فيتاليك يثني على قدرة نموذج Qwen في التعرف على الهوية المجهولة: الذكاء الاصطناعي يكشف عاداته في التفكير الرياضي، وفشل التمويه النثري تمامًا

فيتاليك بوتيرين يقول إن تحدي التعرف المجهول بالذكاء الاصطناعي الذي أطلقه في عام 2024 قد فاز به فائز. لقد كتب أولاً بالصينية النسخة المنقحة من EIP-7503 (ثقب دودي صفري المعرفة)، ثم استخدم Qwen 2.5 للترجمة محليًا ثم قام بتعديلها يدويًا، محاولًا إخفاء هويته كمؤلف، لكن الذكاء الاصطناعي تمكن من كشفه من خلال عادات التفكير الفريدة في التفسيرات الرياضية والخوارزمية.
(ملخص سابق: التكرار الثالث الكبير لإيثريوم) فيتاليك يحلل خارطة طريق Lean Ethereum: جميع المكونات المهمة تقريبًا سيتم استبدالها)
(خلفية إضافية: علي بابا ستدمج Qwen AI في 4 مليار منتج من Taobao: مقارنة الأسعار التلقائية، الطلب، إدارة الخدمات اللوجستية)

جدول المحتويات

Toggle

• إعداد التجربة: الكتابة بالصينية أولاً، ثم الترجمة إلى الإنجليزية
• طريقة حل الذكاء الاصطناعي: التفكير الرياضي أصعب في التمويه من الأسلوب النثري
• أهمية ممتدة: التعرف بالذكاء الاصطناعي يتطور من "مقارنة الأسلوب" إلى "قراءة نمط التفكير"

مؤسس إيثريوم فيتاليك بوتيرين أعلن في منصة X يوم الثلاثاء أن تجربة تحدي التعرف المجهول بالذكاء الاصطناعي التي أطلقها قبل عامين قد فاز بها فائز. أثبتت هذه التجربة أن النماذج الكبيرة لا يمكنها فقط التعرف على الأسلوب النثري، بل يمكنها أيضًا التقاط بصمات التفكير البشري في الاستدلال الرياضي وتصميم الخوارزميات.

إعداد التجربة: الكتابة بالصينية أولاً، ثم الترجمة إلى الإنجليزية

وفقًا لوصف فيتاليك، فإن عملية التجربة بأكملها كانت مباشرة ولكن مصممة بدقة: في عام 2024، كتب بالصينية النسخة المنقحة من EIP-7503 (ثقب دودي صفري المعرفة)، ثم استخدم نموذج Qwen 2.5 لإكمال الترجمة محليًا، وأخيرًا قام بتعديل نتائج الترجمة يدويًا، محاولًا إزالة جميع آثار هويته كمؤلف.

جوهر هذه التجربة يكمن في طبقتين من التمويه: الأولى هي الكتابة بالصينية ثم الترجمة إلى الإنجليزية، باستخدام عملية الترجمة لطمس الأسلوب النثري؛ الثانية هي التعديل اليدوي لضمان أن تكون نتائج الترجمة طبيعية وسلسة. استراتيجية فيتاليك ركزت على إرباك الأسلوب النثري — كان يعتقد أنه طالما تم طمس الأسلوب، يمكن إخفاء هوية المؤلف.

طريقة حل الذكاء الاصطناعي: التفكير الرياضي أصعب في التمويه من الأسلوب النثري

لكن النتائج أظهرت أن نموذج Qwen تجاوز تمويه طبقة النثر، واستهدف مباشرة عادات التفكير الفريدة لفيتاليك في التفسيرات الرياضية والخوارزمية. على وجه التحديد، تضمنت الميزات الرئيسية التي التقطها النموذج:

• أمثلة عددية محددة — فيتاليك معتاد على استخدام أرقام محددة لبناء حدس عند شرح المفاهيم المجردة
• سلسلة منطقية — خطوات استدلاله تظهر نمطًا فريدًا من الاتصال، وطريقة الاستنتاج من المقدمة إلى النتيجة لها طابع شخصي
• أسلوب شرح الخوارزميات — إيقاع اللغة، اختيار الاستعارات، وعمق التفاصيل عند وصف الخوارزميات لها أنماط يمكن التعرف عليها

يصف فيتاليك أنه على الرغم من نجاح تمويه الأسلوب النثري إلى حد كبير، إلا أن الذكاء الاصطناعي تجاوز تمامًا استراتيجيته الإرباكية، وتمكن من التعرف مباشرة من خلال "بصمة عادات التفكير".

أهمية ممتدة: التعرف بالذكاء الاصطناعي يتطور من "مقارنة الأسلوب" إلى "قراءة نمط التفكير"

أهمية هذه التجربة لا تكمن فقط في التحقق من قدرة نموذج Qwen. بل تكشف عن تحول اتجاهي في تحليل النصوص بالذكاء الاصطناعي: نماذج التعرف المبكرة كانت تعتمد بشكل كبير على الأسلوب النثري (طول الجملة، تفضيل الكلمات، استخدام علامات الترقيم)، بينما النماذج الجديدة أصبحت قادرة على التقاط ميزات معرفية أعمق — هيكل الاستدلال، طريقة تنظيم المفاهيم، واستراتيجيات حل المشكلات.

هذه القدرة لها معانٍ متعددة في التطبيقات العملية: تحديد مؤلفي الأوراق الأكاديمية، تتبع المصادر التقنية، وحتى كشف الاستراتيجيات متعددة الطبقات التي تبدأ بـ"الأنسنة" ثم "التمويه" عند استخدام الذكاء الاصطناعي كبديل، كلها ستواجه ضغطًا أكبر في التعرف. على الرغم من أن تجربة فيتاليك ليست واسعة النطاق، إلا أنها قدمت حالة إثبات ملموسة في مجال بصمات النصوص بالذكاء الاصطناعي.

هذه المقالة مأخوذة من تغريدة فيتاليك بوتيرين على X، ومن أخبار جينسي كاي جين السريعة، وترجمها فليب من محرر Dongqu