تحليل شامل لـ Sahara AI: بناء اقتصاد الذكاء الاصطناعي المفتوح والعادل والتعاوني

تسعى Sahara AI إلى خلق اقتصاد ذكاء اصطناعي أكثر انفتاحًا وعدلاً وتعاونًا، مما يتيح للناس المشاركة فيه بسهولة أكبر. من خلال الاستفادة من تقنية blockchain، تضمن Sahara أن جميع المساهمين (بما في ذلك مقدمي البيانات، والعاملين على التوصيف، ومطوري النماذج، وغيرهم) يتلقون تعويضات عادلة، في حين تضمن سيادة البيانات والنماذج، وتؤمن أصول الذكاء الاصطناعي، وتسمح بإنشاء ومشاركة وتداول الأذونات.

1. الوضع الحالي لتقنية الذكاء الاصطناعي

يمكن تقسيم كومة الذكاء الاصطناعي الحالية إلى عدة مستويات:

جمع البيانات وتوسيمها تتنوع مصادر البيانات، بما في ذلك جمع البيانات من الإنترنت، ومجموعات البيانات العامة، والمحتوى الذي ينشئه المستخدمون. لتجنب المشكلات القانونية، يجب أن يتوافق جمع البيانات مع متطلبات الترخيص ذات الصلة. وفقًا لمتطلبات المهمة المحددة، مثل التصنيف أو التعرف على الكائنات، يتم وضع علامات على البيانات.

تدريب النموذج والخدمات ادخال البيانات المعالجة إلى النموذج، يقوم النموذج بتعديل المعلمات الداخلية (الأوزان) لتقليل الخطأ. عادةً ما تتطلب هذه العملية الكثير من الوقت وموارد الحوسبة.

إنشاء ونشر الوكيل الذكي تجربة المستخدم لإنشاء وكيل ذكي AI عادة ما تتضمن استخدام أدوات متخصصة، وتتطلب خبرة تقنية عالية.

موارد الحساب تتطلب تدريب النماذج قوة معالجة مكلفة.

توجد منافسة شديدة وتنوع في الحلول في كل مستوى، لكن في معظم الحالات، تم تشكيل بعض الطرق التنفيذية التي أثبتت فعاليتها. على سبيل المثال، من الأفضل جمع البيانات باستخدام مجموعات بيانات عامة كبيرة (مثل الكتب)، واستخدام بيانات متخصصة (مثل الأوراق البحثية) لضبط النماذج. من الأفضل أن يتم تدريب النماذج على أجهزة مخصصة، ويجب أن يكون من السهل على الوكلاء الذكيين استخدام موارد قابلة للتوصيل الفوري لبناء مجتمع المطورين، ويجب نشر موارد الحوسبة بشكل موزع لضمان مكافأة دقيقة لمقدمي الموارد. إن دمج هذه العناصر سيوفر نماذج ذكاء اصطناعي أفضل ومجتمعاً أقوى.

تعمل شركات الويب 2 التقليدية في هذا الاتجاه، لكنها تواجه قيودًا خطيرة بسبب تصميمها المركزي. من حيث الأعمال والتكنولوجيا، تميل هذه الشركات إلى تقييد الوصول وعزل أجزاء الكومة المختلفة، مما يؤدي إلى معايير أمان وتصميم قواعد بيانات وتكامل خلفي واستراتيجيات تحقيق الدخل مختلفة. هذا التصميم في الواقع غير فعال، ويصعب التكيف مع تحول نموذج الاقتصاد القائم على الذكاء الاصطناعي.

2. الاقتصاد التعاوني للذكاء الاصطناعي

تقدم منصة Sahara خدمة شاملة لجميع احتياجات التطوير في دورة حياة الذكاء الاصطناعي: من جمع البيانات وتسمية البيانات، إلى تدريب النماذج والخدمات، وإنشاء ونشر الوكلاء الذكيين، والتواصل بين الوكلاء المتعددين، وتداول أصول الذكاء الاصطناعي، بالإضافة إلى الجماعية لموارد الذكاء الاصطناعي. من خلال جعل عملية تطوير الذكاء الاصطناعي ديمقراطية وتقليل عتبة الدخول للأنظمة الحالية، توفر Sahara AI وصولاً متساويًا للأفراد والشركات والمجتمعات، لبناء مستقبل الذكاء الاصطناعي معًا.

في نظام Sahara البيئي، تكون عملية إنشاء واستخدام الأصول الذكية وتحقيق ولاء المستخدمين شفافة وقابلة للتتبع. جميع المعاملات داخل المنصة غير قابلة للتغيير وقابلة للتتبع، ويتم حماية الملكية وتسجيل مصدر الأصول. يدعم هذا نموذج مشاركة العائدات الشفاف والعادل، مما يضمن حصول المطورين ومقدمي البيانات على تعويض مناسب بسبب العائدات التي تم تحقيقها.

تهدف Sahara إلى تمكين الناس من المشاركة بسهولة أكبر في الاقتصاد القائم على الذكاء الاصطناعي. يمكن لمستخدمي الأنواع المختلفة استخدام Sahara بالطرق التالية:

مطورين ذكاء اصطناعي ذوي خبرة: يمكن استخدام Sahara SDK و API للتفاعل مع أي طبقة من سلسلة الكتل Sahara و مجموعة الذكاء الاصطناعي الخاصة بها، مثل القدرة الحسابية المخصصة، وتخزين البيانات، وهيكل الحوافز، لإنشاء وكيل ذكاء اصطناعي خاص بك في Sahara، ويمكنك تفويضه وتحقيق الربح منه للاستخدام من قبل الآخرين.

مطور الذكاء الاصطناعي المبتدئ: من خلال بيئة بدون كود / منخفضة الكود، يمكن استخدام واجهة بديهية وقوالب مسبقة البناء لإنشاء ونشر الأصول الذكية.

مشاركوا تدريب الذكاء الاصطناعي: يحتاج المستخدمون فقط إلى زيارة الموقع المحدد وإكمال مهام تدريب الذكاء الاصطناعي للحصول على رموز قابلة للتداول كمكافأة، حيث تتراوح مهام التدريب من حل مسائل الرياضيات الأساسية إلى وصف مقاطع الفيديو القصيرة.

مستخدم الذكاء الاصطناعي: استخدام الوكلاء الذكيين من خلال واجهة مستخدم بديهية بسهولة. يمكن للمستخدمين شراء حقوق الوصول والتراخيص للتطوير الإضافي بشكل مرن، ويمكنهم حتى تداول حصة من أصول الذكاء الاصطناعي.

يمكن للمستخدمين أيضًا إنشاء "قاعدة بيانات" مخصصة خاصة بهم واستخدام بياناتهم لإنشاء ذكاء اصطناعي متخصص. يمكن أن يسمح هذا الذكاء الاصطناعي للآخرين بالوصول، مع ضمان الخصوصية والأمان الكاملين لبيانات التدريب.

شركة： يمكن للشركات إنشاء عوامل الذكاء الاصطناعي (أو "وكلاء الأعمال")، باستخدام بياناتها الخاصة للتدريب. نظرًا لأن النظام يعمل على blockchain Sahara، فإن التكاليف قد انخفضت بشكل كبير بفضل توليد وخدمات عوامل الذكاء الاصطناعي اللامركزية.

يمكن للشركات أيضًا دفع رسوم لتوليد بيانات Sahara، والتي تدمج التوصيف التلقائي بواسطة الذكاء الاصطناعي والتوصيف اليدوي، مما يخلق بشكل فعال مجموعات بيانات متعددة النماذج عالية الجودة وتحمي الخصوصية.

حالياً، باستثناء المنتجات الموجهة للشركات التي تم استخدامها من قبل بعض العملاء المعروفين، لم يتم إصدار الوظائف الأخرى بعد، ولكن هناك خطط إصدار واضحة لها.

3. نظرة عامة تقنية

يكرس فريق سافانا جهوده لتصميم أنظمة سهلة الاستخدام، بينما يقوم بتجريد التعقيدات اللازمة لضمان توافق الأجزاء المختلفة من مجموعة الذكاء الاصطناعي وفعاليتها وأمانها. في الخلفية، طور الفريق العديد من التقنيات المبتكرة، بما في ذلك:

• Sahara Blockchain: الحد الأدنى من رسوم الغاز، متوافقة تمامًا مع EVM، مزودة ببروتوكول التواصل عبر السلسلة (SCC) من Sahara، مما يتيح نقل البيانات عبر السلاسل بشكل آمن ودون إذن.
• Sahara AI-Native Precompiles (SAPs): عقود ذكية مسبقة التجهيز، تعزز أداء مهام الذكاء الاصطناعي، وتقلل من تكاليف الحساب.
• بروتوكولات سلسلة الكتل في الصحراء (SBPs): إدارة أصول الذكاء الاصطناعي لضمان المساءلة والتتبع، بما في ذلك تتبع مساهمات الذكاء الاصطناعي وتوزيع المكافآت، سجل أصول الذكاء الاصطناعي لإدارة تسجيل الأصول والحقوق والملكية والمصدر.
• إدارة البيانات: تتم على السلسلة وخارج السلسلة، حيث تكون بيانات الأصول الذكية، والالتزامات، والإثباتات على السلسلة، بينما تكون مجموعات البيانات الهامة، ونماذج الذكاء الاصطناعي، والمعلومات التكميلية خارج السلسلة، وذلك لتحسين استرجاع البيانات، والأمان، والقابلية للاستخدام.
• بروتوكولات التنفيذ التعاوني: دعم تطوير ونشر نماذج الذكاء الاصطناعي المشتركة عبر التدريب والتجميع والخدمات.
• تقنيات مبتكرة أخرى: تشمل نماذج مثل PEFT التي تسمح بضبط التقنية، ودعم الخصوصية التفاضلية، والتشفير المتماثل، ومشاركة الأسرار من خلال حساب حماية الخصوصية، بالإضافة إلى أدلة الاحتيال وغيرها.

4. خلفية الفريق والشركاء

تدير Sahara AI فريق ذو خبرة، يتضمن الأعضاء الرئيسيين البروفيسور شون رين من جامعة جنوب كاليفورنيا والبكالوريوس تايلر ز من جامعة كاليفورنيا في بيركلي. الأعضاء الآخرون في الفريق يأتون من مؤسسات وشركات معروفة مثل جامعة ستانفورد، جامعة كاليفورنيا في بيركلي، AI2، Toloka، Stability AI، مايكروسوفت، جوجل، Chainlink، LinkedIn، Avalanche.

بالإضافة إلى ذلك، حصلت Sahara على دعم استشاري من كبار الباحثين الأصليين في الذكاء الاصطناعي وعملاء الشركات، بما في ذلك نائب رئيس مجموعة Motherson لاكش فامان سيغال، عالم الأبحاث البشرية روهان تاوري، المؤسس المشارك لـ Nous Research تيكنيوم، الرئيس التنفيذي لـ Together AI فيبول براكاش وأعضاء مؤسسين في Midjourney إلفيس تشانغ.

حالياً، يتم استخدام Sahara AI من قبل أكثر من 35 مشروعاً رائداً في مجال الابتكار التكنولوجي ومؤسسات البحث، بما في ذلك مايكروسوفت، أمازون، معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا، مجموعة موثيرسون وSnap، ويستخدم في مجموعة متنوعة من خدمات الذكاء الاصطناعي، مثل Sahara Data لجمع/توسيم البيانات وSahara Agents لوكلاء الذكاء في مجالات التخصيص.

لا يزال الذكاء الاصطناعي التوليدي في مراحل البداية من حيث التقنية وحجم السوق. بسبب صعوبة دمج مجموعة الذكاء الاصطناعي بالكامل في منتج واحد، فإن أدوات الدردشة ومقاطع الفيديو المركزية الحالية لها نطاق محدود. تعمل Sahara AI على حل هذه المشكلة من خلال تصميمها الفريد القائم على الوحدات، مستفيدة من البلوكشين كأساس للوصول غير المصرح به، وتوزيع الرموز، والأمان. من أجل تحقيق مستقبل ذكاء اصطناعي يتمكن الجميع من المشاركة فيه، تسعى Sahara AI إلى بناء نظام بيئي سهل الوصول وعادل.