الصديق يشتكي لي، أن أكثر شيء يخافه الآن ليس تقلبات السوق، بل "نظام يتخذ القرارات نيابة عنك". قال إنه اعتاد على خسارة المال، لكنه لا يستطيع تحمل حالة واحدة:

المال يختفي، وأنت لا تعرف حتى لماذا اختفى.
ليس بسبب الاختراق، وليس بسبب خطأ في العمليات، بل بسبب عبارة واحدة:
"نموذج الذكاء الاصطناعي يتخذ القرار تلقائيًا."
وضع هذا في سياق البلوكتشين، هو في الواقع خطير جدًا.
لقد مررنا جميعًا بتجربة أولى في DeFi.
عقود الصندوق الأسود، المعلمات الغامضة، وعبارة المؤسس "ثق في الكود"، وعندما يحدث خطأ، يبدأ الجميع في التنقيب في السجلات.

العديد من مشاريع الذكاء الاصطناعي الآن، في جوهرها، تعيد نفس الطريق القديم.
النماذج أكثر تعقيدًا، التحركات أسرع، والصلاحيات أوسع، لكن الشفافية أقل.
عندما يبدأ الذكاء الاصطناعي في التعامل مع الأموال، وإدارة المخاطر، وصلاحيات التنفيذ، المشكلة ليست في مدى ذكائه، بل في: كيف يفكر في كل خطوة؟ هل تم تعديله خلال العملية؟ هل يمكنك مراجعة ذلك لاحقًا؟

معظم المشاريع لا تستطيع الإجابة على ذلك.
وهذا هو السبب في أنني عندما رأيت @inference_labs، شعرت أن هناك شيئًا مختلفًا. فهي لا تتحدث عن الأداء، الحجم، أو القدرة على المعالجة، بل تملأ فجوة كانت تتجنبها دائمًا:
هل يمكن التحقق من قرارات الذكاء الاصطناعي كما يتم التحقق من معاملة على السلسلة؟
ما يفعله Proof of Inference بسيط جدًا لكنه قاسٍ:
ليس "لقد حسبت ذلك"، بل "يمكنك التحقق منه بنفسك".
DSperse و JSTprove يتبعان نفس المنطق:
تحويل كل استنتاج وتنفيذ للذكاء الاصطناعي إلى شيء له مصدر، وعمليه، ونتيجة.
ليس قصة، بل سجل.
يمكنك اعتباره كأنه نظام تدقيق على السلسلة للذكاء الاصطناعي.
تمامًا كما نثق بالعقود الذكية، ليس لأنها لا تخطئ أبدًا، بل لأنه:
بمجرد حدوث خطأ، يمكنك مراجعة العملية كاملة.
متى تم استدعاؤها، وما المدخلات المستخدمة، والمسؤولية واضحة.
لذا، بالنسبة لي، @inference_labs ليست تعمل على جعل الذكاء الاصطناعي أكثر تطرفًا،
بل تضع حواجز مسبقة لـ "دخول الذكاء الاصطناعي الحقيقي إلى العالم الواقعي".
إذا ظل الذكاء الاصطناعي دائمًا صندوقًا أسود، فحتى أقوى نماذجه ستخلق شعورًا بعدم الأمان.
لكن عندما يمكن إعادة إنتاجه، ومراجعته، وتحميل المسؤولية عنه، فإنه يستحق أن يُستخدم حقًا.