معظم الناس يتحدثون عن نماذج الذكاء الاصطناعي.
قليل جداً منهم يتحدثون عن البيانات التي تدعمها.
بدون بيانات ذات جودة، حتى أكثر أنظمة الذكاء الاصطناعي تقدماً تكافح لتقديم نتائج ذات مغزى. ومع ذلك، فإن الأشخاص والمجتمعات الذين يساهمون في البيانات غالباً ما يتم تجاهلهم.
هذه واحدة من الأسباب التي تجعل @OpenLedger تبرز أمامي.
الرؤية وراء $OPEN ليست فقط حول بناء بنية تحتية للذكاء الاصطناعي، ولكن أيضاً خلق نظام بيئي حيث يمكن للبيانات، والمساهمين، والابتكار العمل معاً في بيئة أكثر شفافية وانفتاحاً.
مع استمرار تطور الذكاء الاصطناعي اللامركزي، يمكن أن تلعب المشاريع التي تتماشى حوافزها بين البناة، والمساهمين، والمستخدمين دوراً مهماً في تشكيل المستقبل.
سباق الذكاء الاصطناعي ليس فقط حول نماذج أكثر ذكاءً. بل هو أيضاً حول إنشاء أنظمة أكثر عدلاً.
$OPEN #OpenLedger #AI #Web3 #DecentralizedAI #HarmanSingh1
قليل جداً منهم يتحدثون عن البيانات التي تدعمها.
بدون بيانات ذات جودة، حتى أكثر أنظمة الذكاء الاصطناعي تقدماً تكافح لتقديم نتائج ذات مغزى. ومع ذلك، فإن الأشخاص والمجتمعات الذين يساهمون في البيانات غالباً ما يتم تجاهلهم.
هذه واحدة من الأسباب التي تجعل @OpenLedger تبرز أمامي.
الرؤية وراء $OPEN ليست فقط حول بناء بنية تحتية للذكاء الاصطناعي، ولكن أيضاً خلق نظام بيئي حيث يمكن للبيانات، والمساهمين، والابتكار العمل معاً في بيئة أكثر شفافية وانفتاحاً.
مع استمرار تطور الذكاء الاصطناعي اللامركزي، يمكن أن تلعب المشاريع التي تتماشى حوافزها بين البناة، والمساهمين، والمستخدمين دوراً مهماً في تشكيل المستقبل.
سباق الذكاء الاصطناعي ليس فقط حول نماذج أكثر ذكاءً. بل هو أيضاً حول إنشاء أنظمة أكثر عدلاً.
$OPEN #OpenLedger #AI #Web3 #DecentralizedAI #HarmanSingh1