لقد لاحظت مؤخراً تطور الذكاء الاصطناعي، والسرعة فعلاً مخيفة بعض الشيء، لكن كلما نظرت أكثر كلما شعرت أن هناك شيئاً غير صحيح. النماذج تصبح أذكى وأذكى، لكنها تتحدث هراء بشكل متكرر، البيانات تتراكم أكثر فأكثر، لكن لا أحد يستطيع شرح من الذي تحقق من هذه البيانات وهل يمكن الاعتماد عليها.

أتفق تماماً مع وجهة نظر @PerleLabs، الذكاء الاصطناعي لا يفتقر إلى قوة الحوسبة، ولا يفتقر إلى كميات ضخمة من البيانات، ما ينقصه حقاً هو نقطة ارتساء الحقيقة. ليس الاعتماد على تخمين النموذج للصواب والخطأ، بل نحتاج إلى ground truth موثوق لتثبيت النموذج.

مشروع @PerleLabs لمسني بشكل ما، هم لا يطورون نموذجاً أكبر آخر، بل يريدون بناء طبقة بيانات سفلية موثوقة، حيث يقوم الخبراء المتخصصون بتعريف ما هو صحيح، ثم يتم تسجيل هذه الأحكام والمنطق الخاص بها على السلسلة في الوقت الفعلي، مما يؤدي تدريجياً إلى تراكم قاعدة معرفة قابلة للتتبع والتحقق.

الفكرة الأساسية بسيطة جداً في الواقع:
1️⃣ يشارك الخبراء مباشرة في التصنيف والتحقق، بدلاً من الاعتماد على outsourcing مجهول الهوية أو النماذج ذاتية التوليد.
2️⃣ لكل حكم provenance محدد، على عكس العديد من مجموعات البيانات حالياً التي تشبه الصندوق الأسود.
3️⃣ تصبح البيانات أصلاً مشتركاً، يمكن للمساهمين الاستفادة منه، وشركات الذكاء الاصطناعي يمكنها شراء مواد تدريب موثوقة حقاً.

أعتقد أن المنافسة القادمة في مجال الذكاء الاصطناعي قد لا تكون حول من لديه أكثر معاملات في نموذجه، بل حول من يستطيع حقاً الحفاظ على الثقة. ما تريده Perle هو بناء أساس هذه الثقة، وهو يشبه إلى حد ما عندما حل البلوكتشين مشكلة من يقوم بالتسجيل، والآن يريدون حل مشكلة من الذي يحدد الحقيقة.

لطالما كنت متشككاً إزاء العديد من مشاريع الذكاء الاصطناعي + Web3، وشعرت أن معظمها يركب موجة الاتجاه فقط. لكن فكرة هذه الطبقة الذكاء السيادية لمست نقطة حساسة معي. إذا لم تعد البيانات صندوقاً أسود لمنصة مركزية، بل طبقة مشتركة يمكن للجميع المشاركة في التحقق منها والاستفادة منها، فقط بعد ذلك يمكن أن يكون الذكاء الاصطناعي مفيداً حقاً للبشرية، بدلاً من أن يصبح أكثر ذكاءً وأكثر خروجاً عن السيطرة.

يا شباب، ما رأيكم؟ هل أزمة الثقة في الذكاء الاصطناعي، لا بد في النهاية أن يتم حلها على مستوى البيانات؟
المشاركة في حملة @PerleLabs المجتمعية
#PerleAI # ToPerle @PerleLabs