مستقبل الأمن المالي: نظام ما بعد الندرة ورقصة مع الذكاء الاصطناعي

المؤلف: كايل

السوق التنبؤية تتجاوز حاليا أدوات TradFi لتصبح وسيلة ذكاء للتحقق من المعلومات، بينما تعيد المعلومات المالية (Info Finance) تحديد قيمة البيانات من خلال تحفيز مالي وابتكار تقني. يعمل نموذج الحساب للاستعمال النادر AO ووكيل الذكاء الاصطناعي AI على دفع الذكاء والانتشار في السوق التنبؤية، مما يخلق نموذجًا جديدًا لمجال المعلومات المالية في المستقبل.

السوق التنبؤية تلعب إلى أقصى الحدود ، هل هو مؤتمر صحفي؟ في الانتخابات الأمريكية التي اختتمت مؤخرا ، جذبت Polymarket انتباه الجمهور ووسائل الإعلام بسرعة من خلال التنبؤ بنجاح بأن معدل فوز ترامب كان أعلى من استطلاعات الرأي التقليدية ببياناتها التي يحركها السوق. لقد أدرك الناس تدريجيا أن Polymarket لم يكن منذ فترة طويلة أداة مالية فحسب ، بل كان أيضا “موازنا” في مجال المعلومات ، باستخدام حكمة السوق للتحقق من صحة الأخبار المثيرة.

عندما أصبح Polymarket محط أنظار الجميع، قدم Vitalik مفهومًا جديدًا تمامًا - التمويل المعلوماتي. هذه الأداة التي تجمع بين التحفيز المالي والمعلومات، يمكن أن تقلب مواقع التواصل الاجتماعي والبحوث العلمية ونماذج الحكم، وتفتح آفاقًا جديدة لتعزيز كفاءة القرار. مع التقدم التكنولوجي للذكاء الاصطناعي والبلوكتشين، يتجه التمويل المعلوماتي أيضًا نحو نقطة تحول جديدة.

هل الأفكار والتكنولوجيا المتعلقة بـ Web3 جاهزة لمواجهة هذا المجال الناشئ والطموح للأعمال المالية الرقمية؟ سيتم استكشاف أفكار الأساس والتكنولوجيا وآفاق المستقبل للأعمال المالية الرقمية من خلال السوق التنبؤية في هذا المقال.

التمويل المعلوماتي: استخدام أدوات التمويل للحصول على المعلومات واستخدامها

يكمن الجوهر الأساسي للتمويل المعلوماتي في استخدام الأدوات المالية للحصول على المعلومات واستخدامها من أجل زيادة كفاءة اتخاذ القرارات ودقتها. السوق التنبؤية هي مثال نموذجي، حيث تقوم بربط المشكلات بالحوافز المالية، مما يحفز دقة ومسؤولية المشاركين، ويوفر تنبؤات واضحة للمستخدمين الذين يسعون للحقيقة.

كونه تصميم سوق دقيق، يمكن للتمويل المعلوماتي توجيه المشاركين للرد على حقائق أو تقييمات معينة، وتشمل السيناريوهات العملية أيضًا الحوكمة اللامركزية والفحص العلمي وغيرها من المجالات. في الوقت نفسه، سيساهم ظهور الذكاء الاصطناعي في خفض العتبة بشكل إضافي، مما يسمح بتشغيل القرارات الميكروية بفعالية في السوق، ويعزز انتشار التمويل المعلوماتي.

أشار فيتاليك بشكل خاص إلى أن العقد الحالي يشكل أفضل فرصة في عشر سنوات لتوسيع الأنظمة المالية للمعلومات. يوفر سلسلة كتل قابلة للتوسيع دعمًا آمنًا وشفافًا وموثوقًا للأنظمة المالية للمعلومات، بينما يعزز إدخال الذكاء الاصطناعي فاعلية الحصول على المعلومات، مما يمكن أنظمة المعلومات المالية من التعامل مع مشكلات أكثر دقة. لقد تجاوزت الأنظمة المالية للمعلومات الحدود التقليدية للسوق التنبؤية، وكشفت أيضًا عن القدرة على استكشاف الإمكانيات في مجالات متعددة.

ومع ذلك، مع توسيع التكنولوجيا المالية، فإن تعقيد وحجم المعلومات يزداد بسرعة. يحتاج السوق إلى التعامل مع كميات ضخمة من البيانات واتخاذ قرارات وتداولات في الوقت الحقيقي، مما يشكل تحديًا كبيرًا لقدرة الحساب الفعالة والآمنة. في الوقت نفسه، تطورت تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي بسرعة، مما أدى إلى زيادة احتياجات الحساب. في هذا السياق، يصبح نظام الحساب النادر الأمان الممكن، أساسًا لا غنى عنه لاستمرار تطور التكنولوجيا المالية.

في النظام الحالي ، من يعتبر نظام الحساب الندرة بعد الآن

لا يوجد حاليا تعريف موحد ل “نظام الحوسبة بعد الندرة” ، ولكن هدفه الأساسي هو اختراق قيود موارد الحوسبة التقليدية وتحقيق قوة حوسبة منخفضة التكلفة ومتاحة على نطاق واسع. من خلال اللامركزية، وإثراء الموارد، والتعاون الفعال، تدعم هذه الأنظمة التنفيذ المرن على نطاق واسع لمهام الحوسبة، مما يجعل موارد الحوسبة أقرب إلى “غير نادرة”. في هذه البنية ، تكون قوة الحوسبة خالية من نقطة اعتماد واحدة ، ويمكن للمستخدمين الوصول إلى الموارد ومشاركتها بحرية وفعالية من حيث التكلفة ، مما يعزز تعميم الحوسبة الشاملة وتنميتها المستدامة.

في سياق تكنولوجيا سلسلة الكتل، تشمل السمات الرئيسية لنظام الحساب النادر اللاحق اللامركزية، والموارد المتوفرة بوفرة، والتكلفة المنخفضة، والقدرة على التوسع بشكل كبير.

تنافس الأداء العالي في السلسلة العامة

حالياً، تتنافس البلوكشينات الكبيرة على أدائها لتلبية الاحتياجات المتزايدة للتطبيقات المعقدة. من النظرة السريعة على البيئة الحالية للبلوكشين، يتجه الاتجاه نحو التحول من نمط الخط الواحد التقليدي إلى نمط الحوسبة المتعددة الخطوط والتوازية.

السلسلة العالية الأداء التقليدية:

• Solana： منذ التصميم الأولي، اعتمدت سولانا هندسة الحوسبة المتوازية لتحقيق إنتاجية عالية ووقت الإستجابة المنخفض. تسمح آلية الإجماع الفريدة Proof of History (PoH) بمعالجة آلاف المعاملات في الثانية.
• Polygon و BSC： هاتان العمليتان تطوران بنشاط حلول EVM الموازية لتعزيز قدرة معالجة المعاملات. Pثمثلاً، قامت Polygon بإدخال zkEVM لتحقيق التحقق من المعاملات بشكل أكثر كفاءة.

**سلسلة كتل موازية ناشئة: **

• أبتوس وسوي وسي وموناد: تم تصميم هذه الشبكات العامة الناشئة خصيصًا للأداء العالي من خلال تحسين كفاءة تخزين البيانات أو تحسين الإجماع أو خوارزمية الإجماع. على سبيل المثال، يستخدم أبتوس تقنية Block-STM لتحقيق معالجة المعاملات المتوازية. Artela :* تقترح Artela مفهوم EVM ++ لتنفيذ تطبيقات مخصصة عالية الأداء في وقت تشغيل WebAssembly من خلال الامتدادات الأصلية (Aspect). من خلال التنفيذ المتوازي وتصميم مساحة الكتلة المرنة ، تحل Artela بشكل فعال اختناقات أداء EVM ، مما يحسن بشكل كبير الإنتاجية وقابلية التوسع.

تتنافس الأداء بشكل محموم، وما زال من الصعب تحديد من هو الأفضل ومن هو الأسوأ. ومع ذلك، في هذه المنافسة الشرسة، هناك أيضًا حلول غير تقليدية تمثلها AO. فعلى عكس الشبكة العامة المستقلة، فإن AO تعتمد على طبقة الحساب الخاصة بـ Arweave، وتحقق قدرة معالجة موازية وقابلية التوسع من خلال بنية تقنية فريدة. لا شك أن AO أيضًا منافس قوي يتقدم نحو نظام الحوسبة النادرة في المستقبل، ومن المتوقع أن يساهم في تحقيق التطبيقات الشاملة للمعلومات المالية.

تحمل المعلومات المالية، مخطط بناء AO

AO هو نوع من الكمبيوتر الموجه بالممثل يعمل على شبكة Arweave، ويوفر بيئة حسابية موحدة وطبقة اتصال مفتوحة. إنه يوفر إمكانية التطبيقات المالية الضخمة للمعلومات ودمج بيئة الحوسبة التقليدية من خلال هيكلية تكنولوجيا موزعة ومحددة بوحدات.

تتكون هيكلة AO بشكل بسيط وفعال، وتشمل المكونات الأساسية:

• عملية (Process) هي وحدة الحساب الأساسية في شبكة AO ، وتتفاعل من خلال نقل الرسائل (Messenge).
• وحدات الجدولة (SUs) مسؤولة عن ترتيب وتخزين الرسائل؛
• وحدات الحساب (CUs) تقوم بمهمة حساب الحالة؛
• وحدة المراسلة (MUs) مسؤولة عن نقل الرسائل وبثها.

تمنح تصميمات فصل الوحدات في النظام AO قابلية توسعية ومرونة متميزة، مما يتيح لها التكيف مع مشاهد التطبيق ذات المقياس والتعقيد المختلفة. وبالتالي، يتمتع نظام AO بالمزايا الأساسية التالية:

• قدرة الحساب عالية النطاق وزمن الاستجابة المنخفضة: تصميم عمليات AO المتوازية وآلية الاتصال الفعالة تمكنها من دعم معالجة ملايين الصفقات في الثانية. هذه القدرة العالية على النطاق ضرورية لدعم شبكة معلومات مالية عالمية. في الوقت نفسه، توفر خاصية اتصال AO زمن استجابة منخفضة، مما يضمن الفورية في المعاملات وتحديث البيانات ويوفر تجربة تشغيل سلسة للمستخدمين.
• قابلية التوسع اللانهائية والتصميم القابل للتعديل: تعتمد منصة AO تصميمًا موديولارًا، حيث يتم تفكيك الآلة الافتراضية وجدول المهام ونقل الرسائل ووحدة الحساب عن بعضها البعض، مما يتيح قدرة توسعية هائلة. سواء كان ذلك ارتفاع كمية معالجة البيانات أو دخول سيناريوهات التطبيق الجديدة، يمكن لـ AO التكيف بسرعة. هذه القدرة على التوسع ليست فقط اختراقًا لقيود أداء سلسلة الكتل التقليدية، بل توفر أيضًا بيئة مرنة للمطورين لبناء تطبيقات مالية معقدة للمعلومات.
• دعم الحوسبة الضخمة والتكامل مع الذكاء الاصطناعي: تدعم منصة AO الهندسية بنية التنفيذ WebAssembly بترتيب 64 بت وتستطيع تشغيل معظم نماذج اللغة الكبيرة والكاملة مثل Llama 3 من Meta، مما يوفر الأساس التقني لدمج الذكاء الاصطناعي مع Web3. سيصبح الذكاء الاصطناعي قوة دافعة مهمة في الأعمال المالية للمعلومات، بما في ذلك تحسين العقود الذكية، وتحليل السوق، وتوقع المخاطر، وغيرها من التطبيقات، وتمكن قدرة الحوسبة الضخمة لمنصة AO من دعم هذه الاحتياجات بكفاءة عالية. في الوقت نفسه، يوفر منصة AO ميزة فريدة في تدريب ونشر نماذج التعلم الآلي المعقدة من خلال تكنولوجيا WeaveDrive التي تتيح الوصول إلى تخزين غير محدود عبر Arweave.

AO بفضل قدرته العالية على المعالجة، ووقت الاستجابة المنخفض، وقدرته على التوسع غير المحدودة وقدرته على تكامل الذكاء الاصطناعي، أصبح منصة الحمل المثالية للمعلومات المالية. من التداول في الوقت الحقيقي إلى التحليل الديناميكي، قدم AO دعمًا متميزًا لتنفيذ الحوسبة على نطاق واسع ونماذج التمويل المعقدة، ووفر مسارًا لتعميم وابتكار المعلومات المالية.

مستقبل الأعمال المالية: السوق التنبؤية المدعومة بالذكاء الاصطناعي

ما اللون الذي يجب أن يكون عليه السوق التنبؤية في الجيل القادم من الخدمات المالية؟ نستخلص الدروس من التاريخ وننظر إلى المستقبل، ونجد أن السوق التنبؤية التقليدية تواجه ثلاثة نقاط ألم رئيسية: نقص النزاهة في السوق، وارتفاع الحواجز، وتحديات الانتشار المحدود. حتى مشاريع الويب3 النجمة مثل PolyMarket لم تتمكن بشكل كامل من تجاوز هذه التحديات. على سبيل المثال، تم تساؤل عن مخاطر التلاعب بسبب فترة التحدي في حالة تنبؤ ETF الخاص بـ ETH أو تركيز حق الاقتراع في UMA. بالإضافة إلى ذلك، تركز السيولة في المجالات الشعبية ويكون مشاركة الأسواق طويلة الذيل منخفضة. بالإضافة إلى ذلك، يعيق قيود التنظيم في بعض البلدان (مثل المملكة المتحدة والولايات المتحدة) قدرة المستخدمين على المشاركة في السوق التنبؤية.

يحتاج تطوير مستقبل الخدمات المالية إلى قيادة جيل جديد من التطبيقات. توفر أداء AO المتميز البيئة المثلى لمثل هذا الابتكار، حيث تصبح منصة السوق التنبؤية، التي تتمثل فيها النتائج، محور التجارب في مجال الخدمات المالية.

تم تطوير Outcome حتى الآن لدرجة تدعم الوظائف الأساسية للتصويت والتواصل الاجتماعي. إن الفرصة الحقيقية لها في الجمع بين العمق والذكاء الاصطناعي في المستقبل، واستخدام وكلاء الذكاء الاصطناعي لإنشاء آلية تسوية بدون ثقة، والسماح للمستخدمين بإنشاء واستخدام وكلاء التنبؤ. يمكن تعزيز انتشار السوق التنبؤية الشامل بتوفير أداة تنبؤ شفافة وفعالة وذات عتبة منخفضة للجمهور العام.

على سبيل المثال، يمكن أن تتمتع أسواق التنبؤ المبنية على AO بالخصائص الأساسية التالية، مثل النتيجة.

• قرار سوق بدون ثقة: يكمن جوهر النتيجة في الوكلاء المستقلين (الوكلاء الذاتيين). يتم تشغيل هذه الوكالات بواسطة الذكاء الاصطناعي ، وتعتمد على قواعد محددة مسبقًا والخوارزمية لضمان شفافية وعدالة عملية اتخاذ القرار في السوق. نظرًا لعدم التدخل البشري ، فإن هذا الآلية تقلل الحد الأقصى لمخاطر التلاعب وتوفر نتائج توقعات موثوقة للمستخدمين.
• وكيل التنبؤ المبني على الذكاء الاصطناعي: تسمح منصة Outcome للمستخدمين بإنشاء واستخدام وكلاء التنبؤ المدعومة بالذكاء الاصطناعي. يمكن لهؤلاء الوكلاء دمج مجموعة متنوعة من نماذج الذكاء الاصطناعي ومصادر البيانات المتنوعة للقيام بتحليل دقيق وتوقعات دقيقة. يمكن للمستخدمين تخصيص وكلاء التنبؤ الشخصية وفقًا لاحتياجاتهم واستراتيجياتهم، والمشاركة في أنشطة التنبؤ في مجموعة متنوعة من المواضيع السوقية. هذا المستوى من المرونة يعزز بشكل كبير كفاءة واتساق التنبؤ.
• آلية تحفيز التموين بالعملة: يقدم Outcome نموذج اقتصادي مبتكرًا ، حيث يحصل المستخدمون على مكافآت عملة من خلال المشاركة في توقعات السوق وخدمات الاشتراك الوكيل ومصادر بيانات التداول. تعزز هذه الآلية ليس فقط دافع المستخدمين للمشاركة ، ولكنها توفر أيضًا دعمًا لتطور النظام البيئي للمنصة بشكل صحي.

سير العمل القائم على الذكاء الاصطناعي

يمكن أن توفر التصميم الشبه تلقائي أو الكلي الذي يعتمد على نموذج الذكاء الاصطناعي مدخلاً مبتكرًا لتطبيقات التمويل المعلوماتي الواسعة التي تعتمد على Arweave و AO. يتبع الأساس العملي التالي:

1. تخزين البيانات

• بيانات الأحداث الفورية: تقوم المنصة بجمع المعلومات ذات الصلة بالأحداث من مصادر البيانات الفورية مثل الأخبار ووسائل التواصل الاجتماعي وآلة أوراكل، وتخزينها في Arweave لضمان شفافية البيانات وعدم قابليتها للتلاعب.
• بيانات الأحداث التاريخية (Historical Event Data): تحتفظ ببيانات الأحداث السابقة وسجلات سلوك السوق ، وتوفر دعم البيانات للنمذجة والتحقق والتحليل ، مما يؤدي إلى دورة تحسين مستدامة.

2. معالجة البيانات وتحليلها

• LLM(النموذج اللغوي الكبير): LLM هو الوحدة النواة لمعالجة البيانات والتحليل الذكي (أي عملية AO)، مسؤولة عن معالجة البيانات الحية والبيانات التاريخية المخزنة في arweave عمقًا، واستخراج المعلومات الرئيسية المتعلقة بالأحداث، وتوفير إدخال عالي الجودة للوحدات اللاحقة (مثل تحليل المشاعر وحساب الاحتمالات).
• تحليل مشاعر الحدث (Event Sentiment Analysis): تحليل مواقف المستخدمين والسوق تجاه الأحداث (إيجابي/محايد/سلبي)، كمرجع لحساب الاحتمالات وتوفير إدارة المخاطر.
• حساب احتمالية الحدث (حساب احتمالية الحدث): استنادًا إلى نتائج تحليل المشاعر والبيانات التاريخية ، يتم حساب احتمالية حدوث الحدث بطريقة ديناميكية لمساعدة المشاركين في السوق على اتخاذ القرارات.
• إدارة المخاطر (إدارة المخاطر) : تحديد ومراقبة المخاطر المحتملة في السوق ، مثل منع التلاعب في السوق والتلاعب في الرهان ، وضمان سلامة سوق العملات.

3. تنفيذ وتحقق التنبؤ

• وكيل التداول (Trading Agent): وكيل التداول الذي يعمل بواسطة الذكاء الاصطناعي مسؤول عن تنفيذ التوقعات والرهان تلقائيًا وبدون تدخل يدوي من المستخدم بناءً على نتائج التحليل.
• **تحقق من النتيجة (Outcome Verification): ** يقوم النظام بالتحقق من نتيجة الحدث عن طريق آلية أوراكل وغيرها، ويتم تخزين بيانات التحقق في وحدة بيانات الحدث التاريخية لضمان شفافية ومصداقية النتيجة. بالإضافة إلى ذلك، يمكن للبيانات التاريخية أن توفر مرجعًا للتنبؤات اللاحقة، وبالتالي تشكل دورًا هامًا في تشكيل نظام مغلق للتحسين المستمر.

تستفيد هذه العملية من تطبيق وكيل التنبؤ الذكي الذي يدعمه الذكاء الاصطناعي وآلية التحقق اللامركزية لتحقيق فائدة عالية وشفافية وبدون ثقة. باستخدام البنية التكنولوجية للمخرجات الأتمتة، يمكن أن يقود هذا النمط التنمية المعلوماتية المالية نحو التحول إلى تطوير ذكي وعالمي، ويصبح النموذج الأساسي للابتكار الاقتصادي للجيل القادم.

ملخص

المستقبل ينتمي إلى أولئك الذين يتمتعون بالقدرة على استخلاص الحقيقة من المعلومات المتشعبة. تعيد تكنولوجيا المعلومات المالية تعريف قيمة البيانات وطرق استخدامها من خلال الذكاء الاصطناعي وثقة التكنولوجيا المصادقة. من هناك الابتكار الذي يعتمد على الذكاء الاصطناعي إلى الوكيل الذكي للنتائج، فإن هذا التزام يجعل السوق التنبؤية ليست مجرد حسابات احتمالات وإعادة اكتشاف العلوم القرارية. بفضل التكنولوجيا الاصطناعية ، لم تعد هناك حدود مشاركة ، بل أصبح من الممكن معالجة كميات كبيرة من البيانات وتحليلها بشكل ديناميكي ، مما فتح طرقًا جديدة لتكنولوجيا المعلومات المالية.

كما قال آلان تورينج ، تجلب الحسابات الكفاءة ، والحكمة تلهم الإمكانات. مع الرقص مع الذكاء الاصطناعي ، يمكن للمالية المعلوماتية جعل العالم المعقد أكثر وضوحًا ، وتعزيز الاتزان الجديد في المجتمع بين الكفاءة والثقة.

مراجع: