ahmad alanazi1

عندما نظرتُ لأول مرة إلى الذكاء الاصطناعي من منظور تقنية البلوك تشين، لم يخطر ببالي الرموز الرقمية. لم أفكر في دورات السوق الرائجة أو الوعود الكبيرة المعتادة التي تظهر كلما ذُكرت تقنيتان قويتان في جملة واحدة. ما لفت انتباهي كان أبسط بكثير: الذكاء الاصطناعي يُبنى بأيدي كثيرة، لكن يُذكر وكأنه من صنع قلة.
وراء كل نظام ذكاء اصطناعي مفيد، سلسلة طويلة من العمل الخفي. أحدهم يُزوّد ​​البيانات، وآخر يُحسّن النموذج، وثالث يُصحّح الأخطاء، ورابع يُصنّف الاختبارات والتدريبات، ويُقيّم المرشحات، ويُقدّم الملاحظات. قد تبدو بعض هذه الإجراءات صغيرة في حد ذاتها، لكنها مجتمعة تُشكّل جودة النظام النهائي. الغريب أن معظم هذه المساهمة يختفي. يتحسّن النموذج، ويصبح المنتج أكثر قيمة، لكن سجل من ساهم في خلق هذه القيمة غالبًا ما يصبح غامضًا.
لفترة طويلة، كان هذا الأمر مقبولًا كأمر طبيعي لأن بنية الذكاء الاصطناعي كانت مركزية في الغالب. سهّلت الأنظمة المغلقة عملية التطوير وجعلتها أسهل في التحكم. استطاعت الشركات جمع البيانات، وتدريب النماذج، وتحسين الأداء، وإصدار المنتجات دون الكشف عن الكثير مما جرى في الخفاء. ساعد هذا النهج الذكاء الاصطناعي على التطور بسرعة، ولكنه خلق أيضًا ثغرة خطيرة. فإذا ساهم الأفراد بقيمة في نظام الذكاء الاصطناعي، ولكن لم تكن هناك طريقة موثوقة لتتبع هذه القيمة، فإن الملكية تصبح ضعيفة، والمكافآت غير عادلة، والتعاون يصبح أكثر صعوبة في الثقة.
وهنا تبرز أهمية الفكرة الأساسية: لا يحتاج الذكاء الاصطناعي إلى بنية تحتية أكبر فحسب، بل يحتاج أيضًا إلى طريقة أفضل لتذكر المساهمات.
تكمن أهمية هذه الفكرة في أن مستقبل الذكاء الاصطناعي لن يُبنى من قِبل شركة واحدة، أو نموذج واحد، أو مجموعة بيانات واحدة. بل سيُبنى من خلال شبكات من المساهمين. سيلعب كل من مزودي البيانات، ومطوري النماذج، والباحثين، والمجتمعات، والمستخدمين دورًا هامًا. ولكن إذا لم يتمكن النظام من رؤية هذه الأدوار بوضوح، فلن يتمكن من مكافأتها بشكل عادل. يمكن للشخص تحسين مجموعة بيانات، أو صقل نموذج، أو إضافة ملاحظات مهمة، ولكن إذا لم يتم تسجيل هذا العمل بطريقة قابلة للتحقق، فإنه يصبح غير مرئي بمجرد دخوله إلى النظام الأكبر.
هذا هو الدور الأعمق الذي يمكن أن تلعبه تقنية البلوك تشين. ليس كمصطلح رائج أو مجرد إضافة شكلية، بل كسجل لمساهمات الذكاء الاصطناعي. تمنحنا تقنية البلوك تشين طريقة لتتبع ما حدث، ومتى حدث، ومن كان مشاركًا فيه. في مجال الذكاء الاصطناعي، يمكن أن يتجاوز هذا السجل كونه مجرد تفصيل تقني، ليصبح أساسًا لتحديد المصدر، وإدارة الملكية، والمكافآت. لم يعد السؤال المهم مقتصرًا على "من بنى النموذج؟"، بل أصبح السؤال الأهم: "من ساهم في تحسين النموذج؟".
وهنا تحديدًا تبدأ سلاسل الكتل العامة في إظهار حدودها. فقد صُممت معظمها حول معاملات التمويل اللامركزي (DeFi) والرموز غير القابلة للاستبدال (NFTs) ونقل الأصول. ورغم قوتها في العديد من حالات الاستخدام، إلا أن سير عمل الذكاء الاصطناعي يختلف. فالذكاء الاصطناعي يحتاج إلى أكثر من مجرد سجل للتحويلات، بل يحتاج إلى طريقة لفهم المساهمة على مستوى دقيق، وإلى توثيق مصدر البيانات، وشفافية لتحسينات النموذج، ونظام مكافآت يعكس الأثر الفعلي بدلًا من المشاركة السطحية.
لهذا السبب يبدو توجه OpenLedger مثيرًا للاهتمام. فقيمته الأساسية لا تكمن فقط في ربطه بين الذكاء الاصطناعي وسلسلة الكتل، بل الأهم من ذلك هو تركيزه على طبقة مفقودة: ذاكرة المساهمة. في عالم تتزايد فيه أنظمة الذكاء الاصطناعي تعاونًا، قد تصبح القدرة على تتبع من ساهم وماذا بنفس أهمية النموذج نفسه. فبدون هذه الطبقة، قد يصبح الذكاء الاصطناعي قويًا ولكنه غير عادل. مع هذه الطبقة، يمكن للذكاء الاصطناعي أن يصبح أكثر شفافية، وأكثر مساءلة، وأكثر انفتاحًا على المشاركة الحقيقية.
ثمة توتر خفي هنا أيضًا. فالذكاء الاصطناعي يطلب باستمرار المزيد من البيانات، والمزيد من الملاحظات، والمزيد من المواهب، والمزيد من التعاون. لكن المساهمين يزدادون وعيًا بقيمتهم. فالناس لا يريدون الاستمرار في تغذية أنظمة لا تستطيع تقديرهم. والمطورون لا يريدون أن يضيع عملهم. ومزودو البيانات لا يريدون أن يُعاملوا كوقود غير مرئي. والمجتمعات لا تريد المساهمة في بناء القيمة دون أي ارتباط بالنتيجة.
إذن، المسألة ليست تقنية فحسب، بل ثقافية أيضًا. إذا كان للذكاء الاصطناعي أن يصبح طبقة مشتركة في الاقتصاد الرقمي، فيجب أن تكون الأنظمة التي تقف وراءه أكثر شفافية بشأن مصدر القيمة. الشفافية لن تحل كل شيء، لكنها قادرة على تغيير نقطة البداية. يمكنها تحويل المساهمة الخفية إلى مساهمة ظاهرة. ويمكنها تحويل الملكية الغامضة إلى ملكية قابلة للتتبع. ويمكنها تحويل المشاركة إلى شيء يمكن للناس أن يثقوا به حقًا.
قد لا تقتصر المرحلة التالية من الذكاء الاصطناعي على نماذج أكثر ذكاءً فحسب، بل قد تتعلق بأنظمة أكثر عدلًا تقف وراء هذه النماذج. لأن الذكاء بدون ذاكرة يخلق خللًا. وإذا كان الذكاء الاصطناعي سيُبنى بمشاركة الكثيرين، فعليه أن يتذكرهم أيضاً
$OPEN @OpenLedger #openledger

انشر ما لا يقل عن مقال واحد من المحتوى الأصلي على Binance Square باستخدام محرّر المقالات لدينا، على أن يزيد طولها عن 500 حرف. يجب أن يذكر المنشور حساب المشروع @OpenLedger (https://www.binance.com/en/square/profile/openledger)، وأن يُشير إلى الرمز $OPEN، وأن يستخدم الهاشتاغ #OpenLedger. يجب أن يكون المحتوى مرتبطًا بقوة بمشروع OpenLedger وأن يكون أصليًا، وليس منسوخًا أو مكررًا. هذه المهمة مستمرة وتتجدّد يوميًا حتى نهاية الحملة، ولن يتم وضع علامة عليها كمكتملة. نقطة نقاش مقترحة: https://tinyurl.com/4kypcxcm
انشر ما لا يقل عن مقال واحد من المحتوى الأصلي على Binance Square باستخدام محرّر المقالات لدينا، على أن يزيد طولها عن 500 حرف. يجب أن يذكر المنشور حساب المشروع @OpenLedger (https://www.binance.com/en/square/profile/openledger)، وأن يُشير إلى الرمز $OPEN، وأن يستخدم الهاشتاغ #OpenLedger. يجب أن يكون المحتوى مرتبطًا بقوة بمشروع OpenLedger وأن يكون أصليًا، وليس منسوخًا أو مكررًا. هذه المهمة مستمرة وتتجدّد يوميًا حتى نهاية الحملة، ولن يتم وضع علامة عليها كمكتملة. نقطة نقاش مقترحة: https://tinyurl.com/4kypcxcm

Veröffentliche mindestens einen Artikel mit originalem Inhalt auf Binance Square mit unserem Artikel-Editor. Der Artikel sollte länger als 500 Zeichen sein. Der Post muss das Projektkonto @OpenLedger (https://www.binance.com/en/square/profile/openledger)، erwähnen und auf das Token $OPEN verweisen sowie den Hashtag #OpenLedger verwenden. Der Inhalt muss eng mit dem OpenLedger-Projekt verbunden und original sein, nicht kopiert oder dupliziert. Diese Aufgabe ist fortlaufend und wird täglich bis zum Ende der Kampagne erneuert, sie wird nicht als abgeschlossen markiert. Ein vorgeschlagener Diskussionspunkt$OPEN #openlader @OpenLedger Poste auf Binance, um mit dem Hashtag in derselben Währung zu gewinnen, und füge die Währung hinzu, es muss 500 Zeichen haben, danach kannst du mit dieser Währung gewinnen.