OpenGradient (OPG) هي شبكة لامركزية للبنية التحتية تم إنشاؤها لاستضافة نماذج الذكاء الاصطناعي وتشغيلها والتحقق منها مباشرةً على البلوك تشين. يجمع المشروع بين تقنيات التشفير وWeb3 مع الذكاء الاصطناعي، مما يلغي الحاجة إلى الاعتماد على عمالقة تقنيين مركزيين.
إليك نظرة تفصيلية حول كيفية عمل OpenGradient والمشكلات التي يحلها.
💡 المشكلة: الصندوق الأسود للذكاء الاصطناعي المركزي
تعمل الأنظمة التقليدية للذكاء الاصطناعي (التي تدار من قبل شركات تقنية عملاقة) بشكل مركزي. لا يملك المستخدمون رؤية لما تتم معالجته من بياناتهم، ولا توجد لديهم أي ضمانات بأن النموذج المعني قد أنشأ النتيجة بشكل موثوق وغير مُعدّل. في عالم التمويل المبني على البلوك تشين (DeFi) والعقود الذكية، فإن انعدام قابلية التحقق من عمليات الذكاء الاصطناعي يمنع تنفيذها بأمان على نطاق واسع.
🛠️ الحل: كيف يعمل OpenGradient؟
يُنشئ OpenGradient بيئة blockchain أصلية خاصة بالذكاء الاصطناعي (AI-native blockchain) متوافقة بالكامل مع آلة فيرتشوال Ethereum (EVM). يتيح هذا للمطورين نشر التطبيقات اللامركزية للذكاء الاصطناعي (dApps) بسهولة باستخدام أدوات تطوير معروفة.
أهم عناصر بنية منصة العمل هي:
استدلال يمكن التحقق منه (Verifiable Inference): كل طلب يُرسل إلى الذكاء الاصطناعي ويتم تنفيذه بواسطة شبكة من العُقَد (nodes) يتم التحقق منه تشفيريًا، من ضمن ذلك عبر أدلة المعرفة الصفرية (zkML). وهذا يمنح الثقة بأن النموذج المعين ولّد النتيجة الصحيحة للمدخلات المقدمة.
تقسيم المهام بشكل غير متزامن: للحفاظ على سلاسة وسرعة حلول Web2 المعروفة، يقوم OpenGradient بفصل وقت توليد الإجابات عن التحقق منها على blockchain. يحصل المستخدم فورًا على النتيجة من عُقدة الاستدلال، بينما تتم معالجة الدليل التشفيري لصحة الإخراج واعتماده في الخلفية بواسطة مُصدِّقي الشبكة.
سيادة البيانات (User-Owned Intelligence): يمتلك المستخدمون "خزائن ذاكرة" مشفّرة (memory vaults)، ما يعني أن تطبيقات ووكلاء الذكاء الاصطناعي يمكنهم التعلم اعتمادًا على سياق المستخدم، لكنهم لا يستحوذون على بياناته كملكية لهم.
🪙 توكينوميكا منظومة (OPG)
قلب الشبكة هو توكن OPG، مُنفّذ كتوكِن أصلي للاستخدام وإدارة الحوكمة (governance) ضمن شبكة Base من بين أمور أخرى، مع إمداد إجمالي محدود بـ مليار (1) مليار قطعة. يؤدي هذا التوكن ثلاث وظائف رئيسية:
رسوم القدرة الحاسوبية: تُستخدم للدفع مقابل تشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي وتوليد الاستدلالات.
مكافآت للعُقَد: مكافأة مشغلي الآلات التي توفر القدرة الحاسوبية (عُقَد الاستدلال) وكذلك المُصدِّقين (validators).
الإدارة: التصويت على الاتجاه التالي لتطوير البروتوكول.
المركز الرسمي للمشروع (Model Hub) يوفّر بالفعل إمكانية الوصول إلى أكثر من 2000 نموذج جاهز للذكاء الاصطناعي. حول المشروع يتم تطوير أدوات وتطبيقات مخصصة مثل BitQuant وMemSync وTwin.fun، والتي تساعد على الحفاظ على استمرارية ذاكرة وكلاء الذكاء الاصطناعي بين التطبيقات المختلفة.
📌 الملخص: يمثل OpenGradient اتجاهاً قوياً في قطاع "DeAI" (الذكاء الاصطناعي اللامركزي). ومن خلال توفير أدلة تشفيرية لصحة الحسابات وحماية خصوصية المستخدمين، يضع هذا المشروع الأساس لأنظمة ذكاء اصطناعي آمنة ومستقلة، وغير خاضعة للاعتماد على الشركات.#BinanceSquare #OpenGradient #AI #Web3
