الذكاء الاصطناعي اللامركزي: عصر جديد مدفوع بالبلوكتشين

تقنية الذكاء الاصطناعي قد تغلغلت في حياتنا اليومية، من تحليل الوثائق بسرعة إلى العصف الذهني الإبداعي، وحتى التحول إلى شخصيات الأفلام المفضلة، الذكاء الاصطناعي موجود في كل مكان. ومع ذلك، على الرغم من أن الذكاء الاصطناعي يجلب العديد من التسهيلات، إلا أنه أثار سلسلة من المخاوف الجادة.

حالياً، تملك قلة من عمالقة التكنولوجيا النماذج الأكثر تقدماً وقوةً في الذكاء الاصطناعي، وآلية عملها الداخلية غير شفافة. لا يمكننا معرفة مصدر بيانات التدريب، وتفاصيل عملية اتخاذ القرار، ومن هو المستفيد النهائي عند تحديث النموذج. غالباً ما لا تُعطى مساهمات المبدعين التقدير والاعتراف اللائقين. تتسرب التحيزات بهدوء، بينما تعمل الأدوات التي تشكل مستقبلنا في الخفاء.

أثارت هذه الحالة مشاعر المقاومة لدى الناس. تتزايد المخاوف من انتهاكات الخصوصية، ونشر المعلومات المضللة، وغياب الشفافية، واحتكار عدد قليل من الشركات لتدريب الذكاء الاصطناعي وتوزيع العائدات. هذه المخاوف دفعت الناس للبحث عن أنظمة أكثر شفافية، وأكثر احتراماً لحماية الخصوصية، وأكثر تشجيعاً على المشاركة الواسعة.

ظهرت الذكاء الاصطناعي اللامركزي (DeAI) كاستجابة لتوفير أفكار جديدة لحل هذه المشكلات. تعمل هذه الأنظمة على توزيع البيانات والحوسبة والإدارة، مما يجعل نماذج الذكاء الاصطناعي أكثر مسؤولية وشفافية وشمولية. يمكن للمساهمين الحصول على عائدات عادلة، ويمكن للمجتمع اتخاذ قرارات جماعية بشأن اتجاه تطوير هذه الأدوات القوية. لقد قدم نظام بيئي معين للبلوكتشين الدعم لهذه المستقبل، مما يضع الأساس لبناء أنظمة ذكاء اصطناعي لامركزية عادلة، والتي ستخدم كل شخص، وليس قلة من النخبة.

الفرق بين الذكاء الاصطناعي اللامركزي والذكاء الاصطناعي المركزي

تعتبر أنظمة الذكاء الاصطناعي السائدة حالياً غالباً ما تكون ذات هيكل مركزي، حيث تتولى شركة واحدة جمع البيانات وتدريب النماذج والتحكم في المخرجات. وغالبًا ما لا تكون هذه الأنظمة مفتوحة للإشراف أو المشاركة العامة، مما يجعل من الصعب على المستخدمين فهم عملية بناء النموذج أو الانحيازات المحتملة.

بالمقارنة، فإن الذكاء الاصطناعي اللامركزي يتبنى نهجًا مختلفًا تمامًا. يتم توزيع البيانات على العقد المختلفة في الشبكة، ويتم إدارة النماذج بشكل مشترك من قبل المجتمع أو البروتوكول، وتكون عملية التحديث شفافة وعلنية. هذه الطريقة تخلق نظامًا مبنيًا تحت تعاون الجمهور، مع قواعد واضحة وآليات تحفيز للمشاركة، بدلاً من نظام مغلق يتحكم فيه صندوق أسود.

على سبيل المثال، فإن الذكاء الاصطناعي المركزي يشبه متحفًا تديره مؤسسة خاصة. يمكن للزوار الاستمتاع بالمعروضات، وحتى رؤية بياناتهم تُعرض بشكل فني، ولكن ليس لديهم الحق في تحديد كيفية بناء المعرض، ولن يحصلوا على تقدير أو مكافأة مقابل مساهماتهم. عملية اتخاذ القرار غير شفافة، وغالبية العمليات خلف الكواليس غير معروفة.

لكن الذكاء الاصطناعي اللامركزي يشبه أكثر معرض فنون خارجي تم إنشاؤه بشكل جماعي من قبل مجتمع عالمي. يساهم الفنانون والمؤرخون والمواطنون العاديون بالأفكار ويتشاركون البيانات ويشاركون في تنظيم المعرض. كل مساهمة يمكن تتبعها وشفافة، ويحصل المساهمون على مكافآت لتحسين العرض. تساعد هذه البنية في تعزيز حماية المستخدمين والمساءلة، وهو ما هو في أمس الحاجة إليه في مجال الذكاء الاصطناعي اليوم.

أهمية الذكاء الاصطناعي اللامركزي

نموذج التحكم بالذكاء الاصطناعي المركزي يثير مجموعة من المشاكل الخطيرة. عندما تمتلك عدد قليل من الشركات النماذج، فإنها تستطيع تحديد ما يتعلمه النموذج، وطريقة سلوكه، وحقوق الوصول، مما يؤدي إلى المخاطر التالية:

• تركيز السلطة: تطور الذكاء الاصطناعي تحت سيطرة عدد قليل من الشركات، مما يفتقر إلى الرقابة العامة.
• التحيز الخوارزمي: البيانات المحدودة ووجهات النظر تؤدي إلى وجود عدم عدالة واستبعاد في النظام.
• فقدان المستخدم للسيطرة: يساهم الناس بالبيانات ولكن ليس لديهم الحق في تحديد كيفية استخدامها، ولا يتلقون تعويضًا.
• الابتكار محدود: السيطرة المركزية تحد من تنوع النموذج ومساحة التجربة.

تغير الذكاء الاصطناعي اللامركزي هذه الحالة غير المتوازنة من خلال توزيع الملكية والسيطرة، مما يفتح الطريق أمام أنظمة الذكاء الاصطناعي الأكثر شفافية وإنصافًا وابتكارًا. يمكن للمساهمين العالميين تشكيل النماذج معًا، مما يضمن أن تعكس وجهات نظر أوسع. تلعب الشفافية دورًا حاسمًا، حيث تعتمد العديد من أنظمة الذكاء الاصطناعي اللامركزية مبادئ المصدر المفتوح، مما يجعل من السهل تدقيق النماذج واكتشاف المشكلات وبناء الثقة.

ومع ذلك، فإن الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر ليس دائمًا لامركزيًا. يمكن أن تكون النماذج مفتوحة المصدر ولكن لا تزال تعتمد على البنية التحتية المركزية، أو تفتقر إلى آليات حماية الخصوصية. تتمثل الخصائص المشتركة بين الاثنين في الشفافية، إمكانية الوصول، وتشجيع المشاركة المجتمعية. يمكن للمستخدمين المشاركة دون التخلي عن السيطرة على البيانات، مما يزيد من احتمال مساهمتهم بنشاط واستفادتهم. اللامركزية ليست حلاً سحريًا، لكنها تفتح الإمكانيات لبناء أنظمة ذكاء اصطناعي أكثر توافقًا مع المصلحة العامة، وتقليل تدخل الشركات الخاصة.

آلية عمل الذكاء الاصطناعي اللامركزي

اللامركزية AI استخدمت نظامًا موزعًا ليحل محل التحكم المركزي، حيث يتم تدريب النماذج وتحسينها ونشرها في شبكة من العقد المستقلة. هذه الطريقة تتجنب نقاط الفشل الفردية، تزيد من الشفافية، وتشجع على مشاركة أوسع.

تشمل التقنيات الرئيسية التي تدعم اللامركزية AI:

• التعلم الفيدرالي: يسمح لنماذج الذكاء الاصطناعي بتعلم البيانات على الأجهزة المحلية (مثل الهواتف المحمولة، أجهزة الحاسوب المحمولة) دون رفع المعلومات الحساسة إلى الخادم المركزي، بل يتم مشاركة تحديثات النموذج فقط.
• الحوسبة الموزعة: توزيع عبء حساب تدريب وتشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي على عدة آلات في الشبكة، مما يزيد من السرعة والكفاءة وقابلية التوسع ومرونة النظام.
• إثبات عدم المعرفة (ZKP): أداة تشفيرية قادرة على التحقق من صحة البيانات أو العمليات دون الحاجة إلى الكشف عن المحتوى المحدد، مما يضمن أمان النظام الموزع وموثوقيته.

البلوكتشين في اللامركزية AI

نظام الذكاء الاصطناعي اللامركزي يحتاج إلى تنسيق المهام، وحماية البيانات، ومكافأة المساهمين، والبلوكتشين يوفر لهذا البنية التحتية الأساسية:

• العقود الذكية: تنفيذ تلقائي للقواعد الشفافة المحددة مسبقًا، مثل الدفع أو تحديث النموذج، دون الحاجة إلى تدخل بشري.
• الأوراكيل: كجسر بين البلوكتشين والعالم الخارجي، توفر بيانات العالم الحقيقي، مثل الطقس والأسعار أو معلومات المستشعر.
• التخزين اللامركزي: يجعل بيانات التدريب وملفات النموذج مخزنة بشكل موزع في الشبكة، مما يجعلها أكثر مقاومة للتلاعب والرقابة وخلل نقطة واحدة مقارنة بالخوادم التقليدية.

تقدم الهيكل الفريد لنظام بيئي للبلوكتشين الدعم لهذه الأنظمة، مما يسمح للشبكات المختلفة بالتركيز على مهامها الخاصة (مثل الخصوصية، والحوسبة، والحكم، إلخ) مع الحفاظ على التوافق المتبادل. تصميمه القابل للتعديل يمنح الذكاء الاصطناعي اللامركزي قابلية التوسع والمرونة والأمان والكفاءة. يمكن تحسين كل مكون لوظائف محددة، بينما تعمل معًا.

مزايا اللامركزية AI

اللامركزية AI ليست مجرد تحول تقني، بل هي تجديد للقيم. إنها تبني نظامًا يعكس القيم الإنسانية المشتركة مثل الخصوصية، والشفافية، والعدالة، والمشاركة. من خلال توزيع السلطة، تم تحقيق المزايا التالية:

• حماية أفضل للخصوصية: استخدام تقنيات مثل التعلم الفيدرالي، التدريب المحلي على الأجهزة، وإثباتات المعرفة الصفرية لضمان خصوصية البيانات.
• الشفافية المدمجة: النظام المفتوح يسهل التدقيق، تتبع عملية اتخاذ القرار وتحديد التحيزات المحتملة.
• الحوكمة المشتركة: المجتمع يضع القواعد وآليات التحفيز واتجاه تطور النماذج بشكل مشترك.
• حوافز اقتصادية عادلة: يحصل المساهمون على مكافآت مقابل تقديم البيانات أو موارد الحوسبة أو تحسين النماذج.
• تقليل التحيز: يساهم المزيد من المساهمين المتنوعين في تقديم وجهات نظر أكثر شمولاً، مما يقلل من النقاط العمياء في النظام.
• مرونة أقوى: لا يوجد نقطة فشل واحدة، مما يجعل النظام أكثر صعوبة في الاختراق أو الإغلاق.

يدعم نظام إيكولوجي معين للبلوكتشين هذه المزايا من خلال هيكله القابل للتعديل، حيث يمكن للشبكات المختلفة التركيز على مجالات معينة مثل الخصوصية أو الحوسبة أو الحوكمة، بينما تحافظ على التعاون السلس، مما يساعد اللامركزية في الذكاء الاصطناعي على تحقيق التنمية على نطاق واسع دون التضحية بالأمان أو استقلالية المستخدم أو الأداء.

التحديات والقيود

على الرغم من أن للذكاء الاصطناعي اللامركزي إمكانيات هائلة، إلا أنه يواجه بعض التحديات:

• قابلية التوسع: يتطلب تدريب النماذج الكبيرة الكثير من القوة الحاسوبية، وقد تؤدي التنسيق الموزع إلى إبطاء السرعة أو زيادة التعقيد.
• كثافة الموارد الحسابية: نماذج الذكاء الاصطناعي تتطلب موارد كبيرة، وقد يؤدي التشغيل الموزع إلى تفاقم ضغط النطاق الترددي واستهلاك الطاقة.
• عدم اليقين التنظيمي: اختلاف القوانين بين المناطق، وتعقيد مسؤولية الأنظمة اللامركزية.
• التجزئة: نقص الرقابة المركزية قد يؤدي إلى عدم توحيد المعايير، وعدم تساوي مستوى المشاركة.
• الأمان والموثوقية: يمكن أن تتعرض الأنظمة غير الموثوقة للهجوم أيضًا، مثل التلاعب بالبيانات، وتسميم النماذج، وغيرها.
• تجربة المستخدم معقدة: إدارة المفاتيح الخاصة، والتعامل مع واجهات متعددة قد تعيق الانتشار.

هذه كلها مشكلات حقيقية، لكنها ليست مستعصية على الحل. توفر البنية المعمارية المودولية لنظام بيئي معين على البلوكتشين أمانًا مشتركًا قويًا وتوافقًا أصليًا، مما يسمح للشبكات المختلفة بالتركيز على تحديات محددة، مع التعاون في جميع أنحاء النظام البيئي، ودعم النمو المسؤول وتقاسم المخاطر.

تطبيقات اللامركزية للذكاء الاصطناعي

اللامركزية AI لم تعد مجرد نظرية. مشاريع Web3 تعرض كيف تدفع الذكاء الموزع تطوير التطبيقات في الواقع. فيما يلي بعض الأمثلة لمشاريع تبني اللامركزية AI على أحد أنظمة البلوكتشين.

1. الحسابات السرية على الأجهزة اليومية: تسمح لأي شخص بتحويل الأجهزة غير المستخدمة إلى جزء من سحابة آمنة ولامركزية، من خلال تقديم القدرة الحاسوبية غير المستخدمة للحصول على مكافآت. يمكن للمطورين الاستفادة من هذه القدرة لتشغيل المهام الحساسة للخصوصية، دون الاعتماد على خوادم الشركات الكبرى.

2. مخطط المعرفة اللامركزي: يعمل على مخطط المعرفة اللامركزي، ويربط وينظم البيانات الموثوقة في مجالات مثل سلسلة التوريد والتعليم. إنه مثل مستودع حقائق عام، يمكن لأي شخص المساهمة فيه أو التحقق منه، لكنه غير خاضع لسيطرة شركة واحدة.

3. عقود ذكية لحماية الخصوصية: لبناء طبقة الخصوصية لـ Web3، تسمح للمطورين بتشغيل العقود الذكية في بيئة حساب سرية، مما يحمي الخصوصية حتى عند معالجة البيانات الحساسة.

4. البنية التحتية للاقتصاد الآلي: من خلال مكافأة الأشخاص والأجهزة على إتمام المهام الفعلية، توفر الطاقة للبنية التحتية المادية اللامركزية. مماثلة للاقتصاد التشاركي الآلي، تنسق وتكافئ العمل المدفوع بالآلات.

5. تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي التحفيزية: إنشاء سوق مفتوح، حيث تتنافس نماذج الذكاء الاصطناعي وتتعاون، لتقديم أفضل مخرجات. يمكن لأي شخص الانضمام إلى الشبكة، والمساهمة في قوة الحوسبة، أو تدريب النماذج أو تقييم الأداء، ويقوم النظام بمكافأة المساهمات القيمة من خلال الرموز.

الخاتمة

اللامركزية AI تمثل ليس فقط تحولًا تقنيًا، بل أيضًا تحولًا في القيم. إنها تتحدى الفكرة القائلة بأن الذكاء يجب أن يتم التحكم فيه من قبل عدد قليل من الشركات، وتقدم بديلاً أكثر انفتاحًا وأكثر مسؤولية. هذه الأنظمة تشتت السلطة، وتحمي الخصوصية، وتدعو العالم للمشاركة في تشكيل الأدوات التي تغير العالم.

تتيح تقنية البلوكتشين تحقيق هذه الرؤية. من خلال تنسيق التحديثات، وحماية البيانات، ومكافأة المساهمين، فإنها تؤسس لنظام AI شفاف بطبيعته. بينما يضيف نظام بيئي معين للبلوكتشين طبقة بنية تحتية معيارية، مما يجعل الشبكات المتخصصة تبرز في وظائفها الخاصة، بينما تستفيد من الخصائص الأصلية لذلك النظام البيئي، وتحافظ على التشغيل البيني السلس في نظام أوسع. تسمح هذه المرونة لأنظمة AI اللامركزية بالتطور والتوسع المستمرين، دون التضحية بالأمان أو الأداء أو استقلالية المستخدم.

من الحوسبة السرية إلى إدارة البيانات اللامركزية، لقد أنشأ هذا النظام البيئي العديد من المشاريع التي حولت هذه المبادئ إلى واقع، وهذه مجرد بداية. مع التقدم المستمر في التكنولوجيا وظهور المزيد من المشاريع الابتكارية، من المتوقع أن تشكل الذكاء الاصطناعي اللامركزي عالمًا أكثر انفتاحًا وعدلاً وذكاءً في المستقبل.