بينما تتعلم الذكاء الاصطناعي الحساب لنفسه، ترتفع Boundless مع منطق الشفافية

بدأت أولاً أعير اهتماماً جدياً لـ @boundless_network عندما رأيت أنه تم وصفه بأنه “شبكة حوسبة ZK معيارية” مبنية على تقنية zkVM من RISC Zero وتهدف إلى أن تكون نوعًا من “طبقة تنفيذ معيارية أصلية لإثيريوم”. لقد أثار ذلك الوصف اهتمامي: في عصر يتحدث فيه العديد من مشاريع دمج الذكاء الاصطناعي مع البلوكشين عن الشفافية، وقابلية التدقيق، وتدفقات البيانات المفتوحة، بدا أن Boundless تأخذ هذه الادعاءات بشكل أعمق من خلال جعل “قابلية التحقق” جزءًا مدمجًا من كومة التنفيذ الخاصة بها. بعبارة أخرى: ماذا لو كانت السلسلة التي تعمل عليها نماذج الذكاء الاصطناعي لا تنفذها فحسب، بل يمكنها أيضًا إثبات ما حدث، وكيف، ومتى، ومن؟ هذه هي الوعود التي شعرت أن Boundless كانت تسعى لتحقيقها. بينما كنت أتعامل مع نظام @boundless_network البيئي ( الأوراق، المقابلات، الأكواد الاختبارية) خرجت ببعض الملاحظات اللافتة. أولاً، فكرة تعلم الذكاء الاصطناعي “حساب نفسه” تتماشى مع فكرة أن الأدلة الحسابية والأدلة غير المعروفة (ZK-proofs) تعطي الآلات ( والبنية التحتية الأساسية لها) القدرة على إنتاج أدلة قابلة للتحقق مما فعلته - ليس فقط “ثق بي، لقد قمت بتشغيل هذا النموذج”، ولكن “ها هي الأدلة التشفيرية للتشغيل، والدورات المستهلكة، والمسار المتبع.” على سبيل المثال، في ورقتها البيضاء، تصف Boundless كيف يتم مكافأة المبرهنات بناءً على نسبة الدورات المثبتة والرسوم التي تم جمعها من السوق، بحيث تكون العمل المنجز والقيمة المقدمة كلاهما مهمين. هذه جزء رئيسي من المساءلة: لم يتم تشغيل الحساب فقط، بل ساهم الحساب في قيمة قابلة للقياس - وهذه القيمة مسجلة بشفافية. ثانيًا، لا تشير “منطق الشفافية” في #Boundless ببساطة إلى عرض المقاييس—بل يتعلق بدمج إمكانية التحقق في النموذج الاقتصادي. في المثال المذكور أعلاه، إذا قام مثبت بإجراء 25% من الرسوم ولكن فقط 10% من الدورات، فإن مكافأته تنخفض وفقًا لذلك؛ النظام مبني حول مطابقة “العمل” مع “القيمة” وجعل ذلك واضحًا. من وجهة نظري، فإن ذلك يمنح البناة والمستخدمين والمدققين شيئًا أكثر واقعية لاستكشافه. إذا كنت أبني نموذجًا أو أستخدم منطق الذكاء الاصطناعي على سلسلة، يمكنني أن أسأل: “هل تم حساب هذا الاستنتاج بشكل صحيح؟ هل تم التحقق من الأدلة؟ هل نسبة الدورات صحيحة؟” تدعو بنية Boundless تلك الأسئلة وتوفر أدوات جزئية لها. لقد كنت أتابع أيضًا كيف تضع Boundless نفسها في المشهد الأوسع للذكاء الاصطناعي + بلوكتشين: في مقابلة مع Odaily، وصف الفريق كيف قاموا ببناء نماذج أولية متعددة واختاروا معماريتهم بناءً على البيانات، وليس فقط الضجة. كان هذا التركيز على الاختبار التجريبي المتكرر يجذبني لأن العديد من المشاريع تعد بالشفافية لكنها لا تبني أي شيء يمكن اختباره. يبدو أن زاوية Boundless أكثر منهجية: إنهم يبنون طبقة تنفيذية معيارية يمكن أن تخدم سلاسل متعددة، وتعمل كمعالج مساعد للحوسبة ZK، مما يشير إلى أنه عندما تحتاج أنظمة الذكاء الاصطناعي إلى خطوط تنفيذ قابلة للتحقق، قد تكون Boundless هي العمود الفقري. في تقييمي العملي، فإن استخدام أو التخطيط لاستخدام Boundless يمنحني العديد من الإيجابيات. أحب أن النظام يشوش الخطوط بين “تنفيذ نموذج الذكاء الاصطناعي” و"التنفيذ المعتمد على البلوكشين"، مما يساعد في البيئات التي تهمها الثقة وقابلية التدقيق (مثل الخدمات المنظمة للذكاء الاصطناعي، ونشر المؤسسات، والوكلاء عبر السلاسل). كما أنني أحب أن النموذج الاقتصادي يتماشى مع حوافز المساهمين مع الإنتاج القابل للقياس (أدلة + قيمة مقدمة) بدلاً من المكافآت الغامضة “شارك واتمنى”. ومع ذلك - كما هو الحال مع أي بنية تحتية ناشئة - هناك تحذيرات ومجالات أراقبها عن كثب. أولاً، بينما يتم تعريف الأدلة ونموذج الاقتصاد بوضوح، فإن التعقيد في العالم الحقيقي لا يزال موجودًا. على سبيل المثال، في سير عمل الذكاء الاصطناعي، فإن تحديد مقدار تأثير دورة الحساب المعطاة على القيمة أو نتيجة المستخدم ليس بالأمر السهل. نموذج Boundless يبسط هذا من خلال التركيز على “الدورات المثبتة” و"الرسوم التي تم جمعها"، ولكن في أنظمة الذكاء الاصطناعي الحقيقية، قد تكون هناك قيمة كامنة، أو آثار ثانوية، أو انحراف نموذج لا يتم التقاطها في مقاييس الدورات/الرسوم الخام. وهذا يعني أن “المحاسبة عن نفسها” من قبل الذكاء الاصطناعي لا تزال جزئيًا تقريبًا. أيضاً، فكرة أن الذكاء الاصطناعي ينفذ، يتم التحقق منه، يتم مكافأته، وما إلى ذلك، تعمل بشكل جيد عندما تكون مهمة الحساب محددة بوضوح. ولكن عندما تكون المهمة مفتوحة أو متعددة المراحل (استيعاب البيانات → تدريب النموذج → الاستدلال → حلقة التغذية الراجعة)، قد تظل سلسلة المساءلة معقدة. ثانياً، تتعلق القبول والأدوات. تحتاج سير العمل القابلة للتحقق إلى سلاسل تقبل الأدلة، وأدوات مطورين تدمج تلك الأدلة، ونماذج أعمال تقدر الناتج الشفاف. لقد وضعت Boundless الأساس التكنولوجي، لكن بالنسبة لي كمستخدم/باني، ستعتمد التجربة بشكل كبير على مدى سهولة نشر النماذج + الأدلة ودمجها ومراقبتها والتحقق منها. إذا كانت تجربة المستخدم ثقيلة للغاية أو كانت عملية الانضمام فنية جداً، فقد يتخطى العديد من البنائين أو يتجاهلون أجزاء “المحاسبة الشفافة” ويتراجعون إلى طرق غير شفافة. لقد لمحت المقابلة إلى تخفيض التكاليف ( مثل تقليل تكلفة الحوسبة ZK بمقدار كبير ) ولكن من أجل القبول الواسع، يجب أن يترجم ذلك إلى أدوات متاحة وتجربة مطور واضحة. ثالثًا، مع تعلم الذكاء الاصطناعي كيفية حساب نفسه، يجب الحفاظ على منطق الشفافية ليس فقط في البنية التحتية ولكن في الحوكمة، وتحديثات النموذج، والقيود الأخلاقية، وأصل البيانات. بعبارة أخرى، فإن الأدلة الشفافة على التنفيذ رائعة - لكن إذا كانت البيانات التي تغذي النماذج غير واضحة أو متحيزة، فلا تزال هناك فجوات في المساءلة. أود أن أرى كيف تتعامل Boundless مع المصدر: أصل البيانات، إصدار النموذج، اكتشاف التحيز، وطرق تدقيق تغيير النموذج. تم ذكر بعض هذه الأمور في المقابلات، لكنها أقل وضوحًا في الوثائق العامة. من منظور مستخدم-باني سأتابع كيف يتم ملء تلك الفجوات. في الختام، تمنحني تجربتي في مشاهدة والتفاعل مع والتخطيط لـ Boundless الثقة بأنها واحدة من الجهود الأكثر نضجًا لجلب تنفيذ الذكاء الاصطناعي القابل للتحقق إلى بنية blockchain التحتية. العبارة “بينما يتعلم الذكاء الاصطناعي أن يحسب نفسه، يرتفع Boundless بمنطق الشفافية” ليست مجرد تسويق - إنها تلتقط كيف تم تصميم النظام للسماح لأنظمة الذكاء الاصطناعي بإنتاج مخرجات قابلة للتحقق وقابلة للمساءلة والسماح للمساهمين بتفقدها ومكافأتهم بشكل مناسب. بالنسبة للبناء والمستخدمين الذين يهتمون بجودة التدقيق، ومساءلة النموذج، والحوسبة القابلة للتتبع، وتدفقات المكافآت المتوافقة مع القيمة، يقدم Boundless طبقة بنية تحتية مثيرة. إذا نضجت الأدوات، واتسعت اعتمادها، وتمسكت الحوكمة بوعد الشفافية، أتوقع أن يصبح Boundless قطعة أساسية في حزمة الذكاء الاصطناعي + blockchain من الجيل التالي. إذا رغبت، يمكنني التعمق في اقتصاديات الرموز الخاصة بـ Boundless، وSDKs للمطورين، وخريطة الطريق القادمة حتى تتمكن من تقييمها بشكل أعمق من منظور البناء مقابل الاستثمار. #غير محدود $ZKC {بقعة}(ZKCUSDT)