تحويل بيانات الوجه إلى NFT: استكشاف الابتكار المدمج بين Web3 و AI
مؤخراً، أثار مشروع صك NFT للوجه اهتماماً واسعاً. يتيح هذا المشروع للمستخدمين صك بيانات وجههم كـ NFT عبر تطبيق موبايل، وقد جذب منذ إطلاقه أكثر من 200,000 مستخدم للمشاركة. تكمن وراء هذه الظاهرة ابتكارات تقنية عميقة واستكشاف لمجالات التطبيق.
التحديات المستمرة في التعرف على الإنسان والآلة
تعد التعرف على الإنسان والآلة قضية رئيسية في عالم الإنترنت. ووفقًا للبيانات، فإن حجم حركة مرور البوتات الضارة في الربع الأول من عام 2024 يمثل 27.5% من إجمالي حركة مرور الإنترنت. لا تؤثر هذه البرامج الآلية على تجربة المستخدم فحسب، بل يمكن أن تسبب أيضًا ضررًا شديدًا لمقدمي الخدمة.
في بيئة Web2، يتم استخدام طرق متعددة مثل CAPTCHA، والتحقق من الهوية، لتمييز بين البشر والآلات. ومع ذلك، مع التطور السريع لتقنية الذكاء الاصطناعي، تواجه طرق التحقق التقليدية تحديات جديدة. يجب أن تتطور وسائل التحقق من الكشف عن الخصائص السلوكية تدريجياً إلى التعرف على الخصائص البيولوجية.
تواجه مجال Web3 أيضًا حاجة إلى التعرف على الإنسان والآلة، خاصة في مجالات الحماية من هجمات الساحرات وحماية العمليات عالية المخاطر. ومع ذلك، فإن كيفية تحقيق التعرف الفعال على الوجوه في بيئة لامركزية مع الحفاظ على خصوصية المستخدمين أصبحت مشكلة تقنية معقدة.
المحاولة الابتكارية لشبكة حساب الخصوصية
لحل مشكلة تطبيقات الذكاء الاصطناعي في بيئة Web3، قامت شركة ما ببناء شبكة ذكاء اصطناعي خاصة تعتمد على تقنية التشفير المتجانس الكامل (FHE). تقوم هذه الشبكة من خلال تحسين التعبئة بتكييف تقنية FHE مع سيناريوهات التعلم الآلي، مما يوفر تسريعًا في الحسابات بمعدل ألف مرة مقارنة بالحلول الأساسية.
تتضمن هذه الشبكة أربع فئات من الأدوار: مالك البيانات، عقد الحساب، مفكك التشفير، ومتلقي النتائج. تغطي سير العمل الأساسية من تسجيل المستخدم، تقديم المهام إلى التحقق من النتائج، مما يضمن خصوصية البيانات وأمانها طوال عملية المعالجة.
تستخدم الشبكة آلية مزدوجة من إثبات العمل (PoW) وإثبات الحصة (PoS) لإدارة العقد وتوزيع المكافآت. يمكن للمستخدمين المشاركة في حساب الشبكة وكسب العوائد من خلال شراء NFT معينة، بالإضافة إلى زيادة مضاعف العائدات عن طريق رهن الرموز. هذا التصميم يستفيد من الإنتاج الفعلي للعمل، وفي نفس الوقت يوازن توزيع الموارد الاقتصادية.
مزايا وقيود تقنية FHE
تظهر التشفير المتجانس بالكامل كنوع ناشئ من تقنيات التشفير إمكانات هائلة في مجال حساب الخصوصية. بالمقارنة مع إثباتات المعرفة الصفرية (ZKP) والحساب الآمن متعدد الأطراف (SMC)، فإن FHE أكثر ملاءمة لمشاهد الحساب المعقدة التي تحتاج إلى حماية خصوصية البيانات.
ومع ذلك، فإن FHE تواجه أيضًا تحديات في كفاءة الحساب. على الرغم من تحقيق بعض التقدم في تحسين الخوارزميات وتسريع الأجهزة في السنوات الأخيرة، إلا أن أداء FHE لا يزال بعيدًا عن حساب النص العادي.
آفاق المستقبل
مع التقدم المستمر في التكنولوجيا وتوسع مجالات التطبيق، من المتوقع أن تلعب الشبكات الحسابية الخاصة المستندة إلى FHE دورًا أكبر في المزيد من المجالات. هذه المحاولة لدمج Web3 مع الذكاء الاصطناعي بشكل عميق لا توفر فقط بيئة آمنة لمعالجة البيانات للمستخدمين، بل تفتح أيضًا إمكانيات جديدة لتطبيقات الذكاء الاصطناعي في حماية الخصوصية في المستقبل.
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.
NFT الوجه والخصوصية AI: الممارسات الابتكارية لدمج AI في Web3
تحويل بيانات الوجه إلى NFT: استكشاف الابتكار المدمج بين Web3 و AI
مؤخراً، أثار مشروع صك NFT للوجه اهتماماً واسعاً. يتيح هذا المشروع للمستخدمين صك بيانات وجههم كـ NFT عبر تطبيق موبايل، وقد جذب منذ إطلاقه أكثر من 200,000 مستخدم للمشاركة. تكمن وراء هذه الظاهرة ابتكارات تقنية عميقة واستكشاف لمجالات التطبيق.
التحديات المستمرة في التعرف على الإنسان والآلة
تعد التعرف على الإنسان والآلة قضية رئيسية في عالم الإنترنت. ووفقًا للبيانات، فإن حجم حركة مرور البوتات الضارة في الربع الأول من عام 2024 يمثل 27.5% من إجمالي حركة مرور الإنترنت. لا تؤثر هذه البرامج الآلية على تجربة المستخدم فحسب، بل يمكن أن تسبب أيضًا ضررًا شديدًا لمقدمي الخدمة.
في بيئة Web2، يتم استخدام طرق متعددة مثل CAPTCHA، والتحقق من الهوية، لتمييز بين البشر والآلات. ومع ذلك، مع التطور السريع لتقنية الذكاء الاصطناعي، تواجه طرق التحقق التقليدية تحديات جديدة. يجب أن تتطور وسائل التحقق من الكشف عن الخصائص السلوكية تدريجياً إلى التعرف على الخصائص البيولوجية.
تواجه مجال Web3 أيضًا حاجة إلى التعرف على الإنسان والآلة، خاصة في مجالات الحماية من هجمات الساحرات وحماية العمليات عالية المخاطر. ومع ذلك، فإن كيفية تحقيق التعرف الفعال على الوجوه في بيئة لامركزية مع الحفاظ على خصوصية المستخدمين أصبحت مشكلة تقنية معقدة.
المحاولة الابتكارية لشبكة حساب الخصوصية
لحل مشكلة تطبيقات الذكاء الاصطناعي في بيئة Web3، قامت شركة ما ببناء شبكة ذكاء اصطناعي خاصة تعتمد على تقنية التشفير المتجانس الكامل (FHE). تقوم هذه الشبكة من خلال تحسين التعبئة بتكييف تقنية FHE مع سيناريوهات التعلم الآلي، مما يوفر تسريعًا في الحسابات بمعدل ألف مرة مقارنة بالحلول الأساسية.
تتضمن هذه الشبكة أربع فئات من الأدوار: مالك البيانات، عقد الحساب، مفكك التشفير، ومتلقي النتائج. تغطي سير العمل الأساسية من تسجيل المستخدم، تقديم المهام إلى التحقق من النتائج، مما يضمن خصوصية البيانات وأمانها طوال عملية المعالجة.
تستخدم الشبكة آلية مزدوجة من إثبات العمل (PoW) وإثبات الحصة (PoS) لإدارة العقد وتوزيع المكافآت. يمكن للمستخدمين المشاركة في حساب الشبكة وكسب العوائد من خلال شراء NFT معينة، بالإضافة إلى زيادة مضاعف العائدات عن طريق رهن الرموز. هذا التصميم يستفيد من الإنتاج الفعلي للعمل، وفي نفس الوقت يوازن توزيع الموارد الاقتصادية.
مزايا وقيود تقنية FHE
تظهر التشفير المتجانس بالكامل كنوع ناشئ من تقنيات التشفير إمكانات هائلة في مجال حساب الخصوصية. بالمقارنة مع إثباتات المعرفة الصفرية (ZKP) والحساب الآمن متعدد الأطراف (SMC)، فإن FHE أكثر ملاءمة لمشاهد الحساب المعقدة التي تحتاج إلى حماية خصوصية البيانات.
ومع ذلك، فإن FHE تواجه أيضًا تحديات في كفاءة الحساب. على الرغم من تحقيق بعض التقدم في تحسين الخوارزميات وتسريع الأجهزة في السنوات الأخيرة، إلا أن أداء FHE لا يزال بعيدًا عن حساب النص العادي.
آفاق المستقبل
مع التقدم المستمر في التكنولوجيا وتوسع مجالات التطبيق، من المتوقع أن تلعب الشبكات الحسابية الخاصة المستندة إلى FHE دورًا أكبر في المزيد من المجالات. هذه المحاولة لدمج Web3 مع الذكاء الاصطناعي بشكل عميق لا توفر فقط بيئة آمنة لمعالجة البيانات للمستخدمين، بل تفتح أيضًا إمكانيات جديدة لتطبيقات الذكاء الاصطناعي في حماية الخصوصية في المستقبل.