الجميع يتحدث عن وكلاء الذكاء الاصطناعي وDePIN هذه الأيام، لكن كمطور في MERN stack وWeb3، تعلمت أن أنظر إلى ما هو أبعد من دورات الضجيج وأركز على البنية التحتية التي تتوسع فعلاً.
العقبة الحقيقية في الذكاء الاصطناعي اللامركزي ليست فقط في قوة الحوسبة - بل في خطوط بيانات وثقة.
معظم نماذج الذكاء الاصطناعي اليوم هي صناديق سوداء. ليس لدينا أي فكرة عن مصدر بيانات التدريب، سواء تم التلاعب بها، أو من يملك حقوق النتائج. عندما تبني تطبيقات على بنية تحتية للبيانات غير موثوقة، ينهار المنتج بالكامل - بغض النظر عن مدى روعة واجهة المستخدم.
هذا بالضبط سبب لفت OpenLedger انتباهي أثناء الاطلاع على لوحة صدارة الحملة.
بدلًا من أن يكون مجرد غلاف ذكاء اصطناعي آخر مُرمَّز، تبني OpenLedger طبقة البنية التحتية الأساسية لاقتصاد الذكاء الاصطناعي اللامركزي:
تحقيق الدخل من البيانات: منح المستخدمين ملكية حقيقية والقدرة على تحقيق الدخل بأمان من أصولهم البيانية الشخصية والمهنية.
أصل النموذج & الوكيل: جعل نماذج الذكاء الاصطناعي والوكلاء قابلة للتحقق على السلسلة، حتى نعرف أخيرًا أصلها وبيانات تدريبها وسلوكها.
الذكاء الاصطناعي المتخصص على البلوك تشين: إنشاء بيئة تتمتع فيها البيانات والنماذج والوكلاء بسيولة حقيقية وحوافز اقتصادية.
من وجهة نظري، هذا يغيّر كل شيء.
تخيل دمج وكلاء الذكاء الاصطناعي في التطبيقات اللامركزية حيث تكون البيانات والنماذج الأساسية شفافة تمامًا وقابلة للتحقق ومتوافقة اقتصاديًا. هكذا تنتقل من ألعاب تجريبية إلى تطبيقات لامركزية حقيقية على نطاق الويب.
بصفتي متداولًا، أراقب دورات السوق.
بصفتي مُنشئًا، أسعى وراء الفائدة الهيكلية.
البروتوكولات التي تُصلح خط أنابيب البيانات إلى النموذج هي التي ستصمد وتسيطر على موجة الصعود القادمة.
OpenLedger (@undefined ) يحل بهدوء إحدى أصعب المشكلات في سردية الذكاء الاصطناعي × الكريبتو. أنا متحمس حقًا لرؤية كيف سيتطور هذا المشروع.
دعونا نناقش ذلك في الردود:
إذا كنت مطورًا أو منشئًا أو مستثمرًا في مجال الذكاء الاصطناعي اللامركزي — ما الذي تعتقد أنه أكبر عنق زجاجة الآن؟
قدرة الحوسبة؟
جودة البيانات & الملكية؟
اعتماد المستخدمين؟
شيء آخر؟
ألقِ أفكارك أدناه. أنا أقرأ ومتحمس لكل التعليقات 💻