توقف عصر "الربح السهل" في سوق التشفير‼️

من الصعب جدًا أن نرى الآن مشاريع سواء في سوق الثور أو غيره، والتي عند شرائها تحقق عوائد مضاعفة بعشرات أو مئات المرات

لكن قوي يعتقد أن الذكاء الاصطناعي الحالي هو بالتأكيد موجة من موجات الازدهار المبكر للإنترنت. إنه بالتأكيد منحة زمنية.

مهما كانت أنشطتك الآن، تأكد من استغلال موجة هذا العصر‼️

إذا قارنّا الذكاء الاصطناعي الحالي بوسيط "ذو قلب أسود" قوي، فإن ظهور @OpenGradient هو لتزويد هذا الوسيط بمراقبة، وتمكينه من العمل مباشرة على البلوكشين.

إليكم ثلاثة أبعاد أكثر تجسيدًا للتحليل:

1️⃣ حل مشكلة "عدم موثوقية الاستنتاج" (Verifiable Inference)

* الألم: معظم استنتاجات الذكاء الاصطناعي الآن تتم على خوادم مركزية (مثل OpenAI). تسألها سؤالًا، فتعطيك إجابة، لكنك لا تستطيع إثبات أنها استخدمت النموذج الحقيقي، ولا إثبات أنها لم تعدل النتائج سرًا.

* الحل: يوفر @OpenGradient@ من خلال تقنيات ZKML (إثبات المعرفة الصفرية للتعلم الآلي) و TEE (بيئة التنفيذ الموثوقة) دليلًا رقميًا لكل عملية حسابية للذكاء الاصطناعي. يطمئن المستخدمون: أن النتيجة فعلاً ناتجة عن النموذج المحدد، وأن العملية لم تتعرض لأي تدخل.

2️⃣ حل مشكلة "صعوبة ربط الذكاء الاصطناعي بالسلسلة" (On-chain Integration)

* الألم: قدرة الحوسبة على شبكات البلوكشين التقليدية مثل إيثريوم منخفضة جدًا، ولا يمكنها تشغيل نماذج ذكاء اصطناعي معقدة. المطورون يرغبون في استدعاء الذكاء الاصطناعي داخل العقود الذكية، وغالبًا ما يتطلب ذلك عمليات عبر سلاسل أو عمليات خارج السلسلة معقدة، مما يقلل الكفاءة بشكل كبير.

* الحل: طوروا HACA (هيكلية الحوسبة المتغايرة للذكاء الاصطناعي) و PIPE (محرك الاستنتاج المتوازي). يشبه ذلك تركيب "بطاقة رسومات مخصصة (GPU)" على البلوكشين، مما يسمح للمطورين باستدعاء استنتاجات الذكاء الاصطناعي مباشرة داخل عقود Solidity بسلاسة، دون عرقلة توافق البلوكشين.

3️⃣ حل مشكلة "ملكية النموذج والمراجعة" (Decentralized Model Hub)

* الألم: النماذج الرائدة محتكرة من قبل الشركات الكبرى، ويمكنها في أي وقت إلغاء نماذجك، تعديل واجهاتك، أو حتى مراجعة المحتوى بشكل انتقائي.

* الحل: يُطلق على Model Hub الخاص به اسم "نسخة Web3 من Hugging Face". يتم تخزين أوزان النماذج والبيانات الوصفية على شبكة لامركزية، غير قابلة للتغيير وبدون قيود على الوصول. يمكن لأي شخص نشر واستدعاء النماذج، وتحقيق "النموذج كأصل" من خلال التحفيز بالرموز، مما يمنح الذكاء الاصطناعي مفتاح مقاومة المراجعة، ويمنح المجتمع مفتاحًا لبيئة خالية من الرقابة.

الهدف النهائي:
يحول @OpenGradient@ الذكاء الاصطناعي إلى بنية تحتية لامركزية "مرئية وموثوقة وقابلة للتشغيل مباشرة بواسطة العقود الذكية"، مما يقضي تمامًا على مشكلة "نقطة الفشل الوحيدة" و"الصندوق الأسود للثقة" في عالم Web3.