في عالم DAO (منظمة مستقلة لامركزية)، يتم تطبيق الذكاء الاصطناعي بشكل متزايد لتحليل البيانات، وتقييم الأعضاء، وتحسين استراتيجيات الخزانة أو توقع اتجاهات الإدارة. ومع ذلك، لا يزال الذكاء الاصطناعي الحالي يعاني من "نقطة عمياء" كبيرة: إنه صندوق أسود. من الصعب التحقق من النتائج، تفتقر إلى الشفافية وسهلة التلاعب.
🔐 DeepProve – AI يمكن أن تثبت صحتها
DeepProve، المبنية على بنية تحتية من Lagrange، تحقق تقدمًا كبيرًا: تحويل الذكاء الاصطناعي من "تقديم الاقتراحات" إلى "تقديم الأدلة". هذه التكنولوجيا تتيح:
تشغيل نموذج AI على بيانات حساسة دون الكشف عن البيانات الأصلية. إرفاق إثبات تشفير (cryptographic proof) إلى نتائج AI. يمكن لأي شخص التحقق من تلك النتائج دون الحاجة للوصول إلى بيانات الإدخال أو هيكل النموذج.
بعبارة أخرى، مثل التحقق من معاملة متعددة التوقيع، يمكن الآن لـ DAO التحقق من قرار للذكاء الاصطناعي.
⚙️ الفوائد الأساسية ل DAO
الشفافية دون كشف المعلومات – التحقق من نتائج الذكاء الاصطناعي دون الحاجة إلى الكشف عن بيانات التدريب أو أوزان النموذج.سرعة zk المتفوقة – أسرع حتى 1,000 مرة مقارنة بإطارات عمل zkML (تعلم الآلة التي لا تعرف عنها ) سابقاً.المدى واللامركزية – تعتمد على شبكة Lagrange Prover (LPN)، مع شبكة prover موزعة وقدرة حسابية متوازية.
🧠 مثال عملي
افترض أن DAO يحتاج إلى اختيار الشخص المسؤول عن الصندوق. ستقوم AI بتحليل بيانات المساهمات وتاريخ الأنشطة ومهارات الأعضاء، ثم تختار المرشح الأمثل.
DeepProve ستقوم بإنشاء دليل تشفير للتحقق من أن:
نموذج الذكاء الاصطناعي يعمل بشكل صحيح على البيانات الصالحة. لا يوجد تدخل أو تلاعب أو تحيز في عملية اتخاذ القرار.
نتيجة هذا تم التحقق من قبل DAO قبل إجراء التصويت أو التعيين.
👀 وجهة نظر شخصية
في البلوكتشين، نحن معتادون على العبارة "Don’t trust, verify" – لا تثق، تحقق. لكن مع الذكاء الاصطناعي، كان ذلك سابقًا شبه مستحيل. DeepProve يغير المشهد: يجلب الشفافية المشفرة إلى الذكاء الاصطناعي.
إذا كانت الذكاء الاصطناعي سيلعب دورًا مهمًا في إدارة DAO، فإن الذكاء الاصطناعي يجب أن يفي بمعايير الثقة لـ DAO. هذه هي الطريقة للقيام بذلك.
🗨️ أسئلة للتأمل
هل يجب أن تأتي كل توصيات الذكاء الاصطناعي في DAO مع "فاتورة" المعرفة الصفرية؟ إذا قدم الذكاء الاصطناعي قرارًا مع دليل تشفيري، هل أنت مستعد لتفويضه أكثر؟
♡مثل💬 ➤ #lagrange @lagrangedev $LA
{بقعة}(LAUSDT)
قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
DeepProve: عندما يمكن للذكاء الاصطناعي إثبات نفسه باستخدام المعرفة الصفريّة
في عالم DAO (منظمة مستقلة لامركزية)، يتم تطبيق الذكاء الاصطناعي بشكل متزايد لتحليل البيانات، وتقييم الأعضاء، وتحسين استراتيجيات الخزانة أو توقع اتجاهات الإدارة. ومع ذلك، لا يزال الذكاء الاصطناعي الحالي يعاني من "نقطة عمياء" كبيرة: إنه صندوق أسود. من الصعب التحقق من النتائج، تفتقر إلى الشفافية وسهلة التلاعب. 🔐 DeepProve – AI يمكن أن تثبت صحتها DeepProve، المبنية على بنية تحتية من Lagrange، تحقق تقدمًا كبيرًا: تحويل الذكاء الاصطناعي من "تقديم الاقتراحات" إلى "تقديم الأدلة". هذه التكنولوجيا تتيح: تشغيل نموذج AI على بيانات حساسة دون الكشف عن البيانات الأصلية. إرفاق إثبات تشفير (cryptographic proof) إلى نتائج AI. يمكن لأي شخص التحقق من تلك النتائج دون الحاجة للوصول إلى بيانات الإدخال أو هيكل النموذج. بعبارة أخرى، مثل التحقق من معاملة متعددة التوقيع، يمكن الآن لـ DAO التحقق من قرار للذكاء الاصطناعي. ⚙️ الفوائد الأساسية ل DAO الشفافية دون كشف المعلومات – التحقق من نتائج الذكاء الاصطناعي دون الحاجة إلى الكشف عن بيانات التدريب أو أوزان النموذج.سرعة zk المتفوقة – أسرع حتى 1,000 مرة مقارنة بإطارات عمل zkML (تعلم الآلة التي لا تعرف عنها ) سابقاً.المدى واللامركزية – تعتمد على شبكة Lagrange Prover (LPN)، مع شبكة prover موزعة وقدرة حسابية متوازية. 🧠 مثال عملي افترض أن DAO يحتاج إلى اختيار الشخص المسؤول عن الصندوق. ستقوم AI بتحليل بيانات المساهمات وتاريخ الأنشطة ومهارات الأعضاء، ثم تختار المرشح الأمثل.
DeepProve ستقوم بإنشاء دليل تشفير للتحقق من أن: نموذج الذكاء الاصطناعي يعمل بشكل صحيح على البيانات الصالحة. لا يوجد تدخل أو تلاعب أو تحيز في عملية اتخاذ القرار. نتيجة هذا تم التحقق من قبل DAO قبل إجراء التصويت أو التعيين. 👀 وجهة نظر شخصية في البلوكتشين، نحن معتادون على العبارة "Don’t trust, verify" – لا تثق، تحقق. لكن مع الذكاء الاصطناعي، كان ذلك سابقًا شبه مستحيل. DeepProve يغير المشهد: يجلب الشفافية المشفرة إلى الذكاء الاصطناعي.
إذا كانت الذكاء الاصطناعي سيلعب دورًا مهمًا في إدارة DAO، فإن الذكاء الاصطناعي يجب أن يفي بمعايير الثقة لـ DAO. هذه هي الطريقة للقيام بذلك. 🗨️ أسئلة للتأمل هل يجب أن تأتي كل توصيات الذكاء الاصطناعي في DAO مع "فاتورة" المعرفة الصفرية؟ إذا قدم الذكاء الاصطناعي قرارًا مع دليل تشفيري، هل أنت مستعد لتفويضه أكثر؟ ♡مثل💬 ➤ #lagrange @lagrangedev $LA {بقعة}(LAUSDT)