#sxt $SXT أصبح الذكاء الاصطناعي أكثر ذكاءً، لكن هل البيانات التي يستخدمها موثوقة؟

مع بدء الذكاء الاصطناعي في تحليل الأصول، وبدء التمويل اللامركزي (DeFi) في معالجة المزيد من الأعمال المالية، باتت قرارات أكثر تعتمد على البيانات. لكن إذا حدث خطأ في حساب البيانات، فكيف يمكننا اكتشافه؟

لفت انتباهي مؤخرًا مشروع @SpaceandTime، الذي يسعى إلى حل هذه المشكلة تحديدًا.

تتيح تقنيته Proof of SQL تقديم إثباتات حسابية قابلة للتحقق لاستعلامات قواعد البيانات. وببساطة، بعد أن يحصل التطبيق على النتيجة، لا يضطر إلى الاكتفاء بالثقة بأن «الإجابة صحيحة»، بل يمكنه أيضًا التحقق من أن الحساب نُفّذ وفقًا للقواعد.

وهذا مهم في عدة مجالات:

🤖 الذكاء الاصطناعي: إضافة طبقة تحقق للبيانات التي تعتمد عليها التحليلات، ما يجعل أسس القرارات أكثر شفافية.

🏠 ترميز الأصول: مساعدة التطبيقات على السلسلة في الاتصال بالبيانات ذات الصلة، وتسهيل التحقق من عملية الاستعلام عن البيانات.

🏦 التمويل اللامركزي (DeFi): تتطلب حالات مثل الإقراض والتصفية استخدام كميات كبيرة من السجلات التاريخية، ويمكن للاستعلامات القابلة للتحقق أن توفر أساسًا أكثر موثوقية لتحليل المخاطر.

وبالطبع، فإن إمكانية التحقق من الحسابات لا تعني بالضرورة أن أحكام الذكاء الاصطناعي صحيحة، ولا تعني أن أسعار الرموز سترتفع. فمن الأفضل تقييم قيمة التقنية وأداء السوق كلٌّ على حدة.

لكنني أرى أن **جعل البيانات قابلة للتتبع والتحقق** سيكون مجالًا يستحق اهتمامًا متزايدًا مع تطور الذكاء الاصطناعي والتمويل على السلسلة.

#SXT $SXT @SpaceandTime