من الأمور التي أعود إليها باستمرار عند التفكير في الذكاء الاصطناعي والتمويل اللامركزي (DeFi) مدى اعتمادنا على بيانات نادرًا ما تتاح لنا فرصة التشكيك فيها.
قد يتخذ وكيل ذكاء اصطناعي قرارًا ماليًا استنادًا إلى مجموعة بيانات. وقد يعتمد أصل مُرمَّز على تطابق السجلات خارج السلسلة مع ما يحدث على السلسلة. وقد يحسب بروتوكول إقراض ضمانات شخص ما باستخدام معلومات جُمعت من مصادر متعددة. لكن من يتحقق من أن الأرقام التي تستند إليها هذه القرارات صحيحة فعلًا؟
هنا لفت انتباهي مشروع Space and Time (SXT).
تثير منهجية «إثبات SQL» التي يتبعها اهتمامي، لأنها لا تكتفي بإرجاع نتيجة استعلام وتطلب من الجميع الوثوق بها. بل تنشئ إثباتًا عديم المعرفة يتيح التحقق من النتيجة ومن العملية الحسابية التي أفضت إليها. وتُنفَّذ العمليات المكثفة خارج السلسلة، بينما يستطيع عقد ذكي التحقق من الإثبات دون الحاجة إلى معالجة مجموعة البيانات كاملة بنفسه.
أفهم سبب أهمية ذلك. فعملاء الذكاء الاصطناعي يحتاجون إلى ما هو أكثر من المعلومات؛ إنهم بحاجة إلى مدخلات يمكنهم التحقق منها. وتحتاج الأصول المُرمَّزة إلى صلة موثوقة بين السجلات في العالم الحقيقي والأنشطة على السلسلة. كما يمكن لبروتوكولات التمويل اللامركزي الاستفادة من البيانات التاريخية لاتخاذ قرارات أفضل استنادًا إلى المعلومات بشأن الإقراض والضمانات والمخاطر.
لكن ثمة أمرًا لا ينبغي إغفاله: إثبات إجراء عملية حسابية على نحو صحيح لا يجعل المعلومات الأصلية صحيحة تلقائيًا. فما زالت كيفية إدخال البيانات إلى النظام ومصدرها أمرين مهمين.
هذا هو الجانب الذي يثير اهتمامي أكثر في استكشافه مع Space and Time. فالمسألة لا تقتصر على إمكانية التحقق من البيانات، بل تتعلق أيضًا بمدى ما يمكن أن يصل إليه هذا التحقق عندما تبدأ التطبيقات المالية الحقيقية بالاعتماد عليه.
#sxt $SXT @SpaceandTime
قد يتخذ وكيل ذكاء اصطناعي قرارًا ماليًا استنادًا إلى مجموعة بيانات. وقد يعتمد أصل مُرمَّز على تطابق السجلات خارج السلسلة مع ما يحدث على السلسلة. وقد يحسب بروتوكول إقراض ضمانات شخص ما باستخدام معلومات جُمعت من مصادر متعددة. لكن من يتحقق من أن الأرقام التي تستند إليها هذه القرارات صحيحة فعلًا؟
هنا لفت انتباهي مشروع Space and Time (SXT).
تثير منهجية «إثبات SQL» التي يتبعها اهتمامي، لأنها لا تكتفي بإرجاع نتيجة استعلام وتطلب من الجميع الوثوق بها. بل تنشئ إثباتًا عديم المعرفة يتيح التحقق من النتيجة ومن العملية الحسابية التي أفضت إليها. وتُنفَّذ العمليات المكثفة خارج السلسلة، بينما يستطيع عقد ذكي التحقق من الإثبات دون الحاجة إلى معالجة مجموعة البيانات كاملة بنفسه.
أفهم سبب أهمية ذلك. فعملاء الذكاء الاصطناعي يحتاجون إلى ما هو أكثر من المعلومات؛ إنهم بحاجة إلى مدخلات يمكنهم التحقق منها. وتحتاج الأصول المُرمَّزة إلى صلة موثوقة بين السجلات في العالم الحقيقي والأنشطة على السلسلة. كما يمكن لبروتوكولات التمويل اللامركزي الاستفادة من البيانات التاريخية لاتخاذ قرارات أفضل استنادًا إلى المعلومات بشأن الإقراض والضمانات والمخاطر.
لكن ثمة أمرًا لا ينبغي إغفاله: إثبات إجراء عملية حسابية على نحو صحيح لا يجعل المعلومات الأصلية صحيحة تلقائيًا. فما زالت كيفية إدخال البيانات إلى النظام ومصدرها أمرين مهمين.
هذا هو الجانب الذي يثير اهتمامي أكثر في استكشافه مع Space and Time. فالمسألة لا تقتصر على إمكانية التحقق من البيانات، بل تتعلق أيضًا بمدى ما يمكن أن يصل إليه هذا التحقق عندما تبدأ التطبيقات المالية الحقيقية بالاعتماد عليه.
#sxt $SXT @SpaceandTime
