العقبة الجديدة في تطوير الذكاء الاصطناعي: إمدادات البيانات وجودتها

مع التوسع السريع في حجم نماذج الذكاء الاصطناعي وقدرات الحوسبة، تبرز مشكلة رئيسية تم تجاهلها تدريجياً - إمدادات البيانات. التحدي الكبير التالي الذي يواجه صناعة الذكاء الاصطناعي لم يعد هو هيكل النموذج أو قوة حساب الشرائح، بل كيف يمكن تحويل البيانات البشرية الموزعة إلى موارد قابلة للتحقق، وهيكلية، وصديقة للذكاء الاصطناعي. هذه الرؤية لا تكشف فقط عن التناقض الهيكلي في تطور الذكاء الاصطناعي، بل ترسم أيضاً صورة جديدة لعصر "تمويل البيانات"، حيث ستصبح البيانات عنصراً أساسياً يمكن قياسه، وتداوله، وزيادة قيمته.

من منافسة قوة الحوسبة إلى نقص البيانات: التناقضات الهيكلية في صناعة الذكاء الاصطناعي

لقد كان تطور الذكاء الاصطناعي مدفوعًا على مدى فترة طويلة بعنصري "النموذج - القدرة الحاسوبية". منذ ثورة التعلم العميق، ارتفع حجم معلمات النموذج من مستوى الملايين إلى مستوى التريليونات، وارتفعت الحاجة إلى القدرة الحاسوبية بشكل أسي. وفقًا للإحصائيات، فإن تكلفة تدريب نموذج لغوي كبير متقدم قد تجاوزت 100 مليون دولار، حيث يتم تخصيص 90% منها لاستئجار مجموعات GPU. ومع ذلك، بينما يركز القطاع على "نماذج أكبر" و"شرائح أسرع"، فإن أزمة جانب العرض من البيانات تتسلل بهدوء.

لقد وصلت "البيانات العضوية" التي ينتجها البشر إلى سقف النمو. على سبيل المثال، يبلغ إجمالي كمية النصوص عالية الجودة المتاحة على الإنترنت حوالي 10^12 كلمة، بينما يتطلب تدريب نموذج يحتوي على مائة مليار معلمة حوالي 10^13 كلمة من البيانات. وهذا يعني أن مجموعة البيانات الحالية يمكن أن تدعم فقط تدريب عشرة نماذج بنفس الحجم. ما هو أكثر خطورة هو أن البيانات المكررة والمحتوى منخفض الجودة تشكل أكثر من 60%، مما يضغط أكثر على إمدادات البيانات الفعالة. عندما يبدأ النموذج في "ابتلاع" البيانات التي ينتجها بنفسه، فإن تدهور أداء النموذج الناتج عن "تلوث البيانات" أصبح مصدر قلق في الصناعة.

تعود جذور هذه التناقضات إلى أن صناعة الذكاء الاصطناعي طالما اعتبرت البيانات "موارد مجانية"، بدلاً من كونها "أصول استراتيجية" تحتاج إلى رعاية دقيقة. لقد شكلت النماذج وقوة الحوسبة نظامًا تجاريًا ناضجًا، لكن إنتاج البيانات وتنظيفها والتحقق منها وتداولها لا يزال في "حالة بدائية". ستكون السنوات العشر القادمة في مجال الذكاء الاصطناعي "عقد البنية التحتية للبيانات"، حيث تعتبر البيانات على الشبكة المشفرة مفتاح حل هذه الأزمة.

البيانات على السلسلة: قاعدة بيانات "سلوك الإنسان" التي تحتاجها الذكاء الاصطناعي بشدة

في سياق نقص البيانات، تُظهر البيانات على السلسلة في الشبكات المشفرة قيمة فريدة. مقارنةً ببيانات الإنترنت التقليدية، تتمتع البيانات على السلسلة بموثوقية "محاذاة الحوافز" بشكل طبيعي - كل معاملة، كل تفاعل عقد، وسلوك كل عنوان محفظة مرتبط مباشرة برأس المال الحقيقي، وغير قابل للتغيير. تُعتبر هذه البيانات "أكثر بيانات سلوك محاذاة الحوافز تركيزاً على الإنترنت"، وتظهر في ثلاثة أبعاد:

1. "إشارات النية" في العالم الحقيقي: تسجل البيانات على السلسلة قرارات التصويت التي تتم بأموال حقيقية، وتعكس مباشرة تقييم المستخدم لقيمة المشروع، وتفضيل المخاطر، واستراتيجيات تخصيص الأموال. هذه البيانات المدعومة برأس المال لها قيمة عالية في تدريب قدرة اتخاذ القرار للذكاء الاصطناعي.

2. سلسلة "السلوك القابلة للتتبع": تجعل شفافية البلوكشين سلوك المستخدمين قابلاً للتتبع بشكل كامل. تشكل المعاملات التاريخية، وبروتوكولات التفاعل، وتغيرات الأصول لعناوين المحفظة سلسلة "سلوك" متماسكة. تعتبر هذه البيانات السلوكية المنظمة من أندر "عينات الاستدلال البشري" لنماذج الذكاء الاصطناعي الحالية.

3. الوصول "غير المصرح به" في البيئة المفتوحة: على عكس البيانات المغلقة للشركات التقليدية، فإن البيانات الموجودة على السلسلة مفتوحة ولا تحتاج إلى إذن. يمكن لأي مطور الوصول إلى البيانات الأصلية من خلال متصفح البلوكشين أو واجهة برمجة التطبيقات للبيانات، مما يوفر مصدر بيانات "غير محجوب" لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي.

ومع ذلك، فإن انفتاح البيانات على السلسلة قد جلب أيضًا تحديات: هذه البيانات موجودة في شكل "سجل الأحداث"، وهي "إشارات خام" غير منظمة، تحتاج إلى التنظيف والتوحيد والربط لتكون قابلة للاستخدام من قبل نماذج الذكاء الاصطناعي. حاليًا، فإن "معدل تحويل البيانات على السلسلة إلى هيكلية" أقل من 5%، مما يعني أن العديد من الإشارات ذات القيمة العالية مدفونة في مليارات من الأحداث المجزأة.

الشبكة الفائقة للبيانات: "نظام التشغيل الذكي" للبيانات على السلسلة

لحل مشكلة تجزئة البيانات على السلسلة، اقترح القطاع مفهوم شبكة البيانات الفائقة - "نظام التشغيل الذكي على السلسلة" المصمم خصيصًا للذكاء الاصطناعي. الهدف الأساسي هو تحويل الإشارات المتناثرة على السلسلة إلى بيانات صديقة للذكاء الاصطناعي هيكلية وقابلة للتحقق وقابلة للتجميع في الوقت الفعلي. يتضمن هذا النظام عدة مكونات رئيسية:

1. معايير البيانات المفتوحة: توحيد تعريف البيانات على السلسلة ووصفها، مما يمكّن نماذج الذكاء الاصطناعي من "فهم" المنطق التجاري وراء البيانات مباشرة، وتقليل تكاليف الاحتكاك في تطوير الذكاء الاصطناعي.

2. آلية التحقق من البيانات: من خلال شبكة المدققين في البلوكشين لضمان صحة البيانات، وحل مشكلة الثقة في التحقق المركزي التقليدي للبيانات.

3. طبقة توفر البيانات ذات معدل نقل عالي: من خلال تحسين خوارزميات ضغط البيانات وبروتوكولات النقل، يتم تحقيق معالجة فورية لعشرات الآلاف من الأحداث على السلسلة في الثانية، لتلبية احتياجات تطبيقات الذكاء الاصطناعي من حيث انخفاض الكمون وارتفاع معدل النقل.

عصر المالية البيانات: عندما تصبح البيانات "رأسمال" قابل للتداول

الهدف النهائي للشبكة البيانات الفائقة هو دفع صناعة الذكاء الاصطناعي إلى عصر مالية البيانات - حيث لم تعد البيانات "مواد تدريب" سلبية، بل أصبحت "رأسمال" نشط يمكن تسعيره، وتداوله، وزيادة قيمته. تعتمد تحقيق هذه الرؤية على تحويل البيانات إلى أربع خصائص أساسية:

1. الهيكلة: من "الإشارة الأصلية" إلى "الأصول القابلة للاستخدام"
2. قابل للتجميع: حرية التجميع على طريقة "ليغو" للبيانات
3. قابل للتحقق: "الاعتماد على المعلومات" للبيانات
4. قابل للتحقيق: "تحقيق قيمة" البيانات

في هذا العصر الجديد، يمكن لمقدمي البيانات تحويل البيانات الهيكلية إلى قيمة مباشرة، ويمكن للمطورين دمج مصادر بيانات مختلفة لإنشاء تطبيقات مبتكرة، ويمكن للمستخدمين الحصول على عائدات من خلال مشاركة بيانات مجهولة الهوية على السلسلة. ستتحدد قيمة البيانات من خلال العرض والطلب في السوق، مما يشكل نظامًا بيئيًا جديدًا يسمى "رأس المال البيانات".

الخاتمة: ثورة البيانات، العقد القادم للذكاء الاصطناعي

تطور الذكاء الاصطناعي هو في جوهره تطور بنية البيانات الأساسية. من "الحدود" في البيانات التي ينتجها البشر إلى "اكتشاف القيمة" في البيانات على السلسلة، ومن "الفوضى" في الإشارات المجزأة إلى "النظام" في البيانات المهيكلة، ومن "الموارد المجانية" إلى "الأصول الرأسمالية" في تمويل البيانات، تعمل الشبكة الفائقة للبيانات على إعادة تشكيل المنطق الأساسي لصناعة الذكاء الاصطناعي.

في هذا العصر الجديد، ستصبح البيانات جسرًا يربط بين الذكاء الاصطناعي والعالم الحقيقي - حيث يشعر وكلاء التداول بالعواطف السوقية من خلال البيانات على السلسلة، وتقوم التطبيقات الذاتية بتحسين الخدمات من خلال بيانات سلوك المستخدم، بينما يحصل المستخدمون العاديون على عوائد مستمرة من خلال مشاركة البيانات. كما أن شبكة الطاقة أدت إلى الثورة الصناعية، فإن شبكة الحوسبة أدت إلى ثورة الإنترنت، فإن الشبكة الضخمة للبيانات تثير "ثورة البيانات" في الذكاء الاصطناعي.

تتطلب تطبيقات الذكاء الاصطناعي الأصلية من الجيل القادم ليس فقط نماذج قوية، ولكن أيضًا دعم بيانات موثوق وقابل للبرمجة وعالي الإشارة. عندما يتم أخيرًا منح البيانات القيمة التي تستحقها، يمكن للذكاء الاصطناعي أن يطلق حقًا قوة تغيير العالم.