يمكن للذكاء الاصطناعي تقديم إجابة في ثوانٍ. لكن كيف نعرف أن البيانات التي تستند إليها هذه الإجابة صحيحة فعلًا؟
أعتقد أن هذه مشكلة يجب على Web3 أن يأخذها على محمل الجد.
تخيّل وكيلًا للذكاء الاصطناعي يدير قرارات مالية، أو بروتوكولًا للتمويل اللامركزي يتحقق من بيانات الأصول. إذا تعذّر التحقق من المعلومات الأساسية، فقد يتخذ النظام، حتى لو كان الأذكى، القرار الخاطئ.
وهنا تبرز أهمية @SpaceandTime .
تتيح تقنية Proof of SQL الخاصة بها التحقق من نتائج استعلامات قواعد البيانات باستخدام براهين المعرفة الصفرية، بدلًا من مطالبة المستخدمين بمجرد الوثوق بقاعدة البيانات.
أرى إمكانات واعدة هنا في وكلاء الذكاء الاصطناعي والتمويل اللامركزي والأصول الحقيقية المُرمّزة.
لكن الاختبار الحقيقي سيكون مدى انتشار استخدامها: هل سيستخدم المطورون البيانات القابلة للتحقق فعلًا في التطبيقات التي يعتمد عليها الناس؟
هذا ما سأتابعه مع Space and Time.
#sxt $SXT
أعتقد أن هذه مشكلة يجب على Web3 أن يأخذها على محمل الجد.
تخيّل وكيلًا للذكاء الاصطناعي يدير قرارات مالية، أو بروتوكولًا للتمويل اللامركزي يتحقق من بيانات الأصول. إذا تعذّر التحقق من المعلومات الأساسية، فقد يتخذ النظام، حتى لو كان الأذكى، القرار الخاطئ.
وهنا تبرز أهمية @SpaceandTime .
تتيح تقنية Proof of SQL الخاصة بها التحقق من نتائج استعلامات قواعد البيانات باستخدام براهين المعرفة الصفرية، بدلًا من مطالبة المستخدمين بمجرد الوثوق بقاعدة البيانات.
أرى إمكانات واعدة هنا في وكلاء الذكاء الاصطناعي والتمويل اللامركزي والأصول الحقيقية المُرمّزة.
لكن الاختبار الحقيقي سيكون مدى انتشار استخدامها: هل سيستخدم المطورون البيانات القابلة للتحقق فعلًا في التطبيقات التي يعتمد عليها الناس؟
هذا ما سأتابعه مع Space and Time.
#sxt $SXT
