الأصول الرقمية والتشفير: ليست مجرد ضجة، بل هي تحول كبير في المستقبل!

ترجمة: بلغة بسيطة البلوكتشين

!

الذكاء الاصطناعي هو أكثر ما يثير حماستي في مجال التشفير. لكن معظم الناس يرون أن الذكاء الاصطناعي في مجال الويب 3 مجرد كلمة طنانة.

اليوم، أريد أن أكشف عن هذا الغطاء، وأن أفسر تلك التداخلات الحقيقية التي يمكن أن تغير هذا المجال ولديها إمكانات هائلة. أعتقد أن التشفير x الذكاء الاصطناعي سيفتح آفاق جديدة في كيفية عمل سوق التشفير، بينما يعالج المشاكل الرئيسية التي تواجه الذكاء الاصطناعي. لقد قسمت هذه المقالة إلى ثلاثة أجزاء رئيسية:

• الجزء الأول: AI x Web3 ( حالات الاستخدام الفعلية )
• الجزء الثاني: كيف يعزز Web3 تطوير الذكاء الاصطناعي
• الجزء الثالث: المخاطر المحتملة

الجزء الأول: الذكاء الاصطناعي x الويب 3 (حالات الاستخدام الفعلية)

بالنسبة للأشخاص العاديين، قد تكون هذه الجزء الأهم، لأنه يتناول بعمق كيفية استغلال الذكاء الاصطناعي في الويب 3.

1. إدارة المعاملات

أحد أكثر المجالات إثارة للاهتمام في تطبيق الذكاء الاصطناعي في Web3 هو استخدام الوكلاء المدربين (Agent) لإدارة / تنفيذ الصفقات. على سبيل المثال، لن تكون الصفقات المستقبلية تنفيذها يدويًا، بل سيتم نشر “مساعد شخصي” (وكيل AI) يمكنه إجراء الصفقات نيابة عنك، وتنفيذها وإدارة المراكز.

مستقبل وكلاء Web3 هؤلاء الوكلاء لا يستطيعون فقط تنفيذ المعاملات وإدارة المحافظ (لقد رأينا بعض البروتوكولات قيد الإنشاء بالفعل)، ولكنهم سيكونون قادرين أيضًا على التفاعل بالكامل على البلوكتشين. @HeyAnonai هو مثال جيد على ذلك. باستخدام بروتوكول الذكاء الاصطناعي الخاص بهم، يمكنك بالفعل إجراء معاملات، والتفاعل عبر السلاسل، والتفاعل على البلوكتشين من خلال مطالبات اللغة الطبيعية.

! [صورة] ()

2. LLM (نموذج اللغة الكبير) في Web3

يعتقد معظم الناس أن استخدام LLM في Web3 هو مجرد طرح أسئلة على ChatGPT، لكن معناه يتجاوز ذلك بكثير. يمكنك اعتبار LLM كطبقة واجهة بين البشر والبروتوكولات - مما يعني أنه يمكنهم الوصول إلى البيانات من خلال اللغة الطبيعية.

LLM للاستخدام في Web3 في الممارسة العملية، يعني ذلك أنه مع دخول LLM مرحلة الاعتماد على نطاق واسع، ستقوم أيضًا بإزالة أحد العوائق الكبيرة أمام الوصول إلى معلومات السوق، حيث سيكون هناك المزيد من البروتوكولات التي تبنى خصيصًا لتدريب LLM على بيانات Web3. تخيل: إذا كان بإمكانك الوصول إلى بيانات/معلومات من الدرجة الأولى على مدار الساعة وطوال أيام الأسبوع من خلال تلميحات بسيطة، كم سيكون عدد صفقاتك الناجحة؟

3. الأمان/الخصوصية

يمكن للذكاء الاصطناعي أن يطلق إنذارات البرق في غضون ثوانٍ، وهو أسرع بكثير من معظم الناس. تُ triggered هذه الإنذارات عندما يقوم نموذج الذكاء الاصطناعي بتحليل تسلسل المعاملات على البلوكتشين للكشف عن سلوكيات استغلال نموذجية. تكمن الميزة الكبيرة لنموذج الذكاء الاصطناعي في هذا المجال في قدرته على التعرف على الأنماط. بالنسبة للأشخاص العاديين، يعني هذا عددًا أقل من الاستغلالات وتفاعلات أكثر أمانًا لعقود الذكاء.

الجزء الثاني: كيف يعزز Web3 تطوير الذكاء الاصطناعي

في هذا القسم، أود أن أستعرض بعمق جزءًا من تقرير @a16z الأخير حول “حالة العملات المشفرة لعام 2025”.

في هذا التقرير، أكدوا على أربعة مشكلات محددة في الذكاء الاصطناعي يمكن لـ Web3/العملات المشفرة حلها:

1. التحقق من الأنشطة البشرية/الذكاء الاصطناعي
2. الوكيل الذكي يشارك في الأنشطة الاقتصادية
3. تعزيز تراخيص الملكية الفكرية المناسبة
4. الحفاظ على العدالة والانفتاح في الذكاء الاصطناعي

على الرغم من أن حل هذه المشكلات المتعلقة بالذكاء الاصطناعي ليس سهلاً، إلا أن العملات المشفرة أثبتت أنها تمتلك بعضًا من أفضل الأدوات. دعنا نقوم بتفصيلها واحدة تلو الأخرى:

1. تحقق من نشاط الإنسان/الذكاء الاصطناعي

تُعتبر الذكاء الاصطناعي لا يزال في مرحلة مبكرة من التطور (بالنسبة لمستقبله)، لكن مسألة التمييز بين الأنشطة البشرية وأنشطة الذكاء الاصطناعي أصبحت مشكلة خطيرة للغاية. يمكن أن تحل العملات المشفرة هذه المشكلة من خلال ثلاثة طرق رئيسية:

• نظام PoH (إثبات الإنسانية): التحقق من أن هناك أشخاص حقيقيون وراء العمليات دون الكشف عن الهوية (doxxing). بروتوكولات مثل Worldcoin تبحث بالفعل عن تطبيق هذا الطريق على نطاق واسع.
• نشاط توقيع على البلوكتشين: عندما يتخذ وكيل الذكاء الاصطناعي إجراءات نيابة عن المستخدم (كما هو موضح في الجزء الأول)، يمكن توقيع هذه الإجراءات من خلال التشفير.
• المسؤولية على البلوكتشين: كل إجراء يتخذه وكيل الذكاء الاصطناعي (سواء كان تنفيذ صفقة، أو التصويت في DAO، أو تعديل البيانات) يمكن تسجيله والتحقق منه وتتبع في البلوكتشين.

2. مشاركة وكيل الذكاء الاصطناعي في الأنشطة الاقتصادية

كما أكدت a16z، من أجل إطلاق العنان تمامًا لقوة وكلاء الذكاء الاصطناعي، يحتاجون إلى القدرة على المشاركة في الأنشطة الاقتصادية. هنا يأتي دور x402 (وأدوات أخرى).

@suhailkakar يشرح ببساطة أن هذا مثل إضافة محفظة إلى الإنترنت. إنه معيار شبكة جديد يسمح للمواقع بالقول: “مرحبًا، قبل أن أعطيك هذه البيانات، يرجى تقديم دفعة صغيرة.”

x402 هو مجرد مثال على كيفية تمكين العملات المشفرة للوكالات من إجراء تفاعلات اقتصادية. بالإضافة إلى مخطط المعلومات الخاص بسهيل، قمت أيضًا بإنشاء ورقة ملخص خاصة بي لـ x402:

x402 - شرح يمكن أن يفهمه طفل في الخامسة من عمره

3. الترخيص المناسب لعنوان IP

يعد ضمان امتلاك المالك للملكية الفكرية (IP) المناسبة أمرًا بالغ الأهمية للاستخدام العادل لتقنية الذكاء الاصطناعي. من خلال وضع هذه الحقوق على البلوكتشين، يمكننا التحقق من استخدامها المشروع، ويمكن تضمين شروط الترخيص في العقود الذكية. في هذا المجال، أحد البروتوكولات التي أحبها هو @campnetworkxyz. يتيح بروتوكولهم لأي شخص أن يمتلك ملكيته الفكرية ويحقق منها.

فلسفة كامب

! [صورة] ()

4. الحفاظ على العدالة والانفتاح في الذكاء الاصطناعي

أخيرًا، يعد استخدام تقنية Web3 في تطوير الذكاء الاصطناعي وسيلة “لتحوط” ضد شركات التكنولوجيا الكبرى (Big Tech). نظرًا لأن الشركات الكبيرة من المرجح أن تمتلك/تحتكر تقنيات الذكاء الاصطناعي، تضمن العملات المشفرة أننا نستطيع الحفاظ على الذكاء الاصطناعي مفتوحًا وعادلاً قدر الإمكان. يتم تحقيق ذلك بشكل رئيسي من خلال بنية تحتية للذكاء الاصطناعي لامركزية. أي، حسابات الذكاء الاصطناعي، والتخزين، واستضافة البيانات والنماذج التي لا تحتاج إلى إذن.

ملخص: ستقوم العملات المشفرة بحل المشكلات الكبرى بشكل عادل وعلني، مما يساعد في تعزيز تطوير مجال الذكاء الاصطناعي.

الجزء الثالث: المخاطر المحتملة

على الرغم من أن مستقبل Web3 x AI لا شك أنه يحمل إمكانيات هائلة، إلا أننا بحاجة أيضًا إلى أن ندرك المخاطر المحتملة. في هذه المقالة، سأركز على ثلاثة من المخاطر المحتملة:

1. حقن الكلمات التحفيزية (Prompt Injections)

مع بناء وكلاء الذكاء الاصطناعي الذين يتفاعلون مع البلوكتشين والمحافظ والبروتوكولات، فإن واحدة من أكبر وأقل التهديدات المفهومة هي حقن الكلمات الدلالية. يمكنك تخيل حقن الكلمات الدلالية كإدخال ي manipulates المدخلات LLM، مما يجعلها تتجاهل التعليمات الأصلية.

حقن الكلمات الرئيسية المباشرة مقابل غير المباشرة (رسم توضيحي)

في سياق Web3 x AI، أصبح حقن الكلمات الدالة أكثر خطورة، لأن الذكاء الاصطناعي لا يقوم فقط بإنشاء نصوص، بل يتفاعل أيضًا مع الأصول الحقيقية والبروتوكولات. يمكن تخفيف مخاطر حقن الكلمات الدالة من خلال استخدام نماذج متعددة الطبقات، وتعزيز أنظمة التوجيه، وبعض الاستراتيجيات الأخرى.

2. زيادة انتشار المعلومات المضللة

مع زيادة استخدام LLM/AI بشكل سريع، تزداد مخاطر نشر المعلومات المضللة. قد يظهر هذا في Web3 بطرق متعددة، من استخدام AI لتزوير إعلانات المشاريع إلى الاستخدام الضار لـ LLM لإنشاء تقارير ثغرات مزيفة وتدقيقات. على الرغم من أن هذه تعتبر مخاطرة، يمكن أن تساعد العملات المشفرة أيضًا في معالجة هذه المشكلة المتعلقة بـ AI من خلال الطرق التي تم مناقشتها في الجزء الثاني (التوقيعات على البلوكتشين) وطرق أخرى مثل نشر وكلاء كشف المعلومات المضللة.

3. سوء إدارة الوكلاء

عندما يمنح المستخدمون الوكلاء إذنًا لتنفيذ المعاملات نيابةً عنهم، فإن هناك خطرًا من سوء إدارة الوكلاء. على سبيل المثال، توقيع معاملات ضارة، شراء رموز خاطئة، والتفاعل مع بروتوكولات محفوفة بالمخاطر، كل هذه هي مخاطر حقيقية عند تفعيل الوكلاء ليتصرفوا نيابةً عنا.

رابط المقال:

مصدر: