الذكاء الاصطناعي اللامركزي: نموذج جديد مدفوع بالبلوكتشين
لقد أصبحت الذكاء الاصطناعي في كل مكان، يساعدنا في تحليل الوثائق بسرعة، وتوليد الأفكار، وإنشاء محتوى مخصص، وحتى الإجابة على بعض الأسئلة الحساسة. ومع ذلك، على الرغم من القوة الكبيرة للذكاء الاصطناعي، إلا أنه أثار العديد من المخاوف.
تتواجد نماذج الذكاء الاصطناعي الرئيسية حالياً في يد عدد قليل من عمالقة التكنولوجيا، وآلية عملها الداخلية غير شفافة. لا يمكننا معرفة مصدر بيانات التدريب، وعملية اتخاذ القرار، ومن يستفيد عند ترقية النموذج، وغالباً ما لا يحصل المبدعون على الاعتراف والمكافأة التي يستحقونها. تتسلل التحيزات بهدوء، بينما يتم التحكم في الأدوات التي تشكل مستقبلنا في الخفاء.
لذلك، بدأ الناس في التساؤل عن اتجاه تطوير الذكاء الاصطناعي، والقلق بشأن تسرب الخصوصية، وانتشار المعلومات الخاطئة، ونقص الشفافية، وكذلك احتكار تدريب الذكاء الاصطناعي وتوزيع الأرباح من قبل عدد قليل من الشركات. وقد دفعت هذه المخاوف إلى الحاجة إلى أنظمة أكثر شفافية، تركز بشكل أكبر على حماية الخصوصية، وتفتح المشاركة.
اللامركزية AI(DeAI) توفر أفكارًا جديدة لحل هذه المشكلات. هذه الأنظمة تقوم بتوزيع البيانات والحوسبة والحكم، مما يجعل نماذج الذكاء الاصطناعي أكثر مسؤولية وشفافية وشمولية. يمكن للمساهمين الحصول على عوائد عادلة، ويمكن للمجتمع اتخاذ قرارات جماعية بشأن اتجاه تطوير هذه الأدوات القوية. بدأت بعض منصات البلوكتشين في توفير البنية التحتية لبناء أنظمة الذكاء الاصطناعي اللامركزية العادلة، والتي ستخدم عامة الناس بدلاً من قلة من النخبة.
طبيعة الذكاء الاصطناعي اللامركزي واختلافه عن الذكاء الاصطناعي التقليدي
تعد معظم أنظمة الذكاء الاصطناعي الحالية مركزية، حيث تتحكم شركة واحدة في عملية جمع البيانات وتدريب النماذج والتحكم في المخرجات. لا تقبل هذه النماذج عادةً الرقابة العامة، ولا يمكن للمستخدمين معرفة عملية بناء النموذج والتحيزات المحتملة.
بالمقارنة، فإن الذكاء الاصطناعي اللامركزي يعتمد على بنية مختلفة تمامًا. يتم تخزين البيانات بشكل متفرق في العقد المختلفة، ويتم إدارة النموذج بواسطة المجتمع أو البروتوكول بشكل مشترك، بينما تكون عملية التحديث شفافة وواضحة. في هذا النموذج، يتم بناء النظام من خلال التعاون العام، مع وجود قواعد واضحة وآلية تحفيز للمشاركة، بدلاً من التحكم بواسطة صندوق أسود مغلق.
خذ مثالاً: الذكاء الاصطناعي التقليدي يشبه متحفاً تديره مؤسسة خاصة، يمكنك زيارة المعروضات، وحتى رؤية بياناتك تُستخدم، ولكن لا يمكنك تحديد كيفية تنظيم المعرض، ولن تُعترف بمساهمتك أو تُكافأ، عملية اتخاذ القرار غير شفافة، ومعظم المعلومات الداخلية غير معروفة.
ومع ذلك، فإن الذكاء الاصطناعي اللامركزي يشبه معرض فنون مفتوح يتم بناؤه بشكل مشترك من قبل مجتمع عالمي. يساهم الفنانون وعلماء التاريخ والمواطنون العاديون في الإبداع، ويشاركون البيانات، ويشاركون في التخطيط. كل مساهمة قابلة للتتبع وشفافة، ويُكافأ المساهمون على تحسين المعرض. تساعد هذه البنية في تعزيز حماية المستخدمين والمساءلة، وهو ما يحتاجه مجال الذكاء الاصطناعي بشدة في الوقت الحالي.
أهمية الذكاء الاصطناعي اللامركزي
تسبب نموذج التحكم بالذكاء الاصطناعي المركزي في مشاكل خطيرة. عندما تمتلك عدد قليل من الشركات النماذج، يمكنها تحديد محتوى التعلم والسلوك وحقوق الوصول للنموذج، مما يؤدي إلى المخاطر التالية:
تركيز السلطة بشكل مفرط: عدد قليل من الشركات تهيمن على اتجاه تطوير الذكاء الاصطناعي، مما يفتقر إلى الرقابة العامة.
تحيز الخوارزمية: البيانات ووجهات النظر المحدودة قد تؤدي إلى عدم عدالة النظام واستبعاده.
فقدان المستخدمين السيطرة: يساهم الناس بالبيانات لكن ليس لديهم الحق في تقرير استخدامها، كما أنهم لا يحصلون على تعويض مناسب.
الابتكار مقيد: السيطرة المركزية تحد من تنوع النموذج ومساحة التجارب.
تفتح الذكاء الاصطناعي اللامركزي الطريق لبناء أنظمة ذكاء اصطناعي أكثر شفافية وإنصافًا وابتكارًا من خلال توزيع الملكية والسلطة. يمكن للمساهمين حول العالم تشكيل النماذج معًا، مما يضمن أنها تعكس وجهات نظر أوسع. تلعب الشفافية أيضًا دورًا حاسمًا، حيث تتبنى العديد من أنظمة الذكاء الاصطناعي اللامركزية مبادئ المصدر المفتوح، مما يجعل الشيفرة وطرق التدريب علنية، مما يسهل تدقيق النماذج، واكتشاف المشكلات، وبناء الثقة.
ومع ذلك، فإن الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر لا يعني دائمًا اللامركزية. يمكن أن تكون النماذج مفتوحة المصدر ولكن لا تزال تعتمد على بنية تحتية مركزية، أو تفتقر إلى آليات حماية الخصوصية. السمة الأساسية المشتركة بين كلاهما هي الشفافية، الوصول والمشاركة المجتمعية. يمكن للمستخدمين المشاركة دون التخلي عن السيطرة على بياناتهم، مما يجعلهم أكثر احتمالًا للمساهمة بنشاط والاستفادة من ذلك. اللامركزية ليست علاجًا سحريًا، لكنها تفتح إمكانية لبناء أنظمة ذكاء اصطناعي تتوافق بشكل أفضل مع المصلحة العامة وتقلل من تأثير الشركات الخاصة.
العمل في الذكاء الاصطناعي اللامركزي
اللامركزية AI تستخدم أنظمة موزعة لتحل محل السيطرة المركزية، وتقوم بتدريب النماذج، وتحسينها، ونشرها في شبكة من العقد المستقلة، مما يتجنب نقاط الفشل الفردية، ويعزز الشفافية، ويشجع على المشاركة الأوسع.
تشمل التقنيات الأساسية التي تدعم اللامركزية AI:
التعلم الفيدرالي: يسمح لنماذج الذكاء الاصطناعي بالتعلم من البيانات على الأجهزة المحلية مثل الهواتف المحمولة، وأجهزة الكمبيوتر المحمولة (، دون تحميل المعلومات الحساسة إلى الخادم المركزي، فقط مشاركة تحديثات النماذج. هذا يحمي خصوصية البيانات ويحقق المعالجة الموزعة.
الحوسبة الموزعة: يتم توزيع مهام تدريب وتشغيل نموذج الذكاء الاصطناعي على عدة آلات في الشبكة، مما يعادل مشاركة الآلاف من أجهزة الكمبيوتر الصغيرة في العمل، مما يعزز السرعة والكفاءة وقابلية التوسع والمرونة.
إثبات عدم المعرفة )ZKP(: أداة تشفيرية يمكنها التحقق من البيانات أو العمليات دون الكشف عن المحتوى المحدد، مما يضمن أمان وموثوقية الأنظمة اللامركزية.
دور البلوكتشين في اللامركزية الذكاء الاصطناعي
تحتاج أنظمة الذكاء الاصطناعي اللامركزية إلى تنسيق المهام، وحماية البيانات، ومكافأة المساهمين، حيث يوفر البلوكتشين البنية التحتية الأساسية في هذا الصدد:
العقود الذكية: تنفيذ تلقائي للقواعد الشفافة المحددة مسبقًا، مثل الدفع أو تحديث النموذج، دون تدخل بشري.
أوراكل: كجسر بين البلوكتشين والعالم الخارجي، يوفر معلومات حقيقية مثل الطقس والأسعار أو بيانات الحساسات.
التخزين اللامركزي: يسمح بتخزين بيانات التدريب وملفات النموذج بشكل موزع على الشبكة، مما يوفر مقاومة أكبر للتلاعب والرقابة وأعطال النقاط الفردية مقارنة بالخوادم التقليدية.
تدعم الهياكل الفريدة لبعض منصات البلوكتشين هذه الأنظمة، مما يسمح لشبكات مختلفة بالتركيز على مهام مختلفة مثل الخصوصية، والحوسبة، والحكم، بينما تحافظ على التوافق. يجعل التصميم المعياري الذكاء الاصطناعي اللامركزي أكثر قابلية للتوسع، ومرونة، وأمانًا، وكفاءة. تم تحسين كل مكون لوظيفة محددة، بينما يمكن أن تعمل معًا.
مزايا اللامركزية AI
اللامركزية AI ليست مجرد تغيير تقني، بل هي أيضًا تحول في القيم. إنها تبني نظامًا يعكس القيم الإنسانية المشتركة مثل الخصوصية والشفافية والإنصاف والمشاركة، من خلال اللامركزية تحقق المزايا التالية:
حماية أفضل للخصوصية: تقنيات مثل التعلم الفيدرالي، التدريب المحلي على الأجهزة وإثباتات المعرفة الصفرية تضمن فعالية خصوصية البيانات.
الشفافية المدمجة: يسهل النظام المفتوح التدقيق، وتتبع القرارات، وتحديد التحيز.
الحوكمة المشتركة: يقوم المجتمع بوضع القواعد وآليات التحفيز واتجاه تطور النموذج بشكل مشترك.
حوافز اقتصادية عادلة: يحصل المساهمون على مكافآت مقابل توفير البيانات أو الحسابات أو تحسينات النموذج.
تقليل التحيز: يساهم المزيد من المساهمين في وجهات نظر شاملة، مما يقلل من النقاط العمياء.
مرونة أقوى: لا توجد نقطة فشل واحدة، مما يجعل النظام أكثر صعوبة في الاختراق أو الإغلاق.
تدعم البنية المعمارية المودولية لبعض منصات البلوكتشين هذه المزايا، حيث يمكن أن تركز الشبكات المختلفة على الخصوصية أو الحوسبة أو الحوكمة، مع تحقيق التعاون السلس، مما يساعد على تطوير الذكاء الاصطناعي اللامركزي على نطاق واسع دون التضحية بالأمان أو حقوق المستخدم أو الأداء.
التحديات والقيود
على الرغم من أن للذكاء الاصطناعي اللامركزي إمكانيات هائلة، إلا أنه لا يزال يواجه العديد من التحديات:
القابلية للتوسع: يتطلب تدريب النماذج الكبيرة قوة حوسبة هائلة، وقد تؤدي التنسيق الموزع إلى انخفاض السرعة أو زيادة التعقيد.
كثافة موارد الحوسبة: تحتاج نماذج الذكاء الاصطناعي إلى موارد كبيرة، ويزيد التشغيل الموزع من ضغط النطاق الترددي واستهلاك الطاقة.
عدم اليقين التنظيمي: تختلف القوانين بشكل كبير بين المناطق، ويكون تحديد المسؤولية في الأنظمة اللامركزية معقدًا.
التجزئة: قد يؤدي نقص الرقابة المركزية إلى عدم توحيد المعايير وعدم اتساق المشاركة.
الأمان والموثوقية: لا يزال النظام غير الموثوق عرضة للهجمات، مثل التلاعب بالبيانات، وتسميم النماذج، وما إلى ذلك.
تجربة المستخدم معقدة: إدارة المفاتيح الخاصة، والتعامل مع واجهات متعددة، وغيرها من العوامل تعيق الانتشار.
هذه كلها تحديات حقيقية، لكنها ليست مستحيلة التغلب عليها. توفر الهياكل المعيارية لبعض منصات البلوكتشين أمانًا مشتركًا قويًا وتوافقًا أصليًا، مما يسمح للشبكات المختلفة بالتركيز على تحديات محددة، بينما تتعاون داخل النظام البيئي، مما يدعم النمو المسؤول وتقاسم المخاطر.
تطبيقات اللامركزية للذكاء الاصطناعي
اللامركزية AI لم تعد محصورة في المرحلة النظرية. بعض مشاريع Web3 تعرض في الواقع كيف يمكن أن تدفع الذكاء الموزع تطوير التطبيقات، وقد لعبت بعض منصات البلوكتشين دورًا رئيسيًا في ذلك. فيما يلي بعض الأمثلة على المشاريع التي تعمل على بناء AI لامركزي:
Acurast: يسمح للناس العاديين بتحويل هواتفهم المحمولة والأجهزة غير المستخدمة إلى جزء من سحابة آمنة ولامركزية. يمكن للمستخدمين الحصول على مكافآت من خلال تقديم قوة الحوسبة غير المستخدمة. يستخدم المطورون هذه الموارد لتشغيل المهام الحساسة للخصوصية دون الاعتماد على خوادم شركات التكنولوجيا الكبرى، وبالتالي إنشاء إنترنت أكثر تركيزاً على الخصوصية ويدعم الإنسان.
OriginTrail: يعمل على أساس كتلة اللامركزية المعرفة، ويربط وينظم البيانات الموثوقة في مجالات مثل سلسلة التوريد والتعليم. إنه مشابه لمكتبة الحقائق العامة، حيث يمكن لأي شخص المساهمة أو التحقق، لكن لا توجد شركة واحدة يمكنها التحكم. يساعد ذلك في التحقق من مصادر المنتجات أو صحة الشهادات وغيرها من المعلومات، دون الاعتماد على الهيئات المركزية.
فالا: تعمل حاليًا على بناء طبقة الخصوصية للويب 3. إنها تسمح للمطورين بتشغيل العقود الذكية في بيئة حساب سرية، حتى لو كانت التطبيقات تستخدم بيانات حساسة ) مثل معلومات الهوية أو المعلومات الصحية (، يمكن أن تظل هذه البيانات خاصة. يمكن اعتبارها مساحة عمل آمنة لا يمكن لمبدعي التطبيقات التطفل عليها.
PEAQ: يوفر بنية تحتية للاقتصاد الآلي، من خلال السماح للأشخاص والأجهزة بإكمال المهام الفعلية لكسب المكافآت، مما يدعم تطوير البنية التحتية الفيزيائية اللامركزية. هذا مشابه للاقتصاد الحر الآلي. على سبيل المثال، قد تقوم الروبوتات بشحن السيارات الكهربائية، أو تقوم المستشعرات بالإبلاغ عن جودة الهواء، وكلاهما يمكن أن يكسب مكافآت عبر الشبكة. تبسط PEAQ تنسيق وعملية مكافأة هذا العمل المدفوع بالآلات.
Bittensor: أنشأ سوقاً مفتوحاً، حيث تتنافس وتتعامل نماذج الذكاء الاصطناعي، لتقديم أفضل النتائج. يمكن لأي شخص الانضمام إلى الشبكة، والمساهمة في قوة الحوسبة، وتدريب النماذج أو تقييم الأداء. يكافئ النظام المساهمات القيمة من خلال آلية تحفيز رمزية، مما يخلق اقتصاداً للذكاء الاصطناعي يتمتع بالكفاءة الذاتية، ومقاوم للرقابة، وغير معتمد على السيطرة المركزية.
![ما هو الذكاء الاصطناعي اللامركزي؟ دليل المبتدئين المدعوم من البلوكتشين])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-f77d75250c04e62375c579910f6251b7.webp(
الخاتمة
اللامركزية AI ليست مجرد ابتكار تقني، بل هي أيضًا تحول في القيم. إنها تتحدى مفهوم أن الذكاء الاصطناعي يجب أن تسيطر عليه عدد قليل من الشركات، وتقدم بديلاً أكثر انفتاحًا وأكثر مسؤولية. هذه الأنظمة توزع السلطة، وتحمي الخصوصية، وتدعو العالم للمشاركة في تشكيل أدوات تغير العالم.
تقنية البلوكتشين تجعل كل هذا ممكنًا. من خلال تنسيق التحديثات، وحماية البيانات، ومكافأة المساهمين، فإنها تؤسس لنظام ذكاء اصطناعي شفاف بطبيعته. العديد من منصات البلوكتشين تضيف أيضًا طبقات بنية تحتية معيارية، مما يسمح للشبكات المتخصصة بالتألق في وظائفها الخاصة، بينما تستفيد من الميزات الأصلية، وتحافظ على التشغيل البيني السلس في نظام بيئي أوسع. هذه المرونة تسمح لأنظمة الذكاء الاصطناعي اللامركزية بالتطور المستمر والتوسع، دون التضحية بالأمان أو الأداء أو استقلالية المستخدم.
من الحوسبة السرية إلى إدارة البيانات اللامركزية، تمتلك بعض أنظمة البلوكتشين البيئية بالفعل العديد من المشاريع التي تضع هذه المبادئ موضع التنفيذ، وهذه ليست سوى البداية. من المتوقع أن تعيد الذكاء الاصطناعي اللامركزي تشكيل اتجاهات تطوير الذكاء الاصطناعي في المستقبل، مما يجعله أكثر انفتاحًا وشفافية وعدلاً.
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 12
أعجبني
12
6
إعادة النشر
مشاركة
تعليق
0/400
NFTFreezer
· منذ 7 س
لا أعرف عدد الأعين التي تراقبني.
شاهد النسخة الأصليةرد0
BearMarketBuilder
· منذ 9 س
كيف يمكن لعمالقة الاحتكار أن يرسموا أحلامًا بهذه الطريقة؟
شاهد النسخة الأصليةرد0
HodlTheDoor
· 08-10 12:50
أنت تعتقد أن web3 يمكن أن يحل مشكلة الاحتكار؟
شاهد النسخة الأصليةرد0
MintMaster
· 08-10 12:46
لا تستطيع عمالقة التكنولوجيا تحمل ذلك
شاهد النسخة الأصليةرد0
ProposalManiac
· 08-10 12:44
لا شيء سوى جولة أخرى من لعبة إعادة مركزية القوة... لم نرَ أن DAO تحكم بشكل أفضل من كبار اللاعبين.
شاهد النسخة الأصليةرد0
SeasonedInvestor
· 08-10 12:38
متى ستتمكن هذه الشركات العملاقة من تحقيق بعض الأرباح...
اللامركزية AI: البلوكتشين مدفوعة بنموذج جديد للذكاء الاصطناعي
الذكاء الاصطناعي اللامركزي: نموذج جديد مدفوع بالبلوكتشين
لقد أصبحت الذكاء الاصطناعي في كل مكان، يساعدنا في تحليل الوثائق بسرعة، وتوليد الأفكار، وإنشاء محتوى مخصص، وحتى الإجابة على بعض الأسئلة الحساسة. ومع ذلك، على الرغم من القوة الكبيرة للذكاء الاصطناعي، إلا أنه أثار العديد من المخاوف.
تتواجد نماذج الذكاء الاصطناعي الرئيسية حالياً في يد عدد قليل من عمالقة التكنولوجيا، وآلية عملها الداخلية غير شفافة. لا يمكننا معرفة مصدر بيانات التدريب، وعملية اتخاذ القرار، ومن يستفيد عند ترقية النموذج، وغالباً ما لا يحصل المبدعون على الاعتراف والمكافأة التي يستحقونها. تتسلل التحيزات بهدوء، بينما يتم التحكم في الأدوات التي تشكل مستقبلنا في الخفاء.
لذلك، بدأ الناس في التساؤل عن اتجاه تطوير الذكاء الاصطناعي، والقلق بشأن تسرب الخصوصية، وانتشار المعلومات الخاطئة، ونقص الشفافية، وكذلك احتكار تدريب الذكاء الاصطناعي وتوزيع الأرباح من قبل عدد قليل من الشركات. وقد دفعت هذه المخاوف إلى الحاجة إلى أنظمة أكثر شفافية، تركز بشكل أكبر على حماية الخصوصية، وتفتح المشاركة.
اللامركزية AI(DeAI) توفر أفكارًا جديدة لحل هذه المشكلات. هذه الأنظمة تقوم بتوزيع البيانات والحوسبة والحكم، مما يجعل نماذج الذكاء الاصطناعي أكثر مسؤولية وشفافية وشمولية. يمكن للمساهمين الحصول على عوائد عادلة، ويمكن للمجتمع اتخاذ قرارات جماعية بشأن اتجاه تطوير هذه الأدوات القوية. بدأت بعض منصات البلوكتشين في توفير البنية التحتية لبناء أنظمة الذكاء الاصطناعي اللامركزية العادلة، والتي ستخدم عامة الناس بدلاً من قلة من النخبة.
طبيعة الذكاء الاصطناعي اللامركزي واختلافه عن الذكاء الاصطناعي التقليدي
تعد معظم أنظمة الذكاء الاصطناعي الحالية مركزية، حيث تتحكم شركة واحدة في عملية جمع البيانات وتدريب النماذج والتحكم في المخرجات. لا تقبل هذه النماذج عادةً الرقابة العامة، ولا يمكن للمستخدمين معرفة عملية بناء النموذج والتحيزات المحتملة.
بالمقارنة، فإن الذكاء الاصطناعي اللامركزي يعتمد على بنية مختلفة تمامًا. يتم تخزين البيانات بشكل متفرق في العقد المختلفة، ويتم إدارة النموذج بواسطة المجتمع أو البروتوكول بشكل مشترك، بينما تكون عملية التحديث شفافة وواضحة. في هذا النموذج، يتم بناء النظام من خلال التعاون العام، مع وجود قواعد واضحة وآلية تحفيز للمشاركة، بدلاً من التحكم بواسطة صندوق أسود مغلق.
خذ مثالاً: الذكاء الاصطناعي التقليدي يشبه متحفاً تديره مؤسسة خاصة، يمكنك زيارة المعروضات، وحتى رؤية بياناتك تُستخدم، ولكن لا يمكنك تحديد كيفية تنظيم المعرض، ولن تُعترف بمساهمتك أو تُكافأ، عملية اتخاذ القرار غير شفافة، ومعظم المعلومات الداخلية غير معروفة.
ومع ذلك، فإن الذكاء الاصطناعي اللامركزي يشبه معرض فنون مفتوح يتم بناؤه بشكل مشترك من قبل مجتمع عالمي. يساهم الفنانون وعلماء التاريخ والمواطنون العاديون في الإبداع، ويشاركون البيانات، ويشاركون في التخطيط. كل مساهمة قابلة للتتبع وشفافة، ويُكافأ المساهمون على تحسين المعرض. تساعد هذه البنية في تعزيز حماية المستخدمين والمساءلة، وهو ما يحتاجه مجال الذكاء الاصطناعي بشدة في الوقت الحالي.
أهمية الذكاء الاصطناعي اللامركزي
تسبب نموذج التحكم بالذكاء الاصطناعي المركزي في مشاكل خطيرة. عندما تمتلك عدد قليل من الشركات النماذج، يمكنها تحديد محتوى التعلم والسلوك وحقوق الوصول للنموذج، مما يؤدي إلى المخاطر التالية:
تفتح الذكاء الاصطناعي اللامركزي الطريق لبناء أنظمة ذكاء اصطناعي أكثر شفافية وإنصافًا وابتكارًا من خلال توزيع الملكية والسلطة. يمكن للمساهمين حول العالم تشكيل النماذج معًا، مما يضمن أنها تعكس وجهات نظر أوسع. تلعب الشفافية أيضًا دورًا حاسمًا، حيث تتبنى العديد من أنظمة الذكاء الاصطناعي اللامركزية مبادئ المصدر المفتوح، مما يجعل الشيفرة وطرق التدريب علنية، مما يسهل تدقيق النماذج، واكتشاف المشكلات، وبناء الثقة.
ومع ذلك، فإن الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر لا يعني دائمًا اللامركزية. يمكن أن تكون النماذج مفتوحة المصدر ولكن لا تزال تعتمد على بنية تحتية مركزية، أو تفتقر إلى آليات حماية الخصوصية. السمة الأساسية المشتركة بين كلاهما هي الشفافية، الوصول والمشاركة المجتمعية. يمكن للمستخدمين المشاركة دون التخلي عن السيطرة على بياناتهم، مما يجعلهم أكثر احتمالًا للمساهمة بنشاط والاستفادة من ذلك. اللامركزية ليست علاجًا سحريًا، لكنها تفتح إمكانية لبناء أنظمة ذكاء اصطناعي تتوافق بشكل أفضل مع المصلحة العامة وتقلل من تأثير الشركات الخاصة.
العمل في الذكاء الاصطناعي اللامركزي
اللامركزية AI تستخدم أنظمة موزعة لتحل محل السيطرة المركزية، وتقوم بتدريب النماذج، وتحسينها، ونشرها في شبكة من العقد المستقلة، مما يتجنب نقاط الفشل الفردية، ويعزز الشفافية، ويشجع على المشاركة الأوسع.
تشمل التقنيات الأساسية التي تدعم اللامركزية AI:
التعلم الفيدرالي: يسمح لنماذج الذكاء الاصطناعي بالتعلم من البيانات على الأجهزة المحلية مثل الهواتف المحمولة، وأجهزة الكمبيوتر المحمولة (، دون تحميل المعلومات الحساسة إلى الخادم المركزي، فقط مشاركة تحديثات النماذج. هذا يحمي خصوصية البيانات ويحقق المعالجة الموزعة.
الحوسبة الموزعة: يتم توزيع مهام تدريب وتشغيل نموذج الذكاء الاصطناعي على عدة آلات في الشبكة، مما يعادل مشاركة الآلاف من أجهزة الكمبيوتر الصغيرة في العمل، مما يعزز السرعة والكفاءة وقابلية التوسع والمرونة.
إثبات عدم المعرفة )ZKP(: أداة تشفيرية يمكنها التحقق من البيانات أو العمليات دون الكشف عن المحتوى المحدد، مما يضمن أمان وموثوقية الأنظمة اللامركزية.
دور البلوكتشين في اللامركزية الذكاء الاصطناعي
تحتاج أنظمة الذكاء الاصطناعي اللامركزية إلى تنسيق المهام، وحماية البيانات، ومكافأة المساهمين، حيث يوفر البلوكتشين البنية التحتية الأساسية في هذا الصدد:
العقود الذكية: تنفيذ تلقائي للقواعد الشفافة المحددة مسبقًا، مثل الدفع أو تحديث النموذج، دون تدخل بشري.
أوراكل: كجسر بين البلوكتشين والعالم الخارجي، يوفر معلومات حقيقية مثل الطقس والأسعار أو بيانات الحساسات.
التخزين اللامركزي: يسمح بتخزين بيانات التدريب وملفات النموذج بشكل موزع على الشبكة، مما يوفر مقاومة أكبر للتلاعب والرقابة وأعطال النقاط الفردية مقارنة بالخوادم التقليدية.
تدعم الهياكل الفريدة لبعض منصات البلوكتشين هذه الأنظمة، مما يسمح لشبكات مختلفة بالتركيز على مهام مختلفة مثل الخصوصية، والحوسبة، والحكم، بينما تحافظ على التوافق. يجعل التصميم المعياري الذكاء الاصطناعي اللامركزي أكثر قابلية للتوسع، ومرونة، وأمانًا، وكفاءة. تم تحسين كل مكون لوظيفة محددة، بينما يمكن أن تعمل معًا.
مزايا اللامركزية AI
اللامركزية AI ليست مجرد تغيير تقني، بل هي أيضًا تحول في القيم. إنها تبني نظامًا يعكس القيم الإنسانية المشتركة مثل الخصوصية والشفافية والإنصاف والمشاركة، من خلال اللامركزية تحقق المزايا التالية:
حماية أفضل للخصوصية: تقنيات مثل التعلم الفيدرالي، التدريب المحلي على الأجهزة وإثباتات المعرفة الصفرية تضمن فعالية خصوصية البيانات.
الشفافية المدمجة: يسهل النظام المفتوح التدقيق، وتتبع القرارات، وتحديد التحيز.
الحوكمة المشتركة: يقوم المجتمع بوضع القواعد وآليات التحفيز واتجاه تطور النموذج بشكل مشترك.
حوافز اقتصادية عادلة: يحصل المساهمون على مكافآت مقابل توفير البيانات أو الحسابات أو تحسينات النموذج.
تقليل التحيز: يساهم المزيد من المساهمين في وجهات نظر شاملة، مما يقلل من النقاط العمياء.
مرونة أقوى: لا توجد نقطة فشل واحدة، مما يجعل النظام أكثر صعوبة في الاختراق أو الإغلاق.
تدعم البنية المعمارية المودولية لبعض منصات البلوكتشين هذه المزايا، حيث يمكن أن تركز الشبكات المختلفة على الخصوصية أو الحوسبة أو الحوكمة، مع تحقيق التعاون السلس، مما يساعد على تطوير الذكاء الاصطناعي اللامركزي على نطاق واسع دون التضحية بالأمان أو حقوق المستخدم أو الأداء.
التحديات والقيود
على الرغم من أن للذكاء الاصطناعي اللامركزي إمكانيات هائلة، إلا أنه لا يزال يواجه العديد من التحديات:
القابلية للتوسع: يتطلب تدريب النماذج الكبيرة قوة حوسبة هائلة، وقد تؤدي التنسيق الموزع إلى انخفاض السرعة أو زيادة التعقيد.
كثافة موارد الحوسبة: تحتاج نماذج الذكاء الاصطناعي إلى موارد كبيرة، ويزيد التشغيل الموزع من ضغط النطاق الترددي واستهلاك الطاقة.
عدم اليقين التنظيمي: تختلف القوانين بشكل كبير بين المناطق، ويكون تحديد المسؤولية في الأنظمة اللامركزية معقدًا.
التجزئة: قد يؤدي نقص الرقابة المركزية إلى عدم توحيد المعايير وعدم اتساق المشاركة.
الأمان والموثوقية: لا يزال النظام غير الموثوق عرضة للهجمات، مثل التلاعب بالبيانات، وتسميم النماذج، وما إلى ذلك.
تجربة المستخدم معقدة: إدارة المفاتيح الخاصة، والتعامل مع واجهات متعددة، وغيرها من العوامل تعيق الانتشار.
هذه كلها تحديات حقيقية، لكنها ليست مستحيلة التغلب عليها. توفر الهياكل المعيارية لبعض منصات البلوكتشين أمانًا مشتركًا قويًا وتوافقًا أصليًا، مما يسمح للشبكات المختلفة بالتركيز على تحديات محددة، بينما تتعاون داخل النظام البيئي، مما يدعم النمو المسؤول وتقاسم المخاطر.
تطبيقات اللامركزية للذكاء الاصطناعي
اللامركزية AI لم تعد محصورة في المرحلة النظرية. بعض مشاريع Web3 تعرض في الواقع كيف يمكن أن تدفع الذكاء الموزع تطوير التطبيقات، وقد لعبت بعض منصات البلوكتشين دورًا رئيسيًا في ذلك. فيما يلي بعض الأمثلة على المشاريع التي تعمل على بناء AI لامركزي:
Acurast: يسمح للناس العاديين بتحويل هواتفهم المحمولة والأجهزة غير المستخدمة إلى جزء من سحابة آمنة ولامركزية. يمكن للمستخدمين الحصول على مكافآت من خلال تقديم قوة الحوسبة غير المستخدمة. يستخدم المطورون هذه الموارد لتشغيل المهام الحساسة للخصوصية دون الاعتماد على خوادم شركات التكنولوجيا الكبرى، وبالتالي إنشاء إنترنت أكثر تركيزاً على الخصوصية ويدعم الإنسان.
OriginTrail: يعمل على أساس كتلة اللامركزية المعرفة، ويربط وينظم البيانات الموثوقة في مجالات مثل سلسلة التوريد والتعليم. إنه مشابه لمكتبة الحقائق العامة، حيث يمكن لأي شخص المساهمة أو التحقق، لكن لا توجد شركة واحدة يمكنها التحكم. يساعد ذلك في التحقق من مصادر المنتجات أو صحة الشهادات وغيرها من المعلومات، دون الاعتماد على الهيئات المركزية.
فالا: تعمل حاليًا على بناء طبقة الخصوصية للويب 3. إنها تسمح للمطورين بتشغيل العقود الذكية في بيئة حساب سرية، حتى لو كانت التطبيقات تستخدم بيانات حساسة ) مثل معلومات الهوية أو المعلومات الصحية (، يمكن أن تظل هذه البيانات خاصة. يمكن اعتبارها مساحة عمل آمنة لا يمكن لمبدعي التطبيقات التطفل عليها.
PEAQ: يوفر بنية تحتية للاقتصاد الآلي، من خلال السماح للأشخاص والأجهزة بإكمال المهام الفعلية لكسب المكافآت، مما يدعم تطوير البنية التحتية الفيزيائية اللامركزية. هذا مشابه للاقتصاد الحر الآلي. على سبيل المثال، قد تقوم الروبوتات بشحن السيارات الكهربائية، أو تقوم المستشعرات بالإبلاغ عن جودة الهواء، وكلاهما يمكن أن يكسب مكافآت عبر الشبكة. تبسط PEAQ تنسيق وعملية مكافأة هذا العمل المدفوع بالآلات.
Bittensor: أنشأ سوقاً مفتوحاً، حيث تتنافس وتتعامل نماذج الذكاء الاصطناعي، لتقديم أفضل النتائج. يمكن لأي شخص الانضمام إلى الشبكة، والمساهمة في قوة الحوسبة، وتدريب النماذج أو تقييم الأداء. يكافئ النظام المساهمات القيمة من خلال آلية تحفيز رمزية، مما يخلق اقتصاداً للذكاء الاصطناعي يتمتع بالكفاءة الذاتية، ومقاوم للرقابة، وغير معتمد على السيطرة المركزية.
![ما هو الذكاء الاصطناعي اللامركزي؟ دليل المبتدئين المدعوم من البلوكتشين])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-f77d75250c04e62375c579910f6251b7.webp(
الخاتمة
اللامركزية AI ليست مجرد ابتكار تقني، بل هي أيضًا تحول في القيم. إنها تتحدى مفهوم أن الذكاء الاصطناعي يجب أن تسيطر عليه عدد قليل من الشركات، وتقدم بديلاً أكثر انفتاحًا وأكثر مسؤولية. هذه الأنظمة توزع السلطة، وتحمي الخصوصية، وتدعو العالم للمشاركة في تشكيل أدوات تغير العالم.
تقنية البلوكتشين تجعل كل هذا ممكنًا. من خلال تنسيق التحديثات، وحماية البيانات، ومكافأة المساهمين، فإنها تؤسس لنظام ذكاء اصطناعي شفاف بطبيعته. العديد من منصات البلوكتشين تضيف أيضًا طبقات بنية تحتية معيارية، مما يسمح للشبكات المتخصصة بالتألق في وظائفها الخاصة، بينما تستفيد من الميزات الأصلية، وتحافظ على التشغيل البيني السلس في نظام بيئي أوسع. هذه المرونة تسمح لأنظمة الذكاء الاصطناعي اللامركزية بالتطور المستمر والتوسع، دون التضحية بالأمان أو الأداء أو استقلالية المستخدم.
من الحوسبة السرية إلى إدارة البيانات اللامركزية، تمتلك بعض أنظمة البلوكتشين البيئية بالفعل العديد من المشاريع التي تضع هذه المبادئ موضع التنفيذ، وهذه ليست سوى البداية. من المتوقع أن تعيد الذكاء الاصطناعي اللامركزي تشكيل اتجاهات تطوير الذكاء الاصطناعي في المستقبل، مما يجعله أكثر انفتاحًا وشفافية وعدلاً.