الوجبات السريعة الرئيسية

• في سلسلة المدونات هذه، نلخص النتائج التي توصل إليها فريق البحث لدينا، وندعوك للتعمق أكثر في التقارير الأصلية.

• تستعرض هذه المقالة تقرير Binance Research الأخير الذي يناقش التقاطع بين الذكاء الاصطناعي (AI) والعملات المشفرة.

• حاليًا، يوجد عدد قليل من حالات استخدام الذكاء الاصطناعي في العملات المشفرة، لكننا ما زلنا في المراحل الأولى من التطوير، ولا يزال يتعين علينا اكتشاف المزيد من الإمكانات.

بفضل Binance Research، يمكنك الاستفادة من التحليل على مستوى الصناعة للعمليات التي تشكل Web3. من خلال مشاركة هذه الأفكار، نأمل في تمكين مجتمعنا بأحدث المعرفة من مجال أبحاث العملات المشفرة. للتعمق أكثر، تتوفر التقارير الكاملة على موقع Binance Research.

يُعد كل من الذكاء الاصطناعي والبلوك تشين والعملة المشفرة أمثلة على تقنيات مُعطِّلة. وبذلك، فقد أحدثت كل واحدة منها ثورة في الأنظمة التقليدية وفتحت عوالم جديدة من الإمكانيات التي ما زلنا نحتاج إلى استكشافها.

حاليًا، توجد عدة مجالات يتم فيها دمج الذكاء الاصطناعي مع العملات المشفرة، بما يعزز العمليات القائمة ويضيف العديد من الفوائد. يلعب الذكاء الاصطناعي دورًا داعمًا عادةً في تحسين تجربة المستخدم بشكل عام. ومع ذلك، كما هو الحال مع أي تقنية ناشئة، توجد مزايا ومخاطر يجب الانتباه إليها.

اليوم، سنستكشف تقاطع الذكاء الاصطناعي (AI) مع الأصول الرقمية من خلال دراسة فوائده وتحدياته وأبرز حالات استخدامه حسب القطاع.

نظرة عامة على المنظومة

في حين أن الذكاء الاصطناعي اكتسب شعبية واسعة مؤخرًا مع نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) مثل ChatGPT من OpenAI، كان المطورون يعملون على التقنية الأساسية منذ عقود. ومع ذلك، ما زلنا في المراحل الأولى، ولا بد من بذل المزيد من الجهد لتحقيق تبنٍّ واسع وإطلاق الإمكانات الكاملة للذكاء الاصطناعي. وبشكل محدد، يمكن لتقاطع الذكاء الاصطناعي مع البلوك تشين فتح العديد من الإمكانيات الجديدة.

يتزايد استخدام الذكاء الاصطناعي في قطاع العملات المشفرة بسرعة. ففي الوقت الحالي، يتم توظيف التقنية في العديد من جوانب العملات المشفرة وتلعب عادةً دورًا داعمًا في تحسين تجربة المستخدم الإجمالية.

نظرة عامة على المنظومة

المصدر: Binance Research

بشكل عام، يمكن تقسيم منظومة الذكاء الاصطناعي في العملات المشفرة إلى جزأين: الدفاتر الذكية والخدمات المدعومة بالذكاء الاصطناعي. في هذا السياق، تُعد الدفاتر الذكية شبكات تستخدم الذكاء الاصطناعي لأتمتة المهام وتتبعها على البلوك تشين. إلى جانب ذلك، توجد خدمات مدعومة بالذكاء الاصطناعي – وهي منتجات تستخدم الذكاء الاصطناعي في بنيتها الخلفية لتقديم مختلف الأدوات للمستخدمين.

فوائد وتحديات الذكاء الاصطناعي

تشمل أبرز فوائد الذكاء الاصطناعي في قطاع العملات المشفرة في مرحلته الحالية ما يلي:

• كفاءة محسّنة – يمكن للذكاء الاصطناعي المساعدة في أتمتة المهام وعملية اتخاذ القرار، ما يعزز الكفاءة والإنتاجية.

• تحليلات ورؤى أفضل – يمكن للذكاء الاصطناعي دعم تحليلات البيانات الضخمة من خلال العمل كفحص إضافي لتحسين الدقة. غالبًا ما يكون تحليل كميات هائلة من البيانات أمرًا يستغرق وقتًا طويلًا؛ ويساعد الذكاء الاصطناعي أيضًا على تبسيط العملية.

• عمليات إدارة مخاطر محسّنة – بدءًا من دعم عمليات تدقيق العقود الذكية وصولًا إلى أتمتة عمليات مراقبة المخاطر، يمكن للذكاء الاصطناعي المساعدة في تحديد إشارات الإنذار وتعزيز إدارة المخاطر.

بالطبع، تقدم أي تقنية جديدة تحديات جديدة عند تطبيقها. تشمل أبرز التحديات التي تواجه منظومة الذكاء الاصطناعي الحالية كما تُستخدم في مجال الأصول الرقمية ما يلي:

• تبنٍ محدود – اكتسبت تطبيقات اللامركزية (DApps) المشفرة التي تركز على الذكاء الاصطناعي بعض الزخم، لكنها لا تزال ضمن شريحة صغيرة من المستخدمين الملمين بالتقنية. ومن المفهوم أن هذا مجال جديد نسبيًا، لكن دفع المزيد من حالات الاستخدام الواقعية سيكون أمرًا حيويًا لزيادة التبنّي.

• المنفعة مقابل إثبات المفهوم – بينما يقوم عدد كبير من المشاريع بتطوير هذا المجال بنشاط ومحاولة دمج الذكاء الاصطناعي، ما زال الكثير منها في مرحلة إثبات المفهوم. وتعد المنتجات القابلة للاستخدام عنصرًا رئيسيًا في دفع التبنّي والنمو في هذا المجال.

• التركيز على خصوصية البيانات – وبالنظر إلى اعتماد الذكاء الاصطناعي على كميات كبيرة من البيانات، فإن الخصوصية أمر بالغ الأهمية، خصوصًا عندما يتعلق الأمر بكيفية استخدام البيانات وتأمينها. لا يمكن المبالغة في أهمية سياسات حماية البيانات واستخدامها وأمنها.

• تحديات تقنية – قد يكون دمج تقنيات الذكاء الاصطناعي والبلوك تشين تحديًا تقنيًا، ويتطلب من فرق المشروع امتلاك خبرة في المجالين معًا. كما أن تطوير معايير مشتركة والبحث المستمر في هذه المجالات سيساعد على دفع الابتكار.

حالات استخدام التمويل اللامركزي (DeFi)

ضمن التمويل اللامركزي (DeFi)، شهدنا استخدام الذكاء الاصطناعي لتعزيز عملية تدقيق العقود الذكية، وتسهيل أتمتة التداول، والاقتران بتحليلات تنبؤية لتحقيق توقعات أدق، إلى جانب ابتكارات أخرى. لنستكشف أول حالتين بمزيد من العمق.

تدقيق العقود الذكية

يتضمن تدقيق العقود الذكية فحص وتحليل كود العقد الذكي لتحديد مشكلات أمنية أو تقنية محتملة. تُعد عمليات التدقيق إجراءً وقائيًا قياسيًا للمشاريع في جميع قطاعات منظومة العملات المشفرة. وهي مهمة بشكل خاص في مجال DeFi، نظرًا لحجم الأموال التي تُؤمَّن عبر العقود الذكية.

يمكن للذكاء الاصطناعي تعزيز عملية تدقيق العقود الذكية. على سبيل المثال، تحدد أدوات الذكاء الاصطناعي إشارات إنذار محتملة خلال عمليات الفحص الأمني الأولية. ثم يمكن للخبراء مراجعة نقاط الضعف المحتملة هذه، وتقديم حلول، وإجراء اختبارات إضافية حسب الحاجة.

بشكل أساسي، يمكن للذكاء الاصطناعي أن يعمل كزوج إضافي من العيون في عملية التدقيق.

دراسة حالة: ChatGPT

صُمم ChatGPT لإنتاج ردود تبدو شبيهة بالاستجابة البشرية لمدخلات اللغة الطبيعية ويمكن أن يساعد في أتمتة المهام. أجرى المطورون تجارب لفهم قدراته، وبالخصوص ما إذا كان يمكن استخدامه لتحسين كود العقود الذكية.

في إحدى هذه التجارب، قامت CertiK – وهي شركة أمن بلوك تشين – بمقارنة عمليات تدقيق ChatGPT بتلك التي يقوم بها مدقق بشري. ووجدوا أن ChatGPT استشهد بشكل صحيح بعدة مخاوف أمنية شائعة، لكنه واجه صعوبة في القضايا الأكثر تعقيدًا.

تدقيق أمني: ChatGPT مقابل المدقق البشري

المصدر: CertiK

توضح هذه النتائج أنه على الرغم من أن نماذج الذكاء الاصطناعي مثل ChatGPT يمكن أن تساعد في الإشارة إلى المشكلات الشائعة، فإنها لا يمكنها العمل بمفردها، والأفضل استخدامها بدور تكاملي. ما يزال تدقيق العقود يدويًا بواسطة خبراء الأمن ضروريًا لإجراء تحليل شامل ودقيق.

أتمتة تداول ذكية

قد يكون مراقبة مراكز تداول DeFi أمرًا صعبًا ويستغرق وقتًا طويلًا، خصوصًا خلال فترات تقلبات السوق. ورغم أن روبوتات التداول ليست شيئًا جديدًا، يمكن تحسينها بشكل كبير باستخدام الذكاء الاصطناعي. وتصبح ميزات إضافية وأدوات أكثر تطورًا ممكنة مع تطور الذكاء الاصطناعي ودمجه مع DeFi.

بشكل عام، تتمتع أدوات الأتمتة الذكية بالقدرة على تحسين تجربة المستخدم عبر تبسيط العمليات المعقدة وجعلها أكثر سهولة للمستخدمين في DeFi. ومن خلال القيام بذلك، تمتلك هذه الأدوات القدرة على دفع تبني تطبيقات DeFi.

حالات استخدام NFTs

في مجال NFTs، مكّن الذكاء الاصطناعي من إنشاء فن توليدي، وسمح بإنشاء NFTs ذكية وتفاعلية، وقدّم أدوات لتبسيط عملية تحليل البيانات، إلى جانب ابتكارات أخرى. سنستكشف أول حالتين هنا.

الفن التوليدي

الفن التوليدي هو عمل إبداعي يُنتَج باستخدام نظام مستقل. وقد استخدمت عدة مشاريع NFTs الذكاء الاصطناعي لأغراض مماثلة. يمكن للمبدع إدخال معاملات أو قواعد أو قيود – مثل الأنماط والألوان والأشكال، إلخ – وسيقوم الذكاء الاصطناعي بإنتاج الأعمال الفنية بناءً على هذا الإطار.

من خلال استخدام الذكاء الاصطناعي، يتيح الفن التوليدي للمبدعين صنع قطع فريدة قابلة للتوسع بشكل لا نهائي، مع الحفاظ في الوقت نفسه على أسلوب ثابت لمجموعة العمل.

دراسة حالة: Bicasso

Bicasso من Binance هو مُولِّد NFTs بالذكاء الاصطناعي يسمح للمستخدمين بإنشاء صور فريدة مولّدة بواسطة الذكاء الاصطناعي بمجرد إدخال نص أو صورة في النظام. يستخدم خوارزميات ذكاء اصطناعي لإنشاء الصور بناءً على أنماط وخصائص المدخلات.

يمكن للمستخدمين أن يكونوا أكثر تحديدًا من خلال تضمين تفاصيل مثل مخططات الألوان أو التكوين أو العناصر التي يريدون رؤيتها في العمل الفني. وعند الرضا عن النتيجة، يمكنهم سكّ إبداعاتهم كـ NFTs على سلسلة BNB.

من خلال تحليل عدد كبير من نقاط البيانات، يمكن لمُولِّد صور بالذكاء الاصطناعي مثل Bicasso إنشاء صور أصلية وفريدة بأساليب أو عناصر مشابهة لتلك الموجودة في مجموعة البيانات. وتملك مثل هذه التقنية القدرة على إنتاج صور واقعية للألعاب والأفلام على نطاق واسع، ويمكن استخدامها لإنشاء نماذج أولية للتصميم.

توليد صورة بالذكاء الاصطناعي باستخدام Binance Bicasso

المصدر: Binance

نجحت بعض أبرز مشاريع الفن التوليدي الخاصة بـ NFTs بشكل كبير، وأنتجت مجموعات مرموقة بيعت بمبالغ تصل إلى أرقام سداسية.

iNFTs

بفضل الذكاء الاصطناعي، يتم تحويل NFTs التي كانت ثابتة سابقًا إلى NFTs ذكية (iNFTs) يمكنها التواصل معك. وباختصار، يُضفي الـ iNFT الحياة على الـ NFT الأساسي باستخدام القدرات التوليدية للذكاء الاصطناعي.

تدمج iNFTs بين تقنيات الذكاء الاصطناعي وNFT لتقديم رموز تفاعلية بسمات ذكية وقدرات على الاستدلال. ومن خلال استخدام الذكاء الاصطناعي، يمكنها تحليل البيانات للتعلم والتطور في شخصيتها بناءً على التفاعلات الفورية. ومن الناحية المفاهيمية، يمكّن الذكاء الاصطناعي الـ iNFT من استيعاب بيانات وصفية (metadata) جديدة لتشكيل تفاعلاته وشخصيته المستقبلية.

قد تكون لهذه الإمكانية تبعات عميقة على ألعاب Web3 ومستقبل الميتافيرس الأوسع، حيث تصبح الشخصيات داخل اللعبة أكثر تفاعلية بشكل ملحوظ وتقترب المحادثات من أن تكون أكثر واقعية.

نظرة إلى الأمام

إن اقتران تقنيات رائدة مثل الذكاء الاصطناعي والبلوك تشين يفتح عالمًا من الاحتمالات وقصص الاستخدام المحتملة. وقد جعلتنا هذه التقنيات بالفعل نعيد التفكير في طريقة تفاعلنا مع التكنولوجيا، من خلال مقاربة مشكلات قديمة بطرق جديدة.

ومع ذلك، من الضروري التنبيه إلى أنه رغم أن قصص الاستخدام المفاهيمية قد تبدو مثيرة للاهتمام، فإن مشاريع العملات المشفرة المعتمدة على الذكاء الاصطناعي لم تحقق بعد تبنيًا كبيرًا. وهذا يشير إلى أن مثل هذه المشاريع قد تكون “إضافية” لكنها ليست ضرورية بشكل مطلق – استنادًا إلى مستوى الابتكار الحالي في المجال، على الأقل.

ومع ذلك، تستغرق التقنيات الناشئة وقتًا لتتطور والوصول إلى حالة أكثر تحديدًا. وبالنظر إلى المستقبل، قد يؤدي استمرار تقدم تقنيات الذكاء الاصطناعي والقطاع المشفر إلى ظهور المزيد من قصص الاستخدام التي قد تكون مفيدة لمختلف أصحاب المصلحة في المنظومة. وسنرى ما الذي ستتنبأ به نقطة التقاء الذكاء الاصطناعي والقطاع المشفر لمستخدمي Web3.

أبحاث Binance

يلتزم فريق أبحاث Binance بتقديم تحليلات موضوعية ومستقلة وشاملة لمساحة العملات المشفرة. وينشرون رؤى ثاقبة حول مواضيع Web3، بما في ذلك على سبيل المثال لا الحصر منظومة العملات المشفرة، وتطبيقات البلوك تشين، وأحدث التطورات في السوق.

تعد هذه المقالة لمحة عن التقرير الكامل، والذي يتضمن تحليلاً شاملاً لحالات استخدام إضافية وأمثلة واقعية في قطاعات DeFi وNFT، والمنظمات المستقلة اللامركزية (DAOs)، وغيرها. كما يتضمن نقاشًا حول إمكانات الذكاء الاصطناعي في مجال العملات المشفرة، مع تقديم وجهات نظر لقادة فكر بارزين في هذا المجال. وبوجود هذا الكم الكبير من المحتوى القيم، لن ترغب في تفويت هذه الرؤى الحصرية.

للقراءة الكاملة للتقرير، انقر هنا. يمكنك العثور على تقارير Web3 أخرى معمقة في صفحة Insights & Analysis على موقع أبحاث Binance. ولا تفوّت الفرصة لتمكين نفسك بأحدث الرؤى من مجال أبحاث العملات المشفرة!

قراءة إضافية

• تقديم Binance Research

• Binance Research 2.0

• Binance Research: أبرز الاتجاهات في العملات المشفرة – مايو 2023

إخلاء مسؤولية عام: تم إعداد هذه المادة بواسطة Binance Research ولا يُقصد الاعتماد عليها كتوقع أو نصيحة استثمارية، ولا تُعد توصيةً أو عرضًا أو طلبًا لشراء أو بيع أي أوراق مالية أو عملات مشفرة أو لاعتماد أي استراتيجية استثمارية. وتهدف صياغة المصطلحات والآراء الواردة إلى تعزيز الفهم والتطوير المسؤول للقطاع، ولا ينبغي تفسيرها على أنها آراء قانونية حاسمة أو آراء صادرة عن Binance. وتُعبر الآراء الواردة عن رأي كاتب هذه المادة كما هو بتاريخ العرض أعلاه؛ وقد تتغير وفقًا لتغير الظروف اللاحقة. تستند المعلومات والآراء الواردة في هذه المادة إلى مصادر مملوكة وغير مملوكة تعتقد Binance Research أنها موثوقة، وليست بالضرورة شاملة بالكامل، ولا يتم ضمان دقتها. وبناءً على ذلك، لا يتم تقديم أي ضمان بشأن دقة المعلومات أو موثوقيتها، ولا تُقبل أي مسؤولية تنشأ بأي طريقة أخرى عن الأخطاء أو الإغفالات (بما في ذلك مسؤولية أي شخص بسبب الإهمال). قد تحتوي هذه المادة على معلومات “تطلعية” ليست بطبيعتها تاريخية بحتة. وقد تتضمن مثل هذه المعلومات، من بين أمور أخرى، توقعات واستشرافات. لا توجد ضمانات بأن أي توقعات سيتم تحققها. إن الاعتماد على المعلومات الواردة في هذه المادة يقع بالكامل على مسؤولية القارئ. تُقدم هذه المادة لأغراض المعلومات فقط ولا تشكل نصيحة استثمارية أو عرضًا أو طلبًا لشراء أو بيع أي أوراق مالية أو عملات مشفرة أو أي استراتيجية استثمارية، ولا يجوز تقديم أي أوراق مالية أو عملة مشفرة أو بيعها لأي شخص في أي ولاية قضائية يكون فيها تقديم عرض أو طلب أو شراء أو بيع غير قانوني بموجب قوانين تلك الولاية. ينطوي الاستثمار على مخاطر.