الذكاء الاصطناعي والبلوكشين

ما الذكاء الاصطناعي والبلوكشين؟

يشير الذكاء الاصطناعي والبلوكشين إلى استخدام تقنية البلوكشين والذكاء الاصطناعي معًا لبناء أنظمة كريبتو أكثر أتمتة وشفافية وقابلية للتحقق ولامركزية.

ببساطة، توفر البلوكشين سجلًا مشتركًا، وعقودًا ذكية، وتوكنات، وملكية قائمة على المحافظ، وسجلات عامة للمعاملات؛ بينما يوفر الذكاء الاصطناعي التنبؤ والأتمتة والتعرف على الأنماط ومعالجة اللغة الطبيعية ودعم اتخاذ القرارات.

عند الجمع بين هاتين التقنيتين، يمكن للمطورين إنشاء تطبيقات كريبتو تستخدم الذكاء الاصطناعي لتحليل البيانات أو تقديم التوصيات، ثم تستخدم البلوكشين لتسجيل الإجراءات أو تسوية القيمة أو التحقق من الملكية أو تنسيق الحوافز.

الذكاء الاصطناعي والبلوكشين ليسا منتجًا واحدًا أو شبكة واحدة.

بل هما فئة واسعة تشمل أدوات التداول المدعومة بالذكاء الاصطناعي، وأسواق الذكاء الاصطناعي اللامركزية، وأمن البلوكشين المدعوم بالذكاء الاصطناعي، وتحليل البيانات على السلسلة، ووكلاء الكريبتو المستقلين، وشبكات الحوسبة اللامركزية، والتخزين اللامركزي، وأنظمة الهوية، وأدوات إثبات مصدر المحتوى.

الهدف الرئيسي هو الحد من الثقة العمياء بالمنصات المركزية، عبر تسهيل التحقق من مدخلات الذكاء الاصطناعي ومخرجاته والملكية والمدفوعات والحوكمة.

أهمية الذكاء الاصطناعي والبلوكشين في العملات المشفرة

تنبع أهمية الذكاء الاصطناعي والبلوكشين من أن أسواق الكريبتو تنتج كميات كبيرة من البيانات المفتوحة كل ثانية.

يمكن أن تصبح كل معاملة، وحركة لمحفظة، وتفاعل مع عقد ذكي، وتحويل توكن، وتصويت حوكمة على السلسلة بيانات مفيدة للتحليل.

يمكن للذكاء الاصطناعي معالجة هذه المعلومات بسرعة تفوق قدرة البشر، لا سيما عندما تأتي البيانات من عدة شبكات بلوكشين ومحافظ وعقود وموجزات للسوق في الوقت نفسه.

يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي والبلوكشين المتداولين في مراقبة السوق، وإرسال تنبيهات المخاطر، وتحليل المحافظ، والبحث عن التوكنات، واكتشاف الاحتيال.

ويمكن أن يساعد المطورين على بناء تطبيقات لامركزية أكثر ذكاءً تستجيب لسلوك المستخدمين أو ظروف السوق أو البيانات الخارجية.

أما المؤسسات، فيمكنها الاستفادة منهما لتحسين مراقبة الامتثال وفحص المعاملات وتجميع المحافظ وأمن العمليات.

وبالنسبة إلى المستخدمين العاديين، قد تجعل هذه التقنيات أدوات الكريبتو أسهل فهمًا عبر تحويل بيانات البلوكشين المعقدة إلى شروحات بلغة واضحة.

كيفية عمل البلوكشين والذكاء الاصطناعي معًا

تعالج البلوكشين والذكاء الاصطناعي مشكلات مختلفة، ولهذا قد يكون الجمع بينهما فعالًا.

تفيد البلوكشين عندما يحتاج المستخدمون إلى سجلات مشتركة وملكية رقمية وقيمة قابلة للبرمجة ومقاومة للرقابة وتسوية شفافة.

ويفيد الذكاء الاصطناعي عندما يحتاج المستخدمون إلى التنبؤ والتصنيف والتلخيص والأتمتة واكتشاف الحالات الشاذة ودعم اتخاذ القرارات.

يمكن للبلوكشين إظهار ما حدث على السلسلة، بينما قد يساعد الذكاء الاصطناعي في توضيح سبب أهميته.

يمكن لنموذج ذكاء اصطناعي إنشاء مخرج، بينما تستطيع البلوكشين تسجيل وقت إنشائه، والجهة التي دفعته، ومالكه، وما إذا استُخدم في عقد ذكي.

ينشئ ذلك بنية يوفر فيها الذكاء الاصطناعي القدرة على التحليل، بينما توفر البلوكشين إمكانية التحقق.

ويكتسب هذا الجمع أهمية خاصة في الكريبتو، لأن المستخدمين يتعاملون غالبًا مع محافظ مجهولة الهوية وسيولة عالمية وأسواق سريعة ومعاملات لا يمكن التراجع عنها.

المكونات الرئيسية للذكاء الاصطناعي والبلوكشين

تستخدم معظم أنظمة الذكاء الاصطناعي والبلوكشين عدة مكونات تقنية في الوقت نفسه.

• • تنفذ العقود الذكية القواعد على السلسلة عندما ترسل التطبيقات أو المستخدمون معاملات.
  • تنقل أوراكل البيانات الخارجية إلى بيئات البلوكشين كي تتمكن العقود الذكية من الاستجابة لمعلومات من العالم الحقيقي أو من خارج السلسلة.
  • تحلل نماذج الذكاء الاصطناعي البيانات، وتكتشف الأنماط، وتنشئ المحتوى، وتصنف المخاطر، أو تؤتمت القرارات.
  • يساعد التخزين اللامركزي على حفظ مجموعات البيانات وملفات النماذج والبيانات الوصفية وسجلات الإثبات خارج خادم مركزي واحد.
  • يمكن استخدام التوكنات لمكافأة المستخدمين ومزودي البيانات والحوسبة والمدققين والمساهمين في النماذج.
  • تتيح المحافظ للمستخدمين ووكلاء الذكاء الاصطناعي توقيع المعاملات والتحكم بالأصول والتفاعل مع تطبيقات البلوكشين.

توضح وثائق Ethereum أن العقود الذكية تُنشر على الشبكة وتعمل وفقًا لما بُرمجت عليه، ما يجعلها من المكونات الأساسية للعديد من تطبيقات الذكاء الاصطناعي والبلوكشين.

يمكن لشبكات أوراكل أيضًا ربط العقود الذكية بموارد خارجية، وتوضح Chainlink أن أوراكل البلوكشين تساعد العقود الذكية على قراءة البيانات خارج السلسلة والاستجابة لها.

حالات الاستخدام الشائعة للذكاء الاصطناعي والبلوكشين

يجري بالفعل استكشاف استخدام الذكاء الاصطناعي والبلوكشين في حالات متعددة ضمن الكريبتو.

من حالات الاستخدام الشائعة تحليلات البيانات على السلسلة المدعومة بالذكاء الاصطناعي، حيث تدرس النماذج تدفقات المحافظ ونشاط التوكنات وتغيرات السيولة وسلوك العقود الذكية.

ومنها أيضًا التداول بمساعدة الذكاء الاصطناعي، إذ تحلل الأدوات الرسوم البيانية والأخبار والبيانات على السلسلة ومخاطر المحافظ لمساعدة المستخدمين على اتخاذ قرارات أفضل.

أما الحالة الثالثة فهي اكتشاف الاحتيال في الكريبتو، حيث يبحث الذكاء الاصطناعي عن سلوك المحافظ المشبوه وأنماط التصيد الاحتيالي وشبكات الاحتيال ومسارات المعاملات غير المعتادة.

وتشمل الحالة الرابعة البنية التحتية اللامركزية للذكاء الاصطناعي، حيث تُستخدم حوافز البلوكشين لتنسيق البيانات والتخزين والحوسبة وإمكانية الوصول إلى النماذج.

والحالة الخامسة هي وكلاء الكريبتو المستقلون، حيث تستطيع أنظمة الذكاء الاصطناعي تنفيذ مهام مثل البحث عن فرص العائد وإدارة المحافظ والتفاعل مع التطبيقات اللامركزية ضمن حدود يحددها المستخدم.

أما الحالة السادسة فهي التحقق من المحتوى والهوية، حيث تساعد سجلات البلوكشين وبيانات الاعتماد المشفرة على إثبات أصالة أصل رقمي أو ادعاء متعلق بالهوية أو مخرج للذكاء الاصطناعي.

الذكاء الاصطناعي والبلوكشين وتحليلات البيانات على السلسلة

تُعد تحليلات البيانات على السلسلة من أوضح الأمثلة على استخدام الذكاء الاصطناعي والبلوكشين.

بما أن شبكات البلوكشين العامة تنشر بيانات المعاملات، يمكن تدريب الذكاء الاصطناعي أو تهيئته لاكتشاف أنماط يصعب على البشر ملاحظتها يدويًا.

فقد تحدد أداة ذكاء اصطناعي، على سبيل المثال، تراكم الحيتان أو تركز التوكنات أو نشاط الجسور أو الموافقات المشبوهة للعقود أو السلوك المتكرر للمحافظ.

كما يمكن للذكاء الاصطناعي تلخيص الأنشطة المعقدة على السلسلة في تقارير سهلة القراءة للمتداولين والمحللين وفرق الامتثال.

قد يسرّع ذلك أبحاث الكريبتو، لكن ينبغي للمستخدمين التحقق من النتائج المهمة باستخدام مصادر بيانات موثوقة.

قد يخطئ الذكاء الاصطناعي أو يسيء قراءة التسميات أو يخلط بين الارتباط والسببية.

وتكتسب هذه المخاطر أهمية في الكريبتو، إذ قد يؤدي التفسير الخاطئ للبيانات على السلسلة إلى قرارات تداول أو أمن غير سليمة.

الذكاء الاصطناعي والبلوكشين والعقود الذكية

تكتسب العقود الذكية أهمية في هذا المجال لأنها تستطيع تحويل الأحداث المرتبطة بالذكاء الاصطناعي إلى إجراءات آلية على البلوكشين.

فقد يفرج عقد ذكي عن دفعة عند تسليم نتيجة نموذج، أو يوزع مكافآت عندما يقدم مزود بيانات معلومات مفيدة، أو يحدث درجة مخاطر عندما يوفر أوراكل بيانات سوق جديدة.

ليس على العقد الذكي فهم نموذج الذكاء الاصطناعي كاملًا، لكنه يستطيع فرض قواعد الدفع أو الوصول أو الأذونات أو التحقق.

وهذا مفيد لأن خدمات الذكاء الاصطناعي تشمل غالبًا أطرافًا عديدة، منها المستخدمون والمطورون ومزودو البيانات ومشغلو البنية التحتية والمراجعون.

يمكن للبلوكشين المساعدة في تنسيق عمل هذه الأطراف دون الحاجة إلى شركة مركزية واحدة تتحكم في جميع المدفوعات أو القواعد.

لكن العقود الذكية تنطوي أيضًا على مخاطر، إذ قد تؤدي الأخطاء البرمجية أو التصاميم الضعيفة أو الأذونات غير المناسبة إلى خسائر دائمة.

ينبغي تدقيق أي نظام للذكاء الاصطناعي والبلوكشين يستخدم العقود الذكية ومراقبته وتصميمه بضوابط واضحة للتعامل مع الأعطال.

الذكاء الاصطناعي والبلوكشين والبيانات اللامركزية

يعتمد الذكاء الاصطناعي بدرجة كبيرة على البيانات، ويمكن للبلوكشين المساعدة في تحسين ملكية البيانات وإمكانية الوصول إليها ومقابل استخدامها والتحقق منها.

في نموذج ذكاء اصطناعي لامركزي، قد يتمكن مالكو البيانات من الاحتفاظ بقدر أكبر من التحكم في معلوماتهم مع كسب مكافآت عند استخدامها.

وقد تشجع حوافز الكريبتو المستخدمين أيضًا على المساهمة ببيانات مفيدة أو تصنيف مجموعات البيانات أو التحقق من المخرجات أو الإبلاغ عن الأخطاء.

ويمكن للتخزين اللامركزي دعم هذه العملية بجعل البيانات أسهل نقلًا وأقل اعتمادًا على خادم واحد.

توضح وثائق IPFS أن معرّفات المحتوى تُستخدم للتعامل مع البيانات المعنونة بالمحتوى، أي إن الإشارة إلى البيانات تعتمد على ماهيتها، لا على مكان تخزينها فقط.

يفيد هذا الذكاء الاصطناعي، إذ تتطلب ملفات النماذج ومجموعات البيانات وسجلات التدقيق عمليات تحقق قوية من سلامة المحتوى.

إذا تغيرت مجموعة بيانات، فقد يتغير مرجع محتواها أيضًا، ما يسهل اكتشاف العبث بها.

الذكاء الاصطناعي والبلوكشين والهوية الرقمية

تُعد الهوية الرقمية مجالًا مهمًا آخر للذكاء الاصطناعي والبلوكشين.

قد تحتاج أنظمة الذكاء الاصطناعي إلى معرفة مدى موثوقية مستخدم أو مؤسسة أو مصدر بيانات أو مزود نموذج.

يمكن لأدوات الهوية القائمة على البلوكشين مساعدة المستخدمين على إثبات ادعاءات دون كشف معلومات شخصية غير ضرورية.

يصف معيار بيانات الاعتماد القابلة للتحقق من W3C نموذجًا لعرض الادعاءات التي يقدمها المُصدِرون ويتحقق منها المُدقِّقون.

وفي الكريبتو، يمكن أن يدعم ذلك الوصول المتوافق مع متطلبات الامتثال وأنظمة السمعة وإثبات الشخصية وأذونات البيانات وإجراءات العقود الذكية القائمة على بيانات الاعتماد.

وفي مجال الذكاء الاصطناعي والبلوكشين، قد تساعد الهوية أيضًا في الحد من إساءة استخدام الروبوتات وإرسال بيانات زائفة والتلاعب بالنماذج.

ويكمن التحدي في حماية الخصوصية مع تزويد التطبيقات بإشارات الثقة الكافية للعمل بأمان.

الذكاء الاصطناعي والبلوكشين وإثبات مصدر المحتوى

يطرح المحتوى المُنشأ بالذكاء الاصطناعي مشكلة كبيرة تتعلق بالثقة، إذ يمكن إنشاء الصور ومقاطع الفيديو والصوت والنصوص أو تغييرها بسرعة كبيرة.

يمكن للبلوكشين المساعدة عبر ختم السجلات زمنيًا أو تخزين الهاشات أو ربط المحتوى الرقمي ببيانات الملكية ومصدره.

تقول Coalition for Content Provenance and Authenticity إن C2PA يوفر معيارًا تقنيًا مفتوحًا لتحديد مصدر المحتوى الرقمي والتعديلات التي طرأت عليه.

يفيد هذا النوع من معايير إثبات المصدر في الكريبتو، لأن NFT والوسائط المرمزة والمقتنيات الرقمية وعوائد المبدعين والأصول المُنشأة بالذكاء الاصطناعي تعتمد جميعها على الثقة بتاريخ المحتوى الرقمي.

لا يستطيع سجل البلوكشين وحده إثبات صحة المحتوى، لكنه قد يساعد في إثبات وقت تقديم ادعاء ما وما إذا كان الملف قد تغير.

وعند الجمع بين التوقيعات وبيانات الاعتماد والبيانات الوصفية للمصدر، يمكن للذكاء الاصطناعي والبلوكشين تسهيل التحقق من المحتوى الرقمي.

الذكاء الاصطناعي والبلوكشين وأمن الكريبتو

يُعد الأمن من أهم حالات استخدام الذكاء الاصطناعي والبلوكشين.

يواجه مستخدمو الكريبتو روابط التصيد الاحتيالي ورسائل الدعم المزيفة وموافقات المحافظ الضارة وثغرات العقود الذكية وتسميم العناوين والهندسة الاجتماعية ومخططات الاستثمار الوهمية.

يمكن للذكاء الاصطناعي المساعدة في اكتشاف هذه المخاطر عبر فحص أنماط المعاملات وسلوك المواقع ومحتوى الرسائل وسجل المحافظ.

أفادت Chainalysis في أبحاثها بشأن جرائم الكريبتو لعام 2026 أن عمليات الاحتيال المدعومة بالذكاء الاصطناعي حققت أرباحًا أكبر من عمليات الاحتيال التقليدية في 2025، ما يوضح تزايد أهمية أدوات الذكاء الاصطناعي الدفاعية في الكريبتو.

قد يساعد الذكاء الاصطناعي والبلوكشين فرق الأمن على اكتشاف الأنشطة المشبوهة مبكرًا وتحذير المستخدمين قبل موافقتهم على معاملة خطرة.

ومع ذلك، ينبغي ألا يعتمد المستخدمون على تنبيهات الذكاء الاصطناعي وحدها، لأن المهاجمين يستطيعون التكيف بسرعة.

تظل ممارسات المحافظ السليمة وأمن الأجهزة والمصادقة الثنائية وإدارة الموافقات بعناية والتحقق المستقل أمورًا أساسية.

الذكاء الاصطناعي والبلوكشين والحوسبة اللامركزية

يتطلب الذكاء الاصطناعي قدرًا كبيرًا من القدرة الحاسوبية للتدريب والضبط الدقيق والاستدلال.

تحاول شبكات الحوسبة اللامركزية استخدام حوافز البلوكشين لربط من يحتاجون إلى القدرة الحاسوبية بمن يستطيعون توفيرها.

ومن الناحية النظرية، قد يجعل ذلك البنية التحتية للذكاء الاصطناعي أكثر انفتاحًا ويقلل الاعتماد على عدد محدود من مزودي الخدمات السحابية المركزيين.

يمكن استخدام توكنات الكريبتو للدفع لمزودي الحوسبة ومكافأة النتائج الصحيحة ومعاقبة السلوك السيئ أو تنسيق حوكمة الشبكة.

لا يزال هذا النموذج في طور التطور ويواجه تحديات حقيقية.

تحتاج حوسبة الذكاء الاصطناعي إلى السرعة والموثوقية والخصوصية والأداء، بينما تكون البلوكشينات عادةً أبطأ وأعلى تكلفة من قواعد البيانات العادية.

لهذا السبب، تنفذ أنظمة كثيرة للذكاء الاصطناعي والبلوكشين العمليات الحاسوبية الثقيلة للذكاء الاصطناعي خارج السلسلة، وتستخدم البلوكشين للمدفوعات أو الإثباتات أو التحكم بالوصول أو الحوكمة أو مسارات التدقيق فقط.

توكنات الذكاء الاصطناعي والبلوكشين

توكنات الذكاء الاصطناعي والبلوكشين هي أصول مشفرة مرتبطة بشبكات أو تطبيقات أو بنى تحتية تركز على الذكاء الاصطناعي.

قد تُستخدم للدفع مقابل الوصول إلى النماذج أو مكافأة المساهمين بالبيانات أو شراء القدرة الحاسوبية أو حوكمة تغييرات البروتوكول أو إتاحة ميزات التطبيقات.

ترتبط بعض توكنات الذكاء الاصطناعي ببنية تحتية فعلية، بينما قد يكون بعضها الآخر ذا طابع مضاربي في الأساس.

ينبغي للمستخدمين دراسة استخدامات التوكن والعرض والإصدارات وحقوق الحوكمة وشفافية الفريق وسجل الأمن والاستخدام الفعلي قبل اتخاذ القرارات.

لا تجعل السردية القوية حول الذكاء الاصطناعي التوكن ذا قيمة تلقائيًا.

في الكريبتو، تكتسب سرديات كثيرة شعبية قبل نضج المنتجات الأساسية.

ينبغي أن يميز البحث الجيد بين التبني الفعلي والادعاءات التسويقية.

فوائد الذكاء الاصطناعي والبلوكشين

يمكن للذكاء الاصطناعي والبلوكشين تحقيق فوائد متعددة لمستخدمي الكريبتو ومطوريه.

• • قد يجعلان بيانات البلوكشين أسهل فهمًا عبر الملخصات وتقييم المخاطر المدعومين بالذكاء الاصطناعي.
  • قد يحسنان اكتشاف الاحتيال من خلال تحديد السلوك المشبوه للمحافظ وأنماط الاحتيال.
  • قد يدعمان أسواق ذكاء اصطناعي لامركزية يجري فيها تداول البيانات والقدرة الحاسوبية والنماذج مقابل مدفوعات بالكريبتو.
  • قد يعززان الشفافية عبر تسجيل الوصول إلى النماذج والمدفوعات والملكية ومسارات التدقيق على السلسلة.
  • قد يساعدان المبدعين على إثبات ملكيتهم للأصول الرقمية المُنشأة بالذكاء الاصطناعي أو بمساعدته وتاريخها.
  • قد يدعمان الوكلاء المستقلين الذين يتفاعلون مع تطبيقات الكريبتو وفق قواعد واضحة يحددها المستخدم.

لا تتمثل الفائدة الأكبر في أن البلوكشين تجعل الذكاء الاصطناعي مثاليًا.

بل تتمثل في أن البلوكشين قد تجعل أجزاء من اقتصاد الذكاء الاصطناعي أكثر انفتاحًا وقابلية للتدقيق وملكيةً للمستخدمين.

مخاطر الذكاء الاصطناعي والبلوكشين

ينطوي الذكاء الاصطناعي والبلوكشين أيضًا على مخاطر جسيمة.

قد تنتج نماذج الذكاء الاصطناعي مخرجات خاطئة أو نتائج متحيزة أو إجابات قديمة أو تفسيرات واثقة لكنها غير صحيحة.

قد تحتوي العقود الذكية على أخطاء أو أذونات تعرض أموال المستخدمين للخطر.

قد تنفذ وكلاء الذكاء الاصطناعي معاملات ضارة إذا مُنحت تحكمًا واسعًا جدًا بالمحافظ.

قد تكافئ أسواق البيانات بيانات منخفضة الجودة إذا صُممت الحوافز على نحو سيئ.

وقد يستخدم المحتالون الذكاء الاصطناعي لإنشاء مقاطع التزييف العميق ومجتمعات زائفة ورسائل استثمار وهمية وهجمات تصيد احتيالي مقنعة.

وقد تؤثر اللوائح أيضًا في مشاريع الذكاء الاصطناعي والبلوكشين، لا سيما عند تعاملها مع البيانات الشخصية أو اتخاذ القرارات آليًا أو تقديم المشورة المالية أو التحقق من الهوية.

توضح المفوضية الأوروبية أن قانون الذكاء الاصطناعي في الاتحاد الأوروبي دخل حيز التنفيذ في 2024، وسيُطبق بالكامل على مراحل، ما يبين أهمية حوكمة الذكاء الاصطناعي لمطوري الكريبتو.

الذكاء الاصطناعي والبلوكشين والذكاء الاصطناعي المسؤول

يعني الذكاء الاصطناعي المسؤول بناء أنظمة أكثر أمانًا وشفافية ومساءلة وأقل ضررًا.

وهذا مهم في الكريبتو لأن المستخدمين قد يربطون أدوات الذكاء الاصطناعي مباشرة بالمحافظ أو قرارات التداول أو الأصول المالية.

تقول NIST إن إطار إدارة مخاطر الذكاء الاصطناعي يساعد المؤسسات على دمج اعتبارات الجدارة بالثقة في أنظمة الذكاء الاصطناعي.

وتذكر OECD أيضًا أن مبادئها للذكاء الاصطناعي حُدثت في 2024 لدعم ذكاء اصطناعي جدير بالثقة.

ينبغي أن يشمل التصميم المسؤول للذكاء الاصطناعي والبلوكشين مخرجات قابلة للتفسير ومراجعة بشرية وحماية الخصوصية واختبارات أمنية وسجلات تدقيق وأذونات واضحة للمستخدمين.

ينبغي عدم السماح لأداة الذكاء الاصطناعي بتحويل الأموال أو الموافقة على العقود أو تغيير الاستراتيجيات دون حدود يفهمها المستخدم.

تمنح الأنظمة الأكثر أمانًا المستخدمين التحكم بدلًا من إخفاء القرارات المهمة داخل نموذج غامض.

الفرق بين الذكاء الاصطناعي والبلوكشين والذكاء الاصطناعي العادي

تعمل أنظمة الذكاء الاصطناعي العادية عادةً على خوادم مركزية وقواعد بيانات خاصة وبنى تحتية تتحكم بها الشركات.

تحاول أنظمة الذكاء الاصطناعي والبلوكشين إضافة ميزات أصيلة في الكريبتو، مثل المحافظ والتوكنات والعقود الذكية والسجلات القابلة للتحقق والحوكمة اللامركزية.

لكن هذا لا يعني أن كل أجزاء نموذج الذكاء الاصطناعي تعمل على البلوكشين.

في معظم الحالات، يعمل نموذج الذكاء الاصطناعي خارج السلسلة لأن التعلم الآلي يتطلب قدرة حاسوبية تفوق ما توفره البلوكشينات العادية.

وتُستخدم البلوكشين للتنسيق والتسوية والحوافز والهوية والوصول والتحقق.

هذا التصميم الهجين أكثر واقعية من محاولة تنفيذ كل حسابات الذكاء الاصطناعي مباشرة على السلسلة.

تستخدم أفضل أنظمة الذكاء الاصطناعي والبلوكشين كل تقنية فيما تجيده.

الفرق بين الذكاء الاصطناعي والبلوكشين والبلوكشين التقليدية

تتبع تطبيقات البلوكشين العادية قواعد مبرمجة، لكنها لا تفهم السياق من تلقاء نفسها.

فعلى سبيل المثال، يستطيع عقد ذكي فرض قاعدة إقراض، لكنه لا يستطيع قراءة معنويات السوق أو تلخيص الأخبار أو اكتشاف رسالة تصيد احتيالي تلقائيًا ما لم توفر أدوات خارجية هذه المعلومات.

يضيف الذكاء الاصطناعي والبلوكشين طبقة ذكاء قادرة على تفسير البيانات واقتراح الإجراءات أو تفعيلها.

قد يجعل ذلك تطبيقات الكريبتو أكثر قدرة على التكيف وأسهل استخدامًا.

لكنه يثير أيضًا أسئلة جديدة تتعلق بالثقة.

يجب على المستخدمين معرفة مصدر بيانات الذكاء الاصطناعي، وكيفية تدريب النموذج، وما إذا كان بالإمكان التحقق من المخرجات، والجهة المسؤولة إذا تسبب النموذج بضرر.

كيفية تقييم مشروع للذكاء الاصطناعي والبلوكشين

ينبغي للمستخدمين تقييم مشاريع الذكاء الاصطناعي والبلوكشين بعناية قبل استخدام منتج أو شراء توكن مرتبط به.

ينبغي للمشروع الحقيقي أن يوضح المشكلة التي يحلها وسبب الحاجة إلى البلوكشين.

كما ينبغي أن يبين ما إذا كان الذكاء الاصطناعي جزءًا فعليًا من المنتج أم مجرد تسمية تسويقية.

وينبغي أن يشرح كيفية حماية بيانات المستخدمين والتحقق من مخرجات النماذج وتأمين العقود الذكية وآلية عمل حوافز التوكنات.

كما ينبغي أن ينشر وثائق واضحة وعمليات تدقيق وإفصاحات عن المخاطر وبيانات الاستخدام متى أمكن.

تشمل المؤشرات التحذيرية ادعاءات الأرباح المضمونة والفرق غير المعلنة والاستخدامات غير الواضحة للتوكن والشراكات الوهمية والضغط لإيداع الأموال بسرعة وروبوتات الذكاء الاصطناعي التي تطلب الوصول إلى المحفظة دون أذونات شفافة.

في الكريبتو، ينبغي التعامل بحذر إضافي مع أي مشروع يجمع بين الضجة حول الذكاء الاصطناعي والاستعجال المالي.

مستقبل الذكاء الاصطناعي والبلوكشين

من المرجح أن يركز مستقبل الذكاء الاصطناعي والبلوكشين على البنية التحتية العملية بدلًا من الضجة الإعلامية.

قد تشمل المجالات المفيدة حماية المحافظ المدعومة بالذكاء الاصطناعي، ومراقبة العقود الذكية، وأسواق الحوسبة اللامركزية، وأسواق البيانات القابلة للتحقق، وخدمات الذكاء الاصطناعي المرمزة، والتطبيقات المراعية للهوية، والوكلاء المستقلين ذوي الضوابط الصارمة.

قد تستخدم مزيد من تطبيقات الكريبتو مساعدين يعملون بالذكاء الاصطناعي لشرح المعاملات قبل توقيعها.

وقد تستخدم أدوات أمنية أكثر الذكاء الاصطناعي لاكتشاف العقود الضارة وأنماط المحافظ المشبوهة.

وقد تجمع منصات أكثر للمبدعين بين الوسائط المُنشأة بالذكاء الاصطناعي وسجلات المصدر وحقوق الملكية والتراخيص المرمزة.

وقد تستخدم مؤسسات أكثر تحليلات الذكاء الاصطناعي والبلوكشين معًا لأغراض الامتثال والمراقبة وإدارة المخاطر.

ستكون أقوى المشاريع على المدى الطويل هي التي تجعل الكريبتو أكثر أمانًا وفائدة وأسهل تحققًا.

الأسئلة الشائعة

ما المقصود بالذكاء الاصطناعي والبلوكشين؟

يعني الذكاء الاصطناعي والبلوكشين الجمع بين تقنية البلوكشين والذكاء الاصطناعي لإنشاء أنظمة كريبتو تحلل البيانات وتؤتمت القرارات وتتحقق من السجلات وتنسق القيمة عبر العقود الذكية أو التوكنات.

هل الذكاء الاصطناعي والبلوكشين هو نفسه كريبتو الذكاء الاصطناعي؟

المصطلحان مرتبطان ارتباطًا وثيقًا، لكن كريبتو الذكاء الاصطناعي يشير غالبًا إلى التوكنات أو المشاريع، بينما يشير الذكاء الاصطناعي والبلوكشين إلى فئة التقنية الأوسع.

هل يمكن تشغيل الذكاء الاصطناعي مباشرة على البلوكشين؟

لا يعمل معظم الذكاء الاصطناعي مباشرة على السلسلة، لأن عملياته الحسابية تكون عادةً كثيفة ومكلفة للغاية على البلوكشينات.

تعمل معظم الأنظمة بالذكاء الاصطناعي خارج السلسلة، وتستخدم البلوكشين للمدفوعات والأذونات والإثباتات والحوكمة أو السجلات.

لماذا تفيد البلوكشين الذكاء الاصطناعي؟

تفيد البلوكشين الذكاء الاصطناعي لأنها توفر سجلات شفافة وملكية رقمية وحوافز بالتوكنات وإمكانية وصول قابلة للتحقق وتسوية آلية.

لماذا يفيد الذكاء الاصطناعي البلوكشين؟

يفيد الذكاء الاصطناعي البلوكشين لأنه يستطيع تحليل كميات كبيرة من البيانات على السلسلة واكتشاف الاحتيال وشرح المعاملات ومراقبة المخاطر وتحسين تجربة المستخدم.

هل تنطوي توكنات الذكاء الاصطناعي والبلوكشين على مخاطر؟

نعم، قد تنطوي هذه التوكنات على مخاطر لأن كثيرًا منها مضاربي وقد يعتمد على تقنيات في مراحلها المبكرة وسرديات السوق وإصدارات التوكنات وطلب غير مؤكد.

هل يمكن للذكاء الاصطناعي والبلوكشين منع عمليات الاحتيال في الكريبتو؟

يمكن للذكاء الاصطناعي والبلوكشين المساعدة في اكتشاف الاحتيال وتحذير المستخدمين، لكنهما لا يستطيعان منع كل الهجمات.

ولا يزال على المستخدمين اتباع ممارسات أمنية قوية والتحقق من المعاملات قبل توقيعها.

ما وكيل الكريبتو المدعوم بالذكاء الاصطناعي؟

وكيل الكريبتو المدعوم بالذكاء الاصطناعي هو نظام يساعد في مهام مثل البحث والمراقبة وإجراءات المحافظ أو التفاعل مع التطبيقات اللامركزية.

ينبغي فرض حدود صارمة يحددها المستخدم على أي وكيل لديه إمكانية الوصول إلى محفظة.

هل يناسب الذكاء الاصطناعي والبلوكشين المبتدئين؟

قد يساعد المبتدئين عبر شرح المعاملات المعقدة وبيانات السوق بلغة بسيطة.

ومع ذلك، ينبغي للمبتدئين تجنب الأدوات التي تطلب أذونات واسعة للمحفظة أو تعد بأرباح مضمونة.

الخلاصة

يمثل الذكاء الاصطناعي والبلوكشين نقطة التقاء الذكاء الاصطناعي والبنية التحتية للكريبتو.

فهو يجمع قدرة الذكاء الاصطناعي على التحليل والتنبؤ والأتمتة بقدرة البلوكشين على التحقق والتسوية والتسجيل وتنسيق القيمة.

وفي العملات المشفرة، قد يدعم هذا الجمع أدوات تداول أذكى ومحافظ أكثر أمانًا واكتشافًا أفضل للاحتيال وأسواقًا لامركزية للذكاء الاصطناعي ومحتوى موثقًا وتحليلات أنفع للبيانات على السلسلة.

الفرص كبيرة، لكن المخاطر حقيقية أيضًا، لأن الذكاء الاصطناعي قد يخطئ ومعاملات البلوكشين قد لا يمكن التراجع عنها.

ستكون أنظمة الذكاء الاصطناعي والبلوكشين الأعلى قيمة هي التي تعزز الشفافية وتحمي المستخدمين وتحترم الخصوصية وتجعل الكريبتو أسهل فهمًا دون مطالبة المستخدمين بالثقة العمياء بنموذج غامض.