ما وراء الضجيج: المدير التقني يدعي أن الذكاء الاصطناعي يمكنه تعزيز الإبداع البشري، وليس استبداله

تخفيض الحواجز الإبداعية بفضل الذكاء الاصطناعي

مدفوعة بالمخاوف من أن الذكاء الاصطناعي سيخنق الإبداع في النهاية، فإن تنبؤات القيامة ليست جديدة، كما أشار فيليب فاسيباور، مدير التكنولوجيا التنفيذي في Crunchdao. لكن فاسيباور يجادل بأن بعض الحلول التكنولوجية الأكثر نجاحًا قد واجهت مقاومة مماثلة قبل أن تثبت في النهاية أنها أدوات تعزز الإبداع البشري.

في طروحته للذكاء الاصطناعي التوليدي، قال فاسيباور لـ Bitcoin.com News إن التكنولوجيا ليست خنقًا للابتكار البشري، بل هي “أداة أقوى تخفض الحواجز للإبداع.” وأشار إلى كيف يمكن لأي شخص استخدام الذكاء الاصطناعي لإنتاج مقاطع فيديو عالية الجودة مع مطالبات مصممة بشكل جيد لدعم هذا الادعاء.

وعلاوةً على ذلك، بدلاً من تقليل الإبداع البشري كما يشير بعض النقاد. هذا، يجادل، يظهر أن “الذكاء الاصطناعي التوليدي يعزز العملية الإبداعية، ولا يحل محلها.”

فيما يتعلق بالثقة المنخفضة في الذكاء الاصطناعي، حدد مدير Crunchdao مخاوف الخصوصية والمخاوف من فقدان الوظائف كواحدة من العوامل الرئيسية المساهمة. على الرغم من أنها ليست “علاج شامل”، فإن المدير التنفيذي جادل بأن اللامركزية قد تكون الخطوة التي توفق بين الذكاء الاصطناعي والقيم مثل العدالة والاستقلالية، مما يمكنها من بناء الثقة.

في إجابة مكتوبة أخرى تمت مشاركتها مع Bitcoin.com News، تناول فاسيباور مخاطر الذكاء الاصطناعي وكيف يمكن للمهندسين الحاليين أن يساعدوا في تقليل هذه المخاطر. كما قدم رؤيته حول الخطوات التنظيمية المتخذة حتى الآن. فيما يلي إجابات فاسيباور على الأسئلة المرسلة.

أخبار Bitcoin.com (BCN): وفقًا لـ تقرير KPMG، ثلاثة من كل خمسة أشخاص يترددون في الثقة بالذكاء الاصطناعي، حيث أبلغ 67٪ من الناس عن قبول منخفض إلى متوسط للتكنولوجيا. هل تعتقد أن ظهور التقنيات اللامركزية والابتكارات المرتبطة بها يمكن أن يساعد في تعزيز ثقة المستخدمين في الذكاء الاصطناعي؟ في رأيك، لماذا هناك مشكلة عميقة في الثقة في المقام الأول؟

فيليب فاسيباور (PW): يتم دفع القبول المنخفض للذكاء الاصطناعي بعوامل مثل سوء الفهم والخوف من الخصوصية وعدم الدقة والتطور السريع والمخاوف من فقدان الوظائف. يمكن أن تساعد اللامركزية بتحسين الخصوصية من خلال البيانات التي يتحكم بها المستخدمون، وزيادة الشفافية من خلال الأنظمة القابلة للمواءمة، وتقليل السيطرة المركزية. على الرغم من أنها ليست علاج شامل، إلا أنها خطوة نحو محاذاة الذكاء الاصطناعي مع القيم مثل العدالة والاستقلالية، التي يمكنها إعادة بناء الثقة.

BCN: هل هناك أي اتجاهات أو ابتكارات متعلقة بالذكاء الاصطناعي تعتقد أنها مهملة أو لم تُقدر بالقدر الكافي؟ كيف تعتقد أن هذه الاتجاهات أو الابتكارات يمكن أن تُستغل لدفع النمو أو التحسين في مجال تحليل البيانات؟

PW: من المتوقع أن تصبح وكلاء الذكاء الاصطناعي اتجاهًا رئيسيًا، خاصة في الأنظمة البيئية للبلوكتشين. هذه الأنظمة مصممة خصيصًا للروبوتات – البيانات متاحة، والأنظمة قابلة للتركيب، والتفاعلات سلسة. ومع انتقال القطاع المالي إلى البلوكتشين، سيزداد إمكانات وكلاء الذكاء الاصطناعي لاستغلال هذه البيانات، مما يدفع بأتمتة أكثر ذكاء، والتحسين، والابتكار في التحليل واتخاذ القرار.

BCN: هل يمكنك أن تناقش بإيجاز أي تحديات أو عقبات واجهتها عند محاولة الانتقال من الأنظمة التقليدية إلى الأطر اللامركزية، وكيف تغلبت على هذه التحديات؟

PW: تطوير تأثير الشبكة من خلال الرموز: تعتمد التطبيقات التقليدية على بناء منتج رائع والعثور على تبني. في Web3، تعتبر الرموز مهمة لدفع تأثير الشبكة. من الضروري تصميمها بشكل مدروس لمكافأة المتبنين الأوائل ومحاذاة الحوافز بين المشاركين للنمو والتعاون.

تحديد مستويات اللامركزية: البروتوكول اللامركزي بالكامل هو الهدف النهائي، لكن الذهاب بشكل كامل إلى اللامركزية في وقت مبكر جدًا يمكن أن يبطئ تطوير المنتج واتخاذ القرار. العثور على التوازن الصحيح للتكراقة الأولية للبروتوكول أمر صعب لكنه ضروري لتحقيق النجاح الطويل الأمد.

الامتثال التنظيمي: يعني العمل في مجال ناشئ التنقل عبر تنظيمات غير واضحة، مما يتطلب وقتًا وجهدًا كبيرين. بناء منتجات متوافقة مع الاحتفاظ بالمرونة يمثل تحديًا مستمرًا.

BCN: في السنوات القليلة الماضية، ظهرت عدة منصات للذكاء الاصطناعي حيث يمكن لمستخدمي الإنترنت تطبيق مطالبات بلغة بسيطة لتحقيق نتائج. يعتقد الكثيرون أن ظهور مثل هذه الحلول يقلل الابتكار والفطرة المرتبطة بالإنسانية. ما هو رد فعلك على هذا التأكيد؟ هل تؤمن بتحقيق توازن بين الابتكار البشري وإمكانيات الذكاء الاصطناعي، أم تعتقد أن الإنسانية في طريق لا يمكن عكسه نحو هيمنة الذكاء الاصطناعي؟

PW: هذه المخاوف تظهر مع كل تقنية جديدة – الكتب، الكمبيوترات، الإنترنت – سمها ما شئت. ومع ذلك، كل واحدة منها زادت في النهاية من الابتكار البشري. الذكاء الاصطناعي التوليدي ليس مختلفًا في رأيي.

إنه ببساطة أداة أقوى تخفض الحواجز للإبداع. على سبيل المثال، يمكنك الآن إنتاج فيديوهات عالية الجودة باستخدام مطالبات مصممة بعناية كانت تتطلب سابقًا ميزانية كبيرة وجهودًا كبيرة.

الإبداع البشري لا يُفقد؛ إنه يتحول. بدلاً من التركيز على المهام التشغيلية، ننتقل نحو التفكير، والاتجاه، والتخطيط. الذكاء الاصطناعي التوليدي يعزز عملية الإبداع وليس يحل محلها.

BCN: كيف توازن بين الفوائد المحتملة للأتمتة المدفوعة بالذكاء الاصطناعي وبين الحاجة لحماية الوظائف وضمان أن تكون نظم الذكاء الاصطناعي شفافة وقابلة للمساءلة؟

PW: تعتمد نظم الذكاء الاصطناعي بشكل كبير على المدخلات البشرية، ومن المنطقي أن تكافئ مثل هذه النظم مبدعي البيانات التي يتعلمون منها. في كرانشداو، نحن نبني نظامًا يجسد هذا المبدأ. كلما نضج وأصبح أكثر استقلالية، نضمن أن حقوق الملكية الفكرية تبقى مع المبدعين. كلما استخدمت نماذجهم، يكسبون إتاوات، مما يخلق إمكانية للدخل السلبي.

بالإضافة إلى ذلك، نخطط لاستخدام الإيرادات المتولدة من النظام لشراء وحرق الرموز، مما يوفر مزيدًا من الارتفاع للمشاركين في الشبكة. لا يحاذي هذا النهج الحوافز فقط، لكنه يضمن الشفافية والمساءلة. أتوقع أن تظهر نماذج مماثلة في الأنظمة اللامركزية الأخرى.

BCN: لقد انضممت مؤخرًا إلى Crunchdao كمدير تنفيذي تقني للشركة، وأحضرت أكثر من 20 عامًا من الخبرة في قيادة الهندسة وتطوير المنتجات. كمدير تنفيذي تقني، ما هي المبادرات أو المشاريع المتعلقة بالذكاء الاصطناعي التي تثيرك لاستكشافها أو تطويرها في المستقبل القريب؟ وأيضًا، هل يمكنك تسليط الضوء على مستقبل الحوسبة اللامركزية في خريطة طريق Crunchdao وكيف تتكامل مع الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي؟

PW: أنا متحمس بشكل خاص لنظم التنبؤ الفوري التي سنقوم بتطويرها العام المقبل. تعالج هذه الأنظمة سلاسل البيانات الفورية لتوليد التنبؤات، بدءًا بتوقع أسعار السوق المتوسطة. سيكون حالة الاستخدام التالية مرجحًا أن تركز على تحسين الأنظمة السلسة، وإنشاء قيمة فورية وقابلة للتنفيذ للنظم البيئية اللامركزية.

ما يثيرني أكثر هو كيفية تطور هذه الأنظمة. يمكن ضبطها باستمرار، مع إضافة نماذج جديدة وتجميد المخرجات عبر أساليب قابلة للتكوين. يساهم العديد من الفعاليات في تحسين التنبؤات، مما يضمن أن الأفكار الأفضل تصل إلى القمة. هذا يخلق نظامًا شفافًا ومفتوحًا يمكن للجميع المشاركة فيه، ويتم مكافأة من يساهم في إنشاء القيمة باستمرار.

أما بالنسبة للحوسبة اللامركزية، فهي مركزية في خريطة طريق CrunchDAO. تتماشى مع رؤيتنا لنظام نمذجة تنبُّؤية ديمقراطية وقابلة للتوسع، مما يتيح قدرات الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي الفورية مع ضمان الكفاءة والعدالة والشمولية في كيفية توليد التنبؤات والرؤى.

BCN: تدعي Crunchdao أن لديها أكثر من 6,000 عالِم بيانات و600 فرد بمستوى دكتوراه يطورون رؤى توليد ألفا من خلال شبكة الذكاء الجماعي الخاصة بها. لماذا عدد كبير جدًا من الخبراء، ماذا يفعلون بالضبط، وكيف يدير النظام الأساسي العمليات داخل شبكته؟

PW: حاليًا، يتنافس علماء البيانات والدكتوراه لدينا في تحديات عالية المستوى حول مواضيع مثل التنبؤ بأسعار السوق المتوسطة، وتحليل السببية، والتنبؤ بالسرطان، وإدارة المحفظة، من بين أمور أخرى. تتوجه إلينا الشركات والمؤسسات لاختبار وتحدي منهجياتها الداخلية، مما يؤدي غالبًا إلى تطوير أساليب جديدة وأكثر فعالية. يتم تنظيم هذه التحديات كبطولات ونهجنا اللامركزي تفوق مرارًا وتكرارًا على النماذج التقليدية والداخلية.

لكن هذا مجرد البداية. نحن نبني شبكة لامركزية حيث يمكن للمشاركين المساهمة بنماذج وتنبؤات، مما يطور المنصة إلى نظام نمذجة تنبُّؤية قائم على البروتوكول وابتكاري. يعزز هذا النهج التعاون، ويحفز الإبداع، ويضمن التحسين المستمر، مما يخلق نظامًا ديناميكيًا وفعالًا أكثر بكثير من البدائل المركزية.

BCN: كما هو الحال مع كل ابتكار، الذكاء الاصطناعي مليء بالمخاطر خاصة في مراحل تطوره الأولى الحالية. تقع مخاطر معالجة البيانات والنتائج التطويرية في يد مهندسي البرمجيات ومحللي البيانات. كم تثق في الجيل الحالي من مهندسي الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي لتقديم حلول بأقل قدر من المخاطر على الإنسانية؟

PW: لا يوجد خطر متأصل في

التعلم الآلي ذاته، خاصة في حالات مثل حالتنا، حيث يتعلق الأمر بالعثور على التنبؤات من خلال تحليل البيانات. عندما يستخدم الأفراد أو الفرق الصغيرة الذكاء الاصطناعي، لا أقلق كثيرًا. إنه مجرد أداة أخرى لتعزيز الإبداع أو تحسين العمليات. هذا لا يعني أنه لن يتم استخدامه للنتائج الخاطئة هنا، لكنه ليس خطرًا على الإنسانية.

المخاطر الحقيقية تنشأ عندما يتم استخدام الذكاء الاصطناعي من قبل الدول أو الكيانات الكبيرة. هؤلاء اللاعبون لديهم الموارد لاستخدام الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع، وربما للمراقبة، التلاعب، أو نظم الأسلحة الذاتية. المشكلة ليست في التكنولوجيا ولكن في النية وراء استخدامها.

BCN: ما الدور الذي تعتقد أن الذكاء الاصطناعي يجب أن يلعبه في إعلام قرارات تطوير المنتجات، وكيف قمت بدمج الرؤى المدفوعة بالذكاء الاصطناعي في أدوارك السابقة؟

PW: الذكاء الاصطناعي يشكل بالفعل لتطوير المنتجات من خلال أدوات التحليل التي تساعد الفرق على استنباط الرؤى. على سبيل المثال، في Dune، قمنا ببناء نظم ذكاء اصطناعي تساعد في إنشاء أو إصلاح استعلامات SQL وتوليد التصورات، مما يجعله يسير عملية اتخاذ القرار.

في CrunchDAO، نقوم بأخذ ذلك إلى أبعد من ذلك من خلال تصور شبكة من النماذج المصممة لتصدي لمشاكل مختلفة. يتم مكافأة هذه النماذج وتعزيزها بناءً على فائدتها وتأثيرها، مما يسمح للنظام البيئي بتحسين نفسه بمرور الوقت.

يتماشى هذا مع المستقبل الذي أتصوره – وكلاء الذكاء الاصطناعي الذين يراقبون البيانات باستمرار، ويتعلمون الأنماط، وينتجون أفكارًا أو اقتراحات بشكل استباقي، مما يدفع الكفاءة والابتكار في عملية اتخاذ القرار.

BCN: الخطر المحتمل المرتبط بآلات الذكاء الاصطناعي شكل وسنن القوانين الحالية في هذا القطاع. حكومات ومؤسسات قد كررت الإشارة إلى إمكانية حصول خلل في الذكاء الاصطناعي أو نتائج غير متوقعة إذا لم يُدار بشكل صحيح. في رأيك، هل هذه المخاوف مبررة؟

PW: من المبكر جدًا القول عن مدى تبرير هذه المخاوف. الذكاء الاصطناعي لا يزال في مراحله الأولى، وعلى الرغم من أنه سيكون هناك حتمًا استخدام خاطئ أو نتائج غير متوقعة، لا أرى مشاكل كبيرة عندما يستخدم المدنيون التكنولوجيا. نعم، سيكون هناك حالات استخدام خاطئة – مثل المعلومات المضللة أو الاحتيال — ولكن التكنولوجيا ذاتها تقدم في الغالب أدوات للموازنة بين هذه المخاطر، مثل نظم الكشف المدفوعة بالذكاء الاصطناعي للمعلومات الخاطئة أو الاحتيال.

ما يثير قلقي أكثر هو عندما يتم تسليح الذكاء الاصطناعي أو يتحكم فيه على مستوى الدولة أو من قبل كيانات كبيرة. المخاطر هنا مثل الأسلحة الذاتية، المراقبة، أو التلاعب على نطاق واسع أكبر بكثير. إذا تم التحكم في هذه التكنولوجيا فقط من قبل كيانات كبيرة أو دول، فسيكون من المقلق بشكل خاص، لأنه قد يركز السلطة ويخلق اختلالات كبيرة.

BCN: هل تعتقد أن الخطوات التنظيمية المتخذة حتى الآن مصممة بشكل صحيح، أم هناك مجالات تعتقد أنه يجب تعديلها لتحقيق توازن داخل النظام البيئي دون خنق الابتكار؟

PW: هناك قوانين مقترحة، لكن ليست كثيرة نشطة بعد. بشكل عام، الحصول على وضوح تنظيمي هو خطوة إيجابية، حيث يقدم ارشادات للمطورين والشركات. ومع ذلك، هناك خطر حقيقي في خنق الابتكار إذا أصبحت القوانين مقيدة للغاية أو غير قادرة على التكيف مع التطور السريع لتقنية الذكاء الاصطناعي. هذا يبدو صحيحًا هنا حيث نحن في بداية طفرة الذكاء الاصطناعي ومن غير الواضح ما سيحدث في السنوات القادمة، سواء من جانب الابتكار أو التنظيم.

من وجهة نظري، يكمن التوازن في صياغة قوانين تتناول القضايا الحرجة – مثل التحيز، الخصوصية، والمساءلة – دون خلق حواجز غير ضرورية للشركات الناشئة والمبتكرين. الاستفادة من خبراء الصناعة وصياغة السياسات بشكل متجدد يمكن أن يساعد، وهذا يبدو أنه يحدث حاليًا.

BCN: كيف ترى تطور تقنيات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في 2-5 السنوات القادمة؟ هل لديك أي رؤى إضافية حول نظم الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي والإمكانات التي تقدمها في النظام البيئي المتطور للس حلول لامركزية؟

PW: لست خبيرًا في تطوير وتدريب LLM، ولكنني أشتبه في أننا قد نشهد فترة من الثبات في التقدم هناك، حيث تصبح النماذج الأكبر وأكثر تكلفة بشكل كبير للحساب، ويصبح الحصول على بيانات جديدة للتدريب أكثر تكلفة. على سبيل المثال، لا تبدو اقتصاديات الوحدة لـ OpenAI مستدامة حاليًا عند احتساب هذه التحديات.

مع ذلك، فإن النماذج الحالية والقادمة بالفعل قوية بشكل لا يصدق، ولهذا السبب نرى تكامل واسع النطاق. مع نضوج التكنولوجيا وتعميق الفهم، أتوقع فترة من الابتكار حيث ستزدهر الأساليب والتطبيقات الجديدة. بشكل خاص، أنا متحمس لأنظمة أكثر للتحرك على البلوكتشين. إمكانات وكلاء الذكاء الاصطناعي لاستغلال بيانات البلوكتشين – المتاحة، والقابلة للتكوين، والتفاعل بسهولة – ضخمة، مما يدفع بأتمتة أكثر ذكاء، والتحسين، والابتكار في التحليل واتخاذ القرار.

CrunchDAO في موضع فريد لتقدم في هذه المساحة، إنشاء البنية التحتية لدعم وتشكيل هذه الاتجاهات الناشئة، وضمان أن تكون الحلول اللامركزية لاعبًا محوريًا في هذه المرحلة القادمة من تطور الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي.