في ظل التطور السريع للذكاء الاصطناعي اليوم، أصبح تحسين النماذج عملية مهمة ومكلفة. ومع ذلك، فإن مشروع بلوكتشين ناشئ يقوم بتغيير قواعد اللعبة.

يقدم المشروع المسمى openledger حلاً مبتكرًا: تحويل تحسين النموذج إلى تحديات على البلوكتشين ومسابقة جوائز. هذه الطريقة ليست فقط مفتوحة، ولكنها جذابة للغاية. إنها تسمح لأي شخص بالمشاركة في تحسين النموذج، وإجراء اختبارات مرجعية، والحصول على مكافآت، حيث أن العملية برمتها شفافة وعادلة، والتسوية مؤتمتة.

طريقة المشاركة واضحة تماماً. أولاً، يقوم فريق المشروع بتحميل مجموعة مرجعية تحتوي على البيانات ونصوص التقييم، ويودعون المكافآت في بركة العقد الذكي. في الوقت نفسه، يحددون القواعد والأهداف بشكل واضح. بعد ذلك، يمكن للمطورين أن يForkوا النموذج أو يحملوا التصحيحات بحرية. كل تقديم يتم تشغيل التقييم تلقائياً، وسيتم تسجيل النتائج على البلوكتشين كدليل لا يمكن تغييره.

ما يلفت الانتباه هو آلية التحكيم والتسوية التلقائية. عندما يتجاوز أحد المدخلات الحد المستهدف المحدد مسبقًا، يقوم العقد الذكي بتوزيع المكافآت وحقوق الملكية على المُقدمين والمُحققين وفقًا للقواعد المحددة مسبقًا. هذه العملية لا تتطلب مشاركة بشرية في التحكيم، مما يقلل بشكل فعال من مخاطر العمليات غير الشفافة.

الأهم من ذلك، أن النظام يوفر آلية تحفيز مستمرة. التحسينات التي تتجاوز الخط الأساسي لا تقتصر فقط على الحصول على مكافأة لمرة واحدة، بل يمكن أن تؤدي أيضًا إلى تقاسم طويل الأجل. على سبيل المثال، كلما تم استدعاء النموذج المحسن، سيُمنح المُحسّن مكافأة بنسبة معينة، مما يحول المكافأة لمرة واحدة إلى عائد مستمر.

تُعتبر هذه الطريقة مبتكرة وعملية لعدة أسباب رئيسية هي كما يلي:

أولاً، يركز على النتائج. لا حاجة لمناقشات نظرية مطولة، فالأهم هو ما إذا كانت التحسينات ستعزز المؤشرات الفعلية. ثانياً، يحقق مشاركة مفتوحة حقيقية. سواء كان مطورين مستقلين، فرق صغيرة أو طلاب، الجميع لديه فرصة للحصول على مكافآت فعلية، ولم يعد مقيداً بنشر الأوراق البحثية أو تقديم PR دون الحصول على عائد ملموس. ثالثاً، يعزز التكرار السريع. شكل المنافسة يسمح للمجتمع بتجربة عدد كبير من الحلول التحسينية في فترة قصيرة، مما يساعد على العثور بسرعة على الحلول الأكثر كفاءة من حيث التكلفة. أخيراً، العملية بأكملها شفافة وموثوقة، حيث أن سجلات التقييم ومنطق التسوية موجودة على البلوكتشين، مما يقلل إلى أقصى حد من النزاعات واتخاذ القرارات غير الشفافة.

تخيل مشروع تصوير طبي يقدم مكافأة لزيادة معدل الاستدعاء للكشف المبكر بمقدار نقطتين مئويتين، حيث يمكن أن يساهم مجتمع الذكاء الاصطناعي بأكمله في ذلك. لا يسرع هذا النموذج فقط من تقدم تقنية الذكاء الاصطناعي، بل يتيح أيضًا لعدد أكبر من الأشخاص الاستفادة منه، مما يحقق فعلاً تحسين نموذج لامركزي.