كيف ستتطور OpenLedger مع الذكاء الاصطناعي

@Openledger يهدف إلى أن يكون أكثر من مجرد تكنولوجيا بلوكتشين أخرى - إنه يسعى ليكون العمود الفقري لمطوري الذكاء الاصطناعي، ومساهمي البيانات، والمجتمعات الإبداعية التي تسعى إلى الشفافية، والعدالة، والفائدة الحقيقية من مساهماتهم. مع تقدمه، الذكاء الاصطناعي ليس مجرد شيء يدعمه الشبكة؛ إنه متجذر في هيكلها - وهذا يعني أن تطورها سيتشكل بناءً على كيفية نمو الطلبات والفرص في الذكاء الاصطناعي. إليكم كيف أرى OpenLedger يتطور مع الذكاء الاصطناعي في السنوات القادمة: OpenLedger لديها بالفعل عدة مكونات تميزها: لقد بنت سلسلة الكتل الخاصة بها باستخدام Proof of Attribution، مما يعني أنه يتم تتبع المساهمين في البيانات ومكافأتهم. إنها تقدم أدوات مثل Datanets (datasets التي يمتلكها المجتمع)، ModelFactory (لتعديل النماذج)، OpenLoRA (للاستضافة الفعالة من حيث التكلفة للنماذج)، وتستخدم سلسلة متوافقة مع EVM من الطبقة الثانية حيث تتم معالجة توفر البيانات عبر EigenDA.

من المحتمل أن يكون الاتجاه الرئيسي هو زيادة تعقيد النموذج والتخصص. مع زيادة الطلب على الذكاء الاصطناعي، سيكون هناك حاجة أكبر لنماذج محددة المجال (مثل الرعاية الصحية والمالية والتعليم) التي تتطلب بيانات متنوعة وعالية الجودة من الخبراء. يبدو أن هيكل Datanets الخاص بـ OpenLedger مُعد لذلك: الأشخاص الذين يقومون ببناء أو التحقق أو المساهمة في البيانات لمجموعات البيانات المتخصصة من المحتمل أن يروا المزيد من المكافآت، والنماذج المدربة على تلك البيانات سيكون لها مزايا تنافسية قوية. ستصبح آلية النسبة أكثر أهمية، سواء من أجل العدالة أو لبناء الثقة.

مجال آخر من التطور هو الكفاءة وتخفيض التكاليف. تدعي OpenLoRA بالفعل أنه يمكن تشغيل آلاف النماذج على وحدة معالجة الرسوميات الواحدة، مما يقلل بشكل كبير من تكلفة كل نموذج. مع ارتفاع تكاليف الأجهزة والكهرباء ومتطلبات الحوسبة، سيكون من الضروري تحسين تدريب النماذج وخدمتها لتكون أرخص وأكثر صداقة للبيئة. من المحتمل أن تطور OpenLedger تقنيات ضغط أكثر تعقيدًا، أو التكميم، أو التقليم، أو نماذج الحوسبة المشتركة لتقليل الفاقد.

من المحتمل أن يزداد دمج تجربة المستخدم المدعومة بالذكاء الاصطناعي والأدوات. مع تفاعل المزيد من الأشخاص ( حتى غير التقنيين) مع أنظمة الذكاء الاصطناعي والبلوكشين، سيساعد تقديم أدوات بدون كود أو أدوات ذات كود منخفض ( لإنشاء النماذج، وتعديلها، ونشرها)، والمساعدات الذكية، أو الوكلاء الذكيين الموجهين في تعزيز الاعتماد. يشير نموذج OpenLedger’s ModelFactory وغيرها من الواجهات بالفعل في هذا الاتجاه. سيكون تسهيل الانضمام، وتحسين لوحات المعلومات، وتصوير واضح للنسب، وانسيابية خطوط نشر التطبيقات من العناصر المميزة.

أتوقع أن يكون هناك تطور آخر وهو الشبكات اللامركزية للحوسبة والتخزين المدمجة بشكل أكثر تماسكًا. الشراكات مثل تلك التي مع الشبكات الموزعة لوحدات معالجة الرسوميات (مثل io.net) تظهر أن الحوسبة ستتم مشاركتها عبر العقد بدلاً من الموارد المركزية. سيساعد ذلك في التكلفة، وقابلية التوسع، والمرونة، ومقاومة الرقابة أو الفشل. توفر البيانات عبر EigenDA هو جزء آخر. مع مرور الوقت، من المحتمل أن تصبح البنية التحتية لاستضافة النماذج واستنتاجها أكثر توزيعًا.

سيشكل التنظيم والحكومة والأخلاق أيضًا مسار المستقبل. تشمل اقتصاديات التوكن الخاصة بـ OpenLedger التوكن الأصلي $OPEN token، الذي يُستخدم للرسوم (gas)، وتشغيل الاستدلال، وبناء النماذج، وكجوائز بموجب إثبات النسبة. مع ظهور المزيد من التنظيمات حول الذكاء الاصطناعي (خصوصية البيانات، وأصل مجموعة البيانات، وقابلية تدقيق النموذج)، ستصبح الأنظمة التي تجعل جميع الإجراءات قابلة للتتبع على السلسلة ضرورية وليست مجرد ميزة إضافية. من المحتمل أن تزيد أهمية آليات الحوكمة (التفويض، والمشاركة، والتصويت)، لأن المستخدمين سيرغبون في أن يكون لهم رأي في كيفية استخدام النماذج للبيانات، وكيفية توزيع المكافآت، وكيفية عمل النسبة.

أيضًا، نظرًا لأن OpenLedger قد التزمت بمبلغ $25 مليون عبر منصة OpenCircle الخاصة بها لتمويل مطوري الذكاء الاصطناعي + Web3، فإن هذا التمويل سيساعد في دعم المزيد من التطبيقات والأدوات والنماذج التي تركز على الذكاء الاصطناعي في نظامها البيئي. مع زيادة الاستخدام، ستظهر المزيد من التعليقات، والمزيد من المشكلات، والمزيد من الفرص - وسيتعين على المنصة تطوير الميزات، وقابلية التوسع، وتجربة المستخدم، والأمان وفقًا لذلك.

الخلاصة: أعتقد أن تطور OpenLedger مع الذكاء الاصطناعي سيتم دفعه من خلال تحقيق التوازن بين ثلاثة أشياء: العدالة (نسبة + المكافآت)، الكفاءة (التكلفة، الحوسبة، النشر)، وسهولة الاستخدام (الأدوات، الحوكمة، الشفافية). إذا تمكنوا من تحقيق الثلاثة بشكل صحيح، قد تصبح OpenLedger منصة رائدة لتطوير نماذج الذكاء الاصطناعي الأخلاقية والمركزية - حيث يستفيد المساهمون، ومطورو النماذج، والمستخدمون جميعًا. ولكن هناك مخاطر: ضمان جودة البيانات، التعامل بشكل آمن مع الاستدلال على نطاق واسع، إدارة توكنوميكس بحيث لا تؤدي التضخم/التخفيف إلى الأذى، والبقاء سباقًا مع الضغوط التنظيمية سيكون أمرًا أساسيًا. #OpenLedger