الذكاء الاصطناعي اللامركزي: عصر جديد مدفوع بالبلوكتشين

تقنيات الذكاء الاصطناعي تؤثر بعمق على حياتنا اليومية، من تحليل الوثائق بسرعة إلى العصف الذهني الإبداعي، بل وحتى مساعدتنا في التحول إلى شخصياتنا السينمائية المفضلة. ومع ذلك، على الرغم من أن الذكاء الاصطناعي يقدم العديد من المزايا، إلا أنه أثار مجموعة من المخاوف الجادة.

تسيطر عدد قليل من عمالقة التكنولوجيا على أكثر نماذج الذكاء الاصطناعي تقدمًا وقوة في الوقت الحالي، وغالبًا ما تكون آليات عملها الداخلية غير شفافة. نحن نعرف القليل عن مصادر بيانات التدريب لهذه النماذج، وعمليات اتخاذ القرار، والمستفيدين بعد ترقيات النموذج. غالبًا ما لا يحصل المبدعون على الاعتراف والمكافأة التي يستحقونها، وقد تتسلل التحيزات المحتملة بشكل غير مرئي. يبدو أن هذه الأدوات القوية التي تشكل مستقبلنا تعمل في الخفاء.

أثارت هذه الحالة مشاعر المقاومة بين الناس. تزايدت المخاوف من انتهاك الخصوصية، انتشار المعلومات المضللة، نقص الشفافية، واحتكار تدريب الذكاء الاصطناعي وتوزيع الأرباح من قبل عدد قليل من الشركات. دفعت هذه المخاوف الناس إلى الدعوة لإنشاء أنظمة ذكاء اصطناعي أكثر شفافية، وتركز أكثر على حماية الخصوصية، وفتح المشاركة.

ظهرت الذكاء الاصطناعي اللامركزي (DeAI) لتقديم أفكار جديدة لحل هذه المشكلات. تعمل هذه الأنظمة على توزيع البيانات والحوسبة وحقوق الحوكمة، مما يجعل نماذج الذكاء الاصطناعي أكثر مسؤولية وشفافية وشمولية. يمكن للمساهمين الحصول على عائدات عادلة، ويمكن للمجتمع أن يقرر بشكل جماعي اتجاه تطوير هذه الأدوات القوية.

جوهر الذكاء الاصطناعي اللامركزي واختلافه عن الذكاء الاصطناعي التقليدي

تستخدم معظم أنظمة الذكاء الاصطناعي السائدة حالياً بنية مركزية، حيث تتحمل شركة واحدة مسؤولية جمع البيانات، وتدريب النماذج، والتحكم في المخرجات. عادةً ما لا تقبل هذه النموذج الرقابة العامة، مما يجعل من الصعب على المستخدمين فهم عملية بناء النموذج والتحيزات المحتملة.

بالمقارنة، يتبنى الذكاء الاصطناعي اللامركزي نهجًا مختلفًا تمامًا. يتم تخزين البيانات بشكل موزع على مختلف العقد، ويُدار النموذج بشكل مشترك من قبل المجتمع أو البروتوكول، وتكون عملية التحديث شفافة ومفتوحة. في هذا النموذج، يتم بناء نظام الذكاء الاصطناعي على أساس التعاون العام، مع وجود قواعد واضحة وآليات تحفيز للمشاركة، بدلاً من التحكم من قبل صندوق أسود مغلق.

لتوضيح الأمر، الذكاء الاصطناعي التقليدي يشبه متحفًا يديره مؤسسة خاصة. يمكن للزوار الاستمتاع بالمعروضات، بل ورؤية بياناتهم يتم تقديمها بشكل فني، لكنهم لا يمكنهم المشاركة في عملية اتخاذ القرار، ولن يحصلوا على التقدير أو المكافأة مقابل مساهماتهم. طريقة تشغيل المتحف غير شفافة، ومعظم المعلومات الداخلية غير مرئية للعالم الخارجي.

أما الذكاء الاصطناعي اللامركزي فيشبه أكثر معرضًا فنيًا خارجيًا تم إنشاؤه بشكل مشترك من قبل مجتمع عالمي. يساهم الفنانون والمؤرخون والمواطنون العاديون في تقديم الأفكار، ومشاركة البيانات، والمشاركة في تنظيم المعرض. كل مساهمة قابلة للتتبع وشفافة، ويتم مكافأة المشاركين على تحسين المعرض. هذه البنية تعزز حماية حقوق المستخدمين وتزيد من المسؤولية النظامية، وهو ما يعد الأكثر إلحاحًا في مجال الذكاء الاصطناعي الحالي.

أهمية الذكاء الاصطناعي اللامركزي

توجد مشاكل خطيرة في نماذج الذكاء الاصطناعي المركزية التقليدية. عندما تتحكم شركات قليلة في النموذج، فإنها تقرر محتوى التعلم وسلوك النموذج وحقوق الوصول، مما يؤدي إلى المخاطر التالية:

• تركيز السلطة بشكل مفرط: اتجاه تطوير الذكاء الاصطناعي يتحكم فيه عدد قليل من الشركات، مما يفتقر إلى الرقابة العامة.
• تحيز الخوارزمية: قد تؤدي مصادر البيانات المحدودة ووجهات النظر إلى عدم عدالة النظام واستبعاده.
• فقدان المستخدمين للسيطرة: يساهم الناس بالبيانات ولكن لا يملكون الحق في تحديد استخداماتها ولا يحصلون على التعويض المستحق.
• الابتكار محدود: السيطرة المركزية تقيد تنوع النموذج ومساحة التجارب.

تفتح الذكاء الاصطناعي اللامركزي إمكانية بناء أنظمة ذكاء اصطناعي أكثر شفافية وإنصافًا وابتكارًا من خلال توزيع الملكية والسلطة. يمكن للمساهمين العالميين تشكيل النماذج معًا لضمان عكسها لوجهات نظر أوسع. تلعب الشفافية دورًا حاسمًا في ذلك، حيث تعتمد العديد من أنظمة الذكاء الاصطناعي اللامركزية مبادئ المصدر المفتوح، وت公开 الشيفرة وطرق التدريب، مما يسهل تدقيق النماذج واكتشاف المشكلات وبناء الثقة.

من المهم أن نلاحظ أن الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر لا يساوي الذكاء الاصطناعي اللامركزي. يمكن أن يكون النموذج مفتوح المصدر ولكنه لا يزال يعتمد على بنية تحتية مركزية، أو يفتقر إلى آليات الحماية اللازمة للخصوصية. تشترك كلاهما في الخصائص الأساسية للشفافية، والوصول، ومشاركة المجتمع. في الذكاء الاصطناعي اللامركزي، يمكن للمستخدمين المشاركة دون التخلي عن السيطرة على البيانات، مما يزيد من احتمالية المساهمة بنشاط والاستفادة منها. على الرغم من أن اللامركزية ليست حلاً سحرياً، إلا أنها فتحت طرقاً جديدة لبناء أنظمة ذكاء اصطناعي تتماشى بشكل أفضل مع المصلحة العامة، وغير خاضعة لتأثير الشركات الخاصة.

اللامركزيةAI的工作原理

اللامركزية AI تعتمد على أنظمة موزعة لتحل محل السيطرة المركزية. يتم تدريب النماذج وتحسينها ونشرها في شبكة من العقد المستقلة، مما يتجنب نقاط الفشل الفردية، ويزيد من الشفافية، ويشجع على المشاركة الأوسع.

تشمل التقنيات الأساسية التي تدعم اللامركزية AI:

• التعلم الفيدرالي: يسمح لنماذج الذكاء الاصطناعي بتعلم البيانات على الأجهزة المحلية، دون الحاجة إلى رفع المعلومات الحساسة إلى الخادم المركزي، حيث يتم مشاركة تحديثات النموذج فقط.
• الحوسبة الموزعة: توزيع أحمال تدريب وتشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي على عدة آلات في الشبكة، مما يزيد من السرعة والكفاءة وقابلية التوسع ومرونة النظام.
• إثبات عدم المعرفة (ZKP): أداة تشفيرية قادرة على التحقق من صحة البيانات أو العمليات دون كشف المحتوى المحدد، مما يضمن أمان وموثوقية الأنظمة الموزعة.

تقدم تقنية البلوكتشين دعماً مهماً للـلامركزية AI. يمكن للعقود الذكية تنفيذ القواعد المسبقة تلقائياً، مثل الدفع أو تحديث النموذج، دون الحاجة إلى تدخل بشري. تعمل الأوراكل كحلقة وصل بين البلوكتشين والعالم الخارجي، حيث توفر بيانات العالم الحقيقي. بينما يسمح التخزين الـلامركزي بتخزين بيانات التدريب وملفات النموذج بشكل موزع عبر الشبكة، مما يجعله أكثر مقاومة للتلاعب والرقابة ونقاط الفشل الفردية مقارنة بالخوادم التقليدية.

مزايا الذكاء الاصطناعي اللامركزي

اللامركزية AI ليست مجرد تحول تكنولوجي، بل هي تغيير في القيم. إنها تبني نظامًا يجسد القيم الإنسانية المشتركة مثل الخصوصية، الشفافية، العدالة، والمشاركة. من خلال تفويض السلطة، تحقق المزايا التالية:

• حماية خصوصية أفضل: استخدام تقنيات مثل التعلم الفيدرالي، تدريب الأجهزة المحلية، وإثباتات المعرفة الصفرية لضمان خصوصية البيانات.
• الشفافية المدمجة: يسهل النظام المفتوح التدقيق وتتبع عمليات اتخاذ القرار وتحديد التحيزات المحتملة.
• الحكم المشترك: المجتمع يضع القواعد وآليات التحفيز واتجاه تطور النموذج بشكل مشترك.
• حوافز اقتصادية عادلة: يحصل المساهمون على مكافآت لتقديم البيانات أو موارد الحساب أو تحسينات النموذج.
• تقليل التحيز: يساهم المساهمون المتنوعون في توفير وجهات نظر شاملة، مما يقلل من مخاطر النقاط العمياء.
• مرونة نظام أقوى: لا يوجد نقطة فشل واحدة، النظام أصبح أكثر صعوبة في الاختراق أو الإغلاق.

التحديات والقيود

على الرغم من أن اللامركزية AI لديها إمكانات هائلة، إلا أنها تواجه العديد من التحديات:

• القابلية للتوسع: يتطلب تدريب النماذج الكبيرة قوة حوسبة هائلة، وقد تؤدي التنسيق الموزع إلى انخفاض السرعة أو زيادة التعقيد.
• كثافة موارد الحساب: إن نموذج الذكاء الاصطناعي نفسه يتطلب موارد كبيرة، وقد يؤدي التشغيل الموزع إلى تفاقم ضغط النطاق الترددي واستهلاك الطاقة.
• عدم اليقين التنظيمي: تختلف القوانين في المناطق المختلفة بشكل كبير، مما يجعل مسؤولية الأنظمة اللامركزية معقدة.
• مخاطر التجزئة: نقص الرقابة المركزية قد يؤدي إلى عدم توحيد المعايير، وعدم توازن المشاركة.
• مشاكل الأمان والموثوقية: قد تتعرض الأنظمة غير الموثوقة للهجوم، مثل التلاعب بالبيانات، وتسميم النماذج، إلخ.
• تجربة المستخدم معقدة: إدارة المفاتيح الخاصة، والتعامل مع واجهات متعددة قد تعيق الانتشار.

هذه كلها مشاكل حقيقية، لكنها ليست مستعصية. مع التقدم المستمر في التكنولوجيا وتحسين النظام البيئي، لدينا سبب للاعتقاد بأن هذه التحديات ستُحل في النهاية.

اللامركزيةAI的实际应用

اللامركزية AI لم تعد محصورة في النقاشات النظرية، حيث تعرض العديد من مشاريع Web3 كيف يمكن أن تدفع الذكاء الموزع التطبيقات العملية. إليك بعض المشاريع الممثلة التي تعمل على بناء اللامركزية AI:

• Acurast: يسمح للمستخدمين بتحويل الأجهزة غير المستخدمة (مثل الهواتف القديمة) إلى جزء من البلوكتشين اللامركزية، من خلال تقديم القدرة الحاسوبية غير المستخدمة للحصول على مكافآت.
• OriginTrail: تعمل على أساس كتلة المعرفة اللامركزية، تربط وتنظم البيانات الموثوقة في مجالات مثل سلسلة التوريد والتعليم، وتبني قاعدة حقائق عامة.
• فالا: لبناء طبقة الخصوصية في Web3، يسمح للمطورين بتشغيل العقود الذكية في بيئات حساب سرية، مما يحمي البيانات الحساسة.
• PEAQ: توفير البنية التحتية للاقتصاد الآلي، مما يسمح للناس والأجهزة بالحصول على مكافآت من خلال إكمال المهام الفعلية، وبناء اقتصاد العمل الحر الآلي.
• Bittensor: إنشاء سوق مفتوح، تتنافس نماذج الذكاء الاصطناعي هنا وتتعاون، من خلال مكافآت رمزية لمساهمات ذات قيمة، لبناء نظام اقتصادي للذكاء الاصطناعي ذاتي التحسين ومقاوم للرقابة.

تظهر هذه المشاريع إمكانيات تطبيق الذكاء الاصطناعي اللامركزي في العالم الحقيقي، من الحوسبة الخاصة إلى إدارة المعرفة، ومن الاقتصاد الآلي إلى تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي، تغطي العديد من المجالات الهامة. مع نضوج التكنولوجيا المستمر وتحسين النظام البيئي تدريجياً، لدينا أسباب لتوقع ظهور المزيد من التطبيقات الابتكارية.

اللامركزية AI تمثل طريقة جديدة تمامًا لبناء أنظمة الذكاء، حيث تتحدى نمط السيطرة المركزية التقليدي، وتوفر لنا خيارات أكثر انفتاحًا ومسؤولية. من خلال توزيع السلطة، وحماية الخصوصية، وتشجيع المشاركة العالمية، من المتوقع أن يشكل هذا النظام الذكي الجديد مستقبلًا أكثر عدلاً وشفافية. على الرغم من مواجهة العديد من التحديات، إلا أنه مع التقدم المستمر للتكنولوجيا وتحسين النظام البيئي، ستلعب اللامركزية AI دورًا متزايد الأهمية في تشكيل عالمنا الرقمي.