مؤخراً كنت أتكلم مع صديق يعمل في الخوارزميات، وقال لي جملة جعلتني أتحير لفترة، النماذج الحالية للذكاء الاصطناعي مليئة بالبضائع المستعملة. ماذا يعني ذلك؟ النماذج الكبيرة في السوق اليوم، بيانات التدريب الخاصة بها جاءت من الإنترنت بشكل غير مباشر، بعضها من منتديات، وبعضها من حسابات تسويقية، وأخرى ببساطة تم إنشاؤها بواسطة ذكاء اصطناعي آخر. كما قال صديقي، أنت تعلم الذكاء الاصطناعي أن يأكل الخبز الذي مضغه الآخرون. فهل يمكن أن تكون المخرجات غير هراء؟
القضية التي وقع فيها ذلك المحامي في 2024 بسبب الذكاء الاصطناعي ليست سوى قمة الجليد. الشيء المرعب حقاً هو أنك لا تعرف أي جملة من الكلمات التي يقولها الذكاء الاصطناعي موثوقة، وأي جملة هو من تأليفه.
لذا، عندما أنظر إلى مسار الذكاء الاصطناعي، فإن أكثر ما يهمني ليس من لديه نموذج بنتائج عالية، بل من يحل المشكلة الحقيقية حول ما إذا كان هذا الشيء موثوق بالفعل.
@OpenLedger هذا المشروع يتعامل مع هذه النقطة الحرجة. لقد أنشأ نظاماً لإثبات الملكية، حيث يتم وضع علامة على مصدر كل بيانات، وإذا استخدم الذكاء الاصطناعي ذلك، ستحصل على مكافأة بـ $OPEN توكن. من الناحية التقنية، أنشأ إطار عمل OpenLoRA، حيث يمكن تشغيل عدد كبير من النماذج باستخدام GPU واحد، مما قلل من العقبات بشكل كبير. القاعدة الأساسية تستخدم هيكل EigenDA المزدوج، بالإضافة إلى التحقق من العينة العشوائية، وليس كل بيانات يتم فحصها بدقة، بل يتم أخذ عينات وعندما يتم العثور على خطأ يتم فرض عقوبة. يبدو المنطق واضحاً.
بالطبع هناك مخاطر. كلما زادت الحوافز، زاد عدد الأشخاص الذين يحاولون استغلال الثغرات، يجب الانتباه إلى البيانات الرديئة وهجمات الحسابات المزيفة.
كوني تاجر قديم، سأراقب أولاً. يحتاج الذكاء الاصطناعي إلى حقائق موثوقة، هذا المسار يستحق المتابعة، لكن قبل الدخول يجب التأكد مما إذا كان نظام التحقق الخاص بهم يمكنه الصمود في بيئة حقيقية. #OpenLedger
القضية التي وقع فيها ذلك المحامي في 2024 بسبب الذكاء الاصطناعي ليست سوى قمة الجليد. الشيء المرعب حقاً هو أنك لا تعرف أي جملة من الكلمات التي يقولها الذكاء الاصطناعي موثوقة، وأي جملة هو من تأليفه.
لذا، عندما أنظر إلى مسار الذكاء الاصطناعي، فإن أكثر ما يهمني ليس من لديه نموذج بنتائج عالية، بل من يحل المشكلة الحقيقية حول ما إذا كان هذا الشيء موثوق بالفعل.
@OpenLedger هذا المشروع يتعامل مع هذه النقطة الحرجة. لقد أنشأ نظاماً لإثبات الملكية، حيث يتم وضع علامة على مصدر كل بيانات، وإذا استخدم الذكاء الاصطناعي ذلك، ستحصل على مكافأة بـ $OPEN توكن. من الناحية التقنية، أنشأ إطار عمل OpenLoRA، حيث يمكن تشغيل عدد كبير من النماذج باستخدام GPU واحد، مما قلل من العقبات بشكل كبير. القاعدة الأساسية تستخدم هيكل EigenDA المزدوج، بالإضافة إلى التحقق من العينة العشوائية، وليس كل بيانات يتم فحصها بدقة، بل يتم أخذ عينات وعندما يتم العثور على خطأ يتم فرض عقوبة. يبدو المنطق واضحاً.
بالطبع هناك مخاطر. كلما زادت الحوافز، زاد عدد الأشخاص الذين يحاولون استغلال الثغرات، يجب الانتباه إلى البيانات الرديئة وهجمات الحسابات المزيفة.
كوني تاجر قديم، سأراقب أولاً. يحتاج الذكاء الاصطناعي إلى حقائق موثوقة، هذا المسار يستحق المتابعة، لكن قبل الدخول يجب التأكد مما إذا كان نظام التحقق الخاص بهم يمكنه الصمود في بيئة حقيقية. #OpenLedger