كلما طالت مدة تواجدك على السلسلة، ستكتشف حقيقة مؤلمة: فشل مشاريع DeFi لا يكون بسبب وجود ثغرات في العقود، بل بسبب مشكلة في البيانات.

تأخر سعر التزويد، مما يؤدي إلى اختراق عمليات التصفية. التلاعب بالأرقام العشوائية، مما ينهار نزاهة اللعبة تمامًا. تعديل البيانات خارج السلسلة، حتى أن أرقى النماذج الاقتصادية لا يمكنها إنقاذ الوضع. يبدو أن مسار أوامر التنبؤ قد تم استهلاكه منذ زمن، لكن بصراحة، لم يتم حل المشكلة الأساسية أبدًا.

هذا هو السبب الذي دفعني لدراسة APRO مؤخرًا. ليس لأن هناك سردًا كبيرًا يجذبني، بل لأن طريقة تعامله مع مسألة "موثوقية البيانات" تميل بوضوح نحو الممارسة الهندسية، وليس مجرد تسويق.

الطرق التقليدية للأوامر التنبؤية لا تتعدى مسارين: زيادة عدد العقد لتعزيز الأمان، أو استخدام حوافز اقتصادية لمنع العقد من ارتكاب الأخطاء. يبدو الأمر منطقيًا، لكنه في الواقع له سقف معين. عندما يتعلق الأمر بعمليات التسوية عبر السلاسل، الأصول الواقعية، حالات الألعاب، أو السلوكيات خارج السلسلة، تبدأ هذه المنطق في الفشل.

أما APRO فطرح سؤالًا أكثر جوهرية: بما أن البيانات قد تكون ملوثة، فهل يمكن لآلية التحقق من البيانات أن تكون أكثر "ذكاءً"؟ الجواب هو دمج آلية التحقق بواسطة الذكاء الاصطناعي ضمن نظام الأوامر التنبؤية. هذا ليس مجرد ترويج للمفهوم، بل هو خيار تقني عملي جدًا. من زاوية أخرى، لا نكتفي برؤية "هل هناك من يعرض أسعارًا"، بل نقيّم أيضًا بشكل متزامن "هل هذه البيانات معقولة تاريخيًا".