أصبح الذكاء الاصطناعي أكثر قوة في نفس الوقت الذي يزداد فيه انزعاج المستخدمين من كمية المعلومات التي يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي الوصول إليها.

قد يصبح هذا التوتر أحد أهم الروايات التي تربط الذكاء الاصطناعي بالعملات المشفرة.

أثار جدل حديث يتعلق بشركة OpenAI من جديد تساؤلات حول كيفية تعامل شركات الذكاء الاصطناعي مع بيانات المستخدمين ومواد البحث والمطالبات وتدريب النماذج. أصبح النقاش حساسًا بشكل خاص بعد أن تساءل عالم الرياضيات في جامعة نيويورك تريستان باكماستر عما إذا كان البحث غير المنشور الذي تم تحميله إلى Codex الخاص بـ OpenAI قد أثر بطريقة ما على اختراق داخلي في الذكاء الاصطناعي.

نفت OpenAI الوصول إلى العمل غير المنشور للباحثين وقالت إنها لم تستخدم بيانات مستخدم محددة لحل المشكلة. في الوقت نفسه، أقرت الشركة بأنها لا تستطيع استبعاد تمامًا أن البيانات غير المحددة للهوية من منتجاتها قد ساهمت في تحسين النموذج.

لذا فإن السؤال المهم ليس ببساطة:

"هل استخدمت OpenAI بيانات شخص ما؟"

السؤال الأكبر هو:

ما مقدار السيطرة التي يجب أن يتمتع بها المستخدمون على المعلومات التي يقدمونها للذكاء الاصطناعي؟

وهذا السؤال قد يخلق فرصة جديدة تمامًا للعملات المشفرة.

الذكاء الاصطناعي لديه مشكلة بيانات

خلال السنوات القليلة الماضية، عملت صناعة الذكاء الاصطناعي وفق افتراض بسيط نسبيًا:

أعطِ النموذج مزيدًا من البيانات ← درّب نموذجًا أفضل ← ابنِ منتجًا أفضل.

نجح هذا النموذج بشكل مدهش.

لكن الذكاء الاصطناعي ينتقل الآن إلى مرحلة مختلفة.

لم يعد الناس يستخدمون الذكاء الاصطناعي فقط لتوليد رسائل البريد الإلكتروني أو تلخيص المقالات.

أصبح لدى وكلاء الذكاء الاصطناعي بشكل متزايد إمكانية الوصول إلى:

• المستندات الشخصية
• المحادثات الخاصة
• استراتيجيات الأعمال
• مستودعات الأكواد
• المعلومات المالية
• مواد البحث
• المعرفة الداخلية للشركة
• التفضيلات الشخصية
• المحافظ والمعاملات على السلسلة

كلما أصبح الذكاء الاصطناعي أكثر فائدة، زادت حساسية المعلومات التي يحتاجها.

هذا يخلق مفارقة.

الذكاء الاصطناعي الذي يعرف المزيد عنك يمكنه تقديم خدمات أفضل — لكنه أيضًا يخلق خطرًا أكبر على الخصوصية.

زادت التقارير الأخيرة من هذا القلق. كشف الباحثون عن حوادث تتعلق بوكلاء ذكاء اصطناعي مستقلين يتفاعلون مع مواقع ويب خارجية دون إذن، مما أثار تساؤلات حول المراقبة والشفافية وقدرة المطورين على التحكم في أنظمة متزايدة الاستقلالية.

لذا أصبح سؤال الخصوصية أكبر بكثير من حماية البيانات التقليدية.

إنه أصبح سؤالًا حول من يتحكم في الذكاء نفسه.

صناعة العملات المشفرة كانت تفكر في هذه المشكلة منذ سنوات

هنا يصبح موضوع العملات المشفرة مثيرًا للاهتمام.

لم تكن فكرة السايبربانك الأصلية أبدًا مجرد عملة مشفرة.

كانت تدور حول تمكين الأفراد من التحكم في المعلومات والهوية والمعاملات دون الاعتماد كليًا على وسطاء مركزيين.

طبّقت البيتكوين هذه الفلسفة على المال.

طبّقت تقنية المعرفة الصفرية على التحقق.

طبّقت الحفظ الذاتي على الأصول الرقمية.

والآن قد تطبق أسواق استدلال الذكاء الاصطناعي نفس الفلسفة على الذكاء.

بدلاً من مطالبة المستخدمين بإرسال كل طلب مباشرة إلى شركة ذكاء اصطناعي مركزية واحدة، يمكن لشبكات الاستدلال اللامركزية أن تخلق طرقًا بديلة للوصول إلى النماذج.

يمكن للمستخدم أن يختار:

أي نموذج؟

أي مزود؟

ما البيانات التي يمكن للمزود الاحتفاظ بها؟

كيف يتم الدفع مقابل الطلب؟

هل يمكن ربط الطلب بهوية في العالم الحقيقي؟

تزداد أهمية هذه الأسئلة مع تحول الذكاء الاصطناعي من روبوت محادثة إلى فاعل اقتصادي مستقل.

لماذا تعتبر أسواق الاستدلال على السلسلة مثيرة للاهتمام

سلطت Bankless الضوء مؤخرًا على ظهور أسواق الاستدلال وأشارت إلى Venice وغيرها من منصات الاستدلال المفتوحة كمستفيدين محتملين من تزايد عدم الثقة في مختبرات الذكاء الاصطناعي الرائدة.

الفكرة الأساسية بسيطة نسبيًا.

بدلاً من أن تتحكم شركة واحدة في تجربة الذكاء الاصطناعي بأكملها، يمكن لسوق استدلال مفتوح أن يربط المستخدمين بنماذج ومزودين مختلفين.

يمكن للعملات المشفرة أن تضيف طبقة أخرى:

وصول بدون إذن + مدفوعات قابلة للبرمجة + هوية مستعارة + تسوية شفافة.

يمكن أن يؤدي هذا المزيج في النهاية إلى إنشاء سوق للذكاء الاصطناعي حيث يصبح الذكاء شيئًا يمكن للمستخدمين الوصول إليه ديناميكيًا بدلاً من تلقيه من مزود مركزي واحد.

تخيل سير عمل مستقبلي:

لديك مستند عمل حساس.

بدلاً من تحميله مباشرة إلى منصة ذكاء اصطناعي مركزية مرتبطة بحسابك الشخصي، تختار مزود استدلال يركز على الخصوصية.

يتم توجيه الطلب إلى نموذج.

يتم الدفع برمجيًا.

يعالج المزود الطلب داخل بيئة محمية.

يتم إرجاع النتيجة.

لا يحتاج المستخدم أبدًا إلى إنشاء علاقة حساب تقليدية مع مزود النموذج.

هذا لا يجعل العملية خاصة تلقائيًا.

قد يظل النموذج يرى الموجه.

لكن البنية يمكن أن تقلل الروابط غير الضرورية بين:

المستخدم ← الهوية ← الدفع ← مزود الذكاء الاصطناعي ← البيانات

يمكن أن يصبح هذا الفصل ذا قيمة متزايدة.

قد تصبح الخصوصية ميزة اقتصادية

لسنوات، كانت الخصوصية في العملات المشفرة تُعامل غالبًا كموضوع تقني متخصص.

قد يكون ذلك آخذًا في التغير.

أصبحت الخصوصية ميزة اقتصادية.

لنأخذ شركة تستخدم الذكاء الاصطناعي للتحليل المالي.

قد تحتوي موجهاتها على معلومات حول:

• عمليات استحواذ قادمة
• استراتيجيات التداول
• بيانات العملاء
• إطلاق المنتجات
• التوقعات المالية الداخلية

إذا أصبحت هذه المعلومات جزءًا من نظام البيانات الأوسع لمزود الذكاء الاصطناعي، فقد تكون التكلفة المحتملة للتسرب أكبر بكثير من تكلفة اشتراك الذكاء الاصطناعي نفسه.

ينطبق الأمر نفسه على المطورين.

قد يطلب المطور من وكيل ذكاء اصطناعي تحليل كود خاص.

قد يقوم الباحث بتحميل بحث غير منشور.

قد يطلب المتداول من نظام ذكاء اصطناعي تحليل محفظة.

قد يتحكم الوكيل المستقل في النهاية برأس المال مباشرة.

عند هذه النقطة، لم تعد الخصوصية تتعلق بإخفاء شيء ما.

بل أصبحت تتعلق بـحماية القيمة الاقتصادية.

قد تكون المعركة القادمة حول السيطرة، وليس الذكاء

لقد تم تأطير سباق الذكاء الاصطناعي إلى حد كبير حول سؤال واحد:

من لديه النموذج الأذكى؟

لكن قد لا يظل هذا هو السؤال الأهم.

قد تكون المرحلة التالية:

من يمنح المستخدمين أكبر قدر من التحكم في الأنظمة الذكية؟

النموذج الأذكى بنسبة 5% ولكنه يتطلب من المستخدمين التخلي عن السيطرة الكاملة على بياناتهم قد لا يفوز دائمًا ضد نموذج أقل قوة قليلاً يوفر:

• خصوصية أقوى
• احتفاظًا أقل بالبيانات
• تنفيذًا قابلًا للتحقق
• اختيارًا مرنًا للنماذج
• هوية يتحكم بها المستخدم
• مدفوعات شفافة
• وصولًا بدون إذن

هذا يخلق مشهدًا تنافسيًا مثيرًا للاهتمام.

قد لا يكون مستقبل الذكاء الاصطناعي حكرًا على النموذج الأكبر.

بل قد يتشكل بشكل متزايد من خلالالبنية المحيطة بالنموذج.

هنا تبدأ أهمية البنية التحتية لـ Web3

هذا التحول يخلق أيضًا فرصة للنظام البيئي الأوسع لـ Web3.

ليس لأن كل تطبيق ذكاء اصطناعي يحتاج إلى رمز.

ليس لأن كل منتج ذكاء اصطناعي يجب أن يكون لامركزيًا.

وبالتأكيد ليس لأن البلوكشين يحل الخصوصية بطريقة سحرية.

الفرصة الحقيقية أكثر تحديدًا.

توفر Web3 مجموعة من التقنيات التي يمكن أن تساعد في فصلالهوية والملكية والدفع والحوسبة.

الهوية القائمة على المحفظة يمكن أن تقلل الاعتماد على أنظمة الحسابات التقليدية.

تقنيات المعرفة الصفرية يمكن أن تسمح بالتحقق دون كشف معلومات غير ضرورية.

بيئات التنفيذ الموثوقة يمكن أن توفر ضمانات أقوى حول الحوسبة الحساسة.

التسوية على السلسلة يمكن أن تخلق آليات دفع قابلة للبرمجة.

البنية التحتية اللامركزية يمكن أن توفر طرقًا بديلة لمزودي الذكاء الاصطناعي المركزيين.

معًا، يمكن أن تشكل هذه التقنيات جزءًا من طبقة خصوصية جديدة للذكاء الاصطناعي.

لكن هناك مقايضة

هناك حقيقة مهمة لا ينبغي تجاهلها.

الخصوصية لا تعني تلقائيًا ذكاءً أفضل.

أقوى النماذج الرائدة لا تزال خاضعة إلى حد كبير لسيطرة عدد صغير من شركات الذكاء الاصطناعي الكبرى.

شبكات الاستدلال المفتوحة والمركزة على الخصوصية قد توفر تحكمًا أقوى للمستخدم، لكنها قد تواجه تحديات حول:

• جودة النموذج
• زمن الاستجابة
• توفر القدرة الحاسوبية
• التحقق
• التكلفة
• الموثوقية
• تجربة المستخدم

هذا يخلق مقايضة أساسية:

أقصى ذكاء مقابل أقصى تحكم.

السوق لم يقرر بعد أين يكمن التوازن الأمثل.

لكن مع تزايد قدرات الذكاء الاصطناعي، قد يصبح المستخدمون أكثر استعدادًا للدفع مقابل هذا التحكم.

ربما وجدت العملات المشفرة سردية جديدة للذكاء الاصطناعي

الجزء الأكثر إثارة للاهتمام في التقارب الحالي بين الذكاء الاصطناعي والعملات المشفرة قد لا يكون إشارات التداول المولدة بالذكاء الاصطناعي.

بل قد لا يكون حتى وكلاء الذكاء الاصطناعي الذين ينفذون المعاملات.

بل قد يكون شيئًا أكثر جوهرية:

من يملك العلاقة بين البشر والذكاء؟

إذا أصبح الذكاء الاصطناعي المركزي أكثر قوة ولكن يصعب الوثوق به مع المعلومات الحساسة، فسيبحث المستخدمون بطبيعة الحال عن بدائل.

هذا قد يخلق طلبًا على:

• الاستدلال الخاص
• أسواق النماذج المفتوحة
• الحوسبة اللامركزية
• تنفيذ الذكاء الاصطناعي القابل للتحقق
• مدفوعات الذكاء الاصطناعي على السلسلة
• هوية وكلاء الذكاء الاصطناعي
• الحوسبة السرية
• بنية تحتية للبيانات تحافظ على الخصوصية

قد يكون السوق لا يزال في مرحلة مبكرة.

لكن الاتجاه أصبح أكثر وضوحًا.

الجيل القادم من البنية التحتية للذكاء الاصطناعي قد لا يتنافس ببساطة على الذكاء.

بل قد يتنافس علىالذكاء + الخصوصية + الملكية + التحكم.

ماذا يعني هذا لمطوري Web3

بالنسبة لشركات Web3، يخلق هذا الاتجاه إشارة استراتيجية مفيدة.

الفرصة ليست في وضع الذكاء الاصطناعي في كل مكان.

الفرصة هي تحديد أين يخلق الذكاء الاصطناعي المركزي نقطة اعتماد جديدة — وأين يمكن لتقنية Web3 أن تقلل من هذا الاعتماد بشكل ملموس.

قد يعني ذلك خصوصية أفضل.

قد يعني ذلك تحكمًا أفضل في الهوية.

قد يعني ذلك مدفوعات قابلة للبرمجة بين المستخدمين والوكلاء ومزودي الذكاء الاصطناعي.

قد يعني ذلك بنية تحتية تسمح للشركات بدمج الذكاء الاصطناعي دون التخلي عن تحكم غير ضروري في المعلومات الحساسة.

هذا هو نوع التقاطع الذي يمكن أن تنبثق منه الجيل القادم من تطبيقات Web3.

SoonTech: البناء للمرحلة التالية من Web3

في SoonTech، نؤمن بأن تطور Web3 يتجاوز مجرد إنشاء المزيد من الأصول الرقمية.

المرحلة التالية هي بناء تقنية تربط الأصول الرقمية والذكاء الاصطناعي والخصوصية والمدفوعات واحتياجات الأعمال الواقعية بطريقة أكثر قابلية للاستخدام.

مع تزايد اندماج الذكاء الاصطناعي في سير العمل المالي والرقمي، ستحتاج الشركات بشكل متزايد إلى بنية تحتية مرنة وقابلة للتوسع ومصممة حول تحكم المستخدم.

هنا يمكن للبنية التحتية لـ Web3 أن تلعب دورًا ملموسًا.

تركز SoonTech على حلول Web3 للمؤسسات وتقنية الأصول الرقمية، مما يساعد الشركات على استكشاف وبناء الجيل القادم من تطبيقات Web3.

فكرة أخيرة

قد تختفي جدلية OpenAI في النهاية من العناوين الرئيسية.

لكن السؤال الأساسي لن يختفي.

مع تزايد قوة الذكاء الاصطناعي، تصبح المعلومات التي نقدمها له أكثر قيمة.

وعندما تصبح المعلومات قيمة، يصبح التحكم قضية اقتصادية.

هنا بالضبط توجد فرصة للعملات المشفرة.

قد لا تكون السردية الرئيسية القادمة للذكاء الاصطناعي × العملات المشفرة:

"يمكن للذكاء الاصطناعي اتخاذ قرارات أفضل."

قد تكون:

"هل يمكن للمستخدمين أخيرًا التحكم في من يعرف ما يعرفه ذكاؤهم الاصطناعي؟"

إذا أصبح هذا السؤال سائدًا، فقد تنتقل الاستدلالات الخاصة وأسواق الذكاء الاصطناعي على السلسلة من مجال تجريبي متخصص إلى أحد أهم القطاعات الناشئة في Web3.

🌐 قم ببناء منصات Web3 آمنة وقابلة للتوسع مع SoonTech.

استكشف حلولنا لبورصات العملات المشفرة ذات العلامة البيضاء، وأسواق التنبؤ، ومحافظ MPC، ومحركات المطابقة، وتكامل السيولة، والامتثال.