نظراً لحداثة قطاع الذكاء الاصطناعي، فقد ظل في طليعة العديد من التطورات التكنولوجية خلال العامين الماضيين، لا سيما منذ ظهور نماذج التعلم الآلي الشهيرة مثل كلود، وشات جي بي تي، وبيربلكسيتي، وجيميني. ومع ذلك، فقد حظيت فكرة نظام بيئي لامركزي بالكامل tracالاصطناعي باهتمام واسع النطاق خلال الأشهر الاثني عشر الماضية.
في جوهرها، تستفيد أنظمة الذكاء الاصطناعي اللامركزية من قوة تقنية سلسلة الكتل والحوسبة الموزعة لخلق بيئة أكثر انفتاحًا وأمانًا وتعاونًا لتطوير الذكاء الاصطناعي. على عكس الأنظمة التقليدية، التي غالبًا ما تسيطر عليها حفنة من الشركات الكبرى - حيث تهيمن شركات جوجل وأمازون ومايكروسوفت على مشهد الذكاء الاصطناعي الحالي - فإن أنظمة الذكاء الاصطناعي اللامركزية توزع عمليات تخزين البيانات وتدريب النماذج والاستدلال عبر شبكة من المشاركين.
لا يُسهّل هذا النظام تعزيز الأمن والخصوصية فحسب، بل يُتيح أيضًا وصول المستهلكين إلى تقنيات الذكاء الاصطناعي المحايدة. علاوة على ذلك، يُمكن للذكاء الاصطناعي اللامركزي، من خلال توزيع الموارد الحاسوبية والبيانات عبر الشبكة، تحقيق قابلية توسع ومرونة وكفاءة أكبر. وأخيرًا، يُساهم هذا النموذج التقني الجديد في معالجة بعض أهم المخاوف المتعلقة بخصوصية البيانات وملكية البيانات، وذلك بمنح المستخدمين مزيدًا من التحكم في معلوماتهم وكيفية استخدامها في تدريب الذكاء الاصطناعي وعمليات الاستدلال المختلفة.
قد يساعد هذا التحول نحو نموذج أكثر شفافية ويركز على المستخدم في تقنيات الذكاء الاصطناعي وتطبيقاتها في مختلف الصناعات.
مشاريع تدفع الذكاء الاصطناعي اللامركزي إلى الأمام
وسط الوعود الكبيرة التي يقدمها الذكاء الاصطناعي اللامركزي، ساهمت عدة مشاريع في دفع هذه الرؤية قدمًا. على سبيل المثال، طورت شركة OpenGradient منصة تستفيد من تقنية البلوك تشين لضمان التحقق من صحة النماذج واستضافتها بشكل آمن، مع توفير قدرة حوسبة ذكاء اصطناعي قابلة للتوسع على البلوك تشين في الوقت نفسه، مما يُمكّن المطورين من نشر نماذج الذكاء الاصطناعي بشكل آمن وفوري، ويُغني عن الحاجة إلى حلول تشفير أو أجهزة معقدة.
ونتيجةً للعرض التكنولوجي الفريد الذي تقدمه شركة OpenGradient، تمكنت الشركة من تأمين 8.5 مليون دولار كجزء من أحدث جولة تمويل لها.
وبالمثل، فإن 0G هو مشروع آخر يدفع بنشاط حدود ما هو ممكن مع تطبيقات الذكاء الاصطناعي على السلسلة . يتكون إطاره الأساسي من ثلاثة مكونات رئيسية، وهي طبقة التخزين (لإدارة مجموعات البيانات الكبيرة)، وطبقة توفر البيانات (لبيانات التحقق)، وطبقة الخدمة (لاستنتاج النموذج، واسترجاع البيانات، والتدريب).
يُتيح النهج المعياري للمشروع التكامل المرن مع مختلف عمليات الذكاء الاصطناعي من خلال فصل وظائف مثل تخزين البيانات، والتوافر، والحوسبة. إضافةً إلى ذلك، تدعم بنية 0G التحتية نطاقًا واسعًا من حالات الاستخدام، بدءًا من الذكاء الاصطناعي DeFi وصولًا إلى الألعاب وحلول الطبقة الثانية (L2).
ومن المشاريع البارزة الأخرى في هذا المجال مشروع INTELLECT-1، الذي طورته شركة Prime Intellect AI. وهو يمثل أول عملية تدريب لامركزية لنموذج يحتوي على 10 مليارات معلمة، مما يسمح لأي شخص بالمساهمة بـ "قوة الحوسبة" والمشاركة في عملية تطوير النموذج - وبالتالي تعزيز مجتمع ذكاء اصطناعي أكثر شمولاً حيث يمكن للمشاركين من جميع أنحاء العالم المساهمة في نظام ذكاء اصطناعي عام مفتوح المصدر.
هل نحن على وشك مواجهة تسونامي تكنولوجي؟
مع استمرار الذكاء الاصطناعي وعروضه المختلفة في اكتساب trac عبر مختلف الصناعات - مع تقديرات متحفظة تشير إلى أن القطاع سيصل إلى قيمة تراكمية قدرها 2.57 تريليون دولار بحلول عام 2032 - أصبح من الواضح بشكل متزايد أن فكرة الذكاء الاصطناعي اللامركزي ينظر إليها من قبل العديد من الكيانات الرئيسية على أنها تحول كبير في التطوير المستقبلي لهذه التكنولوجيا.
في هذا السياق، تجدر الإشارة إلى أن شركة Sahara AI الناشئة، التي تدمج الذكاء الاصطناعي مع تقنية البلوك تشين، قد جمعت مؤخرًا 43 مليون دولار أمريكي في جولة تمويل من الفئة (أ) بقيادة مستثمرين بارزين في رأس المال المخاطر، من بينهم Samsung NEXT وPantera Capital و Binance Labs وPolychain Capital. لذا، ونحن نتطلع إلى مستقبل يقوده الذكاء الاصطناعي، يبدو أن القطاع جاهز لثورة قائمة على اللامركزية، ثورة تعالج تحديات رئيسية مثل خصوصية البيانات، وقابلية التوسع، وسهولة الوصول، مع تعزيز بيئة أكثر تعاونًا وابتكارًا.
لذلك، مع إدراك المزيد من الشركات والمطورين لمزايا هذا النهج، فمن المعقول توقع تسارع في تطوير حلول الذكاء الاصطناعي الجديدة التي تتسم بمزيد من الشفافية والأمان في تصميمها وهيكلها وعملياتها.
