الذكاء الاصطناعي، واستخدام تقنية الذكاء الاصطناعي لخدمة مشاريع Web3.

Web3 يدعم الذكاء الاصطناعي

قوة الحوسبة اللامركزية

مع زيادة الطلب على الذكاء الاصطناعي، أصبحت مشكلة نقص وحدات معالجة الرسوميات واضحة. حاولت بعض مشاريع Web3 تقديم خدمات حوسبة لامركزية من خلال طريقة تحفيز الرموز، مثل Akash وRender وGensyn.

تقوم هذه المشاريع بتحفيز المستخدمين العالميين من خلال رموز لتوفير قوة حسابية غير مستخدمة من وحدات معالجة الرسوميات لدعم العملاء في مجال الذكاء الاصطناعي. تشمل الجهة المع供ة بشكل رئيسي مزودي خدمات السحابة، وعمال تعدين العملات المشفرة، والشركات الكبيرة.

تُقسم حاليًا إلى فئتين رئيسيتين:

1. شبكة الحوسبة اللامركزية المستخدمة في استدلال الذكاء الاصطناعي، مثل Render و Akash وغيرها
2. شبكة حسابات لامركزية مخصصة لتدريب الذكاء الاصطناعي، مثل io.net و Gensyn وغيرها

! [تعميم علم الوافد الجديد 丨 تحليل متعمق: ما نوع الشرر الذي يمكن أن يصطدم به الذكاء الاصطناعي و Web3؟] ](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-de2f6c381547c3d62e1f40e50f67e32d.webp)

نموذج الخوارزمية اللامركزية

تحاول بعض المشاريع إنشاء سوق لخدمات خوارزميات الذكاء الاصطناعي اللامركزية، مثل Bittensor. هذه النموذج يربط بين نماذج الذكاء الاصطناعي المتعددة ويطابق النموذج الأنسب بناءً على احتياجات المستخدم.

بالمقارنة مع نموذج كبير واحد، فإن شبكة الخوارزميات اللامركزية لديها القدرة على تقديم خدمات أكثر تنوعاً.

جمع البيانات اللامركزية

لحل مشكلة الحصول على بيانات تدريب الذكاء الاصطناعي، قامت بعض المشاريع بتنفيذ جمع البيانات اللامركزي من خلال أسلوب تحفيز التوكنات، مثل PublicAI. يمكن للمستخدمين المساهمة بالبيانات أو المشاركة في التحقق من البيانات، والحصول على مكافآت التوكنات.

حماية الخصوصية للمستخدمين في الذكاء الاصطناعي باستخدام إثبات المعرفة الصفرية

تقنية إثبات المعرفة الصفرية يمكن أن تحقق تحقق المعلومات مع حماية الخصوصية. ZKML( التعلم الآلي القائم على المعرفة الصفرية ) يسمح بتدريب واستنتاج نماذج التعلم الآلي دون الكشف عن البيانات الأصلية.

الذكاء الاصطناعي يدعم Web3

تحليل البيانات والتنبؤ

بدأت العديد من مشاريع Web3 دمج خدمات الذكاء الاصطناعي أو تطوير الذكاء الاصطناعي الخاص بها، لتقديم خدمات تحليل البيانات والتنبؤ للمستخدمين، مثل استراتيجيات الاستثمار، والتحليل على السلسلة، وتوقعات الأسعار، وغيرها.

خدمات مخصصة

تستخدم تقنية الذكاء الاصطناعي لتحسين تجربة المستخدم في مشاريع Web3، مثل أداة Wand من Dune التي تستخدم نماذج اللغة الكبيرة لكتابة استعلامات SQL، وFollowin التي تدمج ChatGPT لتلخيص أخبار الصناعة.

تدقيق الذكاء الاصطناعي للعقود الذكية

تُستخدم تقنية الذكاء الاصطناعي في تدقيق رموز العقود الذكية، مما يساعد في تحديد ثغرات الكود بشكل أكثر كفاءة ودقة. مثل 0x0.ai التي تقدم خدمات تدقيق العقود الذكية باستخدام الذكاء الاصطناعي.

! [تعميم علم الوافد الجديد 丨 تحليل متعمق: ما نوع الشرر الذي يمكن أن يصطدم به الذكاء الاصطناعي و Web3؟] ](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-8bda459009ffde5316e2118f4a0e9fa)

قيود وتحديات مشاريع AI+Web3

العقبات الواقعية التي تواجه القوة الحاسوبية اللامركزية

1. قد لا تكون الأداء والاستقرار على نفس مستوى خدمات الحوسبة المركزية.
2. تتأثر القابلية للاستخدام بتوافق العرض والطلب
3. عتبة الاستخدام مرتفعة، يحتاج المستخدمون إلى معرفة المزيد من التفاصيل التقنية

في الوقت الحالي، يتم استخدام قوة الحوسبة اللامركزية بشكل رئيسي في استنتاج الذكاء الاصطناعي بدلاً من التدريب، والسبب في ذلك هو:

1. تحتاج تدريب الذكاء الاصطناعي إلى كمية هائلة من البيانات وعرض نطاق اتصالات عالي السرعة
2. تتطلب تدريب النماذج الكبيرة استقرارًا عاليًا، حيث أن الانقطاعات ستسبب خسائر كبيرة.
3. الاتصالات المتوازية للبطاقات المتعددة ( مثل NVLink ) لديها قيود على المسافة الفيزيائية

! [تعميم علم الوافد الجديد 丨 تحليل متعمق: ما نوع الشرر الذي يمكن أن يصطدم به الذكاء الاصطناعي و Web3؟] ](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-48fe2f2dc021b1b25d8d17f3a503cd7c.webp)

الجمع بين الذكاء الاصطناعي و Web3 يبدو خشنًا نوعًا ما

العديد من مشاريع AI+Web3 الحالية تستخدم الذكاء الاصطناعي بشكل سطحي فقط، دون تحقيق اندماج عميق:

1. لا توجد اختلافات جوهرية بين تطبيقات الذكاء الاصطناعي لمشاريع Web2.
2. بعض المشاريع تستخدم مفهوم الذكاء الاصطناعي فقط على المستوى التسويقي، وتفتقر إلى الابتكار الجوهري.

! [تعميم علم الوافد الجديد 丨 تحليل متعمق: ما نوع الشرر الذي يمكن أن يصطدم به الذكاء الاصطناعي و Web3؟] ](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-324da84c0f2e8d100ca49ed2f72c7cac.webp)

أصبحت اقتصاديات الرموز بمثابة عازل لسرد المشاريع الذكية

بعض مشاريع الذكاء الاصطناعي يصعب تطويرها في Web2، مما يجعلها تتوجه نحو دمج سرد Web3 واقتصاد الرموز. لكن ما إذا كانت اقتصاد الرموز تساعد حقًا في تلبية الاحتياجات الفعلية لا يزال بحاجة إلى المراقبة.

ملخص

إن دمج الذكاء الاصطناعي وWeb3 يوفر إمكانيات لا حصر لها للابتكار التكنولوجي والتنمية الاقتصادية في المستقبل. يمكن أن يقدم الذكاء الاصطناعي سيناريوهات تطبيقية أكثر ذكاءً لـ Web3، بينما يوفر Web3 فرصًا جديدة لتطور الذكاء الاصطناعي. على الرغم من أن كلاهما لا يزال في مرحلة مبكرة ويواجه العديد من التحديات، إلا أن الجمع بينهما يقدم أيضًا مزايا فريدة.

في المستقبل، مع تطور التكنولوجيا والمزيد من الممارسات الابتكارية، من المتوقع أن يتحقق اندماج أعمق بين الذكاء الاصطناعي وWeb3، لبناء أنظمة اقتصادية واجتماعية أكثر ذكاءً وانفتاحاً وعدلاً.

! [تعميم علم الوافد الجديد 丨 تحليل متعمق: ما نوع الشرر الذي يمكن أن يصطدم به الذكاء الاصطناعي و Web3؟] ](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-3fc4c5cbcf8dfa3d55e5ae0f49d56e09.webp)