يتحدث الناس في الصناعة كثيرًا عن الذكاء الاصطناعي داخل السلسلة، لكن العقبة الرئيسية التي تعيق دخول الذكاء الاصطناعي داخل السلسلة هي.

ليس قوة الحوسبة، وليست التكاليف، بل إن نموذج الذكاء الاصطناعي لا يمكنه العمل بأمان في بيئة مفتوحة

بمجرد أن يتم إدخال النموذج داخل السلسلة، تصبح المعلمات مكشوفة علنًا، مما يعادل تعليق الأصول الأساسية على عمود الإنارة، وهذا هو السبب في أن معظم مشاريع الذكاء الاصطناعي يمكنها فقط "تشغيل النموذج خارج السلسلة وتسوية داخل السلسلة"، مما يجعل الأمر يبدو كما لو أن الطبيعة الأساسية هي داخل السلسلة أو Web2.

#تزداد قيمة Zama هنا بشكل كبير، حيث يمكن لـ FHE أن يجعل النموذج يستنتج في حالة مشفرة، دون الحاجة إلى كشف معلمات النموذج، كما أن المستخدمين لن يكشفوا عن بيانات الإدخال، حيث يتم إجراء التفاعل بين الجانبين ضمن طبقة مشفرة، مما يتيح للنموذج تقديم الخدمة.
يمكن أن يبقى مغلق المصدر مع الحفاظ على التناسق الأصلي داخل السلسلة

سيؤدي ذلك إلى تغييرات هيكلية على مستوى الصناعة، حيث أصبحت نماذج الذكاء الاصطناعي قابلة للتنفيذ على داخل السلسلة لأول مرة، ويمكن أن تصبح النماذج أصلًا أصليًا يمكن استدعاؤه ويمكن تحصيل رسوم عليه، ولكن لن يتم تسريب الخوارزمية أو البيانات، مما يفتح حقًا الطريق نحو "النموذج كخدمة" على داخل السلسلة.

الأروع هو أن كل هذا لا يتطلب التضحية باللامركزية والتحقق العام، فخصائص الحساب القابل للتحقق بواسطة FHE تجعل الشفافية والخصوصية لم تعد ضدين.

@zama تعني فتح مدخل بنية تحتية جادة للذكاء الاصطناعي داخل السلسلة

اجعل النموذج من عدم القدرة على الدخول داخل السلسلة إلى القدرة على الدخول داخل السلسلة بأمان

سيعيد هذا التغير الهيكلي تعريف المشهد التجاري بأكمله في AI x Web3
@زما #Zama $ZAMA #برنامج منشئي زاما