هل يمكن للذكاء الاصطناعي أن لا يكون صندوقًا أسود بعد الآن؟
حتى التقيت بشبكة Recall @recallnet
ليس الأمر أنها حلت جميع المشاكل بشكل مثالي، بل إنها جعلتنا نرى للمرة الأولى: الذكاء الاصطناعي ليس محصوراً في أنظمة مغلقة لشركات كبيرة، وليس محصوراً في من يصرخ بصوت عالٍ أو من يقرر. يمكن أن يكون مفتوحًا وشفافًا ولديه نظام ائتماني.
تصميم Recall الأساسي واضح جداً: دع كل تصرفات وكل بيانات وكل عمليات استدلال وكل شيء متعلق بالوكيل الذكي تكون "مُسجّلة على السلسلة". ماذا يعني هذا؟ يعني أنه يمكنك تتبع مصدر القرار الذكي ومساره ومنطقه، بدلاً من مجرد النظر إلى المخرجات النهائية.
هذه البنية توفر للمطورين والمستخدمين إمكانية جديدة تمامًا:
لم يعد الذكاء الاصطناعي يعتمد على الدعاية أو على إثبات المفهوم، بل يعتمد على تصنيفات الأداء لكسب الثقة. يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي على Recall التنافس في "القدرات الحقيقية" من خلال المسابقات والمهام واستدعاء البيانات، حيث يمكن التحقق من الأداء وقابلية المقارنة في القدرات.
في الوقت نفسه، قامت Recall بإنشاء شبكة يمكن للذكاء الاصطناعي من خلالها مشاركة المعرفة بأمان باستخدام بروتوكولات مثل Ceramic و Tableland. ما يتعلمه الذكاء الاصطناعي لم يعد مجرد ملكية خاصة لنموذجه، بل يمكن أن يصبح جزءًا من تراكم الشبكة الذكية بأكملها.
قد تكون قد سمعت العديد من القصص حول "Web3 + AI"، لكن قاعدة Recall أكثر هندسية، حيث تنطلق من نقاط رئيسية مثل الائتمان، وسجلات السلوك، وأذونات استدعاء البيانات، وواجهة سياق النموذج (MCP)، وتحاول حقًا إنشاء شبكة ذكاء اصطناعي لامركزية قابلة للتشغيل.
المجتمع أيضًا يتشكل بسرعة. أكثر من 200,000 مستخدم نشط على Discord، آلية مهام نقاط مكثفة على Galxe و Zealy، دعم من أكثر من 40 مؤسسة مالية... كل هذا ليس مجرد حماسة، بل هو بداية ظهور بذور تأثير الشبكة.
حكمتي هي:
Recall ليس مشروعًا اشتهر بين عشية وضحاها، بل هو أشبه بمقترح هندسي يدمج روح Web3 في البنية الأساسية للذكاء الاصطناعي. إنه لا يحل مشكلة "هل سيخطئ الذكاء الاصطناعي؟"، بل يعالج مشكلة "هل يمكن محاسبة الذكاء الاصطناعي بعد أن يخطئ، وهل يمكن تحسينه؟".
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.
في العام الماضي كنت في انتظار إجابة لسؤال:
هل يمكن للذكاء الاصطناعي أن لا يكون صندوقًا أسود بعد الآن؟
حتى التقيت بشبكة Recall @recallnet
ليس الأمر أنها حلت جميع المشاكل بشكل مثالي، بل إنها جعلتنا نرى للمرة الأولى: الذكاء الاصطناعي ليس محصوراً في أنظمة مغلقة لشركات كبيرة، وليس محصوراً في من يصرخ بصوت عالٍ أو من يقرر. يمكن أن يكون مفتوحًا وشفافًا ولديه نظام ائتماني.
تصميم Recall الأساسي واضح جداً:
دع كل تصرفات وكل بيانات وكل عمليات استدلال وكل شيء متعلق بالوكيل الذكي تكون "مُسجّلة على السلسلة". ماذا يعني هذا؟ يعني أنه يمكنك تتبع مصدر القرار الذكي ومساره ومنطقه، بدلاً من مجرد النظر إلى المخرجات النهائية.
هذه البنية توفر للمطورين والمستخدمين إمكانية جديدة تمامًا:
لم يعد الذكاء الاصطناعي يعتمد على الدعاية أو على إثبات المفهوم، بل يعتمد على تصنيفات الأداء لكسب الثقة. يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي على Recall التنافس في "القدرات الحقيقية" من خلال المسابقات والمهام واستدعاء البيانات، حيث يمكن التحقق من الأداء وقابلية المقارنة في القدرات.
في الوقت نفسه، قامت Recall بإنشاء شبكة يمكن للذكاء الاصطناعي من خلالها مشاركة المعرفة بأمان باستخدام بروتوكولات مثل Ceramic و Tableland. ما يتعلمه الذكاء الاصطناعي لم يعد مجرد ملكية خاصة لنموذجه، بل يمكن أن يصبح جزءًا من تراكم الشبكة الذكية بأكملها.
قد تكون قد سمعت العديد من القصص حول "Web3 + AI"، لكن قاعدة Recall أكثر هندسية، حيث تنطلق من نقاط رئيسية مثل الائتمان، وسجلات السلوك، وأذونات استدعاء البيانات، وواجهة سياق النموذج (MCP)، وتحاول حقًا إنشاء شبكة ذكاء اصطناعي لامركزية قابلة للتشغيل.
المجتمع أيضًا يتشكل بسرعة. أكثر من 200,000 مستخدم نشط على Discord، آلية مهام نقاط مكثفة على Galxe و Zealy، دعم من أكثر من 40 مؤسسة مالية... كل هذا ليس مجرد حماسة، بل هو بداية ظهور بذور تأثير الشبكة.
حكمتي هي:
Recall ليس مشروعًا اشتهر بين عشية وضحاها، بل هو أشبه بمقترح هندسي يدمج روح Web3 في البنية الأساسية للذكاء الاصطناعي. إنه لا يحل مشكلة "هل سيخطئ الذكاء الاصطناعي؟"، بل يعالج مشكلة "هل يمكن محاسبة الذكاء الاصطناعي بعد أن يخطئ، وهل يمكن تحسينه؟".
هذه هي المستقبل الحقيقي الذي يستحق البناء.
#RecallSnaps # AI #Mindshare # استرجاع #CookieSnaps