تستكشف حلقة نقاش Hack Seasons Singapore مستقبل وكلاء الذكاء الاصطناعي، والحوسبة اللامركزية، وحوكمة السلسلة.

باختصار

في مؤتمر Hack Seasons في سنغافورة، ناقش الخبراء الدور الحالي والمستقبلي لوكلاء الذكاء الاصطناعي في Web3، مع تغطية التطبيقات العملية، وأكثر من ذلك مع التأكيد على أن الإشراف البشري يظل أساسيًا لفترة مستقبلية مرئية.

في بداية أكتوبر، جمعت مؤتمر Hack Seasons في سنغافورة تقنيين ومستثمرين ومبتكرين من جميع أنحاء العالم لاستكشاف مستقبل البلوكشين والذكاء الاصطناعي. كان أحد أكثر الأحداث المنتظرة على المسرح الرئيسي هو المناقشة الجماعية بعنوان "الذكاء الاصطناعي على السلسلة: هل ستبدأ البروتوكولات بالتفكير من تلقاء نفسها؟" التي استضافها تومر شاروني، الرئيس التنفيذي لشركة Addressable.

تضمّن اللوح مجموعة بارزة من الشخصيات، بما في ذلك يفغيني بونوماريف، المؤسس المشارك لشركة فلوانس، وميخائيل هاينريش، مؤسس 0G، وجاك كولير، المدير العام لشركة io.net، وكلارك ألكسندر، كبير مسؤولي الذكاء الاصطناعي في شركة أرجنتوم AI. وقدّمت المناقشة استكشافًا معمقًا لكيفية تأثير تقاطع Web3 والذكاء الاصطناعي على المشهد الرقمي في السنوات المقبلة.

بدأت المحادثة ببحث المتحدثين في التطبيقات العملية الحالية لوكلاء الذكاء الاصطناعي في الإنتاج، فضلاً عن حالات الاستخدام التي لا تزال طموحة أو غير مرجحة للتحقق. أكد أعضاء اللجنة على النطاق الواسع للتطبيقات العملية لوكلاء الذكاء الاصطناعي، مشيرين إلى أن المصطلح يشير عمومًا إلى استخدام نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) في أتمتة الأعمال. في كثير من الحالات، تعمل وكلاء الذكاء الاصطناعي بدون واجهة محادثة، وتتولى مهام مثل دعم العملاء، وأتمتة المبيعات، وجمع البيانات، والتوصيف. بينما تم اعتماد هذه التطبيقات على نطاق واسع بالفعل، يبقى الحلم على المدى الطويل هو إنشاء وكلاء ذكاء اصطناعي قادرين على التفكير مثل البشر. حاليًا، لا يمكن لهياكل النماذج الحالية تكرار الذكاء البشري.

أبرز المتحدثون أن وكلاء الذكاء الاصطناعي يكونون أكثر فعالية عندما يتم استخدامهم لأتمتة المهام على مستوى نظام التشغيل. تم تدريب النماذج على القطع الأثرية التي أنشأها البشر على مر العصور، لكن النطاق الكامل للإبداع والابتكار البشري يمتد إلى ما هو أبعد بكثير مما تم توثيقه. ونتيجة لذلك، ستظل الأعمال الإبداعية، وتوليد الأفكار، والحكم، والإدارة في نطاق البشر في المستقبل المنظور. اتفق أعضاء اللجنة على أنه، على الأقل خلال الخمسين عامًا القادمة، سيستمر البشر في لعب دور حاسم في هذه العمليات.

تناولت المناقشة أيضًا كيف تُستخدم وكالات الذكاء الاصطناعي حاليًا بشكل أساسي كأدوات داخلية. يتمتع الذكاء الاصطناعي بالقدرة على توفير السياق الملائم الذي يمكّن البشر من اتخاذ قرارات أفضل وتعزيز الإبداع ضمن الأنظمة المستقلة.

بينما الهدف النهائي بالنسبة للبعض هو الذكاء الاصطناعي العام (AGI)، اعترف الفريق بالقيود الجسدية والمفاهيمية الكبيرة لنماذج اللغة الحالية. ومع ذلك، لم يستبعد المتحدثون إمكانية وجود خوارزميات مستقبلية مصممة للتفكير بطريقة مختلفة أو أكثر شبيهة بالبشر، مشيرين إلى أن بعض المطورين يستكشفون هذه الأساليب بنشاط.

يتناول المتحدثون عملاء التداول بالذكاء الاصطناعي، والحوسبة اللامركزية، والبيانات على السلسلة، وحوكمة وحدات معالجة الرسوميات في مستقبل العملات المشفرة والذكاء الاصطناعي

كان موضوع رئيسي تم استكشافه خلال الجلسة هو وكلاء الذكاء الاصطناعي للتداول. في مجال العملات المشفرة، تظهر بروتوكولات التداول الذاتي والمحافظ التي تهدف إلى تحقيق الأرباح للمستخدمين بسرعة.

أشار المشاركون في الندوة إلى أن تداول العملات المشفرة يعمل بشكل مشابه لتداول الفوركس. إذا تم برمجة العديد من وكلاء الذكاء الاصطناعي باستراتيجيات تداول مختلفة، فقد ينتهي بهم الأمر بالتداول ضد بعضهم البعض. ومع ذلك، إذا كانت استراتيجياتهم مرتبطة بشكل كبير، فقد ينهار النظام، مما يؤدي إلى فوز واحد مهيمن بينما يتكبد الآخرون خسائر. بطرق عديدة، تعكس ديناميكيات تداول وكلاء الذكاء الاصطناعي تلك الموجودة في السوق.

أبرز المتحدثون الآخرون أنه، وفقًا للأبحاث، لا تزال معظم وكلاء التداول بالذكاء الاصطناعي أداؤهم أقل مقارنة بالبشر. وقد اتفق أعضاء اللجنة على أن وكلاء الذكاء الاصطناعي لا يزالون غير فعالين لأنهم لا يستطيعون توقع الأنماط الناشئة أو استكشاف استراتيجيات جديدة بشكل مستقل.

كان الحوسبة اللامركزية نقطة رئيسية أخرى للنقاش. أوضح المتحدثون أنه بالنسبة لأولئك الذين يسعون لبناء شبكات GPU كبيرة، توفر الحوسبة اللامركزية بديلاً لمزودي الخدمات السحابية مثل AWS أو Google Cloud. التحدي الرئيسي هو إقناع الشركات الكبيرة، مثل شركات Fortune 500، بتبني شبكات GPU اللامركزية بالإضافة إلى البنية التحتية السحابية التقليدية.

أشار المتحدثون إلى أن بعض الشركات تتطلب وحدات معالجة رسوميات قوية للغاية للعمل على نطاق واسع. إذا لم يكن بإمكان مقدمي الخدمات اللامركزية توفير هذا المستوى من الأجهزة، فلن يتمكنوا من جذب العملاء من المؤسسات. بالإضافة إلى ذلك، يعتمد اعتماد المؤسسات غالبًا على الشهادات الأمنية، التي قد تفتقر إليها البروتوكولات اللامركزية. بدون هذه الشهادات، تمتلك الشركات ضمانًا محدودًا بأن البيانات الحساسة ستظل محمية.

على الرغم من هذه التحديات، جادل متحدثون آخرون بأن الأنظمة اللامركزية لديها مزايا ثقة متأصلة. تسمح آليات التكديس للمشاركين بدعم الموارد التي يقدمونها، مما يوفر شكلًا من أشكال المساءلة. حاليًا، واحدة من أكبر تكاليف الذكاء الاصطناعي هي الحوسبة، جزئيًا لأن الشركات تشعر بالضغط لتأمين الموارد من الشركات الكبرى، مما يؤدي غالبًا إلى استخدام غير مستغل للأجهزة—أحيانًا فقط 10-15% من الاستخدام. تتيح الشبكات اللامركزية استغلال سعة GPU الفائضة بشكل فعال، بينما يدفع المستهلكون فقط مقابل ما يستخدمونه.

ناقشت الجلسة أيضًا الاهتمام المتزايد بوضع البيانات على السلسلة لضمان الأصل والتحكم والتحقق. ناقش المتحدثون ما إذا كانت سلاسل الكتل يمكن أن تدعم في النهاية تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي المستقل بطريقة فعالة وآمنة.

اختتمت الندوة بالتركيز على الحوكمة في مجال الذكاء الاصطناعي ووحدات معالجة الرسوميات، مما أثار تساؤلات حول من سيسيطر على إمدادات وحدات معالجة الرسوميات في المستقبل وكيف سيشكل ذلك الاقتصاد الأوسع.