شرح DeFAI: كيف يمكن للذكاء الاصطناعي إعادة تشكيل التمويل اللامركزي | أخبار NFT اليوم

تبدأ الذكاء الاصطناعي في تحويل مشهد البلوك تشين. DeFAI - اختصار لـ التمويل اللامركزي الذكاء الاصطناعي - يمثل التقاطع الناشئ بين الذكاء الاصطناعي والأنظمة اللامركزية. إنه يمزج التعلم الآلي مع بنية البلوك تشين لاستكشاف أشكال جديدة من التمويل التكيفي المدفوع بالبيانات.

لم تعد هذه بروتوكولات مؤتمتة فقط — بل هي نماذج أولية مبكرة لأنظمة مصممة لتتعلم من البيانات وتساعد في اتخاذ القرارات المالية مع تدخل إنساني محدود.

النقاط الرئيسية

• DeFAI تجمع بين الذكاء الاصطناعي والتمويل اللامركزي لإنشاء أنظمة بيئية قابلة للتكيف تعتمد على البيانات.
• يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي تحليل الأسواق، والمساعدة في إدارة المخاطر، واقتراح استراتيجيات مُحسّنة في الوقت القريب من الحقيقي.
• تَعِدُ هذه المقاربة بكفاءة أكبر وأتمتة أكثر ذكاءً - لكنها تُدخل تحديات جديدة في مجالات الأمان والشفافية والحوكمة.
• لا تزال معظم أنظمة DeFAI تجريبية، حيث لا تزال عمليات النشر المباشرة نادرة.
• مع نضوج المجال، يمكن أن يعيد DeFAI تعريف كيفية عمل الاقتصادات اللامركزية.

ما هو DeFAI في الواقع

تعتمد بروتوكولات التمويل اللامركزي التقليدية على عقود ذكية ثابتة تنفذ قواعد محددة مسبقًا.

تهدف أنظمة DeFAI التجريبية، على النقيض من ذلك، إلى استخدام نماذج الذكاء الاصطناعي التي تفسر ظروف السوق وتعمل بشكل سياقي - على سبيل المثال، تعديل مراكز السيولة، وإعادة توازن المحافظ، أو تعديل نسب الضمانات بناءً على البيانات الحية بدلاً من العتبات الثابتة.

جوهر الأمر، أن DeFAI تهدف إلى منح التمويل اللامركزي شيئًا جديدًا: الوعي بالسياق.

إنه التمويل الذي لا ينفذ التعليمات فحسب - بل يحلل لماذا تكون تلك التعليمات منطقية. ومع ذلك، لا تزال أنظمة اليوم في الغالب في مراحل النموذج الأولي؛ بروتوكولات التمويل اللامركزي المستقلة تمامًا والتي تتعلم لم يتم نشرها على نطاق واسع بعد.

**كيف تعمل الذكاء الاصطناعي على تعزيز التمويل اللامركزي **

في هياكل DeFAI، تعمل الذكاء الاصطناعي كنواة تحليلية. يجمع البيانات، ويكتشف الأنماط، ويمكنه بدء أو توصية المعاملات من خلال العقود الذكية - عادةً تحت الحواجز التي يحددها الإنسان.

قد يقوم وكيل الذكاء الاصطناعي بما يلي:

• جمع البيانات على-chain و off-chain ( تدفقات الرموز، المشاعر، السيولة، الأوراق المالية ).
• تحليل سلوك السوق لتقدير التقلب أو المخاطر.
• اقترح أو حث على إجراءات إعادة التوازن بناءً على تلك الرؤى.

نظرًا لأن حوسبة البلوكشين محدودة، فإن معظم معالجة الذكاء الاصطناعي تحدث خارج السلسلة، عادةً من خلال الأوراكلز أو أطر الوكلاء مثل Fetch.ai و Autonolas أو Chainlink Functions، التي تنقل القرارات مرة أخرى إلى السلسلة للتنفيذ.

يحتفظ هذا التصميم الهجين بالمرونة للذكاء الاصطناعي مع الحفاظ على اللامركزية - على الرغم من أنه يقدم اعتبارات جديدة للأمان والثقة.

في الوقت الحالي، تعمل هذه الوكالات ضمن حدود أمان صارمة وتحت إشراف بشري؛ لا يزال الاستقلال التام هدفًا بحثيًا.

أمثلة مبكرة على التمويل اللامركزي في العمل

مجموعة من المشاريع تستكشف عناصر هذه الرؤية:

ليس كل هؤلاء يعملون بشكل كامل في التمويل اللامركزي، لكنهم مجتمعين يوضحون كيف يمكن للبنية التحتية اللامركزية للذكاء الاصطناعي تعزيز حالات الاستخدام المالي.

!

لماذا يعتبر DeFAI مهمًا

إذا نجحت، يمكن أن تجعل DeFAI التمويل اللامركزي أكثر ذكاءً وكفاءةً وقدرةً على التكيف.

الفوائد المحتملة تشمل:

• الكفاءة: يمكن للذكاء الاصطناعي تقليل التأخير البشري في الأسواق المتقلبة.
• سهولة الوصول: قد تبسط الواجهات الآلية المشاركة للمستخدمين غير التقنيين.
• الأمان: قد تؤدي النماذج التنبؤية إلى الإبلاغ عن نشاط غير عادي في المحفظة أو استغلالات محتملة بشكل أسرع.
• تحسين: يمكن أن تتطور استراتيجيات العائد والسيولة ديناميكيًا مع تغير بيانات السوق.

ومع ذلك، فإن هذه الفوائد هي إمكانية، وليست مضمونة. يمكن أن تُدخل الذكاء الاصطناعي أيضًا أسطح هجوم جديدة، واعتماديات بيانات، وسلوكيات صندوق أسود تُعقّد الثقة.

الحوكمة والأخلاق والحدود العملية

مع تزايد استقلالية الذكاء الاصطناعي، تصبح الحوكمة أمرًا حاسمًا. من يتحمل المسؤولية إذا أساء وكيل الذكاء الاصطناعي إدارة السيولة أو ظهرت استغلالات من نماذج متحيزة؟

للحفاظ على الثقة، تختبر بعض المشاريع إشرافاً قائمًا على DAO، وسجلات نماذج قابلة للتدقيق، و"التحكم البشري" الذي يتطلب الموافقة قبل تنفيذ الإجراءات عالية التأثير للذكاء الاصطناعي.

ومع ذلك، فإن هذه الأطر تجريبية وبعيدة عن المعايير.

التحديات الرئيسية تشمل:

• التحيز: يمكن أن ترث الذكاء الاصطناعي أو تضخم التحيز من بيانات التدريب.
• الأمان: توسع المكونات غير المتصلة بالإنترنت من سطح الهجوم.
• التعقيد: تعقيد الهياكل الهجينة يزيد من صعوبة التدقيق وتقييم المخاطر.
• التكلفة: لا يزال استنتاج الذكاء الاصطناعي مكلفًا من الناحية الحسابية ويتطلب الكثير من الغاز.

ستكون الشفافية وقابلية التفسير أمرين أساسيين. إن الأطر مفتوحة المصدر، وإثباتات التشفير لنزاهة النموذج، والتدقيقات الخوارزمية تظهر كحواجز ممكنة.

النظام البيئي المتنامي

يتسارع الاهتمام بأبحاث blockchain المدفوعة بالذكاء الاصطناعي. لقد قامت أنظمة مثل سلسلة BNB وPolygon ومؤسسة Ethereum بتمويل أبحاث متعلقة بالذكاء الاصطناعي، بينما زادت الاستثمارات المغامرة في الشركات الناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي + Web3 بشكل كبير في عام 2024.

من المرجح أن يكون الاعتماد المبكر في مجمعات العائدات، ومحركات المخاطر، وتأمين التمويل اللامركزي، حيث تلعب التحليلات في الوقت الفعلي دورًا مركزيًا بالفعل.

البنية التحتية للبيانات حيوية بنفس القدر: تتطلب نماذج الذكاء الاصطناعي تدفقات بيانات قابلة للتحقق وعالية الجودة.

تساعد بروتوكولات مثل The Graph و Ocean Protocol و Arweave في بناء هذا الأساس - “الطرق السريعة” للبيانات التي تجعل التمويل اللامركزي ممكنًا دون الاعتماد على المصادر المركزية.

التنظيم وحالات الاستخدام في العالم الحقيقي

بينما تكافح الجهات التنظيمية مع كل من الذكاء الاصطناعي والعملات المشفرة، يقع DeFAI تمامًا في تقاطعها. قد تتطلب أطر مثل قانون الذكاء الاصطناعي في الاتحاد الأوروبي قريبًا نماذج قابلة للتفسير، ومسارات تدقيق، وإفصاحات عن المخاطر - وهي مجالات يمكن أن تساعد فيها شفافية البلوك تشين في الامتثال.

بغض النظر عن التداول والإقراض، يمكن أن تمتد مفاهيم DeFAI إلى:

• تأمين الاكتتاب (AI تعديل تجمعات المخاطر في الوقت الحقيقي).
• حوكمة DAO ( الوكلاء يحاكون المقترحات أو تأثيرات المخاطر ).
• تقييم الائتمان (سلوك على السلسلة كإشارة تحافظ على الخصوصية).

تظل هذه مفاهيمية، في انتظار أداء موثوق للذكاء الاصطناعي ووضوح تنظيمي.

كيف يمكن أن يبدو المستقبل

(خارطة طريق مضاربة - سيناريو معقول، وليس توقعًا.)

• المدى القصير (1–3 سنوات): مراقبة مخاطر أكثر ذكاءً، تحليلات تنبؤية للسيولة، تدقيق مدعوم بالذكاء الاصطناعي.
• المدى المتوسط (3–5 سنوات): وكلاء ذكاء اصطناعي متداخلين ينظمون عبر السلاسل.
• المدى الطويل (5–10 سنوات): أنظمة مالية شبه مستقلة، ذات قدرة على التصحيح الذاتي، تحكمها آليات شفافة من الذكاء الاصطناعي والـ DAO.

على المدى الطويل، قد يقوم المستخدمون بتفويض إدارة المحافظ إلى مساعدي الذكاء الاصطناعي الذين يتاجرون، ويقرضون، ويديرون المخاطر تحت حواجز محددة - مما يجمع بين الدقة الخوارزمية والثقة اللامركزية.

الخاتمة

DeFAI ليست مجرد كلمة رنانة؛ إنها تشير إلى مرحلة ممكنة قادمة للبلوكشين والتمويل. التكنولوجيا في بدايتها، معقدة، ومليئة بالأسئلة التي لم تُجاب عليها - لكن وعدها حقيقي.

الأنظمة التي تتطور من خلال التعلم، بدلاً من الأتمتة الصارمة، قد تمثل واحدة من أهم التحولات منذ التمويل اللامركزي نفسها.

ومع ذلك، فإن تحويل تلك الرؤية إلى أنظمة قابلة للتوسع وموثوقة سيتطلب سنوات من التعاون والاختبار والحوكمة المدروسة. بدون هذه الأمور، فإن التمويل اللامركزي يواجه خطر أن يصبح مجرد دورة ضجيج أخرى.

الأسئلة الشائعة

إليك بعض الأسئلة الشائعة حول هذا الموضوع:

ماذا يعني DeFAI؟

يختصر التمويل اللامركزي الذكاء الاصطناعي — استخدام الذكاء الاصطناعي لتعزيز وأتمتة التمويل اللامركزي.

كيف يختلف عن التمويل اللامركزي التقليدي؟

تتعلم أنظمة DeFAI من البيانات، بينما يتبع التمويل اللامركزي التقليدي منطقًا ثابتًا.

هل DeFAI آمن؟

لا يزال تجريبيًا. ينبغي على المستخدمين الالتزام بالمنصات المدققة والشفافة.

أي المشاريع تعمل على بناء تكنولوجيا التمويل اللامركزي ؟

Fetch.ai و Numerai و SingularityNET و Autonolas هي أمثلة بارزة تعمل على أنظمة البلوكشين المدفوعة بالذكاء الاصطناعي.

هل ستحل DeFAI محل المتداولين البشر؟

من غير المحتمل. DeFAI يتعلق أكثر بالتعزيز من الاستبدال - تمكين المستخدمين بأدوات أكثر ذكاءً.