اندماج وتصادم الذكاء الاصطناعي وWeb3: الفرص والتحديات متلازمة

في السنوات الأخيرة، أثار التطور السريع لتقنية الذكاء الاصطناعي ( AI ) وتقنية Web3 اهتماماً واسعاً على مستوى العالم. حقق الذكاء الاصطناعي تقدمًا كبيرًا في مجالات مثل التعرف على الوجه ومعالجة اللغة الطبيعية وتعلم الآلة، مما جلب تحولات وابتكارات هائلة للعديد من الصناعات. في عام 2023، بلغ حجم سوق صناعة الذكاء الاصطناعي 200 مليار دولار، وأدت شركات مثل OpenAI وCharacter.AI وMidjourney إلى قيادة موجة الذكاء الاصطناعي.

في الوقت نفسه، تعتبر Web3 نموذجًا شبكيًا ناشئًا، وهي تغير من إدراكنا واستخدامنا للإنترنت. تعتمد Web3 على تقنية blockchain اللامركزية، ومن خلال العقود الذكية، والتخزين الموزع، وميزات التحقق من الهوية اللامركزية، تحقق مشاركة البيانات والتحكم فيها، و自治 المستخدمين، وإنشاء آليات الثقة. حاليًا، وصلت القيمة السوقية لصناعة Web3 إلى 25 تريليون دولار، وقد جذبت مشاريع مثل Bitcoin وEthereum وSolana انتباه عدد متزايد من الناس.

أصبح دمج الذكاء الاصطناعي وWeb3 مجالاً ساخناً يركز عليه المطورون والمستثمرون في الشرق والغرب. ستتناول هذه المقالة حالة تطور AI+Web3، وتحلل حالة المشاريع الحالية، وتناقش التحديات والفرص التي تواجهها.

! [تعميم علم الوافد الجديد 丨 تحليل متعمق: ما نوع الشرر الذي يمكن أن يصطدم به الذكاء الاصطناعي و Web3؟] ](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-3a464664dade44c046b5c1451f1cf968.webp)

طرق تفاعل الذكاء الاصطناعي مع Web3

إن تطور الذكاء الاصطناعي وWeb3 يشبه جانبي الميزان، حيث يعزز الذكاء الاصطناعي الإنتاجية بينما يجلب Web3 تغييرًا في علاقات الإنتاج. قد تؤدي结合 بين الاثنين إلى إشعال شرارة جديدة.

التحديات التي تواجه صناعة الذكاء الاصطناعي

تشمل العناصر الأساسية لصناعة الذكاء الاصطناعي القدرة الحاسوبية والخوارزميات والبيانات. في مجال القدرة الحاسوبية، تتطلب مهام الذكاء الاصطناعي موارد حسابية كبيرة، ويعد الحصول على وإدارة القدرة الحاسوبية على نطاق واسع تحديًا مكلفًا ومعقدًا. في مجال الخوارزميات، على الرغم من نجاح خوارزميات التعلم العميق، إلا أنها لا تزال تعاني من قلة التفسير، والقدرة المحدودة على التعميم. في مجال البيانات، لا يزال الحصول على بيانات عالية الجودة ومتنوعة أمرًا صعبًا، بالإضافة إلى ضرورة مراعاة خصوصية البيانات ومشاكل الأمان. علاوة على ذلك، فإن قابلية تفسير نماذج الذكاء الاصطناعي وشفافيتها هي أيضًا محور اهتمام الجمهور.

تواجه صناعة Web3 تحديات

تواجه صناعة Web3 العديد من التحديات، بما في ذلك ضعف قدرات تحليل البيانات، وسوء تجربة المستخدم، والعيوب الأمنية في العقود الذكية. كأداة لتحسين الإنتاجية، هناك مساحة كبيرة لـ AI للتطور في هذه المجالات.

! [تعميم علم الوافد الجديد 丨 تحليل متعمق: ما نوع الشرر الذي يمكن أن يصطدم به الذكاء الاصطناعي و Web3؟] ](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-166b11addde400b95cef849db8a9f96d.webp)

تحليل حالة مشاريع الذكاء الاصطناعي + Web3

ويب 3 يدعم الذكاء الاصطناعي

قوة حوسبة لامركزية

مع تطور الذكاء الاصطناعي، زاد الطلب على وحدات معالجة الرسوميات بشكل كبير، مما أدى إلى حدوث نقص في المعروض. بدأت بعض مشاريع الويب 3 في محاولة تقديم خدمات قوة الحوسبة اللامركزية، مثل Akash و Render و Gensyn. تشجع هذه المشاريع المستخدمين على تقديم قوة معالجة الرسوميات الفائضة من خلال الحوافز الرمزية، لتوفير دعم قوة الحوسبة لعملاء الذكاء الاصطناعي.

في الوقت الحالي، تُستخدم معظم مشاريع قوة الحوسبة اللامركزية بشكل رئيسي في استنتاج الذكاء الاصطناعي بدلاً من التدريب. وذلك لأن تدريب الذكاء الاصطناعي يتطلب كميات هائلة من البيانات وعرض نطاق ترددي عالي السرعة، مما يجعل تحقيقه أمراً صعباً. في حين أن استنتاج الذكاء الاصطناعي يتطلب بيانات وعرض نطاق ترددي أقل نسبياً، مما يجعل تحقيقه أسهل.

! [تعميم علم الوافد الجديد 丨 تحليل متعمق: ما نوع الشرر الذي يمكن أن يصطدم به الذكاء الاصطناعي و Web3؟] ](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-de2f6c381547c3d62e1f40e50f67e32d.webp)

نموذج خوارزمية لامركزية

بعض المشاريع تحاول إنشاء سوق خدمات خوارزميات الذكاء الاصطناعي اللامركزية، مثل Bittensor. تربط هذه المشاريع بين نماذج الذكاء الاصطناعي المتعددة، وتختار النموذج الأنسب للإجابة على الأسئلة بناءً على احتياجات المستخدم.

جمع البيانات اللامركزية

لحل مشكلة الحصول على بيانات تدريب الذكاء الاصطناعي، تستخدم بعض المشاريع تقنية Web3 لجمع البيانات بشكل لامركزي. مثل PublicAI التي تحفز المستخدمين على المساهمة والتحقق من البيانات من خلال الرموز، لتوفير مصادر بيانات أكثر تنوعًا لتدريب الذكاء الاصطناعي.

حماية الخصوصية للمستخدمين في الذكاء الاصطناعي باستخدام ZK

تكنولوجيا إثبات المعرفة الصفرية يمكن أن تساعد في حل مشاكل حماية الخصوصية في الذكاء الاصطناعي. ZKML( التعلم الآلي المعتمد على المعرفة الصفرية) يسمح بتدريب واستنتاج نماذج التعلم الآلي دون الكشف عن البيانات الأصلية.

! [تعميم علم الوافد الجديد 丨 تحليل متعمق: ما نوع الشرر الذي يمكن أن يصطدم به الذكاء الاصطناعي و Web3؟] ](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-8bda459009ffde5316e2118f4a0e9fa)

الذكاء الاصطناعي يدعم Web3

تحليل البيانات والتنبؤ

بدأت العديد من مشاريع Web3 في دمج خدمات الذكاء الاصطناعي لتقديم التحليلات والبيانات التنبؤية. مثلًا، يستخدم Pond خوارزميات الذكاء الاصطناعي للتنبؤ بالرموز القيمة، بينما يتنبأ BullBear AI باتجاهات الأسعار استنادًا إلى البيانات التاريخية.

خدمات مخصصة

تقوم بعض منصات Web3 بدمج الذكاء الاصطناعي لتحسين تجربة المستخدم. على سبيل المثال، أطلقت Dune أداة Wand التي تستخدم نماذج اللغة الكبيرة لكتابة استعلامات SQL؛ ودمجت Followin ChatGPT لتلخيص الأخبار الصناعية.

تدقيق الذكاء الاصطناعي للعقود الذكية

تُستخدم تقنية الذكاء الاصطناعي في تدقيق العقود الذكية، مثل 0x0.ai التي تقدم مدقق العقود الذكية بالذكاء الاصطناعي، لمساعدة في تحديد الثغرات المحتملة ومخاطر الأمان.

! [تعميم علم الوافد الجديد 丨 تحليل متعمق: ما نوع الشرر الذي يمكن أن يصطدم به الذكاء الاصطناعي و Web3؟] ](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-48fe2f2dc021b1b25d8d17f3a503cd7c.webp)

قيود وتحديات مشاريع AI+Web3

العقبات الواقعية التي تواجه قوة الحوسبة اللامركزية

قد تكون منتجات الحوسبة اللامركزية أقل أداءً واستقرارًا وقابلية للاستخدام مقارنةً بالخدمات المركزية. في الوقت نفسه، قد تكون تكاليف الاستخدام مرتفعة. حاليًا، تُستخدم الحوسبة اللامركزية بشكل رئيسي في استنتاج الذكاء الاصطناعي، مما يجعل من الصعب دعم التدريب على نطاق واسع للذكاء الاصطناعي.

دمج الذكاء الاصطناعي و Web3 بشكل粗糙

العديد من المشاريع تستخدم الذكاء الاصطناعي على السطح فقط، دون تحقيق دمج عميق بين الذكاء الاصطناعي والعملات المشفرة. بعض الفرق تستفيد من مفهوم الذكاء الاصطناعي على المستوى التسويقي أكثر، وتفتقر إلى الابتكار الحقيقي.

أصبحت اقتصاديات الرموز بمثابة مادة عازلة لرواية مشاريع الذكاء الاصطناعي

بعض مشاريع الذكاء الاصطناعي تختار دمج سرد Web3 والاقتصاد الرمزي لحل معضلات نماذج الأعمال. ومع ذلك، لا يزال من الضروري دراسة ما إذا كان الاقتصاد الرمزي يساعد حقًا في تلبية الاحتياجات الفعلية.

! [تعميم علم الوافد الجديد 丨 تحليل متعمق: ما نوع الشرر الذي يمكن أن يصطدم به الذكاء الاصطناعي و Web3؟] ](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-324da84c0f2e8d100ca49ed2f72c7cac.webp)

ملخص

إن دمج الذكاء الاصطناعي وWeb3 يوفر إمكانيات لا حصر لها للابتكار التكنولوجي وتطور الاقتصاد في المستقبل. يمكن أن يقدم الذكاء الاصطناعي سيناريوهات تطبيقية أكثر ذكاءً لـWeb3، بينما تأتي خصائص Web3 اللامركزية بفرص جديدة لتطور الذكاء الاصطناعي. على الرغم من أننا لا نزال في مرحلة مبكرة، ونواجه العديد من التحديات، إلا أن الجمع بين الاثنين يوفر بعض المزايا، مثل تقليل الاعتماد على المؤسسات المركزية وزيادة الشفافية. في المستقبل، من المتوقع أن يجمع الذكاء الاصطناعي وقدرته على التحليل الذكي مع الخصائص اللامركزية لـWeb3، لبناء نظام اقتصادي واجتماعي أكثر ذكاءً وانفتاحًا وعدلاً.

! [تعميم علم الوافد الجديد 丨 تحليل متعمق: ما نوع الشرر الذي يمكن أن يصطدم به الذكاء الاصطناعي و Web3؟] ](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-3fc4c5cbcf8dfa3d55e5ae0f49d56e09.webp)