الرموز المميزة القائمة على الذكاء الاصطناعي: هل اللامركزية وهم؟

جدول المحتويات

1 المقدمة

أدى تقارب تقنية البلوكشين والذكاء الاصطناعي إلى ظهور الرموز المميزة القائمة على الذكاء الاصطناعي، وهي أصول تشفيرية مصممة لتشغيل منصات وخدمات الذكاء الاصطناعي اللامركزية. تهدف هذه الرموز إلى نقل السيطرة على تقنيات الذكاء الاصطناعي بعيداً عن الشركات المركزية نحو أنظمة مفتوحة تحكمها المجتمعات. الدافع الأساسي هو تطوير خدمات ذكاء اصطناعي تعكس مبادئ البلوكشين: اللامركزية، والاستقلالية الذاتية، وتملك المستخدم للبيانات وعمليات الحساب.

بعد إطلاق ChatGPT في أواخر عام 2022، شهدت الأصول المشفرة المرتبطة بالذكاء الاصطناعي عوائد غير طبيعية كبيرة، حيث بلغت ذروة المكاسب أكثر من 41% في غضون أسبوعين. يثير رد فعل السوق هذا أسئلة مهمة حول ما إذا كانت هذه الرموز تمثل فائدة تكنولوجية حقيقية ولامركزية أم أنها تستغل فقط الروايات المرتبطة بالذكاء الاصطناعي لتحقيق مكاسب مالية.

2 البنية التقنية للرموز المميزة للذكاء الاصطناعي

2.1 نماذج فائدة الرمز المميز

تخدم الرموز المميزة للذكاء الاصطناعي وظائف متعددة داخل أنظمتها البيئية:

• الدفع مقابل الخدمات: تسهل الرموز مثل RENDER و AGIX المدفوعات مقابل الحوسبة والوصول إلى النماذج.
• حقوق الحوكمة: يشارك حاملو الرموز في اتخاذ القرارات الخاصة بالمنصة.
• آليات التعهيد: يقوم المستخدمون بتعهيد الرموز للوصول إلى موارد الشبكة وكسب المكافآت.
• استثمار البيانات: تتيح بروتوكولات مثل Ocean Protocol مشاركة البيانات واستثمارها.

2.2 آليات الإجماع

تستخدم مشاريع الرموز المميزة للذكاء الاصطناعي المختلفة نهجاً متنوعاً للإجماع:

• متغيرات إثبات الحصة: تستخدمها منصات مثل Fetch.ai لأمن الشبكة.
• إجماع التعلم الموحد: نهج Bittensor الذي يجمع بين أداء نموذج الذكاء الاصطناعي والإجماع.
• النماذج الهجينة: الجمع بين إجماع البلوكشين التقليدي والتحقق المخصص للذكاء الاصطناعي.

3 القيود والتحديات

3.1 القيود التقنية

تواجه تطبيقات الرموز المميزة للذكاء الاصطناعي الحالية تحديات تقنية كبيرة:

• الاعتماد على الحوسبة خارج السلسلة: تتم معظم معالجة الذكاء الاصطناعي خارج السلسلة، مما يحد من فوائد اللامركزية.
• قضايا قابلية التوسع: تواجه عمليات الذكاء الاصطناعي على السلسلة قيوداً على الإنتاجية.
• الذكاء المحدود على السلسلة: لا يمكن للبنية التحتية الحالية للبلوكشين دعم تنفيذ نماذج الذكاء الاصطناعي المعقدة.

3.2 مخاوف نموذج العمل

تكرر العديد من مشاريع الرموز المميزة للذكاء الاصطناعي الهياكل المركزية:

• طبقات دفع قائمة على الرموز المميزة تضاف إلى نماذج الخدمات التقليدية.
• آليات حوكمة لا تغير ديناميكيات القوة بشكل كبير.
• قيمة جديدة محدودة تتجاوز خدمات الذكاء الاصطناعي المركزية الحالية.

4 النتائج التجريبية

تحليل أداء السوق

وثق البحث الذي أجراه [11, 12] ردود فعل سوقية كبيرة للإعلانات عن الرموز المميزة للذكاء الاصطناعي:

يمكن نمذجة حركة السعر باستخدام نموذج تسعير الأصول الرأسمالية (CAPM):

$R_{it} - R_{ft} = \alpha_i + \beta_i(R_{mt} - R_{ft}) + \epsilon_{it}$

حيث $R_{it}$ هو عائد الرمز المميز للذكاء الاصطناعي i في الوقت t، و $R_{ft}$ هو المعدل الخالي من المخاطر، و $R_{mt}$ هو عائد السوق.

5 التنفيذ التقني

مثال على العقد الذكي

فيما يلي عقد ذكي مبسط لسوق نماذج الذكاء الاصطناعي:

pragma solidity ^0.8.0;

contract AIModelMarketplace {
    struct Model {
        address owner;
        string modelHash;
        uint256 price;
        bool isActive;
    }
    
    mapping(uint256 => Model) public models;
    uint256 public modelCount;
    
    event ModelListed(uint256 modelId, address owner, uint256 price);
    event ModelPurchased(uint256 modelId, address buyer, uint256 price);
    
    function listModel(string memory _modelHash, uint256 _price) public {
        modelCount++;
        models[modelCount] = Model({
            owner: msg.sender,
            modelHash: _modelHash,
            price: _price,
            isActive: true
        });
        emit ModelListed(modelCount, msg.sender, _price);
    }
    
    function purchaseModel(uint256 _modelId) public payable {
        Model storage model = models[_modelId];
        require(model.isActive, "Model not available");
        require(msg.value >= model.price, "Insufficient payment");
        
        payable(model.owner).transfer(model.price);
        emit ModelPurchased(_modelId, msg.sender, model.price);
    }
}

دمج التعلم الموحد

يمكن تمثيل دمج البلوكشين مع التعلم الموحد رياضياً:

$\min_{w} \sum_{k=1}^{K} \frac{n_k}{n} F_k(w) + \lambda R(w)$

حيث $F_k(w)$ هي دالة الهدف المحلية للعميل k، و $n_k$ هو عدد نقاط البيانات عند العميل k، و $R(w)$ هو مصطلح تنظيمي.

6 التطبيقات المستقبلية

التطورات الناشئة

• التحقق على السلسلة: براهين المعرفة الصفرية للتحقق من مخرجات الذكاء الاصطناعي.
• التعلم الموحد المعزز بالبلوكشين: تجميع آمن لنماذج الذكاء الاصطناعي دون مشاركة البيانات.
• أطر حوافز قوية: تحسين اقتصاديات الرموز المميزة لأنظمة بيئية مستدامة.
• خدمات الذكاء الاصطناعي عبر السلاسل: نماذج ذكاء اصطناعي قابلة للتشغيل البيني عبر سلاسل الكتل المتعددة.

خارطة الطريق التقنية

تركز التطورات المستقبلية على معالجة القيود الحالية:

• تنفيذ الحوسبة القابلة للتحقق لعمليات الذكاء الاصطناعي.
• تطوير سلاسل كتل متخصصة تركز على الذكاء الاصطناعي.
• التكامل مع أبحاث سلامة ومحاذاة الذكاء الاصطناعي الناشئة.

7 التحليل الأصلي

يمثل ظهور الرموز المميزة المشفرة القائمة على الذكاء الاصطناعي تقاطعاً مثيراً للاهتمام بين تقنيتين تحوليتين، ومع ذلك يكشف تحليلنا عن فجوات كبيرة بين وعودهما النظرية وتطبيقاتهما العملية. بالتوازي مع تطور شبكات الخصومة التوليدية (GANs) كما هو موثق في ورقة CycleGAN الأصلية (Zhu et al., 2017)، نلاحظ أنماطاً مماثلة حيث يتفوق الضجيج التكنولوجي غالباً على الابتكار الجوهري. بينما تهدف مشاريع مثل SingularityNET و Bittensor إلى إنشاء أسواق ذكاء اصطناعي لامركزية، فإن هياكلها الحالية تعتمد بشكل كبير على الحوسبة خارج السلسلة، مما يخلق اختناقات مركزية تقوض مبادئ البلوكشين الأساسية.

من منظور تقني، فإن قيود قابلية التوسع تثير القلق بشكل خاص. كما لوحظ في تحديثات خارطة طريق إيثيريوم والأبحاث من مؤسسات مثل Stanford Blockchain Center، لا يمكن للبنية التحتية الحالية للبلوكشين معالجة المتطلبات الحسابية لنماذج الذكاء الاصطناعي المعقدة بكفاءة. تكافح الأسس الرياضية للعديد من آليات الإجماع، المستندة عادةً إلى متغيرات إثبات الحصة مع $\text{Pr}(\text{selection}) \propto \text{stake}^{\alpha}$، لدمج مقاييس جودة نموذج الذكاء الاصطناعي ذات المعنى دون إدخال نواقل مركزية جديدة.

تكشف ديناميكيات السوق المحيطة بالرموز المميزة للذكاء الاصطناعي بعد إطلاق ChatGPT عن قضايا أعمق تتعلق بنسبة القيمة في النظم البيئية المشفرة. وفقاً للبيانات من CoinGecko والأبحاث الأكاديمية من منصات مثل SSRN، يبدو أن الارتفاع بنسبة 41% في الأسعار الذي لوحظ في الرموز المميزة للذكاء الاصطناعي منفصل إلى حد كبير عن التطورات التكنولوجية الأساسية. يعكس هذا النمط فقاعات العملات المشفرة السابقة حيث طغى المضاربة القائمة على السرد على الجدارة التقنية. ومع ذلك، تقدم التطورات الواعدة في تعلم الآلة بطريقة المعرفة الصفرية (zkML) والاستدلال القابل للتحقق، كما يبحثها فرق في بيركلي و MIT، مسارات محتملة نحو ذكاء اصطناعي لامركزي حقيقي من خلال تمكين التحقق على السلسلة من الحسابات خارج السلسلة.

يشير تقييمنا النقدي إلى أنه بينما قد تمثل التطبيقات الحالية "وهم اللامركزية"، فإن الرؤية الأساسية تظل سليمة. يمكن أن ينتج في النهاية عن دمج التحقق الموثوق به في البلوكشين مع القدرات التنبؤية للذكاء الاصطناعي تطبيقات جديدة تتجاوز ما يمكن أن تحققه أي من التقنيتين بشكل مستقل. ومع ذلك، فإن تحقيق هذا الإمكانية يتطلب أسساً تقنية أكثر صرامة وتقييماً صادقاً للقيود الحالية، والتحول بعيداً عن المضاربة المالية ذات الطابع الذكي التي تهيمن حالياً على المجال.

8 المراجع

1. Zhu, J. Y., Park, T., Isola, P., & Efros, A. A. (2017). Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent Adversarial Networks. IEEE International Conference on Computer Vision.
2. Buterin, V. (2014). Ethereum White Paper: A Next-Generation Smart Contract and Decentralized Application Platform.
3. Goodfellow, I., et al. (2014). Generative Adversarial Networks. Neural Information Processing Systems.
4. Render Network Whitepaper (2023). Decentralized GPU Rendering Platform.
5. SingularityNET Foundation (2021). SingularityNET Whitepaper and Protocol Documentation.
6. Ocean Protocol Foundation (2022). Ocean Protocol: Tools for the Web3 Data Economy.
7. Fetch.ai (2023). Fetch.ai Whitepaper: Autonomous Economic Agents Framework.
8. Numerai (2022). Numerai Tournament Documentation and Tokenomics.
9. Bittensor (2023). Bittensor Protocol: Internet-Scale Neural Networks.
10. Stanford Blockchain Center (2023). Research on Blockchain Scalability and AI Integration.
11. Cryptocurrency and AI Research Group (2023). Market Impact of ChatGPT on AI Tokens. SSRN Electronic Journal.
12. MIT Digital Currency Initiative (2023). Verifiable Computation for AI on Blockchain.