تُحل منصة الذكاء الاصطناعي الفيدرالية ثلاثة تحديات أساسية في مجال وكيل الذكاء الاصطناعي في العملات المشفرة الحالي:
من منظور نماذج الاقتصاد التعاوني، تعتمد العديد من وكلاء الذكاء الاصطناعي الحاليين في Web3 على نماذج وخدمات الوكلاء المبنية على منصة web2، ولا تسمح حقًا لمزودي موارد الذكاء الاصطناعي اللامركزية (بيانات/نموذج/وحدات معالجة الرسوميات) بالمشاركة في المساهمات والحصول على المكافآت. تفتح منصة الذكاء الاصطناعي الفيدرالية تدفقات قيمة متعددة الأطراف في المجتمع يمكن أن تساعد مزودي موارد الذكاء الاصطناعي على الحصول على مكافآت من استهلاك المستخدم النهائي لوكلاء الذكاء الاصطناعي.
من منظور قوة الحوسبة بالـGPU، يوجد حاليًا نقص في منصة منخفضة التعليمات (low-code) على مستوى المؤسسات لتدريب وتقديم نماذج ذكاء اصطناعي تُشغّل وكلاء، مستفيدةً من مجموعة من وحدات GPU اللامركزية شديدة التوافر وعالية الكلفة المنخفضة وقابلة للتوسع. تتيح منصة الذكاء الاصطناعي الفيدرالية لمطوري Web3 المشاركة في تدريب النماذج ونشرها المطلوبين بواسطة وكلاء الذكاء الاصطناعي، دون الحاجة إلى خبرة عميقة في مجال الذكاء الاصطناعي. وقد مرت بالعديد من سنوات خدمات المؤسسات، وتمتلك حاليًا القدرة على خدمة عدد كبير من منشئي وكلاء الذكاء الاصطناعي ومستخدميهم.
من خلال الاستفادة من تدريب النماذج على الجهاز وخدماتها، فإنه يحمي الخصوصية الشخصية ويتيح إنشاء وكلاء ذكاء اصطناعي مرافقين مدعومين ببيانات بشرية خاصة، محققًا بالفعل هدف “بياناتك الشخصية، وكيلك الذكي”. ويستند ذلك إلى سنوات من التقدم الريادي الذي حققه فريق ChainOpera في تقنيات التعلم اللامركزي (federated learning).
يوضح الشكل أعلاه البنية الأساسية الكاملة لمنصة ChainOpera AI. تُمكّن البيانات التي يساهم بها المستخدمون عبر تطبيق الذكاء الاصطناعي على الهاتف “AI Terminal” أعضاء المجتمع من تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي وخدمتها بشكل تعاوني، بما يدعم مباشرةً وكلاء الذكاء الاصطناعي الذين يتم إطلاقهم عبر نظام التشغيل الفيدرالي للذكاء الاصطناعي (Federated AI OS). عندما يدفع المستخدمون النهائيون مقابل خدمات وكلاء الذكاء الاصطناعي، تُكافأ مزوّدو موارد الذكاء الاصطناعي وفقًا لذلك.
المصدر: chainopera.ai