تطور Web3 مع الذكاء الاصطناعي
تقني نت – تطور Web3 مع الذكاء الاصطناعي هذا ما سنتحدث حوله في هذا المقال من المقالات التعليمية للعملات الرقمية.
لقد كان الذكاء الاصطناعي وWeb3 من أكثر التقنيات ثورية في هذا العصر وسنتناول مدى تطور Web3 مع الذكاء الاصطناعي . لقد أصبح الذكاء الاصطناعي بالفعل جزءاً مهماً من لبنة البناء المركزية لبرمجيات العالم. وفقاً لتقديرات شركة برايس ووترهاوس كوبرز، سيساهم الذكاء الاصطناعي بمبلغ مذهل قدره 15.7 تريليون دولار في الاقتصاد العالمي بحلول عام 2030، مما سيؤدي إلى زيادة بنسبة 14٪ في الناتج المحلي الإجمالي العالمي. وبما أننا كجيل على أعتاب عصر تكنولوجي جديد، فإن الانتقال إلى Web3، والذكاء الاصطناعي، سيلعب دوراً مهماً في تشكيل العالم الرقمي الذي سنعيش فيه.
سيحدث تطور Web3 مع الذكاء الاصطناعي ثورة في عالم Web3 من خلال إضافة أتمتة رائعة وتخصيص وأمان وتحليلات بيانات متقدمة وعقود ذكية محسنة. سيؤدي دمج الذكاء الاصطناعي مع Web3 إلى إعادة تعريف كيفية عمل Web3 من خلال التركيز على ما هو أفضل للمستخدمين.
دعونا نتعمق في كل موضوع واحداً تلو الآخر لمعرفة المزيد حول تطور web3 مع الذكاء الاصطناعي، بدءاً بما هو web3.
هل أنت جديد في نظام Web3 البيئي؟ فيما يلي دليل شامل حول ماهية Web3 وكيف يختلف عن Web2 بواسطة Droomdroom.
ما هو Web3 ؟
Web3، المعروف على نطاق واسع باسم web3.0، هو الجيل الثالث من شبكة الويب العالمية. إنه الجيل التالي على الإنترنت الذي يتصور نظاماً بيئياً رقمياً لامركزياً وآمناً ومرتكزاً على المستخدم ويعمل على تقنية Blockchain.
يعد الويب 3.0 ابتكاراً مقارنة بالويب 2.0. هنا، يتم التحكم في البيانات من قبل المستخدمين بدلاً من كيان أو شركة عملاقة واحدة، مما يؤدي إلى مزيد من الخصوصية وعدم وجود رقابة. يتم توزيع المكافآت المكتسبة بالتساوي بين جميع أصحاب المصلحة أو المستخدمين في هذه الحالة.
الركائز الأساسية للويب 3.0
اللامركزية
اللامركزية هي جانب أساسي من web3. نظراً لأن Web2 يستخدم HTTP لتحديد موقع المعلومات، فإن web3، القائم على Blockchain، يقوم بتخزين المعلومات في مواقع متعددة عبر الشبكة. فهو يمنح المستخدمين قدراً أكبر من التحكم في البيانات مقارنة بعمالقة التكنولوجيا الكبار مثل Google وMeta. أنها تمكن المستخدمين من بيع بياناتهم وفقا لإرادتهم.
الاتصال
يمكن الوصول إلى المعلومات والمحتوى بشكل أكبر في Web 3.0 حيث يتم تخزينها في مواقع متعددة ويمكن الوصول إليها بواسطة أجهزة مختلفة في جميع أنحاء العالم.
مدى تطور Web3 مع الذكاء الاصطناعي
سيستخدم Web3 تقنيات مثل NLP (معالجة اللغة الطبيعية) والويب الدلالي لجعل أنظمتهم أكثر تقدماً وتقبلاً، مثل الذكاء البشري.
سيستخدم Web3 أيضاً التعلم الآلي، الذي يستخدم كمية كبيرة من البيانات لتدريب الخوارزميات، وتحسين الدقة والنتائج.
ما هو الذكاء الاصطناعي؟
الذكاء الاصطناعي (AI) هو محاكاة الذكاء البشري بواسطة أنظمة الكمبيوتر، وهو قادر على أداء المهام المعقدة التي تتطلب التفكير وحل المشكلات. تعمل أنظمة الذكاء الاصطناعي من خلال استهلاك كميات كبيرة من البيانات التي يتم استخدامها لاحقاً لتدريب خوارزميات التعلم الآلي.
ثم يقومون بتحليل البيانات للعثور على أنماط لنمذجة عملية صنع القرار أو التنبؤ بالحالات المستقبلية. ويسمى هذا النوع من التعلم بالتعلم الخاضع للإشراف. لكن بعض أنظمة الذكاء الاصطناعي تتعلم دون إشراف، على سبيل المثال، من خلال لعب لعبة فيديو بشكل متكرر حتى يعرف النظام كل قاعدة وطريقة للفوز. يتم تصنيف هذا النوع من التعلم على أنه تعلم غير خاضع للرقابة.
هناك ثلاث مهارات معرفية تعتمد عليها برمجة الذكاء الاصطناعي: التفكير والتعلم والتصحيح الذاتي.
أنواع الذكاء الاصطناعي
الذكاء الاصطناعي الضعيف
الأنظمة المصممة لأداء مهام معينة فقط. تعتبر المساعدات الشخصية، وأليكسا من أمازون، وألعاب الفيديو أمثلة على ضعف الذكاء الاصطناعي.
ذكاء اصطناعي قوي
الأنظمة التي يمكنها أداء المهام التي تتطلب ذكاءً بشرياً وتكون أكثر تعقيداً وتعقيداً. على سبيل المثال، السيارات ذاتية القيادة.
الطرق التي أصبح بها تطور Web3 مع الذكاء الاصطناعي ممكناً
الأتمتة
يمكن لقدرة الذكاء الاصطناعي الفائقة على التعلم وأتمتة المهام أن تساعد مستخدمي Web3 على الهروب من المهام الشاقة والمستهلكة للوقت. بدءاً من إنشاء NFTs جديدة وحتى إدارة المحافظ الرقمية، يمكن للذكاء الاصطناعي تحمل هذه المسؤوليات بسلاسة وتحرير المستخدمين للتركيز على المزيد من المهام الإبداعية.
إضفاء الطابع الشخصي
يمكن للذكاء الاصطناعي تخصيص رحلات مستخدمي Web3 بشكل كبير وجعل تجاربهم أكثر تخصيصاً وجاذبية من خلال تحليل بيانات المستخدم مثل سجل التصفح واستخدام خوارزميات التعلم الآلي مثل التصفية التعاونية والمستندة إلى المحتوى. يمكن لخوارزميات الذكاء الاصطناعي إنشاء توصيات وخدمات مخصصة تتوافق مع احتياجات المستخدمين واهتماماتهم.
تعرف على 6 استراتيجيات مفيدة لتنويع محفظة العملات الرقمية الخاصة بك باستخدام العملات البديلة، مما يزيد من إمكاناتك الاستثمارية، من خلال هذه المقالة الشاملة.
على سبيل المثال، يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي في الإعلان لإجراء حملات تسويقية مستهدفة من خلال تحليل بيانات المستخدم لجعلها جذابة وأكثر ارتباطاً بالمستخدمين الفرديين، مما يؤدي إلى تحسين معدلات الإعلان والتحويل.
تحليل البيانات والرؤى
يمكن أن يلعب التحليل المعتمد على الذكاء الاصطناعي دوراً حاسماً في تطوير نظام Web3 البيئي. الجانب الرئيسي لتحليل الذكاء الاصطناعي هو أنه يمكنه معالجة كميات كبيرة من مجموعات البيانات الواسعة والمعقدة والمتنوعة الناتجة عن المنصات اللامركزية والمستخدمين والمعاملات وتنفيذ العقود الذكية. يمكن للذكاء الاصطناعي العثور على أنماط ورؤى مكشوفة يمكن أن تساهم بشكل كبير في نمو وتطوير نظام Web3 البيئي.
الحماية
يمكن أن يلعب تطور Web3 مع الذكاء الاصطناعي دوراً حيوياً في تعزيز الأمن والثقة داخل نظام Web3 البيئي من خلال تحديد المخاطر المحتملة أو نقاط الضعف أو التهديدات أو عمليات الاختراق. ومن خلال الكشف الاستباقي عن أي تهديدات أو مخاطر سيبرانية مستقبلية، يمكن للذكاء الاصطناعي أن يساعد Web3 في الحفاظ على بيئة آمنة ومأمونة من خلال الحفاظ على خصوصية البيانات من خلال التشفير المتقدم وإخفاء الهوية.
حيث يمكن تدريب خوارزميات التعلم الآلي على مجموعات كبيرة من البيانات لتحديد التهديدات السيبرانية المستقبلية، مثل هجمات التصيد الاحتيالي أو الوصول غير المصرح به إلى الحساب.
يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي لتوفير حماية فريدة من خلال توفير مصادقة شخصية لكل مستخدم من خلال تحليل أنماطه السلوكية أو الخصائص الخاصة بالمستخدم مثل ملامح الوجه. سيساعد ذلك منصات web3 على أن تصبح أكثر قوة وأقل عرضة للاحتيال وانتحال الشخصية.
العقود الذكية
يمكن لتطبيق الذكاء الاصطناعي أن يحدث ثورة كبيرة في وظائف العقود الذكية في Web3 من خلال دمج قدرات اتخاذ القرار المتقدمة وتمكين المعاملات الديناميكية على أي منصة Web3.
ما هي العوامل التي تساهم في اعتماد WEB3 لتقنيات تعلم الآلة من خلال نهج Top-Doen؟
يتبع اعتماد تقنيات التعلم الآلي (ML) نهجاً من أعلى إلى أسفل ويرجع ذلك أساساً إلى بنيته التحتية المعقدة، والتي تحتاج إلى خبراء لتنفيذ تقنيات التعلم الآلي في نظام Web3 البيئي.
تم اعتماد النهج من أعلى إلى أسفل في Web3 لتقنية ML لعدة أسباب:
التعقيد الفني
يتطلب دمج تقنية ML في مساحة Web3 فهماً عميقاً لكل من خوارزميات Infratech اللامركزية وتعلم الآلة. يتطلب التكامل السلس لتقنيات تعلم الآلة في البنية التحتية اللامركزية الخبرة لأنها معقدة للغاية.
الأمن والخصوصية
يعد توفير الأمان والخصوصية أحد الأهداف الأساسية للويب 3.0. يتيح دمج تقنية تعلم الآلة من خلال نهج من أعلى إلى أسفل للخبراء تصميم وتنفيذ حلول تعلم الآلة التي تتوافق مع المبادئ الأساسية لـ Web3، مما يضمن عدم المساس بهذه الأهداف.
قابلية التوسع والأداء
يتطلب تنفيذ تقنيات التعلم الآلي مواجهة تحديات كبيرة مع Web3، بما في ذلك قابلية التوسع والأداء. يساعد النهج من أعلى إلى أسفل على التأكد من أن حلول ML المصممة تهدف إلى جعل نظام Web3 البيئي أكثر كفاءة وقابلية للتطوير.
التقييس وقابلية التشغيل البيني
من أجل الاعتماد الفعال لتقنيات التعلم الآلي عبر منصات Web3، يجب تحقيق التوحيد وقابلية التشغيل البيني. يتيح الاعتماد من أعلى إلى أسفل اتباع نهج أكثر توحيداً ويعزز التعاون بين أصحاب المصلحة.
التحديات الرئيسية التي يواجهها الذكاء الاصطناعي: الويب 3.0
مع نماذج اللغات الكبيرة مثل ChatGPT وMidjourney، شهدنا تغييراً جذرياً في إنشاء المحتوى الرقمي والأعمال التجارية.
في حين أن هذه التقنيات توفر العديد من المزايا، مثل المحتوى عالي الجودة، وزيادة الإنتاجية، والكفاءة، إلا أنها تأتي أيضاً مع العديد من التحديات الجديدة. لقد كشفنا هنا عن بعض التحديات الحاسمة في المحتوى الذي تم إنشاؤه والتهديدات المحتملة التي يجب معالجتها.
انتشار الأخبار الكاذبة
إحدى المشاكل المهمة للمحتوى الناتج عن الذكاء الاصطناعي هي نشر المحتوى المزيف. باستخدام النماذج اللغوية مثل ChatGPT وMidjourney، أصبح إنتاج مقالات إخبارية وصور واقعية أمراً سهلاً، مما يزيد من صعوبة التمييز بين المحتوى المكتوب بواسطة الإنسان. يعد تتبع المسار أكثر تعقيداً حيث يصبح الخط الفاصل بين الواقع والخيال غير واضح. يمكن أن يؤدي إلى انهيار محتمل في إدراك الواقع.
الحل
وقد تم تطوير أدوات مختلفة للتحقق من أصل المحتوى، مع تتبع البيانات الوصفية والبحث العكسي عن الصور. تعمل العديد من المنظمات مثل Factcheck.org على نشر القصص الإخبارية المزيفة والحفاظ على نظام بيئي جدير بالثقة. يمكن أن تلعب تقنية Blockchain دوراً حيوياً في تتبع صحة المحتوى من خلال تخزين البيانات الوصفية الخاصة بها، وهوية المؤلف مع الطابع الزمني للنشر، على دفتر أستاذ لا مركزي ومقاوم للتلاعب حيث يمكن للقراء التحقق من أصل المعلومات.
انهيار الثقة
يمكن أن تؤدي الزيادة السريعة في المحتوى الناتج عن الذكاء الاصطناعي إلى انهيار ثقة الجمهور حيث يصبح من الصعب التحقق من صحة المحتوى. يمكن أن يؤدي انهيار الثقة إلى زيادة الآثار المترتبة على الصحافة والشركات التي تعتمد بشكل كبير على ثقة الجمهور، مما يؤدي فقط إلى تقويض مصداقية المحتوى المنتج. وهذا يجعل تحديد المساءلة عن أي حقائق خاطئة أو معلومات غير دقيقة معروضة في هذا النطاق أكثر صعوبة. ونتيجة لذلك، يصبح الجمهور متشككاً بشأن أي محتوى يصادفونه.
الحل
يمكن أن تساعد الشفافية فيما يتعلق بأصل المحتوى، مثل وضع علامة مائية أو تسمية المصدر. يمكن أن تلعب Blockchain دوراً مهماً هنا حيث يتم التحقق من أي جزء من المحتوى المخزن على Blockchain. بواسطة أدوات التحقق من الصحة، مما يجعل كل جزء من المعلومات المخزنة هناك فريداً بمساعدة قيمة التجزئة المخصصة لكل جزء من المعلومات، والتي ترتبط مع المعلومات السابقة المخزنة، وبالتالي إنشاء سلسلة.
استغلال القانون
يمكن استخدام المحتوى الناتج عن الذكاء الاصطناعي لاستغلال الثغرات في القوانين واللوائح. على سبيل المثال، يمكن للذكاء الاصطناعي إنشاء مقاطع فيديو ومقاطع صوتية مقنعة وعميقة ومزيفة، مما يؤدي إلى تغيير إجراءات المحكمة ونتائجها.
الحل
يجب أن يكون المشرعون على دراية بتطورات الذكاء الاصطناعي وأن يضعوا سياسات ولوائح تقيد التسبب في الحوادث المؤسفة. وسيضمن العمل التعاوني بين الباحثين في مجال الذكاء الاصطناعي والمشرعين ذلك.
الابتزاز والتهديدات
يمكن أن يتخذ الابتزاز الناتج عن الذكاء الاصطناعي أشكالاً عديدة:
Deepfakes: يمكن للذكاء الاصطناعي إنشاء مقاطع فيديو وصور ومقاطع صوتية واقعية للغاية، والتي يمكن استخدامها لتهديد أي شخص ووضعه في مواقف خطيرة مع التهديد بالتعرض العام.
التهديدات التي يولدها الذكاء الاصطناعي: إن قدرة الذكاء الاصطناعي على إنتاج محتوى شخصي يمكن أن تثير مخاطر كبيرة تتمثل في خلق ابتزاز مقنع وشخصي، واللعب على مخاوفهم ونقاط ضعفهم.
المستندات الملفقة: يمكن تقديم المحتوى الذي تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي كمستندات أصلية، والتي تصبح أكثر تعقيداً للتمييز عن المحتوى الأصلي. يمكن أن يؤدي ذلك إلى إجبار الضحايا على دفع فدية ضخمة والامتثال لمطالب المبتز.
حلول
يمكن تدريب خوارزميات التعلم الآلي لتحديد الأنماط والقواسم المشتركة للتهديدات الناتجة عن الذكاء الاصطناعي وعلامات التلاعب. لمكافحة التهديدات الناتجة عن الذكاء الاصطناعي، يجب العمل التعاوني للمشرعين ومتخصصي الأمن السيبراني لاكتشاف أي حوادث مؤسفة وتقييدها.
يمكن لنظام السمعة اللامركزي أن يساعد المستخدمين على تحديد المحتوى الجدير بالثقة والنظراء وتعزيز الشفافية.
منصات Web3 الشهيرة التي تستخدم الذكاء الاصطناعي
ميديبلوك
إنها منصة رعاية صحية لامركزية مبنية على Ethereum Blockchain. ويهدف إلى توفير رعاية صحية تتسم بالكفاءة والفعالية من خلال تمكين نقل البيانات بشكل آمن وشفاف. ويستخدم العقود الذكية لمشاركة البيانات والوصول إلى خدمات الرعاية الصحية الأخرى.
لديها عملة رقمية MED خاصة بها، والتي تسهل المعاملات وتكافئ المستخدمين الذين يرغبون في مشاركة بياناتهم. يمتلك Medibloc نظام الذكاء الاصطناعي الخاص به، والذي يقوم بتحليل البيانات المخزنة لتحديد الأنماط والاتجاهات لتقديم توصيات علاجية مخصصة وأتمتة المهام مثل التذكير بتناول الدواء.
Augur
تأسست Augur في عام 2014، وهي عبارة عن منصة سوق تنبؤية لا مركزية مبنية على blockchain Ethereum. هنا، يمكن للمستخدمين التنبؤ بنتائج الأحداث مثل الألعاب الرياضية والانتخابات والتداول على تلك النتائج.
لدى Augur نظام ذكاء اصطناعي يعمل على تحسين دقة التنبؤات من خلال تحليل البيانات من مصادر مختلفة مثل الأخبار ومنشورات وسائل التواصل الاجتماعي والإنترنت للعثور على الأنماط والاتجاهات التي قد تؤثر على النتيجة. كما أنه يكافئ مستخدميه عندما يتوقعون نتائج دقيقة.
تأسست Chainana Analysis في عام 2014، وهي عبارة عن منصة لتحليلات Blockchain. يتم استخدامه من قبل العديد من المنظمات، بما في ذلك بورصات العملات الرقمية والمؤسسات المالية ووكالات إنفاذ القانون، لاكتشاف ومنع الأنشطة الاحتيالية وغير القانونية على Web3.
تطور Web3 مع الذكاء الاصطناعي يحتوي تحليل السلسلة على مجموعة بيانات خاصة بالعناوين والمعاملات المعروفة للأنشطة الاحتيالية أو غير القانونية، والتي يستخدمونها للتحقق من وجود نشاط مشبوه على Blockchain.
إن تطور Web3 مع الذكاء الاصطناعي يبشر بالخير حيث يقف Web3 على أبواب إمكانيات هائلة، وسيكون تكامله مع الذكاء الاصطناعي بمثابة حبة الكرز على الكعكة. مع إمكانية التأثير على مجالات مختلفة من النظام البيئي الرقمي، فإن تأثير الذكاء الاصطناعي مهم في web3. وبينما نبدأ رحلة استكشاف مضامين وتطبيقات الذكاء الاصطناعي في الويب 3، سنشهد تطورات ملحوظة في السنوات القادمة.
اقرأ أيضاُ: