في قمة الحكومات العالمية الأخيرة، قدم أحد قادة التكنولوجيا مفهوم "الذكاء الاصطناعي السيادي". وقد أثار هذا تساؤلات حول: أي شكل من أشكال الذكاء الاصطناعي يمكن أن يخدم أفضل مصالح واحتياجات مجتمع العملات المشفرة؟ قد تكون الإجابة موجودة في دمج Web3 مع الذكاء الاصطناعي.
ناقش خبير معروف في مجال blockchain في مقاله التأثير التعاوني بين العملات المشفرة و AI. وأشار إلى أن خاصية اللامركزية للعملات المشفرة يمكن أن توازن الميل نحو المركزية في AI؛ وشفافية blockchain يمكن أن تعوض عن عدم الشفافية في AI؛ كما أن تقنية blockchain تساعد أيضًا في تخزين وتتبع البيانات اللازمة لـ AI. هذا التأثير التعاوني يمتد عبر النظام البيئي الصناعي بالكامل لـ Web3 + AI.
حاليًا، تكرّس معظم مشاريع Web3+AI جهودها للاستفادة من تقنية blockchain لحل مشكلات البنية التحتية في صناعة الذكاء الاصطناعي، بينما تركز عدد قليل من المشاريع على استخدام الذكاء الاصطناعي لحل التحديات المحددة لتطبيقات Web3. تشمل الاتجاهات الرئيسية في صناعة Web3+AI ما يلي:
طبقة القوة الحاسوبية: أصول القوة الحاسوبية
مع النمو المتزايد في الطلب على القدرة الحاسوبية نتيجة لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة، ظهرت مشكلة عدم التوازن في العرض والطلب على القدرة الحاسوبية في السوق. توفر تقنيات Web3 حلاً لذلك من خلال إنشاء شبكة قدرة حاسوبية موزعة، تستفيد من الموارد الصلبة المتوسطة والمنخفضة التي لا تُستخدم، لإنشاء تجمع موارد حوسبة اللامركزية. هذا لا يلبي فقط الاحتياجات المتنوعة لتطبيقات الذكاء الاصطناعي، بل يقلل أيضًا بشكل كبير من تكاليف القدرة الحاسوبية.
层 البيانات: تحويل البيانات إلى أصول
تعتبر البيانات المورد الأساسي للذكاء الاصطناعي، حيث كانت عملية الحصول عليها وإدارتها تمثل تحديًا كبيرًا في الصناعة. إن دمج Web3+AI يوفر حلولًا أكثر اقتصادية وشفافية لجمع البيانات وتحديدها وتخزينها. من خلال الشبكات الموزعة وآلية تحفيز الرموز، يمكن الحصول على بيانات عالية الجودة وواسعة النطاق بتكلفة منخفضة، مع ضمان حصول المستخدمين على عائد معقول لقيمة بياناتهم.
طبقة المنصة: تحويل قيمة الأصول إلى أصول
تهدف مشاريع المنصات إلى دمج موارد صناعة الذكاء الاصطناعي المختلفة، بما في ذلك البيانات، والقوة الحاسوبية، والنماذج، ومجتمعات المطورين وغيرها. تحقق هذه المنصات الاتصال الفعال وتوزيع الموارد من خلال تقنيات الويب 3، مما يوفر الدعم لبناء وتطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي بسرعة. تركز بعض المشاريع أيضًا على حل مشكلة الصندوق الأسود للذكاء الاصطناعي، من خلال تقنيات التشفير لزيادة شفافية وموثوقية استنتاج النماذج.
طبقة التطبيق: تحويل قيمة الذكاء الاصطناعي إلى أصول
على مستوى التطبيقات، يتمثل الجمع بين Web3 و AI في اتجاهين رئيسيين: الأول هو أن AI كأحد المشاركين في Web3، مثل دورها في الألعاب اللامركزية، والأسواق التجارية، وأسواق التنبؤ؛ الثاني هو إنشاء AI خاصة لامركزية قابلة للتوسع، من خلال إدارة المجتمع لتعزيز الشفافية والمصداقية للذكاء الاصطناعي.
على الرغم من أن مجال Web3+AI لا يزال في مراحله المبكرة، إلا أن إمكانياته لا يمكن تجاهلها. من خلال دمج الخصائص اللامركزية لـ Web3 وميزات الذكاء الاصطناعي، نأمل في إنشاء منتجات وخدمات أكثر قيمة من الذكاء الاصطناعي التقليدي المركزي. هذه الدمج قد يكسر الهيمنة في صناعة الذكاء الاصطناعي، كما يمكن أن يعزز فكرة "الذكاء الاصطناعي المشترك"، مما يسمح للبشر بالمشاركة بشكل أعمق في تطوير الذكاء الاصطناعي مع الحفاظ على شعور بالهيبة وتقليل الخوف غير الضروري.
مع التقدم المستمر في التكنولوجيا وظهور المزيد من المشاريع الابتكارية، سيستمر نظام Web3+AI البيئي في التطور. من المتوقع أن يجلب لنا هذا المجال مستقبلاً رقمياً أكثر انفتاحاً وشفافية وذكاءً.
شاهد النسخة الأصلية
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 19
أعجبني
19
9
مشاركة
تعليق
0/400
digital_archaeologist
· منذ 8 س
هم؟ يبدو أن الذكاء الاصطناعي السيادي ليس مختلفًا كثيرًا عن الذكاء الاصطناعي المركزي، أليس كذلك؟
شاهد النسخة الأصليةرد0
ContractFreelancer
· 08-02 06:49
مرة أخرى تأتي للقيام بهذه الأمور الفارغة
شاهد النسخة الأصليةرد0
OnChainSleuth
· 08-01 08:29
الذكاء الاصطناعي السيادي؟ مرة أخرى تم استغلاله بغباء من قبل الحكومة.
شاهد النسخة الأصليةرد0
NFTRegretter
· 08-01 08:29
بدأت مرة أخرى في الحديث عن المفاهيم، تضيع وقتي
شاهد النسخة الأصليةرد0
ImpermanentLossEnjoyer
· 08-01 08:29
ما الجديد الذي تفعله الذكاء الاصطناعي السيادي؟؟
شاهد النسخة الأصليةرد0
GasBandit
· 08-01 08:28
ههه المال أينما رأيت
شاهد النسخة الأصليةرد0
GasDevourer
· 08-01 08:17
هل يحرق الذكاء الاصطناعي السيادي أيضًا رسوم الغاز كل يوم؟
شاهد النسخة الأصليةرد0
AirdropLicker
· 08-01 08:17
هل تريد خداع الناس لتحقيق الربح بهذه العملة القليلة؟
شاهد النسخة الأصليةرد0
PositionPhobia
· 08-01 08:08
هل مستوى البنية التحتية هذا؟ لقد ظهرت الذكاء الاصطناعي السيادي بالفعل.
ويب 3 و الذكاء الاصطناعي: بناء أربعة اتجاهات للإيكولوجيا الذكية اللامركزية
دمج Web3 و AI: بناء مستقبل ذكي لامركزي
في قمة الحكومات العالمية الأخيرة، قدم أحد قادة التكنولوجيا مفهوم "الذكاء الاصطناعي السيادي". وقد أثار هذا تساؤلات حول: أي شكل من أشكال الذكاء الاصطناعي يمكن أن يخدم أفضل مصالح واحتياجات مجتمع العملات المشفرة؟ قد تكون الإجابة موجودة في دمج Web3 مع الذكاء الاصطناعي.
ناقش خبير معروف في مجال blockchain في مقاله التأثير التعاوني بين العملات المشفرة و AI. وأشار إلى أن خاصية اللامركزية للعملات المشفرة يمكن أن توازن الميل نحو المركزية في AI؛ وشفافية blockchain يمكن أن تعوض عن عدم الشفافية في AI؛ كما أن تقنية blockchain تساعد أيضًا في تخزين وتتبع البيانات اللازمة لـ AI. هذا التأثير التعاوني يمتد عبر النظام البيئي الصناعي بالكامل لـ Web3 + AI.
حاليًا، تكرّس معظم مشاريع Web3+AI جهودها للاستفادة من تقنية blockchain لحل مشكلات البنية التحتية في صناعة الذكاء الاصطناعي، بينما تركز عدد قليل من المشاريع على استخدام الذكاء الاصطناعي لحل التحديات المحددة لتطبيقات Web3. تشمل الاتجاهات الرئيسية في صناعة Web3+AI ما يلي:
طبقة القوة الحاسوبية: أصول القوة الحاسوبية مع النمو المتزايد في الطلب على القدرة الحاسوبية نتيجة لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة، ظهرت مشكلة عدم التوازن في العرض والطلب على القدرة الحاسوبية في السوق. توفر تقنيات Web3 حلاً لذلك من خلال إنشاء شبكة قدرة حاسوبية موزعة، تستفيد من الموارد الصلبة المتوسطة والمنخفضة التي لا تُستخدم، لإنشاء تجمع موارد حوسبة اللامركزية. هذا لا يلبي فقط الاحتياجات المتنوعة لتطبيقات الذكاء الاصطناعي، بل يقلل أيضًا بشكل كبير من تكاليف القدرة الحاسوبية.
层 البيانات: تحويل البيانات إلى أصول تعتبر البيانات المورد الأساسي للذكاء الاصطناعي، حيث كانت عملية الحصول عليها وإدارتها تمثل تحديًا كبيرًا في الصناعة. إن دمج Web3+AI يوفر حلولًا أكثر اقتصادية وشفافية لجمع البيانات وتحديدها وتخزينها. من خلال الشبكات الموزعة وآلية تحفيز الرموز، يمكن الحصول على بيانات عالية الجودة وواسعة النطاق بتكلفة منخفضة، مع ضمان حصول المستخدمين على عائد معقول لقيمة بياناتهم.
طبقة المنصة: تحويل قيمة الأصول إلى أصول تهدف مشاريع المنصات إلى دمج موارد صناعة الذكاء الاصطناعي المختلفة، بما في ذلك البيانات، والقوة الحاسوبية، والنماذج، ومجتمعات المطورين وغيرها. تحقق هذه المنصات الاتصال الفعال وتوزيع الموارد من خلال تقنيات الويب 3، مما يوفر الدعم لبناء وتطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي بسرعة. تركز بعض المشاريع أيضًا على حل مشكلة الصندوق الأسود للذكاء الاصطناعي، من خلال تقنيات التشفير لزيادة شفافية وموثوقية استنتاج النماذج.
طبقة التطبيق: تحويل قيمة الذكاء الاصطناعي إلى أصول على مستوى التطبيقات، يتمثل الجمع بين Web3 و AI في اتجاهين رئيسيين: الأول هو أن AI كأحد المشاركين في Web3، مثل دورها في الألعاب اللامركزية، والأسواق التجارية، وأسواق التنبؤ؛ الثاني هو إنشاء AI خاصة لامركزية قابلة للتوسع، من خلال إدارة المجتمع لتعزيز الشفافية والمصداقية للذكاء الاصطناعي.
على الرغم من أن مجال Web3+AI لا يزال في مراحله المبكرة، إلا أن إمكانياته لا يمكن تجاهلها. من خلال دمج الخصائص اللامركزية لـ Web3 وميزات الذكاء الاصطناعي، نأمل في إنشاء منتجات وخدمات أكثر قيمة من الذكاء الاصطناعي التقليدي المركزي. هذه الدمج قد يكسر الهيمنة في صناعة الذكاء الاصطناعي، كما يمكن أن يعزز فكرة "الذكاء الاصطناعي المشترك"، مما يسمح للبشر بالمشاركة بشكل أعمق في تطوير الذكاء الاصطناعي مع الحفاظ على شعور بالهيبة وتقليل الخوف غير الضروري.
مع التقدم المستمر في التكنولوجيا وظهور المزيد من المشاريع الابتكارية، سيستمر نظام Web3+AI البيئي في التطور. من المتوقع أن يجلب لنا هذا المجال مستقبلاً رقمياً أكثر انفتاحاً وشفافية وذكاءً.