تطور الذكاء الاصطناعي في مجال Web3: من الضجيج إلى التطبيقات الفعلية

منذ ظهور ChatGPT في نهاية عام 2022، كانت الذكاء الاصطناعي محور اهتمام كبير في مجال العملات المشفرة. لطالما كانت مجتمع Web3 لديه موقف مفتوح تجاه مفاهيم جديدة متنوعة، وخاصة تجاه الذكاء الاصطناعي الذي يمتلك إمكانيات غير محدودة. كانت فكرة الذكاء الاصطناعي في البداية شائعة في دائرة العملات المشفرة بشكل "اتجاه الميمات"، ثم بدأت بعض المشاريع في استكشاف قيمتها التطبيقية الفعلية في مجال العملات المشفرة.

ستقوم هذه المقالة بتحليل تطور الذكاء الاصطناعي في مجال Web3، من موجة الضجة المبكرة إلى ظهور المشاريع التطبيقية الحالية، مع مناقشة اتجاهات تطوير الصناعة بالاستناد إلى الحالات والبيانات. فيما يلي استنتاجاتنا الأولية:

1. لقد انتهت ضجة الميمات الذكية، وتركزت العديد من الذكريات؛

2. بعض مشاريع Web3 AI الأساسية تؤكد على فوائد "اللامركزية" على أمان الذكاء الاصطناعي، لكن المستخدمين أكثر اهتمامًا بـ"عائدات الرموز" و"تجربة المنتج"؛

3. قد تتحول أولويات الاستثمار في مشاريع التشفير المتعلقة بالذكاء الاصطناعي في المستقبل نحو مشاريع الذكاء الاصطناعي التطبيقية البحتة، أو مشاريع الذكاء الاصطناعي المنصة التي يمكن أن تدمج مجموعة متنوعة من الأدوات السهلة الاستخدام، وقد تصبح هذه النقطة الساخنة للاستثمار على المدى الطويل بعد الذكاء الاصطناعي الميم.

الاختلافات في مسارات تطوير الذكاء الاصطناعي في Web2 وWeb3

الذكاء الاصطناعي في عالم Web2

يتم دفع الذكاء الاصطناعي في عالم Web2 بشكل رئيسي من قبل عمالقة التكنولوجيا والمؤسسات البحثية، حيث أن مسار التطوير يتميز بالاستقرار والتركيز النسبي. تقوم الشركات الكبيرة بتدريب نماذج مغلقة تعتبر بمثابة "صندوق أسود"، حيث لا يتم الكشف عن الخوارزميات والبيانات، ولا يمكن للمستخدمين سوى استخدام النتائج، مما يفتقر إلى الشفافية. يؤدي هذا التحكم المركزي إلى عدم إمكانية تدقيق قرارات الذكاء الاصطناعي، مما يتسبب في وجود تحيز ومشاكل في المسؤولية غير الواضحة. بشكل عام، تركز الابتكارات في الذكاء الاصطناعي في Web2 على تحسين أداء النماذج الأساسية وتطبيقاتها التجارية، لكن عملية اتخاذ القرار تظل غير شفافة للجماهير. هذا الألم أدى إلى ظهور بعض المشاريع الجديدة في الذكاء الاصطناعي التي تبدو مفتوحة المصدر ولكنها في الواقع "مصيدة صيد" في عام 2025.

بالإضافة إلى عدم كفاية الشفافية، تواجه نماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة في Web2 نقطتين مؤلمتين: نقص تجربة المستخدم عبر أشكال المنتجات المختلفة، ونقص الدقة في المجالات المتخصصة.

على سبيل المثال، غالبًا ما يبحث المستخدمون عن منتجات جديدة من الذكاء الاصطناعي ذات العوائق المنخفضة وتجربة أفضل لإنشاء العروض التقديمية والصور أو مقاطع الفيديو، وهم مستعدون لدفع ثمنها. حاليًا، تحاول العديد من مشاريع الذكاء الاصطناعي تطوير منتجات ذكاء اصطناعي بدون كود لتقليل عوائق دخول المستخدم.

من ناحية أخرى، غالبًا ما يشعر مستخدمو Web3 بخيبة أمل عند استخدام نماذج اللغة الكبيرة العامة للاستعلام عن معلومات مشاريع أو رموز التشفير المحددة، لأن هذه النماذج لم تتمكن بعد من تغطية التفاصيل الدقيقة لجميع القطاعات الفرعية بدقة. لذلك، فإن اتجاه تطوير آخر للعديد من منتجات الذكاء الاصطناعي هو التنقيب العميق عن البيانات والتحليلات في مجالات فرعية معينة.

الذكاء الاصطناعي في عالم الويب 3

يعتبر عالم Web3 مركزه صناعة التشفير، حيث يدمج مفاهيم أوسع تشمل التكنولوجيا والثقافة والمجتمع. بالمقارنة مع Web2، يميل Web3 أكثر نحو المسار المفتوح والمدفوع من قبل المجتمع.

بفضل الهيكل اللامركزي للبلوكتشين، غالبًا ما تؤكد مشاريع الذكاء الاصطناعي في Web3 على الشيفرة المفتوحة، وحوكمة المجتمع، والشفافية والمصداقية، وتأمل في كسر احتكار الشركات القليلة للذكاء الاصطناعي التقليدي بطريقة موزعة. على سبيل المثال، تستكشف بعض المشاريع استخدام البلوكتشين للتحقق من قرارات الذكاء الاصطناعي، أو مراجعة نماذج الذكاء الاصطناعي بواسطة DAO للحد من التحيز.

في الظروف المثالية، يسعى Web3 AI إلى "الذكاء الاصطناعي المفتوح"، مما يسمح لمعايير النموذج ومنطق القرار بالتدقيق من قبل المجتمع، بينما يحفز آلية الرموز المطورين والمستخدمين على المشاركة. ومع ذلك، لا يزال تطوير الذكاء الاصطناعي في Web3 متأثراً بالقيود التقنية والموارد: من الصعب للغاية بناء بنية تحتية للذكاء الاصطناعي اللامركزي، وتظل بعض المشاريع التي تدعي أنها ذكاء اصطناعي في Web3 تعتمد فعليًا على نماذج أو خدمات مركزية، حيث تدمج فقط بعض عناصر blockchain في طبقة التطبيق. هذه المشاريع تعتبر موثوقة نسبياً، على الأقل في تطوير التطبيقات الحقيقية؛ بينما لا يزال معظم مشاريع Web3 AI عالقة في مرحلة الترويج المفاهيمي البحت، أو تتظاهر بأنها ذكاء اصطناعي للترويج.

علاوة على ذلك، فإن الاختلافات في نماذج التمويل والمشاركة تؤثر أيضًا على مسارات تطوير كلاهما. عادةً ما يتم دفع الذكاء الاصطناعي في Web2 من خلال استثمارات البحث وربحية المنتجات، مما يجعل الدورة متسقة نسبيًا. بينما يجمع الذكاء الاصطناعي في Web3 بين خصائص المضاربة في السوق المشفرة، مما يؤدي غالبًا إلى حدوث "طفرة" دورية تتقلب بشكل كبير مع مشاعر السوق: عندما تكون الفكرة شائعة، يتدفق المال لرفع أسعار الرموز والتقييمات، وعندما يبرد، تتراجع حدة المشروع وتقل الموارد بسرعة. هذه الدورة تجعل مسار تطوير الذكاء الاصطناعي في Web3 أكثر تقلبًا وتوجيهًا سَرديًا.

بالنسبة للسرد الرئيسي حول Web3 AI "شبكة AI اللامركزية"، نحن حاليا نتبنى "توقعات متواضعة وحذرة". خاصة وأن مجال Web3 قد شهد ولادة مشاريع ثورية مثل البيتكوين والإيثيريوم. ولكن في المرحلة الحالية، من الأكثر أهمية هو تخيل بعض السيناريوهات القابلة للتنفيذ على الفور، مثل:

1. دمج وكلاء الذكاء الاصطناعي في مشاريع Web3 الحالية لزيادة كفاءة المشروع؛
2. دمج الذكاء الاصطناعي مع تقنيات جديدة أخرى لإنتاج أفكار جديدة ملائمة لصناعة التشفير؛
3. تطوير منتجات الذكاء الاصطناعي المخصصة لصناعة Web3، وتقديم خدمات أكثر قيمة من حيث دقة البيانات أو التكيف مع عادات العمل للمنظمات والأفراد في Web3.

في المستقبل، سنستعرض ونحلل خمس موجات من حماس Web3 AI، بالإضافة إلى بعض المنتجات المميزة فيها.