مستقبل الذكاء الاصطناعي يعتمد على شفافية البيانات. المشاريع التي تبني شبكات مخصصة لامركزية لتدريب الذكاء الاصطناعي تكتسب زخمًا - لا سيما تلك التي تكافئ المشاركين على مساهمتهم في عرض النطاق الترددي والموارد الحاسوبية مع ضمان تتبع البيانات خلال مسار العمل.

على عكس أنظمة الذكاء الاصطناعي التقليدية المغلقة، تخلق الشبكات البيانية الموجهة نحو الإنسان بنية تحتية ذكية قابلة للتحقق وشفافة. المساهمون ليسوا مجرد مستخدمين سلبيين؛ إنهم أصحاب مصلحة في النموذج الاقتصادي، حيث يكسبون مكافآت تتناسب مع مساهماتهم.

السؤال ليس ما إذا كانت شبكات البيانات اللامركزية مهمة - بل ما إذا كانت مصادر البيانات البشرية المفتوحة والقابلة للتتبع يمكن أن تفتح حقًا تطوير الذكاء الاصطناعي العام. عندما يحتفظ المساهمون برؤية حول كيفية تشكيل بياناتهم لتطور الذكاء الاصطناعي، تصبح البيئة بأكملها أكثر مرونة وموثوقية.

ما رأيك؟ هل يمكن أن تسارع البيانات العامة اللامركزية من جدول زمني للذكاء الاصطناعي العام، أم أننا لا نزال نفتقد قطعًا حاسمة؟