النقطة الأساسية هنا هي أن Space and Time لا تكتفي بتوفير البيانات للتطبيقات، بل تجعل هذه البيانات قابلة للتحقق. وهذا مهم بشكل خاص عندما تحتاج وكلاء الذكاء الاصطناعي والأصول المُرمَّزة وبروتوكولات التمويل اللامركزي إلى اتخاذ قرارات استنادًا إلى معلومات يمكن الوثوق بها فعلًا.
أعتقد أن إحدى أكبر مشكلات الذكاء الاصطناعي والتمويل اللامركزي ليست الوصول إلى البيانات، بل معرفة ما إذا كان يمكن الوثوق بهذه البيانات فعلًا.
يمكن لوكيل ذكاء اصطناعي تحليل ملايين السجلات، ومع ذلك اتخاذ قرار سيئ للغاية إذا كانت المعلومات التي يستند إليها جوابه غير صحيحة. وينطبق الأمر نفسه على التمويل اللامركزي. فلا يمكن لبروتوكول إقراض يحسب قيمة الضمانات، أو لأصل مُرمَّز يتحقق من الاحتياطيات، أن يعتمد ببساطة على أرقام واردة من قاعدة بيانات ويأمل أن تكون دقيقة.
وهنا تثير Space and Time اهتمامي.
تتيح تقنية Proof of SQL للتطبيقات الاستعلام عن مجموعات بيانات ضخمة، والحصول على إثبات تشفيري يؤكد صحة كلٍّ من البيانات الأساسية والحسابات.
وهذا يربط بين ثلاثة مجالات مهمة.
في مجال الذكاء الاصطناعي، تتيح هذه التقنية للوكلاء الوصول إلى معلومات قابلة للتحقق قبل اتخاذ القرارات. وفي مجال الترميز، تساعد على ربط بيانات الأصول في العالم الحقيقي بالتحقق على السلسلة. أما في التمويل اللامركزي، فيمكن للعقود الذكية استخدام بيانات النشاط السابق والبيانات المالية من دون الوثوق العمياني بقاعدة بيانات خارجية.
أكثر ما يعجبني هو أن Space and Time لا تكتفي بإتاحة مزيد من البيانات، بل تجعل النتائج قابلة للإثبات.
فمع انتقال مزيد من الأنشطة المالية إلى السلسلة وبدء الذكاء الاصطناعي باتخاذ قرارات مستقلة، لن يعود الوثوق بالمخرجات كافيًا. سنحتاج إلى إثبات يدعمها.
هذه هي طبقة البنية التحتية التي أعتقد أنها تستحق مزيدًا من الاهتمام.
@SpaceandTime $SXT
#sxt $SXT
أعتقد أن إحدى أكبر مشكلات الذكاء الاصطناعي والتمويل اللامركزي ليست الوصول إلى البيانات، بل معرفة ما إذا كان يمكن الوثوق بهذه البيانات فعلًا.
يمكن لوكيل ذكاء اصطناعي تحليل ملايين السجلات، ومع ذلك اتخاذ قرار سيئ للغاية إذا كانت المعلومات التي يستند إليها جوابه غير صحيحة. وينطبق الأمر نفسه على التمويل اللامركزي. فلا يمكن لبروتوكول إقراض يحسب قيمة الضمانات، أو لأصل مُرمَّز يتحقق من الاحتياطيات، أن يعتمد ببساطة على أرقام واردة من قاعدة بيانات ويأمل أن تكون دقيقة.
وهنا تثير Space and Time اهتمامي.
تتيح تقنية Proof of SQL للتطبيقات الاستعلام عن مجموعات بيانات ضخمة، والحصول على إثبات تشفيري يؤكد صحة كلٍّ من البيانات الأساسية والحسابات.
وهذا يربط بين ثلاثة مجالات مهمة.
في مجال الذكاء الاصطناعي، تتيح هذه التقنية للوكلاء الوصول إلى معلومات قابلة للتحقق قبل اتخاذ القرارات. وفي مجال الترميز، تساعد على ربط بيانات الأصول في العالم الحقيقي بالتحقق على السلسلة. أما في التمويل اللامركزي، فيمكن للعقود الذكية استخدام بيانات النشاط السابق والبيانات المالية من دون الوثوق العمياني بقاعدة بيانات خارجية.
أكثر ما يعجبني هو أن Space and Time لا تكتفي بإتاحة مزيد من البيانات، بل تجعل النتائج قابلة للإثبات.
فمع انتقال مزيد من الأنشطة المالية إلى السلسلة وبدء الذكاء الاصطناعي باتخاذ قرارات مستقلة، لن يعود الوثوق بالمخرجات كافيًا. سنحتاج إلى إثبات يدعمها.
هذه هي طبقة البنية التحتية التي أعتقد أنها تستحق مزيدًا من الاهتمام.
@SpaceandTime $SXT
#sxt $SXT
