الذكاء الاصطناعي لا يحتاج إلى البيانات فحسب، بل يحتاج إلى بيانات قابلة للتحقق.
أمعنت النظر مؤخرًا في سبيس أند تايم، وأعتقد أن فرصتها الأبرز تكمن في حل مشكلة تربط بين ثلاثة أسواق مختلفة: الذكاء الاصطناعي، وترميز الأصول، والتمويل اللامركزي.
تعتمد الأسواق الثلاثة على البيانات، لكن تلقي البيانات والتحقق منها أمران مختلفان.
قد يتلقى وكيل ذكاء اصطناعي معلومات مالية من قاعدة بيانات. وقد تحسب منصة للأصول المُرمّزة احتياطياتها. وقد يقيّم بروتوكول للتمويل اللامركزي الضمانات عبر شبكات متعددة.
لكن كيف تعرف هذه التطبيقات أن الحسابات التي تستند إليها النتائج صحيحة؟
هنا تبرز أهمية «Proof of SQL» من سبيس أند تايم.
تتيح هذه التقنية تنفيذ استعلامات SQL على مجموعات بيانات ملتزم بها تشفيريًا، مع برهان عدم معرفة يتيح التحقق من صحة العمليات الحسابية.
وهذا يفتح آفاقًا مثيرة للاهتمام:
الذكاء الاصطناعي: يمكن للوكلاء التحقق من حسابات البيانات قبل استخدامها في القرارات المؤتمتة.
ترميز الأصول: يمكن للتطبيقات التحقق من حسابات الاحتياطيات وأرصدة المستثمرين والسجلات المالية.
التمويل اللامركزي: يمكن لبروتوكولات الإقراض التحقق من الحسابات المعقدة للضمانات والسيولة والعمليات العابرة للسلاسل.
وثمة تفصيل تقني بالغ الأهمية: تتحقق «Proof of SQL» من العمليات الحسابية بالاستناد إلى بيانات ملتزم بها. لكنها لا تثبت تلقائيًا أن مصدر البيانات الأصلي يقول الحقيقة.
هذا التمييز يجعل التقنية أكثر إثارة للاهتمام بالنسبة إليّ، لأنه يحدد بدقة المشكلة التي تحلها SXT.
أعتقد أن الفرصة الأكبر لا تكمن في جمع المزيد من بيانات البلوك تشين فحسب، بل في بناء بنية تحتية تتيح للتطبيقات استخدام بيانات معقدة من دون الثقة العمياء بالجهة التي تجري الحسابات.
وسيكون الاختبار الحقيقي هو مدى إقبال المطورين عليها، وأعباء العمل المدفوعة على الشبكة، والطلب المستدام على SXT.
هل ستصبح البيانات القابلة للتحقق بنية تحتية أساسية للجيل القادم من الذكاء الاصطناعي والتمويل؟
#SXT $SXT @SpaceandTime #sxt
أمعنت النظر مؤخرًا في سبيس أند تايم، وأعتقد أن فرصتها الأبرز تكمن في حل مشكلة تربط بين ثلاثة أسواق مختلفة: الذكاء الاصطناعي، وترميز الأصول، والتمويل اللامركزي.
تعتمد الأسواق الثلاثة على البيانات، لكن تلقي البيانات والتحقق منها أمران مختلفان.
قد يتلقى وكيل ذكاء اصطناعي معلومات مالية من قاعدة بيانات. وقد تحسب منصة للأصول المُرمّزة احتياطياتها. وقد يقيّم بروتوكول للتمويل اللامركزي الضمانات عبر شبكات متعددة.
لكن كيف تعرف هذه التطبيقات أن الحسابات التي تستند إليها النتائج صحيحة؟
هنا تبرز أهمية «Proof of SQL» من سبيس أند تايم.
تتيح هذه التقنية تنفيذ استعلامات SQL على مجموعات بيانات ملتزم بها تشفيريًا، مع برهان عدم معرفة يتيح التحقق من صحة العمليات الحسابية.
وهذا يفتح آفاقًا مثيرة للاهتمام:
الذكاء الاصطناعي: يمكن للوكلاء التحقق من حسابات البيانات قبل استخدامها في القرارات المؤتمتة.
ترميز الأصول: يمكن للتطبيقات التحقق من حسابات الاحتياطيات وأرصدة المستثمرين والسجلات المالية.
التمويل اللامركزي: يمكن لبروتوكولات الإقراض التحقق من الحسابات المعقدة للضمانات والسيولة والعمليات العابرة للسلاسل.
وثمة تفصيل تقني بالغ الأهمية: تتحقق «Proof of SQL» من العمليات الحسابية بالاستناد إلى بيانات ملتزم بها. لكنها لا تثبت تلقائيًا أن مصدر البيانات الأصلي يقول الحقيقة.
هذا التمييز يجعل التقنية أكثر إثارة للاهتمام بالنسبة إليّ، لأنه يحدد بدقة المشكلة التي تحلها SXT.
أعتقد أن الفرصة الأكبر لا تكمن في جمع المزيد من بيانات البلوك تشين فحسب، بل في بناء بنية تحتية تتيح للتطبيقات استخدام بيانات معقدة من دون الثقة العمياء بالجهة التي تجري الحسابات.
وسيكون الاختبار الحقيقي هو مدى إقبال المطورين عليها، وأعباء العمل المدفوعة على الشبكة، والطلب المستدام على SXT.
هل ستصبح البيانات القابلة للتحقق بنية تحتية أساسية للجيل القادم من الذكاء الاصطناعي والتمويل؟
#SXT $SXT @SpaceandTime #sxt
