طبقة البيانات Web3: التحديات والفرص للأنظمة اللامركزية

تقوم وكلاء الذكاء الاصطناعي بإحداث ثورة في الويب 3، ولكنهم يواجهون عائقًا حاسمًا: البيانات المشتتة وغير الموثوقة. تستكشف هذه المقالة التحديات المتعلقة ببناء طبقة بيانات جاهزة للذكاء الاصطناعي للأنظمة اللامركزية وتحدد الحلول المحتملة.

معضلة البيانات في Web3

تتبع وكلاء الذكاء الاصطناعي حلقة بسيطة: المراقبة، القرار، التنفيذ، التعلم. في Web3، تعيق هذه العملية البيانات المتناثرة عبر سلاسل متنوعة، ومجموعات العقد، والفهارس، والوسطاء. كل مصدر بيانات له زمن استجابة، نهائية، وأنماط فشل فريدة، مما يخلق بيئة فوضوية لأنظمة الذكاء الاصطناعي.

التحديات الرئيسية تشمل:

• التنوع: سلوكيات RPC متنوعة، مخططات الأحداث، وافتراضات النهائية عبر السلاسل.
• قدم البيانات مقابل التكلفة: التوازن بين البيانات الرخيصة ولكن البطيئة ومؤشرات مخصصة سريعة ولكن باهظة الثمن.
• دلالات معقدة: تحويل بيانات blockchain الخام إلى كيانات ذات معنى يتطلب عمليات ETL مستمرة.
• مشاكل الموثوقية: ازدحام الشبكة وتأخر الأوراق المالية يخلق مخاطر ذيل يصعب على الذكاء الاصطناعي التنقل.

بناء طبقة بيانات جاهزة للذكاء الاصطناعي

لإطلاق العنان لإمكانات الذكاء الاصطناعي في الويب 3، هناك حاجة إلى بنية تحتية جديدة للبيانات. تشمل المكونات الرئيسية لطبقة البيانات الجاهزة للذكاء الاصطناعي ما يلي:

• المخططات الموحدة: تمثيلات متسقة للرموز، والمجمعات، والمراكز عبر السلاسل.
• ضمانات النضارة: تعريف مستويات الخدمة الزمنية المتفق عليها (SLOs) وتسليم البيانات المدرك للنهائية.
• بيانات قابلة للتحقق: مصدر تشفيري أو مسارات اشتقاق قابلة للتكرار.
• Compute-near-data: قدرات التقييم والمحاكاة المتجاورة.
• استفسارات السفر عبر الزمن: تدفقات الأحداث التي يمكن إضافتها فقط بالإضافة إلى لقطات مفهرسة.

دروس من الإخفاقات في العالم الحقيقي

واجهت العديد من مشاريع الذكاء الاصطناعي والويب 3 تحديات أو توقفت عن العمل بسبب مشكلات في طبقة البيانات:

• منصة "WWA" التابعة لبلانيت موجو: تم إغلاقها جنبًا إلى جنب مع لعبتها الرئيسية، مشيرة إلى حقائق السوق.
• برايان (AI منشئ المعاملات): توقفت العمليات بعد فقدان ميزة الرائد.
• TradeAI / Stakx: جمدت السحوبات وواجهت قضايا قانونية بشأن مزاعم الأوراق المالية غير المسجلة.

أنماط الفشل الشائعة تشمل:

• مشاكل التأخير وتجزئة البيانات في بيئات الإنتاج
• الفجوات بين الضجيج والقيمة المدركة
• التدقيق التنظيمي في ادعاءات تداول الذكاء الاصطناعي

الحلول الناشئة وأفضل الممارسات

1. الأنظمة القائمة على النية: الانتقال من المكالمات الخام إلى الأطر التي تركز على النتائج.
2. تسليم البيانات الواعي بالنهائية: الكشف عن مستويات الثقة للسماح بسياسات وكيل تكيفية.
3. الحوسبة الطرفية: نقل العمليات الحيوية بالقرب من مصادر البيانات.
4. الازدواجية والبدائل: استخدم مصادر بيانات متعددة واستنتاجات قابلة للتفسير.
5. الإشراف البشري: تنفيذ عمليات الموافقة على الإجراءات ذات التأثير العالي.

مستقبل الذكاء الاصطناعي وويب 3

مع طبقة بيانات قوية، تظهر آفاق جديدة:

• صناعة السوق المدفوعة بالذكاء الاصطناعي: أنظمة مستقلة تسعر في حداثة البيانات والنهائية.
• إدارة محفظة عبر السلاسل: توجيه قائم على النية مع ضمانات زمن انتقال محدودة.
• أسواق البيانات لنماذج الذكاء الاصطناعي: مدفوعات على السلسلة لمجموعات البيانات المعروفة المصدر وخدمات الاستدلال.

الخاتمة

مع تحول الذكاء الاصطناعي إلى واجهة المستخدم التالية لـ Web3، ستحدد بنية البيانات الأساسية النجاح. ستتيح الفرق التي تبني طبقات بيانات منسقة، ومُعكوسة، وواعية بالنوايا للوكالات أن تراقب، وتقرر، وتتصرف، وتتعلم بالسرعة المطلوبة من قبل الأسواق اللامركزية.