Near Protocol تعلن خططاً لبناء أكبر نموذج ذكاء اصطناعي مفتوح المصدر

أعلنت Near Protocol عن خطط لبناء أكبر نموذج ذكاء اصطناعي مفتوح المصدر في العالم. أعلنت المنصة عن المبادرة في اليوم الافتتاحي لمؤتمرها Redacted، الذي عُقد في بانكوك، تايلاند.

المبادرة، وهي نموذج يحتوي على 1.4 تريليون معلمة، ستكون أكبر من Llama، نموذج Meta مفتوح المصدر. أشارت Near Protocol إلى أن المبادرة ستشمل مدخلات بحثية جماعية من عدة باحثين ومساهمين في مركز Near AI الجديد. كما ذكرت أن المشاركين مفتوحون للانضمام إلى تدريب نموذج أصغر يحتوي على 500 مليون معلمة بدءاً من 10 نوفمبر.

Near Protocol تكشف عن خطة نموذج الذكاء الاصطناعي الخاص بها

كشفت Near Protocol أن المشروع سيستمر في النمو من حيث الحجم، متجاوزاً سبع نماذج. وذكرت أيضاً أنه عبر كل مرحلة ونموذج، سيتم الاحتفاظ بأفضل الباحثين والمساهمين فقط. سيتم أيضاً تحقيق عائد مالي من النموذج، مع توفير المنصة للخصوصية لحمايته. تنوي Near Protocol استخدام بيئة تنفيذ موثوقة مشفرة لمكافأة المساهمين وتشجيع التحديثات المستمرة طوال العملية.

ذكر المؤسس المشارك لـ Near Protocol، إيليا بولوسوكين، في حدث بانكوك أن الشركة تنوي تمويل التدريب المكلف من خلال مبيعات الرموز المميزة. وأشار إلى أن النموذج سيكلف حوالي 160 مليون دولار، وهو مبلغ كبير، لكنه لا يعني أنه لا يمكن جمعه في سوق العملات المشفرة.

وضح أن حاملي الرموز المميزة سيستردون أموالهم من التداخل الذي يحدث عند استخدام النموذج. وقال: "لدينا نموذج عمل، ولدينا طريقة لتحقيق عائد مالي، ولدينا طريقة لجمع الأموال، ولدينا طريقة لوضع هذا في حلقة مغلقة. وبالتالي، يمكن للناس إعادة الاستثمار في النموذج التالي أيضاً."

يمكن لـ Near جمع الأموال، نظراً لأن الرئيس التنفيذي بولوسوكين كان أحد الشخصين المشاركين في ورقة البحث التي ولدت ChatGPT. كما شغل المؤسس المشارك أليكس سكيدانوف منصباً في OpenAI في الفترة التي سبقت إطلاقها الكبير في عام 2022. وقال سكيدانوف، الذي يشغل الآن منصباً تنفيذياً في Near، إن المهمة قابلة للتحقيق ولكن ستواجه تحديات.

الذكاء الاصطناعي اللامركزي للتعامل مع قضايا الخصوصية

ستلتزم الشركة بتخصيص موارد كثيرة للمشروع لتحقيق أحلامها. على سبيل المثال، ستحتاج إلى تجميع العديد من وحدات معالجة الرسومات (GPUs) في الموقع، وهي خطوة غير مثالية. ولكن استخدام شبكة لامركزية للحوسبة سيتطلب تقنية غير موجودة حالياً.

تتطلب تقنية التدريب الموزع أيضاً استخدام وصلات سريعة. ومع ذلك، أضاف سكيدانوف أن أبحاث Deep Mind تظهر أنه يمكن القيام بذلك. ذكر بولوسوكين أنه لم يتفاعل بعد مع مشاريع مثل Artificial Superintelligence Alliance، لكنه سيكون سعيداً إذا كان كلا المشروعين على نفس المسار.

قال إنه بغض النظر عما يحدث، نحتاج إلى ضمان فوز تقنية الذكاء الاصطناعي اللامركزي حتى نستفيد جميعاً منها. كما ركز المتحدث الضيف إدوارد سنودن على الموضوع، متحدثاً عن كيف يمكن للذكاء الاصطناعي المركزي أن يحول العالم إلى دولة مراقبة كبيرة.

"هذا على الأرجح أهم تقنية الآن وربما في المستقبل. والواقع هو، إذا كان الذكاء الاصطناعي خاضعاً لشركة واحدة، فإننا فعلياً سنقوم بكل ما تقوله تلك الشركة،" أوضح.

"إذا كان كل الذكاء الاصطناعي وفعلياً كل الاقتصاد يتم بواسطة شركة واحدة، فلا يوجد لامركزية في تلك النقطة. لذلك، فهو فعلياً مثل الطريقة الوحيدة التي يظل فيها Web3 ذا صلة فلسفياً، إذا كان لدينا ذكاء اصطناعي يتبع أيضاً المبادئ نفسها،" أضاف سنودن.