لم يعد الذكاء الاصطناعي مجرد "أداة رائعة"؛ إنه أصبح العمود الفقري لتطوير Web3. من وكلاء الذكاء الاصطناعي الذين يديرون سيولة معقدة إلى الروبوتات التي تنفذ تصويتات الحوكمة، الإمكانيات هائلة. لكننا نواجه جداراً عندما يتعلق الأمر بالثقة. في نظام مالي أو لامركزي، فإن "الهلاوس" ليست مجرد خطأ مضحك بل هي فشل حرج.

فجوة الثقة في الذكاء الاصطناعي اللامركزي

حالياً، يتعين على المطورين الثقة بشكل أعمى في مخرجات الذكاء الاصطناعي. هنا تتدخل @Mira - Trust Layer of AI مع طبقة بنية تحتية مطلوبة بشدة. بدلاً من التعامل مع استجابة الذكاء الاصطناعي كالكلمة النهائية، تنفذ ميرا عملية تحقق لامركزية.

إليك كيفية عمل ذلك:

* تفصيل الادعاءات: تُقسَّم مخرجات الذكاء الاصطناعي إلى ادعاءات دقيقة قابلة للتحقق.

* التحقق الموزّع: تراجع شبكة من العُقد المستقلة هذه الادعاءات.

* التوافق الاقتصادي: باستخدام $MIRA ، يضمن البروتوكول تحفيز المُدقِّقين على الدقة. فإذا تحقّقوا من المعلومات على نحو صحيح، حصلوا على مكافآت؛ وإذا لم يكونوا صادقين، واجهوا عواقب اقتصادية.

ذكاء لا يتطلب سوى الحد الأدنى من الثقة

بالنسبة إلينا ممن نبني في هذا المجال، يتيح ذلك «ذكاءً لا يتطلب سوى الحد الأدنى من الثقة». لم نعد مضطرين إلى الاعتماد على نموذج واحد مبهم. وبدلًا من ذلك، يمكننا الرجوع إلى بيانات تحقّق منها أطراف مستقلة قبل أن ينفّذ عقد ذكي أي إجراء.

مع تنامي التقاطع بين الذكاء الاصطناعي وسلسلة الكتل، ستنتقل طبقات التحقق مثل هذه من كونها «اختيارية» إلى «أساسية». ليس الهدف مجرد جعل الذكاء الاصطناعي أكثر ذكاءً، بل جعله موثوقًا بما يكفي ليعمل بصورة مستقلة في اقتصادنا الرقمي.#Mira