لقد صادفت مؤخرًا شيئًا مثيرًا للاهتمام في مجال أخبار العملات المشفرة وتقنية البلوكشين. أطلق بروتوكول Near مشروعًا طموحًا للذكاء الاصطناعي يهدف إلى إنشاء نموذج ذكاء اصطناعي مفتوح المصدر ضخم. من المقرر أن يكون هذا النموذج بقوة 1.4 تريليون معلمة، أي أكبر بثلاث مرات ونصف من نموذج Llama الخاص بشركة Meta. ولكن ما لفت انتباهي حقًا هو التركيز على اللامركزية والخصوصية.

لماذا تهم اللامركزية؟

في جوهره، يتمحور مبادرة بروتوكول Near حول حماية بيانات المستخدمين. الأنظمة المركزية للذكاء الاصطناعي، كما أشار إدوارد سنودن خلال مؤتمر Redacted في بانكوك، تشكل مخاطر كبيرة. فهي تجمع البيانات في مكان واحد، مما يجعلها عرضة للاختراق وسوء الاستخدام. على الجانب الآخر، تعالج الأنظمة اللامركزية للذكاء الاصطناعي البيانات محليًا، مما يبقيها تحت سيطرة أصحابها.

هذا النهج لا يقلل فقط من المخاطر بل يعزز أيضًا الشفافية، وهو عامل حاسم لأي تقنية تدعي أنها موثوقة. باستخدام تقنية البلوكشين، يمكن لهذه النماذج الذكاء الاصطناعي ضمان المساءلة في عملياتها.

قدم سنودن حجة قوية لإطار عمل لامركزي يتماشى مع مبادئ Web3. مثل هذا الإطار لن يحمي فقط خصوصية المستخدمين بل سيعزز أيضًا التقدم التكنولوجي الأخلاقي. ولنكن صادقين؛ يمكننا جميعًا الاستفادة من القليل من المراقبة في حياتنا.

التمويل من خلال مبيعات الرموز: سيف ذو حدين

مشروع الذكاء الاصطناعي لبروتوكول Near مدعوم بمبلغ ضخم قدره 160 مليون دولار تم جمعه بشكل رئيسي من خلال مبيعات الرموز. هذه الاستراتيجية التمويلية لها مزاياها وعيوبها. من ناحية، تمنح حاملي الرموز حصة في الإيرادات التي يولدها نموذج الذكاء الاصطناعي؛ ومن ناحية أخرى، تثير مخاوف بشأن خصوصية البيانات والتحديات التنظيمية.

يمكن لعملات الذكاء الاصطناعي المشفرة تعزيز اتخاذ القرارات من خلال تحديد الأنماط التي قد يغفلها المحللون البشريون. ولكنها تأتي أيضًا مع مجموعة من التحديات الخاصة بها، مثل كيفية تنظيم شيء لا يزال جديدًا جدًا؟

يمكن أن يخلق نقص التنظيم الواضح بيئة خصبة للاحتيالات والنصب. إنه الغرب المتوحش هناك!

التعاون بدلاً من المنافسة

ما وجدته منعشًا في هذه المبادرة هو تركيزها على التعاون بدلاً من المنافسة. يبدأ مركز أبحاث الذكاء الاصطناعي لبروتوكول Near بنموذج أصغر من 500 مليون معلمة لتشجيع المشاركين على العمل معًا والابتكار.

تعزز تقنية البلوكشين نفسها الشمولية في تطوير الذكاء الاصطناعي من خلال السماح بتدريب النماذج بشكل تعاوني عبر قواعد بيانات متعددة. هذا النهج المفتوح المصدر لا يحترم فقط الاستخدام الأخلاقي للبيانات بل يضمن أيضًا أن المساهمين يمكنهم تعزيز قدرات النظام دون التعدي على أي قوانين.

يحصل المستخدمون على التحكم في بياناتهم الخاصة – فكر في الأمر على أنه امتلاك خزانتك الشخصية بينما لا تزال قادرًا على المساهمة في جهد مجتمعي أكبر.

الخلاصة: هل الذكاء الاصطناعي اللامركزي هو الطريق إلى الأمام؟

قد يكون مشروع الذكاء الاصطناعي لبروتوكول Near مغيرًا لقواعد اللعبة في كيفية تفكيرنا في تطوير ونشر الذكاء الاصطناعي. مع استمرار تطور الذكاء الاصطناعي وتأثيره على مختلف القطاعات، قد تساعد النهج اللامركزية في التخفيف من بعض المخاطر المرتبطة بهذه التقنية القوية.

بالطبع، هناك تحديات – مثل كيفية تقاطع البلوكشين والذكاء الاصطناعي اللامركزي عندما يتعلق الأمر بالأمن السيبراني – ولكن الفوائد المحتملة تبدو هائلة.

في عصر أصبحت فيه اختراقات البيانات أخبارًا يومية تقريبًا، أليس الوقت قد حان للنظر في بدائل للأنظمة المركزية؟ بينما أتابع هذا المشروع، شيء واحد واضح: الحاجة إلى حلول تحترم الخصوصية في مشهدنا الرقمي لم تكن أكثر إلحاحًا من أي وقت مضى.

لا يمتلك المؤلف أو لديه أي مصلحة في الأوراق المالية التي تمت مناقشتها في المقال.