رؤى من مؤتمر هاك سيزونز سنغافورة: المتحدثون يشاركون كيف يمكن للذكاء الاصطناعي أن يتسارع Web3 التطوير

في بداية شهر أكتوبر، مؤتمر هاك سيزونز انعقد في سنغافورة، حيث جمع كبار المهنيين لدراسة أحدث الاتجاهات في مجال الذكاء الاصطناعي، Web3وسلسلة الكتل والعملات المشفرة. إحدى أبرز جلسات اليوم، بعنوان "الذكاء الاصطناعي: طبقة المنطق والذكاء" Web3 "ما هي احتياجاتك؟"، ركزت على كيفية تعزيز التحليلات القائمة على الذكاء الاصطناعي للنشاط على السلسلة، مما يخلق أنظمة بيئية أسرع وأذكى وأكثر تكيفًا. أدار المناقشة إيغور ليسيو ، الرئيس التنفيذي لشركة AIFlow , featured شخصيات بارزة بما في ذلك ويل كارتر ، CTO of لامينا 1 ; إصلاح الممرات ، رئيس قسم الأبحاث في قرب المؤسسة ; ديلون تشين ، المؤسس والرئيس التنفيذي لشركة مشترك ، و آرون راميريز ، مهندس برمجيات الذكاء الاصطناعي في الجانب الثاني .

بدأت المناقشة بالاعتراف بأن Web2 و Web3 تختلف في سرعة التطور، مما يثير التساؤل حول ما الذي يمنع حاليًا Web3 من تحقيق نفس وتيرة Web2.

واتفق المشاركون على أن Web3 يتحرك بشكل أبطأ من Web2، لكنه أكد أن هذا ليس بالضرورة عيبًا، بل هو ميزة من نواحٍ عديدة. على عكس Web2، Web3 يعطي الأولوية للأمن والنهائية. البناء في Web3 يتطلب الأمر تنفيذًا دقيقًا لحواجز الحماية لضمان الحفاظ على اللامركزية وأن الاعتماد على الأنظمة المعتمة، مثل نماذج اللغة الكبيرة ذات الصندوق الأسود، لا يؤدي إلى تقديم مخاطر جديدة. Web3 يتعين على المطورين حل التحديات الفريدة التي لا يواجهها Web2.

وسلطت اللجنة الضوء أيضًا على أن الأنظمة البشرية في Web3 تُحاكي الأنظمة التقنية عن كثب. في تطبيقات Web2 المركزية، يمكن للمطورين الاعتماد على قاعدة بيانات مركزية أو أوراكل لتحقيق إنتاجية عالية ومعاملات سريعة ونطاق واسع، ولكن هذا يأتي على حساب المركزية. على النقيض من ذلك، فإن استخدام سلسلة الكتل في Web3 أبطأ وأكثر تكلفة، ولكنه يوفر ثباتًا وميزات لامركزية أساسية أخرى. ويمتد هذا البطء أيضًا إلى الجانب الاجتماعي، حيث تُسهم عمليات الحوكمة اللامركزية وصنع القرار المجتمعي في تحقيق نتائج أفضل على المدى الطويل، حتى لو أبطأت عملية التطوير. وأشارت اللجنة إلى أن وكلاء الذكاء الاصطناعي يُمكنهم المساعدة في التخفيف من بعض أوجه القصور هذه من خلال أتمتة المهام المتكررة أو دعم الحوكمة، مما يُسرّع بشكل فعال جوانب معينة من العمليات اللامركزية.

من النقاط الأخرى التي أُثيرت أن الابتكارات في مجال العملات المشفرة غالبًا ما تظل خفيةً عن المستخدمين النهائيين. فآليات مثل بروتوكولات الإجماع وطبقات الحوكمة الاجتماعية تعمل خلف الكواليس، تمامًا مثل التطورات في مجتمع الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر، الذي قد يتأخر شهورًا عن أحدث الأبحاث المتطورة.

كان موضوع الأمان موضوعًا متكررًا. على عكس Web2، حيث غالبًا ما تكون السرعة أهم من الأمان، Web3التركيز الأساسي لـ 'هو الأمان والموثوقية، مما يُبطئ بشكل طبيعي دورات إصدار المنتج. اقترح المشاركون أن Web3 يمكن للفرق الاستفادة من أدوات الذكاء الاصطناعي بشكل استراتيجي لتبسيط التطوير وتسريع الإطلاق دون المساس بالسلامة، وبالتالي الجمع بين فوائد اللامركزية والإنتاج الأكثر كفاءة.

موازنة اللامركزية والذكاء الاصطناعي: الخصوصية والشفافية وأنظمة الوكلاء المتعددين Web3

انتقل الحديث إلى موضوع اللامركزية، وهو مبدأ أساسي في Web3وكيف يتقاطع مع الذكاء الاصطناعي، الذي غالبًا ما يُمثل ذكاءً مركزيًا. ناقش المشاركون استراتيجيات الحفاظ على لامركزية الذكاء مع الاستفادة من تقنيات الذكاء الاصطناعي.

لا تزال الخصوصية في نماذج الذكاء الاصطناعي تُشكّل تحديًا، لا سيما عند تشغيل الأنظمة عن بُعد. عمليًا، يُعطي معظم المطورين الأولوية للأداء على الخصوصية في العديد من التطبيقات. يُمثّل الذكاء الاصطناعي المُدمج في الجهاز إحدى طرق حفظ بيانات المستخدم في حالات استخدام محدودة، لكن أجهزة مثل الهواتف الذكية لا تُشغّل إلا نماذج محدودة الحجم، مما يُؤدّي إلى موازنة بين الأداء والإمكانات والخصوصية. أشارت اللجنة إلى أن عامة الناس غالبًا ما يُعطون الأولوية للراحة على الخصوصية، مُفضّلين منصات قد تستغل بيانات المستخدم، مُستشهدين بأمثلة مثل واتساب وتيك توك. مع ذلك، يُمكن للأدوات الأصغر حجمًا والأكثر استهدافًا - مثل تطبيقات التوجيه - الاستفادة من أطر عمل الذكاء الاصطناعي المحلية التي تُحوّل البيانات التقنية إلى تفاعلات سهلة الاستخدام وقائمة على النوايا. على الرغم من هذه الحلول، لا تزال نماذج الذكاء الاصطناعي غامضة إلى حد كبير، وهناك حاجة إلى بدائل أكثر شفافية.

أكد المتحدثون على أهمية تدريب النماذج المفتوحة والقابلة للتحقق، بما في ذلك الأدلة التشفيرية التي تضمن موثوقية أنابيب الذكاء الاصطناعي وعمليات الاستدلال على الأجهزة. وأقروا بأنهم قبل عامين كانوا متفائلين بشكل مفرط بشأن اهتمام الجمهور بالخصوصية وإمكانية التحقق. أما اليوم، وبينما لا يزال الوعي الجماهيري محدودًا، هناك قطاعات سوقية تُولي الخصوصية الأولوية، مما يمثل فرصة مهمة في سوق يُحتمل أن تبلغ قيمته تريليون دولار.

وبعيدًا عن الخصوصية، ناقش المشاركون القيود الحالية لنماذج الذكاء الاصطناعي، مشيرين إلى أن حتى الأنظمة المتقدمة مثل ChatGPT قد تُنتج نتائج غير متسقة للاستعلامات نفسها. تُعدّ تجربة المستخدم، وأنظمة الوكلاء المتعددين، وعمليات اتخاذ القرار مجالات رئيسية تتطلب تحسينًا. وفيما يتعلق بالثقة، أكدت اللجنة على ضرورة التزام الشركات بالشفافية بشأن البيانات التي يستخدمها وكلاء الذكاء الاصطناعي.

بالنظر إلى المستقبل، أشار النقاش إلى أن الاعتماد على مزود ذكاء اصطناعي واحد أمر محفوف بالمخاطر. لذا، يُنصح بتنويع الخدمات عبر مزودين متعددين، بما في ذلك نماذج مفتوحة المصدر. تعمل العديد من الشركات الناشئة على تطوير منتجات ذكاء اصطناعي لا تخزن بيانات المستخدم وتستخدم نماذج مفتوحة المصدر، مما يتيح إمكانية زيادة المنافسة وتطوير حلول ذكاء اصطناعي أكثر لامركزية وتركيزًا على الخصوصية خلال السنوات الخمس المقبلة.

في ختام المناقشة، ناقش المشاركون كيفية تطور تجربة المستخدم (UX)، مشيرين إلى تحول واضح نحو واجهات الدردشة. وأكدوا أن الموجة الرئيسية القادمة في تجربة المستخدم DeFi سيتم تشكيلها من خلال تجارب مماثلة ChatGPTحيث يُمكن للمستخدمين الوصول إلى المعلومات في أجزاء من الثانية. كما أكدوا أن هذا التطور سيتطلب إعادة النظر في المناهج التشغيلية لاستيعاب تجربة المستخدم الجديدة والمُبسّطة بالكامل، لا سيما وأن معظم التفاعلات تتم الآن عبر الأجهزة المحمولة.

أشارت اللجنة إلى أن المستخدمين أصبحوا مُعتادين بشكل متزايد على توقع استجابات فورية، مما يجعل السرعة والدقة أمرين حاسمين. في الوقت نفسه، شدّدوا على أهمية محو أمية المستخدمين، مشيرين إلى أن الناس ما زالوا بحاجة إلى فهم آلية عمل نماذج اللغات الكبيرة (LLMs)، بما في ذلك حدودها، وأنه ينبغي دائمًا التحقق من النتائج.