تسابق شركات الذكاء الاصطناعي إلى أتمتة كل شيء، من كتابة الشيفرة البرمجية، وتوليد الصور، وجدولة الإعلانات، وتلخيص الاجتماعات، وأكثر من ذلك. ومع تحسن هذه الأنظمة، يصعب تجاهل تأثيرها على اليد العاملة البشرية. حذر بعض الخبراء الآن من أن الذكاء الاصطناعي التوليدي قد يؤدي إلى موجة ضخمة من إزاحة الوظائف ستحدث بسرعة وعمق أكبر مما تستطيع معظم الاقتصادات الاستعداد له.
بدلاً من مقاومة المستقبل، تتبنى إحدى المنصات الأصلية للعملات المشفرة نهجاً مختلفاً. إذا كانت الأتمتة حتمية، فيجب أن يكون التملك كذلك أيضاً.
أطلق Action Model اليوم إضافة «كروم» خاصة بالدعوات فقط تسمح للمستخدمين بتدريب نظام ذكاء اصطناعي من خلال مشاركة نشاط التصفح الحقيقي مثل النقرات، ومسارات التنقل، والكتابة، وتدفقات المهام. أطلقت المنصة على ذلك اسم نموذج الحركة الكبير (LAM)، وهو قادر على تعلم كيفية أداء الأعمال الرقمية، وليس فقط توليد المحتوى. بالمقابل، يحصل المساهمون على نقاط قد تتحول إلى رموز حوكمة $LAM، مصممة لتمثيل حقوق المشاركة في كيفية تطور النظام.
قال مؤسس Action Model سينا يماني أن العمال يجب أن يملكوا الآلات التي تقوم بالاستبدال إذا كان الذكاء الاصطناعي سيستبدل العمل الرقمي.
Sponsoredتدريب الذكاء الاصطناعي الذي يقوم بالعمل
خلافاً لنماذج الدردشة التي تولد المحتوى ، صُمِّمت LAM لتشغيل البرمجيات بشكل مباشر. الفكرة بسيطة: إذا كان الإنسان يستطيع تنفيذ مهمة رقمية باستخدام الفأرة ولوحة المفاتيح، فيجب أن يكون للوكيل الذكاء الاصطناعي المدرب القدرة أيضاً على إنجازها.
قال يماني أن السنوات القليلة الماضية كانت مخصصة للدردشة الآلية، والآن أصبح التركيز على الأتمتة. هناك حوالي مليار شخص يعملون على استخدام الكمبيوتر. إذا عرضت على شركة أداة تؤدي نفس العمل باستمرار وبجزء بسيط من التكلفة، فسوف تستخدمها.
يجمع امتداد Action Model بيانات سلوكية بموافقة المستخدم لتدريب الذكاء الاصطناعي. يمكن تسجيل مهام مثل تقديم الرواتب، إدارة إدخالات إدارة علاقات العملاء، أو تشغيل العمليات الأساسية مرة واحدة وتكرارها بواسطة النموذج. يمكن للمساهمين نشر الأتمتة في سوق عام حيث يمكن تتبع الاستخدام والمكافأة بموجب نموذج الحوافز الخاص بالمنصة.
شهد القطاع التوثيق الواسع لصعود أنظمة الذكاء الاصطناعي العاملة بالوكالة، مع انتقال النماذج بشكل متزايد من توليد المحتوى إلى تنفيذ المهام بشكل مستقل. وذكرت هذه الشروحات أن هذه الأنظمة تجمع وتنفذ بيانات المستخدمين الحقيقية، وتتعلم كيفية التنقل في البيئات الرقمية بشكل مستقل.
نجحت المنصة بالفعل في جذب أكثر من 40 000 مستخدم عبر قوائم الانتظار، وأنظمة الإحالة، والمجتمعات الشريكة. ولا يزال الوصول يتطلب دعوة للحفاظ على جودة المساهمين ومكافأة المشاركين الأوائل.
كيف يختلف هذا عن أدوات الأتمتة الحالية؟
تعتمد معظم أدوات الأتمتة الحالية على واجهات التطبيقات أو عمليات التكامل الجامدة. لكن معظم الأعمال الرقمية الحقيقية تحدث في أنظمة تقليدية، ولوحات تحكم داخلية، وأدوات لم تصمم أبداً لكي تُؤتمت.
قال يماني أن Zapier يؤتمت البرمجيات، بينما نحن نؤتمت الأعمال. هناك فقط 2 % من الإنترنت يمكن الوصول إليها عبر واجهات التطبيقات. أما 98 % الأخرى فما زالت تتطلب تفاعل الإنسان.
Sponsored Sponsoredمكّن Action Model المستخدمين من عدم الحاجة لكتابة شيفرة أو إدارة تكاملات. كل ما يحتاج إليه المستخدم هو تسجيل كيفية إتمامه لمهمة ما. يتعلم الذكاء الاصطناعي من تدفقات المستخدمين الحقيقية هذه، ويصبح قادراً على تكرارها بشكل مستقل.
جعل هذا Action Model مرناً بما فيه الكفاية لالتقاط الحالات الاستثنائية وسير العمل غير الموثق الذي تعجز الأنظمة التقليدية عن الوصول إليه.
ماذا عن الخصوصية؟
اجعل جميع عمليات التدريب اختيارية، وتحكم في البيانات التي يشاركها المستخدمون. احظر المواقع الحساسة مثل البريد الإلكتروني، والرعاية الصحية، أو المواقع البنكية بشكل افتراضي. يمكن للمستخدمين إيقاف التدريب مؤقتاً، أو حظر نطاقات معينة، أو حذف المساهمات بشكل كلي.
قال ياماني أن المبدأ الأول بسيط، نحن لا نحتاج بياناتك، نحن فقط بحاجة إلى الأنماط. عالج بيانات التدريب محلياً وقم بإخفاء الهوية قبل أن تساهم في النموذج.
احذف البيانات بشكل دائم ولا يمكن استرجاعها، حتى من قبل الشركة. جمع المساهمات مع بيانات مستخدمين آخرين، مستخدمًا خاصية k-anonymity لمنع تتبع الأفراد أو إعادة تحديد هوياتهم. استخدم لوحة إدارة تتيح للمساهمين استعراض وإدارة سجل تدريبهم ومكافآتهم في أي وقت.
ذكر ياماني أنه بينما تجمع شركات التكنولوجيا الكبرى هذا النوع من البيانات دون موافقة حقيقية، نحن شفافون، ويسيطر المستخدمون على بياناتهم، ونكافئ الأشخاص الذين يدربون الذكاء الاصطناعي فعلياً.
Sponsoredهل يمكن للروبوتات التلاعب بالنظام؟
تجنب المشاكل التي عانت منها أنظمة مكافآت العملات الرقمية السابقة، حيث يستخدم نموذج Action Model التحليل السلوكي للتحقق من مدخلات المستخدمين الفعلية. يبحث النظام عن بنية، وتوقيت، وتنوع، وإشارات اتخاذ القرار — وهي أمور يصعب على البوتات أو مزارع النقرات تزييفها بسهولة.
قال ياماني أن النقر العشوائي عديم الفائدة تقريباً، وأن سير العمل الحقيقي يتضمن نية، وتوقفات، وتصحيحات، ومحاولات متكررة، وقرارات. ولا يمكنك تزييف ذلك على نطاق واسع.
أشر إلى أن مشاريع أخرى كانت تكافئ التفاعل الاجتماعي أو المنشورات تم حظرها مؤخرًا من المنصات الكبرى بعد توليد كميات ضخمة من رسائل السبام الناتجة عن الذكاء الاصطناعي والبوتات والتفاعلات المزيفة. ونتيجة لذلك، تم سحب الوصول إلى واجهة برمجة التطبيقات، وانهارت منظومات التوكنات تحت ضغط الأنشطة منخفضة الجودة.
صمم محرك المكافآت ActionFi التابع للمنصة لتجنب هذا الفخ تماماً. لا يدفع المال للتغريدات أو النقرات. كافئ سير العمل المُوثق الذي يعكس عملًا رقميًا حقيقيًا ومنظمًا.
أضاف ياماني أننا لا ندفع مقابل الضوضاء، بل ندفع مقابل المسارات المفيدة.
Sponsored Sponsoredمن يملك النظام فعليًا؟
سيطر اليوم نموذج Action Model على الإضافة، ومنطق التدريب، وأنظمة المكافآت. ولكن التزم المشروع بنقل ملكية النظام تدريجياً إلى حاملي رموز $LAM مع مرور الوقت. وسوف تتيح بنية DAO لاحقاً للمساهمين المشاركة في اتخاذ قرارات المنصة، وآليات الحوافز، ونشر النماذج.
ذكر ياماني أن الأنظمة المبكرة تحتاج إلى تنسيق، وما يهم فعلاً هو ما إذا كانت مركزية التصميم أم لا.
نفذ المنظومة كما هو موضح، فإن الملكية ستعطي لحاملي التوكنات تأثيرًا في اتخاذ قرارات البنية التحتية المرتبطة بالبيانات التي ساهموا في إنتاجها.
إذا كان الذكاء الاصطناعي حتميًا، فهل يمكن أن تكون الملكية كذلك؟
يُبنى الجيل القادم من الذكاء الاصطناعي ليس فقط على اللغة، بل أيضًا على العمل. وسّع الذكاء الاصطناعي نطاقه ليشمل العديد من المهام التي تحدث خلف الشاشات، من الأعمال المكتبية حتى العمليات التشغيلية.
قال ياماني أنكم سمعتم أن ملايين الوظائف القائمة على الشاشات سيتم أتمتتها. هذه ليست مسألة عقود قادمة — بل تحدث الآن. إذا ساعدت بياناتك في تدريب الذكاء الاصطناعي، يجب أن تملك ما يتم بناؤه.
تابع عن كثب في الأشهر القادمة ما إذا كان نموذج Action يمكنه التوسع، والحفاظ على الشفافية، وبناء اقتصاد مستدام. لكن رهانه واضح جدًا. الصراع الحاسم في مجال الذكاء الاصطناعي لا يتعلق فقط بما يمكنه فعله، بل يتعلق أيضًا بمن يخدمه.
اطرح السؤال مع تغير الذكاء الاصطناعي لعالم العمل: هل سيملك المستقبل المنصات أم الناس؟
