الثورة القادمة في الذكاء الاصطناعي: من قوة الحوسبة إلى بنية البيانات التحتية
مع تجاوز حجم معلمات نماذج الذكاء الاصطناعي (AI) تريليون، وقوة الحوسبة تقاس بمئات المليارات من العمليات في الثانية (FLOPS)، فإن عنق الزجاجة الأساسي الذي تم تجاهله بدأ يظهر - البيانات. لن تقود الثورة القادمة في صناعة الذكاء الاصطناعي المعمارية النموذجية أو قوة الحوسبة للرقائق، بل ستعتمد على كيفية تحويلنا لبيانات سلوك البشر المجزأة إلى رأس مال قابل للتحقق وذو هيكل و جاهز للذكاء الاصطناعي. لا تكشف هذه الرؤية فقط عن التناقض الهيكلي الحالي في تطور الذكاء الاصطناعي، بل ترسم أيضًا صورة جديدة تمامًا لعصر "DataFi" - في هذا العصر، لم تعد البيانات منتجًا جانبيًا للتكنولوجيا، بل أصبحت عنصرًا أساسيًا في الإنتاج يمكن قياسه وتداوله وزيادة قيمته مثل الكهرباء، وقوة الحوسبة.
التناقضات الهيكلية في صناعة الذكاء الاصطناعي: من منافسة قوة الحوسبة إلى مجاعة البيانات
لقد تم دفع تطوير الذكاء الاصطناعي لفترة طويلة بواسطة "النموذج - قوة الحوسبة" كعنصرين رئيسيين. منذ ثورة التعلم العميق، قفزت معلمات النموذج من مستوى المليون إلى مستوى التريليون، واحتياجات قوة الحوسبة في زيادة مضطردة. تجاوزت تكلفة تدريب نموذج لغوي متقدم 100 مليون دولار، حيث تمثل 90% من ذلك تكلفة استئجار مجموعات GPU. ومع ذلك، عندما تركز الصناعة على "نموذج أكبر" و"شرائح أسرع"، فإن أزمة جانب العرض للبيانات تأتي بهدوء.
لقد وصلت "البيانات العضوية" التي تم إنشاؤها بواسطة البشر إلى سقف النمو. على سبيل المثال، يبلغ إجمالي كمية النصوص عالية الجودة المتاحة على الإنترنت والتي يمكن الزحف إليها حوالي 10^12 كلمة، بينما يتطلب تدريب نموذج يحتوي على مائة مليار معلمة حوالي 10^13 كلمة - مما يعني أن مجموعة البيانات الحالية يمكن أن تدعم تدريب 10 نماذج بنفس الحجم فقط. والأكثر خطورة، أن نسبة البيانات المكررة والمحتوى منخفض الجودة تتجاوز 60%، مما يقلل بشكل أكبر من العرض الفعال للبيانات. عندما تبدأ النماذج في "ابتلاع" البيانات التي أنشأتها بنفسها، فإن "تلوث البيانات" الذي يؤدي إلى تدهور أداء النموذج قد أصبح مصدر قلق كبير في الصناعة.
تعود جذور هذه التناقضات إلى أن صناعة الذكاء الاصطناعي لفترة طويلة اعتبرت البيانات "موارد مجانية"، بدلاً من "أصول استراتيجية" تحتاج إلى رعاية دقيقة. لقد شكلت النماذج وقوة الحوسبة نظامًا سوقيًا ناضجًا - حيث يتم تسعير قوة الحوسبة على منصات السحابة حسب FLOPS، وتتحمل النماذج رسومًا حسب عدد الاستدعاءات عبر واجهات API - لكن إنتاج البيانات وتنظيفها والتحقق منها وتداولها لا يزال في "عصر الهمجية". ستكون السنوات العشر القادمة للذكاء الاصطناعي "عقد البنية التحتية للبيانات"، حيث تُعتبر البيانات على الشبكات المشفرة المفتاح الرئيسي لحل هذه المعضلة.
بيانات السلسلة: قاعدة بيانات "سلوك الإنسان" الأكثر حاجة للذكاء الاصطناعي
في ظل نقص البيانات، تظهر البيانات على السلسلة في الشبكات المشفرة قيمة لا يمكن تعويضها. مقارنةً ببيانات الإنترنت التقليدي، تتمتع البيانات على السلسلة بأصالة "محاذاة الحوافز" بشكل طبيعي - كل معاملة، كل تفاعل عقد، كل سلوك عنوان محفظة مرتبط مباشرة برأس المال الحقيقي، وغير قابلة للتغيير. هذه هي "بيانات سلوك محاذاة الحوافز البشرية الأكثر تركيزًا على الإنترنت"، ويتجلى ذلك في ثلاثة أبعاد:
"إشارات النية" في العالم الحقيقي: تسجل البيانات على السلسلة سلوكيات اتخاذ القرارات التي يتم التصويت عليها بالأموال الحقيقية. على سبيل المثال، إن تبادل الأصول في محفظة ما على DEX معين، أو الرهن والاقتراض على منصة الإقراض، أو تسجيل أسماء النطاقات، تعكس مباشرة حكم المستخدم على قيمة المشروع، وتفضيلات المخاطر، واستراتيجيات تخصيص الأموال. هذه البيانات التي "تدعمها رأس المال" ذات قيمة عالية لتدريب قدرة اتخاذ القرار للذكاء الاصطناعي.
"سلسلة السلوك" القابلة للتتبع: تتيح شفافية البلوكشين إمكانية تتبع سلوك المستخدمين بالكامل. تشكل تاريخ المعاملات الخاصة بعنوان المحفظة، والبروتوكولات التي تم التفاعل معها، والتغييرات في الأصول المحتفظ بها، "سلسلة سلوك" متماسكة. من خلال تحليل عمليات عنوان معين في بروتوكولات DeFi من 2020 حتى الآن، يمكن للذكاء الاصطناعي تحديد بدقة ما إذا كان "مستثمرًا طويل الأجل" أو "متداولًا في الأرباح" أو "موفرًا للسيولة"، واستنادًا إلى ذلك، بناء صورة المستخدم.
الوصول "بدون إذن" إلى النظام البيئي المفتوح: على عكس إغلاق بيانات الشركات التقليدية، فإن البيانات على السلسلة مفتوحة ولا تحتاج إلى إذن. يمكن لأي مطور الوصول إلى البيانات الأصلية من خلال متصفح blockchain أو واجهة برمجة التطبيقات للبيانات، مما يوفر مصدر بيانات "بدون حواجز" لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي. ومع ذلك، فإن هذه الانفتاحية تأتي أيضًا مع تحديات: البيانات على السلسلة موجودة في شكل "سجل الأحداث"، وهي "إشارات خام" غير منظمة، تحتاج إلى التنظيف والتوحيد والربط قبل أن يمكن استخدامها بواسطة نماذج الذكاء الاصطناعي. حاليًا، معدل "التحويل الهيكلي" للبيانات على السلسلة أقل من 5%، والعديد من الإشارات عالية القيمة مدفونة في مليارات من الأحداث المجزأة.
"نظام التشغيل" لبيانات السلسلة: بناء بنية تحتية بيانات جاهزة للذكاء الاصطناعي
لحل مشكلة تجزئة البيانات على السلسلة، اقترحت الصناعة مفهوم "نظام التشغيل الذكي على السلسلة" المصمم خصيصًا للذكاء الاصطناعي. الهدف الأساسي منه هو تحويل الإشارات الموزعة على السلسلة إلى بيانات جاهزة للذكاء الاصطناعي منظمة، قابلة للتحقق، وقابلة للتجميع في الوقت الحقيقي. يتضمن هذا النظام المكونات الأساسية التالية:
معايير البيانات المفتوحة: توحيد تعريفات البيانات ووصفها على السلسلة، وتحويل الأحداث المعقدة مثل "سلوك المراهنة من قبل المستخدمين" إلى بيانات هيكلية تحتوي على حقول مثل staker_address و protocol_id و amount و timestamp و reward_token. أدت هذه المعايير إلى تقليل تكاليف الاحتكاك في تطوير الذكاء الاصطناعي، مما يسمح للمطورين باستدعاء "سجلات المراهنة من قبل المستخدمين" و "سجلات توفير السيولة" كبيانات هيكلية، مما يقلل بشكل كبير من فترة تدريب النماذج.
آلية التحقق من البيانات: من خلال شبكة عقد المصادقين في إيثريوم لضمان صحة البيانات. عندما يقوم النظام بمعالجة حدث على السلسلة، تقوم عقد المصادقين بالتحقق المتبادل من قيمة تجزئة البيانات، معلومات التوقيع، وحالة السلسلة، لضمان أن البيانات الهيكلية الناتجة تتوافق تمامًا مع البيانات الأصلية على السلسلة. هذه الآلية "لحماية الاقتصاد المشفر"، تحل مشكلة الثقة في التحقق المركزي التقليدي للبيانات.
طبقة توفر البيانات عالية السعة: من خلال تحسين خوارزميات ضغط البيانات وبروتوكولات النقل، يتم تحقيق معالجة في الوقت الحقيقي لمئات الآلاف من الأحداث على السلسلة في الثانية. يتيح هذا التصميم للنظام دعم متطلبات البيانات في الوقت الحقيقي لتطبيقات الذكاء الاصطناعي الكبيرة، مثل تقديم خدمات البيانات على السلسلة عبر الإنترنت لعدة وكلاء تداول في وقت واحد.
عصر DataFi: عندما تصبح البيانات "رأس المال" القابل للتداول
الهدف النهائي من بنية البيانات الأساسية على السلسلة هو دفع صناعة الذكاء الاصطناعي إلى عصر DataFi - حيث لم يعد البيانات "مواد تدريب" سلبية، بل أصبحت "رأسمال" نشط يمكن تسعيره، وتداوله، وزيادة قيمته. تمامًا كما يتم تسعير الكهرباء بالكيلووات، يتم تسعير قوة الحوسبة بـFLOPS، يجب أيضًا تقييم البيانات وتصنيفها وتقدير قيمتها. إن تحقيق هذه الرؤية يعتمد على تحويل البيانات إلى أربع خصائص أساسية:
هيكلة: من "الإشارات الأولية" إلى "الأصول القابلة للاستخدام"، تحويل البيانات على السلسلة إلى شكل هيكلي يمكن لنماذج الذكاء الاصطناعي استدعاءه مباشرة.
قابل للتجميع: يمكن دمج البيانات بحرية مثل قطع ليغو، حيث يمكن للمطورين دمج البيانات من مصادر مختلفة لتدريب نماذج AI معقدة.
قابل للتحقق: من خلال تقنية blockchain، يتم توليد "بصمة البيانات" الفريدة لكل مجموعة بيانات، مما يضمن صحة البيانات وقابليتها للتتبع.
قابل للتحقيق: يمكن لمزودي البيانات تحويل البيانات المهيكلة إلى أموال مباشرة، مثل تغليف نتائج التحليل كخدمة API مقابل رسوم لكل استدعاء، أو منح الإذن لمشاركة البيانات المعنونة على السلسلة للحصول على مكافآت.
الخاتمة: ثورة البيانات، العقد القادم للذكاء الاصطناعي
عندما نتحدث عن مستقبل الذكاء الاصطناعي، فإننا غالبًا ما نركز على "مستوى ذكاء" النماذج، متجاهلين "التربة البيانات" التي تدعم الذكاء. تكشف بنية البيانات على السلسلة عن حقيقة أساسية: تطور الذكاء الاصطناعي هو في جوهره تطور بنية البيانات. من "محدودية" البيانات التي ينتجها البشر إلى "اكتشاف القيمة" للبيانات على السلسلة، ومن "الفوضى" للإشارات المجزأة إلى "النظام" للبيانات الهيكلية، ومن "الموارد المجانية" للبيانات إلى "الأصول الرأسمالية" لـ DataFi، هذه البنية التحتية تعيد تشكيل المنطق الأساسي لصناعة الذكاء الاصطناعي.
في عصر DataFi هذا، ستصبح البيانات جسرًا يربط بين الذكاء الاصطناعي والعالم الحقيقي - حيث يستشعر وكلاء التداول مشاعر السوق من خلال البيانات على السلسلة، وتقوم تطبيقات dApp المستقلة بتحسين الخدمات من خلال بيانات سلوك المستخدم، بينما يحصل المستخدمون العاديون على عوائد مستمرة من خلال مشاركة البيانات. تمامًا كما أن شبكة الكهرباء أثمرت الثورة الصناعية، فإن قوة الحوسبة قد أثمرت ثورة الإنترنت، فإن شبكة البيانات على السلسلة تُثمر "ثورة البيانات" في الذكاء الاصطناعي.
تحتاج التطبيقات الأصلية للذكاء الاصطناعي من الجيل التالي ليس فقط إلى نموذج أو محفظة، ولكن أيضًا إلى بيانات قابلة للبرمجة وموثوقة وعالية الإشارة. عندما يتم أخيرًا منح البيانات القيمة التي تستحقها، يمكن للذكاء الاصطناعي حقًا إطلاق قوة تغيير العالم.
شاهد النسخة الأصلية
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 8
أعجبني
8
6
مشاركة
تعليق
0/400
MetaLord420
· 08-02 02:01
لا حاجة لذلك، يكفي بيع البيانات
شاهد النسخة الأصليةرد0
AlphaBrain
· 08-02 02:01
الأصول الحقيقية هي البيانات!
شاهد النسخة الأصليةرد0
GasFeeLover
· 08-02 01:59
إن قول "مجاعة البيانات" هو صحيح جداً ها.
شاهد النسخة الأصليةرد0
RektDetective
· 08-02 01:53
هذه البيانات الفاخرة، كيف لا يوجد جوع؟
شاهد النسخة الأصليةرد0
PumpStrategist
· 08-02 01:46
البيانات هي النفط الجديد؟ تشير الشائعات إلى أن هناك أموالاً كبيرة تم نشرها، والشكل قد تم تشكيله بالفعل.
شاهد النسخة الأصليةرد0
HypotheticalLiquidator
· 08-02 01:42
هل لديك أساس للتحكم في المخاطر البيانية؟ من المؤكد أن جوع البيانات سيؤدي إلى أزمة تدافع في السيولة، وقد دق جرس الإنذار.
ثورة بيانات الذكاء الاصطناعي: من قوة الحوسبة إلى بنية البيانات داخل السلسلة
الثورة القادمة في الذكاء الاصطناعي: من قوة الحوسبة إلى بنية البيانات التحتية
مع تجاوز حجم معلمات نماذج الذكاء الاصطناعي (AI) تريليون، وقوة الحوسبة تقاس بمئات المليارات من العمليات في الثانية (FLOPS)، فإن عنق الزجاجة الأساسي الذي تم تجاهله بدأ يظهر - البيانات. لن تقود الثورة القادمة في صناعة الذكاء الاصطناعي المعمارية النموذجية أو قوة الحوسبة للرقائق، بل ستعتمد على كيفية تحويلنا لبيانات سلوك البشر المجزأة إلى رأس مال قابل للتحقق وذو هيكل و جاهز للذكاء الاصطناعي. لا تكشف هذه الرؤية فقط عن التناقض الهيكلي الحالي في تطور الذكاء الاصطناعي، بل ترسم أيضًا صورة جديدة تمامًا لعصر "DataFi" - في هذا العصر، لم تعد البيانات منتجًا جانبيًا للتكنولوجيا، بل أصبحت عنصرًا أساسيًا في الإنتاج يمكن قياسه وتداوله وزيادة قيمته مثل الكهرباء، وقوة الحوسبة.
التناقضات الهيكلية في صناعة الذكاء الاصطناعي: من منافسة قوة الحوسبة إلى مجاعة البيانات
لقد تم دفع تطوير الذكاء الاصطناعي لفترة طويلة بواسطة "النموذج - قوة الحوسبة" كعنصرين رئيسيين. منذ ثورة التعلم العميق، قفزت معلمات النموذج من مستوى المليون إلى مستوى التريليون، واحتياجات قوة الحوسبة في زيادة مضطردة. تجاوزت تكلفة تدريب نموذج لغوي متقدم 100 مليون دولار، حيث تمثل 90% من ذلك تكلفة استئجار مجموعات GPU. ومع ذلك، عندما تركز الصناعة على "نموذج أكبر" و"شرائح أسرع"، فإن أزمة جانب العرض للبيانات تأتي بهدوء.
لقد وصلت "البيانات العضوية" التي تم إنشاؤها بواسطة البشر إلى سقف النمو. على سبيل المثال، يبلغ إجمالي كمية النصوص عالية الجودة المتاحة على الإنترنت والتي يمكن الزحف إليها حوالي 10^12 كلمة، بينما يتطلب تدريب نموذج يحتوي على مائة مليار معلمة حوالي 10^13 كلمة - مما يعني أن مجموعة البيانات الحالية يمكن أن تدعم تدريب 10 نماذج بنفس الحجم فقط. والأكثر خطورة، أن نسبة البيانات المكررة والمحتوى منخفض الجودة تتجاوز 60%، مما يقلل بشكل أكبر من العرض الفعال للبيانات. عندما تبدأ النماذج في "ابتلاع" البيانات التي أنشأتها بنفسها، فإن "تلوث البيانات" الذي يؤدي إلى تدهور أداء النموذج قد أصبح مصدر قلق كبير في الصناعة.
تعود جذور هذه التناقضات إلى أن صناعة الذكاء الاصطناعي لفترة طويلة اعتبرت البيانات "موارد مجانية"، بدلاً من "أصول استراتيجية" تحتاج إلى رعاية دقيقة. لقد شكلت النماذج وقوة الحوسبة نظامًا سوقيًا ناضجًا - حيث يتم تسعير قوة الحوسبة على منصات السحابة حسب FLOPS، وتتحمل النماذج رسومًا حسب عدد الاستدعاءات عبر واجهات API - لكن إنتاج البيانات وتنظيفها والتحقق منها وتداولها لا يزال في "عصر الهمجية". ستكون السنوات العشر القادمة للذكاء الاصطناعي "عقد البنية التحتية للبيانات"، حيث تُعتبر البيانات على الشبكات المشفرة المفتاح الرئيسي لحل هذه المعضلة.
بيانات السلسلة: قاعدة بيانات "سلوك الإنسان" الأكثر حاجة للذكاء الاصطناعي
في ظل نقص البيانات، تظهر البيانات على السلسلة في الشبكات المشفرة قيمة لا يمكن تعويضها. مقارنةً ببيانات الإنترنت التقليدي، تتمتع البيانات على السلسلة بأصالة "محاذاة الحوافز" بشكل طبيعي - كل معاملة، كل تفاعل عقد، كل سلوك عنوان محفظة مرتبط مباشرة برأس المال الحقيقي، وغير قابلة للتغيير. هذه هي "بيانات سلوك محاذاة الحوافز البشرية الأكثر تركيزًا على الإنترنت"، ويتجلى ذلك في ثلاثة أبعاد:
"إشارات النية" في العالم الحقيقي: تسجل البيانات على السلسلة سلوكيات اتخاذ القرارات التي يتم التصويت عليها بالأموال الحقيقية. على سبيل المثال، إن تبادل الأصول في محفظة ما على DEX معين، أو الرهن والاقتراض على منصة الإقراض، أو تسجيل أسماء النطاقات، تعكس مباشرة حكم المستخدم على قيمة المشروع، وتفضيلات المخاطر، واستراتيجيات تخصيص الأموال. هذه البيانات التي "تدعمها رأس المال" ذات قيمة عالية لتدريب قدرة اتخاذ القرار للذكاء الاصطناعي.
"سلسلة السلوك" القابلة للتتبع: تتيح شفافية البلوكشين إمكانية تتبع سلوك المستخدمين بالكامل. تشكل تاريخ المعاملات الخاصة بعنوان المحفظة، والبروتوكولات التي تم التفاعل معها، والتغييرات في الأصول المحتفظ بها، "سلسلة سلوك" متماسكة. من خلال تحليل عمليات عنوان معين في بروتوكولات DeFi من 2020 حتى الآن، يمكن للذكاء الاصطناعي تحديد بدقة ما إذا كان "مستثمرًا طويل الأجل" أو "متداولًا في الأرباح" أو "موفرًا للسيولة"، واستنادًا إلى ذلك، بناء صورة المستخدم.
الوصول "بدون إذن" إلى النظام البيئي المفتوح: على عكس إغلاق بيانات الشركات التقليدية، فإن البيانات على السلسلة مفتوحة ولا تحتاج إلى إذن. يمكن لأي مطور الوصول إلى البيانات الأصلية من خلال متصفح blockchain أو واجهة برمجة التطبيقات للبيانات، مما يوفر مصدر بيانات "بدون حواجز" لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي. ومع ذلك، فإن هذه الانفتاحية تأتي أيضًا مع تحديات: البيانات على السلسلة موجودة في شكل "سجل الأحداث"، وهي "إشارات خام" غير منظمة، تحتاج إلى التنظيف والتوحيد والربط قبل أن يمكن استخدامها بواسطة نماذج الذكاء الاصطناعي. حاليًا، معدل "التحويل الهيكلي" للبيانات على السلسلة أقل من 5%، والعديد من الإشارات عالية القيمة مدفونة في مليارات من الأحداث المجزأة.
"نظام التشغيل" لبيانات السلسلة: بناء بنية تحتية بيانات جاهزة للذكاء الاصطناعي
لحل مشكلة تجزئة البيانات على السلسلة، اقترحت الصناعة مفهوم "نظام التشغيل الذكي على السلسلة" المصمم خصيصًا للذكاء الاصطناعي. الهدف الأساسي منه هو تحويل الإشارات الموزعة على السلسلة إلى بيانات جاهزة للذكاء الاصطناعي منظمة، قابلة للتحقق، وقابلة للتجميع في الوقت الحقيقي. يتضمن هذا النظام المكونات الأساسية التالية:
معايير البيانات المفتوحة: توحيد تعريفات البيانات ووصفها على السلسلة، وتحويل الأحداث المعقدة مثل "سلوك المراهنة من قبل المستخدمين" إلى بيانات هيكلية تحتوي على حقول مثل staker_address و protocol_id و amount و timestamp و reward_token. أدت هذه المعايير إلى تقليل تكاليف الاحتكاك في تطوير الذكاء الاصطناعي، مما يسمح للمطورين باستدعاء "سجلات المراهنة من قبل المستخدمين" و "سجلات توفير السيولة" كبيانات هيكلية، مما يقلل بشكل كبير من فترة تدريب النماذج.
آلية التحقق من البيانات: من خلال شبكة عقد المصادقين في إيثريوم لضمان صحة البيانات. عندما يقوم النظام بمعالجة حدث على السلسلة، تقوم عقد المصادقين بالتحقق المتبادل من قيمة تجزئة البيانات، معلومات التوقيع، وحالة السلسلة، لضمان أن البيانات الهيكلية الناتجة تتوافق تمامًا مع البيانات الأصلية على السلسلة. هذه الآلية "لحماية الاقتصاد المشفر"، تحل مشكلة الثقة في التحقق المركزي التقليدي للبيانات.
طبقة توفر البيانات عالية السعة: من خلال تحسين خوارزميات ضغط البيانات وبروتوكولات النقل، يتم تحقيق معالجة في الوقت الحقيقي لمئات الآلاف من الأحداث على السلسلة في الثانية. يتيح هذا التصميم للنظام دعم متطلبات البيانات في الوقت الحقيقي لتطبيقات الذكاء الاصطناعي الكبيرة، مثل تقديم خدمات البيانات على السلسلة عبر الإنترنت لعدة وكلاء تداول في وقت واحد.
عصر DataFi: عندما تصبح البيانات "رأس المال" القابل للتداول
الهدف النهائي من بنية البيانات الأساسية على السلسلة هو دفع صناعة الذكاء الاصطناعي إلى عصر DataFi - حيث لم يعد البيانات "مواد تدريب" سلبية، بل أصبحت "رأسمال" نشط يمكن تسعيره، وتداوله، وزيادة قيمته. تمامًا كما يتم تسعير الكهرباء بالكيلووات، يتم تسعير قوة الحوسبة بـFLOPS، يجب أيضًا تقييم البيانات وتصنيفها وتقدير قيمتها. إن تحقيق هذه الرؤية يعتمد على تحويل البيانات إلى أربع خصائص أساسية:
هيكلة: من "الإشارات الأولية" إلى "الأصول القابلة للاستخدام"، تحويل البيانات على السلسلة إلى شكل هيكلي يمكن لنماذج الذكاء الاصطناعي استدعاءه مباشرة.
قابل للتجميع: يمكن دمج البيانات بحرية مثل قطع ليغو، حيث يمكن للمطورين دمج البيانات من مصادر مختلفة لتدريب نماذج AI معقدة.
قابل للتحقق: من خلال تقنية blockchain، يتم توليد "بصمة البيانات" الفريدة لكل مجموعة بيانات، مما يضمن صحة البيانات وقابليتها للتتبع.
قابل للتحقيق: يمكن لمزودي البيانات تحويل البيانات المهيكلة إلى أموال مباشرة، مثل تغليف نتائج التحليل كخدمة API مقابل رسوم لكل استدعاء، أو منح الإذن لمشاركة البيانات المعنونة على السلسلة للحصول على مكافآت.
الخاتمة: ثورة البيانات، العقد القادم للذكاء الاصطناعي
عندما نتحدث عن مستقبل الذكاء الاصطناعي، فإننا غالبًا ما نركز على "مستوى ذكاء" النماذج، متجاهلين "التربة البيانات" التي تدعم الذكاء. تكشف بنية البيانات على السلسلة عن حقيقة أساسية: تطور الذكاء الاصطناعي هو في جوهره تطور بنية البيانات. من "محدودية" البيانات التي ينتجها البشر إلى "اكتشاف القيمة" للبيانات على السلسلة، ومن "الفوضى" للإشارات المجزأة إلى "النظام" للبيانات الهيكلية، ومن "الموارد المجانية" للبيانات إلى "الأصول الرأسمالية" لـ DataFi، هذه البنية التحتية تعيد تشكيل المنطق الأساسي لصناعة الذكاء الاصطناعي.
في عصر DataFi هذا، ستصبح البيانات جسرًا يربط بين الذكاء الاصطناعي والعالم الحقيقي - حيث يستشعر وكلاء التداول مشاعر السوق من خلال البيانات على السلسلة، وتقوم تطبيقات dApp المستقلة بتحسين الخدمات من خلال بيانات سلوك المستخدم، بينما يحصل المستخدمون العاديون على عوائد مستمرة من خلال مشاركة البيانات. تمامًا كما أن شبكة الكهرباء أثمرت الثورة الصناعية، فإن قوة الحوسبة قد أثمرت ثورة الإنترنت، فإن شبكة البيانات على السلسلة تُثمر "ثورة البيانات" في الذكاء الاصطناعي.
تحتاج التطبيقات الأصلية للذكاء الاصطناعي من الجيل التالي ليس فقط إلى نموذج أو محفظة، ولكن أيضًا إلى بيانات قابلة للبرمجة وموثوقة وعالية الإشارة. عندما يتم أخيرًا منح البيانات القيمة التي تستحقها، يمكن للذكاء الاصطناعي حقًا إطلاق قوة تغيير العالم.