الكثير من أنظمة الذكاء الاصطناعي تستخدم بيانات مستخدميها عبر الإنترنت، لكن المشكلة هي:

1) المبدعون لا يحصلون على المكافآت التي يستحقونها.

2) مصدر البيانات غير واضح، المستخدم لا يعرف من أين تأتي البيانات.

3) تتبع المساهمات غير متوفر في أنظمتهم، المستخدم لا يمكنه تتبع المساهمة.

لكن @OpenLedger يفعل شيئًا جيدًا جدًا لمستخدميه. دفتر الأستاذ المفتوح ليس مثل أنظمة الذكاء الاصطناعي الأخرى:

1) يتتبع بيانات جميع المساهمين لديهم.

2) نظام دفتر الأستاذ المفتوح يحسب من قام بتحسين الذكاء الاصطناعي الخاص بهم وكم كانت مساهمة كل مستخدم.

3) هدفهم هو توزيع المكافآت بعدالة.


في أوبن ليدجر، يعمل الأشخاص معًا لجمع أنواع محددة من البيانات، مثل

1) مجموعة بيانات طبية

2) مجموعة بيانات لغوية

3) مجموعة بيانات مالية

تُستخدم مجموعات البيانات هذه في تدريب الذكاء الاصطناعي

يربط أوبن ليدجر نماذج الذكاء الاصطناعي بتقنية البلوكتشين لتتبّع البيانات ومخرجات الذكاء الاصطناعي. ويتبع نظام أوبن ليدجر بنية لامركزية. ويهدف أوبن ليدجر إلى إنشاء اقتصاد للذكاء الاصطناعي من أجل:

1) تداول البيانات

2) تحقيق الدخل من نماذج الذكاء الاصطناعي

3) يحصل المساهمون على مكافآت

هدف الشفافية:

تتمثل فكرة أوبن ليدجر في إنشاء سوق للذكاء الاصطناعي في المستقبل، وإذا نجحت هذه الفكرة فسيكون ذلك مفيدًا جدًا لنا جميعًا.

تتمثل الفكرة في جعل تدريب عمليات الذكاء الاصطناعي مفتوحًا وشفافًا. ينبغي للمستخدمين معرفة كيفية التعلّم من الذكاء الاصطناعي وبناء الثقة بين المستخدمين.

عوامل الخطر:

عوامل الخطر الرئيسية لأوبن ليدجر هي:

1) إذا زادت البيانات المزيفة، فقد يضعف النظام.

2) قد يُساء استخدام حوافز الرموز.

3) إذا لم يكن هناك تبنٍّ حقيقي للذكاء الاصطناعي، فقد يكون المشروع مجرد ضجة إعلامية.

تحاول أوبن ليدجر حل جميع المشكلات الموجودة في النظام، وكذلك المشكلات التي قد تظهر مستقبلًا. ولهذا، يتمثل هدف أوبن ليدجر في نقل الذكاء الاصطناعي من الشركات المركزية إلى شركة يقودها المجتمع.

ما الذي سيُبنى لاحقًا؟

تطمح أوبن ليدجر إلى بناء ما يلي مستقبلًا:

1) اقتصاد وكلاء الذكاء الاصطناعي

2) سوق مجموعات البيانات

3) خدمات الذكاء الاصطناعي على السلسلة

4) بنية تحتية لامركزية للذكاء الاصطناعي
#OpenLedger $OPEN