مسار تطور الذكاء الاصطناعي في مجال Web3: من ضجة المفهوم إلى التطبيق الفعلي

في السنوات الأخيرة، أثارت تقنية الذكاء الاصطناعي (AI) ضجة في مجال Web3. من الضجة المفاهيمية الأولية إلى استكشاف التطبيقات العملية الحالية، مرت تطورات الذكاء الاصطناعي في عالم التشفير بعدة مراحل. ستتناول هذه المقالة تطور الذكاء الاصطناعي في Web3، وتحلل الاتجاهات الحالية، وتستشرف اتجاهات التنمية المستقبلية.

مسارات التطور المختلفة للذكاء الاصطناعي في Web2 و Web3

تطور الذكاء الاصطناعي في عالم Web2

في بيئة Web2 التقليدية، يتم تطوير الذكاء الاصطناعي بشكل رئيسي من قبل شركات التكنولوجيا الكبرى والمؤسسات البحثية. عادةً ما تتبنى هذه المؤسسات نمطًا مغلقًا لتطوير نماذج الذكاء الاصطناعي، حيث لا يتم نشر الخوارزميات والبيانات للجمهور، ويمكن للمستخدمين استخدام النتائج النهائية فقط. على الرغم من أن هذه الطريقة المركزية قد حققت تقدمًا ملحوظًا في الابتكار التكنولوجي والتطبيقات التجارية، إلا أنها تعاني من بعض المشكلات:

1. عملية اتخاذ القرار غير شفافة، وصعبة التدقيق
2. قد توجد مشكلات تتعلق بالتحيز وعدم وضوح المسؤولية
3. تجربة المستخدم بحاجة إلى تحسين، خاصة في بعض سيناريوهات التطبيقات المحددة
4. عدم دقة كافية في المجالات المتخصصة

استكشاف الذكاء الاصطناعي في عالم Web3

بالمقارنة، فإن نظام Web3 البيئي يحاول تطوير الذكاء الاصطناعي بطريقة أكثر انفتاحًا ولامركزية. تحاول بعض المشاريع الاستفادة من تقنية blockchain لتعزيز شفافية الذكاء الاصطناعي وموثوقيته، على سبيل المثال:

• استخدام إثبات المعرفة الصفرية للتحقق من عملية اتخاذ القرار في الذكاء الاصطناعي
• مراجعة نماذج الذكاء الاصطناعي من خلال الحوكمة بواسطة DAO، لتقليل التحيز
• كود مفتوح المصدر ومعلمات النموذج، لتحقيق التعاون المجتمعي

ومع ذلك، تواجه تطوير Web3 AI العديد من التحديات:

1. إن بناء بنية تحتية للذكاء الاصطناعي اللامركزي يتطلب مستوى عالٍ من التعقيد التقني.
2. قيود الموارد تجعل من الصعب المنافسة مع الشركات العملاقة التقليدية
3. لا تزال العديد من المشاريع تعتمد على الخدمات المركزية، فقط تدمج عناصر blockchain على السطح.
4. الطبيعة المضاربية لسوق التشفير تجعل تطوير المشاريع يظهر تقلبات دورية كبيرة.

الاتجاهات المستقبلية لـ Web3 AI

على الرغم من أن رؤية "الشبكة اللامركزية" للذكاء الاصطناعي Web3 لا تزال بحاجة إلى وقت لتحقيقها، إلا أن هناك بعض الاتجاهات الواعدة في هذا المجال:

1. دمج ميزات الذكاء الاصطناعي في مشاريع Web3 الحالية لزيادة الكفاءة
2. دمج الذكاء الاصطناعي مع تقنيات جديدة ناشئة ، واستكشاف تطبيقات مبتكرة مناسبة لصناعة التشفير
3. تطوير أدوات الذكاء الاصطناعي التي تركز على صناعة Web3، وتوفير بيانات وتحليلات أكثر دقة
4. تصميم منتجات الذكاء الاصطناعي التي تتماشى بشكل أفضل مع عادات العمل للمنظمات والأفراد في Web3

على الرغم من أن طريق تطوير Web3 AI لا يزال مليئًا بعدم اليقين، إلا أن الجمع بين مفهومه المفتوح والشفاف وتقنية blockchain، قد يفتح آفاقًا جديدة لتطوير AI في المستقبل. ستتناول المقالة التالية عدة موجات من Web3 AI، وتقدم تقييمًا للمشاريع التمثيلية من بينها.