tsm memon

$OPEN OpenLedger هو أحد تلك المشاريع التي تصبح أكثر إثارة عندما تتوقف عن النظر إليه كونه مجرد رمز تشفيري آخر وتبدأ في النظر إلى المشكلة الأكبر التي تحاول حلها. الذكاء الاصطناعي ينمو بسرعة. إنه يغير كيفية بحث الناس، كتابة المحتوى، بناء الأنظمة، التعلم، الأتمتة، واتخاذ القرارات. لكن خلف كل هذا النمو، هناك سؤال خطير بدأ الناس يشعرون به بشكل أقوى.
من يحصل على الدفع عندما تصبح الذكاء الاصطناعي قيمة؟
الذكاء الاصطناعي لا يصبح قوياً بمفرده. يحتاج إلى بيانات. يحتاج إلى معرفة بشرية. يحتاج إلى أمثلة، ملاحظات، تدريب، تحسينات على النماذج، وتحديثات مستمرة. الناس، المجتمعات، المطورين، والمستخدمين جميعهم يساعدون في جعل الذكاء الاصطناعي أفضل بطريقة ما. لكن في عالم الذكاء الاصطناعي التقليدي، العديد من هؤلاء المساهمين غير مرئيين. قد تساعد معرفتهم في تدريب نظام. قد تحسن بياناتهم نموذجاً. قد تجعل ملاحظاتهم تطبيقاً أفضل. لكن عندما يصبح منتج الذكاء الاصطناعي ذو قيمة، عادة ما تذهب معظم المكافآت إلى المنصة التي تتحكم فيه.

OpenLedger هو واحد من تلك المشاريع التي تصبح أكثر إثارة للاهتمام عندما تتوقف عن النظر إليها كرمز تشفيري آخر وتبدأ في النظر إلى المشكلة الأكبر التي تحاول حلها. الذكاء الاصطناعي ينمو بسرعة. إنه يغير كيفية بحث الناس، وكتابة المحتوى، وبناء الأنظمة، والتعلم، والأتمتة، واتخاذ القرارات. ولكن خلف كل هذا النمو، هناك سؤال جاد بدأ الناس يشعرون به بشكل أقوى.
من يتقاضى الأجر عندما يصبح الذكاء الاصطناعي ذا قيمة؟
الذكاء الاصطناعي لا يصبح قويًا بمفرده. إنه يحتاج إلى بيانات. يحتاج إلى المعرفة البشرية. يحتاج إلى أمثلة، وتعليقات، وتدريب، وتحسينات على النماذج، وتحديثات مستمرة. الناس، والمجتمعات، والمطورون، والمستخدمون جميعهم يساعدون في تحسين الذكاء الاصطناعي بطريقة ما. ولكن في عالم الذكاء الاصطناعي التقليدي، العديد من هؤلاء المساهمين غير مرئيين. قد تساعد معرفتهم في تدريب نظام. قد تحسن بياناتهم نموذجًا. قد تجعل تعليقاتهم تطبيقًا أفضل. ولكن عندما يصبح منتج الذكاء الاصطناعي ذا قيمة، فإن معظم المكافأة عادة ما تذهب إلى المنصة التي تتحكم فيه.