مؤخراً، كنت أفكر في شيء يبدو أنه تم تجاهله بشكل غريب في محادثات الذكاء الاصطناعي.
الجميع يتحدث عن الذكاء.
تفكير أكثر ذكاءً.
نماذج أكبر.
نوافذ سياق أطول.
عملاء أكثر استقلالية.
لكن بصراحة…
أعتقد أن أنظمة الذكاء الاصطناعي المستقبلية قد تواجه صعوبة في شيء أكثر تعقيدًا بكثير من الذكاء نفسه:
الاستمرارية.
لأن الذكاء بدون استمرارية يصبح سطحيًا بشكل مدهش مع مرور الوقت.
وكلما لاحظت تطور بنية الذكاء الاصطناعي، زادت قناعتي أن المنافسة الكبرى القادمة قد لا تكون حول من يبني أذكى نموذج، بل من يبني أفضل طبقة تنسيق مستمرة حول الذكاء.
دعني أشرح ما أعنيه.
في الوقت الحالي، تعمل معظم أنظمة الذكاء الاصطناعي على أجزاء متفرقة.
تطلب شيئًا.
النموذج يردّ.
تنتهي التفاعلات.
حتى مع تحسّن ميزات الذاكرة، ما يزال معظم الأنظمة يعامل التفاعلات كأحداث معزولة بدلًا من كونها جزءًا من بيئة ذكاء تتطور باستمرار.
لكن الذكاء الحقيقي في العالم لا يعمل على هذا النحو.
يبني البشر الفهم من خلال سياقٍ مستمر:
الذاكرة،
السمعة،
أنماط السلوك،
حلَقات التغذية الراجعة،
التنقيح التاريخي،
التنسيق الاجتماعي.
هذه الاستمرارية هي ما يخلق العمق.
بدون ذلك، يصبح الذكاء تفاعليًا بدلًا من أن يكون تكيفيًا.
وللأمانة…
يبدو لي أن البنية التحتية اللامركزية للذكاء الاصطناعي تصبح أكثر إثارة مما يدركه الناس.
لأنّه بمجرد أن تصبح أنظمة الذكاء الاصطناعي قائمة على الوكلاء وتتفاعل باستمرار، قد لا يكون التحدي الحقيقي بعد الآن هو توليد الإجابات.
يتحوّل التحدي إلى الحفاظ على سياقٍ جدير بالثقة حول تلك الردود لفترات طويلة من الزمن
من الذي قدّم تحسينات مفيدة؟
ما مجموعات البيانات التي تُحسّن النتائج باستمرار؟
أي الوكلاء أصبحوا موثوقين تحت الضغط؟
أي المساهمين طوّر سمعة جديرة بالثقة مع مرور الوقت؟
T
تبدو هذه الأسئلة شبه فلسفية الآن.
لكنني أعتقد أنها ستتحول في النهاية إلى مشاكل بنيوية.
وهذا هو المكان الذي يبدأ فيه OpenLedger بالشعور أقل كونه منصة ذكاء اصطناعي عادية، وأكثر كونه تجربة في تنسيق ذكاءٍ مستمر.
للوهلة الأولى، تبدو أنظمة مثل طبقات التحقق، وتتبع المساهمة، وآليات السمعة وكأنها تشغيلية.
لكن من تحت السطح، قد تكون في الحقيقة تحل شيئًا أعمق:
كيف تُضمّن الاستمرارية في الذكاء اللامركزي ذاته؟
لأنّه بصراحة، قد لا تستطيع اقتصادات الذكاء الاصطناعي المستقبلية البقاء إلى الأبد على توليد خام فقط.
الإنترنت أثبت بالفعل ما يحدث عندما تُحسّن الأنظمة فقط من أجل جذب الانتباه.
الضجيج يتوسع أسرع من القيمة.
وقد تُضخم الذكاء الاصطناعي هذه المشكلة حتى أكثر إذا أصبح من المستحيل الحفاظ على جودة المساهمة مع مرور الوقت.
ولهذا أعتقد أن أنظمة السمعة قد تصبح في النهاية واحدة من أكثر طبقات البنية التحتية قيمة في الذكاء الاصطناعي اللامركزي.
ليس السمعة كمكانة اجتماعية.
السمعة كذاكرة موثوقية.
هذه الفروقات مهمة.
لأنّه عندما تتوسع النظم عالميًا، لن يستطيع أي إنسان التحقق يدويًا من كل شيء بعد الآن.
تحتاج الأنظمة نفسها إلى آليات لتحديد:
إشارة ثابتة،
تحسينات جديرة بالثقة،
تنسيق صحي،
وجودة مساهمة على المدى الطويل.
وبصراحة…
إنها تحدٍّ صعب للغاية.
الكثير من الانفتاح يخلق التلاعب.
الكثير من السيطرة يخلق البوابات.
قلة التحقق تُفضي إلى الانهيار.
قد يصبح إيجاد توازن بين كل هذه الأمور الثلاثة أحد أهم مشاكل البنية التحتية في عصر الذكاء الاصطناعي.
ومن الأشياء الأخرى التي أجدها مدهشة هي كيف يغيّر ذلك اقتصاديات المشاركة نفسها.
في الوقت الحالي، تمتص معظم منصات الإنترنت المساهمة بشكل غير مرئي.
يقدّم الناس سياقًا،
تستخرج المنصات القيمة،
تُحسِّن النماذج،
تختفي الإسنادات.
لكن الأنظمة المبنية على تتبّع المساهمة المستمرة قد تُغيّر هذا التوازن ببطء.
لأن المشاركة نفسها تصبح فجأة جزءًا من بنية الذكاء المعمارية.
ليس عملاً مؤقتًا
بنية تحتية مستمرة
وعلى الصراحة، أظن أن هذا يغيّر طريقة تصرّف الناس داخل البيئات تمامًا.
لأنه عندما يشعر المساهمون بأنهم مرئيون بشكل بنيوي، تتحسن جودة التنسيق تلقائيًا.
يتوقف الناس عن تحسين أنفسهم فقط من أجل الانتباه.
تبدأ في التحسين من أجل الثقة طويلة الأمد.
وربما يصبح ذلك الميزة التنافسية الحقيقية لأنظمة الذكاء الاصطناعي المستقبلية
ليس فقط جودة الذكاء.
لكن جودة الاستمرارية
لأنّه في النهاية، قد لا تكون أقوى بيئات الذكاء الاصطناعي هي تلك التي تنتج أكثر المخرجات بريقًا؛ بل قد تكون تلك القادرة على الاستمرار في تنسيق ذكاءٍ جدير بالثقة عبر الزمن.
وبصراحة، يبدو هذا كأنه مشكلة أصعب بكثير من مجرد تدريب نموذج آخر