خارج ضجيج الذكاء الاصطناعي — OpenLedger ($OPEN )
الذكاء الاصطناعي في ازدهار، لكن معظم الناس يركزون فقط على رموز GPU أو وكيل الذكاء الاصطناعي وينسون شيئًا أكثر أهمية: البيانات.
النماذج الحالية للذكاء الاصطناعي تُدرَّب باستخدام البيانات التي ينتجها المجتمع يوميًا، لكن معظم المساهمين في البيانات لا يحصلون على القيمة المناسبة. وهذه هي الأسباب التي جعلتني أبدأ في الانتباه إلى @OpenLedger OpenLedger التي تبني "طبقة بيانات" للاقتصاد اللامركزي للذكاء الاصطناعي. الهدف من المشروع هو:
التحقق من مصدر البيانات، الاعتراف بالمساهمات، مكافأة المساهم، وشفافية عملية تدريب الذكاء الاصطناعي.
في رأيي، النقطة الأكثر جدارة بالملاحظة هي "نسبة البيانات".
حاليًا، يتعلم نموذج الذكاء الاصطناعي من مليارات البيانات، لكن لا أحد يعرف أي البيانات تُولِّد قيمة حقيقية. OpenLedger تحاول حل هذه المشكلة من خلال نظام النسبة وآلية المكافآت.
إذا كانت البيانات التي تساهم بها تساعد نموذج الذكاء الاصطناعي على التحسن:
→ يمكنك الحصول على مكافأة.
يمكن أن تصبح هذه قصة كبيرة عندما يستمر الذكاء الاصطناعي في التطور.
على عكس العديد من مشاريع الذكاء الاصطناعي التي تركز على مشاركة GPU أو قوة الحوسبة، OpenLedger تركز على طبقة البيانات — الشيء الذي يُعتبر "الوقود" الحقيقي للذكاء الاصطناعي.
$OPEN يمكن أن تلعب دورًا:
الستاكينغ، حوافز المدققين، الدفع مقابل الوصول إلى البيانات، مكافآت النظام البيئي.
في رأيي، هذا توجه طويل الأمد لأن مستقبل الذكاء الاصطناعي لا يحتاج فقط إلى القوة الحاسوبية، بل يحتاج أيضًا إلى:
الملكية، الشفافية، النسبة، واقتصاد الحوافز.
إذا استطاعت OpenLedger بناء تأثير شبكة قوي بين المساهمين وبنّائي الذكاء الاصطناعي، فقد تكون هذه قطعة بارزة في قصة الذكاء الاصطناعي مع Web3.
DYOR حول @OpenLedger وتابع كيف سيتطور المشروع في الفترة القادمة.
#OpenLedger $OPEN
الذكاء الاصطناعي في ازدهار، لكن معظم الناس يركزون فقط على رموز GPU أو وكيل الذكاء الاصطناعي وينسون شيئًا أكثر أهمية: البيانات.
النماذج الحالية للذكاء الاصطناعي تُدرَّب باستخدام البيانات التي ينتجها المجتمع يوميًا، لكن معظم المساهمين في البيانات لا يحصلون على القيمة المناسبة. وهذه هي الأسباب التي جعلتني أبدأ في الانتباه إلى @OpenLedger OpenLedger التي تبني "طبقة بيانات" للاقتصاد اللامركزي للذكاء الاصطناعي. الهدف من المشروع هو:
التحقق من مصدر البيانات، الاعتراف بالمساهمات، مكافأة المساهم، وشفافية عملية تدريب الذكاء الاصطناعي.
في رأيي، النقطة الأكثر جدارة بالملاحظة هي "نسبة البيانات".
حاليًا، يتعلم نموذج الذكاء الاصطناعي من مليارات البيانات، لكن لا أحد يعرف أي البيانات تُولِّد قيمة حقيقية. OpenLedger تحاول حل هذه المشكلة من خلال نظام النسبة وآلية المكافآت.
إذا كانت البيانات التي تساهم بها تساعد نموذج الذكاء الاصطناعي على التحسن:
→ يمكنك الحصول على مكافأة.
يمكن أن تصبح هذه قصة كبيرة عندما يستمر الذكاء الاصطناعي في التطور.
على عكس العديد من مشاريع الذكاء الاصطناعي التي تركز على مشاركة GPU أو قوة الحوسبة، OpenLedger تركز على طبقة البيانات — الشيء الذي يُعتبر "الوقود" الحقيقي للذكاء الاصطناعي.
$OPEN يمكن أن تلعب دورًا:
الستاكينغ، حوافز المدققين، الدفع مقابل الوصول إلى البيانات، مكافآت النظام البيئي.
في رأيي، هذا توجه طويل الأمد لأن مستقبل الذكاء الاصطناعي لا يحتاج فقط إلى القوة الحاسوبية، بل يحتاج أيضًا إلى:
الملكية، الشفافية، النسبة، واقتصاد الحوافز.
إذا استطاعت OpenLedger بناء تأثير شبكة قوي بين المساهمين وبنّائي الذكاء الاصطناعي، فقد تكون هذه قطعة بارزة في قصة الذكاء الاصطناعي مع Web3.
DYOR حول @OpenLedger وتابع كيف سيتطور المشروع في الفترة القادمة.
#OpenLedger $OPEN