من مسار بيانات الذكاء الاصطناعي رؤية فرص البحر الأزرق في Web3 DataFi

في الوقت الحالي، يمر العالم بسباق لبناء أفضل نماذج أساسية. على الرغم من أن القدرة الحاسوبية وهندسة النماذج لها دور كبير، إلا أن السور الحقيقي هو بيانات التدريب. ستتناول هذه المقالة تطور مجال بيانات الذكاء الاصطناعي، وتستكشف إمكانيات وفرص Web3 DataFi.

أهمية مسار بيانات الذكاء الاصطناعي

في عصر التطور السريع للنماذج الكبيرة، تحول تركيز الصناعة من بنية النماذج إلى القدرة الحاسوبية، ثم إلى البيانات اليوم. مع تأكيد الأطر النماذج السائدة وحل مشكلات القدرة الحاسوبية تدريجياً، تزداد أهمية البيانات.

يتم تقسيم تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي بشكل رئيسي إلى مرحلتين: التدريب المسبق والتعديل الدقيق. تتطلب مرحلة التدريب المسبق كميات كبيرة من النصوص والمعلومات المستخرجة من الشبكة، مثل التعليمات البرمجية، مما يسمح للنموذج بتعلم مهارات التواصل الأساسية. أما مرحلة التعديل الدقيق فتتطلب مجموعات بيانات محددة، لتطوير قدرات معينة للنموذج. تشكل هذان النوعان من البيانات جوهر مسار بيانات الذكاء الاصطناعي.

تعتبر مجموعات البيانات عالية الجودة ضرورية لتعزيز قدرات النماذج. مع التحسين المستمر لقدرات النماذج، ستصبح بيانات التدريب الدقيقة والمتخصصة العامل الحاسم في أداء النماذج. على المدى الطويل، تعتبر بيانات الذكاء الاصطناعي أيضًا مجالًا له تأثير مركب، حيث ستصبح الأصول البيانات أكثر قيمة مع مرور الوقت.

مزايا Web3 DataFi

مقارنة بخدمات البيانات التقليدية، يتمتع Web3 DataFi بمزايا فريدة في الجوانب التالية:

1. تضمن العقود الذكية سيادة البيانات والأمان والخصوصية
2. الهيكل المعتمد على التوزيع يجذب أفضل القوى العاملة المناسبة على مستوى العالم
3. آليات التحفيز والتسوية الواضحة في البلوكشين
4. يساعد في بناء سوق بيانات شامل وفعال ومفتوح

بالنسبة للمستخدمين العاديين، فإن DataFi هي أفضل نقطة دخول للمشاركة في مشاريع الذكاء الاصطناعي اللامركزية. لا يحتاج المستخدمون إلى استثمار في أجهزة باهظة الثمن أو مهارات متخصصة، بل يمكنهم المشاركة من خلال مهام بسيطة مثل تقديم البيانات، وتقييم النماذج، والقيام بإنشاءات بسيطة.

مشاريع Web3 DataFi المحتملة

حالياً، حصلت العديد من مشاريع Web3 DataFi على تمويل كبير، مما يدل على تفاؤل سوق رأس المال تجاه هذا المجال. تشمل بعض المشاريع الرئيسية:

• ساهارا إيه آي: تسعى لبناء بنية تحتية لامركزية للذكاء الاصطناعي وسوق للتداول
• Yupp: منصة ردود فعل نموذج الذكاء الاصطناعي، يمكن للمستخدمين تقييم جودة مخرجات نماذج مختلفة
• فانا: تحويل البيانات الشخصية للمستخدمين إلى أصول رقمية قابلة للتداول
• Chainbase: يركز على هيكلة البيانات على السلسلة والتحقق منها
• سابين: تحويل المعرفة البشرية إلى بيانات تدريب عالية الجودة للذكاء الاصطناعي
• برايمسا إكس: طبقة تنسيق مفتوحة للروبوتات، تركز على جمع البيانات الفيزيائية
• Masa: مشروع شبكة البيانات الفرعية في نظام Bittensor البيئي
• Irys: حلول التخزين والبيانات القابلة للبرمجة
• ORO: منصة تمكين الأشخاص العاديين للمشاركة في مساهمات الذكاء الاصطناعي
• Gata: طبقة بيانات لامركزية، تقدم مجموعة متنوعة من أدوات جمع البيانات ومعالجتها

التفكير في المشروع الحالي

على الرغم من أن هذه المشاريع لا تمتلك حواجز عالية، إلا أن المزايا الموجودة في المنصة ستتكون بسرعة مع تراكم المستخدمين ولصقهم بالنظام البيئي. لذلك، ينبغي التركيز في المرحلة المبكرة على تحفيز المستخدمين وتجربتهم. في الوقت نفسه، يحتاج الفريق القائم على المشروع إلى التفكير في كيفية إدارة العمالة وضمان جودة البيانات، لتجنب ظاهرة طرد السيء للجيد.

علاوة على ذلك، فإن زيادة الشفافية وتسريع عملية اللامركزية هي أيضًا من التحديات التي تواجه هذه المشاريع. لا تزال العديد من المشاريع تبدو أكثر مثل "مشاريع Web2 متخفية في ثوب Web3"، تفتقر إلى بيانات قابلة للتتبع على السلسلة وخطط طويلة الأجل علنية وشفافة.

يتطلب التطبيق الواسع النطاق لـ DataFi جذب عدد كافٍ من المستخدمين الأفراد والعملاء من الشركات الرئيسية في نفس الوقت. وقد حققت بعض المشاريع تقدمًا جيدًا في كلا الجانبين.

الخاتمة

تمثل DataFi العلاقة التعايشية طويلة الأمد بين الذكاء البشري والذكاء الآلي. بالنسبة لأولئك الذين يشعرون بالحماس تجاه عصر الذكاء الاصطناعي ويؤمنون بمثل blockchain، فإن DataFi بلا شك هو مجال يستحق المراقبة. قد يكون متابعة خطوات رأس المال والمشاركة في تطوير DataFi خيارًا حكيمًا يتماشى مع تيار العصر.