العوامل المستقلة كمشاريع صغيرة
الحدود التالية للذكاء الاصطناعي تتجاوز النماذج الأكثر ذكاءً، إنها الوكلاء ذوو السيادة الذاتية الذين يمكنهم العمل مثل الشركات في السوق المفتوحة.
مع @InferiumAI، كل عميل هو أكثر من مجرد أداة:
▪︎ يمكن أن تمتلك قدراتها ( المعرفة، الذاكرة، النماذج ).
▪︎ يمكنه تبادل الخدمات & البيانات مع وكلاء آخرين أو dApps.
▪︎ يمكنه تحقيق دخل من مهاراته مباشرة في النظم البيئية اللامركزية.
هذا يحول وكلاء #AI إلى مؤسسات صغيرة؛ فاعلين اقتصاديين مستقلين مع درجات ثقة شفافة، تاريخ يمكن التحقق منه، ومساءلة على السلسلة.
النتيجة هي سوق قابل للتوسع من وكلاء الذكاء الاصطناعي الموثوقين الذين يدع

#AI# يتجه من الأنظمة المغلقة إلى اقتصاد مفتوح للوكيل حيث يمكن للوكلاء المستقلين إجراء المعاملات والتعاون والتنافس. ولكن من أجل تحقيق هذا على نطاق واسع، هناك شيء واحد ضروري: دفتر أستاذ عام.
إليك السبب 👇
🔹 فهرسة الوكلاء:
تمامًا كما تنظم محركات البحث الويب، ينظم الفهرس على السلسلة الوكلاء الذكاء الاصطناعي، مرتبين إياهم حسب الأداء والشفافية والثقة.
🔹 تتبع الأصل:
إن معرفة ليس فقط ما ينتجه الذكاء الاصطناعي، ولكن كيف تعلم وتطور، تخلق المساءلة. إن الأصل يجعل الذكاء الاصطناعي قابلاً للتدقيق ومحصناً ضد التلاعب.
🔹 سوق جديدة:
عندما يمكن التحقق من الوكلاء، يمكنهم العمل كخدمات؛ تبادل البيانات التجارية،

مرحبا يا أصدقاء
إذا كنت لا تعرف ما الذي تبنيه @InferiumAI، فأنت تفوت الكثير.
#AI# الأصل هو الطبقة المفقودة من أمان #Web3# . الأمر لا يتعلق فقط بما تنتجه الذكاء الاصطناعي، بل كيف تعلم ومن أين تأتي معرفته، وإنفيريوم هنا ليظهر لنا متى وكيف يكون هذا ممكنًا.
التلاشي ليس خيارًا

#AI# الأصل كنظام الطبقة التالية من #Web3# # الأمان
في #Web3# #، الشفافية هي الثقة. يجب أن ينطبق نفس الشيء على الذكاء الاصطناعي.
ليس كافياً التحقق مما تنتجه الذكاء الاصطناعي، نحتاج إلى معرفة كيف تعلم.
توفر السجل التاريخي ضمانًا بأن كل خطوة من خطوات تدريب الوكيل واستنتاجه واتخاذ قراراته يمكن التحقق منها على السلسلة. وهذا يضيف طبقة أمان حاسمة، تحمي من التحيز والتلاعب والثغرات المخفية.
@InferiumAI يبني السكك الحديدية حيث تكون "ذاكرة" و"قصة الأصل" للذكاء الاصطناعي شفافة مثل مخرجاته، مما يمكّن من مستقبل تكون فيه الثقة قابلة للإثبات، وليس مفترضة.
#AI# #Web3# # #الأمان # إنفيريوم

ربط الهوية البشرية و الاستقلال الذكاء الاصطناعي
الحدود التالية لـ #Web3# ليست مجرد وكلاء يفكرون، بل وكلاء يمثلون.
من خلال دمج أطر الهوية اللامركزية، تمكن @InferiumAI #AI# من العمل ككل من البشر ( الذين ينفذون النية ) وكبشر ( مع هوية مستقلة وقابلة للتحقق ).
تضمن هذه الجسر الثقة، والمساءلة، والتوافق في عصر تصبح فيه الوكلاء نظرائنا الرقميين.
سبب آخر يجعلك لا تفوت ما تبنيه إنفيريم:

غالبًا ما تُعتبر أنظمة الذكاء الاصطناعي "صناديق سوداء"، حيث تنتج مخرجات دون مسؤولية واضحة، مما يترك المستخدمين يتساءلون عما إذا كانت النتائج دقيقة أو متحيزة أو حتى مُManipulated.
في هذه الحقبة من عدم الثقة، مبدأ واحد يهم أكثر: القابلية للتحقق. هنا يأتي دور @InferiumAI.

المشكلة هي الذكاء الاصطناعي الأسود المستمر في عالم يفتقر إلى الثقة
▪︎ عدم الشفافية: معظم نماذج #AI# تقدم مخرجات دون الكشف عن كيفية توليد النتائج.
▪︎ مخاطر التلاعب: يمكن تعديل الأنظمة المركزية أو التحيز ضدها من وراء الكواليس.

▪︎ عدم وجود سجل تدقيق: بمجرد أن يقوم #AI# # بإنتاج مخرجات، لا يوجد دليل غير قابل للتغيير على أنه كان دقيقًا أو غير معدل.
▪︎ تآكل الثقة: في الصناعات التي تكون فيها الأرواح أو الأموال أو البيانات الحيوية على المحك، "فقط ثق في #AI# #" ليس كافيًا.

حل إنفيريوم: بنية تحتية للذكاء الاصطناعي القابلة للتحقق
@InferiumAI تبني طبقة البنية التحتية لشفافية وقابلية تدقيق #AI# . في جوهرها، يوجد نظام مصمم لضمان أن كل مخرج من مخرجات الذكاء الاصطناعي محصن ضد التلاعب، على السلسلة، ومدعوم بإثبات تشفيري.

إليك كيف يعمل:
1. إثبات الاستدلال (PoI)
كل مخرج #AI# على إنفيريام يولد دليلاً تشفيرياً يسجل:
▪︎ النموذج المستخدم
▪︎ المدخلات المعالجة بالضبط
▪︎ المخرجات الناتجة
▪︎ سلامة الحوسبة للاستنتاج
هذا يعني أن كل نتيجة يمكن تتبعها، وغير قابلة للتغيير، وقابلة للتحقق على السلسلة.

2. شفافية مقاومة التلاعب:
من خلال استخدام بيئات التنفيذ الموثوقة (TEEs) وإثباتات المعرفة الصفرية (ZKPs)، تضمن @InferiumAI عدم التلاعب في الحسابات مع الحفاظ على خصوصية البيانات الحساسة.

3. التحقق من الإنسان + الآلة:
@InferiumAI تجمع بين المعايير الآلية وإطار تقييم بشري، حيث يقوم المدققون من المجتمع بتقييم النتائج من حيث العدالة والوضوح والموثوقية.
يضمن هذا النموذج الهجين مستوى أعمق من الشفافية مقارنة بالمقاييس الخام وحدها.

4. المساءلة على السلسلة:
جميع المخرجات وأدلتها مؤمنة على السلسلة، مما يخلق مسار تدقيق عام. يمكن لأي شخص التحقق مما إذا كانت قرار وكيل #AI# حقيقيًا وقابلًا لإعادة الإنتاج وخاليًا من التلاعب.

هذا مهم للغاية في عصر عدم الثقة هذا لأن
▪︎ تكتسب المؤسسات الثقة بأن سير العمل المدعوم بالذكاء الاصطناعي متوافق وشفاف وقابل للتدقيق.
▪︎ يمكن للمطورين بناء وكالات وتدفقات عمل مع ثقة قابلة للإثبات، وليس إيمانًا أعمى.

▪︎ يمكن للمستخدمين النهائيين الاعتماد أخيرًا على #AI# دون الخوف من التلاعب أو المعلومات المضللة أو التحيز الخفي.
@InferiumAI يحول الذكاء الاصطناعي من "ثق بي" إلى "تحقق مني".

معيار جديد لوكلاء الذكاء الاصطناعي:
العملاء القابلون للتحقق #AI# المدعومون من إنفيريام ليسوا مجرد خطوة إلى الأمام، بل يعيدون تعريف ما يجب أن تكون عليه الذكاء الاصطناعي الموثوق به:
✅ شفاف
✅ قابل للتدقيق
✅ مقاوم للتلاعب
✅ على السلسلة
في عصر انعدام الثقة، الثقة وحدها ليست كافية. التحقق هو المستقبل.
@InferiumAI يبني ذلك المستقبل.