في قمة الحكومات العالمية، قدم أحد عمالقة التكنولوجيا مفهوم "الذكاء الاصطناعي السيادي". وقد أثار هذا سؤالًا: أي شكل من أشكال الذكاء الاصطناعي يمكن أن يلبي بشكل أفضل مصالح واحتياجات مجتمع الأصول الرقمية؟ قد تكمن الإجابة في دمج Web3 و الذكاء الاصطناعي.
ناقش مؤسس الإيثيريوم في مقال له تأثير التآزر بين الذكاء الاصطناعي والأصول الرقمية. وأشار إلى أن الخصائص اللامركزية للأصول الرقمية يمكن أن توازن الاتجاه المركزي للذكاء الاصطناعي؛ الشفافية في تقنية البلوك تشين يمكن أن تعوض عدم الشفافية في الذكاء الاصطناعي؛ بينما تساعد تقنية البلوك تشين في تخزين البيانات المطلوبة للذكاء الاصطناعي وتعقبها. هذا التآزر يتخلل كامل نظام Web3+AI البيئي.
حالياً، تركز معظم مشاريع Web3+AI على استخدام تقنية blockchain لحل مشاكل بناء البنية التحتية في صناعة AI، بينما تستخدم بعض المشاريع تقنية AI لحل مشاكل محددة في تطبيقات Web3. تشمل صناعة Web3+AI المجالات الأربعة التالية:
طبقة القوة الحاسوبية: أصول القوة الحاسوبية
مع زيادة القوة الحاسوبية المطلوبة لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي بشكل أسي، ظهرت حالة من عدم التوازن بين العرض والطلب على القوة الحاسوبية في السوق. من خلال بناء شبكة توزيع القوة الحاسوبية بطريقة Web3، يمكن الاستفادة بشكل فعال من موارد الأجهزة المتوسطة والمنخفضة غير المستخدمة، مما يقلل بشكل كبير من تكلفة القوة الحاسوبية للذكاء الاصطناعي. تشمل هذه المجال قوة الحاسوب اللامركزية العامة، وقوة الحاسوب المخصصة لتدريب الذكاء الاصطناعي واستدلاله، بالإضافة إلى قوة الحاسوب للتصيير ثلاثي الأبعاد وغيرها من الاتجاهات الفرعية.
طبقة البيانات: أصول البيانات
البيانات هي المورد الرئيسي لتطوير الذكاء الاصطناعي. يمكن أن يجمع تكامل Web3+AI بين تكاليف أقل وعمليات جمع البيانات، ووضع العلامات، وتخزين أكثر شفافية، مع حماية مصالح المستخدمين. تشمل المشاريع ذات الصلة جمع البيانات، والتجارة، ووضع العلامات، ومصادر بيانات البلوكشين، والتخزين اللامركزي في مجالات متعددة.
طبقة المنصة: تحويل قيمة المنصة إلى أصول
تهدف المشاريع من فئة المنصات إلى دمج موارد صناعة الذكاء الاصطناعي المختلفة، بما في ذلك البيانات، وقدرة الحوسبة، والنماذج، والمطورين، وغيرها. تركز بعض المشاريع على بناء منصات موثوقة وشفافة لاستنتاج التعلم الآلي، باستخدام تقنيات التشفير للتحقق من صحة استنتاج النماذج. كما تكرس مشاريع أخرى جهودها لتطوير شبكات بلوكتشين مخصصة للذكاء الاصطناعي، أو بناء منصات لشبكات وكلاء الذكاء الاصطناعي.
4.层 التطبيق: تسييل الأصول القيمة AI
تستخدم مشاريع طبقة التطبيق بشكل رئيسي تقنيات الذكاء الاصطناعي لحل المشكلات في تطبيقات Web3. على سبيل المثال، يمكن أن يكون الذكاء الاصطناعي مشاركًا في ألعاب Web3، ويقوم بإجراء صفقات أرصدة في البورصات اللامركزية، أو يقدم خدمات تحليلية في أسواق التنبؤ. اتجاه آخر مهم هو إنشاء ذكاء اصطناعي خاص لامركزي قابل للتوسع، من خلال حوكمة المجتمع لتعزيز ثقة المستخدمين في أنظمة الذكاء الاصطناعي.
لا يزال مجال Web3 + AI في مراحله المبكرة، وهناك آراء مختلفة في الصناعة حول آفاق تطوره. نتطلع إلى أن يتمكن هذا المجال من إنشاء منتجات ذات قيمة أكبر من AI المركزي التقليدي، مما يسمح لـ AI بالتخلص من "سيطرة الكيانات الكبرى" و"الاحتكار"، وتحقيق "حوكمة مشتركة لـ AI" بطريقة أكثر مجتمعية. من خلال المشاركة بشكل أعمق في عملية تطوير AI وحوكمته، قد يتمكن البشر من العثور على توازن في فهمهم لـ AI، مع الحفاظ على شعور بالتقدير دون الخوف المفرط.
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 24
أعجبني
24
8
مشاركة
تعليق
0/400
TokenRationEater
· منذ 1 س
فيتاليك بوتيرين يقول ما يشاء
شاهد النسخة الأصليةرد0
LiquidationWizard
· منذ 16 س
مرة أخرى هي فخ web3 لاستغلال الحمقى؟
شاهد النسخة الأصليةرد0
GigaBrainAnon
· 07-25 13:52
بصراحة، هو مجرد البلوكتشين + الذكاء الاصطناعي للاحتيال على المال.
Web3+AI融合：اللامركزية技术开启AI新时代
في قمة الحكومات العالمية، قدم أحد عمالقة التكنولوجيا مفهوم "الذكاء الاصطناعي السيادي". وقد أثار هذا سؤالًا: أي شكل من أشكال الذكاء الاصطناعي يمكن أن يلبي بشكل أفضل مصالح واحتياجات مجتمع الأصول الرقمية؟ قد تكمن الإجابة في دمج Web3 و الذكاء الاصطناعي.
ناقش مؤسس الإيثيريوم في مقال له تأثير التآزر بين الذكاء الاصطناعي والأصول الرقمية. وأشار إلى أن الخصائص اللامركزية للأصول الرقمية يمكن أن توازن الاتجاه المركزي للذكاء الاصطناعي؛ الشفافية في تقنية البلوك تشين يمكن أن تعوض عدم الشفافية في الذكاء الاصطناعي؛ بينما تساعد تقنية البلوك تشين في تخزين البيانات المطلوبة للذكاء الاصطناعي وتعقبها. هذا التآزر يتخلل كامل نظام Web3+AI البيئي.
حالياً، تركز معظم مشاريع Web3+AI على استخدام تقنية blockchain لحل مشاكل بناء البنية التحتية في صناعة AI، بينما تستخدم بعض المشاريع تقنية AI لحل مشاكل محددة في تطبيقات Web3. تشمل صناعة Web3+AI المجالات الأربعة التالية:
مع زيادة القوة الحاسوبية المطلوبة لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي بشكل أسي، ظهرت حالة من عدم التوازن بين العرض والطلب على القوة الحاسوبية في السوق. من خلال بناء شبكة توزيع القوة الحاسوبية بطريقة Web3، يمكن الاستفادة بشكل فعال من موارد الأجهزة المتوسطة والمنخفضة غير المستخدمة، مما يقلل بشكل كبير من تكلفة القوة الحاسوبية للذكاء الاصطناعي. تشمل هذه المجال قوة الحاسوب اللامركزية العامة، وقوة الحاسوب المخصصة لتدريب الذكاء الاصطناعي واستدلاله، بالإضافة إلى قوة الحاسوب للتصيير ثلاثي الأبعاد وغيرها من الاتجاهات الفرعية.
البيانات هي المورد الرئيسي لتطوير الذكاء الاصطناعي. يمكن أن يجمع تكامل Web3+AI بين تكاليف أقل وعمليات جمع البيانات، ووضع العلامات، وتخزين أكثر شفافية، مع حماية مصالح المستخدمين. تشمل المشاريع ذات الصلة جمع البيانات، والتجارة، ووضع العلامات، ومصادر بيانات البلوكشين، والتخزين اللامركزي في مجالات متعددة.
تهدف المشاريع من فئة المنصات إلى دمج موارد صناعة الذكاء الاصطناعي المختلفة، بما في ذلك البيانات، وقدرة الحوسبة، والنماذج، والمطورين، وغيرها. تركز بعض المشاريع على بناء منصات موثوقة وشفافة لاستنتاج التعلم الآلي، باستخدام تقنيات التشفير للتحقق من صحة استنتاج النماذج. كما تكرس مشاريع أخرى جهودها لتطوير شبكات بلوكتشين مخصصة للذكاء الاصطناعي، أو بناء منصات لشبكات وكلاء الذكاء الاصطناعي.
4.层 التطبيق: تسييل الأصول القيمة AI
تستخدم مشاريع طبقة التطبيق بشكل رئيسي تقنيات الذكاء الاصطناعي لحل المشكلات في تطبيقات Web3. على سبيل المثال، يمكن أن يكون الذكاء الاصطناعي مشاركًا في ألعاب Web3، ويقوم بإجراء صفقات أرصدة في البورصات اللامركزية، أو يقدم خدمات تحليلية في أسواق التنبؤ. اتجاه آخر مهم هو إنشاء ذكاء اصطناعي خاص لامركزي قابل للتوسع، من خلال حوكمة المجتمع لتعزيز ثقة المستخدمين في أنظمة الذكاء الاصطناعي.
لا يزال مجال Web3 + AI في مراحله المبكرة، وهناك آراء مختلفة في الصناعة حول آفاق تطوره. نتطلع إلى أن يتمكن هذا المجال من إنشاء منتجات ذات قيمة أكبر من AI المركزي التقليدي، مما يسمح لـ AI بالتخلص من "سيطرة الكيانات الكبرى" و"الاحتكار"، وتحقيق "حوكمة مشتركة لـ AI" بطريقة أكثر مجتمعية. من خلال المشاركة بشكل أعمق في عملية تطوير AI وحوكمته، قد يتمكن البشر من العثور على توازن في فهمهم لـ AI، مع الحفاظ على شعور بالتقدير دون الخوف المفرط.