🙋تشهد صناعة الذكاء الاصطناعي الحالية اتجاهًا مركزيًا غير مسبوق. تتحكم الشركات العملاقة مثل OpenAI و Google في أحدث نماذج الذكاء الاصطناعي، مما يشكل "احتكار القلة" جديدة.

تمتلك هذه الشركات مئات المليارات من الدولارات من رأس المال والموارد الحاسوبية، لكنها جلبت أيضًا بعض المشكلات المعروفة على نطاق واسع:

- صندوق أسود لعملية اتخاذ القرار: المستخدمون غير قادرين على معرفة كيف تتخذ الذكاء الاصطناعي القرارات وما إذا كانت هذه القرارات تفكر بالفعل من منظور المستخدم.

- المخرجات غير الموضوعية الناتجة عن الامتثال: في الحقيقة، هناك نقطة بسيطة جداً، الشركات المعنية في أي دولة، يجب أن تخضع لمراجعة الامتثال المعنية، وبالتالي، ستتضمن المخرجات المحتوى مشاعر سياسية ذات صلة.

- قيمة الجميع مستنزفة: الشركات من جهة B تحتاج لدفع رسوم لاستخدام المنتجات، والمستخدمون من جهة C يحتاجون لدفع رسوم لاستخدام المنتجات، لكن بياناتهم تجعل الذكاء الاصطناعي أفضل، ولم يحصلوا على أي تعويض.

- بطء الابتكار الناتج عن تركيز سلطة القرار في يد فئة قليلة: من الواضح أن الشركات التي تقف وراء منتجات الذكاء الاصطناعي، بل وحتى القلة القليلة من الأشخاص (مجلس الإدارة) الذين يقودونها، هم من يحددون اتجاه تطوير المنتجات، مما سيقيد "تفتح" الذكاء الاصطناعي.

ظهور Sentient يمثل تحولًا جذريًا في النموذج - من "الذكاء الاصطناعي للقلة" إلى "الذكاء الاصطناعي من المجتمع، وللمجتمع"

بشكل أساسي، أعتقد أن ما تفعله Sentient هو نوع من تحقيق المساواة في الذكاء الاصطناعي.

بغض النظر عن حقوق الاستخدام، وحقوق الملكية، وحقوق اتخاذ القرار، واختيار التكاليف، وغيرها من الحقوق

➡️الجميع يفهم الأسئلة الأربعة المذكورة أعلاه، لكن كيف يمكن حلها، وكيف يمكن معالجتها

Sentient قدمت إجاباتها الخاصة

1، تطوير نماذج مدفوعة بالمجتمع: من خلال إطار OML (مفتوح، قابل للتسييل، ولاء)

يمكن لمتدربي نماذج الذكاء الاصطناعي، والموزعين، والمحققين الحصول على المكافآت المناسبة، مما يشكل آلية تحفيز مستدامة.

2، تعزيز الحكم اللامركزي: استخدام الخصائص اللامركزية للبلوكشين لضمان أن الاتجاه الذي يتطور به AGI يحدده المجتمع

تحدد المجتمع الذكاء الاصطناعي، وليس القلة.

3، تحقيق توزيع عادل للقيمة: كسر نموذج "الفائز يأخذ كل شيء" التقليدي لشركات الذكاء الاصطناعي، مما يتيح لكل مساهم الاستفادة من النمو الاقتصادي للذكاء الاصطناعي.

💻أين تتجلى الابتكارات التقنية الأساسية

أعتقد أن GRID وOML هما تجسيد لنتائج الابتكار الأساسية لمنتجاتها.

1، GRID هو أكبر شبكة ذكية مفتوحة المصدر في العالم، وهو أيضًا جوهر تقنية SentientAGI، حيث يدمج أكثر من 100 مكون من مكونات الذكاء الاصطناعي

لقد قمت بتلخيص الأمر ببساطة، يمكن للجميع إلقاء نظرة.

2، إطار OML: تقنية التعرف على بصمات الأصابع لنماذج الذكاء الاصطناعي

تتيح هذه التقنية تضمين الملكية والقيم مباشرة في أوزان النموذج.

من خلال الأشكال الأولية للتشفير وبيئة التنفيذ الموثوقة (TEE)، تأكد من أن النموذج يستخدم قابل للتتبع، قابل للتحقق، لمنع الاستخراج غير المصرح به.

تتمثل القيمة التجارية المحددة في حل مشكلة الربحية للذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر

يمكن للمطورين ليس فقط مشاركة النماذج بحرية، بل يمكنهم أيضًا ضمان ملكية نماذجهم وحقوق عائداتهم.

📖 حصلت عدة أوراق بحثية من الفريق على اعتراف NeurIPS

أولاً دعنا نتحدث عن ما هو NeurIPS

على سبيل المثال: أوسكار في مجال الذكاء الاصطناعي، أو لنقل الجوائز الأكثر شهرة في مجال السينما والتلفزيون، مثل جائزة الدجاجة الذهبية، جائزة الصورة الذهبية، وجائزة الحصان الذهبي.

هذه القيمة واضحة لا تحتاج إلى قول

تغطي الأوراق الأربعة المقبولة التعرف على بصمات LLM القابلة للتوسع (OML) ، ومعايير تقييم الشيفرة المقاومة للتلوث ، وألعاب التواصل بين الوكلاء المتعددة ، وأصناف التحكم في أمان النموذج.

1، على سبيل المثال OML: نظام OML 1.0 الذي طورته SentientAGI قادر على تضمين 24576 بصمة دائمة وغير قابلة للاكتشاف في نماذج اللغة الكبيرة، مما يحقق زيادة في الحجم تصل إلى 100 ضعف مقارنة بالحلول الحالية.

نعم، هي 100 مرة، لم تخطئ في النظر

2، معايير تقييم كود مقاومة التلوث: هذا يكسر الدعاية المضللة "الذكاء الاصطناعي يتجاوز المبرمجين البشر"، ويضع معيارًا جديدًا للتقييم الموثوق لذكاء توليد الكود.

يعادل دفع تطوير أدوات توليد التعليمات البرمجية الأكثر موثوقية في سوق هندسة البرمجيات الذي تبلغ قيمته تريليونات الدولارات.

3، ألعاب اجتماعية متعددة الوكلاء: الورقة المقدمة من Sentient حققت الانتقال من المعايير الثابتة إلى بيئات متعددة الوكلاء التكيفية، مما حل مشكلة تجاهل الديناميات الاجتماعية في التقييم التقليدي.

الذكاء الاصطناعي لا ينبغي أن يخدم فقط السيناريوهات الثابتة، بل يجب أن يكون لديه القدرة على التعامل بشكل مستقل مع المشاهد المتغيرة في أي وقت.

4، التحكم في أمان النموذج: هذه الورقة لها أهمية كبيرة في حديث الأعمال المتعلقة بالذكاء الاصطناعي، خاصةً لتطبيقات الذكاء الاصطناعي في الصناعات الخاضعة للتنظيم مثل الرعاية الصحية والمالية.

➡️بالتقنية كأصل، وبالمنتج كنواة، وباللامركزية كأساس، أثبتت Sentient لجميع مشاريع الذكاء الاصطناعي.

الذكاء الاصطناعي ينتمي إلى البشرية جمعاء

التكنولوجيا هي أفضل دليل على جودة المشروع

الذكاء الاصطناعي + Web3 = المستقبل

الذكاء الاصطناعي من أجلك
الذكاء الاصطناعي لي
الذكاء الاصطناعي للجميع