المصدر: Grayscale؛ ترجمة: دينج تونج، جولدن فاينانس
الملخص
أطلق على إطلاق نموذج الذكاء الاصطناعي DeepSeek اسم "لحظة سبوتنيك"، مما يسلط الضوء على المنافسة الدولية على هيمنة الذكاء الاصطناعي وقوة تكنولوجيا المصدر المفتوح.
وفي الوقت نفسه، تسلط الأخبار الضوء أيضًا على المخاطر المرتبطة بتطوير الذكاء الاصطناعي المركزي، مثل أمن البيانات والتحيز والرقابة. يمكن معالجة المخاطر المرتبطة بشركات الذكاء الاصطناعي المركزية من خلال منصات الذكاء الاصطناعي القائمة على تقنية blockchain مثل Bittensor.
تساعد Bittensor على تعزيز تطوير أنظمة الذكاء الاصطناعي المفتوحة والعالمية من خلال استخدام الشبكات اللامركزية والحوافز الاقتصادية. من خلال الاستفادة من تقنية blockchain وشبكة عالمية من المشاركين، يمكن للمنصات مثل Bittensor زيادة الشفافية وإضفاء الطابع الديمقراطي على الوصول وتوزيع ملكية أنظمة الذكاء الاصطناعي.
تعتقد شركة Grayscale Research أن ظهور DeepSeek قد يقلل من التكلفة وحاجز الدخول لمشاريع الذكاء الاصطناعي اللامركزي مفتوح المصدر.
ماذا حدث؟
مؤخرًا، أطلقت شركة DeepSeek الناشئة التي يقع مقرها في الصين نموذجًا مفتوح المصدر للذكاء الاصطناعي يعمل على قدم المساواة مع النماذج الرائدة مثل o1 من OpenAI أو أفضل منها. [1] من المثير للإعجاب أن DeepSeek حقق ذلك بموارد حوسبة أقل بكثير، حيث بلغت تكلفة تدريب النموذج حوالي 5 ملايين دولار فقط - وهو جزء بسيط من مئات الملايين من الدولارات التي أنفقتها OpenAI لتدريبه. [2] اعتبارًا من 27 يناير، تجاوز DeepSeek تطبيق ChatGPT التابع لشركة OpenAI في تصنيفات متجر تطبيقات Apple. [3]
يطلق قادة التكنولوجيا على هذه اللحظة "لحظة سبوتنيك" للذكاء الاصطناعي - فقد نشهد سباقًا فضائيًا حديثًا بين الصين والولايات المتحدة في مجال الذكاء الاصطناعي. [4] أدى ظهور DeepSeek إلى عمليات بيع تاريخية في أسهم التكنولوجيا، مما أدى إلى محو مليارات الدولارات من القيمة السوقية لشركات مثل Nvidia وMicrosoft، حيث أجبر المستثمرين على إعادة النظر في افتراضاتهم السابقة حول هذه التكنولوجيا الناشئة القوية. [5]
ومع ذلك، في حين أثبتت الاختراقات التي حققتها شركة DeepSeek قوة الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر، فإنها أثارت أيضًا قدرًا أكبر من الاهتمام بمخاطر التحكم المركزي وتطوير تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي. بعد أنباء عن أداء النموذج الجديد للشركة، تعرضت DeepSeek لهجوم إلكتروني ضخم، مما دفع الشركة إلى تقييد تسجيلات المستخدمين مؤقتًا. [6] سلطت الحادثة الضوء على نقاط الضعف الكامنة في الأنظمة المركزية - بما في ذلك خطر أن تؤدي الهجمات الإلكترونية إلى تعطيل الخدمة. يمكن للأنظمة الموزعة تعزيز مرونة الشبكة من خلال توزيع المسؤوليات عبر كيانات متعددة. قد يساعد التطوير اللامركزي لنماذج الذكاء الاصطناعي أيضًا على تقليل التحيز وزيادة الشفافية في هذه التكنولوجيا المهمة. في هذه المقالة، سوف نستكشف هذه المخاطر المرتبطة بتطوير الذكاء الاصطناعي ونوضح بالتفصيل كيف تتعامل منصات الذكاء الاصطناعي اللامركزية مثل Bittensor معها. سنستكشف أيضًا تقدم Bittensor حتى الآن والتأثير المحتمل لـ DeepSeek على التطوير الأوسع للذكاء الاصطناعي اللامركزي.
مخاطر الذكاء الاصطناعي المركزي
إن تأثيرات الشبكة ومتطلبات رأس المال المكثفة تجعل من الصعب على العديد من مطوري الذكاء الاصطناعي خارج شركات التكنولوجيا الكبيرة (مثل الشركات الصغيرة أو الباحثين الأكاديميين) الحصول على الموارد اللازمة لتطوير الذكاء الاصطناعي أو تحقيق الدخل من عملهم. وقد يؤدي هذا إلى الحد من المنافسة والابتكار في مجال الذكاء الاصطناعي بشكل عام. ونتيجة لهذا، فإن النفوذ على هذه التكنولوجيا الحيوية أصبح مركزا في أيدي عدد قليل من شركات التكنولوجيا العملاقة، مما يثير تساؤلات خطيرة حول الرقابة والتحيز. على سبيل المثال، في فبراير/شباط 2024، كشف برنامج توليد الصور بالذكاء الاصطناعي Gemini التابع لشركة Google عن تحيز عنصري وعدم دقة تاريخية، مما يوضح كيف يمكن للشركات التلاعب بنماذجها. [7] ومن الجدير بالذكر أن هذه المخاوف تمتد إلى DeepSeek. وهذا يثير أسئلة أوسع حول حوكمة الذكاء الاصطناعي. يتحكم عدد صغير من الأشخاص في الشركات التي تطور عددًا صغيرًا من النماذج التي قد تؤثر بشكل متزايد على المجتمع. مع استمرار نمو الذكاء الاصطناعي في النفوذ والأهمية، يخشى كثيرون من أن تتمكن شركة واحدة أو حكومة من الاستيلاء على سلطة اتخاذ القرار بشأن نموذج الذكاء الاصطناعي الذي له تأثير كبير على المجتمع، مما قد يؤدي إلى وضع حواجز واقية، أو العمل خلف الأبواب المغلقة، أو التلاعب بالنموذج لتحقيق الربح - على حساب بقية المجتمع.
كيف يمكننا التأكد من أننا نستطيع الثقة في النماذج التي نستخدمها لبياناتنا؟ وفي ظل غياب الشفافية الحقيقية ــ والمخاطر عالية للغاية ــ كيف يمكننا أن نثق في أن هذه التقنيات المبتكرة يتم بناؤها لصالحنا وليس على حسابنا؟
الذكاء الاصطناعي اللامركزي وBittensor
أدخل الذكاء الاصطناعي اللامركزي: الحل المحتمل لهذه التحديات. من خلال الاستفادة من تقنية blockchain وشبكة عالمية من المشاركين، يمكن للمنصات مثل Bittensor زيادة الشفافية وإضفاء الطابع الديمقراطي على الوصول وتوزيع ملكية أنظمة الذكاء الاصطناعي.
تعتقد شركة Grayscale Research أن الذكاء الاصطناعي اللامركزي لديه القدرة على إخراج القرارات المهمة حول تطوير الذكاء الاصطناعي من الحدائق المسورة ووضعها في الملكية العامة. نحن نعتقد أن Bittensor تقدم حلاً مقنعًا كمنصة ذكاء اصطناعي لامركزية رئيسية مستعدة للمساعدة في معالجة هذه المخاطر وتوفير بديل قابل للتطبيق لمؤسسات الذكاء الاصطناعي المركزية.
ما هو Bittensor
Bittensor عبارة عن منصة تستفيد من الشبكات اللامركزية والحوافز الاقتصادية للمساعدة في تعزيز تطوير أنظمة الذكاء الاصطناعي المفتوحة والعالمية. ويهدف المشروع إلى إنشاء "إنترنت الذكاء الاصطناعي" مع أنظمة بيئية مترابطة تسمى "شبكات فرعية"، تركز كل منها على حالة استخدام محددة مختلفة. حاليًا، تمتلك Bittensor أكثر من 50 شبكة فرعية تغطي مجموعة واسعة من التطبيقات وحالات الاستخدام، بما في ذلك إنشاء الفيديو، ووكلاء الذكاء الاصطناعي، واكتشاف التزييف العميق. فيما يلي كيفية محاولة Bittensor حل المشكلات المرتبطة بالذكاء الاصطناعي المركزي:
مواءمة الحوافز الاقتصادية:تعطي شركات الذكاء الاصطناعي المركزي الأولوية لقيمة المساهمين والأرباح، مما يؤدي غالبًا إلى استخراج القيمة من المستخدمين. على النقيض من ذلك، من خلال استخدام رمز TAO الخاص بها، تعمل Bittensor على توحيد الحوافز بين المشاركين في النظام البيئي، بما في ذلك مستخدميها وحاملي الرموز.
بناء الذكاء الاصطناعي واستخدامه دون إذن:غالبًا ما يكون لدى العديد من منصات الذكاء الاصطناعي المركزية حواجز دخول عالية للمطورين. علاوة على ذلك، مع تزايد قوة الذكاء الاصطناعي، فمن المرجح أن تكون هناك قيود متزايدة على من يمكنه بناء هذه التطبيقات أو الوصول إليها. يقدم Bittensor بديلاً للوصول دون إذن إلى الموارد لتطوير الذكاء الاصطناعي واستخدامه.
الربح من البرمجيات مفتوحة المصدر:في حين توفر نماذج الذكاء الاصطناعي مفتوحة المصدر مثل R1 من DeepSeek وLlama من Meta فوائد، لا يزال الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر يواجه صعوبات كبيرة في الربح والتنسيق. تساعد Bittensor في حل هذه المشكلة من خلال عرض رمز TAO الخاص بها، مما يسمح لمطوري الذكاء الاصطناعي باستثمار أعمالهم وتمويلها.
نعتقد أن رمز Bittensor (TAO) هو استثمار مقنع بشكل خاص في الوقت الحالي للأسباب التالية:
إمكانية معالجة القضايا المرتبطة بالذكاء الاصطناعي المركزي التي تمت مناقشتها أعلاه.
لقد أحرز تقدماً، حيث جذب مستثمرين في النظام البيئي مثل Yuma ومنشئي الشبكات الفرعية مثل Masa (كشط البيانات وساحة وكلاء الذكاء الاصطناعي)، وDippy (تطبيق لعب الأدوار بالذكاء الاصطناعي) وKaito (البحث اللامركزي).
من المقرر ترقية TAO الديناميكية ("dTAO") في فبراير [9]، مما سيجعل الاستثمار في شبكات فرعية فردية ممكنًا؛ ونعتقد أن هذا يمكن أن يضخ موجة جديدة من السيولة في نظام Bittensor البيئي.
المشهد الأوسع للذكاء الاصطناعي اللامركزي
في الآونة الأخيرة، ربما زعم البعض أن الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر سوف يتخلف دائمًا عن أفضل نماذج الذكاء الاصطناعي مغلقة المصدر التي تقدمها شركات التكنولوجيا العملاقة. وتوضح شركة DeepSeek أن هذا لا ينبغي أن يكون الحال في المستقبل؛ إذ لا يلزم تنفيذ الابتكارات الحاسمة في مجال الذكاء الاصطناعي في صوامع أو أن تتسرب من الأعلى.
تتوقع شركة Grayscale Research أن مجموعة واسعة من أصول الذكاء الاصطناعي اللامركزية قد تستفيد. مع تعلم مكاسب الكفاءة وتطبيقها، فإن تطوير DeepSeek قد يحفز تحسينات واسعة النطاق في الذكاء الاصطناعي اللامركزي. إن الوصول إلى نماذج مفتوحة المصدر عالية الأداء من DeepSeek يمكن أن يقلل التكاليف ويخفض حاجز الدخول للعديد من مشاريع الذكاء الاصطناعي اللامركزية مفتوحة المصدر، وخاصة على مستوى التطبيق. [10]
لقد رأينا هذا يحدث بالفعل. على سبيل المثال، تسمح منصة إطلاق الوكيل اللامركزي للذكاء الاصطناعي ai16z بالفعل للوكلاء الذين تم إنشاؤهم باستخدام إطار عمل ELIZA الخاص بها بالوصول إلى نماذج DeepSeek. [11] في 27 يناير، أطلقت Venice.ai رمزًا، وهو تطبيق لامركزي يوفر الوصول إلى نموذج DeepSeek على جهاز محلي للمستخدم مع الحفاظ على خصوصية بيانات المستخدم. بلغت قيمة الرمز المميز أكثر من مليار دولار خلال ساعتين من إطلاقه. [12]
الخلاصة
مع استمرار التطورات مثل DeepSeek في تشكيل مشهد الذكاء الاصطناعي والمنافسة الدولية على التفوق التكنولوجي والمجتمع، تعتقد Grayscale Research أنه يجب علينا اعتماد حلول لامركزية تعالج مخاطر المركزية. ومن خلال الاستفادة من هذه المنصات، يمكننا منع سيطرة الاحتكار وبناء مستقبل أكثر أمانًا للذكاء الاصطناعي.
ملاحظات
[1] "كيف تغلب نموذج الذكاء الاصطناعي الأفضل في الصين على العقوبات الأمريكية". MIT Technology Review. 24 يناير 2025
[2] "كيف تتفوق الذكاء الاصطناعي لشركة DeepSeek على نموذج OpenAI." صحيفة وول ستريت جورنال. 28 يناير 2025
[3] "الذكاء الاصطناعي الصيني DeepSeek يتفوق على ChatGPT في متاجر التطبيقات: إليك ما يجب أن تعرفه." CNBC. 27 يناير. [4] "الذكاء الاصطناعي الصيني DeepSeek يهز الصناعة ويقوض الزخم الأمريكي". بي بي سي. 28 يناير 2025. [5] "الذكاء الاصطناعي الصيني DeepSeek يهز الصناعة ويقوض الزخم الأمريكي". بي بي سي. 28 يناير 2025. [6] "تعرضت شركة DeepSeek لهجوم إلكتروني "ضخم" بعد أن تصدرت روبوتات الدردشة الذكية قوائم متجر التطبيقات". The Guardian. 27 يناير 2025. [7] "جوجل تعتذر عن "خطأ" بعد أن أنتجت جيميني نازيين متنوعين عرقيا". ذا فيرج. 21 فبراير 2024.
[8] صحيفة الإندبندنت. 28 يناير 2025. [9] X.com [10] "كيف يكون DeepSeek أفضل من ChatGPT: مقارنة التكلفة." Creole Studios. 28 يناير 2025. [11] "هل سيُحدث DeepSeek تغييرًا كبيرًا في مجال وكلاء الذكاء الاصطناعي؟ هل حان الوقت لشراء الانخفاض أو الخروج؟" AICoin.com. 27 يناير 2025. [12] "القيمة الإجمالية لرموز Venice AI التي تسمح بالوصول الخاص إلى DeepSeek تبلغ 1.6 مليار دولار." TradingView. 27 يناير 2025.
[13] تخضع ملكية الأسهم للتغيير دون إشعار مسبق.
Miyuki
Weatherly
Weiliang
Anais
Alex
Joy