يُتوقع أن يؤدي التقارب بين الذكاء الاصطناعي (AI) وتكنولوجيا البلوكشين إلى إعادة تشكيل الصناعات وإعادة تعريف كيفية تفاعلنا مع الأنظمة الرقمية. بينما يعد الذكاء الاصطناعي بالتشغيل الآلي والكفاءة والتجارب الشخصية، فإنه يواجه تحديات تتعلق بالثقة والشفافية وسلامة البيانات.
يقدم البلوكشين، بفضل أمانه المتأصل وعدم قابليته للتغيير، حلاً قويًا. كوفالنت في طليعة هذه الثورة، حيث توفر البنية التحتية للبيانات والأدوات اللازمة لبناء مستقبل من الذكاء الاصطناعي الموثوق واللامركزي.
الاتجاهات الرئيسية التي تدفع الذكاء الاصطناعي وتقنية البلوكشين نحو التقارب
عدة اتجاهات رئيسية تدفع التقارب بين الذكاء الاصطناعي والبلوكشين. أولاً، هناك طلب متزايد على الثقة والشفافية في أنظمة الذكاء الاصطناعي. المستخدمون يريدون معرفة كيفية اتخاذ خوارزميات الذكاء الاصطناعي للقرارات، ويحتاجون إلى ضمان أن البيانات المستخدمة لتدريب هذه النماذج دقيقة وغير متحيزة.
ثانيًا، يخلق صعود الذكاء الاصطناعي اللامركزي فرصًا جديدة للابتكار والتعاون. يتيح البلوكشين المشاركة الآمنة للبيانات والخوارزميات، مما يعزز نظامًا بيئيًا للذكاء الاصطناعي أكثر ديمقراطية وشمولية. ثالثًا، توفر الزيادة في توفر البيانات على السلسلة مصدرًا غنيًا للمعلومات لنماذج الذكاء الاصطناعي.
قال غانيش سوامي، الرئيس التنفيذي والمؤسس المشارك لـ كوفالنت.: "تعتمد الأنظمة المدفوعة بالذكاء الاصطناعي على بيانات كاملة ودقيقة، لكن معظم البلوكشينات معزولة. تحل كوفالنت هذه المشكلة من خلال تقديم وصول موحد إلى 100+ سلسلة، مما يمكن وكلاء الذكاء الاصطناعي من نقل الأصول عبر السلاسل واتخاذ قرارات مستنيرة دون مشاكل التجزئة."
مشكلة البيانات الهيكلية في الذكاء الاصطناعي Web3
رغم الإمكانات الهائلة، يقدم دمج الذكاء الاصطناعي والبلوكشين تحديات كبيرة. تعيق تجزئة البيانات وقلة التوافق بين البلوكشينات تطوير أنظمة ذكاء اصطناعي متكاملة حقًا. كما أن القابلية للتوسع والأمان والحاجة إلى بيانات يمكن التحقق منها هي اعتبارات حاسمة. ومع ذلك، تمثل هذه التحديات أيضًا فرصًا كبيرة للابتكار.
يزدهر الذكاء الاصطناعي على مجموعات بيانات منظمة وعالية النزاهة. في صناعات مثل المالية والرعاية الصحية، يتم تنظيم البيانات بدقة لضمان عمل نماذج الذكاء الاصطناعي بكفاءة. على النقيض من ذلك، يعد الويب 3 مشهدًا مجزأً. البيانات على السلسلة وفيرة ولكنها غير منظمة، وغالبًا ما تكون موثوقيتها مشكوك فيها. هذا النقص في طبقات البيانات النظيفة والقابلة للتكوين قد أعاق بشدة تأثير الذكاء الاصطناعي على تطبيقات البلوكشين.
الجمع بين الذكاء الاصطناعي والبلوك تشين: دور Covalent وGoldRush في هذا التطور
أدركت كوفالنت هذه الفجوة وبنت واجهات برمجة تطبيقات بيانات البلوكشين تسمى GoldRush لمعالجتها. من خلال هيكلة بيانات البلوكشين، تمكن كوفالنت وكلاء الذكاء الاصطناعي من التفكير والتشغيل الآلي وتحسين سير العمل بشكل ديناميكي—دون كفاءة مصادر البيانات المجزأة. مع بيانات في الوقت الحقيقي وقابلة للتحقق عبر 100+ بلوكشين، يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي الآن أداء مهام صنع القرار المعقدة والمستقلة، من العمليات عبر السلاسل إلى الامتثال التنظيمي.
بالنسبة للشركات، يعني هذا أن وكلاء الذكاء الاصطناعي يمكنهم الآن أتمتة التفاعلات بين البروتوكولات اللامركزية القائمة على العقود الذكية، والتي تعمل نفسها كنظم أتمتة مالية. بدلاً من التحقق من البيانات على السلسلة—نظرًا لأن البلوكشين يمكن التحقق منه بالفعل من حيث التصميم—يستفيد هؤلاء الوكلاء من البيانات المنظمة والمثبتة بالتشفير من مصادر مثل Ethereum Wayback Machine لتنفيذ قرارات مستنيرة عبر البروتوكولات.
يسمح هذا بحركات الأصول عبر السلاسل، وإدارة الخزانة الآلية، وتنفيذ الحوكمة، والتنسيق السلس بين تطبيقات التمويل اللامركزي (DeFi)، مما يقلل الاحتكاك ويُحسن سير العمل دون تدخل بشري مباشر.
لا يقتصر هذا التأثير على النظرية فقط. شركات مثل رينبو، كوينليدجر، وEY تستفيد بالفعل من بيانات البلوكشين المنظمة من GoldRush لتعزيز الامتثال، والأمان، والأتمتة المالية المدفوعة بالذكاء الاصطناعي. كيانات أخرى، مثل إنتندر فاينانس وAwaken Tax، تجني أيضًا فوائد GoldRush.
قال عمر خطاب، المهندس المؤسس في إنتندر فاينانس: "نحن نستفيد من بيانات GoldRush المنظمة على السلسلة والذكاء الاصطناعي لأتمتة محاسبة البلوكشين وتقديم تقارير مالية في الوقت الحقيقي لمؤسسات Web3".
أعرب أندرو دوكا، الشريك المؤسس في Awaken Tax، أيضًا عن رضاه عن تكامل GoldRush.
أضاف دوكا: "لا يمكننا بناء منتجنا الضريبي بدون GoldRush للوصول السهل إلى بيانات متعددة السلاسل الواسعة والغنية".
المستقبل: مؤسسات بدون موظفين (ZEEs) وعمليات ويب 3 مدعومة بالذكاء الاصطناعي
توسيع مجموعات بيانات GoldRush الجاهزة للذكاء الاصطناعي يضع الأساس لنماذج الأعمال المستقلة بالكامل والمدفوعة بالذكاء الاصطناعي، وهو مفهوم يُعرف بالمؤسسات بدون موظفين (ZEEs).
تمثل ZEEs تحولًا جذريًا، حيث تنفذ وكلاء الذكاء الاصطناعي وظائف الأعمال بشكل مستقل مع تدخل بشري ضئيل. يتجاوز هذا الأتمتة البسيطة. يشمل الإدارة المالية المدفوعة بالذكاء الاصطناعي، والإشراف على الخزانة في الوقت الحقيقي، وحوكمة المنظمات اللامركزية المستقلة (DAO) - كل ذلك يعمل بكفاءة دون التأخيرات التي غالبًا ما تأتي مع المعالجة البشرية.
أشار غانش: "يمكن للمؤسسات المقيدة بالمنتجات المعتمدة من Google الآن بناء وكلاء ذكاء اصطناعي يستخدمون البيانات على السلسلة بسبب توفر Covalent وامتدادًا لذلك واجهات برمجة التطبيقات GoldRush المقدمة في سوق Google المدمجة في عروض منتجات Covalent المتعلقة بالذكاء الاصطناعي، مما يعني أن تطوير أنظمة أسراب الوكلاء - أو المؤسسات بدون موظفين (ZEEs) - لتحسين الكفاءة عبر العمليات الأساسية للأعمال أصبح ممكنًا الآن".
يمثل إطلاق مجموعة تطوير البرمجيات لوكلاء الذكاء الاصطناعي (SDK) 0,2,0 أيضًا علامة فارقة مهمة. تمنح هذه الأداة وكلاء الذكاء الاصطناعي القدرة على التفاعل مع بيانات البلوكشين بطريقة سلسة وبرمجية. تم بناء SDK من أجل:
- إدارة مراكز DeFi: يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي إدارة مراكز السيولة بشكل مستقل وتحسين استراتيجيات الزراعة الربحية.
- أتمتة حوكمة DAO: يمكن للذكاء الاصطناعي تنفيذ المقترحات، وإدارة عمليات الخزانة، وتنسيق الحوافز.
- عمليات عبر السلاسل: يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي ربط الأصول بسلاسة، وإجراء المقايضات، وإدارة المحافظ متعددة السلاسل.
- تدفقات العمل للذكاء الاصطناعي في المؤسسات: أتمتة عمليات الأعمال متعددة الخطوات باستخدام بيانات منظمة ومحسنة للذكاء الاصطناعي على السلسلة.
لماذا تحتاج صناعة العملات الرقمية إلى إعادة التفكير في استراتيجيتها للذكاء الاصطناعي؟
بينما يتقدم الذكاء الاصطناعي بوتيرة سريعة، لا يزال التشفير يكافح للحاق بالركب. حتى مع التكامل المتوقع لتكنولوجيا البلوكشين، يبقى التشفير متأخراً بعدة خطوات في تبني الذكاء الاصطناعي. "الكثير مما يحدث في الذكاء الاصطناعي للتشفير اليوم قد تم بالفعل في مجالات الذكاء الاصطناعي التقليدية قبل عامين"، قال غانيش.
وفقاً لـ غانيش سوامي، المشكلة ليست تقنية فقط - إنها دورية. "بدأت دورة الذكاء الاصطناعي الحالية في 2023 بواسطة أوبن إيه آي مع شات جي بي تي كمنتج موجه للمستهلك، بينما كان التشفير في سوق هابطة وبدأ للتو في ملاحظة المشاريع غير الموجهة للمستهلك والبنية التحتية للذكاء الاصطناعي اللامركزية مثل بيت تينسور"، أوضح.
تواجه الصناعة الآن خطر التوقيت. هل ستلحق تطورات الذكاء الاصطناعي في ويب3 قبل أن يجبر الطلب على تحول سريع (وتفاعلي)؟ لتحقيق تبني واسع النطاق للذكاء الاصطناعي القائم على البلوكشين، يجب أن تصبح المشاكل التي يحلها ملحة بما يكفي لتطلب التغيير.
"خذ التزييف العميق كمثال - لن يدفع أحد للتحقق من البلوكشين على نطاق واسع حتى تصبح الأزمة لا يمكن إنكارها. هذا يخلق خطر التوقيت: هل سيصبح أولوية في غضون عامين؟ خمسة؟ من الصعب التنبؤ"، لاحظ غانيش.
سيتم تحديد المرحلة التالية من الابتكار القائم على البلوكشين المدفوع بالذكاء الاصطناعي بمدى سرعة إدراك الشركات والحاجة إلى بيانات منظمة وقابلة للتحقق. لا يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي العمل بفعالية دون رؤى دقيقة ومنظمة من البلوكشين.
لكي يتبنى ويب3 الذكاء الاصطناعي حقاً، يجب أن يتحرك إلى ما بعد مجموعات البيانات المجزأة وغير الموثوقة نحو اقتصاد بيانات مركب ومنظم. السؤال ليس ما إذا كان الذكاء الاصطناعي سيحول ويب3 - فقد فعل ذلك بالفعل. السؤال الحقيقي هو: هل سيوفر ويب3 للذكاء الاصطناعي البيانات التي يحتاجها للنجاح؟ يعتمد مستقبل الصناعة على الإجابة.
إخلاء مسؤولية
جميع المعلومات المنشورة على موقعنا الإلكتروني تم عرضها على أساس حسن النية ولأغراض المعلومات العامة فقط. لذا، فأي إجراء أو تصرف أو قرار يقوم به القارئ وفقاً لهذه المعلومات يتحمل مسؤوليته وتوابعه بشكل فردي حصراً ولا يتحمل الموقع أية مسؤولية قانونية عن هذه القرارات.
