لماذا يحتاج الذكاء الاصطناعي إلى أن يكون لامركزياً؟

تتطور معظم أنظمة الذكاء الاصطناعي التي نستخدمها اليوم وتسيطر عليها عدد قليل من شركات التكنولوجيا الكبرى التي تمتلك النماذج الأساسية والخوارزميات وبيانات المستخدمين. تشمل المشاكل الناجمة عن هذا المركزية ما يلي:

• إساءة استخدام بيانات المستخدم
• تفاقم تحيز النموذج
• لقد ارتفعت عتبة الابتكار.

لحل هذه المشكلات، هناك حاجة إلى نموذج جديد: لإعادة تطوير وتدريب واستخدام الذكاء الاصطناعي إلى المجتمع، وهو بالضبط ما تهدف إليه FLOCK.

الجوهر الفني لـ FLOCK: التعلم الفيدرالي + البلوكتشين

الركيزة التقنية لمنصة FLOCK هي مزيج من التعلم الفيدرالي والبلوكتشين:

• التعلم الفدرالي: السماح لكل مشارك بتدريب النموذج محليًا، ومشاركة فقط معلمات النموذج، مما يضمن خصوصية البيانات.
• آلية البلوكتشين: تسجل كل مساهمة وتقييم من خلال العقود الذكية، مما يضمن العدالة والشفافية، ولا يمكن التلاعب بها.
• العمارة المودولية: يتم تقسيم النظام إلى ساحة الذكاء الاصطناعي (ساحة التدريب المفتوحة) ، تحالف FL (منصة التحسين الموزعة) ، وسوق الذكاء الاصطناعي (سوق النماذج) ، مما يدعم التشغيل الفعال للنظام البيئي بأكمله.

لا تحمي هذه التركيبة الخصوصية فحسب، بل تحفز أيضًا الإمكانيات التعاونية للمجتمع العالمي.

شرح مفصل لآلية رمز $FLOCK

تعتمد الحوافز والحوكمة في منصة FLOCK على الرمز المميز الأصلي $FLOCK، مع الاستخدامات الرئيسية بما في ذلك:

• حد المشاركة: يجب على عقد التدريب والمدققين أن يراهنوا على $FLOCK للمشاركة في المهمة.
• آلية المكافآت: كلما كانت المساهمة أكبر، كلما زادت أرباحك، مما يحفز العدالة والشفافية.
• تكلفة استدعاء النموذج: يدفع المستخدمون النهائيون الرموز بناءً على تكرار الوصول عند استدعاء النموذج.
• الحوكمة اللامركزية: يمكن لحاملي التوكن التصويت على معلمات البروتوكول، والموافقات على المهام، وقرارات صندوق النظام البيئي.

بالإضافة إلى ذلك، تتضمن آلية الرمز أيضًا "آلية العقوبة" لمنع الغش.

آلية الأمان: الدفاع ضد الغش والهجمات

لقد قامت FLOCK بتنفيذ تصميمات دفاعية ضد أنواع الهجمات المحتملة التالية:

• هجمات سيبيل: زيادة تكلفة هجمات الهوية المتعددة من خلال متطلبات الت staking.
• رفض الخدمة (DoS): قم بتعيين حدود للمعدل لمنع استغلال الموارد بشكل ضار.
• هجوم الركوب المجاني: فقط المشاركون ذوو التقييمات العالية يمكنهم الحصول على المكافآت.
• تسمم النموذج: ضمان عدم تمكن العقد الضارة من النجاح من خلال التصويت بالأغلبية + آلية العقوبة.
• الغش المضارب: تستخدم المهمة مجموعات بيانات متعددة للتحقق العشوائي لمنع عقد التدريب من "التلاعب بالنظام".

من خلال هذه الآليات، قامت FLOCK ببناء منصة تعاون AI آمنة للغاية وموثوقة.

السيناريوهات التطبيقية الفعلية لـ FLOCK

FLOCK ليست مجرد نظام نظري؛ لديها اتجاهات تطبيقية متعددة في الممارسة:

• تدريب نماذج كبيرة لامركزية: التدريب المسبق والتخصيص لنماذج اللغة الكبيرة لسيناريوهات مثل المالية والتعليم والأسئلة والأجوبة.
• تحسين توليد الصور: استخدام نماذج مثل Stable Diffusion لإنشاء الفن والتصميم الموزع.
• نمذجة البيانات الطبية: بناء نماذج توقع الأمراض بشكل تعاوني، مثل تقييم مخاطر السكري، دون مشاركة البيانات.
• خدمات وكيل الذكاء الاصطناعي: بناء ذكاءات اصطناعية متنوعة واستضافتها على البلوكتشين ليتمكن الآخرون من استخدامها.

توضح هذه الاستخدامات أن FLOCK ليست مجرد منصة تكنولوجية ولكنها أيضًا البنية التحتية الأساسية لعملية الذكاء الاصطناعي.

طريقة المشاركة: ماذا يمكنني أن أفعل؟

سواء كنت خبيرًا تقنيًا أو مستخدمًا عاديًا، يمكنك المشاركة في FLOCK:

• المطورون: شارك في تدريب النموذج والتحقق من صحته لكسب $FLOCK.
• حاملو البيانات: ساهموا في البيانات المحلية لتحسين أداء النموذج.
• المستثمرون: قم بتمويل رموز DeleGate لدعم العقد وكسب دخل غير نشط.
• الحوكمة: شارك في تصويت DAO للتأثير على صياغة قواعد المنصة.
• طرف التطبيق: استدعاء واجهة برمجة تطبيقات النموذج المدرب لبناء عمل جديد.

فقط احتفظ بـ $FLOCK للمشاركة في البناء البيئي بأدوار مختلفة.

الخاتمة: بنية الذكاء الاصطناعي في المستقبل

FLOCK يكسر الحواجز المركزية، ويعيد قوة الذكاء الاصطناعي إلى المطورين، ومقدمي البيانات، والمستخدمين العاديين. من خلال آلية مكافآت عادلة وشفافة، والابتكار التكنولوجي، وحوكمة المجتمع، تخلق FLOCK عالماً من الذكاء الاصطناعي حيث يمكن للجميع المشاركة والاستفادة. في هذه الحقبة السريعة من تطوير الذكاء الاصطناعي، تقدم FLOCK مساراً أكثر حرية وأماناً وانفتاحاً. كلما فهمته وشاركت فيه مبكراً، زادت فرصتك في تأمين مكان في المستقبل.