تحفيز التعليم والإلهام والتكرار
تحليل بحثي أصلي من Web3.com Ventures
0xFishylosopher
مقدمة
مثل العديد من الآخرين، كانت عقلي مندهشة تمامًا من قدرات ChatGPT. على الرغم من أنني كنت قد لعبت مع واجهة برمجة التطبيقات الخاصة بـ GPT-3 من قبل، وكتبت عن نماذج الصور الأحدث مثل DALLE 2 من قبل، لم أكن مستعدًا لمدى وعمق وسلاسة ردود GPT-3. من السوناتات إلى Solidity، والفلسفة إلى الفيزياء، كانت جودة المحتوى مذهلة ببساطة.
ما يزال ChatGPT في مراحله الأولى، لكنه دون شك قوة مُعطِّلة محتملة لكل صناعة، بما في ذلك Web3. في هذه المقالة، سأحاول تلخيص بعض الطرق التي أعتقد أن ChatGPT سيُسرّع بها تطور الصناعة، من خلال تحفيز عمليات التعليم والإلهام والتكرار في Web3.
التعليم
أولًا، أنظمة الذكاء الاصطناعي مثل ChatGPT مفيدة جدًا في تعليم المستخدمين ومساعدتهم على اجتياز عالم Web 3 الشاسع. وباعتبار أن هذه الصناعة تمزج بين أحدث التقنيات وبين نماذج مالية غير شفافة، فإن مشكلة التعليم فيها تبدو أكثر وضوحًا من غيرها. ولكي تُجري معاملة واحدة على بورصة لامركزية (DEX) مثل Uniswap v3، يتعين على المستخدم معرفة المحافظ، وعبارات البذور، والسيولة المركّزة، ومسابح السيولة، وغيرها. وكل ذلك يجعل عملية استيعاب/تهيئة المستخدم الجديد كأنها جحيم، وهي حاليًا عنق زجاجة رئيسي لتبنّي Web 3 على نطاق واسع [1].
بالطبع، يمكن القول إن هناك موارد لا حصر لها على الإنترنت — مدونات، فيديوهات، دورات، ألعاب — تهدف إلى إدخال المستخدمين إلى الصناعة. لكن توجد مشكلة ضخمة في البدء (bootstrapping) لكل هذا: من أين تبدأ؟ إن البحث عن “ما هو Web3” سيعطيك مجموعة من الإعلانات، تليها صفحة على ويكيبيديا تحتوي مصطلحات تقنية مبهمة [2]:
Web3 (المعروف أيضًا باسم Web 3.0) هو فكرة لإصدار جديد من شبكة الويب العالمية يدمج مفاهيم مثل اللامركزية وتقنيات البلوك تشين واقتصاديات قائمة على التوكنات. — ويكيبيديا
ما هي “تقنيات البلوك تشين”، و“اقتصاديات قائمة على التوكنات”، ولماذا نحتاج “إصدارًا جديدًا من شبكة الويب العالمية”؟ بالنسبة لشخص مبتدئ تمامًا، لا شيء من هذا له معنى. ستحتاج إلى إجراء عدد من الاستعلامات الإضافية والنقر على عدد من الروابط المختلفة قبل أن تجد شيئًا تفهمه. وعمليًا، السبب في ذلك هو أن محرك البحث مثل Google هو مُجمِّع للمعلومات وفهرس للمحتوى، وليس منتجًا لهذا المحتوى. وبعبارة بسيطة، Google أشبه بمكتبي رقمي. فهي لا تعرف كيف تجيب بدقة عن سؤالك، ولا تستطيع سوى أن تشير إلى موارد تعتقد أنها ستساعدك. وإذا لم يتوافق المحتوى الذي تجمّعه Google مع احتياجاتك، فهذه مشكلة لا حلّ لها. وحتى المعلومات الشخصية التي تجمعها Google عنك لا تساعد في هذا: كل ما تفعله هو محاولة توجيهك إلى موارد أفضل تعتقد أنها قد تساعدك أكثر [3].
أما ChatGPT، فمن ناحية أخرى، فهو مختلف بصورة جوهرية: فهو منتِج أصلي للمحتوى، لا مجرد مُفهرس للمحتوى. بدلًا من العمل كمكتبي يشير لك إلى موارد، فإن ChatGPT يشبه أكثر المرشد أو المعلم الذي يحاول فعلًا أن يعلّمك معنى كل شيء، بالطريقة التي تخبره بها: من خلال إعطائك تشبيهات، ومن خلال توجيهك إلى مدونات أو موارد مناسبة، أو من خلال كتابة سونيتة عنه [4]. وبصفته مُنشئ محتوى أصليًا، لا يعتمد ChatGPT على مجموعة ثابتة من الردود المُعدة مسبقًا، بل يصنع واحدًا جديدًا لظروفك الخاصة. ولذلك يمكن لـ ChatGPT أن يكون متجرًا شاملًا فعالًا للمبتدئين تمامًا.
بالطبع، لا يقتصر التعليم على المبتدئين فقط؛ فهو أداة مفيدة لأي شخص يرغب في فهم زاوية جديدة ومختلفة من Web3، سواء كانت zk-SNARKs أو بروتوكولات الاتصال بين السلاسل. وبما أن Web3 صناعة متنوعة وصعبة تقنيًا، فدائمًا ما توجد جوانب وأفكار ومفاهيم جديدة تحتاج إلى أن تتعامل معها. ولهذا السبب تحديدًا، تُعد أداة تعليمية متقدمة مثل ChatGPT ضرورية بشدة في Web3.
الإلهام
لا يمكن لـ ChatGPT أن يعلّمك مبادئ التكنولوجيا فحسب؛ بل يمكنه أيضًا أن يعطيك أفكارًا حول كيفية تطبيق التكنولوجيا في الممارسة العملية. وبشكل أساسي، يمكن لـ ChatGPT أيضًا أن يعمل كـ “مجموعة جديدة من العيون” يمكن أن تسبّب موجة من الابتكار. وإليك مثالًا:
س: ما بعض الأمثلة على dApps التي يمكن لـ ChatGPT تمكينها أو تعزيزها
ج: تتضمن بعض الأمثلة على dApps التي يمكن لـ ChatGPT تمكينها أو تعزيزها ما يلي:
تطبيقات اجتماعية للتواصل (Social networking dApps) — يمكن استخدام ChatGPT لتوليد ردود باللغة الطبيعية على منشورات المستخدمين، ما يخلق تجربة أكثر تفاعلًا وحيوية للمستخدمين.
تطبيقات الألعاب (Gaming dApps) — يمكن استخدام ChatGPT لتوليد ردود شبيهة بردود البشر من شخصيات داخل اللعبة، ما يخلق تجربة ألعاب أكثر غمرًا.
تطبيقات إدارة سلسلة التوريد (Supply chain management dApps) — يمكن استخدام ChatGPT لتوليد عقود ذكية تلقائيًا لتتبّع وإدارة تدفق السلع والخدمات داخل سلسلة التوريد.
تطبيقات التصويت (Voting dApps) — يمكن استخدام ChatGPT لتوليد ملخصات باللغة الطبيعية تلقائيًا لنتائج التصويت والبيانات الأخرى من البلوك تشين، ما يجعل من الأسهل على المستخدمين فهم نتائج الانتخابات وتتبعها والإلمام بعمليات التصويت الأخرى.
تطبيقات التحليلات التنبؤية (Predictive analytics dApps) — يمكن استخدام ChatGPT لتوليد تنبؤات ورؤى باللغة الطبيعية استنادًا إلى بيانات من البلوك تشين، ما يوفر للمستخدمين طرقًا أكثر سهولة وبديهية لتحليل وفهم البيانات المعقدة. — OpenAI ChatGPT
بعض أفكار dApp المعروضة هنا هي أفكار كنت قد فكرتُ بها من قبل، تحديدًا (1) روبوتات الدردشة الخاصة بوسائل التواصل الاجتماعي و(3) توليد العقود الذكية. ورغم أن (2) يبدو منطقيًا بشكل واضح عند النظر إلى الوراء، إلا أنني لم أفكر في هذا فورًا من تلقاء نفسي. أما (4) و(5) فهي تطبيقات إضافية لـ ChatGPT في مجال التحليلات التي فاتتني تمامًا.
والأهم من ذلك هو أن لدى ChatGPT القدرة على الإلهام: فهو يعطيك أفكارًا حول نوع المشاريع التي يمكنك إنشاؤها باستخدام تكنولوجيا معيّنة في مجال معيّن. وبما أنه مُدرَّب عمليًا على كامل الإنترنت تقريبًا، يمكنه أن يرسم أوجه شبه ويستنتج استنتاجات بين مجالات متباعدة ليتسبب في انفجار تركيبي في احتمالات الأفكار. فقط تخيل قوة ChatGPT التي يمكن أن يجلبها إلى فريق هاكاثون جاهز لأن يبلّل يديه بالعمل بعد تعلم مجموعة تقنية محددة، أو إلى المؤسس الذي لديه أفكار غامضة للغاية فقط حول ما يريد حلّه.
وبينما تكون قوة الإلهام لدى ChatGPT مُغيِّرة للألعاب في أي مجال أو صناعة، فهي أقوى تحديدًا بالنسبة للبنّائين المحتملين في Web3. وبشكل جوهري، ما تزال Web3 مجالًا ناشئًا يحتاج إلى سيول من الأفكار الجديدة والنماذج الجديدة والمفاهيم الجديدة لدفعه نحو النضج والتبنّي على نطاق واسع. في هذه المرحلة المبكرة، وبما أنه لا توجد صيغة محددة للنجاح، فإن كل تجربة وكل فكرة تُحسب في هذه الصناعة. وبما أن ChatGPT قادر على تزويدك بمحتوى أصلي، فهو أيضًا مصدر إلهام أفضل بكثير من “قائمة من 10 أفكار مشاريع يمكنك تنفيذها لتحسين Python” على الإنترنت، والتي غالبًا تكون نمطية ومملة. كما أن Web3 فريدة أيضًا من حيث أن المجال يقدم حوافز مالية هائلة، مثل المنح وجوائز الهاكاثون، لهذا النوع من الابتكار التجريبي [5]. لذلك، يمكن لـ ChatGPT أن يكون محفزًا كبيرًا جدًا يمكّن الناس من اكتشاف واستكشاف اتجاهات مشاريع جديدة، عبر تقديم مصدر إلهام يرعى بدء عجلة الابتكار المُعطِّل.
التكرار
ومع ذلك، يُعدّ من بين أكثر قدرات ChatGPT إثارة للإعجاب قدرته على المشاركة في عملية إنشاء المحتوى نفسها بشكل تكراري. وبشكل أساسي، لا يقوم ChatGPT بالتعليم والإلهام فحسب، بل يتيح لك أيضًا تجسيد فكرتك بشكل ملموس في الكود بطرق مهمّة: كمنشئٍ أصلي للكود، وكفحصٍ للتحقق من ثغرات الأمان.
إليك مثالًا على الحالة الأولى:
س: اكتب عقدًا ذكيًا ينشئ توكنًا ERC-20 باسم GPToken وبالرمز GPT باستخدام OpenZeppelin مع دالة disable_mint تُفعَّل عند سكّ 1 مليون توكن فقط
ج:
على الرغم من أن هذا العقد الذكي لديه بعض إمكانات التحسين في الأسلوب والأداء، مثل إزالة استخدام decimals (لأن عدد التوكنات سيكون دائمًا عددًا صحيحًا)، وإضافة عبارة if للتحقق مما إذا كان عدد التوكنات يساوي مليونًا ثم تنفيذ disable_mint إذا كان كذلك، فإنه يلتقط الفكرة الأساسية من كود العقد الذكي، ويعمل كنقطة انطلاق ممتازة كنموذج جاهز. وبما أن جزءًا كبيرًا من وقت التطوير مخصّص لبناء قوالب البداية الجاهزة، يمكن لـ ChatGPT أن يسرّع وتيرة التطوير بشكل كبير. وتكون قدراته مدهشة بشكل خاص عندما نأخذ في الاعتبار أنه يمكن تخصيص مخرجاته لتناسب حالات استخدام متعددة (مثل تعطيل سك 1 مليون توكن هنا) والتي لا يستطيع دليل “افعل كذا” أو أدلة البرمجة على الإنترنت تقديمها. لذلك، في مجال الإبداع، يقلّل ChatGPT كثيرًا من “تعطّل الكاتب” لدى المطوّر، حيث تكون لديك فكرة غير واضحة عن شكل الكود لكنك لا تعرف من أين تبدأ.
أما الاستخدام الثاني لـ ChatGPT مع كود عقد ذكي فعلي فهو اكتشاف الثغرات في كود العقود الذكية. وحتى إذا كان ChatGPT يدّعي أنه لا يجري تدقيقًا على العقود الذكية بشكلٍ محدد، فعندما تزوّده بعقد ذكي مُعرّض لثغرة، فإنه يستطيع تقديم ردود جيدة حول الثغرات المحتملة في العقد.
كما هو الحال مع إنشاء ChatGPT للكود، قد لا يكون الناتج الخام للنظام مثاليًا، وقد يخطئ في اكتشاف بعض الأخطاء أثناء العملية. لذلك، ورغم أنه لا يُعدّ موثوقًا كبديل كامل لمدقق بشري، فإنه يمثل فحصًا أوليًا مقبولًا يبحث عن الثغرات الواضحة [6].
الخلاصة
إلى أي مدى يمكن لـ ChatGPT بالفعل أتمتة عملية تطوير Web3؟ أعتقد أن فيتالِك يلخّص هذا بشكل مناسب جدًا:
في هذه المرحلة، ما يزال الذكاء الاصطناعي بعيدًا عن أن يكون بديلًا للمبرمجين البشر… ومع ذلك، فقد قدّم لي بعض أنماط الترميز التي لم أرها من قبل، وكتب مُحوّل القاعدة بشكل أسرع مما كنت سأفعله بنفسي… مع ذلك، يتحسن الذكاء الاصطناعي بسرعة، وأتوقع أن يستمر في التحسن أكثر ومعالجة الأخطاء مثل هذه مع مرور الوقت. [7]
الخلاصة بالنسبة لذكاء اصطناعي متقدم مثل ChatGPT هي أنه يُسرّع مراحل التعلّم والتفكير والترميز في ابتكار Web3 عبر تقليل مقدار “الوقت الميت” الذي يُنفق في التفكير حول كيفية الانتقال من الصفر إلى واحد، وكتابة قوالب جاهزة بشكل متكرر. وفي المستقبل، خصوصًا مع تحسينات ضبط مخصصة حسب المجال (domain-specific fine-tuning)، قد نتمكن من رؤية مُؤتمتات للكود أدق وأكثر تعقيدًا، لكن لا يزال لا توجد طريقة لإخراج البشر من عملية الإبداع نفسها.
🐦 @0xfishylosopher
📅 28 ديسمبر 2022
المراجع
[1] لمزيد من المعلومات حول مشكلة الاستيعاب/التهيئة (onboarding)، انظر: https://moralis.io/how-to-boost-web3-user-onboarding-success-rates/
[2] https://en.wikipedia.org/wiki/Web3
[3] https://www.nytimes.com/2022/12/21/technology/ai-chatgpt-google-search.html
[4] https://www.cnbc.com/2022/12/15/google-vs-chatgpt-what-happened-when-i-swapped-services-for-a-day.html
[5] https://www.decentralised.co/p/grants-and-web3
[6] https://beosin.com/resources/can-chatgpt-the-"most-powerful-ai"-detect-vulnerabilities
[7] https://vitalik.ca/general/2022/12/06/gpt3.html