در اکتبر 2024، نشست هوش مصنوعی غیرمتمرکز در دانشگاه MIT، پروژه OriginTrail که توسط Polkadot پشتیبانی می‌شود را به عنوان برترین پروژه هوش مصنوعی غیرمتمرکز به رسمیت شناخت. این دستاورد نقش محوری OriginTrail در ادغام فناوری بلاکچین با هوش مصنوعی را برجسته می‌کند و نقطه عطف مهمی در تکامل برنامه‌های هوش مصنوعی غیرمتمرکز محسوب می‌شود. این شناخت، تعهد OriginTrail به رفع چالش‌های روزافزون اطلاعات نادرست و یکپارچگی داده‌ها در عصر هوش مصنوعی را نشان می‌دهد.

درک OriginTrail

OriginTrail یک پروتکل غیرمتمرکز است که برای سازماندهی و به اشتراک‌گذاری امن و کارآمد داده‌ها بین ذینفعان مختلف طراحی شده است. زیرساخت اصلی آن گراف دانش غیرمتمرکز (DKG) است که فناوری‌های گراف دانش و بلاکچین را ترکیب می‌کند تا جهانی از دارایی‌های دانش آماده هوش مصنوعی را فراهم کند. این ادغام، امکان ایجاد، کشف و تأیید دانش را در یک فهرست عمومی غیرمتمرکز فراهم می‌کند و یکپارچگی و منشأ داده‌ها را تضمین می‌نماید. OriginTrail صرفاً مدیریت داده نیست؛ بلکه تسهیل‌کننده مدیریت دانش به عنوان یک دارایی ارزشمند و قابل تأیید است.

گراف دانش غیرمتمرکز (DKG)

گراف دانش غیرمتمرکز، یک ساختار داده جهانی و باز متشکل از دارایی‌های دانش به هم پیوسته است که در یک گراف دانش چارچوب توصیف منابع (RDF) ساختاربندی شده و در یک شبکه غیرمتمرکز بدون نیاز به مجوز از گره‌های گراف دانش غیرمتمرکز میزبانی می‌شود. OriginTrail با ادغام بلاکچین با گراف‌های دانش، اطمینان حاصل می‌کند که داده‌ها نه تنها به هم متصل هستند، بلکه قابل تأیید و مقاوم در برابر دستکاری نیز می‌باشند. این هم‌افزایی امکان ایجاد و مالکیت دارایی‌های دانش به عنوان NFTهای منحصر به فرد، کشف دانش در یک فهرست عمومی غیرمتمرکز و تأیید دانش با اثبات‌های بلاکچین را فراهم می‌کند. هر دارایی دانش (KA) نه تنها قابل کشف است، بلکه از نظر منشأ نیز قابل تأیید است و توسط یک NFT که مالکیت را تأیید می‌کند، پشتیبانی می‌شود. این امر داده‌ها را به منبعی قابل کشف، قابل تأیید و آماده هوش مصنوعی تبدیل می‌کند.

عنصر مهم توسعه مداوم OriginTrail، ارتقای گراف دانش غیرمتمرکز V8 است که برای استقرار بین 19 تا 26 دسامبر 2024(مصادف با 29 آدر تا 6 دی 1403) برنامه‌ریزی شده است. این ارتقا به‌روزرسانی‌های اساسی و ویژگی‌های مینت دسته‌ای را معرفی می‌کند و در بلاکچین‌های Neuroweb، Gnosis و Base پیاده‌سازی خواهد شد که قابلیت‌ها و کارایی پلتفرم را بیشتر افزایش می‌دهد. پس از راه‌اندازی V8، یک "دوره تنظیم" امکان بهبود بیشتر ویژگی‌ها و تنظیم پارامترها در تمام بلاکچین‌های شبکه را فراهم می‌کند و عملکرد و انطباق‌پذیری بهینه را تضمین می‌نماید.

ارتباط بین گراف‌های دانش و بلاکچین

ترکیب گراف‌های دانش با فناوری بلاکچین چارچوبی قوی برای مدیریت داده‌ها ارائه می‌دهد. گراف‌های دانش نمایشی ساختاریافته و به هم پیوسته از اطلاعات را فراهم می‌کنند که بازیابی داده‌ها و نگاشت روابط را تسهیل می‌کند. هنگامی که با بلاکچین ادغام می‌شوند، این گراف‌ها ویژگی‌هایی مانند تغییرناپذیری، غیرمتمرکز بودن و امنیت را به ارث می‌برند. این ادغام اطمینان حاصل می‌کند که داده‌های درون گراف دانش قابل اعتماد هستند، زیرا مکانیسم‌های اجماع بلاکچین تراکنش‌ها را تأیید و ثبت می‌کنند و تغییرات غیرمجاز را تقریباً غیرممکن می‌سازند. در نتیجه، برنامه‌های ساخته شده روی این چارچوب یکپارچه می‌توانند به داده‌های دقیق و قابل تأیید اتکا کنند و اعتماد بیشتری بین کاربران و سیستم‌ها ایجاد نمایند.

گراف دانش غیرمتمرکز OriginTrail بر همکاری‌پذیری از طریق پایبندی به استانداردهایی مانند استانداردهای وب معنایی (RDF، SPARQL، JSON-LD)، اعتبارنامه‌های قابل تأیید و شناسه‌های غیرمتمرکز (DID) توسط W3C و استانداردهای GS1 مانند Digital Link و EPCIS 2.0 برای ردیابی دارایی‌های دنیای واقعی تمرکز دارد. این تعهد، ادغام یکپارچه با سایر سیستم‌ها و فناوری‌ها را تضمین می‌کند.

نقش توکن TRAC

در هسته اکوسیستم OriginTrail، توکن TRAC قرار دارد که به عنوان توکن کاربردی گراف دانش غیرمتمرکز عمل می‌کند. TRAC برای تسهیل تراکنش‌ها در شبکه، از جمله استیکینگ، انتشار و بازیابی داده‌ها ضروری است. این توکن اپراتورهای گره غیرمتمرکز را با پاداش دادن برای مشارکتشان در زیرساخت، به نگهداری و گسترش شبکه تشویق می‌کند. علاوه بر این، TRAC تعاملات امن و قابل تأیید بین شرکت‌کنندگان را امکان‌پذیر می‌سازد و اعتماد و شفافیت را تضمین می‌کند. با رشد مداوم OriginTrail، توکن TRAC نقش حیاتی در همسوسازی انگیزه‌ها و پشتیبانی از عملکرد بی‌وقفه چارچوب غیرمتمرکز آن ایفا می‌کند و اهمیت خود را در اقتصاد Web3 تثبیت می‌نماید. توکن TRAC در مدیریت روابط بین شرکت‌کنندگان شبکه گراف دانش غیرمتمرکز نقش اساسی دارد.

در گراف دانش غیرمتمرکز OriginTrail، بازیگران مختلف پروتکل نقش‌های متمایزی ایفا می‌کنند:

گره‌های ایجادکننده داده (DC): مسئول ایجاد و انتشار داده در گراف دانش غیرمتمرکز هستند.
گره‌های نگهدارنده داده (DH): داده‌ها را در گراف دانش غیرمتمرکز ذخیره و نگهداری می‌کنند.
مشاهده‌کنندگان داده (DV): به داده‌های ذخیره شده در گراف دانش غیرمتمرکز دسترسی دارند و از آن استفاده می‌کنند.
تامین‌کنندگان داده (DP): داده‌ها را به شبکه ارائه می‌دهند.

تاثیر بر وب3

گراف دانش غیرمتمرکز OriginTrail با فراهم کردن زیرساخت غیرمتمرکز برای اشتراک‌گذاری و تایید داده‌ها، نقش مهمی در پیشرفت وب3 دارد. این پلتفرم امکان ایجاد دارایی‌های دانشی آماده هوش مصنوعی را فراهم می‌کند و اجازه توسعه برنامه‌هایی را می‌دهد که از مدیریت صرف داده‌ها به مدیریت دارایی‌ها گذر می‌کنند. این تغییر به ظهور بازارهای داده، توکن‌های دانش و قابلیت‌های جستجوی شخصی‌سازی شده کمک می‌کند و به اینترنتی شفاف‌تر و کاربرمحور منجر می‌شود. سازندگان می‌توانند با استفاده از پارانت‌های گراف دانش غیرمتمرکز، گراف‌های دانش مشارکتی ایجاد کنند و رشد آنها را با IPOها تشویق کنند و دارایی‌های دانشی عمومی، خصوصی و ترکیبی را در یک اکوسیستم چند زنجیره‌ای ترکیب کنند. این قابلیت نوآوری مشارکتی و اشتراک دانش را ترویج می‌کند.

تاثیر OriginTrail به مبارزه با اطلاعات نادرست از طریق ابتکاراتی مانند ChatDKG، یک چارچوب هوش مصنوعی مبتنی بر دانش قابل اعتماد، گسترش می‌یابد. این ابتکار برای رفع نقص‌های مدل‌های هوش مصنوعی مولد مانند ChatGPT طراحی شده است تا اطمینان حاصل شود که اطلاعات مورد دسترسی آنها قابل تایید و قابل اعتماد است. علاوه بر این، گراف دانش غیرمتمرکز OriginTrail از تولید مبتنی بر بازیابی (RAG) برای افزایش دقت و قابلیت اطمینان مدل‌های هوش مصنوعی مولد با دریافت حقایق از منابع خارجی استفاده می‌کند. تولید مبتنی بر بازیابی غیرمتمرکز (dRAG) این تکنیک را با استخراج دانش قابل تایید از گراف دانش غیرمتمرکز OriginTrail بهبود می‌بخشد و سازگاری با هر مدل هوش مصنوعی را تضمین می‌کند.

چشم‌انداز آینده و پذیرش سازمانی

با نگاه به آینده، OriginTrail آماده رشد و پذیرش مداوم است. اگر OriginTrail از مشارکت‌های استراتژیک بهره‌برداری کند و موارد استفاده خود را گسترش دهد، توکن TRAC می‌تواند افزایش قابل توجهی را تجربه کند، به طوری که برخی پیش‌بینی‌ها آن را تا پایان سال 2025 در محدوده 2.50 دلار قرار می‌دهند. تمرکز این پلتفرم بر همکاری‌پذیری و یکپارچگی داده‌ها، آن را به عنوان انتخابی مطلوب برای سازمان‌هایی که راه‌حل‌های هوش مصنوعی و بلاکچین را ادغام می‌کنند، قرار می‌دهد.

اعتبار این پلتفرم با پذیرش آن توسط شرکت‌های بزرگی مانند والمارت، موسسه استاندارد بریتانیا (BSI) و اوراکل بیشتر تقویت شده است. این مشارکت‌ها ارتباط عملی و ارزشی را که OriginTrail برای کاربردهای دنیای واقعی به ارمغان می‌آورد، برجسته می‌کند.

با این حال، ضروری است که رقابت فزاینده در فضای رمزارز هوش مصنوعی را به رسمیت بشناسیم. OriginTrail باید برای حفظ موقعیت خود به عنوان پیشرو در فضای دانش غیرمتمرکز، به نوآوری مداوم و ارائه ارزش پایدار ادامه دهد.

نتیجه‌گیری

شناخت OriginTrail در نشست هوش مصنوعی غیرمتمرکز در MIT، مشارکت قابل توجه آن در همگرایی فناوری‌های بلاکچین و هوش مصنوعی را برجسته می‌کند. OriginTrail از طریق گراف دانش غیرمتمرکز خود، چارچوبی امن، قابل تایید و غیرمتمرکز برای مدیریت داده‌ها ارائه می‌دهد و راه را برای کاربردهای نوآورانه در اکوسیستم وب3 هموار می‌کند. همانطور که چشم‌انداز دیجیتال به تکامل خود ادامه می‌دهد، پلتفرم‌هایی مانند OriginTrail در اطمینان از قابل اعتماد بودن، دسترس‌پذیری و سودمند بودن داده‌ها برای تمام ذینفعان درگیر، نقش حیاتی خواهند داشت و در نهایت آینده‌ای دیجیتال با شفافیت و قابلیت اعتماد بیشتر را تقویت می‌کنند.

مبارزه با اطلاعات نادرست هوش مصنوعی: OriginTrail و دانش غیرمتمرکز