Coin Vibess

كلما بقيت في عالم العملات المشفّرة لفترة أطول، قلّ اهتمامي بالضجيج.

في كل دورة يظهر مصطلح جديد ليثير الحماس، وسردية جديدة عن الذكاء الاصطناعي، وآلاف الرموز التي تدّعي أنها ستغيّر كل شيء. ومعظمها يختفي قبل أن يتذكره أحد حتى ولماذا كان مهمًا.

لم تتركني قراءة تفاصيل بروتوكول نيوتن مقتنعًا. بل دفعتني إلى طرح أسئلة أفضل.

هل يمكن الوثوق بالذكاء الاصطناعي لتنفيذ استراتيجيات على السلسلة؟ هل يريد المستخدمون فعلًا هذا المستوى من الأتمتة؟ هل يمتلك الرمز غرضًا حقيقيًا، أم أنه مجرد جزء من كُتيّب عالم الـcrypto؟

لا أملك تلك الإجابات.

ما جذب انتباهي لم يكن الوعْد—بل المشكلة. الثقة والأتمتة والبنية التحتية الآمنة تحديات تستحق التفكير فيها، حتى لو كان حلّها أصعب بكثير من بناء التقنية نفسها.

ربما يعمل. وربما لا.

بعد سنوات كافية في هذا السوق، تعلمت أن الفضول أكثر قيمة بكثير من الحماس الأعمى.

#Newt @NewtonProtocol $NEWT

لقد شاهدت عددًا لا يحصى من روايات العملات المشفرة وهي تتلاشى وتختفي. الذكاء الاصطناعي هو الأحدث من بينها، وبصراحة فإن أغلب المشاريع تبدو متشابهة تقريبًا بعد فترة.

جعلني بروتوكول نيوتن أتوقف قليلًا وألقي نظرة أعمق.

ما لفت انتباهي لم يكن زاوية الذكاء الاصطناعي—بل فكرة إتاحة تفويض برمجي على السلسلة. بدلًا من مجرد تنفيذ المعاملات، يركز نيوتن على تحديد ما إذا كان ينبغي أن تحدث معاملة من الأساس عبر سياسات قابلة للبرمجة، وفحوصات الهوية، وضوابط المخاطر.

هذا يبدو كبنية تحتية أكثر من كونه ضجيجًا.

ومع انتقال المزيد من رأس المال والمؤسسات والعوامل ذاتية التشغيل إلى السلسلة، لن يكون التنفيذ وحده كافيًا. قد تصبح القدرة على التحقق من القواعد قبل انتقال الأصول مهمة بنفس قدر أهمية المعاملة نفسها.

ربما ما زال السوق يبالغ في تسعير الروايات، لكن اهتمامي أكبر هو متابعة المشاريع التي تبني الطبقات التي لا يلاحظها الناس إلا عندما يصبح من المستحيل الاستغناء عنها.

ولهذا السبب فإن بروتوكول نيوتن موجود ضمن قائمة اهتماماتي.

#Newt @NewtonProtocol $NEWT

تركّز معظم المحادثات حول الذكاء الاصطناعي في عالم العملات المشفّرة على ما يمكن للوكلاء (agents) أن يفعلوه. جعلني بروتوكول نيوتن أفكّر في شيء مختلف—ماذا ينبغي السماح لهم بفعله.

ومع انتشار المحافظ (wallets) والاستراتيجيات الآلية والتمويل المُدار بالذكاء الاصطناعي بشكل أكبر، بدأت مسألة التفويض (authorization) تكتسب أهمية بقدر تنفيذ المهام (execution). وهنا يبرز بروتوكول نيوتن بالنسبة لي. بدلًا من المساعدة فقط في جعل المعاملات تتحرّك بسرعة أكبر، يقدّم سياسات قابلة للبرمجة يمكنها تحديد ما إذا كان ينبغي أن تحدث المعاملة من الأساس.

ليست هذه أكثر الروايات ضجيجًا في السوق، لكن أحيانًا تكون أقوى البُنى التحتية هي الجزء الذي لا يلاحظه أحد حتى تصبح الحاجة إليه ضرورية.

متابعة دقيقة لكيفية تطوّر بروتوكول نيوتن انطلاقًا من هنا.

#Newt @NewtonProtocol $NEWT

لقد رأيت الكثير من مشاريع العملات المشفرة تظهر ثم تختفي، لكن بين حين وآخر يلفت انتباهي مشروع لسبب مختلف. لا يحاول بروتوكول نيوتن بناء تطبيق DeFi لامع آخر أو اللحاق بأحدث ترند في مجال الذكاء الاصطناعي. بل يركز على شيء أكثر عملية—التأكد من أن وكلاء الذكاء الاصطناعي والمعاملات التلقائية على السلسلة يتبعون قواعد واضحة وقابلة للتحقق قبل انتقال الأصول.

ومع ازدياد أتمتة عالم العملات المشفرة، لن يأتي الثقة من السرعة وحدها. بل ستأتي من وجود الضمانات الصحيحة في مكانها دون التضحية باللامركزية. هذا هو الاتجاه الذي يستكشفه بروتوكول نيوتن، وهو مجال يستحق المتابعة.

غالبًا ما تستغرق المشاريع التي تحل مشكلات البنية التحتية الواقعية وقتًا أطول لتُقدَّر، لكنها عادةً تلك التي تترك أكبر أثر.

#Newt @NewtonProtocol $NEWT

ليست كل مشاريع العملات المشفرة تحاول بناء بلوكتشين أسرع. بعضها يحل مشكلات لا يلاحظها معظم الناس إلا بعد أن تصبح مهمة.

ولهذا جذبني بروتوكول نيونتن (Newton Protocol). بدلًا من التركيز على سرعة المعاملات، فإنه يبني طبقة لامركزية للتفويض تساعد في التحقق مما إذا كانت المعاملة ينبغي أن تحدث قبل تنفيذها.

ومع ازدياد مشاركة وكلاء الذكاء الاصطناعي في التمويل اللامركزي (DeFi) وأتمتة البلوكشين، ستصبح الأمان والصلاحيات القابلة للبرمجة بنفس أهمية قابلية التوسع. يتعامل Newton مع هذا بشكل عملي عبر دمج الخصوصية والتحقق من السياسات والثقة اللامركزية في طبقة بنية تحتية واحدة.

لا يزال الأمر مبكرًا، لكنني أعتقد أن هذا أحد تلك المشاريع التي تستحق المتابعة مع استمرار تطور الجيل القادم من التطبيقات المبنية على السلسلة.

#Newt @NewtonProtocol $NEWT

ليست كل مشاريع الذكاء الاصطناعي + العملات المشفرة بحاجة إلى أن تعد بثورة.

أحيانًا، يكفي حلّ مشكلة حقيقية واحدة.

لهذا السبب لفتت انتباه OpenGradient.

في الوقت الحالي، يتسارع نمو الذكاء الاصطناعي، لكن هناك سؤالًا واحدًا يُتجاهل باستمرار:

هل يمكننا فعلًا الوثوق بما يحدث خلف الكواليس؟

عندما يقدم نموذج ذكاء اصطناعي إجابةً، نادرًا ما نعرف:
• إلى أين ذهنت بياناتنا.
• أي نموذج قام بمعالجتها.
• ما إذا تم تعديل المخرجات.
• أو إن كان بإمكان التحقق من العملية برمتها بشكل مستقل.

لا يفكر معظم المستخدمين في هذه الأسئلة—إلى أن تصبح الخصوصية أو الثقة مشكلة.

تسعى OpenGradient إلى بناء بنية تحتية حول هذه الطبقة الناقصة: ذكاء اصطناعي قابل للتحقق، واستدلال يراعي الخصوصية أولًا، وتنفيذ شفاف.

إنها ليست المشروع الأكثر ضجيجًا.

وليس مشروعًا يطارد الموجة الإعلامية.

وربما لهذا السبب تشعر بأنه مختلف.

هل سينجح؟ سيحكم الوقت.

لكن في عالم مليء بالسرديات المصممة لجذب الانتباه، من المنعش أن نرى مشروعًا يركز على مشكلة موجودة بالفعل.

في الوقت الحالي، سأبقى متحفظًا لكن فضوليًا—لست مقتنعًا تمامًا، لكن بالتأكيد أتابع باهتمام.

#OPG @OpenGradient $OPG

يبدو أن OpenGradient مختلف بالنسبة لي لأنه لا يحاول أن يكون أصرخ مشروع ذكاء اصطناعي للعملات المشفرة في الغرفة.

وبصراحة، هذا يهم.

لقد رأينا بالفعل قدرًا كافيًا من الضجيج في عالم العملات المشفرة. جسور مكسورة، توزيعات هوائية تمت “زراعتها”، مستخدمون مزيفون، وعود فارغة، ومشاريع بدت رائعة على الورق لكنها اختفت عندما توقف السوق عن الاهتمام.

لذلك عندما أرى مشروعًا آخر للذكاء الاصطناعي، لا أتحمس بسرعة بعد الآن.

لكن OpenGradient على الأقل يشير إلى مشكلة حقيقية.

يُصبح الذكاء الاصطناعي جزءًا من كل شيء، لكن معظم ذلك ما زال يعمل مثل “صندوق أسود”. تسأل سؤالًا، تحصل على إجابة، ثم تثق فقط بأن كل ما يحدث في الخلفية تم بشكل صحيح.

من رأى طلبك؟

أي نموذج بالفعل الذي تم تشغيله؟

هل تم تعديل الرد؟

هل يمكن التحقق من العملية؟

لا يعرف معظم الناس. ولا يطرح معظم الناس حتى هذه الأسئلة.

وهذا هو الجزء غير المريح.

OpenGradient وOpenGradient Chat يحاولان معالجة هذه الطبقة المربكة: ذكاء اصطناعي خاص، واستدلال يمكن التحقق منه، وبنية تحتية تعمل فعلًا في الخلفية.

ليس الأمر لافتًا.

وليس شيئًا سهلًا في بنائه.

وربما يستغرق التبنّي بعض الوقت، لأن المستخدمين عادةً يهتمون بالخصوصية والتحقق فقط بعد حدوث خطأ.

لكن المشكلة حقيقية.

أنا لا أقول إن OpenGradient مثالي. ولا أزعم أنه قد فاز بالفعل بأي شيء. أنا فقط أقول إن هذه واحدة من الأفكار القليلة في ذكاء اصطناعي للعملات المشفرة التي لا تبدو مفروضة بالكامل.

ربما تنجح، وربما لا.

في الوقت الحالي، أراقبها مع الشك، لكن ليس مع الرفض.

#OPG @OpenGradient $OPG

OpenGradient ليست شيئًا أرغب في الترويج له بشكل أعمى، لكن لا أستطيع أيضًا تجاهل المشكلة التي يحاول حلّها.

أصبح الذكاء الاصطناعي جزءًا من الحياة اليومية الآن. يستخدمه الناس في العمل، وتداول الأفكار، والوثائق الخاصة، والترميز، والبحث، والأسئلة الشخصية. لكن بصراحة، لا يزال معظمنا لا يعرف حقًا ما الذي يحدث خلف الشاشة.

هل كانت الرسالة (prompt) خاصة؟

هل تم تغيير المخرجات؟

هل تم استخدام النموذج فعلًا بالطريقة التي زعموا أنها ستُستخدم بها؟

هنا يبدو OpenGradient مثيرًا للاهتمام بالنسبة لي. ليس لأنه يبدو لامعًا، بل لأنه يركز على الثقة والخصوصية والذكاء الاصطناعي القابل للتحقق. هذه مواضيع مملة حتى تصبح مهمة.

يجعل OpenGradient Chat فهم ذلك أسهل. بدلًا من الحديث فقط عن البنية التحتية، يقدم للمستخدمين طريقة أكثر عملية لتجربة ذكاء اصطناعي خاص. وهذا مهم، لأن الرسائل (prompts) شخصية. يمكنها أن تكشف ما الذي يبنيه شخص ما، وما الذي يفكر فيه، وما الذي يخطط له، أو ما الذي يقلقه.

ومع ذلك، لا أصفه بأنه انتصار مضمون. فقد شهدت الكريبتو الكثير من الأفكار الجيدة التي فشلت لأن المستخدمين لم يهتموا بما يكفي، أو لأن المنتج بدا صعبًا للغاية، أو لأن الرمز صار أكبر من الغرض الفعلي.

لا يزال على OpenGradient أن يثبت تبنّيه الحقيقي. عليه أن يجعل الذكاء الاصطناعي الخاص والقابل للتحقق يشعر بأنه بسيط، لا تقني. هذه هي الجزء الصعب.

لكن المشكلة حقيقية.

ولوقتٍنا هذا، يجعل ذلك OpenGradient يستحق المتابعة بعقلٍ متأنٍ، لا بحماسٍ أعمى.

#OPG @OpenGradient $OPG