من «إضافات الأدوات» إلى «الكيان الذكي»: تطور منتجات AI+Web3 والثورة البيئية

مقالة: Zhang Feng

الذكاء الاصطناعي (AI) يعيد تشكيل الإنتاجية بفضل قدراته القوية على التعلم والتوليد، بينما يعيد Web3 بناء آليات الثقة ونقل القيمة من خلال تقنية البلوكشين والبروتوكولات اللامركزية. ليس الجمع بينهما مجرد تراكب تقني بسيط، بل هو اندماج عميق من المنطق الأساسي إلى أشكال التطبيق. من البداية، كان AI أداة لتحسين تطوير Web3 من خلال «أداة الكفاءة»، واليوم يتطور تدريجيًا ليصبح «نظامًا ذكيًا بيئيًا» يمتلك قدرات التقدم الذاتي، ويمكن القول إنه تحول نمطي عميق.

（一） المرحلة الأولى: AI و Web3 كونهما مُحسِّنَي البنية التحتية الأساسية

يساعد AI في تعزيز أمان العقود الذكية. في المراحل المبكرة من تطور Web3، أصبحت مسألة أمان العقود الذكية عقبة رئيسية أمام تطبيقها على نطاق واسع. وفقًا لشركة أمن البلوكشين CertiK، في النصف الأول من عام 2025، بلغت الخسائر الناتجة عن حوادث الأمان حوالي 2.5 مليار دولار. الطرق التقليدية للمراجعة اليدوية تستغرق وقتًا وجهدًا كبيرًا، وتعتمد بشكل كبير على خبرة خبراء التدقيق.

تدخل تقنية AI غير الوضع. أدوات تحليل الشيفرة المعتمدة على التعلم العميق يمكنها الكشف تلقائيًا عن هجمات إعادة الدخول، تجاوز الأعداد الصحيحة، وأنماط الثغرات الشائعة؛ واكتشاف العيوب المنطقية المحتملة عبر التعرف على الأنماط؛ وتوليد تصور تفاعلي للعقود الذكية لمساعدة المطورين على فهم العلاقات المعقدة للعقود. على سبيل المثال، محرك التحقق من AI قدم خدمات التحقق الرسمي لبعض بروتوكولات DeFi الرائدة، مما قلل زمن التدقيق بنسبة تزيد عن 60%. ظهور هذه الأدوات يقلل بشكل كبير من عتبة وخطر تطوير Web3.

يساعد AI بشكل كبير على زيادة كفاءة البرمجة. مع تقدم نماذج اللغة الكبيرة مثل GPT-4 وClaude في توليد الشيفرة، أصبح AI «مطورًا زوجيًا ذكيًا» لمطوري Web3. يمكن للمطورين وصف متطلباتهم باستخدام اللغة الطبيعية، ويقوم AI تلقائيًا بتوليد إطار العقود الذكية، وشفرات التفاعل الأمامية، وحتى نصوص النشر. هذا النمط من التطوير المدعوم بالذكاء الاصطناعي لا يزيد فقط من كفاءة التطوير، بل يتيح أيضًا للمطورين غير المتخصصين في البلوكشين الدخول بسرعة إلى مجال Web3، مما يعجل من ابتكار النظام البيئي وتطوره.

على سبيل المثال، بعض منصات التطبيقات اللامركزية أطلقت مجموعات أدوات تطوير تعتمد على الذكاء الاصطناعي، يمكنها تلقائيًا توليد عقود ذكية بلغة معينة وفقًا لنوايا المطور، وتقديم اقتراحات لتحسين العقود وتقليل استهلاك الغاز، وتوليد مكونات React وواجهات برمجة التطبيقات (API) للتفاعل مع العقود.

زيادة قدرة الحوسبة الموزعة تحسن من كفاءة البنية التحتية للحوسبة السحابية. في الوقت نفسه، يوفر Web3 خيارات للبنية التحتية خارج الحوسبة السحابية التقليدية. أنماط الحوسبة المركزية تعاني من مشكلات مثل نقطة فشل واحدة، احتكار البيانات، وعدم الشفافية في الأسعار، بينما توفر شبكات الحوسبة الموزعة القائمة على البلوكشين حلولًا جديدة. يعزز AI تطوير وتطبيق Web3، وWeb3 يوفر للبنية التحتية اللامركزية لـ AI. هذا التمكين المتبادل يمثل سمة المرحلة الأولى من دمج AI و Web3، لكنه مجرد بداية لهذا الاندماج.

على سبيل المثال، بعض أسواق الحوسبة اللامركزية تسمح للمستخدمين بتأجير موارد GPU غير مستخدمة، وتوفير حوسبة موزعة لتدريب نماذج AI، مع تقليل التكاليف بنسبة 30-50% مقارنة بالخدمات السحابية التقليدية. كما تضمن بعض أسواق البيانات عبر تقنية البلوكشين حقوق ملكية البيانات وشفافيتها، مما يمكن مزودي البيانات من المشاركة في تدريب نماذج AI دون الكشف عن البيانات الأصلية، وتحقيق أرباح مقابل ذلك.

（二） المرحلة الثانية: أشكال منتجات AI القابلة للتحقق والتقييم

ظهور منتجات مبتكرة يمكن التحقق من صحتها وتقييمها، يدل على دخول دمج AI+Web3 مرحلة جديدة. لم يعد AI مجرد أداة تحسين، بل أصبح مكونًا أساسيًا في التطبيقات الأصلية لـ Web3، مخلقًا أنماط تفاعل جديدة يصعب تحقيقها في الإنترنت التقليدي.

الشكل الأول هو ظهور وكلاء AI على السلسلة. مع اكتمال البنية التحتية، بدأ دمج AI و Web3 في ظهور منتجات جديدة تمامًا. من أبرزها «الوكيل القابل للتحقق من AI» — وهو وكيل ذكي يمكنه التفاعل، واتخاذ القرارات، وتنفيذ المهام بشكل مستقل على البلوكشين. يختلف هذا عن تطبيقات AI التقليدية، حيث يتميز الوكيل على السلسلة بـ: أ- قابلية التحقق من السلوك، حيث تُخزن جميع سجلات التفاعل والمنطق القراري على السلسلة، ويمكن تدقيقها من قبل طرف ثالث؛ ب- الاستقلالية الاقتصادية، حيث يمتلك محفظة مشفرة، ويستطيع إجراء معاملات وتفاعلات عقود بشكل مستقل؛ ج- الهدفية، حيث يحدد أهدافًا مسبقة أو يستخدم استراتيجيات التعلم المعزز لتحسين سلوكه بشكل مستقل.

على سبيل المثال، بعض الوكلاء الاقتصاديين الذاتي (AEAs) قادرون على تنفيذ استراتيجيات التحكيم في البورصات اللامركزية، وتعديل المعلمات تلقائيًا وفقًا لظروف السوق. جميع سجلات التداول، والأرباح، والمنطق القراري لهذه الوكالات شفافة تمامًا، مما يشكل «سلوك اقتصادي AI قابل للتحقق».

الشكل الثاني هو آلية رد الفعل على قيمة مساهمة البيانات. في النماذج التقليدية، غالبًا ما تُستخدم بيانات التدريب التي يساهم بها المستخدمون بدون مقابل، وتُحتكر القيمة من قبل الشركات المركزية. يغير Web3 هذا النموذج عبر اقتصاد الرموز.

ظهرت منتجات أكثر تفصيلًا لتقييم قيمة البيانات، وتتميز بـ: أ- رمزية البيانات الشخصية، حيث يمكن للمستخدمين تغليف سلوكهم أو محتواهم الإبداعي عبر رموز غير قابلة للاستبدال (NFT) أو رموز متجانسة وبيعها في سوق البيانات؛ ب- نماذج التحفيز عبر التعلم الاتحادي، حيث تتلقى الأجهزة المشاركة مكافآت بناءً على جودة البيانات ومساهمتها؛ ج- تجميع البيانات للتدريب، حيث تطرح شركات AI رموزًا لجمع البيانات والتعليقات، ويشارك المساهمون في عوائد النموذج المستقبلي.

بعض المشاريع الناشئة أنشأت شبكات تعلم آلي لامركزية، حيث يساهم المشاركون في تقديم موارد الحوسبة أو بيانات التدريب ويحصلون على رموز كمكافأة. يعيد هذا النموذج توازن قيمة إنشاء AI وتوزيعها، ويحول المستخدمين من مجرد مزودي بيانات سلبيين إلى شركاء مساهمين ومستفيدين من النظام البيئي.

الشكل الثالث هو ترقية الحوكمة الذكية للـ DAO. كمنظمة لامركزية ذاتية، تستفيد DAO من دمج AI بشكل عميق. تواجه DAO التقليدية مشكلات مثل انخفاض معدل المشاركة في التصويت، وتفاوت جودة المقترحات، وانخفاض كفاءة اتخاذ القرار، وتتحسن عبر أدوات AI. تظهر أدوات إدارة AI، التي يمكنها تحليل المقترحات بشكل ذكي، وتقييم قابليتها للتنفيذ، وتأثيرها، ومخاطرها، وتقديم ملاحظات للعضو؛ وتوقع سلوك التصويت بناءً على التاريخ والتفضيلات؛ وتنفيذ القرارات تلقائيًا عبر وكلاء AI، مما يقلل من التأخير البشري.

حاليًا، توجد العديد من مساعدات الحوكمة AI التي يمكنها تلخيص المقترحات تلقائيًا، والتعرف على النزاعات المحتملة، وتحويل البيانات المعقدة إلى تصورات بصرية، مما يساعد أعضاء DAO على اتخاذ قرارات أكثر حكمة.

（三） المرحلة الثالثة: تشكيل نظام بيئي ذاتي التطور ذو حلقة قيمة مغلقة

مع تعمق دمج AI و Web3، تتشكل نظام بيئي ذاتي التطور يحقق حلقة قيمة مغلقة. هذا التوزيع الذكي للقيمة لا يعزز فقط كفاءة الحوافز، بل يضمن أيضًا أن تتدفق قيمة النظام بشكل أكثر عدالة إلى المساهمين الحقيقيين، مما يخلق نظامًا بيئيًا أكثر صحة واستدامة.

السمة الأولى هي تكوين عجلة بيانات حقيقية. عندما تتوسع التطبيقات اللامركزية المدفوعة بالذكاء الاصطناعي (DApps)، يبدأ تحول أعمق: القدرة على التطور الذاتي للنظام البيئي. الآلية الأساسية هنا هي «عجلة البيانات» — حيث يساهم المزيد من المستخدمين بمزيد من البيانات، وتُدرّب نماذج AI أفضل، وتُجذب المزيد من المستخدمين، مما يخلق دورة رد فعل إيجابي.

على عكس عجلة البيانات في الإنترنت التقليدي، تتميز عجلة البيانات في بيئة Web3 بـ: 1- سيادة البيانات للمستخدمين، حيث يتحكم المستخدمون في بياناتهم ويختارون تفويضها لتطبيقات معينة؛ 2- دوران القيمة داخل النظام البيئي، حيث يشارك المساهمون في البيانات، وتدريب النماذج، وتطوير التطبيقات، ويشتركون في أرباح النمو؛ 3- مقاومة الاحتكار، حيث تمنع النماذج المفتوحة المصدر والتخزين اللامركزي سيطرة كيان واحد على البيانات الحيوية.

كمثال، بروتوكول رسم بياني اجتماعي لامركزي، حيث تتكون سلوكيات المستخدمين الاجتماعية في تطبيقات مختلفة من بيانات رسم بياني قابلة للتجميع، ويمكن استخدام هذه البيانات لتدريب خوارزميات التوصية، وتحسين التوصيات الاجتماعية، وجذب المزيد من المستخدمين. يظل المستخدمون يمتلكون حقوق ملكية البيانات، ويمكنهم اختيار استخدامها في خدمات مخصصة أخرى، لتحقيق أقصى استفادة من قيمة البيانات.

السمة الثانية هي تكوين أنظمة اقتصادية مستقلة. استنادًا إلى عجلة البيانات، يسرع دمج AI و Web3 من إنشاء أنظمة اقتصادية حقيقية ذاتية. يمكن لهذه الأنظمة أن تعدل معلماتها بشكل مستقل وفقًا للظروف الخارجية والحالة الداخلية، لتحقيق تحسين مستمر للنظام.

على سبيل المثال، يمكن لمزود السيولة اللامركزي (AMM) المدفوع بالذكاء الاصطناعي تعديل معدلات الرسوم تلقائيًا وفقًا لعمق السوق واحتياجات السيولة؛ وتوقع تقلبات السوق وتعديل الاحتياطيات مسبقًا؛ والتعرف على الهجمات والتصدي لها، للحفاظ على استقرار النظام.

هذه الأنظمة لم تعد تعتمد على التعديلات اليدوية، بل تستخدم التعلم المعزز لتحسين استراتيجياتها باستمرار، وتشكيل بنية أساسية للسوق المالي ذات قدرة على التكيف.

السمة الثالثة هي تكوين آليات لالتقاط القيمة. في المنصات التقليدية، تُحتكر غالبية القيمة الناتجة عن التأثيرات الشبكية من قبل الشركات، ويقتصر دور المستخدمين والمطورين على جزء ضئيل. يغير Web3 هذا التوزيع عبر اقتصاد الرموز، ويجعل AI التوزيع أكثر ذكاءً وعدالة.

تشمل آليات التقاط القيمة الذكية: 1- التوزيع الديناميكي للمكافآت، حيث يتم تعديل مكافآت الرموز بناءً على مساهمة المستخدمين الحقيقية في النظام (جودة البيانات، النشاط، التأثير الشبكي، وغيرها)؛ 2- التحفيز التنبئي، حيث تتوقع AI أي سلوك أو مساهمة ستجلب قيمة طويلة الأمد للنظام، وتمنح حوافز مسبقًا؛ 3- آليات مقاومة التلاعب، التي تكتشف سلوكيات مثل التلاعب أو الهجمات الاحتيالية لضمان عدالة التوزيع.

（四） الرؤية المستقبلية: مجتمع رقمي ذكي متكامل ومتعايش

ظهور منظمات رقمية جديدة. يسرع دمج AI و Web3 من ظهور أشكال تنظيمية جديدة — كيانات رقمية ذاتية ومستقلة وقادرة على التكيف، تعتمد على القيمة. قد تتسم هذه المنظمات بـ: حوكمة مختلطة بين الإنسان والآلة، حيث يشارك الأعضاء والبروكسيات الذكية في اتخاذ القرارات؛ هيكل تنظيمي ديناميكي، يتشكل ويعدل تلقائيًا وفقًا للمهام؛ تدفق شفافية للقيمة، حيث يتم تنفيذ جميع المساهمات والتوزيعات عبر العقود الذكية تلقائيًا، مما يقلل من تكاليف الثقة.

هذه المنظمات ستكون أكثر مرونة وذكاءً وكفاءة من الشركات التقليدية، وتمثل اتجاهًا جديدًا في تنظيم المجتمع الرقمي.

إعادة تعريف علاقة الإنسان والآلة. يغير دمج AI و Web3 مفهوم العلاقة بين البشر والآلات، حيث لم يعد الإنسان هو المسيطر الوحيد على التكنولوجيا، بل يشارك مع وكلاء AI في اتخاذ القرارات، مع استغلال كل طرف لمزاياه؛ وتكون العلاقة تكاملية، حيث تتولى AI المهام المتكررة والتعرف على الأنماط، ويتركز الإنسان على القرارات الإبداعية والأخلاقية؛ وتكون علاقة تعزيزية، حيث تعزز أدوات AI قدرات الأفراد، وتمكن الجميع من المشاركة في خلق القيمة؛ وتكون مشاركة في القيمة، حيث يتم توزيع القيمة الناتجة بشكل عادل وشفاف بين البشر وAI. ستدفع هذه العلاقة الجديدة المجتمع نحو مزيد من الشمولية والكفاءة والاستدامة.

التحديات العميقة في دمج التقنية. رغم أن مستقبل AI+Web3 واعد، إلا أنه يواجه تحديات عديدة، منها قضايا التوسع، حيث تتطلب حسابات AI على السلسلة موارد هائلة، وتتناقض مع قابلية التوسع في البلوكشين؛ وتوازن الخصوصية والشفافية، حيث يحتاج تدريب AI إلى البيانات، بينما تسعى البلوكشين للشفافية، مما يخلق توترًا طبيعيًا؛ وعدم اليقين التنظيمي، خاصة فيما يتعلق بمكانة الوكيل الذكي القانوني، ومسؤولية العقود الذكية.

حل هذه التحديات يتطلب ابتكارًا تقنيًا وتنسيقًا تنظيميًا. تقنيات مثل إثبات المعرفة الصفرية، والحوسبة الآمنة متعددة الأطراف، يمكن أن تحمي الخصوصية أثناء تدريب نماذج AI؛ وخطط التوسعة من الطبقة الثانية والهياكل المعيارية للبلوكشين يمكن أن تعزز كفاءة الحساب على السلسلة؛ وتوفر حوكمة المجتمع عبر DAO إطارًا أخلاقيًا وآليات رقابة على أنظمة AI.

（五） طريق التقدم: من الأدوات إلى الشركاء

سيمر دمج AI و Web3 بمرحلة تطور من السطح إلى العمق، ومن «أداة الكفاءة» إلى «نظام بيئي مستقل». من البداية، كان AI أداة لتحسين تطوير Web3، ثم أصبح مكونًا أساسيًا في تطبيقاته الأصلية، وأخيرًا تطور ليصبح نظامًا ذاتيًا قادرًا على التطور. يعكس هذا المسار المنطق الداخلي للدمج التكنولوجي: من حل المشكلات المحددة، إلى خلق إمكانيات جديدة، إلى تشكيل نمط جديد.

هذا التحول ليس مجرد تقدم تقني، بل هو ثورة في طرق خلق وتوزيع القيمة. عندما يتحد قدرات AI مع آليات نقل القيمة في Web3، يمكننا بناء مجتمع رقمي أكثر انفتاحًا وعدالة وذكاءً. في هذا المجتمع، لم تعد التقنية أداة لاحتكار الأرباح من قبل قلة، بل أساس للبنية التحتية التي يشارك فيها الجميع؛ ولم تعد الابتكارات حكرًا على المؤسسات المركزية، بل تظهر خصائص الشبكات الموزعة.

دمج AI و Web3 ليس مجرد تراكب تقني، بل هو ثورة نمطية في العالم الرقمي. على الطريق، توجد تحديات وفرص، لكن الاتجاه واضح: نحو مستقبل رقمي أكثر انفتاحًا، وذكاءً، وتعايشًا مزدهرًا.