في قمة الحكومة العالمية الأخيرة، طرح أحد قادة صناعة التكنولوجيا مفهوم "الذكاء الاصطناعي السيادي". وقد أثار هذا تفكيرنا: كيف نبني نظام ذكاء اصطناعي يمكنه تلبية مصالح وطلبات مجتمع التشفير؟ قد تكون الإجابة موجودة في دمج Web3 مع الذكاء الاصطناعي.
في مقال ، أوضح مؤسس Ethereum التأثير التآزري لتكنولوجيا التشفير الذكاء الاصطناعي: يمكن أن توازن لامركزية التشفير بين الميل المركزي الذكاء الاصطناعي. يمكن للشفافية التي تأتي مع التشفير أن تخفف من عتامة الذكاء الاصطناعي. من ناحية أخرى ، تساعد Blockchain على تخزين وتتبع البيانات التي يتطلبها الذكاء الاصطناعي. يمتد هذا التآزر عبر المشهد الصناعي بأكمله ل Web3 + الذكاء الاصطناعي.
في الوقت الحالي، يكرّس معظم مشاريع Web3 + AI جهوده لحل مشكلات بناء البنية التحتية في صناعة الذكاء الاصطناعي باستخدام تقنية blockchain، بينما تستفيد بعض المشاريع من الذكاء الاصطناعي لحل مشكلات محددة في تطبيقات Web3. يتمثل قطاع Web3 + AI بشكل رئيسي في الجوانب الأربعة التالية:
1. طبقة القوة الحسابية: تحويل قوة الحوسبة إلى أصول
مع النمو المتسارع في الطلب على قوة الحوسبة لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي، ظهرت مشكلة عدم التوازن بين العرض والطلب على قوة الحوسبة في السوق. يمكن لتقنية Web3 من خلال إنشاء شبكة حوسبة موزعة، دمج موارد الأجهزة المتوسطة والمنخفضة غير المستخدمة، وتقديم موارد حوسبة اللامركزية بطريقة التأجير والمشاركة، مما يقلل من تكلفة قوة الحوسبة للذكاء الاصطناعي.
تشمل المشاريع في هذا المجال قوة الحوسبة اللامركزية العامة، وقوة الحوسبة المخصصة لتدريب الذكاء الاصطناعي، وقوة الحوسبة للاستدلال بالذكاء الاصطناعي، بالإضافة إلى قوة الحوسبة للتصيير ثلاثي الأبعاد. تتمثل الميزة الأساسية لهذه المشاريع في القدرة على توسيع نطاق الشبكة بسرعة من خلال حوافز التوكن، وتوفير موارد حوسبة عالية التكلفة.
2. طبقة البيانات: أصول البيانات
تعتبر البيانات المورد الأساسي للذكاء الاصطناعي، وقد كانت عملية الحصول عليها وإدارتها دائمًا تحديًا رئيسيًا في الصناعة. يوفر دمج Web3+AI حلولًا جديدة لجمع البيانات ووضع العلامات عليها وتخزينها. من خلال الشبكات اللامركزية وآليات التحفيز بالرموز، يمكن تحقيق عملية إدارة بيانات منخفضة التكلفة وعالية الشفافية، مع حماية حقوق المستخدمين.
تشمل المشاريع ذات الصلة جمع البيانات، تداول البيانات، تعليم البيانات، مصادر البيانات على البلوكشين والتخزين اللامركزي. التحدي الرئيسي الذي تواجهه هذه المشاريع هو كيفية تصميم نموذج اقتصادي للرموز فعال لتوحيد وتحديد قيمة البيانات.
3. طبقة المنصة: تحويل قيمة المنصة إلى أصول
تهدف مشاريع المنصات إلى دمج مختلف الموارد في صناعة الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك البيانات، وقوة الحوسبة، والنماذج، ومجتمعات المطورين، وغيرها. توفر هذه المنصات سهولة في تطوير ونشر تطبيقات الذكاء الاصطناعي بسرعة، كما تستكشف كيفية تحسين مصداقية وشفافية نماذج الذكاء الاصطناعي من خلال تقنيات التشفير (مثل إثبات المعرفة الصفرية والتشفير المتجانس بالكامل).
تقوم بعض المشاريع ببناء بلوكشين مخصصة للطبقة 1/الطبقة 2 للذكاء الاصطناعي، أو تطوير منصات شبكة الوكلاء، لدعم التنفيذ السريع لمجموعة متنوعة من سيناريوهات تطبيقات الذكاء الاصطناعي. يكمن جوهر هذه المشاريع في التقاط قيمة المنصة من خلال نموذج الاقتصاد الرمزي، وتحفيز الأطراف المختلفة للمشاركة في بناء المنصة.
4. طبقة التطبيق: تحويل قيمة الذكاء الاصطناعي إلى أصول
على مستوى التطبيق ، ينعكس تكامل Web3 + الذكاء الاصطناعي بشكل أساسي في اتجاهين:
الذكاء الاصطناعي كطرف في Web3: على سبيل المثال، العمل كلاعب في ألعاب Web3، أو القيام بالتحكيم في البورصات اللامركزية، أو تقديم خدمات التحليل في أسواق التنبؤ.
إنشاء الذكاء الاصطناعي الخاص اللامركزي القابل للتطوير: معالجة مخاوف المستخدمين بشأن مشكلة الصندوق الأسود الذكاء الاصطناعي وتحسين شفافية وموثوقية أنظمة الذكاء الاصطناعي من خلال منح المجتمع حقوق الحوكمة الموزعة على أنظمة الذكاء الاصطناعي.
على الرغم من عدم ظهور مشاريع رائدة في مستوى التطبيق حتى الآن، إلا أن هذه المجال يمتلك إمكانيات كبيرة، مما يستحق المتابعة المستمرة.
التوقعات
لا تزال融合 Web3 + AI في مراحلها المبكرة، ولا يزال مستقبلها قيد المراقبة. ومع ذلك، فإن هذه الدمج من المتوقع أن تخلق منتجات أكثر قيمة من AI التقليدي اللامركزي، متحررة من "سيطرة العملاق" و"الاحتكار"، وتحقيق نموذج حوكمة AI أكثر مجتمعية. من خلال المشاركة بشكل أعمق في عملية تطوير AI، قد تتمكن البشرية من إيجاد توازن بين "الخشوع" و"الخوف"، وتشكيل مستقبل AI معًا.
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 17
أعجبني
17
8
مشاركة
تعليق
0/400
MetadataExplorer
· 07-19 03:27
هل يوجد حقًا من يفهم هذه الأمور؟
شاهد النسخة الأصليةرد0
TokenCreatorOP
· 07-17 05:41
هل ستتجاوز هذه العملة btc؟
شاهد النسخة الأصليةرد0
PaperHandSister
· 07-17 00:17
又到 فخخ حمقى خَداع الناس لتحقيق الربح时候了
شاهد النسخة الأصليةرد0
OnlyOnMainnet
· 07-17 00:07
القاعدة القديمة جاءت لتدوير العملة
شاهد النسخة الأصليةرد0
AltcoinHunter
· 07-17 00:03
又闻ICO يُستغل بغباء
شاهد النسخة الأصليةرد0
ContractCollector
· 07-17 00:02
المكدس التكنولوجي مذهل
شاهد النسخة الأصليةرد0
LowCapGemHunter
· 07-17 00:01
لقد عثرت على كنز يا إخوان ثور رائع في السوق الاحتكاري
Web3 و AI: بناء أربعة اتجاهات لنظام بيئي ذكي لامركزي
دمج Web3 و AI: بناء نظام بيئي ذكي لامركزي
في قمة الحكومة العالمية الأخيرة، طرح أحد قادة صناعة التكنولوجيا مفهوم "الذكاء الاصطناعي السيادي". وقد أثار هذا تفكيرنا: كيف نبني نظام ذكاء اصطناعي يمكنه تلبية مصالح وطلبات مجتمع التشفير؟ قد تكون الإجابة موجودة في دمج Web3 مع الذكاء الاصطناعي.
في مقال ، أوضح مؤسس Ethereum التأثير التآزري لتكنولوجيا التشفير الذكاء الاصطناعي: يمكن أن توازن لامركزية التشفير بين الميل المركزي الذكاء الاصطناعي. يمكن للشفافية التي تأتي مع التشفير أن تخفف من عتامة الذكاء الاصطناعي. من ناحية أخرى ، تساعد Blockchain على تخزين وتتبع البيانات التي يتطلبها الذكاء الاصطناعي. يمتد هذا التآزر عبر المشهد الصناعي بأكمله ل Web3 + الذكاء الاصطناعي.
في الوقت الحالي، يكرّس معظم مشاريع Web3 + AI جهوده لحل مشكلات بناء البنية التحتية في صناعة الذكاء الاصطناعي باستخدام تقنية blockchain، بينما تستفيد بعض المشاريع من الذكاء الاصطناعي لحل مشكلات محددة في تطبيقات Web3. يتمثل قطاع Web3 + AI بشكل رئيسي في الجوانب الأربعة التالية:
1. طبقة القوة الحسابية: تحويل قوة الحوسبة إلى أصول
مع النمو المتسارع في الطلب على قوة الحوسبة لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي، ظهرت مشكلة عدم التوازن بين العرض والطلب على قوة الحوسبة في السوق. يمكن لتقنية Web3 من خلال إنشاء شبكة حوسبة موزعة، دمج موارد الأجهزة المتوسطة والمنخفضة غير المستخدمة، وتقديم موارد حوسبة اللامركزية بطريقة التأجير والمشاركة، مما يقلل من تكلفة قوة الحوسبة للذكاء الاصطناعي.
تشمل المشاريع في هذا المجال قوة الحوسبة اللامركزية العامة، وقوة الحوسبة المخصصة لتدريب الذكاء الاصطناعي، وقوة الحوسبة للاستدلال بالذكاء الاصطناعي، بالإضافة إلى قوة الحوسبة للتصيير ثلاثي الأبعاد. تتمثل الميزة الأساسية لهذه المشاريع في القدرة على توسيع نطاق الشبكة بسرعة من خلال حوافز التوكن، وتوفير موارد حوسبة عالية التكلفة.
2. طبقة البيانات: أصول البيانات
تعتبر البيانات المورد الأساسي للذكاء الاصطناعي، وقد كانت عملية الحصول عليها وإدارتها دائمًا تحديًا رئيسيًا في الصناعة. يوفر دمج Web3+AI حلولًا جديدة لجمع البيانات ووضع العلامات عليها وتخزينها. من خلال الشبكات اللامركزية وآليات التحفيز بالرموز، يمكن تحقيق عملية إدارة بيانات منخفضة التكلفة وعالية الشفافية، مع حماية حقوق المستخدمين.
تشمل المشاريع ذات الصلة جمع البيانات، تداول البيانات، تعليم البيانات، مصادر البيانات على البلوكشين والتخزين اللامركزي. التحدي الرئيسي الذي تواجهه هذه المشاريع هو كيفية تصميم نموذج اقتصادي للرموز فعال لتوحيد وتحديد قيمة البيانات.
3. طبقة المنصة: تحويل قيمة المنصة إلى أصول
تهدف مشاريع المنصات إلى دمج مختلف الموارد في صناعة الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك البيانات، وقوة الحوسبة، والنماذج، ومجتمعات المطورين، وغيرها. توفر هذه المنصات سهولة في تطوير ونشر تطبيقات الذكاء الاصطناعي بسرعة، كما تستكشف كيفية تحسين مصداقية وشفافية نماذج الذكاء الاصطناعي من خلال تقنيات التشفير (مثل إثبات المعرفة الصفرية والتشفير المتجانس بالكامل).
تقوم بعض المشاريع ببناء بلوكشين مخصصة للطبقة 1/الطبقة 2 للذكاء الاصطناعي، أو تطوير منصات شبكة الوكلاء، لدعم التنفيذ السريع لمجموعة متنوعة من سيناريوهات تطبيقات الذكاء الاصطناعي. يكمن جوهر هذه المشاريع في التقاط قيمة المنصة من خلال نموذج الاقتصاد الرمزي، وتحفيز الأطراف المختلفة للمشاركة في بناء المنصة.
4. طبقة التطبيق: تحويل قيمة الذكاء الاصطناعي إلى أصول
على مستوى التطبيق ، ينعكس تكامل Web3 + الذكاء الاصطناعي بشكل أساسي في اتجاهين:
الذكاء الاصطناعي كطرف في Web3: على سبيل المثال، العمل كلاعب في ألعاب Web3، أو القيام بالتحكيم في البورصات اللامركزية، أو تقديم خدمات التحليل في أسواق التنبؤ.
إنشاء الذكاء الاصطناعي الخاص اللامركزي القابل للتطوير: معالجة مخاوف المستخدمين بشأن مشكلة الصندوق الأسود الذكاء الاصطناعي وتحسين شفافية وموثوقية أنظمة الذكاء الاصطناعي من خلال منح المجتمع حقوق الحوكمة الموزعة على أنظمة الذكاء الاصطناعي.
على الرغم من عدم ظهور مشاريع رائدة في مستوى التطبيق حتى الآن، إلا أن هذه المجال يمتلك إمكانيات كبيرة، مما يستحق المتابعة المستمرة.
التوقعات
لا تزال融合 Web3 + AI في مراحلها المبكرة، ولا يزال مستقبلها قيد المراقبة. ومع ذلك، فإن هذه الدمج من المتوقع أن تخلق منتجات أكثر قيمة من AI التقليدي اللامركزي، متحررة من "سيطرة العملاق" و"الاحتكار"، وتحقيق نموذج حوكمة AI أكثر مجتمعية. من خلال المشاركة بشكل أعمق في عملية تطوير AI، قد تتمكن البشرية من إيجاد توازن بين "الخشوع" و"الخوف"، وتشكيل مستقبل AI معًا.