تفكيك

في الصناعة الحالية، الغالبية العظمى من الناس على
لنكون صريحين، مجرد القيام بتجميع النماذج في حد ذاته لا يمتلك أي حافة تنافسية أساسية، ناهيك عن القدرة على المنافسة على المدى الطويل.
المنطق بسيط جدًا: إذا استطعت اليوم دمج GPT، فغدًا سيكون هناك العديد من المنتجات المنافسة التي يمكنها التوافق مع نفس النموذج؛ إذا بذلت جهدًا كبيرًا لإنشاء واجهة استدعاء موحدة، فلن يمر وقت طويل حتى تظهر العديد من المنتجات المتماثلة في السوق، والواجهات، والوظائف، والتجربة ستكون متشابهة تقريبًا، والتنافس سيزداد حدة.
نظرة على الاتجاهات الكبرى في صناعة الذكاء الاصطناعي الآن: عدد النماذج الكبيرة ينمو بشكل انفجاري، وتكرار النماذج المفتوحة المصدر يتسارع، وتكاليف تدريب واستدعاء النماذج تتراجع باستمرار. في بيئة صناعية كهذه، إذا
هذه مشكلة واقعية جدًا: إذا
الجواب قاسٍ جدًا: الاحتمال الأكبر أن يتبقى القليل فقط.
لكن
في البداية، كنت أيضًا مرتبكًا بشأن هذا التحديد، وبعد إعادة التفكير، أدركت الأمر فجأة، ويمكننا أن نعيد فهمه من منظور مستقبلي مختلف:
عندما تتطور الصناعة إلى المرحلة التالية، لن يكون الأمر بعد الآن "تحكم الإنسان في الذكاء الاصطناعي لتنفيذ الأوامر"، بل سيكون الذكاء الاصطناعي وكيلًا مستقلًا يعمل على السلسلة بشكل مستقل، ويقوم بأنشطة خاصة به، سيتغير منطق الصناعة بشكل جذري.
عند ذلك، سيكون الذكاء الاصطناعي قادرًا على استدعاء خدمات السلسلة بشكل مستقل، وتنفيذ المعاملات على السلسلة دون تدخل بشري، والتعاون مع وكلاء ذكاء اصطناعي آخرين، وإنجاز مهام معقدة بشكل مشترك، وتشكيل شبكة تعاون ذاتية للذكاء الاصطناعي.
في مثل هذا السيناريو المستقبلي، العامل الحاسم لقيمة الذكاء الاصطناعي لن يكون قوة الحوسبة أو سرعة الاستجابة للنموذج نفسه، بل سؤال جوهري: هل يمتلك هذا الذكاء الاصطناعي هوية فريدة وموثوقة؟
في تلك اللحظة، ستكون أهمية الهوية تتجاوز كل التحديات على مستوى النماذج.
وأيضًا،
أولًا، سجل كامل لتاريخ السلوك، يُحتفظ بوضوح بجميع العمليات التي نفذها الذكاء الاصطناعي، والمهام التي أكملها، والنشاطات على السلسلة، ليشكل مسار سلوك لا يمكن تعديله؛
ثانيًا، سجل كامل للمعاملات على السلسلة، يُوثق بدقة تدفق أصول الذكاء الاصطناعي، والأرباح المكتسبة، وتكرار المعاملات، ليشكل بيانات شفافة عن سلوك الأصول؛
ثالثًا، شبكة علاقات تعاونية ثلاثية الأبعاد، تُحتفظ بسجلات التعاون بين الذكاء الاصطناعي ووكلاء آخرين، ومشاريع، ومستخدمين، لبناء سلسلة ائتمان تعاونية حصرية؛
رابعًا، نظام سمعة طويل الأمد، يعتمد على السلوك التاريخي، والوفاء بالصفقات، وفعالية التعاون، ليشكل تقييمًا لمصداقية الذكاء الاصطناعي، ويصبح دليلاً رئيسيًا على نشاطه على السلسلة.
هذه الأصول الهوية المستندة إلى السلوك، والمعاملات، والتعاون، والسمعة، لها سمة أساسية لا يمكن الاستغناء عنها — فهي غير قابلة للنقل، وصعبة النسخ، ولا يمكن إعادة إنشائها.
يمكن استبدال النموذج في أي وقت، اليوم باستخدام GPT، وغدًا يمكن التبديل إلى نموذج مفتوح آخر، وتكلفة التبديل منخفضة جدًا، ولا توجد عوائق؛ لكن الهوية، والائتمان، وسجل السلوك التي تراكمها الذكاء الاصطناعي على السلسلة، هي نتيجة تراكم طويل الأمد، وبمجرد تكوينها، لا يمكن نقلها بسهولة، ولا يمكن إعادة بنائها، وهذه هي الحواجز الحقيقية للصناعة.
النموذج هو مجرد أداة، يمكن استبداله في أي وقت؛ لكن الهوية، هي أساس وجود الذكاء الاصطناعي على السلسلة، وهي الأصول الأساسية.
الفرق الجوهري في هذا المستوى يحدد مباشرة قيمة المشروع على المدى الطويل، وهو
لذلك، فإن إعادة تعريف
يبدو أن هذا المنطق قد يكون مجرد تجريد، وربما غير "جذاب" بما يكفي، وليس واضحًا وسهل الفهم مثل تجميع النماذج، ولا يملك وظائف مبهرة تجذب الانتباه بسرعة. لكن، على مر تطور الصناعة، جميع البنى التحتية الأساسية التي تمتلك حواجز جوهرية، ويمكنها إعادة تشكيل المشهد الصناعي، غالبًا ما لا يُفهمها الجمهور في البداية، وتبدو عادية، لكنها في الواقع تحمل قيمة طويلة الأمد مخفية.
وفي النهاية، أختتم رأيي
تجميع النماذج هو مجرد الواجهة السطحية، وهو الخطوة الأولى للوصول إلى المستخدم؛
أما نظام هوية الذكاء الاصطناعي، فهو حقًا منافسه الأساسية، وهو المفتاح لقيمة طويلة الأمد.

@justinsuntron #TRONEcoStar