آخر تحديث:
مراسل
راشيل وولفسون
مراسل
راشيل وولفسون
يشارك
لماذا تثق في Cryptonews؟
يؤثر الذكاء الاصطناعي (AI) على كل قطاع، ومع ذلك يُعتقد أن الذكاء الاصطناعي سوف يعطل صناعة blockchain بشكل كبير في المستقبل.
تشير رؤى السوق الأخيرة إلى أن تقاطع تقنية الذكاء الاصطناعي والبلوك تشين من المتوقع أن تبلغ قيمته أكثر من 2.7 مليار دولار بحلول عام 2031.
منصات Web3 تظهر اهتمامها بوكلاء الذكاء الاصطناعي
في حين أن العديد من حالات الاستخدام لا تزال قيد التنفيذ، فقد بدأت عدد من شركات Web3 في دمج وكلاء الذكاء الاصطناعي لأداء مهام محددة.
صرح داني أوبراين، الزميل البارز في مؤسسة Filecoin، لموقع Cryptonews أن وكلاء الذكاء الاصطناعي عبارة عن أنظمة برمجية مستقلة تستفيد من نموذج واحد أو أكثر من نماذج الذكاء الاصطناعي. وأوضح أوبراين أن هؤلاء الوكلاء لديهم إمكانية الوصول إلى البيانات والأدوات، مما يسمح لهم بتشغيل بيئة اختبار أو الاستعلام عن قواعد البيانات أو حتى تنفيذ عقد ذكي.
قال أوبراين: “يعمل مطورو Web3 على بناء وكلاء يمكنهم التعامل مع المهام المعقدة، بينما يمهدون الطريق أيضًا لمجموعات من الوكلاء الذين يمكنهم التخصص في إكمال المهام متعددة الخطوات”.
وأضاف رون بودكين، المؤسس المشارك والرئيس التنفيذي لشركة Theoriq – منصة الاتصالات بالذكاء الاصطناعي – أنه على عكس نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) مثل ChatGPT، فإن وكلاء الذكاء الاصطناعي مصممون لتحقيق أهداف محددة أو أداء وظائف معينة.
“يحدث هذا غالبًا من خلال معالجة بيانات الإدخال المحددة، وتحليلها، واتخاذ الإجراءات المناسبة بناءً على قواعد محددة مسبقًا أو سلوك مكتسب”، كما قال بودكين. “على سبيل المثال، تم تصميم بروتوكول Theoriq خصيصًا لمنح الوكلاء قدرات التخطيط والتوجيه والتأمل الذاتي والتكرار – من خلال فرق من الوكلاء المتعاونين في “المجموعات”.
تجعل وكلاء الذكاء الاصطناعي الوصول إلى منصة Web3 أسهل
صرح أوبراين أن مؤسسة Filecoin – المنظمة التي تقف وراء شبكة تخزين البيانات اللامركزية Filecoin – ستستخدم وكلاء الذكاء الاصطناعي. دخلت مؤسسة Filecoin مؤخرًا في شراكة مع Theoriq لتطوير وكلاء الذكاء الاصطناعي المدربين باستخدام البيانات المستضافة على شبكة Filecoin.
وقال أوبراين: “سوف يستغل هؤلاء الوكلاء الذكاء الاصطناعي لجعل البيانات أكثر سهولة في الوصول إليها وقابلة للاستهلاك والاستخدام لمجموعة متنوعة من الجماهير، مع تسليط الضوء على أهمية المصادر الشفافة والقابلة للتحقق”.
في شهر مايو، عرضت مؤسسة Filecoin Foundation وكيل الذكاء الاصطناعي Filecoin الذي تم تطويره بالتعاون مع Theoriq. ذكر O'Brien أن هذا الوكيل تم تدريبه على مستندات Filecoin ومستودعات GitHub، ويسمح للمستخدمين بالحصول على إجابات مفصلة من خلال الاستعلامات باللغة الطبيعية.
وأضاف قائلاً: “يمكن للمستخدمين استخدام هذا الوكيل لمعرفة كيفية البناء على Filecoin بسهولة، واستكشاف المشكلات الشائعة وإصلاحها، والبدء كمزود تخزين، والمزيد”.
وهذا أمر مهم، حيث لوحظ أن البناء على منصات Web3، بالإضافة إلى الوصول إليها، يمكن أن يكون في كثير من الأحيان مهمة معقدة.
قال آنشال مالهوترا، رئيس أبحاث RippleX – فريق البحث وراء شبكة الدفع الرقمية القائمة على blockchain Ripple – لـ Cryptonews أن Ripple تستخدم أيضًا وكلاء الذكاء الاصطناعي.
وقال مالهوترا: “تعد برامج المحادثة الذكية جزءًا من التزام Ripple بجعل تطوير blockchain على XRP Ledger أكثر سهولة وأقل استهلاكًا للوقت، مما يتيح للمطورين، وخاصة الجدد في هذا المجال، تلقي إجابات سريعة على استفساراتهم، مما يؤدي إلى تسريع العملية من المفهوم إلى التطبيق”.
علاوة على ذلك، توفر بوابة مطوري شبكة الطبقة 2 Rootstock الآن دعمًا للترميز بالذكاء الاصطناعي.
استخدام وكلاء الذكاء الاصطناعي لحالات الاستخدام في العالم الحقيقي
تُستخدم وكلاء الذكاء الاصطناعي أيضًا لحل مشكلات العالم الحقيقي. على سبيل المثال، أشار أوبراين إلى أن مؤسسة Filecoin وTheoriq ستواصلان العمل معًا لتطوير وكلاء لمجموعة واسعة من البيانات المستضافة على Filecoin. وسيوفر هذا تفاعلًا سلسًا باللغة الطبيعية مع مجموعات البيانات العامة.
وقال “تستكشف مؤسسة Filecoin وTheoriq وكيل الذكاء الاصطناعي التابع لوكالة المخابرات المركزية والذي سيمكن الباحثين وصناع السياسات من البحث والتحقق من مليون وثيقة سرية بكفاءة”. “سيسمح هذا للمستخدمين بالاستفادة من 25 عامًا من مجموعات بيانات وكالة المخابرات المركزية السرية من MuckRock المخزنة على Filecoin.”
وأوضح أوبراين أن هذا مهم، حيث سيتمكن وكيل الذكاء الاصطناعي من تحليل ملايين المستندات بسرعة – بدلاً من فحصها يدويًا. وقال: “سيتمكن الوكلاء من تقديم استجابات سريعة باللغة الطبيعية للاستفسارات حول البيانات”.
التحديات مع وكلاء الذكاء الاصطناعي
على الرغم من أن وكلاء الذكاء الاصطناعي يبتكرون في إطار Web3، إلا أن عددًا من التحديات لا تزال قائمة. وأشار أوبراين إلى أن غالبية البيانات من الويب يتم جمعها وتخزينها وتوفيرها حاليًا من قبل عدد قليل من الشركات القوية. ومن المؤسف أن هذا يعزل المعلومات ويركز السيطرة ويترك البيانات عرضة لنقاط فشل واحدة.
ويعتقد أوبراين أن الأمر نفسه قد ينطبق على الذكاء الاصطناعي. وقال: “نحن نتبع نفس المسار مع الذكاء الاصطناعي، حيث يقوم مطورو الذكاء الاصطناعي بتأمين البيانات والرموز، مما يؤثر على الرؤية حول كيفية عمل نماذج الذكاء الاصطناعي، مثل البيانات التي يستخدمونها وكيف يتم تدريبهم”.
وبينما قد يكون هذا صحيحًا، أشار أوبراين إلى أن منصات مثل Theoriq تتخذ نهجًا مختلفًا من خلال ضمان الذكاء الاصطناعي اللامركزي والمفتوح والشفاف.
وأضاف مالهوترا أن أحد أكبر التحديات التي تواجه دمج وكلاء الذكاء الاصطناعي في منصات Web3 هو كيفية تعويض مزودي البيانات بشكل عادل وتحفيز إنشاء المحتوى من أجل تطوير الذكاء الاصطناعي المسؤول.
وقالت إن “طبيعة اللامركزية وملكية بيانات المستخدم تتعارض مع حاجة الذكاء الاصطناعي إلى مجموعات بيانات كبيرة للتدريب والعمل بشكل فعال”.
وأشار مالهوترا إلى أن الحلول القائمة على تقنية البلوك تشين للتغلب على هذه المشكلة قد تشمل تحويل نماذج تدريب الذكاء الاصطناعي إلى رموز غير قابلة للاستبدال (NFTs).
وأضافت: “سيسمح هذا للمطورين بكسب حقوق الملكية عندما تُستخدم نماذجهم لتدريب وكلاء الذكاء الاصطناعي. وهناك أيضًا تقنيات للحفاظ على الخصوصية مثل التعلم الفيدرالي، حيث يمكن تدريب النماذج على البيانات الموزعة دون الحاجة إلى مركزيتها. كما تسمح أدلة المعرفة الصفرية والتشفير المتجانس للذكاء الاصطناعي بمعالجة البيانات المشفرة دون الحاجة إلى الوصول إلى المعلومات الأساسية”.
ومن بين العقبات المهمة الأخرى التي ذكرتها مالهوترا ما يسمى بـ “مشكلة الصندوق الأسود”. وأشارت إلى أن “هناك نقصًا في الرؤية حول كيفية وصول أنظمة الذكاء الاصطناعي إلى استنتاجاتها أو توقعاتها، مما يؤدي إلى مخاوف بشأن الأصالة والصحة والتحيز والإنصاف”.
ستواصل شركات Web3 دمج وكلاء الذكاء الاصطناعي
وبغض النظر عن التحديات، يعتقد أوبراين أن منصات Web3 ستستمر في استخدام وكلاء الذكاء الاصطناعي. وقال: “الاحتمالات لا حصر لها. وبدلاً من معالجة كمية هائلة من البيانات في الوقت الفعلي، يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي المساعدة في تركيز قوة تقنيات الذكاء الاصطناعي – وبالتالي تضخيم تأثيرها لأغراض محددة”.
يبدو أن هذا هو الحال. على سبيل المثال، أشار مالهوترا إلى وجود عدد من الفرص لتسخير الذكاء الاصطناعي لتوفير تحسينات لوظائف XRP Ledger.
وأضافت أن “المجالات المحددة التي يمكن للذكاء الاصطناعي أن يحسن فيها من وظائف XRPL في المستقبل تشمل أتمتة عملية اتخاذ القرار القائمة على البيانات من خلال التحليل في الوقت الفعلي لأنماط المعاملات ونشاط الشبكة واستخدام الموارد”. “يمكن أيضًا استخدام الذكاء الاصطناعي لتطوير استراتيجيات التداول الخوارزمية لتعزيز قرارات الاستثمار والحد من التحيز البشري وتعظيم الربحية”.
