البيانات هي الذهب الرقمي في هذا العصر حيث يكون الاهتمام عبر الإنترنت. متوسط وقت الشاشة العالمي في عام 2024 يبلغ 6 ساعات و 40 دقيقة يوميًا، وهو زيادة عن السنوات السابقة. في الولايات المتحدة، المتوسط أعلى حتى بمعدل 7 ساعات و 3 دقائق يوميًا.

مع هذا المستوى من المشاركة، تكون حجم البيانات المولدة هائلة - يتم إنشاء 328.77 مليون تيرابايت يوميًا في عام 2024. وهذا يعادل تقريبًا 0.4 زيتابايت (ZB) يوميًا عند النظر إلى جميع البيانات الجديدة المولدة أو المأخوذة أو المنسوخة أو المستهلكة.

ومع ذلك، على الرغم من الكميات الضخمة من البيانات التي يتم إنتاجها واستهلاكها يوميًا، يمتلك المستخدمون قليلاً جدًا منها:

• وسائل التواصل الاجتماعي: يتحكم الشركات في البيانات على منصات مثل تويتر وإنستغرام وغيرها، على الرغم من أن المستخدمين هم من يولدونها.
• إنترنت الأشياء (IoT): بيانات من الأجهزة الذكية غالباً ما تنتمي إلى مصنع الجهاز أو مقدم الخدمة ما لم تنص الاتفاقيات الخاصة على خلاف ذلك.
• بيانات الصحة: على الرغم من أن الأفراد لديهم حقوق على سجلاتهم الطبية، إلا أن الكثير من البيانات القادمة من تطبيقات الصحة أو الأجهزة القابلة للارتداء مسيطر عليها من قبل الشركات التي تقدم تلك الخدمات.

بيانات العملات الرقمية والاجتماعية

في عالم العملات المشفرة، شهدنا ارتفاع@_kaitoai، الذي يفهرس البيانات الاجتماعية على تويتر ويترجمها إلى بيانات مرئية قابلة للتنفيذ للمشاريع وكبار المؤثرين وقادة الفكر. تم تشهير كلمتي yap و mindshare بواسطة فريق كايتو بسبب خبرتهم في نمو القرصنة (مع لوحات القرصنة المشهورة mindshare & yapper الخاصة بهم) وقدرتهم على جذب الاهتمام العضوي على تويتر الخاص بالعملات المشفرة.

“Yap” تهدف إلى تحفيز إنشاء محتوى ذو جودة عالية على تويتر، ولكن العديد من الأسئلة لا تزال بدون إجابة:

• كيف يتم تسجيل "يابس" بالضبط؟
• هل تحصل على ياب إضافي عند ذكر كايتو؟
• هل كايتو حقًا يكافأ على المحتوى ذو الجودة، أم أنه يفضل الآراء الساخنة الجدلية؟

بعد البيانات الاجتماعية، تتصاعد المناقشات حول ملكية البيانات والخصوصية والشفافية. مع تقدم الذكاء الاصطناعي بسرعة، تطرح أسئلة جديدة: من يمتلك البيانات المستخدمة لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي؟ من يستفيد من النواتج الناتجة عن الذكاء الاصطناعي؟

هذه الأسئلة تمهد الطريق لظهور طبقات بيانات الويب 3 - تحول نحو بيئات بيانات مركزية تمتلكها المستخدم.

ظهور طبقات البيانات

في Web3، هناك نظام بيئي متنامٍ من طبقات البيانات والبروتوكولات والبنية التحتية المركزة على تمكين سيادة البيانات الشخصية - فكرة منح الأفراد مزيدًا من السيطرة على بياناتهم، مع خيارات لتحقيق الربح منها.

1. Vana

@vanaمهمة الأساسية لـ 's هي منح المستخدمين السيطرة على بياناتهم ، وخاصة في سياق الذكاء الاصطناعي ، حيث تعتبر البيانات لا تقدر بثمن لتدريب النماذج.

تقدم Vana DataDAOs ، وهي كيانات تقودها المجتمع حيث يقوم المستخدمون بتجميع بياناتهم للفائدة الجماعية. تركز كل DataDAO على مجموعة بيانات محددة:

• r/datadao: يركز على بيانات مستخدمي Reddit، مما يتيح للمستخدمين السيطرة وتحقيق الربح من مساهماتهم.
• Volara: يتعامل مع بيانات تويتر، مما يتيح للمستخدمين الاستفادة من نشاطهم على وسائل التواصل الاجتماعي.
• DNA DAO: تهدف إلى إدارة البيانات الجينية بأخذ الخصوصية والملكية في الاعتبار.

تقوم Vana بتشفير البيانات في أصل قابل للتداول يُسمى "DLP". كل DLP يجمع البيانات لمجال معين، ويمكن للمستخدمين رهن الرموز إلى هذه الحمامات للحصول على مكافآت، حيث يتم مكافأة أعلى الحمامات استنادًا إلى دعم المجتمع وجودة البيانات.

ما يميّز فانا هو سهولة تقديم البيانات. يقوم المستخدمون ببساطة بالتالي:

1. اختر DataDAO
2. دمج بياناتهم مباشرة عبر التكامل API أو تحميلها يدويًا
3. كسب رموز DataDAO و $VANA كمكافآت

2. بروتوكول المحيط

@oceanprotocolهو سوق بيانات مركزي يسمح لمزودي البيانات بمشاركة أو بيع أو ترخيص بياناتهم، بينما يمكن للمستهلكين الوصول إليها للاستخدام في الذكاء الاصطناعي والبحوث.

تستخدم بروتوكول المحيط الـ “datatokens” (الرموز ERC-20) لتمثيل حقوق الوصول إلى مجموعات البيانات، مما يتيح لمزودي البيانات كسب أرباح من بياناتهم مع الحفاظ على السيطرة على شروط الوصول.

أنواع البيانات المتداولة على Ocean:

• البيانات العامة: مجموعات البيانات المفتوحة مثل معلومات الطقس، والديموغرافيا العامة، أو بيانات الأسهم التاريخية - قيمة لتدريب الذكاء الاصطناعي والبحث.
• البيانات الخاصة: سجلات طبية، معاملات مالية، بيانات أجهزة الاستشعار الذكية، أو بيانات المستخدم الشخصية—تتطلب ضوابط خصوصية صارمة.

الحوسبة إلى البيانات هي ميزة رئيسية أخرى في أوشن، مما يسمح بإجراء الحسابات على البيانات دون نقلها، مما يضمن الخصوصية والأمان للمجموعات البيانات الحساسة.

3. ماسا

@getmasafiمتخصصة في إنشاء طبقة مفتوحة لبيانات تدريب الذكاء الاصطناعي ، وتوفير بيانات في الوقت الحقيقي عالية الجودة ومنخفضة التكلفة لوكلاء الذكاء الاصطناعي والمطورين.

أطلقت Masa اثنين من الشبكات الفرعية على شبكة Bittensor:

• الشبكة الفرعية 42 (SN42): تجمع وتعالج ملايين سجلات البيانات يوميًا، وتعمل كأساس لتطوير وكيل الذكاء الاصطناعي والتطبيق.
• Subnet 59 (SN59) - "AI Agent Arena": بيئة تنافسية حيث يتنافس وكلاء الذكاء الاصطناعي، المدعومون بالبيانات الحية من SN42، على $TAOالانبعاثات القائمة على مقاييس الأداء مثل الحصة الذهنية والمشاركة النشطة للمستخدمين والتحسين الذاتي.

شراكة Masa مع@virtuals_io، وتمكين وكلاء Virtuals بقدرات البيانات في الوقت الفعلي. كما أطلقت $TAOCAT، تعرض قدراتها (حاليًا على Binance Alpha).

4. السجل المفتوح

@OpenledgerHQتقوم ببناء سلسلة كتل مصممة خصيصًا للبيانات، وخاصة لتطبيقات الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة، مما يضمن إدارة البيانات الآمنة واللامركزية والقابلة للتحقق.

أبرز المحطات الرئيسية:

• شبكات البيانات: شبكات توريد البيانات المتخصصة داخل OpenLedger التي تقوم بتجميع وتحسين البيانات الواقعية لتطبيقات الذكاء الاصطناعي.
• SLMs: نماذج الذكاء الاصطناعي مصممة خصيصا لصناعات أو تطبيقات محددة. الفكرة هي توفير نماذج ليست فقط أكثر دقة لحالات الاستخدام المتخصصة ولكن أيضا متوافقة مع الخصوصية وأقل عرضة للتحيزات الموجودة في نماذج الأغراض العامة
• التحقق من البيانات: يضمن دقة وموثوقية البيانات المستخدمة لتدريب نماذج اللغة المتخصصة (SLMs) التي تكون دقيقة وموثوقة لحالات الاستخدام المحددة.

الطلب على البيانات لتدريب الذكاء الاصطناعي

الطلب على البيانات عالية الجودة لتغذية الذكاء الاصطناعي والوكلاء الذاتيين في ازدياد. بعد التدريب الأولي، يتطلب وكلاء الذكاء الاصطناعي البيانات في الوقت الحقيقي للتعلم المستمر والتكيف.

التحديات والفرص الرئيسية:

• جودة البيانات أهم من الكمية: تتطلب نماذج الذكاء الاصطناعي بيانات عالية الجودة ومتنوعة وذات صلة لتجنب التحيز أو الأداء السيئ.
• سيادة البيانات والخصوصية: كما يتضح من Vana ، هناك دفع لتحقيق ربحية بيانات المستخدم المملوكة ، مما يمكن أن يعيد تشكيل كيفية الحصول على بيانات تدريب الذكاء الاصطناعي.
• البيانات الاصطناعية: مع مخاوف الخصوصية ، تكتسب البيانات الاصطناعية قوة كوسيلة لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي مع التخفيف من المسائل الأخلاقية.
• سوق البيانات: ارتفاع أسواق البيانات (المركزية واللامركزية) يخلق اقتصادًا حيث تعتبر البيانات أصولًا قابلة للتداول.
• الذكاء الاصطناعي لإدارة البيانات: يتم الآن استخدام الذكاء الاصطناعي لإدارة وتنظيف وتحسين مجموعات البيانات، مما يعزز جودة البيانات لتدريب الذكاء الاصطناعي.

مع زيادة استقلالية وكلاء الذكاء الاصطناعي، ستحدد قدرتهم على الوصول إلى البيانات عالية الجودة ومعالجتها فعاليتهم. هذا الطلب المتزايد أدى إلى ظهور أسواق بيانات وكلاء الذكاء الاصطناعي الخاصة - حيث يمكن للبشر ووكلاء الذكاء الاصطناعي الوصول إلى بيانات وكلاء الذكاء الاصطناعي عالية الجودة.

سوق بيانات وكلاء Web3

• @cookiedotfunيجمع وكيل الذكاء الاصطناعي عن المشاعر الاجتماعية & البيانات ذات الصلة بالرموز المميزة، محولًا ذلك إلى رؤى قابلة للتنفيذ للوكلاء البشريين والذكاء الاصطناعي.
• يسمح واجهة برمجة تطبيقات Cookie DataSwarm للوكلاء الذكاء الاصطناعي بالوصول إلى بيانات حالية وعالية الجودة للحصول على نظرات تداول متعلقة بأحد أهم حالات الاستخدام المطلوبة في عالم العملات المشفرة.
• يفتخر كوكي بـ 200 ألف مستخدم نشط شهريًا و 20 ألف مستخدم نشط يوميًا، مما يجعله واحدًا من أكبر سوق بيانات وكلاء الذكاء الاصطناعي. $COOKIEفي الوسط.

لاعبون رئيسيون آخرون:

• @GoatIndexAIيركز على رؤى نظام سولانا.
• @Decentralisedcoيتخصص في لوحات البيانات الفرعية مثل مستودعات GitHub وتحليلات محددة للمشروع.

إنهاء الجزء 1

هذا ليس سوى البداية. الجزء الثاني سيستكشف عمق الأمر:

• التحديات والفرص المتغيرة في اقتصاد البيانات
• دور البيانات الاصطناعية في تدريب الذكاء الاصطناعي
• مخاوف الخصوصية للبيانات وكيف يتم التعامل معها
• مستقبل التدريب الذكي المتمركز

من يتحكم في البيانات سيشكل المستقبل، والمشاريع التي تعمل في هذا القطاع ستحدد كيفية امتلاك البيانات ومشاركتها وتحقيق الربح منها في عصر الذكاء الاصطناعي. مع استمرار الطلب على البيانات عالية الجودة، سباق إلى إنشاء اقتصاد للبيانات أكثر شفافية ومملوك للمستخدمين فقط قد بدأ فقط.

ترقبوا الجزء الثاني!

ملاحظة شخصية: شكرا على القراءة! إذا كنت في Crypto AI وترغب في التواصل، فلا تتردد في إرسال رسالة مباشرة.

إذا كنت ترغب في تقديم مشروع، يرجى استخدام النموذج في سيرتي الذاتية - فإنه يحصل على الأولوية على الرسائل المباشرة.

إخلاء مسؤولية كامل: يُقصد بهذا المستند الغرض منه أغراض المعلومات والترفيه فقط. الآراء المعبر عنها في هذا المستند ليست، ولا ينبغي تفسيرها على أنها، نصائح استثمارية أو توصيات. ينبغي على المستلمين لهذا المستند أن يقوموا بواجب العناية الواجبة، مع مراعاة ظروفهم المالية الخاصة وأهدافهم الاستثمارية وقدرتهم على تحمل المخاطر (التي لم يتم النظر فيها في هذا المستند) قبل الاستثمار. هذا المستند ليس عرضًا، ولا تجنيدًا لعرض لشراء أو بيع أي من الأصول المذكورة هنا

تنويه:

1. يتم استنساخ هذه المقالة منX. حقوق الطبع والنشر تنتمي إلى المؤلف الأصلي [@Defi0xJeff]. إذا كان هناك أي اعتراضات على الاستنساخ، يرجى التواصل معgate فريق تعلم، وسيقوم الفريق بمعالجته وفقا للإجراءات ذات الصلة.
2. تنصل المسؤولية: الآراء والآراء المعبر عنها في هذه المقالة هي فقط تلك للكاتب ولا تشكل نصيحة استثمارية.
3. فريق تعلم جيت قام بترجمة المقالة إلى لغات أخرى. يُحظر نسخ أو توزيع أو سرقة المقالات المترجمة ما لم يُذكر.