إمكانيات مجال بيانات الذكاء الاصطناعي وصعود Web3 DataFi

في عصر يتسابق فيه العالم لبناء أفضل النماذج الأساسية، تعتبر القدرة الحاسوبية وهندسة النماذج مهمة بالطبع، لكن الخندق الحقيقي هو بيانات التدريب. ستتناول هذه المقالة إمكانيات حلبة بيانات الذكاء الاصطناعي، وكيف يمكن أن تصبح Web3 DataFi قوة ناشئة في هذا المجال.

أهمية بيانات الذكاء الاصطناعي

تعد القدرة الحاسوبية والنماذج والبيانات الركائز الثلاثة لنموذج الذكاء الاصطناعي. مع انتشار بنية المحولات وحل مشاكل القدرة الحاسوبية تدريجياً، تبرز أهمية البيانات بشكل متزايد. ينقسم تدريب النماذج إلى مرحلتين: التدريب المسبق والتعديل الدقيق، حيث تتطلب كل منهما أنواعًا مختلفة من البيانات:

1. مرحلة التدريب المسبق: تحتاج إلى كمية كبيرة من النصوص والمعلومات مثل الشيفرات التي تم جمعها من الإنترنت.
2. مرحلة الضبط الدقيق: تحتاج إلى مجموعة بيانات مصممة بدقة ومختارة لتطوير قدرات معينة للنموذج.

تشكل هاتان الفئتان من البيانات جوهر حلبة بيانات الذكاء الاصطناعي. مع تحسين قدرات النماذج، ستصبح البيانات التدريبية عالية الجودة والمتخصصة العامل الحاسم في أداء النموذج.

مزايا Web3 DataFi

بالمقارنة مع شركات البيانات التقليدية، تتمتع Web3 بميزة طبيعية في مجال بيانات الذكاء الاصطناعي:

1. تضمن العقود الذكية سيادة البيانات والأمان والخصوصية
2. الهيكل اللامركزي يجذب أفضل القوى العاملة في العالم
3. يوفر البلوكشين آليات تحفيز وتسوية واضحة
4. يسهل بناء سوق بيانات شامل وفعال ومفتوح

بالنسبة للمستخدمين العاديين، فإن DataFi هو أفضل نقطة دخول للمشاركة في مشاريع الذكاء الاصطناعي اللامركزية، حيث أن العوائق منخفضة وطرق المشاركة متنوعة.

مشروع DataFi في Web3 المحتمل

تمتلك العديد من مشاريع DataFi تمويلًا كبيرًا، مما يُظهر إمكانيات هائلة:

1. Sahara AI: بناء بنية تحتية خارقة للذكاء الاصطناعي اللامركزي وسوق للتداول
2. يوب: منصة ردود الفعل على نماذج الذكاء الاصطناعي
3. فانا: تحويل البيانات الشخصية إلى أصول رقمية قابلة للتسويق
4. Chainbase: تركز على البيانات على السلسلة
5. Sapien: تحويل المعرفة البشرية إلى بيانات تدريب عالية الجودة للذكاء الاصطناعي
6. Prisma X: طبقة التنسيق المفتوحة للروبوتات ٧. ماسا: مشروع الشبكة الفرعية للبيانات في نظام بتيتنسور البيئي
7. Irys: يركز على التخزين القابل للبرمجة للبيانات والحوسبة
8. ORO: تمكين الأشخاص العاديين من المشاركة في مساهمات الذكاء الاصطناعي
9. Gata: طبقة البيانات اللامركزية

اقتراحات تطوير المشروع

1. التركيز على تحفيز المستخدمين الأوائل وتحسين التجربة
2. أهمية إدارة جودة البيانات، وإقامة علاقات تعاون صحية وطويلة الأمد
3. تعزيز شفافية المشروع، وإظهار العزيمة نحو اللامركزية
4. العمل في اتجاهين: جذب المشاركين من القطاع الخاص لبناء حلقة إيكولوجية مغلقة، وفي نفس الوقت السعي للحصول على اعتراف العملاء الكبار من القطاع التجاري.

تمثل DataFi علاقة التعايش بين الذكاء البشري والذكاء الآلي. بالنسبة لأولئك الذين يتطلعون إلى عصر الذكاء الاصطناعي مع شعور طفيف بالقلق، فإن المشاركة في مشروع DataFi تعتبر خيارًا مناسبًا.