مع تلاقي الذكاء الاصطناعي وتقنية البلوكتشين، برز مشروع OpenLedger كمبادرة رائدة في هذا المجال، بهدف تنظيف عملية تدريب النماذج، وتكريم نسبة البيانات، وتشجيع اقتصادات الوكلاء. تتطلع المنصة إلى مستقبل شفاف وذو ملكية مجتمعية للذكاء الاصطناعي. في مقابلة مع المساهم الرئيسي كاميش، نستعرض مبادئ OpenLedger وابتكاراته وخططه المستقبلية. يوضح كاميش خلفيته في البحث والتطوير للذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة، حيث عمل مع شركات كول Walmart وCadbury. يسلط الضوء على التحديات الرئيسية في الصناعة: طبيعة الذكاء الاصطناعي كصندوق أسود، ضعف الشفافية في استخدام البيانات، وعدم العدالة في تعويض مساهمي البيانات. يعالج OpenLedger هذه التحديات من خلال ضمان القابلية للتتبع والجوائز العادلة. يُوصف OpenLedger بأنه "البلوكتشين المصمم للذكاء الاصطناعي"، حيث يملأ فجوات حاسمة؛ إذ أن الشركات المركزية حققت أرباحًا من تدريب الذكاء الاصطناعي باستخدام بيانات المستخدمين بدون موافقتهم أو تعويض. يسجل OpenLedger كل خطوة تدريب، ومصدر البيانات، وتحديث النموذج بشكل مفتوح، مما يتيح التدقيق الضروري في الحالات الحساسة مثل النصائح المالية والصحة.

آلية إثبات النسبة الخاصة بهم تكشف عن أصول البيانات وراء الاستنتاجات المحددة، مما يقلل من مخاطر التضليل المعلوماتي. نظام المكافآت الطموح في OpenLedger يتابع المساهمات عبر سجل على السلسلة يربط مجموعات البيانات والتعديلات على النماذج بمحافظ المساهمين. في كل مرة تستخدم فيها عملية على الشبكة مساهمة، يحصل المساهم على جزء من الرسوم بشكل شفاف وعلني. من الناحية التقنية، يوفر OpenLedger أدوات مثل Model Factory، وهي منصة بدون برمجة للتخصيص الدقيق لنماذج اللغة بشكل اقتصادي باستخدام ملحقات LoRA خفيفة. تتيح OpenLoRA توصيل هذه الإضافات ديناميكيًا على نماذج أساسية مشتركة أثناء الاستنتاج، متجاوزة عنق الزجاجة في بطاقات معالجة الرسومات، وداعمة لتكرار النماذج بشكل موسع وفعال من حيث التكلفة—مما يشجع مشاركة واسعة في تطوير الذكاء الاصطناعي. قياسًا من خلال إثبات النسبة (POA)، يسجل على السلسلة الارتباط بين البيانات والاستنتاجات الناتجة، مما يضمن مكافأة عادلة للمساهمين بنسبة من الأرباح يمكن تتبعها من قبل الجميع. للحفاظ على الثقة وسط تحديات مثل انقسام النماذج أو استخدام البروكسي، يستضيف OpenLedger النماذج مركزيًا مع وصول عبر واجهة برمجة التطبيقات (API) فقط من طرف خارجي. حاليًا، يستضيف شبكة التجربة أكثر من 4 ملايين عقد نشط، ويعمل أكثر من 10 مشاريع على بناء فوق الشبكة، بما في ذلك باحث سابق في Google DeepMind. بعد إكمال المرحلة 2 مؤخرًا، تشمل الإنجازات القادمة حدث توليد الرموز (TGE) وإطلاق الشبكة الرئيسية، مع تفاصيل كاملة ستصدر قريبًا. ينصح كاميش المطورين الراغبين في دخول مجال الذكاء الاصطناعي اللامركزي بالتركيز على البساطة—فليست المنتجات معقدة، بل يجب أن تكون سهلة الفهم، وتضع الحلول السلسة والفعالة في المقام الأول بدلًا من الكلمات الرنانة. لا تنس الإعجاب ومشاركة هذه القصة!