هناك نكتة😊

سؤال: لماذا لن يفقد الذكاء الاصطناعي وظيفته أبدًا؟

إجابة: لأنه في كل مرة تظهر مشكلة،
يقول البشر:
"هذه مشكلة النموذج، ليست مشكلتي."

بصفتها رائدة في مجال التداخل بين الذكاء الاصطناعي وسلسلة الكتل (AI x Crypto)

@OpenGradient تعتبر واحدة من "رواد الذكاء الاصطناعي"، والسبب الرئيسي هو أنها حلت مشكلة مؤلمة في تطور الذكاء الاصطناعي: مشكلة الثقة في "الصندوق الأسود" والتوازن مع تكاليف الحساب.

ببساطة، جعلت نماذج الذكاء الاصطناعي تعمل بشكل شفاف وآمن ولامركزي على سلسلة الكتل، تمامًا مثل العقود الذكية.

1. ما المشكلة العملية التي حلتها؟
قبل ظهور OpenGradient، كانت واجهة الذكاء الاصطناعي تواجه موقفين محرجين:

• الذكاء الاصطناعي التقليدي (اللامركزي): تدخل البيانات في ChatGPT أو Claude، لكنك لا تعرف ما إذا كان النموذج وراء ذلك قد تم التلاعب به، ولا تعرف ما إذا كانت بياناتك قد استُخدمت لأغراض أخرى. هذا هو "الصندوق الأسود".

• الذكاء الاصطناعي على السلسلة التقليدي (اللامركزي): تشغيل نماذج كبيرة مباشرة على شبكات مثل إيثريوم مكلف جدًا وبطيء. لتشغيل GPT على السلسلة، قد تكون رسوم المعاملات رقمًا فلكيًا.

#OpenGradient حلت هذين التناقضين من خلال "شبكة الحوسبة غير المتجانسة":

• أزمة الثقة (عدم التغيير): من خلال تقنيات مثل إثبات المعرفة الصفرية (ZK)، تضمن أن النموذج الذي تعمل عليه هو النموذج المحدد، دون أن يغير أحد المعلمات سرًا.

• عنق الزجاجة في الأداء: ليست مجرد سلسلة كتل بسيطة، بل طبقة تنفيذ محسنة خصيصًا للذكاء الاصطناعي. تسمح للنماذج الكبيرة بالعمل بسرعة استنتاج قريبة من الخوادم المركزية مع الحفاظ على خصائص اللامركزية.

2. ماذا قدمت لنا؟
تطبيق OpenGradient، بشكل رئيسي، جلب تغييرات في ثلاثة أبعاد للمطورين والمستخدمين العاديين:
A. وكيل ذكي "على السلسلة" حقيقي (Agentic Web3)
كانت العقود الذكية سابقًا مجرد منطق بسيط "إذا... فـ...".

• بعد التغيير: يمكن للمطورين بناء روبوتات ذات "قدرة على التفكير". على سبيل المثال، يمكن لبروتوكول DeFi أن يضبط معايير مقاومة المخاطر تلقائيًا استنادًا إلى مشاعر السوق والتوقعات الذكية، وكل ذلك يتم تنفيذه بشكل شفاف على السلسلة.

B. ملكية الأصول والحقوق في الأرباح للذكاء الاصطناعي
• بعد التغيير: كانت النماذج ملكًا لـ OpenAI سابقًا. الآن، من خلال OpenGradient، يمكن تحويل النماذج إلى رموز (أصول). يمكنك الاستثمار والتداول في نموذج أداءه ممتاز، ويمكن توزيع الأرباح الناتجة عن النموذج بشكل عادل عبر العقود الذكية للمساهمين.

C. استنتاجات الذكاء الاصطناعي الآمنة والخصوصية
• بعد التغيير: يمكن للمستخدمين طلب نتائج من نماذج الذكاء الاصطناعي دون الكشف عن البيانات الأساسية الخاصة بهم. هذا مهم جدًا في حالات تحليل البيانات الطبية، والنصائح المالية الخاصة، وغيرها من السيناريوهات الحساسة.

حولت OpenGradient الذكاء الاصطناعي من "أداة خاصة للشركات الكبرى" إلى "بنية تحتية عامة موثوقة على مستوى العالم"

لقد زودت عالم Web3 بـ "دماغ" يمكنه العمل بسرعة عالية ويصعب التلاعب به.