لا أستطيع إلا أن أشعر أننا نشاهد فصلين مختلفين من نفس القصة التكنولوجية.
#Mira @Mira - Trust Layer of AI $MIRA
للوهلة الأولى يبدو أنهما غير مرتبطين. البيتكوين ينتمي إلى عالم المال. ميرا تعيش في الكون السريع الحركة للذكاء الاصطناعي. أحدهما يؤمن المال. والآخر يحاول التحقق من المعلومات.
لكن كلما نظرت بعمق، أصبح الاتصال أوضح.
كلاهما يتعلق بنفس المشكلة: الثقة في نظام مفتوح.
وأصبح هذا المشكلة أكثر أهمية من أي وقت مضى.
البيتكوين حلّ مشكلة الثقة للمال
عندما ظهر البيتكوين لأول مرة، كان الإنترنت يمتلك بالفعل كل ما يلزم لنقل المعلومات فورًا حول العالم. كان بإمكانك إرسال رسائل البريد الإلكتروني، ومشاركة الملفات، وبثّ الفيديوهات، والتواصل مع أي شخص على كوكب الأرض خلال ثوانٍ.
لكن كان هناك شيء واحد لم يستطع الإنترنت القيام به جيدًا.
لا يمكنه نقل القيمة دون الاعتماد على سلطة مركزية.
إذا كنت تريد إرسال المال عبر الإنترنت، فكنت تحتاج إلى بنك أو معالج مدفوعات أو نوعًا من الوسطاء للتحقق من المعاملة. كان لابد أن يحافظ شخص ما على السجل، ويوافق على التحويل، ويتأكد من عدم قيام أي أحد بالغش.
غيّر البيتكوين ذلك.
بدلًا من الثقة بمؤسسة، يمكن للناس الثقة بالرياضيات والتشفير والتوافق.
يتم تسجيل كل معاملة في سجل عام. تتحقق آلاف العقد من القواعد. تؤمّن أجهزة التعدين الشبكة عبر حوافز اقتصادية. يعمل النظام بشكل مستمر دون الحاجة إلى إذن من أي مشغّل مركزي.
لأول مرة في التاريخ، امتلك البشر نظامًا رقميًا تكون فيه الثقة مدمجة داخل البروتوكول نفسه.
جاء هذا الاختراق ليضع الأساس لبنية مالية جديدة بالكامل.
لكن المثير للاهتمام هو أن المشكلة التي حلها البيتكوين لم تعد مقتصرة على المال.
تظهر الآن مشكلة ثقة مماثلة في عالم الذكاء الاصطناعي.
ثورة الذكاء الاصطناعي لديها ضعف خفي
أصبح الذكاء الاصطناعي قادرًا بشكل مذهل في وقت قصير جدًا.
يمكن للنماذج كتابة مقالات، وتحليل البيانات المالية، وتوليد الأكواد، وتصميم المنتجات، وتلخيص المستندات المعقدة، وحتى المساعدة في الأبحاث الطبية. سرعة التقدم يصعب حتى استيعابها.
لكن هناك عيبًا يكتشفه الجميع تقريبًا في النهاية.
يبدو الذكاء الاصطناعي واثقًا حتى عندما يكون مخطئًا.
لا تعرف نماذج اللغة فعليًا ما هو صحيح أو خطأ. فهي تتنبأ بالكلمات بناءً على احتمالات تعلمتها أثناء التدريب. في أغلب الأحيان تبدو النتيجة دقيقة، لكن أحيانًا يختلق النظام حقائق، أو يسيء اقتباس المصادر، أو يخلط المعلومات معًا بشكل غير صحيح.
تُسمى هذه الأخطاء غالبًا بالهلاوس.
ربما لا يهم ذلك كثيرًا في المحادثات العادية. لكن عندما يبدأ الذكاء الاصطناعي في التأثير على قرارات حقيقية، ترتفع المخاطر إلى مستويات أعلى بكثير.
تخيّل ذكاء اصطناعي يلخص حكمًا قانونيًا بشكل غير صحيح.
تخيّل نموذجًا ماليًا يوصي باستراتيجية استثمار خاطئة.
تخيّل مساعدًا طبيًا ينتج شرحًا غير دقيق.
حتى لو حدثت أخطاء نادرًا، فقد تكون العواقب خطيرة.
لهذا السبب تبقى العديد من المؤسسات متحفظة بشأن نشر الذكاء الاصطناعي في أدوار حرجة. تفهم المستشفيات والجهات التنظيمية والمحاكم والشركات المالية أن الدقة أهم من السرعة عندما تكون النتائج الفعلية في الحسبان.
إذن يصبح السؤال الكبير واضحًا.
كيف نجعل أنظمة الذكاء الاصطناعي جديرة بالثقة؟
النماذج الأكبر ليست الحل الكامل
الردّ الشائع من الصناعة بسيط: بناء نماذج أكبر.
مزيد من المعلمات.
مزيد من بيانات التدريب.
مزيد من قوة الحوسبة.
وبكل إنصاف، فإن هذه التحسينات تقلل معدلات الخطأ بالفعل.
لكنها لا تُلغي المشكلة الأساسية.
تظل نماذج الذكاء الاصطناعي أنظمة احتمالية. فهي تُنتج مخرجات بناءً على الترجيح لا على اليقين. حتى إذا ارتفعت نسبة الدقة إلى مستويات شديدة جدًا، ستظل الأخطاء المتبقية موجودة.
عندما يعتمد ملايين أو مليارات الأشخاص على هذه الأنظمة، يصبح ذلك الجزء الصغير من الأخطاء كبيرًا ومؤثرًا.
هنا يبدأ نهج مختلف في أن يصبح منطقيًا.
بدلًا من الاعتماد على إجابة نموذج واحد، ماذا لو كان بإمكان عدة نماذج مستقلة تقييم الادعاء نفسه والتحقق مما إذا كان صحيحًا؟
ماذا لو تم تسجيل خطوات التحقق هذه بشكل شفاف بحيث يمكن لأي شخص تدقيقها لاحقًا؟
وماذا لو كانت توجد حوافز لتشجيع المشاركين على الحفاظ على الدقة؟
هذا هو الاتجاه الذي تستكشفه ميرا.
الفكرة الأساسية لدى ميرا: التحقق بدل الثقة العمياء
فلسفة ميرا بسيطة بشكل مدهش.
لا تثق فقط في ذكاء اصطناعي واحد.
تحقق من ادعاءاته.
في هذا النظام، عندما ينتج ذكاء اصطناعي إجابة أو يدلي ببيان، فإن هذا المخرج لا يصبح تلقائيًا الحقيقة النهائية. بدلًا من ذلك، تقوم نماذج مستقلة أخرى بتحليل الادعاء وتحديد ما إذا كان متسقًا مع المعلومات المعروفة.
إذا اتفق أكثر من مُتحقق على أن النتيجة صحيحة، يتم تأكيد الادعاء.
إذا ظهرت خلافات، يقوم النظام بتعليم المخرجات لإجراء فحص إضافي.
تخلق هذه العملية شيئًا ذا قيمة كبيرة جدًا: سلسلة تفكير يمكن التحقق منها.
يمكن تسجيل كل خطوة من خطوات التقييم. يمكن للمراقبين معرفة النماذج التي شاركت، وما الاستنتاجات التي توصلت إليها، ولماذا تم قبول القرار النهائي.
بدلًا من الاعتماد على مخرجات ذكاء اصطناعي غير شفافة، يحصل المستخدمون على ذكاء يمكن تدقيقه.
وهنا يبدأ دور تقنية البلوك تشين في التمكن من لعب دور قوي.
لماذا يهمّ البلوك تشين في التحقق من الذكاء الاصطناعي
تتطلب شبكات التحقق طريقة موثوقة لتسجيل النتائج.
إذا قامت مجموعة من أنظمة الذكاء الاصطناعي بتقييم ادعاء، فيجب تخزين قراراتها في مكان آمن وشفاف. وإلا فقد يتم التلاعب بعملية التحقق أو إخفاؤها.
وهنا تصبح السجلات اللامركزية مفيدة.
من خلال تثبيت نتائج التحقق على السلسلة، يمكن لميرا إنشاء سجلات دائمة لقرارات الذكاء الاصطناعي. يمكن لأي شخص تدقيقها لاحقًا. ولا يمكن لأي سلطة مركزية تعديل التاريخ بهدوء.
يبدأ هيكل النظام في التشابه مع نموذج الثقة الذي قدمه البيتكوين.
يُجري البيتكوين التحقق من المعاملات المالية.
تهدف ميرا إلى التحقق من المعرفة التي يولدها الذكاء الاصطناعي.
يعتمد كلاهما على شبكات مفتوحة حيث يتحقق المشاركون من النتائج عبر قواعد شفافة بدلًا من التحكم المركزي.
دور رمز MIRA
داخل هذا النظام، تساعد رمز MIRA في تنسيق الشبكة.
غالبًا ما تؤدي الرموز عدة أدوار داخل النظم البيئية اللامركزية. فهي توازن الحوافز بين المشاركين، تكافئ المساهمات المفيدة، وتثبط السلوك غير النزيه.
في حالة ميرا، قد تُستخدم الرموز في الرهان والحَوْكمة والمكافآت مقابل أعمال التحقق. يمكن للمتحققين الذين يشاركون في تقييم الادعاءات أن يحصلوا على حوافز للحفاظ على الدقة.
إذا حاول شخص ما التلاعب بالعملية، فقد تمنع الغرامات الاقتصادية السلوك السيئ.
بنية الحوافز هذه مهمة.
تعمل أنظمة الثقة بأفضل شكل عندما تُكافأ الصراحة ويصبح عدم الأمانة مكلفًا.
أظهر البيتكوين هذه الفكرة بوضوح. تشجع مكافآت التعدين المشاركين على تأمين الشبكة بدلًا من مهاجمتها.
تطبق ميرا منطقًا مشابهًا على التحقق من الذكاء الاصطناعي.
لماذا توقيت الأمر مهم
قد يبدو مفهوم البنية التحتية للتحقق من الذكاء الاصطناعي تجريديًا اليوم، لكن أهميته على الأرجح ستنمو بسرعة كبيرة.
يتوسع الذكاء الاصطناعي ليشمل تقريبًا كل صناعة.
يستخدم القطاع المالي الذكاء الاصطناعي للنمذجة الخاصة بالمخاطر وتحليل التداول.
تعتمد الرعاية الصحية على الذكاء الاصطناعي للأبحاث والتشخيصات.
تجرب الأنظمة القانونية أدوات الذكاء الاصطناعي لمراجعة الوثائق.
تقوم الحكومات بتحليل البيانات عبر أنظمة تعلم آلي.
ومع تضمّن هذه التقنيات أكثر في سير العمل الحاسم، ستزداد الحاجة إلى تحقق موثوق.
لا يمكن للمنظمات أن تبني قرارات مهمة على أنظمة قد تخترع الحقائق أحيانًا.
إنها تحتاج إلى آليات تضمن أن المخرجات دقيقة وشفافة وقابلة للتدقيق.
وهذا بالضبط هو الفئة التي تحاول ميرا بناؤها.
البنية التحتية غالبًا ما تبدو مملة في البداية
تُظهر لنا التاريخ أن التقنيات التأسيسية نادرًا ما تجذب الاهتمام الفوري.
لم تكن بروتوكولات الإنترنت المبكرة جذابة. فقد مكّنت الاتصالات بين أجهزة الكمبيوتر بهدوء. ولم يلاحظها معظم المستخدمين.
ومع ذلك، دعمت تلك الأنظمة غير المرئية في النهاية كل شيء من وسائل التواصل الاجتماعي إلى خدمات البث.
قد تظهر النمط نفسه في عالم الذكاء الاصطناعي.
أكبر قدر من الاهتمام حاليًا يتركز على التطبيقات الجذابة. تحظى روبوتات الدردشة ومُولّدات الصور وأدوات الذكاء الاصطناعي الإبداعي بصدارة العناوين.
لكن قد تعتمد الاستمرارية على طبقات بنية تحتية أكثر هدوءًا تتحقق من المخرجات وتحافظ على الثقة.
تتناسب ميرا مع هذه الفئة.
الأمر أقلّ حول بناء أذكى ذكاء اصطناعي وأكثر حول ضمان إمكانية الثقة بالذكاء الاصطناعي عندما تشتد الحاجة لذلك.
البيتكوين وميرا: مجالات مختلفة، لكن فلسفة واحدة
عندما أرى ذكر البيتكوين وميرا معًا، يصبح التشابه في أسسهما الفلسفية واضحًا.
طرح البيتكوين سؤالًا جريئًا في عام 2009.
ماذا لو لم تكن الثقة المالية تتطلب بنوكًا؟
تطرح ميرا اليوم سؤالًا جريئًا مماثلًا.
ماذا لو لم تتطلب ثقة الذكاء الاصطناعي سلطات مركزية؟
يستكشف النظامان كيف يمكن للتحقق اللامركزي أن يحل محل الاعتماد الأعمى على المؤسسات.
يعتمد كلاهما على شبكات مفتوحة وحوافز اقتصادية وسجلات شفافة.
وتهدف كلتا الرؤيتين إلى حل مشكلات تصبح أكثر أهمية كلما ازداد قوة الأنظمة الرقمية.
البيتكوين ضمن المال.
تأمل ميرا في تأمين ذكاء الآلة.
الطريق إلى الأمام
بالطبع، بناء البنية التحتية للتحقق من الذكاء الاصطناعي ليس بالأمر السهل.
كي تنجح ميرا، يجب حل عدة تحديات.
يجب أن يظلّت عملية التحقق فعّالة وقابلة للتوسع.
يجب تحفيز المشاركين للحفاظ على الدقة.
على المطورين دمج النظام في تطبيقات ذكاء اصطناعي حقيقية.
الأهم أن الشبكة يجب أن تُظهر أن نموذج تحققها يعمل بشكل موثوق في الواقع.
هذه مشكلات معقدة، وستستغرق الرحلة وقتًا.
لكن الفكرة الأساسية لا تزال جذابة.
مع ازدياد تأثير الذكاء الاصطناعي على قرارات الحياة اليومية، ستحتاج المجتمعات إلى آليات تضمن أن مخرجاته يمكن الوثوق بها.
الثقة العمياء في الخوارزميات ليست مستدامة.
التحقق هو الطبقة المفقودة.
لمحة عن المستقبل
تخيّل مستقبلًا تنتقل فيه الادعاءات التي يولدها الذكاء الاصطناعي تلقائيًا عبر شبكات تحقق لامركزية قبل التأثير على قرارات مهمة.
يمكن التحقق من ملخصات الأبحاث بواسطة عدة نماذج مستقلة.
يمكن أن تتضمن التحليلات المالية مسارات تدقيق شفافة.
قد تعرض التوصيات الطبية أسبابًا تم التحقق منها بدلًا من استنتاجات غير مفسرة.
بدلًا من الثقة بالذكاء الاصطناعي عميًا، سيطلع المستخدمون على دليل دقة.
قد يحول ذلك طريقة تفاعل المجتمع مع الأنظمة الذكية.
وإذا تم تبني هذه البنية على نطاق واسع، فقد تصبح الشبكات التي تتحقق من الذكاء الاصطناعي مهمة مثل النماذج نفسها.
الأفكار الختامية
أظهر البيتكوين للعالم أن الأنظمة اللامركزية يمكنها تأمين الثقة المالية.
تستكشف ميرا ما إذا كانت مبادئ مماثلة يمكن أن تؤمن الثقة بالمعلومات في عصر الذكاء الاصطناعي.
مجالات مختلفة. تقنيات مختلفة.
لكن المهمة نفسها.
بناء أنظمة لا يعتمد فيها الثقة على السلطة وحدها، بل تنشأ من قواعد شفافة والتحقق المفتوح.
إذا كانت المرحلة التالية من الثورة الرقمية تتمحور حول ذكاء اصطناعي موثوق، فقد تصبح بنية الثقة التحتية واحدة من أكثر الطبقات قيمة على الإطلاق.
ولهذا السبب، فإن رؤية ميرا إلى جانب البيتكوين تثير الفضول.
مسك جديد للمال.
قد يكون الجانب الآخر هو إعادة تشكيل طريقة ثقتنا بالذكاء الآلي. 🚀🤖