منذ بضعة أيام، كنت أقرأ مقالًا عن أمن برمجيات المصدر المفتوح. إحدى النقاط علقت في ذهني. عندما يعتمد آلاف المطورين على نفس قطعة الكود، تكون أكبر ميزة واضحة: لا أحد يحتاج إلى إعادة اختراع العجلة. لكن إذا كان ذلك الكود المشترك يخفي ثغرة لم ينتبه إليها أحد بعد، فإن المشكلة لا تبقى معزولة. بل تنتشر إلى الجميع الذين يستخدمونه.
هذا جعلني أفكر في @NewtonProtocol بطريقة مختلفة.
تركّز معظم المناقشات حول اقتصاد السياسات الخاص بها على السرعة والكفاءة، وهذا أمر مفهوم. إذا كانت هناك سياسة موثوقة موجودة بالفعل، فلا يحتاج المطورون إلى كتابة المنطق نفسه من الصفر. فهذا يوفر الوقت، ويقلل التكاليف، ويساعد أنظمة الذكاء الاصطناعي على أن تصبح أكثر اتساقًا.
لكن ظهرت لي تساؤل آخر.
ماذا يحدث عندما يبدأ آلاف وكلاء الذكاء الاصطناعي بالاعتماد على السياسة نفسها تمامًا؟
ربما لا يحدث شيء خاطئ. لكن إذا كانت تلك السياسة تحتوي على خلل لم يتم اكتشافه بعد، فلن تظل المشكلة محصورة في مستخدم واحد أو تطبيق واحد. بل قد تؤثر في نظام بيئي كامل في الوقت نفسه. لقد رأينا مواقف مشابهة من قبل في عالم البرمجيات، حيث أدت ثغرة واحدة في مكتبة تُستخدم على نطاق واسع إلى التأثير في عدد لا يحصى من المشاريع.
بالنسبة إليّ، فإن النقاش الحقيقي ليس حول منع نسخ السياسات. إذا كان على كل مطور أن يخلق كل شيء من الصفر، فستفقد فكرة اقتصاد السياسات قيمتها الكبيرة.
السؤال الأهم هو ما إذا كانت الشبكة يمكنها التعرف على اللحظة التي تصبح فيها السياسة قد انتشرت إلى درجة واسعة لدرجة أنها تبدأ في تمثيل تركيز للمخاطر.
ولهذا لا أعتقد أنه ينبغي الحكم على $NEWT فقط بناءً على عدد السياسات الموجودة على الشبكة. المقياس الأفضل هو ما إذا كان البروتوكول قادرًا على تحديد المخاطر النظامية ومراقبتها عندما يعتمد عدد كبير جدًا من وكلاء الذكاء الاصطناعي على السياسة نفسها.
وقد يتبيّن أن ذلك من الصفات التي تميّز اقتصاد السياسات القابل للتوسع عن اقتصاد السياسات المرن.#Newt
$ESPORTS
$TAG
هذا جعلني أفكر في @NewtonProtocol بطريقة مختلفة.
تركّز معظم المناقشات حول اقتصاد السياسات الخاص بها على السرعة والكفاءة، وهذا أمر مفهوم. إذا كانت هناك سياسة موثوقة موجودة بالفعل، فلا يحتاج المطورون إلى كتابة المنطق نفسه من الصفر. فهذا يوفر الوقت، ويقلل التكاليف، ويساعد أنظمة الذكاء الاصطناعي على أن تصبح أكثر اتساقًا.
لكن ظهرت لي تساؤل آخر.
ماذا يحدث عندما يبدأ آلاف وكلاء الذكاء الاصطناعي بالاعتماد على السياسة نفسها تمامًا؟
ربما لا يحدث شيء خاطئ. لكن إذا كانت تلك السياسة تحتوي على خلل لم يتم اكتشافه بعد، فلن تظل المشكلة محصورة في مستخدم واحد أو تطبيق واحد. بل قد تؤثر في نظام بيئي كامل في الوقت نفسه. لقد رأينا مواقف مشابهة من قبل في عالم البرمجيات، حيث أدت ثغرة واحدة في مكتبة تُستخدم على نطاق واسع إلى التأثير في عدد لا يحصى من المشاريع.
بالنسبة إليّ، فإن النقاش الحقيقي ليس حول منع نسخ السياسات. إذا كان على كل مطور أن يخلق كل شيء من الصفر، فستفقد فكرة اقتصاد السياسات قيمتها الكبيرة.
السؤال الأهم هو ما إذا كانت الشبكة يمكنها التعرف على اللحظة التي تصبح فيها السياسة قد انتشرت إلى درجة واسعة لدرجة أنها تبدأ في تمثيل تركيز للمخاطر.
ولهذا لا أعتقد أنه ينبغي الحكم على $NEWT فقط بناءً على عدد السياسات الموجودة على الشبكة. المقياس الأفضل هو ما إذا كان البروتوكول قادرًا على تحديد المخاطر النظامية ومراقبتها عندما يعتمد عدد كبير جدًا من وكلاء الذكاء الاصطناعي على السياسة نفسها.
وقد يتبيّن أن ذلك من الصفات التي تميّز اقتصاد السياسات القابل للتوسع عن اقتصاد السياسات المرن.#Newt
$ESPORTS
$TAG
