سنواصل استكشاف التكامل بين الذكاء الاصطناعي (AI) وتقنية البلوكشين بتفصيل أكبر، مع التركيز على دراسة دور الذكاء الاصطناعي الإنشائي والتمويل بالرموز. كواحدة من أكثر المجالات ابتكارًا وجدلًا في مجالات الذكاء الاصطناعي وتقنية البلوكشين، نحتاج إلى الرجوع إلى المقالات السابقة حول تمويل الأصول الحقيقية (RWA) بواسطة الرموز، ومعالجة اللغة الطبيعية (NLP) في الذكاء الاصطناعي، ودور الذكاء الاصطناعي في تخفيف المخاطر والتوافق بين الشبكات البلوكشين، لفهم الآثار الأوسع لتكامل هاتين التقنيتين بشكل أكبر.
في هذه المقالة، سنستكشف قوة الذكاء الاصطناعي الإنتاجي، وكيفية عمله، والمشاكل حقوق الملكية المعرضة للمحتوى الذي يتم تحويله إلى عملات مشفرة. ثم سننتقل إلى دور التكنولوجيا البلوكشين والرموز غير القابلة للتمييز (NFT) كحلول محتملة لهذه المشكلات. سنقوم أيضًا بدراسة الصناعات التي استفادت بالفعل من NFT ومناقشة إمكانات المستقبل في هذا المجال الديناميكي والدور الذي قد يلعبه الذكاء الاصطناعي.
خلق مستقبل المحتوى
كما هو الحال مع جوانب أخرى في مجال الذكاء الاصطناعي، فإن تطور الذكاء الاصطناعي الجيل الثالث يمتلك جذوراً عميقة في مجال علوم الكمبيوتر، ويمكن تتبعها إلى ستينيات القرن العشرين. حقق الفنان البريطاني هارولد كوهين تطورات مبكرة في إنشاء الصور بواسطة الكمبيوتر من خلال مشروعه AARON في جامعة كاليفورنيا، سان دييغو. ومع ذلك، على الرغم من وجود هذه التطورات المبكرة في إنشاء الصور بواسطة الذكاء الاصطناعي، إلا أن إطلاق ChatGPT3.5 في نهاية الربع الرابع من عام 2022 كان الإشارة إلى ازدهار الذكاء الاصطناعي الحديث وأتاح الفرصة للجمهور العريض للتعرف على هذه التكنولوجيا الثورية.
مع إطلاق Midjourney و Leonardo.ai و DALL-E في عام 2023 ، تفجرت شعبية بروتوكول الصور الإبداعي ، وسرعان ما دخل GenAI والهندسة التلميح (prompt engineering) إلى الأضواء العامة ، بالإضافة إلى الاهتمام المتزايد بنماذج اللغة الكبيرة (LLMs). في ليلة واحدة ، حصل الجميع على القدرة على إنشاء صور واقعية في ثوانٍ ، في حين أن هذا العمل كان يتطلب سابقًا الكثير من العمالة وكان يمكن إكماله فقط من قبل الفنانين والمصورين المحترفين.
منذ ذلك الحين، حققت AI الجيل الجديد تطورًا كبيرًا، مع استمرار التحسين والتطوير للإصدارات الأولية. حتى الشركات التقليدية على الويب2 بدأت في تنفيذ بروتوكولات إنشاء الصور وتحريرها باستخدام AI، مثل إطلاق Photoshop حزمة أدوات ملء الإنشاء الخاصة به في مايو 2023. شهدنا أيضًا توسع هذا المجال من الصور إلى الصوت والفيديو ونمذجة ثلاثية الأبعاد.
كيف يعمل الذكاء الاصطناعي القائم على الإنتاج؟ هل يجب على الفنانين التقليديين أن يشعروا بالقلق؟ وكيف يساعد البلوكتشين في الذكاء الاصطناعي القائم على الإنتاج؟
فهم هذه التقنية
لتحديد نقاط تقاطع التكنولوجيا المحتملة بين سلسلة الكتل والذكاء الاصطناعي الجيل الجديد ، يجب أولاً علىنا أن نفهم كيفية عمل هذه التقنية وما إذا كان من الممكن تفسيرها على أنها سرقة.
الخطوة الأولى في الذكاء الاصطناعي الجيلي هي مماثلة لنماذج الذكاء الاصطناعي الأخرى - جمع وفهرسة وتنظيف البيانات الأولية. يقوم الذكاء الاصطناعي الجيلي بجمع عينات الصور والصوت والفيديو أو النماذج الرقمية ثلاثية الأبعاد. يمكن ثم تدريب هذا النموذج لتحديد الكائنات والأنسجة والألوان وأنماط الصوت.
بمجرد تجزئة نموذج بيانات العينات الخاصة به إلى أجزاءه الأساسية، يمكن استخدامه لإعادة بناء واستنساخ الأنماط والعلاقات التبعية، مثل كيفية تفاعل الألوان والعلاقات المكانية بين الكائنات. على غرار النماذج اللغوية الكبيرة التي تستخدم نموذج الاحتمالات لتوقع الكلمة أو الجملة أو الفقرة التالية، تستخدم الذكاء الاصطناعي التوليدية نموذج الاحتمالات لتوقع قيم البكسل وعلاقاتها مع بعضها البعض وتجميعها في صورة متسقة واحدة.
المرحلة الأخيرة للذكاء الاصطناعي القائم على الجيل هي استخدام هذه النتائج في دورة التغذية الراجعة لديه. من خلال التكرار وتحسين النموذج، يتم إنشاء نتائج أكثر دقة مع مرور الوقت.
بدأت المنازعات بشأن حقوق الطبع والنشر تصبح غامضة، حيث يمكن تدريب النماذج على البيانات المفتوحة المصدر ولا تقوم بتكرار أي بيانات أصلية فردية مباشرة. إنها تستخدم نماذج تنبؤية معقدة للغاية تعتمد على مليارات نقاط الاتصال بالبيانات الأولية وتجمعها في مخرج واحد من خلال التنبؤ النمذجة. يمكن التفكير في هذه النماذج بأنها أكثر شبهًا بالمغنيين الحديثين الذين قد يتأثرون أو يلهمهم مايكل جاكسون أو فرقة البيتلز بدلاً من أن يقوموا بإعادة غناء أغانيهم مباشرة.
صعود NFT
ظهرت NFT لأول مرة في عام 2014 عندما قام الفنانون الرقميون جنيفر وكيفن ماكوي بصياغة Quantum على سلسلة كتل Namecoin. في عام 2017 ، بدأت NFT في جذب متابعين متفردين في هذا المجال مع إصدار CryptoKitties ، وازدادت شهرتها في عام 2021 مع مشاريع مثل Bored Ape Yacht Club و CryptoPunks وفناني الفن الرقمي المستقلين مثل Beeple في سوق الثيران.
في سوق الثيران لعام 2021، أظهرت NFT قوة استخدامات تكنولوجيا سلسلة الكتل الخاصة بها. يمكن لدفاتر الأستاذ اللامركزية والثابتة حل مشكلة إثبات المصدر المتسق منذ فترة طويلة. من خلال الحصول على ختم رقمي دائم وغير قابل للتغيير، يمكن للصناعات المختلفة تحديد ملكية منتجاتها بسهولة. قاعدة بيانات الفنون الجميلة Artory عرضت أداءً ممتازًا في إنشاء إثبات المصدر للأعمال الفنية الحصرية باستخدام تكنولوجيا سلسلة الكتل.
منذ توجه NFT في عام 2021 بشكل قوي، وعلى الرغم من انخفاض شعبيتها إلى حد ما، إلا أن أهميتها لم تضعف. من خلال معايير ERC-721 و ERC-1155 للعملات المشفرة، تم إدخال مشاريع NFT الديناميكية وغير المتماثلة، ومع صعود الأصول الفعلية (RWA)، تم إنشاء سوق جديد. تستفيد تحويل الأصول الفعلية إلى عملات مشفرة، خاصة في قطاعي العقارات والسيارات، من القدرة على إقامة دليل متسق، بالإضافة إلى تحديث NFT مع مرور الوقت ليعكس الصيانة والتحسين.
صياغة NFT
NFT شهد ارتفاعًا كبيرًا في سوق الثيران في عام 2021، بفضل سهولة صياغة سلسلة NFT. بالنسبة لصناعة النمو السريعة النسبية والتي تواجه حواجز تقنية، فإن القدرة على صياغة NFT على منصات مثل OpenSea وRarible قدمت نقطة انطلاق بسيطة لملايين المستخدمين. قد يكون تكوين المحفظة أكثر تحديا مقارنة بإنشاء سلسلة NFT الخاصة.
كانت الإعدادات الأولية تتم من خلال عملية إنشاء حساب بسيطة. بعد ذلك، بمجرد أن يقوم المستخدم بربط محفظته بحسابه، يمكنهم بسهولة رفع سلسلة وصياغتها في غضون دقائق، وهذا يشبه سهولة رفع الصور إلى مزود السحابة. تجربة المستخدم لا مثيل لها، بمجرد موافقة صورهم، يمكنهم بسهولة التداول بين المنصة والبورصة التي اختاروها.
سيولة الفن الرقمي
قدرة صب NFT وتداول الأعمال الفنية الرقمية بحرية هي خطوة هامة لجذب الملايين من المستخدمين. على الرغم من أن هذا درسًا تعليميًا سريعًا في تقلبات سوق العملات المشفرة، إلا أن الأهم من ذلك هو أنه يوفر للمستخدمين أداة تعليمية ديناميكية. يفهمون بسرعة ويبدأون في تنفيذ تداول العملات المشفرة. على سبيل المثال، يمكن التحويل بسهولة من منصة NFT إلى محفظة وصرافة، ثم التحويل مرة أخرى إلى العملة القانونية.
هذا يجعل أيضا العديد من الفنانين قادرون لأول مرة على تحويل أعمالهم الفنية الرقمية إلى نقود. وهذا يعكس الالتزام الأساسي للويب3 ، وهو إعادة تسليم السيادة المالية والإبداعية إلى الأفراد بدلاً من الحارس الثالث.
عصر جديد للعائدات
من الجوانب المغفل عنها بشكل عام فيما يتعلق بأصل الأصول الرقمية هو قدرة NFT على دفع العائدات التلقائية للمبدع الأصلي. على الرغم من أن مفهوم حقوق إعادة بيع الفنان (ARR) أو ما يُعرف بحقوق المتابعة (droit de suite) قد وُجد منذ بداية القرن العشرين وتم إدخاله لأول مرة في فرنسا في عام 1920، إلا أن هذا لا يزال ممارسة جديدة بالنسبة للعديد من البلدان.
في هذا الصدد، توفر NFT فرصة فريدة. يحل عملية فرض الضريبة على أي صفقة NFT مع هذه المشكلة تلقائيًا، دون الحاجة إلى أي وسيط تقليدي مُعقد. يُعيد عملية توزيع المنح العشوائية للمنصة NFT هذه السلطة مباشرة إلى الفنانين، مما يتيح لهم تحديد نسبة الضريبة التي يرغبون في الحصول عليها.
مستقبل الذكاء الاصطناعي و NFT
ارتفعت NFT في عام 2021 بشكل ملحوظ، والأمر المثير للإعجاب هو أن صعودها لم يعتمد على بروتوكولات الذكاء الاصطناعي التوليدية. في تلك البيئة، لمعت الفنانين الرقميين بشكل كبير، ولكن الآن يمكن لأي شخص إنشاء أعمال فنية ذات قيمة إنتاجية عالية بسهولة مثل استخدام روبوت المحادثة، وبالتالي، لا تزال قدرة هذا السوق على تحقيق الأرباح في المستقبل غير واضحة بعد. قد يكون الناس أكثر اهتمامًا بفائدة المشروع والمجتمع.
يمكن لبروتوكول AI الجيل الذي يعتمد على الإنشاء أن يجعل الأفراد فنانين متميزين ويفتح أبوابًا مهنية غير متاحة من قبل. ومع ذلك ، كانت مشكلة رئيسية واجهها الفنانون في الدورة السابقة هي أن أعمالهم الفنية تم بيعها كـ NFT بدون إذن. لا يزال هناك غموض قانوني حول تحويل الأصول الرقمية التي تم إنشاؤها بواسطة بروتوكول AI الجيل. قد تتعارض هاتان العاملتان ، خاصة إذا تم استخدام الأصول الرقمية التي تم إنشاؤها بواسطة AI الجيل الذي يعتمد على الإنشاء لخلق ثروة جيلية من خلال سلسلة NFT شهيرة.
في الدورة السابقة، لعب السرقة دورًا في تعزيز نسخ NFT وصياغتها على عدة سلاسل كتلية. تمت مناقشة موضوع افتقار التوافقية وجزر البيانات في تدوينات سابقة. يمكن للذكاء الاصطناعي أن يكون له دور مهم في هذا الصدد. من خلال إجراءات تعزيز الأمان مثل الكشف المبكر عن الاستثناءات ومنع الاحتيال، يمكن للذكاء الاصطناعي أن يكون واقيًا مثله مثلما يكون في مجالي RWA وDeFi. هذا أمر بالغ الأهمية لتأمين توافر التوافقية بين السلاسل عند تحديد مصادر الأصول الرقمية.
المحتوى هو للمرجعية فقط، وليس دعوة أو عرضًا. لا يتم تقديم أي مشورة استثمارية أو ضريبية أو قانونية. للمزيد من الإفصاحات حول المخاطر، يُرجى الاطلاع على إخلاء المسؤولية.
نقطة التقاء الذكاء الاصطناعي الشامل والبلوكتشين: الإبداع الترميز الأصول
كتب: مختبرات كافا
سنواصل استكشاف التكامل بين الذكاء الاصطناعي (AI) وتقنية البلوكشين بتفصيل أكبر، مع التركيز على دراسة دور الذكاء الاصطناعي الإنشائي والتمويل بالرموز. كواحدة من أكثر المجالات ابتكارًا وجدلًا في مجالات الذكاء الاصطناعي وتقنية البلوكشين، نحتاج إلى الرجوع إلى المقالات السابقة حول تمويل الأصول الحقيقية (RWA) بواسطة الرموز، ومعالجة اللغة الطبيعية (NLP) في الذكاء الاصطناعي، ودور الذكاء الاصطناعي في تخفيف المخاطر والتوافق بين الشبكات البلوكشين، لفهم الآثار الأوسع لتكامل هاتين التقنيتين بشكل أكبر.
في هذه المقالة، سنستكشف قوة الذكاء الاصطناعي الإنتاجي، وكيفية عمله، والمشاكل حقوق الملكية المعرضة للمحتوى الذي يتم تحويله إلى عملات مشفرة. ثم سننتقل إلى دور التكنولوجيا البلوكشين والرموز غير القابلة للتمييز (NFT) كحلول محتملة لهذه المشكلات. سنقوم أيضًا بدراسة الصناعات التي استفادت بالفعل من NFT ومناقشة إمكانات المستقبل في هذا المجال الديناميكي والدور الذي قد يلعبه الذكاء الاصطناعي.
خلق مستقبل المحتوى
كما هو الحال مع جوانب أخرى في مجال الذكاء الاصطناعي، فإن تطور الذكاء الاصطناعي الجيل الثالث يمتلك جذوراً عميقة في مجال علوم الكمبيوتر، ويمكن تتبعها إلى ستينيات القرن العشرين. حقق الفنان البريطاني هارولد كوهين تطورات مبكرة في إنشاء الصور بواسطة الكمبيوتر من خلال مشروعه AARON في جامعة كاليفورنيا، سان دييغو. ومع ذلك، على الرغم من وجود هذه التطورات المبكرة في إنشاء الصور بواسطة الذكاء الاصطناعي، إلا أن إطلاق ChatGPT3.5 في نهاية الربع الرابع من عام 2022 كان الإشارة إلى ازدهار الذكاء الاصطناعي الحديث وأتاح الفرصة للجمهور العريض للتعرف على هذه التكنولوجيا الثورية.
مع إطلاق Midjourney و Leonardo.ai و DALL-E في عام 2023 ، تفجرت شعبية بروتوكول الصور الإبداعي ، وسرعان ما دخل GenAI والهندسة التلميح (prompt engineering) إلى الأضواء العامة ، بالإضافة إلى الاهتمام المتزايد بنماذج اللغة الكبيرة (LLMs). في ليلة واحدة ، حصل الجميع على القدرة على إنشاء صور واقعية في ثوانٍ ، في حين أن هذا العمل كان يتطلب سابقًا الكثير من العمالة وكان يمكن إكماله فقط من قبل الفنانين والمصورين المحترفين.
منذ ذلك الحين، حققت AI الجيل الجديد تطورًا كبيرًا، مع استمرار التحسين والتطوير للإصدارات الأولية. حتى الشركات التقليدية على الويب2 بدأت في تنفيذ بروتوكولات إنشاء الصور وتحريرها باستخدام AI، مثل إطلاق Photoshop حزمة أدوات ملء الإنشاء الخاصة به في مايو 2023. شهدنا أيضًا توسع هذا المجال من الصور إلى الصوت والفيديو ونمذجة ثلاثية الأبعاد.
كيف يعمل الذكاء الاصطناعي القائم على الإنتاج؟ هل يجب على الفنانين التقليديين أن يشعروا بالقلق؟ وكيف يساعد البلوكتشين في الذكاء الاصطناعي القائم على الإنتاج؟
فهم هذه التقنية
لتحديد نقاط تقاطع التكنولوجيا المحتملة بين سلسلة الكتل والذكاء الاصطناعي الجيل الجديد ، يجب أولاً علىنا أن نفهم كيفية عمل هذه التقنية وما إذا كان من الممكن تفسيرها على أنها سرقة.
الخطوة الأولى في الذكاء الاصطناعي الجيلي هي مماثلة لنماذج الذكاء الاصطناعي الأخرى - جمع وفهرسة وتنظيف البيانات الأولية. يقوم الذكاء الاصطناعي الجيلي بجمع عينات الصور والصوت والفيديو أو النماذج الرقمية ثلاثية الأبعاد. يمكن ثم تدريب هذا النموذج لتحديد الكائنات والأنسجة والألوان وأنماط الصوت.
بمجرد تجزئة نموذج بيانات العينات الخاصة به إلى أجزاءه الأساسية، يمكن استخدامه لإعادة بناء واستنساخ الأنماط والعلاقات التبعية، مثل كيفية تفاعل الألوان والعلاقات المكانية بين الكائنات. على غرار النماذج اللغوية الكبيرة التي تستخدم نموذج الاحتمالات لتوقع الكلمة أو الجملة أو الفقرة التالية، تستخدم الذكاء الاصطناعي التوليدية نموذج الاحتمالات لتوقع قيم البكسل وعلاقاتها مع بعضها البعض وتجميعها في صورة متسقة واحدة.
المرحلة الأخيرة للذكاء الاصطناعي القائم على الجيل هي استخدام هذه النتائج في دورة التغذية الراجعة لديه. من خلال التكرار وتحسين النموذج، يتم إنشاء نتائج أكثر دقة مع مرور الوقت.
بدأت المنازعات بشأن حقوق الطبع والنشر تصبح غامضة، حيث يمكن تدريب النماذج على البيانات المفتوحة المصدر ولا تقوم بتكرار أي بيانات أصلية فردية مباشرة. إنها تستخدم نماذج تنبؤية معقدة للغاية تعتمد على مليارات نقاط الاتصال بالبيانات الأولية وتجمعها في مخرج واحد من خلال التنبؤ النمذجة. يمكن التفكير في هذه النماذج بأنها أكثر شبهًا بالمغنيين الحديثين الذين قد يتأثرون أو يلهمهم مايكل جاكسون أو فرقة البيتلز بدلاً من أن يقوموا بإعادة غناء أغانيهم مباشرة.
صعود NFT
ظهرت NFT لأول مرة في عام 2014 عندما قام الفنانون الرقميون جنيفر وكيفن ماكوي بصياغة Quantum على سلسلة كتل Namecoin. في عام 2017 ، بدأت NFT في جذب متابعين متفردين في هذا المجال مع إصدار CryptoKitties ، وازدادت شهرتها في عام 2021 مع مشاريع مثل Bored Ape Yacht Club و CryptoPunks وفناني الفن الرقمي المستقلين مثل Beeple في سوق الثيران.
في سوق الثيران لعام 2021، أظهرت NFT قوة استخدامات تكنولوجيا سلسلة الكتل الخاصة بها. يمكن لدفاتر الأستاذ اللامركزية والثابتة حل مشكلة إثبات المصدر المتسق منذ فترة طويلة. من خلال الحصول على ختم رقمي دائم وغير قابل للتغيير، يمكن للصناعات المختلفة تحديد ملكية منتجاتها بسهولة. قاعدة بيانات الفنون الجميلة Artory عرضت أداءً ممتازًا في إنشاء إثبات المصدر للأعمال الفنية الحصرية باستخدام تكنولوجيا سلسلة الكتل.
منذ توجه NFT في عام 2021 بشكل قوي، وعلى الرغم من انخفاض شعبيتها إلى حد ما، إلا أن أهميتها لم تضعف. من خلال معايير ERC-721 و ERC-1155 للعملات المشفرة، تم إدخال مشاريع NFT الديناميكية وغير المتماثلة، ومع صعود الأصول الفعلية (RWA)، تم إنشاء سوق جديد. تستفيد تحويل الأصول الفعلية إلى عملات مشفرة، خاصة في قطاعي العقارات والسيارات، من القدرة على إقامة دليل متسق، بالإضافة إلى تحديث NFT مع مرور الوقت ليعكس الصيانة والتحسين.
صياغة NFT
NFT شهد ارتفاعًا كبيرًا في سوق الثيران في عام 2021، بفضل سهولة صياغة سلسلة NFT. بالنسبة لصناعة النمو السريعة النسبية والتي تواجه حواجز تقنية، فإن القدرة على صياغة NFT على منصات مثل OpenSea وRarible قدمت نقطة انطلاق بسيطة لملايين المستخدمين. قد يكون تكوين المحفظة أكثر تحديا مقارنة بإنشاء سلسلة NFT الخاصة.
كانت الإعدادات الأولية تتم من خلال عملية إنشاء حساب بسيطة. بعد ذلك، بمجرد أن يقوم المستخدم بربط محفظته بحسابه، يمكنهم بسهولة رفع سلسلة وصياغتها في غضون دقائق، وهذا يشبه سهولة رفع الصور إلى مزود السحابة. تجربة المستخدم لا مثيل لها، بمجرد موافقة صورهم، يمكنهم بسهولة التداول بين المنصة والبورصة التي اختاروها.
سيولة الفن الرقمي
قدرة صب NFT وتداول الأعمال الفنية الرقمية بحرية هي خطوة هامة لجذب الملايين من المستخدمين. على الرغم من أن هذا درسًا تعليميًا سريعًا في تقلبات سوق العملات المشفرة، إلا أن الأهم من ذلك هو أنه يوفر للمستخدمين أداة تعليمية ديناميكية. يفهمون بسرعة ويبدأون في تنفيذ تداول العملات المشفرة. على سبيل المثال، يمكن التحويل بسهولة من منصة NFT إلى محفظة وصرافة، ثم التحويل مرة أخرى إلى العملة القانونية.
هذا يجعل أيضا العديد من الفنانين قادرون لأول مرة على تحويل أعمالهم الفنية الرقمية إلى نقود. وهذا يعكس الالتزام الأساسي للويب3 ، وهو إعادة تسليم السيادة المالية والإبداعية إلى الأفراد بدلاً من الحارس الثالث.
عصر جديد للعائدات
من الجوانب المغفل عنها بشكل عام فيما يتعلق بأصل الأصول الرقمية هو قدرة NFT على دفع العائدات التلقائية للمبدع الأصلي. على الرغم من أن مفهوم حقوق إعادة بيع الفنان (ARR) أو ما يُعرف بحقوق المتابعة (droit de suite) قد وُجد منذ بداية القرن العشرين وتم إدخاله لأول مرة في فرنسا في عام 1920، إلا أن هذا لا يزال ممارسة جديدة بالنسبة للعديد من البلدان.
في هذا الصدد، توفر NFT فرصة فريدة. يحل عملية فرض الضريبة على أي صفقة NFT مع هذه المشكلة تلقائيًا، دون الحاجة إلى أي وسيط تقليدي مُعقد. يُعيد عملية توزيع المنح العشوائية للمنصة NFT هذه السلطة مباشرة إلى الفنانين، مما يتيح لهم تحديد نسبة الضريبة التي يرغبون في الحصول عليها.
مستقبل الذكاء الاصطناعي و NFT
ارتفعت NFT في عام 2021 بشكل ملحوظ، والأمر المثير للإعجاب هو أن صعودها لم يعتمد على بروتوكولات الذكاء الاصطناعي التوليدية. في تلك البيئة، لمعت الفنانين الرقميين بشكل كبير، ولكن الآن يمكن لأي شخص إنشاء أعمال فنية ذات قيمة إنتاجية عالية بسهولة مثل استخدام روبوت المحادثة، وبالتالي، لا تزال قدرة هذا السوق على تحقيق الأرباح في المستقبل غير واضحة بعد. قد يكون الناس أكثر اهتمامًا بفائدة المشروع والمجتمع.
يمكن لبروتوكول AI الجيل الذي يعتمد على الإنشاء أن يجعل الأفراد فنانين متميزين ويفتح أبوابًا مهنية غير متاحة من قبل. ومع ذلك ، كانت مشكلة رئيسية واجهها الفنانون في الدورة السابقة هي أن أعمالهم الفنية تم بيعها كـ NFT بدون إذن. لا يزال هناك غموض قانوني حول تحويل الأصول الرقمية التي تم إنشاؤها بواسطة بروتوكول AI الجيل. قد تتعارض هاتان العاملتان ، خاصة إذا تم استخدام الأصول الرقمية التي تم إنشاؤها بواسطة AI الجيل الذي يعتمد على الإنشاء لخلق ثروة جيلية من خلال سلسلة NFT شهيرة.
في الدورة السابقة، لعب السرقة دورًا في تعزيز نسخ NFT وصياغتها على عدة سلاسل كتلية. تمت مناقشة موضوع افتقار التوافقية وجزر البيانات في تدوينات سابقة. يمكن للذكاء الاصطناعي أن يكون له دور مهم في هذا الصدد. من خلال إجراءات تعزيز الأمان مثل الكشف المبكر عن الاستثناءات ومنع الاحتيال، يمكن للذكاء الاصطناعي أن يكون واقيًا مثله مثلما يكون في مجالي RWA وDeFi. هذا أمر بالغ الأهمية لتأمين توافر التوافقية بين السلاسل عند تحديد مصادر الأصول الرقمية.