عندما كان معظم الناس لا يزالون يركزون على أداء نماذج الذكاء الاصطناعي، بدأت أركز على سؤال أكثر أهمية:
إذا كانت الإجابات التي يقدمها الذكاء الاصطناعي خاطئة، كيف يمكننا تتبع مصدرها؟
في المستقبل، سيشارك الذكاء الاصطناعي في التحليل المالي، اتخاذ القرارات التجارية، إنشاء المحتوى، وحتى تقييم المخاطر. النماذج أصبحت أقوى، لكن "التحقق" أصبح القوة التنافسية الجديدة.
وهذا هو السبب في أنني أتابع @OpenLedger باستمرار.
OpenLedger لا تبني مجرد شبكة بنية تحتية للذكاء الاصطناعي، بل تقوم بإنشاء نظام لإسناد البيانات يمكن التحقق منه. كل استدعاء للنموذج، كل مساهمة بيانات، كل توزيع للقيمة، يمكن تسجيله والتحقق منه من خلال آلية على السلسلة.
ربما تكون هذه السجلات غير ملحوظة في العادة، ولكن عندما تحتاج الشركات إلى إثبات أن مصدر البيانات متوافق، وتحتاج الهيئات التنظيمية لمراجعة عملية اتخاذ قرارات النموذج، أو عندما يرغب المستخدمون في فهم أساس مخرجات الذكاء الاصطناعي، ستصبح القدرة على الإسناد على السلسلة قدرة أساسية لا يمكن الاستغناء عنها.
تسعى العديد من المشاريع إلى تحقيق ذكاء اصطناعي أكثر ذكاءً، بينما تساعد OpenLedger الذكاء الاصطناعي على أن يصبح أكثر موثوقية.
أعتقد أن النظام البيئي الحقيقي القيم للذكاء الاصطناعي في المستقبل لا يحتاج فقط إلى نماذج قوية، بل يحتاج أيضًا إلى مصادر بيانات شفافة وآليات توزيع قيمة عادلة.
مع دخول الذكاء الاصطناعي إلى المزيد من السيناريوهات الواقعية، ستستمر أهمية حصول المساهمين في البيانات على حوافز معقولة، وقابلية التحقق من مخرجات النماذج، وإمكانية تتبع عملية اتخاذ القرار في الارتفاع.
وهذا هو أحد الأسباب التي تجعلني أرى $OPEN منطق القيمة على المدى الطويل.
الذكاء يخلق القيمة، والإسناد يسجل القيمة، والثقة في النهاية ترسخ القيمة.
#OpenLedger
#OPEN
إذا كانت الإجابات التي يقدمها الذكاء الاصطناعي خاطئة، كيف يمكننا تتبع مصدرها؟
في المستقبل، سيشارك الذكاء الاصطناعي في التحليل المالي، اتخاذ القرارات التجارية، إنشاء المحتوى، وحتى تقييم المخاطر. النماذج أصبحت أقوى، لكن "التحقق" أصبح القوة التنافسية الجديدة.
وهذا هو السبب في أنني أتابع @OpenLedger باستمرار.
OpenLedger لا تبني مجرد شبكة بنية تحتية للذكاء الاصطناعي، بل تقوم بإنشاء نظام لإسناد البيانات يمكن التحقق منه. كل استدعاء للنموذج، كل مساهمة بيانات، كل توزيع للقيمة، يمكن تسجيله والتحقق منه من خلال آلية على السلسلة.
ربما تكون هذه السجلات غير ملحوظة في العادة، ولكن عندما تحتاج الشركات إلى إثبات أن مصدر البيانات متوافق، وتحتاج الهيئات التنظيمية لمراجعة عملية اتخاذ قرارات النموذج، أو عندما يرغب المستخدمون في فهم أساس مخرجات الذكاء الاصطناعي، ستصبح القدرة على الإسناد على السلسلة قدرة أساسية لا يمكن الاستغناء عنها.
تسعى العديد من المشاريع إلى تحقيق ذكاء اصطناعي أكثر ذكاءً، بينما تساعد OpenLedger الذكاء الاصطناعي على أن يصبح أكثر موثوقية.
أعتقد أن النظام البيئي الحقيقي القيم للذكاء الاصطناعي في المستقبل لا يحتاج فقط إلى نماذج قوية، بل يحتاج أيضًا إلى مصادر بيانات شفافة وآليات توزيع قيمة عادلة.
مع دخول الذكاء الاصطناعي إلى المزيد من السيناريوهات الواقعية، ستستمر أهمية حصول المساهمين في البيانات على حوافز معقولة، وقابلية التحقق من مخرجات النماذج، وإمكانية تتبع عملية اتخاذ القرار في الارتفاع.
وهذا هو أحد الأسباب التي تجعلني أرى $OPEN منطق القيمة على المدى الطويل.
الذكاء يخلق القيمة، والإسناد يسجل القيمة، والثقة في النهاية ترسخ القيمة.
#OpenLedger
#OPEN
