الاتجاهات الثلاثة الرئيسية لت融合 الذكاء الاصطناعي والتشفير

في الآونة الأخيرة، تمر مرحلة دمج الذكاء الاصطناعي والتشفير بطفرة تجريبية. ستستكشف هذه المقالة ثلاثة اتجاهات رئيسية في دمج الذكاء الاصطناعي والتشفير.

1. إنشاء بيئة اقتصادية نشطة لوكلاء ذكيين

لقد تم التأكد من أن عمل الوكلاء الذكيين على البلوكشين قابل للتطبيق. التجارب في هذا المجال تتجاوز باستمرار الحدود، مما يظهر إمكانيات هائلة ومساحة تصميم واسعة. في الوقت الحالي، أصبح هذا أحد أكثر الاتجاهات突破ية وإمكانات تطوير في مجالات الذكاء الاصطناعي والتشفير، وهذه هي مجرد البداية.

في المستقبل، قد تدير الوكالات الذكية المشاريع المعقدة التي تتطلب تنسيقًا اقتصاديًا متعدد الأطراف. على سبيل المثال، في مجال البحث العلمي، يمكن للوكالات أن تكون مسؤولة عن العثور على مركبات علاجية لأمراض معينة. بشكل أكثر تحديدًا:

• جمع الأموال من خلال منصة جمع التبرعات بالرموز
• استخدام الأموال المجمعة لدفع تكاليف الوصول إلى بيانات البحث، ودفع تكاليف محاكاة المركبات على الشبكة الحاسوبية اللامركزية
• من خلال منصة المكافآت لتوظيف البشر لتنفيذ أعمال التحقق من التجارب

بجانب المشاريع المعقدة، يمكن للوكيل أيضًا تنفيذ مهام بسيطة مثل إنشاء مواقع شخصية، وإنتاج الأعمال الفنية، مما يجعل سيناريوهات تطبيقه لا حصر لها.

تشمل مزايا استخدام وكلاء ذكيين نظام التشفير للعملات الرقمية:

• تطبيقات المدفوعات الصغيرة
• ميزة السرعة، وظيفة التسوية الفورية تساعد الوكلاء على تحقيق أقصى كفاءة لرأس المال
• الدخول إلى الأسواق المالية من خلال DeFi، وإجراء عمليات مثل إنشاء الأصول، والتداول، والاستثمار، والإدارة المالية، والاقتراض بشكل سلس.

من منظور قوانين تطور التكنولوجيا، تلعب الاعتمادية على المسار دورًا حاسمًا. مع زيادة عدد الوكلاء الذين يحصلون على أرباح من خلال العملات المشفرة، من المحتمل أن تصبح الاتصالات المشفرة القدرة الأساسية للوكلاء.

2. تعزيز قدرة الذكاء الاصطناعي في تطوير شفرة التشفير

لقد أظهرت نماذج اللغة الكبيرة أداءً ممتازًا في كتابة الشفرات، ومن المتوقع أن تتطور أكثر في المستقبل. من خلال هذه القدرات، من المتوقع أن تزداد كفاءة مطوري التشفير بمعدل يتراوح بين 2-10 أضعاف. مؤخرًا، سيساعد إنشاء معايير عالية الجودة لتقييم قدرة الذكاء الاصطناعي على فهم وكتابة رموز التشفير المحددة على فهم التأثير المحتمل للذكاء الاصطناعي على نظام التشفير البيئي.

ومع ذلك، لا تزال هناك بعض التحديات:

• نقص البيانات التدريبية الأصلية عالية الجودة
• عدد البناءات غير كافٍ
• تفتقر منصة مجتمع المطورين إلى تفاعل ذو قيمة معلوماتية عالية
• التشفير الأساسية تنمو بسرعة، مما قد يجعل الشيفرات القديمة غير مناسبة للاحتياجات الحالية
• نقص في طرق تقييم فهم نماذج معينة لمشاريع التشفير

الاتجاهات المستقبلية للتنمية تشمل:

• تحسين جودة البيانات المتعلقة بالتشفير على الإنترنت
• تشجيع المزيد من الفرق على نشر بناءات التحقق
• تعزيز التفاعل الإيجابي لمجتمع المطورين
• إنشاء اختبارات معيارية عالية الجودة، لتقييم فهم الذكاء الاصطناعي لمشاريع التشفير المحددة
• تطوير نماذج ضبط AI التي تظهر أداءً جيدًا في اختبارات القياس

3. دعم تقنيات الذكاء الاصطناعي المفتوحة واللامركزية

تظل القوة التوازنية طويلة الأمد بين نماذج الذكاء الاصطناعي مفتوحة المصدر ومغلقة المصدر غير واضحة. في الوقت الحالي، تدفع شركات التكنولوجيا الكبرى التطورات الرائدة، بينما تتبع نماذج المصدر المفتوح بسرعة، وتحقق مزايا فريدة من خلال التخصيص في سيناريوهات تطبيق محددة.

تتجلى أهمية دعم تقنية OpenAI في:

1. تسريع الابتكار من خلال النماذج مفتوحة المصدر: التحسينات السريعة والتعديلات على النماذج مفتوحة المصدر من قبل المجتمع المفتوح، تُظهر كيف يمكن للمجتمع أن يكمل عمل الشركات الكبرى في مجال الذكاء الاصطناعي بفاعلية، ودفع حدود قدرات الذكاء الاصطناعي.

2. تقديم خيارات لمستخدمي الذكاء الاصطناعي غير الموثوق به: نظرًا لأن الذكاء الاصطناعي يمكن أن يُستخدم كأداة للسيطرة، فإن دعم مجموعة تقنيات الذكاء الاصطناعي مفتوحة المصدر يمكن أن يوفر بدائل للمستخدمين.

تشمل العناصر الرئيسية لتقنية الذكاء الاصطناعي المفتوح:

• الحصول على بيانات التدريب
• قدرة الحوسبة للتدريب والاستنتاج
• مشاركة أوزان النموذج
• قدرة التحقق من مخرجات النموذج

يوجد العديد من المشاريع في بيئة التشفير تدعم تقنية الذكاء الاصطناعي المفتوحة، بما في ذلك جمع البيانات، والحوسبة اللامركزية، وإطار التدريب اللامركزي.

في المستقبل، نتطلع إلى بناء المزيد من المنتجات على جميع مستويات مجموعة تقنيات الذكاء الاصطناعي مفتوحة المصدر، مثل جمع البيانات اللامركزية، والتحقق من الهوية على السلسلة، والتدريب اللامركزي، وبنية الترخيص لمحتوى الذكاء الاصطناعي.