اللامركزيةAI: Web3مدفوعة بعصر جديد ذكي

الذكاء الاصطناعي يؤثر بعمق على جميع جوانب حياتنا. من تحليل الوثائق المعقدة في لحظة إلى إلهام الأفكار الإبداعية، ومن لعب الأدوار إلى الإجابة على الأسئلة الحساسة، الذكاء الاصطناعي موجود في كل مكان. ومع ذلك، على الرغم من أن الذكاء الاصطناعي يقدم العديد من الفوائد، إلا أنه أثار مجموعة من المخاوف.

تتمتع أقوى نماذج الذكاء الاصطناعي الحالية بالتحكم في أيدي عدد قليل من عمالقة التكنولوجيا، وآلية عملها الداخلية غير شفافة. لا يمكننا معرفة مصدر بيانات التدريب، وتفاصيل عملية اتخاذ القرار، ومن الذي يستفيد عند ترقية النموذج. غالبًا ما لا يحصل المبدعون على التقدير والمكافأة التي يستحقونها. تتسرب التحيزات بهدوء، بينما يتم التحكم في الأدوات التي تشكل مستقبلنا في الظلام.

لذلك، بدأ الناس في التفكير في هذه الحالة ومقاومتها. تزداد المخاوف بشأن انتهاك الخصوصية، وانتشار المعلومات المضللة، ونقص الشفافية، واحتكار التدريب على الذكاء الاصطناعي وتوزيع الأرباح من قبل عدد قليل من الشركات. هذه المخاوف أدت إلى الحاجة إلى أنظمة أكثر انفتاحًا وشفافية، تحمي الخصوصية وتتيح المشاركة الواسعة.

اللامركزيةAI(DeAI)أُنشئت استجابةً لهذه التحديات، مما يوفر أفكارًا جديدة لحل هذه المشكلات. تقوم هذه الأنظمة بتوزيع البيانات والحوسبة والحوكمة، مما يجعل نماذج الذكاء الاصطناعي أكثر مسؤولية وشفافية وشمولية. يمكن للمساهمين الحصول على عوائد عادلة، ويمكن للمجتمع أن يقرر معًا اتجاه تطوير هذه الأدوات القوية. إن نظام Web3 البيئي يؤسس لبناء نظام ذكاء اصطناعي عادل يخدم عموم الناس بدلاً من النخبة.

اللامركزيةAI:إعادة تشكيل أنظمة الذكاء

على عكس الذكاء الاصطناعي المركزي الذي تتحكم فيه شركة واحدة، يعتمد الذكاء الاصطناعي اللامركزي على بنية موزعة، حيث يتم تخزين البيانات بشكل موزع على جميع العقد، وتتم إدارة النموذج بشكل مشترك من قبل المجتمع أو البروتوكول، وتكون عملية التحديث مفتوحة وشفافة. يضمن هذا النموذج انفتاح النظام وقابليته للمساءلة، ويتجنب "عمليات الصندوق الأسود".

خذ على سبيل المثال، الذكاء الاصطناعي المركزي يشبه متحفاً تديره مؤسسة خاصة. يمكنك زيارة المعروضات، وحتى رؤية بياناتك تُعرض بشكل فني، لكنك لا تستطيع المشاركة في عملية اتخاذ القرار، ولن يتم الاعتراف بك أو مكافأتك على مساهماتك. بالمقابل، الذكاء الاصطناعي اللامركزي يشبه معرض فنون خارجي يتم بناؤه بشكل جماعي من قبل مجتمع عالمي. يساهم الفنانون والمؤرخون والمواطنون العاديون في تقديم الأفكار، ومشاركة المعلومات، والمشاركة في التخطيط. كل مساهمة يمكن تتبعها وشفافه، ويتلقى المساهمون مكافآت لتحسين المعرض.

أهمية اللامركزية AI

توجد العديد من المشكلات في الذكاء الاصطناعي المركزي: تركيز السلطة المفرط، تحيز الخوارزميات، فقدان المستخدمين السيطرة على البيانات، قيود على الابتكار وغيرها. يفتح الذكاء الاصطناعي اللامركزي من خلال توزيع الملكية والسيطرة فصلاً جديداً أكثر شفافية، وأكثر عدلاً، وأكثر ابتكاراً في تطوير الذكاء الاصطناعي. يمكن للمساهمين العالميين تشكيل النموذج معاً، مما يضمن أن يعكس وجهات نظر أوسع. تلعب الشفافية دوراً حاسماً في ذلك، حيث تعتمد العديد من أنظمة الذكاء الاصطناعي اللامركزي مبادئ المصدر المفتوح، وتنشر الشيفرة وطرق التدريب، مما يسهل التدقيق، واكتشاف المشكلات، وبناء الثقة.

على الرغم من أن الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر لا يعادل دائمًا اللامركزية، إلا أن كلاهما يركز على الشفافية، والوصول، ومشاركة المجتمع. يمكن للمستخدمين المشاركة دون الحاجة للتخلي عن السيطرة على البيانات، مما يجعلهم أكثر احتمالًا للمساهمة بنشاط والاستفادة من ذلك. اللامركزية ليست العلاج السحري، لكنها تفتح طرقًا جديدة لبناء أنظمة ذكاء اصطناعي تتماشى مع المصلحة العامة وأقل تأثرًا بالشركات الخاصة.

اللامركزيةAI的运作机制

اللامركزية AI تعتمد على نظام موزع، حيث يتم توزيع تدريب النموذج، وتحسينه، ونشره عبر شبكة من العقد المستقلة، مما يمنع نقاط الفشل الفردية، ويعزز الشفافية، ويشجع المشاركة الواسعة. تشمل تقنياته الأساسية:

• التعلم الفيدرالي: التعلم من البيانات على الأجهزة المحلية، ومشاركة تحديثات النماذج فقط، لحماية الخصوصية.
• الحوسبة الموزعة: توزيع مهام الحوسبة على عدة آلات في الشبكة، لزيادة الكفاءة وقابلية التوسع.
• إثبات عدم المعرفة: التحقق من البيانات أو العمليات دون الكشف عن المحتوى، مما يضمن أمان وموثوقية النظام.

تقدم تكنولوجيا blockchain البنية التحتية الأساسية للذكاء الاصطناعي اللامركزي:

• العقود الذكية: تنفيذ تلقائي للقواعد المحددة مسبقًا، دون تدخل بشري.
• أوراكل: يربط البيانات على السلسلة وخارجها، ويوفر معلومات من العالم الحقيقي.
• اللامركزية التخزين: تخزين موزع لبيانات التدريب وملفات النموذج، مما يعزز الأمان.

يدعم الهيكل المعماري المعياري لبيئة Web3 هذه الأنظمة، مما يسمح لشبكات مختلفة بالتركيز على مهام مختلفة مثل الخصوصية والحوسبة والحوكمة، مع الحفاظ على التوافق المتبادل. تجعل هذه التصميمات الذكاء الاصطناعي اللامركزي أكثر قابلية للتوسع ومرونة وأمانًا وكفاءة.

مزايا الذكاء الاصطناعي اللامركزي

اللامركزية AI ليست فقط ثورة تقنية، بل هي أيضًا تحول في القيم. إنها تبني نظامًا يعكس القيم الإنسانية المشتركة مثل الخصوصية، والشفافية، والعدالة، والمشاركة. تشمل المزايا الرئيسية:

• حماية خصوصية أفضل
• الشفافية المدمجة
• حوكمة مشتركة
• حوافز اقتصادية عادلة
• تقليل التحيز
• تعزيز مرونة النظام

يدعم نظام Web3 البيئي هذه المزايا من خلال هيكلية معيارية، حيث يمكن أن تركز الشبكات المختلفة على الخصوصية أو الحوسبة أو الحوكمة، بينما تتعاون بسلاسة، مما يساعد على تطوير الذكاء الاصطناعي اللامركزي على نطاق واسع.

التحديات والقيود

على الرغم من الآفاق الواسعة، فإن الذكاء الاصطناعي اللامركزي لا يزال يواجه العديد من التحديات:

• مشكلة القابلية للتوسع
• كثافة موارد الحوسبة
• عدم اليقين التنظيمي
• مخاطر التجزئة
• اختبار الأمان والموثوقية
• تجربة المستخدم معقدة

هذه كلها تحديات حقيقية، لكنها ليست غير قابلة للتجاوز. يوفر الهيكل القائم على الوحدات في نظام Web3 البيئي أمانًا مشتركًا قويًا وتداخلًا أصليًا، مما يسمح للشبكات المختلفة بالتركيز على تحديات معينة مع الحفاظ على التعاون البيئي، ودعم النمو المسؤول وتقاسم المخاطر.

تطبيقات الذكاء الاصطناعي اللامركزية الفعلية

اللامركزية AI قد أظهرت إمكانيات ضخمة في الواقع. إليك بعض المشاريع التمثيلية:

1. Acurast: تحويل الأجهزة غير المستخدمة إلى جزء من سحابة آمنة لامركزية، وتوفير القدرة الحاسوبية للمهام الحساسة للخصوصية.

2. OriginTrail: بناء اللامركزية لرسم المعرفة، ربط وتنظيم البيانات الموثوقة، مثل التحقق من معلومات سلسلة التوريد.

3. Phala: لبناء طبقة الخصوصية لـ Web3، تدعم تشغيل العقود الذكية في بيئة تحمي الخصوصية.

4. PEAQ: يوفر البنية التحتية للاقتصاد الآلي، مما يسمح للأجهزة بالحصول على مكافآت من خلال إكمال المهام.

5. Bittensor: إنشاء سوق مفتوحة، تتنافس وتتعامل نماذج الذكاء الاصطناعي هنا، من خلال حوافز الرموز للمساهمات القيمة.

تظهر هذه المشاريع كيف يمكن للذكاء الاصطناعي اللامركزي أن يدفع الابتكارات في العالم الحقيقي، مما يمهد الطريق لبناء أنظمة ذكية أكثر انفتاحًا ومسؤولية.

الخاتمة

اللامركزية AI تمثل نموذجًا جديدًا تمامًا للأنظمة الذكية، يتحدى نمط السيطرة التقليدي المركزي، ويقدم بدائل أكثر انفتاحًا وأكثر مسؤولية. من خلال توزيع السلطة، وحماية الخصوصية، وتشجيع المشاركة العالمية، تقوم هذه الأنظمة بإعادة تشكيل الطريقة التي نتفاعل بها مع AI.

تقدم تقنية البلوكشين أساسًا قويًا لتحقيق هذه الرؤية، بينما تضيف بيئة Web3 ميزات إضافية من حيث القابلية للتخصيص والتشغيل المتداخل. من الحوسبة السرية إلى إدارة البيانات اللامركزية، تم التحقق من هذه المفاهيم من خلال العديد من المشاريع في الممارسة العملية.

مع تطور التكنولوجيا باستمرار، من المتوقع أن ينمو الذكاء الاصطناعي اللامركزي دون التضحية بالأمان أو الأداء أو استقلالية المستخدم. هذه ليست مجرد ابتكار تكنولوجي، بل هي تحول جذري في مفهوم تطوير الأنظمة الذكية، وستفتح آفاقًا جديدة لبناء نظام بيئي أكثر عدلاً وشفافية وشمولية في مجال الذكاء الاصطناعي.