الذكاء الاصطناعي اللامركزي: عصر جديد مدفوع بالبلوكتشين

تؤثر تقنيات الذكاء الاصطناعي بشكل عميق على حياتنا، من تحليل الوثائق المعقدة بسرعة إلى العصف الذهني الإبداعي، وحتى مساعدتنا في التحول إلى شخصياتنا السينمائية المفضلة. ومع ذلك، مع انتشار الذكاء الاصطناعي، بدأ الناس أيضًا في القلق بشأن المشكلات التي قد تنجم عنه.

في الوقت الحالي، تسيطر عدد قليل من عمالقة التكنولوجيا على أقوى نماذج الذكاء الاصطناعي، وآلية عملها الداخلية غير شفافة. نحن لا نعرف مصدر بيانات تدريب هذه النماذج، أو عملية اتخاذ القرار، ومن يستفيد عند ترقية النماذج. غالبًا ما لا يتم الاعتراف بمساهمات المبدعين بشكل مناسب أو مكافأتهم. وما يثير القلق أكثر هو أن التحيز قد يتسلل بهدوء إلى هذه الأدوات التي تشكل مستقبلنا.

إن هذه المخاوف هي التي دفعت الناس إلى البحث عن أنظمة الذكاء الاصطناعي الأكثر شفافية، والأكثر تركيزًا على حماية الخصوصية، والأكثر انفتاحًا للمشاركة. وقد ظهرت الذكاء الاصطناعي اللامركزي (DeAI) الذي يجعل نماذج الذكاء الاصطناعي أكثر مسؤولية وشفافية وشمولية من خلال توزيع البيانات والحوسبة والحكم. في هذه النموذج، يمكن للمساهمين الحصول على عوائد عادلة، ويمكن للمجتمع أن يقرر معًا كيفية تشغيل هذه الأدوات القوية.

الفرق بين الذكاء الاصطناعي اللامركزي والذكاء الاصطناعي التقليدي

تتحكم الأنظمة التقليدية للذكاء الاصطناعي عادةً شركة واحدة في العملية بأكملها، بما في ذلك جمع البيانات، تدريب النماذج، والتحكم في المخرجات. تجعل هذه النموذج المغلق من الصعب على الجمهور المشاركة أو الإشراف، ولا يستطيع المستخدمون فهم عملية بناء النماذج أو التحيزات المحتملة.

بالمقارنة، يتبنى الذكاء الاصطناعي اللامركزي نهجًا مختلفًا تمامًا. البيانات موزعة على مختلف العقد، والنموذج يتم إدارته بشكل مشترك بواسطة المجتمع أو البروتوكول، وعملية التحديث شفافة ومعلنة. تم بناء هذا النظام تحت تعاون عام، مع قواعد واضحة وآليات تحفيز للمشاركة، وليس تحت سيطرة صناديق سوداء غير شفافة.

أهمية الذكاء الاصطناعي اللامركزي

التحكم المركزي لنماذج الذكاء الاصطناعي التقليدية أدى إلى العديد من المشاكل:

1. تركيز السلطة بشكل مفرط، وافتقار إلى الرقابة العامة.
2. قد تؤدي البيانات المحدودة ووجهات النظر إلى تحيز الخوارزمية.
3. يفتقر المستخدمون إلى السيطرة على البيانات التي يساهمون بها.
4. الابتكار مقيد بقرارات عدد قليل من الشركات.

تفتح الذكاء الاصطناعي اللامركزي بابًا لنظام ذكاء اصطناعي أكثر شفافية وإنصافًا وابتكارًا من خلال توزيع الملكية والسيطرة. يمكن للمساهمين العالميين تشكيل النموذج معًا، مما يضمن أن يعكس وجهات نظر أوسع. تتبنى العديد من أنظمة الذكاء الاصطناعي اللامركزية مبادئ المصدر المفتوح، مما يجعل الشيفرة وطرق التدريب مرئية للجمهور، مما يسهل التدقيق وبناء الثقة.

أساس التقنية للذكاء الاصطناعي اللامركزي

1. التعلم الفيدرالي: يسمح للنماذج بتعلم البيانات على الأجهزة المحلية، مما يحمي الخصوصية.
2. الحوسبة الموزعة: توزيع عبء تدريب وتشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي على عدة آلات في الشبكة.
3. إثبات عدم المعرفة: التحقق من البيانات أو العمليات دون الكشف عن المحتوى المحدد.

تكنولوجيا البلوكتشين قدمت دعماً رئيسياً لللامركزية AI:

1. العقود الذكية: تنفيذ تلقائي للقواعد المحددة.
2. الأوركل: يربط البلوكتشين بالعالم الخارجي.
3. التخزين اللامركزي: تخزين بيانات التدريب وملفات النموذج بشكل موزع.

مزايا الذكاء الاصطناعي اللامركزي

1. حماية خصوصية أفضل
2. الشفافية المدمجة
3. الحوكمة المشتركة
4. الحوافز الاقتصادية العادلة
5. تقليل التحيز
6. تعزيز مرونة النظام

التحديات التي تواجهها

على الرغم من الآفاق الواسعة، لا يزال الذكاء الاصطناعي اللامركزي يواجه بعض التحديات:

1. مشكلة القابلية للتوسع
2. موارد حسابية كثيفة
3. عدم اليقين التنظيمي
4. التجزئة المحتملة
5. مخاوف الأمان والموثوقية
6. تجربة مستخدم معقدة

تطبيقات الذكاء الاصطناعي اللامركزية

تستكشف العديد من المشاريع التطبيقات العملية للذكاء الاصطناعي اللامركزي:

1. Acurast: تحويل الأجهزة اليومية إلى جزء من اللامركزية السحابية.
2. OriginTrail: بناء اللامركزية للرسم البياني المعرفي.
3. فالا: تقدم طبقة حماية الخصوصية لـ Web3.
4. PEAQ: يوفر البنية التحتية للاقتصاد الآلي.
5. Bittensor: إنشاء سوق مفتوح لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي.

اللامركزية AI تمثل تحولًا في القيم، تتحدى الفكرة التقليدية بأن AI يجب أن تتحكم فيها عدد قليل من الشركات. إنها توفر خيارًا أكثر انفتاحًا ومسؤولية، يوزع القوة، ويحمى الخصوصية، ويدعو المشاركين من جميع أنحاء العالم للمشاركة في تشكيل هذه الأدوات التي تغير العالم.

مع استمرار تطور التكنولوجيا وتحسينها، من المتوقع أن تلعب الذكاء الاصطناعي اللامركزي دورًا متزايد الأهمية في المستقبل، مما سيوفر لنا أنظمة ذكية أكثر عدلاً وشفافية وابتكارًا.