الذكاء على سلسلة الكتل: يجب أن يصبح الذكاء الاصطناعي أصلًا مُرمّزًا | رأي

🚀 Trade Smarter with Beirman Capital!

Join one of the most trusted Forex & CFD brokers. Get tight spreads, fast execution, and expert support.

Start Trading Now

يُؤدي الازدهار الحالي في مجال الذكاء الاصطناعي إلى مشكلة لم تُحل بعد: غياب تام للملكية الموثقة والهيكل الاقتصادي الواضح. تُطوّر الشركات أنظمة ذكاء اصطناعي قوية ومتخصصة، لا تُتاح إلا كخدمات مؤقتة. إلا أن هذا النموذج القائم على الخدمات غير مستدام، لأنه يُعيق تحديد الملكية بوضوح، ويُصعّب معرفة مصدر مخرجات الذكاء الاصطناعي، ولا يُوفّر طريقة مباشرة لتمويل وتقييم الذكاء المتخصص. لن تُحلّ المشكلة بمجرد تحسين الخوارزميات؛ بل يتطلب الأمر هيكل ملكية جديد، ما يعني ضرورة تحوّل الذكاء الاصطناعي من خدمة إلى أصل مُرمّز على سلسلة الكتل. وقد جعل التقارب بين بنية سلسلة الكتل والتطورات الكبيرة في مجال الذكاء الاصطناعي هذا التحوّل ممكنًا من الناحية التقنية.

استخدم معيار ERC-7007 للتحقق من محتوى الذكاء الاصطناعي، والحوسبة السرية للبيانات الخاصة، وأطر الأصول الرقمية المتوافقة. البنية التحتية متوفرة. يمكنك الآن امتلاك وتداول ومراجعة وكيل ذكاء اصطناعي على سلسلة الكتل، بما في ذلك قدراته ومخرجاته وإيراداته.

ركائز وكيل الذكاء الاصطناعي المُرمّز

يتطلب تحويل الذكاء الاصطناعي إلى رصيد حقيقي الجمع بين ثلاثة عناصر تقنية تمنحه الثقة والخصوصية والقيمة. أولًا، يجب بناء وكيل الذكاء الاصطناعي باستخدام بنية استرجاع مُعززة بالتوليد . وهذا يُتيح تدريبه على قاعدة معرفية سرية وخاصة، مثل ملفات قضايا مكتب محاماة أو أبحاث منشأة طبية، دون منح مُزود نموذج الذكاء الاصطناعي الأساسي أي إمكانية للوصول إلى البيانات.

تبقى البيانات في قاعدة بيانات متجهة معزولة وآمنة ومُرمزة يتحكم بها مالك الوكيل، مما يحل المشكلة الحرجة المتعلقة بسيادة البيانات ويتيح التخصص الحقيقي.

ثانيًا، يجب أن تكون جميع مخرجات هذا النظام قابلة للتحقق التشفيري، وهذا هو الغرض من معايير مثل ERC-7007. فهي تُمكّن من ربط استجابة الذكاء الاصطناعي رياضيًا بكلٍ من البيانات التي اطلع عليها ونموذجه الخاص. وهذا يعني أن البند القانوني أو التوصية التشخيصية لم تعد مجرد نص، بل أصبحت وثيقة رقمية موثقة ذات مصدر واضح.

وأخيرًا، يحتاج الوكيل إلى نموذج اقتصادي أصيل، وهو ما يمكن تحقيقه من خلال طرح أوراق مالية رقمية متوافقة تُعرف باسم طرح رموز الوكيل (ATO). وباستخدام هذا النموذج، يستطيع المطورون جمع الأموال عن طريق إصدار رموز تمنح حامليها حقوق استخدام خدمات ذلك الوكيل، أو حصة من إيراداته، أو السيطرة على تطويره.

وهذا يخلق توافقاً مباشراً بين المطورين والمستثمرين والمستخدمين، ويتجاوز إعانات رأس المال الاستثماري إلى نموذج يقوم فيه السوق بتمويل وتقييم المنفعة بشكل مباشر.

من النظرية إلى التطبيق

تُعدّ الأهمية العملية لهذا الإطار بالغة الأهمية، لا سيما في القطاعات التي تُكبّد فيها الأتمتة غير الخاضعة للمساءلة تكاليف قانونية واجتماعية باهظة. في مثل هذه البيئات، لا يتعلق التكامل المستمر للذكاء الاصطناعي غير المُرمّز بقيود تقنية، بل بأوجه قصور في الحوكمة. وهذا يضع المؤسسات في موقفٍ تعجز فيه عن تبرير كيفية اتخاذ القرارات الحاسمة أو تمويلها.

لنأخذ على سبيل المثال حالة مساعد تشخيصي يُستخدم في مركز أبحاث طبية. يُوثّق طرح رمز الوكيل كل شيء: بيانات التدريب، ومجموعات البيانات المستخدمة، والإطار التنظيمي. وتُصدّق النتائج وفقًا لمعيار ERC-7007. عند تمويل وكيل بهذه الطريقة، تحصل على سجل تدقيق: من درّبه، وما تعلّمه، وكيف يؤدي وظيفته. تتجاهل معظم أنظمة الذكاء الاصطناعي هذا الأمر تمامًا.

لم تعد هذه توصيات غامضة، بل أصبحت ممارسات طبية موثقة وقابلة للتتبع، مع مصدر وتوجه يمكن فحصهما للتحقق من صحة الادعاءات. مع ذلك، لا تهدف هذه العملية إلى القضاء التام على الشكوك السريرية، ولكنها تُقلل بشكل كبير من هشاشة المؤسسات من خلال استبدال الافتراضات غير القابلة للتحقق بتحقق موثق، مع توجيه رأس المال نحو الأدوات التي ثبتت قيمتها من خلال استخدامها المنظم بدلاً من الابتكار المفترض.

يواجه الممارسون القانونيون المشكلة الهيكلية نفسها. تفشل معظم أدوات الذكاء الاصطناعي القانونية الحالية عند تقييمها وفقًا للمعايير المهنية، لأنها تُنتج تحليلات غير قابلة للتتبع أو التوثيق، ما يجعل إثباتها غير ممكن عند التقييم. في المقابل، يُحافظ تحويل سجلات القضايا الخاصة بمكتب المحاماة إلى رموز في وكيل ذكاء اصطناعي مُرمّز على قاعدة المعرفة، التي يُمكن للمكتب إدارتها لضمان إمكانية الوصول إليها وفقًا لشروط مُحددة. وبذلك، يُصبح كل مراجعة للعقد وكل إجابة قانونية قابلة للتتبع، ما يسمح للمكتب بالالتزام بالقواعد القانونية الأساسية والمتطلبات المهنية.

وبالمثل، تواجه شركات الهندسة المشكلة نفسها، ولكن بمخاطر أكبر، إذ غالبًا ما تُراجع الأخطاء بعد سنوات عديدة. إذا لم يتمكن نظام الذكاء الاصطناعي من إظهار أو إثبات كيفية توصله إلى قرار معين، فسيصعب الدفاع عن هذه القرارات علميًا، لا سيما عند تطبيقها على أرض الواقع. لا يقتصر دور الوكيل المُدرَّب على التصاميم الداخلية والإخفاقات السابقة وقواعد السلامة على إظهار عمله فحسب، بل يقدم أيضًا توصيات مثبتة ومدعومة بالبيانات يمكن مراجعتها وشرحها لاحقًا كدراسة حالة. وبهذه الطريقة، تستطيع الشركات تتبع عملياتها لوضع معايير قابلة للدفاع. أما الشركات التي تستخدم الذكاء الاصطناعي دون تطبيق هذا المستوى من الإثبات، فهي حتمًا مُعرَّضة لمخاطر قد لا تتمكن من تفسيرها.

ضرورة السوق للذكاء الاصطناعي في فئات الأصول

لقد أثبت التحول نحو استخدام الرموز الرقمية في الذكاء الاصطناعي ضرورةً اقتصاديةً، ولم يعد مجرد تقدم تكنولوجي مذهل. بدأ نموذج البرمجيات كخدمة (SaaS) التقليدي للذكاء الاصطناعي بالانهيار ، إذ يُنشئ تحكمًا مركزيًا، وبيانات تدريب غير واضحة، وانفصالًا بين المطورين والمستثمرين والمستخدمين النهائيين.

حتى المنتدى الاقتصادي العالمي أقرّ بضرورة وجود نماذج اقتصادية جديدة لضمان عدالة واستدامة تطوير الذكاء الاصطناعي. يُوجّه التوكنة رأس المال بطريقة مختلفة؛ فبدلاً من الاستثمار في المختبرات عبر جولات التمويل، يستثمر المستثمرون في جهات محددة ذات سجلات أداء متميزة. تُسجّل الملكية على سلسلة الكتل، ما يتيح التحقق من هوية المتحكمين وتداول المراكز مباشرةً دون وسطاء.

والأهم من ذلك، يمكن تتبع كل تفاعل، مما يحول الذكاء الاصطناعي من "صندوق أسود" إلى "صندوق شفاف". لا يتعلق الأمر بجعل ضجة الذكاء الاصطناعي قابلة للتداول؛ بل يتعلق بتطبيق منهجية الأصول القابلة للتحقق على أهم تقنية في عصرنا.

اليوم، تتوفر البنية التحتية اللازمة لبناء هذا المستقبل، مثل منصات الأصول الرقمية الآمنة، ومعايير التحقق، والذكاء الاصطناعي الذي يحمي الخصوصية. السؤال الآن هو: "لماذا لا نُحوّل الذكاء إلى رموز رقمية؟" بدلاً من: "هل نستطيع؟"

ستكون الصناعات التي تتعامل مع تقنيات الذكاء الاصطناعي المتخصصة لديها لا كمركز تكلفة، بل كأصل مُرمّز في ميزانيتها العمومية، هي التي ستحدد المراحل القادمة من الابتكار. ستتملك هذه الصناعات ذكاءها الاصطناعي، وتُثبت فعاليته، وتموّل مستقبله عبر سوق عالمية مفتوحة.

دافيدي بيزو

دافيد بيزو هو قائد قسم التقنيات الخلفية/الذكاء الاصطناعي في شركة بريكن، ويتمتع بخبرة واسعة في مجال البيانات الضخمة، والذكاء الاصطناعي التوليدي، وتطوير البرمجيات، وبنى الحوسبة السحابية، وتقنيات سلسلة الكتل (البلوك تشين). يقود حاليًا هندسة الأنظمة الخلفية والذكاء الاصطناعي في بريكن، حيث يصمم واجهات برمجة تطبيقات قابلة للتوسع، وحلولًا مدعومة بالذكاء الاصطناعي، وبنى تحتية للبيانات لترميز الأصول في العالم الحقيقي. بفضل خبرته في منصات البيانات واسعة النطاق، يركز دافيد على بناء أنظمة قوية وفعالة تجمع بين الذكاء الاصطناعي والتمويل وتقنيات الويب 3.

Beirman Capital – Your Gateway to Global Markets

Trade Forex, Commodities & Indices with confidence. Join traders worldwide who trust Beirman Capital.

Join Now