الذكاء الاصطناعي موجود في كل شيء. إنه يكتب، ويوصي، ويشخص، ويلعب. النماذج خلف هذه المهام مثيرة للإعجاب، لكن الأنظمة في الغالب مغلقة. لا نعرف أي البيانات تدربت تلك النماذج، أو من ساهم فيها، أو من يستفيد عندما تخلق النماذج قيمة. إن عدم الشفافية هذا مهم لأنه يركز القوة ويخفي القيمة. OpenLedger تحاول تغيير ذلك. إنها سلسلة كتل مصممة لاقتصاد الذكاء الاصطناعي. هدفها هو جعل تدريب النماذج، وتقديم مجموعات البيانات، والنشر، والتعويض واضحين وقابلين للتداول، وربط المكافآت مباشرة بمن أضاف قيمة.
إذا نجح ذلك، OpenLedger(OPEN) يمكن أن تنقل الذكاء الاصطناعي من عدد قليل من المنصات المركزية إلى إطار مملوك من قبل المجتمع حيث يتم دفع الأجر للمبدعين، وتصبح النماذج قابلة للتدقيق، ويمكن تملك الوكلاء المتخصصين وتداولهم وتحسينهم مع وضوح في الأصل. يشرح هذا المقال ما تفعله OpenLedger، وكيف تعمل أجزاؤها الرئيسية، ولماذا قد تكون ثورية، كيف تبدو التطبيقات الحقيقية، وما يجب مراقبته بعد ذلك.
1.ما هو الذكاء الاصطناعي؟
قبل أن نتحدث عن OpenLedger، دعنا نعرّف الذكاء الاصطناعي بطريقة عملية، وفي جوهره، الذكاء الاصطناعي هو نظام يتعلم الأنماط من البيانات ثم يطبق تلك الأنماط على مواقف جديدة. فكر في دماغك كآلة توقعات. أنت تتعلم تجنب النار عن طريق لمس موقد ساخن مرة واحدة. تقوم الآلات بشيء مشابه، باستثناء أنها تتعلم من مجموعات بيانات ضخمة وتعبّر عن تلك المعرفة من خلال النماذج. تلك النماذج جيدة فقط بقدر البيانات وعملية التدريب وراءها. هذه هي المشكلة. اليوم، يتم تدريب معظم نماذج الذكاء الاصطناعي القيمة خلف الأبواب المغلقة، باستخدام بيانات تم جمعها أو ترخيصها من قبل شركات كبيرة. نادرًا ما يرى المبدعون والباحثون والأشخاص العاديون مساهماتهم منعكسًا في الملكية أو التعويض.
2.أين تتناسب OpenLedger
تصف OpenLedger نفسها بأنها سلسلة كتل الذكاء الاصطناعي. على عكس سلاسل الكتل العامة التي تركز على المدفوعات أو العقود الذكية، تركز OpenLedger على اقتصاديات وأخلاقيات بنية الذكاء الاصطناعي التحتية. إنه يوفر أسسًا لـ:
- تسجيل مجموعات البيانات والمساهمات على السلسلة،
- تدريب نماذج وتعديلها بطريقة يمكن تعيينها،
- نشر النماذج بشكل اقتصادى،
- تتبع كيفية تأثير كل نقطة بيانات أو مساهم على مخرجات النموذج،
- مكافأة المساهمين عندما تُستخدم بياناتهم أو نماذجهم.
هذه النقطة الأخيرة، الربط بين التعويضات والمكافآت، هي الفكرة الأساسية. تم تصميم مجموعة OpenLedger لجعل الذكاء الاصطناعي قابلًا للتتبع وعادلاً. إنه يمزج بين ملكية سلسلة الكتل مع أدوات النموذج لتمكين سوق مفتوحة للبيانات والنماذج المتخصصة.
3.شرح المكونات الرئيسية بلغة بسيطة
OpenLedger هي مجموعة، وليست ميزة واحدة. إليك الأجزاء الرئيسية وما تفعله.
3.1 OpenLoRA: نشر رخيص وقابل للتوسع
OpenLoRA هو محرك نشر النماذج في OpenLedger. النقطة البيعية هي تقليل التكاليف بشكل دراماتيكي لنشر المحولات والنماذج المتخصصة، وخاصة محولات بأسلوب LoRA. تدعي OpenLedger أن التوفير يجعل تشغيل آلاف المحولات المتخصصة على وحدة معالجة الرسوميات الواحدة ممكنًا. في الممارسة العملية، هذا يعني أنه يمكن للمطور ضبط نموذج أساسي لمهمة ضيقة، ثم نشر العديد من هذه النماذج الضيقة بتكاليف منخفضة. لعوالم الألعاب، والتعليم، أو المساعدين المحددين بالمجال، تحول OpenLoRA تخصص النماذج من تجربة مكلفة إلى منتج واقعي.
إطارها بهذه الطريقة: بدلاً من أن تقوم كل استوديو ألعاب بتشغيل نموذج مكلف خاص به لسلوك NPC، يمكن للاستوديوهات نشر آلاف المحولات الفعالة على أجهزة بسيطة ودفع ثمن ما يستخدمونه فقط.
3.2 إثبات الانتساب (PoA)
تعتبر PoA هي الميزة التي تعطي OpenLedger قوتها الأخلاقية. إنها تسجل الملكية: من ساهم في أي مجموعة بيانات، من قام بوسم أي مثال، ومدى تأثير كل مساهمة على مخرجات النموذج. تتسم هذه القابلية للتتبع بأهمية لثلاثة أسباب: أولًا، تخلق مكافآت عادلة. يكسب المساهمون عندما تحسن مدخلاتهم نموذجًا. ثانيًا، تخلق الشرح. إذا اتخذ نموذج قرارًا مثيرًا للجدل، يمكن أن توضح سجلات التدقيق البيانات التي شكلت ذلك السلوك. ثالثًا، تدعم الحوكمة. يمكن للمنظمات المستقلة ذاتية الحكم أو المجتمعات أن تقرر كيف يتم مكافأة المساهمات وما إذا كانت مجموعات بيانات معينة تلبي المعايير الأخلاقية. تنقل PoA اقتصاد الذكاء الاصطناعي من صفقات الترخيص غير الشفافة إلى الانتساب القابل للقياس على السلسلة.
3.3 داتا نت ونموذج المصنع
داتا نت هي مكتبات البيانات المنسقة والتعاونية. فكر فيها كمجموعات محددة بالمجال حيث يضيف المساهمون ويضعون علامات ويختبرون البيانات. نموذج المصنع هو الطبقة التي لا تحتاج إلى كود وتسمح للأفراد والفرق بضبط النماذج باستخدام داتا نت. معًا، تحوّل المساهمات اللامركزية إلى نماذج تعمل دون إجبار كل مساهم على أن يكون مهندس تعلم آلة.
3.4 OpenCircle ودعم النظام البيئي
تعمل OpenCircle كحاضنة ومختبر تمويل. إنها توفر اعتمادات حسابية، وإرشادًا، وتمويلًا أوليًا للمشاريع التي تبني على أسس OpenLedger. هذا يسرّع التطبيقات الحقيقية ويقلل الحواجز للفرق التي تجلب خبرات المجال بدلًا من مهارات البنية التحتية العميقة.
4.لماذا قد تكون OpenLedger ثورية
على الورق، يحل الهيكل ثلاث مشاكل معقدة.
الانتساب والمكافأة. ينتج المساهمون غالبًا بيانات قيمة لكن لا يحصلون على حصة من إيرادات النموذج. تخلق PoA آلية لمكافأتهم تلقائيًا. هذا يغير الحوافز. بدلاً من الاحتفاظ بمجموعات البيانات، يمكن للمؤسسات والمجتمعات المساهمة والحصول على أجر عندما تخلق النماذج القائمة على تلك البيانات قيمة.
المسؤولية. من المعروف أن النماذج تعاني من فشل غير شفاف وهلاوس. مع الانتساب وموثق الملكية التدريبية، يمكن للمحققين تتبع الأخطاء إلى مجموعات بيانات معينة وإصلاحها أو تعويضها وفقًا لذلك. هذه خطوة ذات معنى نحو المسؤولية. AI.
اقتصاديات التخصص على نطاق واسع. يمكّن OpenLoRA ونموذج المصنع آلاف النماذج ذات التخصص الدقيق من الوجود دون تكلفة بنية تحتية تصل إلى مليار دولار. هذا ضروري لحالات الاستخدام ذات التفاصيل العالية: شخصيات NPC في الألعاب، المساعدين الصحيين المحليين، الوكلاء القانونية الضبط الدقيق وفقًا لقوانين البلد.
يمكن أن تحوّل هذه الركائز الثلاث معًا من контрол من يتحكم في الذكاء الاصطناعي وكيف تتدفق الفوائد من الذكاء الاصطناعي.
5.عشر تطبيقات عملية ذات قيمة عالية
هناك قائمة من التطبيقات التي يمكن بناؤها على OpenLedger ويمكنها ملء فجوة السوق.
- مساعد بحث على السلسلة (Onchain Kaito)
جمع المعرفة من Reddit وSubstack وInstagram وغيرها من المصادر العامة في داتا نت منسقة وقابلة للتخصيص. يتم تتبع المساهمين والمبدعين ومكافأتهم عندما يصبح نصهم جزءًا من بيانات تدريب نموذج. هذا يخلق محرك بحث شفاف يمنح الفضل للمساهمين.
- مدقق أمان Web3 مستمر
وكيل لامركزي يستوعب تقارير التدقيق، حالة العقد المباشرة، والإفصاحات عن الثغرات لفحص العقود الذكية المنشورة باستمرار. تتدفق المكافآت إلى الفرق الحمراء والباحثين الذين تحسن بياناتهم الاكتشاف. يعالج هذا إخفاقات عمليات التدقيق المؤقتة.
- مساعد للرسم (AI Copilot)
مساعد ذكاء اصطناعي مصمم بدقة على كود العقد الموثق، والتدقيق وأفضل الممارسات. يقوم بصياغة العقود، وإجراء اختبارات محاكاة، ويربط المخرجات بمصادر التدريب للتوضيح. يحصل المطورون على مساعد إذ يُمكن تتبع توصياته.
- منصة تعلم لامركزية
شبكة على غرار Coursera حيث يساهم المعلمون بمحتوى الدورة إلى داتا نت، وتجمع النماذج المناهج الدراسية الشخصية، ويكسب المساهمون مكافآت الانتساب عند استخدام وحداتهم. تصبح الشهادات مؤهلات قابلة للتحقق على السلسلة.
- ذكاء الاجتماعات وسجل القرارات
وكيل لتدوين الملاحظات وتتبع القرارات يتحول مخرجات الاجتماعات إلى قرارات قابلة للتدقيق. هذا مفيد للامتثال والقانون والحوكمة، مع مكافأة المساهمين لتحسين النماذج التي تلخص وتستخرج الإجراءات.
- مساعد قانوني للذكاء الاصطناعي
نموذج تم تدريبه على تشريعات مختارة، وأحكام وتعليقات رسمية تساعد المحامين في البحث ذو الوعي القضائي. تتعقب كل قرار المصادر والمساهمين الذين يتم دفعهم مقابل القيمة التي توفرها مجموعاتهم.
- مساعد إكلينيكي
نموذج دعم قرار طبي تم تدريبه على بيانات طبية مجهولة المصدر وأدبيات تمت مراجعتها من قبل أقران. يعتبر الانتساب حاسمًا هنا: عندما يتم تقديم توصية طبية، هناك سلسلة يمكن التحقق منها إلى الدراسات التي أثرت على ذلك.
- أدوات صحة نفسية لامركزية
وكلاء علاجيين واعين ثقافيًا تم تدريبهم على نصوص علاجية متنوعة وموافقة. يبني الانتساب الثقة ويسمح للأطباء بالتحقق من اقتراحات النموذج وأصلها.
- توظيف ورؤية مؤهلات لامركزي
محرك مطابقة للعمل ونظام التحقق من المؤهلات حيث يقدم المجندون والمعلمون وأرباب العمل السابقون تقييمات موثقة. تصبح التوصيات للوظائف شفافة وقابلة للتدقيق وتكافئ المساهمين الذين ساعدوا في بناء النماذج.
- مساعد تداول للأسواق
نموذج يجمع بين البيانات على السلسلة، وإشارات الحوكمة والمشاعر الاجتماعية. كل إشارة لها أصل، لذا فإن العائدات واضحة ويمكن للمستخدمين التحقق من أصول فكرة التداول.
يظهر كل من هذه الأمثلة ما يحدث عندما تكون النماذج متخصصة ومدربة بشكل يمكن التحقق منه على مدخلات معروفة ومكافأً.
6.مشاريع النظام البيئي للمراقبة
بعض الفرق تقوم بالفعل بالبناء على OpenLedger. أوصاف قصيرة:
- Ambios تستخدم شبكة استشعار للذكاء البيئي وتنسب مساهمات المستشعر والمجتمع.
- Morpheus تبني اللغة الطبيعية إلى سير العمل العقود الذكية، مع إمكانية الشرح على السلسلة للكود الذي تم إنشاؤه.
- Up Network تجمع بين الإشارات الاجتماعية والبيانات على السلسلة لنماذج تنبؤية.
- Xangle تركز على نماذج تعليمية لكوريا، مع الحفاظ على اللغة والسياق المحليين وتقديرهما.
- AgentArcane, Memelytics, Narratex, Citadelis وThe SenseMap كلها توضح كيف تخلق داتا نت ووكلاء محددين بالمجال تطبيقات عملية وقابلة للربح.
تمثل هذه المشاريع نطاقًا من الإمكانيات: استشعار البيئة، والهندسة الآلية، والمحتوى، والأمان، والتعليم المحلي.
7.اقتصاد الرموز واعتبارات السوق
قدمت لقطة مع أرقام رأس المال السوقي والإمداد. تلك مفيدة، لكن اعتبرها مدخلات أولية للتحقق قبل أي ادعاء. من وجهة نظر مفاهيمية، إليك ما يهم.
يجب أن تحفز الرموز مساهمة البيانات، ونشر النماذج، وأمان الشبكة. هذا يعني عادةً مزيجًا من وظائف المنفعة والحكومة.
تؤثر ديناميكيات الإمداد المتداول والتخزين على السيولة. إذا كان جزء كبير تم تخزينه أو كان مقيدًا بطريقة أخرى، فإن القابلية للتداول على المدى القصير تكون محدودة. قد يكون ذلك جيدًا من أجل الاستقرار، لكنه يقلل أيضًا من العوامة المتاحة في السوق.
سيعتمد النمو الواقعي لرأس المال السوقي بشكل أقل على آليات الرموز وأكثر على الاستخدام الفعلي: عدد داتا نت، والنماذج المنشورة، والإيرادات المشتركة مع المساهمين، وتبني المؤسسات. تعتبر المضاربة على الرموز أثرًا قصير الأجل؛ تأتي القيمة على المدى الطويل من التدفقات المتكررة والقابلة للقياس.
كإرشاد عملي: راقب مقاييس المشاركة. يتبع سعر الرموز المنفعة. إذا استطاعت OpenLedger إثبات تدفقات مشاركة الإيرادات للمبدعين والاستخدام الثابت لـ OpenLoRA، فإن تقييم السوق سيكون أكثر دفاعية.
8.فرص للبناء والمطورين
إذا كنت مطورًا، فإن OpenLedger تقدم روافع فورية: بناء داتا نت، إنشاء محولات متخصصة، أو تطوير واجهة أمامية ملائمة لـ L2 للوكلاء. تمنح برامج الدعم مثل OpenCircle اعتمادات حسابية أولية ومصداقية، مما يقلل من تكلفة التجريب.
ركز على مشكلات ضيقة أولاً. ستكون أكبر المكاسب في المجالات التي تكون البيانات فيها ذات قيمة ولكن محتجزة حاليًا: الأجهزة الطبية، والمراقبة البيئية المحلية، والتشريعات القانونية، أو المحتوى التعليمي عالي الجودة. اصنع خط أنابيب صغير يمكن التحقق منه وأظهر كيف يكسب الانتساب المساهمين الإيرادات.
8.1 المخاطر والحدود والحوكمة
هذا ليس نوع من الحل السحري. تشمل المخاطر الرئيسية:
الخصوصية والموافقة. يجب أن تتماشى تسجيل الملكية مع قوانين الخصوصية. بالنسبة للبيانات السريرية أو الشخصية، هناك حاجة إلى أطر قوية للتعرف على الهوية والموافقة.
التلاعب بنظام الانتساب. إذا كانت المكافآت حقيقية، ستحاول العناصر السيئة التلاعب بالنظام. تعتبر آليات السمعة القوية والتحقق من المساهمين أساسية.
التنظيم. قد تجذب مكافآت الرموز المرتبطة بالبيانات والنماذج تدقيق حقوق الأوراق المالية أو البيانات. ستختلف الأطر القانونية حسب الولاية القضائية.
جودة النموذج. لا يضمن الانتساب نماذج جيدة. لا تزال عمليات تجميع البيانات عالية الجودة وخطوط تقييم النموذج حاسمة.
تقلل OpenLedger من عدم الشفافية، لكنها تثير أيضًا أسئلة تصميم جديدة. يجب أن تعامل المجتمع أنظمة الانتساب كسلع عامة تحتاج إلى حوكمة ورقابة.
8.2 النطاق المستقبلي وما يجب متابعته
ستروي الأشهر الـ 12 إلى 36 القادمة القصة. إشارات للرصد:
عدد داتا نت التي تم إنشاؤها، والمساهمين الذين انضموا والمكافآت الموزعة،
حجم نشر OpenLoRA ومتوسط التكلفة لكل استدلال،
المشاريع التي تتخرج من OpenCircle إلى الإنتاج،
إرشادات تنظيمية حول الانتساب للبيانات ومكافآت الرموز،
التكاملات والاتفاقيات المؤسسية.
إذا تمكنت OpenLedger من الوصول إلى ملاءمة المنتج للسوق لعدد قليل من المجالات المهمة، يمكن أن تتبنى الاقتصاد الأكبر للذكاء الاصطناعي أسسها للملكية والمكافآت. هذا مهم لأنه سيغير من يستفيد عندما تخلق نموذج الذكاء الاصطناعي قيمة.
9.الاستنتاج
OpenLedger تقدم رؤية مثيرة. تجمع بين ملكية السلسلة وأدوات النشر العملية ومختبر التمويل لتسريع التطبيقات الحقيقية. يتوافق الهيكل مع مشاكل السوق الواضحة: سلاسل البيانات غير الشفافة، والمساهمون غير المدفوعين، والنماذج التي لا يمكن تدقيقها. إذا استطاعت OpenLedger تنفيذ الانتساب على نطاق واسع، وإذا رأى المساهمون الحقيقيون مكافآت ذات مغزى، فسيكون المشروع قد انتقل بحوكمة الذكاء الاصطناعي من النظرية إلى الممارسة.
هذا ليس مضمونًا. العقبات تقنية وقانونية واجتماعية. ومع ذلك، فإن فكرة أن المبدعين والمساهمين يتلقون قيمة قابلة للقياس لعملهم هي فكرة قوية ومتأخرة. تستحق OpenLedger المتابعة لأنها تأخذ خطوة أولى موثوقة نحو إصلاح مشكلة مركزية في الذكاء الاصطناعي اليوم: الثقة.
إخلاء المسؤولية: هذا المحتوى هو للأغراض التعليمية والمرجعية فقط ولا يشكل أي نصيحة استثمارية. تحمل استثمارات الأصول الرقمية مخاطر عالية. يرجى التقييم بعناية وتحمل المسؤولية الكاملة عن قراراتك.
انضم إلى MEXC وابدأ التداول اليوم
