عندما تبدأ البيانات بتحديد الإجراءات على السلسلة، مَن يثبت صحة احتسابها؟
ينشئ الذكاء الاصطناعي تقريرًا عن المخاطر، وتعرض الأصول المُرمّزة مجموعة من أرقام الاحتياطيات، ويحدد بروتوكول DeFi متطلبات الضمان بناءً على سجل المستخدم.
لا تخلو هذه السيناريوهات الثلاثة من سؤال واحد: كيف حُسبت الأرقام التي يتلقاها التطبيق؟ وهل يستطيع الطرف المتلقي التحقق منها؟
وهذا مدخل لفهم Space and Time: فهي توفر دعمًا للبيانات قابلًا للتحقق (verifiable data) في مجالات الذكاء الاصطناعي وترميز الأصول وDeFi.
يمكن فهم ذلك على النحو التالي: إرفاق نتيجة الاستعلام بإثبات حسابي يمكن فحصه.
وتتمثل تقنيتها الأساسية، Proof of SQL، في الجمع بين استعلامات قواعد البيانات وإثباتات المعرفة الصفرية.
بالنسبة إلى استعلامات SQL المدعومة، يعيد النظام النتائج والإثباتات، ليتمكن الطرف المتلقي من التحقق من صحة الحساب ومن أن النتائج تطابق مجموعة البيانات التي تم الالتزام بها، دون الحاجة إلى إعادة تنفيذ الحساب بالكامل بنفسه.
أين يمكن استخدام هذه الإمكانية عمليًا؟
① الذكاء الاصطناعي: جعل حسابات البيانات قابلة للتدقيق
② ترميز الأصول: ربط السجلات خارج السلسلة بالأنشطة على السلسلة
③ DeFi: إدخال السلوك السابق ضمن أسس تقييم المخاطر
عند الربط بين هذه السيناريوهات الثلاثة، تتضح فائدة الشبكة: تنظيم البيانات في سجلات قابلة للاستعلام، وإجراء الحسابات، وإنشاء الإثباتات، ثم تسليم النتائج إلى التطبيقات أو العقود الذكية لاستخدامها.
وهناك حدّ ينبغي توضيحه: إثبات صحة الحساب لا يثبت تلقائيًا أن البيانات المصدرية تعكس الحقيقة في العالم الواقعي، ولا يغني عن تقييم النماذج أو تدقيق الأصول أو إدارة المخاطر.
ما يجعلني مهتمًا بـ Space and Time هو أنها تحول «التحقق من النتائج» إلى إمكانية يمكن للتطبيقات الاستفادة منها. ومع تولّي الذكاء الاصطناعي والعقود الذكية مزيدًا من العمليات الآلية، ستصبح هذه الإمكانية جزءًا من بنية البيانات التحتية التي تستحق التقييم الجاد.
#SpaceandTime #SXT #VerifiableData
ينطوي شراء $SXT على مخاطر. ننصحك بإجراء أبحاثك بنفسك (DYOR) واستشارة المختصين قبل شراء SXT أو أي عملة مشفرة أخرى.
ينشئ الذكاء الاصطناعي تقريرًا عن المخاطر، وتعرض الأصول المُرمّزة مجموعة من أرقام الاحتياطيات، ويحدد بروتوكول DeFi متطلبات الضمان بناءً على سجل المستخدم.
لا تخلو هذه السيناريوهات الثلاثة من سؤال واحد: كيف حُسبت الأرقام التي يتلقاها التطبيق؟ وهل يستطيع الطرف المتلقي التحقق منها؟
وهذا مدخل لفهم Space and Time: فهي توفر دعمًا للبيانات قابلًا للتحقق (verifiable data) في مجالات الذكاء الاصطناعي وترميز الأصول وDeFi.
يمكن فهم ذلك على النحو التالي: إرفاق نتيجة الاستعلام بإثبات حسابي يمكن فحصه.
وتتمثل تقنيتها الأساسية، Proof of SQL، في الجمع بين استعلامات قواعد البيانات وإثباتات المعرفة الصفرية.
بالنسبة إلى استعلامات SQL المدعومة، يعيد النظام النتائج والإثباتات، ليتمكن الطرف المتلقي من التحقق من صحة الحساب ومن أن النتائج تطابق مجموعة البيانات التي تم الالتزام بها، دون الحاجة إلى إعادة تنفيذ الحساب بالكامل بنفسه.
أين يمكن استخدام هذه الإمكانية عمليًا؟
① الذكاء الاصطناعي: جعل حسابات البيانات قابلة للتدقيق
② ترميز الأصول: ربط السجلات خارج السلسلة بالأنشطة على السلسلة
③ DeFi: إدخال السلوك السابق ضمن أسس تقييم المخاطر
عند الربط بين هذه السيناريوهات الثلاثة، تتضح فائدة الشبكة: تنظيم البيانات في سجلات قابلة للاستعلام، وإجراء الحسابات، وإنشاء الإثباتات، ثم تسليم النتائج إلى التطبيقات أو العقود الذكية لاستخدامها.
وهناك حدّ ينبغي توضيحه: إثبات صحة الحساب لا يثبت تلقائيًا أن البيانات المصدرية تعكس الحقيقة في العالم الواقعي، ولا يغني عن تقييم النماذج أو تدقيق الأصول أو إدارة المخاطر.
ما يجعلني مهتمًا بـ Space and Time هو أنها تحول «التحقق من النتائج» إلى إمكانية يمكن للتطبيقات الاستفادة منها. ومع تولّي الذكاء الاصطناعي والعقود الذكية مزيدًا من العمليات الآلية، ستصبح هذه الإمكانية جزءًا من بنية البيانات التحتية التي تستحق التقييم الجاد.
#SpaceandTime #SXT #VerifiableData
ينطوي شراء $SXT على مخاطر. ننصحك بإجراء أبحاثك بنفسك (DYOR) واستشارة المختصين قبل شراء SXT أو أي عملة مشفرة أخرى.
