يحتاج عالم الذكاء الاصطناعي إلى المزيد من شفافية البيانات، وتقول شركة Space and Time الناشئة على شبكة الإنترنت أن بإمكانها المساعدة

مع انتشار الذكاء الاصطناعي وسهولة التعامل مع الأشياء على الإنترنت، هناك حاجة أكثر من أي وقت مضى للتأكد من إمكانية التحقق من البيانات والعلامات التجارية، كما قال سكوت ديكسترا، المدير التنفيذي للتكنولوجيا والمؤسس المشارك لشركة Space and Time، في بودكاست Chain Reaction الخاص بـ TechCrunch.

قال ديكسترا: "لا أريد أن أكون متدينًا للغاية هنا، ولكننا رأينا ذلك أثناء انهيار FTX". "كانت لدينا منظمة تتمتع ببعض الثقة في علامتها التجارية، كما لو كنت أملك مدخرات حياتي الشخصية في FTX. لقد وثقت بهم كعلامة تجارية.

لكن بورصة العملات المشفرة FTX التي لم تعد موجودة الآن كانت تتلاعب بدفاترها داخليًا وتضلل المستثمرين. يرى ديكسترا أن ذلك يشبه إجراء استعلام في قاعدة بيانات للسجلات المالية، ولكن معالجته داخل قاعدة البيانات الخاصة بهم.

وهذا يتجاوز FTX، ولكن إلى صناعات أخرى أيضًا. وقال ديكسترا: "هناك حافز لدى المؤسسات المالية للتلاعب بسجلاتها... لذلك نرى ذلك طوال الوقت ويصبح الأمر أكثر إشكالية".

ولكن ما هو الحل الأفضل لهذا؟ يعتقد ديكسترا أن الإجابة تأتي من خلال التحقق من البيانات وإثباتات المعرفة الصفرية (إثباتات ZK)، وهي إجراءات تشفير تستخدم لإثبات شيء ما حول جزء من المعلومات - دون الكشف عن البيانات الأصلية نفسها.

قال ديكسترا: "يتعلق الأمر كثيرًا بما إذا كان هناك حافز لدى الجهات الفاعلة السيئة للتلاعب بالأشياء". في أي وقت يكون هناك حافز أعلى، حيث يرغب الأشخاص في معالجة البيانات أو الأسعار أو الكتب أو الموارد المالية أو أكثر، يمكن استخدام إثباتات ZK للتحقق من البيانات واسترجاعها.

على مستوى عالٍ، تعمل إثباتات ZK من خلال وجود طرفين، المثبت والمتحقق، يؤكدان صحة العبارة دون نقل أي معلومات أكثر مما إذا كانت صحيحة. على سبيل المثال، إذا كنت أرغب في معرفة ما إذا كانت درجة الائتمان الخاصة بشخص ما أعلى من 700، إذا كان هناك واحدة في مكانها، فيمكن لدليل ZK - الإثبات - تأكيد ذلك للمدقق، دون الكشف فعليًا عن الرقم الدقيق.

يهدف المكان والزمان إلى أن يكونا طبقة حوسبة يمكن التحقق منها لـ web3 من خلال فهرسة البيانات سواء خارج السلسلة أو داخل السلسلة، لكن Dykstra ترى أنها تتوسع إلى ما هو أبعد من الصناعة وإلى مجالات أخرى. في الوقت الحالي، قامت الشركة الناشئة بفهرسة سلاسل الكتل الرئيسية مثل Ethereum وBitcoin وPolygon وSui وAvalanche وSei وAptos، وتضيف دعمًا لمزيد من السلاسل لدعم مستقبل الذكاء الاصطناعي وتكنولوجيا blockchain.

أحدث مخاوف ديكسترا هو أن بيانات الذكاء الاصطناعي لا يمكن التحقق منها حقًا. "أنا قلق جدًا من أننا لن نكون قادرين على التحقق بكفاءة من أن LLM قد تم تنفيذه بشكل صحيح."

وقال ديكسترا إن هناك فرقًا تعمل اليوم على حل هذه المشكلة من خلال إنشاء براهين ZK للتعلم الآلي أو نماذج اللغات الكبيرة (LLMs)، ولكن قد يستغرق الأمر سنوات لمحاولة إنشاء ذلك. وهذا يعني أن مشغل النموذج يمكنه التلاعب بالنظام أو LLM للقيام بأشياء تسبب مشاكل.

وقال ديكسترا إنه يجب أن تكون هناك "قاعدة بيانات لا مركزية، ولكن عالمية، ومتاحة دائمًا" يمكن إنشاؤها من خلال blockchain. "يجب على الجميع الوصول إليه، فلا يمكن أن يكون احتكارًا."

على سبيل المثال، في سيناريو افتراضي، قال ديكسترا إن OpenAI نفسها لا يمكن أن تكون مالكة قاعدة بيانات لمجلة، حيث يقوم الصحفيون بإنشاء محتوى لها. بدلاً من ذلك، يجب أن يكون شيئًا مملوكًا للمجتمع ويديره المجتمع بطريقة متاحة بسهولة وغير خاضعة للرقابة. وقال ديكسترا: "يجب أن تكون لا مركزية، ويجب أن تكون متصلة بالسلسلة، ولا توجد طريقة للتغلب عليها".

هذه القصة مستوحاة من إحدى حلقات البودكاست Chain Reaction الخاص بـ TechCrunch. اشترك في Chain Reaction على Apple Podcasts أو Spotify أو منصة البودات المفضلة لديك لسماع المزيد من القصص والنصائح من رواد الأعمال الذين يبنون الشركات الأكثر ابتكارًا اليوم.

تواصل معنا: