تتزايد تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي انتشارًا، وتخترق جميع جوانب حياتنا. من التحليل السريع للملفات المعقدة إلى إلهام الأفكار الإبداعية، ومن تمثيل الشخصيات الافتراضية إلى الإجابة على الأسئلة الخاصة، الذكاء الاصطناعي موجود في كل مكان. ومع ذلك، على الرغم من الفوائد العديدة للذكاء الاصطناعي، فإنه يثير أيضًا مجموعة من المخاوف الجادة.
حاليًا، تسيطر عدد قليل من عمالقة التكنولوجيا على النماذج الذكية المتقدمة والقوية، وآلية تشغيلها الداخلية غير شفافة. من الصعب علينا فهم مصادر بيانات تدريب النماذج، وعمليات اتخاذ القرار، ومن يستفيد عندما يتم تحديث النماذج. غالبًا ما لا يتم الاعتراف بمساهمات المبدعين أو مكافأتهم كما ينبغي. تتسرب التحيزات بهدوء إلى النظام، بينما تعمل هذه الأدوات التي تشكل مستقبلنا في الظل.
إن هذه القضايا هي التي أثارت مقاومة الناس. لقد زادت المخاوف من انتهاك الخصوصية، ونشر المعلومات الخاطئة، وغياب الشفافية، واحتكار تدريب الذكاء الاصطناعي وتوزيع الأرباح من قبل عدد قليل من الشركات. وهذا دفع الناس إلى الدعوة إلى إنشاء أنظمة ذكاء اصطناعي أكثر شفافية، تحمي الخصوصية، وتشجع المشاركة الواسعة.
اللامركزية AI( DeAI) توفر أفكار جديدة لحل هذه المشكلات. ستقوم هذه الأنظمة بتوزيع البيانات والحوسبة والحوكمة، مما يجعل نماذج AI أكثر مسؤولية وشفافية وشمولية. يمكن للمساهمين الحصول على عائد عادل، ويمكن للمجتمع أن يقرر معًا كيفية عمل هذه الأدوات القوية. بدأت بعض منصات البلوكشين في دعم هذه الرؤية المستقبلية، مما يوفر البنية التحتية لبناء أنظمة AI اللامركزية العادلة، بحيث تخدم AI حقًا الجمهور، وليس القلة.
اللامركزية AI vs مركزية AI
تعتبر أنظمة الذكاء الاصطناعي الرئيسية اليوم مركزية، حيث تقوم شركة واحدة بجمع البيانات، وتدريب النماذج، والتحكم في المخرجات. وغالبًا ما لا تقبل هذه النماذج الرقابة العامة، ولا يمكن للمستخدمين معرفة عملية بناء النموذج أو التحيزات المحتملة.
بالمقارنة، فإن الذكاء الاصطناعي اللامركزي يعتمد على هيكل مختلف تمامًا. البيانات موزعة على مختلف العقد، والنموذج يتم إدارته بشكل مشترك من قبل المجتمع أو البروتوكول، وعملية التحديث مفتوحة وشفافة. هذا نظام يتم بناؤه بالتعاون العام، مع قواعد واضحة وآليات تحفيز للمشاركة، بدلاً من أن يتم التحكم فيه من خلال صندوق أسود.
على سبيل المثال: الذكاء الاصطناعي المركزي يشبه متحف تديره مؤسسة خاصة. يمكنك زيارة المعروضات، وحتى رؤية بياناتك تُعرض بشكل فني، لكن ليس لديك الحق في تحديد كيفية تنظيم المعرض، ولن تحصل على تقدير أو مكافأة لمساهمتك. عملية اتخاذ القرار غير شفافة، ومعظم العمليات خلف الكواليس غير معروفة.
في حين أن الذكاء الاصطناعي اللامركزي يشبه أكثر معرض فنون خارجي تم بناؤه بشكل مشترك من قبل مجتمع عالمي. يساهم الفنانون والمؤرخون والمواطنون العاديون في الأفكار، ويتشاركون البيانات، ويشاركون في تنظيم المعرض. كل مساهمة قابلة للتتبع وشفافة، ويحصل المشاركون على تعويض لتحسين المعرض. يساعد هذا الهيكل على تعزيز حماية المستخدمين والمسؤولية، وهو ما يحتاجه مجال الذكاء الاصطناعي اليوم بشكل ملح.
أهمية الذكاء الاصطناعي اللامركزي
إن نموذج التحكم في الذكاء الاصطناعي المركزي يثير مشاكل خطيرة. عندما تحتكر عدد قليل من الشركات النماذج، فإنها تتحكم في محتوى تعلم النماذج، وسلوكها، وأذونات الوصول، مما يسبب المخاطر التالية:
تركيز السلطة: تطوير الذكاء الاصطناعي تحت سيطرة عدد قليل من الشركات، مما يفتقر إلى الرقابة العامة.
تحيز الخوارزميات: البيانات المحدودة ووجهات النظر تؤدي إلى أنظمة غير عادلة واستبعادية.
عدم وجود سيطرة للمستخدمين: يساهم الناس بالبيانات ولكن لا يحق لهم تحديد كيفية استخدامها، ولا يمكنهم الحصول على مكافآت.
الابتكار محدود: السيطرة المركزية تقيد تنوع النموذج والتجارب.
اللامركزية AI أعادت توازن هذا الوضع، من خلال توزيع الملكية والسلطة، مما أتاح الطريق لنظم AI أكثر شفافية وعدلاً وابتكاراً. يمكن للمساهمين العالميين تشكيل النماذج معاً، لضمان أنها تعكس وجهات نظر أوسع. تلعب الشفافية دوراً حاسماً في ذلك، حيث تعتمد العديد من نظم AI اللامركزية مبادئ مفتوحة المصدر، مما يجعل الكود وطرق التدريب متاحة للجمهور، مما يسهل تدقيق النماذج، اكتشاف المشكلات، وبناء الثقة.
ومع ذلك، فإن الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر لا يعني دائمًا اللامركزية. يمكن أن يكون النموذج مفتوح المصدر ولكنه لا يزال يعتمد على البنية التحتية المركزية، أو يفتقر إلى آليات حماية الخصوصية. تتمثل السمة الأساسية المشتركة بينهما في الشفافية، وإمكانية الوصول، والمشاركة المجتمعية. يمكن للمستخدمين المشاركة دون التخلي عن السيطرة على البيانات، مما يزيد من احتمال المساهمة بنشاط والاستفادة من ذلك. اللامركزية ليست علاجًا سحريًا، لكنها تفتح طرقًا جديدة لبناء أنظمة ذكاء اصطناعي تتماشى مع المصلحة العامة وتقليل تأثير الشركات الخاصة.
اللامركزية AI的运作机制
اللامركزية AI تستخدم أنظمة موزعة لاستبدال التحكم المركزي، تقوم بإجراء تدريب النماذج، والتحسين، والنشر في شبكة من العقد المستقلة، لتجنب نقطة الفشل الواحدة، وزيادة الشفافية، وتشجيع المشاركة الأوسع.
التقنيات الرئيسية التي تدعم اللامركزية AI تشمل:
التعلم الفيدرالي: السماح لنماذج الذكاء الاصطناعي بالتعلم من البيانات على الأجهزة المحلية ( مثل الهواتف المحمولة، وأجهزة الكمبيوتر المحمول )، ومشاركة تحديثات النماذج فقط بدلاً من المعلومات الحساسة. على سبيل المثال، يتعلم لوحة مفاتيح الهاتف المحمول عادات كتابة المستخدم لتقديم اقتراحات تصحيح تلقائي أكثر دقة، ولكن لا يتم تحميل محتوى الرسائل. تحمي هذه الطريقة خصوصية البيانات، وتتماشى مع أهداف الذكاء الاصطناعي اللامركزي.
الحوسبة الموزعة: توزيع الأعباء الثقيلة لتدريب وتشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي على عدة آلات في الشبكة، مما يعادل آلاف أجهزة الكمبيوتر الصغيرة التي تشارك في العمل، مما يعزز السرعة والكفاءة وقابلية التوسع ومرونة النظام.
إثبات عدم المعرفة ( ZKP ): هذه الأداة التشفيرية قادرة على التحقق من البيانات أو العمليات دون الكشف عن المحتوى المحدد، مما يضمن الأمان والموثوقية في الأنظمة الموزعة.
دور blockchain في اللامركزية AI
اللامركزية AI النظام يحتاج إلى تنسيق المهام، حماية البيانات ومكافأة المساهمين، البلوكشين يوفر لذلك الأساس الأساسي:
العقود الذكية: تنفيذ تلقائي للدفع أو تحديث النماذج أو قواعد محددة مسبقًا دون تدخل بشري.
أوراق اللعب: كجسر بين اللامركزية والعالم الخارجي، توفر معلومات حقيقية مثل الطقس والأسعار أو بيانات المستشعرات.
التخزين اللامركزي: يجعل بيانات التدريب وملفات النماذج مخزنة بشكل موزع في الشبكة، مما يجعلها أكثر مقاومة للتلاعب، والرقابة، ونقاط الفشل الفردية مقارنة بالخوادم التقليدية.
تدعم الهياكل الفريدة لبعض منصات البلوكشين هذه الأنظمة، مما يسمح للشبكات المختلفة بالتركيز على مهام مختلفة مثل الخصوصية، والحوسبة، والحوكمة، مع الحفاظ على التوافق البيني. تجعل التصميمات المودولية الذكاء الاصطناعي اللامركزي أكثر قابلية للتوسع، والمرونة، والأمان، والكفاءة. تم تحسين المكونات المختلفة لوظائفها الخاصة، لكنها تستطيع العمل معًا.
مزايا اللامركزية AI
اللامركزية AI ليست فقط تحولًا تكنولوجيًا، بل هي أيضًا تحول في القيم. إنها تبني نظامًا يعكس القيم الإنسانية المشتركة مثل الخصوصية والشفافية والعدالة والمشاركة، من خلال اللامركزية لتحقيق المزايا التالية:
حماية خصوصية أفضل: تقنيات مثل التعلم الفيدرالي، التدريب المحلي على الأجهزة، وإثباتات المعرفة الصفرية تضمن خصوصية البيانات.
الشفافية المدمجة: يسهل النظام المفتوح التدقيق وتتبع القرارات وتحديد الانحياز.
الحوكمة المشتركة: يتعاون المجتمع لوضع القواعد وآليات التحفيز ومسارات تطور النماذج.
حوافز اقتصادية عادلة: يحصل المساهمون على مكافآت مقابل تقديم البيانات أو الحسابات أو تحسين النماذج.
تقليل التحيز: يساهم المساهمون المتنوعون برؤى شاملة، مما يقلل من النقاط العمياء.
مرونة أقوى: لا يوجد نقطة فشل واحدة، والنظام أصعب في الاختراق أو الإغلاق.
تدعم بعض منصات blockchain هذه المزايا من خلال بنية قائمة على الوحدات، حيث يمكن للشبكات المختلفة التركيز على الخصوصية أو الحوسبة أو الحوكمة، بينما تتعاون بسلاسة، مما يعزز تطوير الذكاء الاصطناعي اللامركزي على نطاق واسع دون التضحية بالأمان أو حقوق المستخدم أو الأداء.
التحديات والقيود
على الرغم من أن الذكاء الاصطناعي اللامركزي لديه إمكانيات هائلة، إلا أنه يواجه العديد من التحديات:
القابلية للتوسع: يتطلب تدريب النماذج الكبيرة قوة حوسبة هائلة، قد تؤدي التنسيق الموزع إلى تقليل السرعة أو زيادة التعقيد.
كثافة الموارد الحسابية: تستهلك نماذج الذكاء الاصطناعي الموارد بشكل كبير، مما يزيد من ضغط النطاق الترددي واستهلاك الطاقة عند التشغيل الموزع.
عدم اليقين التنظيمي: اختلاف القوانين في المناطق المختلفة، وتعقيد مسؤولية النظام اللامركزي.
التجزئة: قد يؤدي نقص الرقابة اللامركزية إلى عدم توحيد المعايير وعدم تساوي المشاركة.
الأمان والموثوقية: لا يزال نظام عدم الثقة عرضة للهجمات، مثل التلاعب بالبيانات، وتسميم النموذج.
تجربة المستخدم معقدة: إدارة المفاتيح الخاصة، والتعامل مع واجهات متعددة، وغيرها من العوامل تعيق الانتشار.
هذه كلها مشاكل حقيقية، لكنها ليست مستعصية. توفر الهياكل القابلة للتعديل لبعض منصات blockchain أمانًا مشتركًا قويًا وتوافقًا أصليًا، مما يسمح لشبكات مختلفة بالتركيز على تحديات معينة، بينما تتعاون داخل النظام البيئي، دعمًا للنمو المسؤول وتقاسم المخاطر.
تطبيقات الذكاء الاصطناعي اللامركزية
اللامركزية AI لم تعد مجرد نظرية. بعض مشاريع Web3 تعرض كيف يمكن للذكاء الموزع دفع تطوير التطبيقات في الواقع. فيما يلي بعض الحالات لمشاريع بناء اللامركزية AI:
Acurast: يسمح للأشخاص العاديين بتحويل الأجهزة غير المستخدمة مثل الهواتف المحمولة إلى جزء من سحابة آمنة ولامركزية. يحصل المستخدمون على مكافآت من خلال تقديم طاقة حوسبة غير مستخدمة. يستخدم المطورون هذه القدرة لتشغيل المهام الحساسة للخصوصية، دون الاعتماد على خوادم شركات التكنولوجيا الكبيرة، لإنشاء إنترنت أكثر خصوصية وتركزًا على الإنسان.
OriginTrail: يعمل على اللامركزية المعرفة، يربط وينظم البيانات الموثوقة في مجالات مثل سلسلة التوريد والتعليم. إنه مثل قاعدة بيانات عامة، يمكن لأي شخص المساهمة أو التحقق، ولكن لا يمكن لشركة واحدة السيطرة عليها. يساعد ذلك في التحقق من معلومات مثل مصدر المنتج أو صحة الشهادات، دون الحاجة إلى الاعتماد على جهة مركزية.
Phala: بناء طبقة خصوصية لـ Web3. يسمح للمطورين بتشغيل العقود الذكية في بيئة حساب سرية، حتى عندما تستخدم التطبيقات بيانات حساسة مثل الهوية أو المعلومات الصحية (، تظل هذه البيانات خاصة. يمكن اعتباره منطقة عمل آمنة لا يمكن لمبدعي التطبيقات رؤيتها.
PEAQ: يوفر البنية التحتية للاقتصاد الآلي. من خلال تمكين الأشخاص والأجهزة من الحصول على مكافآت من خلال إكمال مهام حقيقية، يساعد في توفير الطاقة للبنية التحتية المادية اللامركزية. يشبه اقتصاد العمل الحر الآلي. قد تقوم الروبوتات بشحن السيارات الكهربائية، أو قد تقوم المستشعرات بالإبلاغ عن جودة الهواء، وكلاهما يمكن أن يحصل على مكافآت عبر الشبكة. تجعل PEAQ تنسيق ومكافأة هذا العمل المدفوع بالآلات أمراً سهلاً.
Bittensor: أنشأ سوقًا مفتوحًا حيث تتنافس نماذج الذكاء الاصطناعي وتتعاون لتقديم أفضل النتائج. يمكن لأي شخص الانضمام إلى الشبكة، والمساهمة في قوة الحوسبة، وتدريب النماذج أو تقييم الأداء. يكافئ النظام المساهمات القيمة من خلال تحفيزات الرموز، مما يخلق اقتصادًا للذكاء الاصطناعي يتسم بالتحسين الذاتي، ومقاومة الرقابة، وعدم الاعتماد على السيطرة المركزية.
![ما هي اللامركزية AI؟ دليل للمبتدئين حول الذكاء المدعوم بالبلوكشين])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-f77d75250c04e62375c579910f6251b7.webp(
استشراف المستقبل
اللامركزية AI ليست مجرد تحول تكنولوجي، بل هي أيضًا تحول في القيم. إنها تتحدى فكرة أن الذكاء يجب أن يتحكم فيه عدد قليل من الشركات، وتقدم بدائل أكثر انفتاحًا وأكثر مسؤولية. هذه الأنظمة توزع القوة، وتحمي الخصوصية، وتدعو العالم للمشاركة في تشكيل الأدوات التي تغير العالم.
تجعل البلوكشين كل هذا ممكنًا. من خلال تنسيق التحديثات، وحماية البيانات، ومكافأة المساهمين، توفر أساسًا لأنظمة الذكاء الاصطناعي الشفافة بطبيعتها. تضيف بعض منصات البلوكشين بنية تحتية معيارية، مما يمكّن الشبكات المتخصصة من التميز في وظائفها الخاصة، مع الاستفادة من الميزات الأصلية، والحفاظ على التشغيل البيني السلس ضمن نظام بيئي أوسع. تتيح هذه المرونة لأنظمة الذكاء الاصطناعي اللامركزية أن تتطور وتوسع باستمرار دون التضحية بالأمان أو الأداء أو استقلالية المستخدم.
من الحوسبة السرية إلى إدارة البيانات اللامركزية، لقد أصبح لدى بيئة blockchain العديد من المشاريع التي تضع هذه المبادئ موضع التنفيذ، وهذه ليست سوى البداية. إن مستقبل الذكاء الاصطناعي اللامركزي مليء بالإمكانات غير المحدودة، ومن المتوقع أن يعيد تشكيل الطريقة التي نتفاعل بها مع التكنولوجيا، مما يخلق عالماً ذكياً أكثر انفتاحاً وشفافية وعدلاً.
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 22
أعجبني
22
5
مشاركة
تعليق
0/400
GateUser-1a2ed0b9
· 07-29 10:03
من سيردع العمالقة؟
شاهد النسخة الأصليةرد0
FundingMartyr
· 07-29 10:02
هل يمكن أن تكون أبًا للذكاء الاصطناعي عندما يكون لديك المال؟ لا أستطيع اللعب!
شاهد النسخة الأصليةرد0
AllInAlice
· 07-29 10:02
هل يعتقدون أنهم يستطيعون الاحتكار بهذا الشكل؟
شاهد النسخة الأصليةرد0
SchroedingerAirdrop
· 07-29 10:01
تُعتبر عمالقة التكنولوجيا رأسماليين من العصر الجديد
اللامركزية AI تقود المستقبل الرقمي البلوكتشين يساعد في بناء أنظمة ذكية شفافة وعادلة
الطريق اللامركزي للذكاء الاصطناعي
تتزايد تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي انتشارًا، وتخترق جميع جوانب حياتنا. من التحليل السريع للملفات المعقدة إلى إلهام الأفكار الإبداعية، ومن تمثيل الشخصيات الافتراضية إلى الإجابة على الأسئلة الخاصة، الذكاء الاصطناعي موجود في كل مكان. ومع ذلك، على الرغم من الفوائد العديدة للذكاء الاصطناعي، فإنه يثير أيضًا مجموعة من المخاوف الجادة.
حاليًا، تسيطر عدد قليل من عمالقة التكنولوجيا على النماذج الذكية المتقدمة والقوية، وآلية تشغيلها الداخلية غير شفافة. من الصعب علينا فهم مصادر بيانات تدريب النماذج، وعمليات اتخاذ القرار، ومن يستفيد عندما يتم تحديث النماذج. غالبًا ما لا يتم الاعتراف بمساهمات المبدعين أو مكافأتهم كما ينبغي. تتسرب التحيزات بهدوء إلى النظام، بينما تعمل هذه الأدوات التي تشكل مستقبلنا في الظل.
إن هذه القضايا هي التي أثارت مقاومة الناس. لقد زادت المخاوف من انتهاك الخصوصية، ونشر المعلومات الخاطئة، وغياب الشفافية، واحتكار تدريب الذكاء الاصطناعي وتوزيع الأرباح من قبل عدد قليل من الشركات. وهذا دفع الناس إلى الدعوة إلى إنشاء أنظمة ذكاء اصطناعي أكثر شفافية، تحمي الخصوصية، وتشجع المشاركة الواسعة.
اللامركزية AI( DeAI) توفر أفكار جديدة لحل هذه المشكلات. ستقوم هذه الأنظمة بتوزيع البيانات والحوسبة والحوكمة، مما يجعل نماذج AI أكثر مسؤولية وشفافية وشمولية. يمكن للمساهمين الحصول على عائد عادل، ويمكن للمجتمع أن يقرر معًا كيفية عمل هذه الأدوات القوية. بدأت بعض منصات البلوكشين في دعم هذه الرؤية المستقبلية، مما يوفر البنية التحتية لبناء أنظمة AI اللامركزية العادلة، بحيث تخدم AI حقًا الجمهور، وليس القلة.
اللامركزية AI vs مركزية AI
تعتبر أنظمة الذكاء الاصطناعي الرئيسية اليوم مركزية، حيث تقوم شركة واحدة بجمع البيانات، وتدريب النماذج، والتحكم في المخرجات. وغالبًا ما لا تقبل هذه النماذج الرقابة العامة، ولا يمكن للمستخدمين معرفة عملية بناء النموذج أو التحيزات المحتملة.
بالمقارنة، فإن الذكاء الاصطناعي اللامركزي يعتمد على هيكل مختلف تمامًا. البيانات موزعة على مختلف العقد، والنموذج يتم إدارته بشكل مشترك من قبل المجتمع أو البروتوكول، وعملية التحديث مفتوحة وشفافة. هذا نظام يتم بناؤه بالتعاون العام، مع قواعد واضحة وآليات تحفيز للمشاركة، بدلاً من أن يتم التحكم فيه من خلال صندوق أسود.
على سبيل المثال: الذكاء الاصطناعي المركزي يشبه متحف تديره مؤسسة خاصة. يمكنك زيارة المعروضات، وحتى رؤية بياناتك تُعرض بشكل فني، لكن ليس لديك الحق في تحديد كيفية تنظيم المعرض، ولن تحصل على تقدير أو مكافأة لمساهمتك. عملية اتخاذ القرار غير شفافة، ومعظم العمليات خلف الكواليس غير معروفة.
في حين أن الذكاء الاصطناعي اللامركزي يشبه أكثر معرض فنون خارجي تم بناؤه بشكل مشترك من قبل مجتمع عالمي. يساهم الفنانون والمؤرخون والمواطنون العاديون في الأفكار، ويتشاركون البيانات، ويشاركون في تنظيم المعرض. كل مساهمة قابلة للتتبع وشفافة، ويحصل المشاركون على تعويض لتحسين المعرض. يساعد هذا الهيكل على تعزيز حماية المستخدمين والمسؤولية، وهو ما يحتاجه مجال الذكاء الاصطناعي اليوم بشكل ملح.
أهمية الذكاء الاصطناعي اللامركزي
إن نموذج التحكم في الذكاء الاصطناعي المركزي يثير مشاكل خطيرة. عندما تحتكر عدد قليل من الشركات النماذج، فإنها تتحكم في محتوى تعلم النماذج، وسلوكها، وأذونات الوصول، مما يسبب المخاطر التالية:
اللامركزية AI أعادت توازن هذا الوضع، من خلال توزيع الملكية والسلطة، مما أتاح الطريق لنظم AI أكثر شفافية وعدلاً وابتكاراً. يمكن للمساهمين العالميين تشكيل النماذج معاً، لضمان أنها تعكس وجهات نظر أوسع. تلعب الشفافية دوراً حاسماً في ذلك، حيث تعتمد العديد من نظم AI اللامركزية مبادئ مفتوحة المصدر، مما يجعل الكود وطرق التدريب متاحة للجمهور، مما يسهل تدقيق النماذج، اكتشاف المشكلات، وبناء الثقة.
ومع ذلك، فإن الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر لا يعني دائمًا اللامركزية. يمكن أن يكون النموذج مفتوح المصدر ولكنه لا يزال يعتمد على البنية التحتية المركزية، أو يفتقر إلى آليات حماية الخصوصية. تتمثل السمة الأساسية المشتركة بينهما في الشفافية، وإمكانية الوصول، والمشاركة المجتمعية. يمكن للمستخدمين المشاركة دون التخلي عن السيطرة على البيانات، مما يزيد من احتمال المساهمة بنشاط والاستفادة من ذلك. اللامركزية ليست علاجًا سحريًا، لكنها تفتح طرقًا جديدة لبناء أنظمة ذكاء اصطناعي تتماشى مع المصلحة العامة وتقليل تأثير الشركات الخاصة.
اللامركزية AI的运作机制
اللامركزية AI تستخدم أنظمة موزعة لاستبدال التحكم المركزي، تقوم بإجراء تدريب النماذج، والتحسين، والنشر في شبكة من العقد المستقلة، لتجنب نقطة الفشل الواحدة، وزيادة الشفافية، وتشجيع المشاركة الأوسع.
التقنيات الرئيسية التي تدعم اللامركزية AI تشمل:
التعلم الفيدرالي: السماح لنماذج الذكاء الاصطناعي بالتعلم من البيانات على الأجهزة المحلية ( مثل الهواتف المحمولة، وأجهزة الكمبيوتر المحمول )، ومشاركة تحديثات النماذج فقط بدلاً من المعلومات الحساسة. على سبيل المثال، يتعلم لوحة مفاتيح الهاتف المحمول عادات كتابة المستخدم لتقديم اقتراحات تصحيح تلقائي أكثر دقة، ولكن لا يتم تحميل محتوى الرسائل. تحمي هذه الطريقة خصوصية البيانات، وتتماشى مع أهداف الذكاء الاصطناعي اللامركزي.
الحوسبة الموزعة: توزيع الأعباء الثقيلة لتدريب وتشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي على عدة آلات في الشبكة، مما يعادل آلاف أجهزة الكمبيوتر الصغيرة التي تشارك في العمل، مما يعزز السرعة والكفاءة وقابلية التوسع ومرونة النظام.
إثبات عدم المعرفة ( ZKP ): هذه الأداة التشفيرية قادرة على التحقق من البيانات أو العمليات دون الكشف عن المحتوى المحدد، مما يضمن الأمان والموثوقية في الأنظمة الموزعة.
دور blockchain في اللامركزية AI
اللامركزية AI النظام يحتاج إلى تنسيق المهام، حماية البيانات ومكافأة المساهمين، البلوكشين يوفر لذلك الأساس الأساسي:
العقود الذكية: تنفيذ تلقائي للدفع أو تحديث النماذج أو قواعد محددة مسبقًا دون تدخل بشري.
أوراق اللعب: كجسر بين اللامركزية والعالم الخارجي، توفر معلومات حقيقية مثل الطقس والأسعار أو بيانات المستشعرات.
التخزين اللامركزي: يجعل بيانات التدريب وملفات النماذج مخزنة بشكل موزع في الشبكة، مما يجعلها أكثر مقاومة للتلاعب، والرقابة، ونقاط الفشل الفردية مقارنة بالخوادم التقليدية.
تدعم الهياكل الفريدة لبعض منصات البلوكشين هذه الأنظمة، مما يسمح للشبكات المختلفة بالتركيز على مهام مختلفة مثل الخصوصية، والحوسبة، والحوكمة، مع الحفاظ على التوافق البيني. تجعل التصميمات المودولية الذكاء الاصطناعي اللامركزي أكثر قابلية للتوسع، والمرونة، والأمان، والكفاءة. تم تحسين المكونات المختلفة لوظائفها الخاصة، لكنها تستطيع العمل معًا.
مزايا اللامركزية AI
اللامركزية AI ليست فقط تحولًا تكنولوجيًا، بل هي أيضًا تحول في القيم. إنها تبني نظامًا يعكس القيم الإنسانية المشتركة مثل الخصوصية والشفافية والعدالة والمشاركة، من خلال اللامركزية لتحقيق المزايا التالية:
حماية خصوصية أفضل: تقنيات مثل التعلم الفيدرالي، التدريب المحلي على الأجهزة، وإثباتات المعرفة الصفرية تضمن خصوصية البيانات.
الشفافية المدمجة: يسهل النظام المفتوح التدقيق وتتبع القرارات وتحديد الانحياز.
الحوكمة المشتركة: يتعاون المجتمع لوضع القواعد وآليات التحفيز ومسارات تطور النماذج.
حوافز اقتصادية عادلة: يحصل المساهمون على مكافآت مقابل تقديم البيانات أو الحسابات أو تحسين النماذج.
تقليل التحيز: يساهم المساهمون المتنوعون برؤى شاملة، مما يقلل من النقاط العمياء.
مرونة أقوى: لا يوجد نقطة فشل واحدة، والنظام أصعب في الاختراق أو الإغلاق.
تدعم بعض منصات blockchain هذه المزايا من خلال بنية قائمة على الوحدات، حيث يمكن للشبكات المختلفة التركيز على الخصوصية أو الحوسبة أو الحوكمة، بينما تتعاون بسلاسة، مما يعزز تطوير الذكاء الاصطناعي اللامركزي على نطاق واسع دون التضحية بالأمان أو حقوق المستخدم أو الأداء.
التحديات والقيود
على الرغم من أن الذكاء الاصطناعي اللامركزي لديه إمكانيات هائلة، إلا أنه يواجه العديد من التحديات:
القابلية للتوسع: يتطلب تدريب النماذج الكبيرة قوة حوسبة هائلة، قد تؤدي التنسيق الموزع إلى تقليل السرعة أو زيادة التعقيد.
كثافة الموارد الحسابية: تستهلك نماذج الذكاء الاصطناعي الموارد بشكل كبير، مما يزيد من ضغط النطاق الترددي واستهلاك الطاقة عند التشغيل الموزع.
عدم اليقين التنظيمي: اختلاف القوانين في المناطق المختلفة، وتعقيد مسؤولية النظام اللامركزي.
التجزئة: قد يؤدي نقص الرقابة اللامركزية إلى عدم توحيد المعايير وعدم تساوي المشاركة.
الأمان والموثوقية: لا يزال نظام عدم الثقة عرضة للهجمات، مثل التلاعب بالبيانات، وتسميم النموذج.
تجربة المستخدم معقدة: إدارة المفاتيح الخاصة، والتعامل مع واجهات متعددة، وغيرها من العوامل تعيق الانتشار.
هذه كلها مشاكل حقيقية، لكنها ليست مستعصية. توفر الهياكل القابلة للتعديل لبعض منصات blockchain أمانًا مشتركًا قويًا وتوافقًا أصليًا، مما يسمح لشبكات مختلفة بالتركيز على تحديات معينة، بينما تتعاون داخل النظام البيئي، دعمًا للنمو المسؤول وتقاسم المخاطر.
تطبيقات الذكاء الاصطناعي اللامركزية
اللامركزية AI لم تعد مجرد نظرية. بعض مشاريع Web3 تعرض كيف يمكن للذكاء الموزع دفع تطوير التطبيقات في الواقع. فيما يلي بعض الحالات لمشاريع بناء اللامركزية AI:
Acurast: يسمح للأشخاص العاديين بتحويل الأجهزة غير المستخدمة مثل الهواتف المحمولة إلى جزء من سحابة آمنة ولامركزية. يحصل المستخدمون على مكافآت من خلال تقديم طاقة حوسبة غير مستخدمة. يستخدم المطورون هذه القدرة لتشغيل المهام الحساسة للخصوصية، دون الاعتماد على خوادم شركات التكنولوجيا الكبيرة، لإنشاء إنترنت أكثر خصوصية وتركزًا على الإنسان.
OriginTrail: يعمل على اللامركزية المعرفة، يربط وينظم البيانات الموثوقة في مجالات مثل سلسلة التوريد والتعليم. إنه مثل قاعدة بيانات عامة، يمكن لأي شخص المساهمة أو التحقق، ولكن لا يمكن لشركة واحدة السيطرة عليها. يساعد ذلك في التحقق من معلومات مثل مصدر المنتج أو صحة الشهادات، دون الحاجة إلى الاعتماد على جهة مركزية.
Phala: بناء طبقة خصوصية لـ Web3. يسمح للمطورين بتشغيل العقود الذكية في بيئة حساب سرية، حتى عندما تستخدم التطبيقات بيانات حساسة مثل الهوية أو المعلومات الصحية (، تظل هذه البيانات خاصة. يمكن اعتباره منطقة عمل آمنة لا يمكن لمبدعي التطبيقات رؤيتها.
PEAQ: يوفر البنية التحتية للاقتصاد الآلي. من خلال تمكين الأشخاص والأجهزة من الحصول على مكافآت من خلال إكمال مهام حقيقية، يساعد في توفير الطاقة للبنية التحتية المادية اللامركزية. يشبه اقتصاد العمل الحر الآلي. قد تقوم الروبوتات بشحن السيارات الكهربائية، أو قد تقوم المستشعرات بالإبلاغ عن جودة الهواء، وكلاهما يمكن أن يحصل على مكافآت عبر الشبكة. تجعل PEAQ تنسيق ومكافأة هذا العمل المدفوع بالآلات أمراً سهلاً.
Bittensor: أنشأ سوقًا مفتوحًا حيث تتنافس نماذج الذكاء الاصطناعي وتتعاون لتقديم أفضل النتائج. يمكن لأي شخص الانضمام إلى الشبكة، والمساهمة في قوة الحوسبة، وتدريب النماذج أو تقييم الأداء. يكافئ النظام المساهمات القيمة من خلال تحفيزات الرموز، مما يخلق اقتصادًا للذكاء الاصطناعي يتسم بالتحسين الذاتي، ومقاومة الرقابة، وعدم الاعتماد على السيطرة المركزية.
![ما هي اللامركزية AI؟ دليل للمبتدئين حول الذكاء المدعوم بالبلوكشين])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-f77d75250c04e62375c579910f6251b7.webp(
استشراف المستقبل
اللامركزية AI ليست مجرد تحول تكنولوجي، بل هي أيضًا تحول في القيم. إنها تتحدى فكرة أن الذكاء يجب أن يتحكم فيه عدد قليل من الشركات، وتقدم بدائل أكثر انفتاحًا وأكثر مسؤولية. هذه الأنظمة توزع القوة، وتحمي الخصوصية، وتدعو العالم للمشاركة في تشكيل الأدوات التي تغير العالم.
تجعل البلوكشين كل هذا ممكنًا. من خلال تنسيق التحديثات، وحماية البيانات، ومكافأة المساهمين، توفر أساسًا لأنظمة الذكاء الاصطناعي الشفافة بطبيعتها. تضيف بعض منصات البلوكشين بنية تحتية معيارية، مما يمكّن الشبكات المتخصصة من التميز في وظائفها الخاصة، مع الاستفادة من الميزات الأصلية، والحفاظ على التشغيل البيني السلس ضمن نظام بيئي أوسع. تتيح هذه المرونة لأنظمة الذكاء الاصطناعي اللامركزية أن تتطور وتوسع باستمرار دون التضحية بالأمان أو الأداء أو استقلالية المستخدم.
من الحوسبة السرية إلى إدارة البيانات اللامركزية، لقد أصبح لدى بيئة blockchain العديد من المشاريع التي تضع هذه المبادئ موضع التنفيذ، وهذه ليست سوى البداية. إن مستقبل الذكاء الاصطناعي اللامركزي مليء بالإمكانات غير المحدودة، ومن المتوقع أن يعيد تشكيل الطريقة التي نتفاعل بها مع التكنولوجيا، مما يخلق عالماً ذكياً أكثر انفتاحاً وشفافية وعدلاً.