ملخص تنفيذي

الذكاء الاصطناعي الإنشائي هو أهم ابتكار في الذاكرة الأخيرة ويصبح أكثر أهمية مع مرور الوقت. الذكاء الاصطناعي الإنشائي هو في الأساس منتج لثلاثة عناصر:

الخوارزميات + البيانات + الحساب = الذكاء

هذا يعني أن البيانات والحساب سيصبحان على الأرجح أحد أهم الأصول في العالم، وسيكون الوصول إليهما مهمًا للغاية.

نماذج الذكاء الاصطناعي المولدة تحتاج إلى البيانات. البيانات التي تعمل عليها أكبر نماذج الذكاء الاصطناعي المولدة هي قيمة الإنترنت من البيانات، والتي تعتبر تقريبًا لمجموع كل معرفة البشر.

العملات المشفرة تهدف إلى توفير وصول إلى موارد رقمية جديدة حول العالم وتحويل الأصول التي لم تكن أصولًا من قبل إلى رموز. Grass يقوم بذلك من أجل البيانات.

يمنح Grass نماذج الذكاء الاصطناعي وتطبيقات الوصول إلى الإنترنت بأكمله كمجموعة بيانات مباشرة، التي تم جمعها عبر شبكة من العقد حول العالم الذين يساهمون بعرض النطاق الترددي للإنترنت الخامل لديهم. لديهم جذب أولي قوي مع أكثر من 2.5 مليون مستخدم.

السوق المحتمل على المدى الطويل للعشب ضخم ويرتبط بحجم سوق الذكاء الاصطناعي ونموه المستقبلي. في الماضي ، كان جمع مجموعات البيانات بهذا الحجم يقتصر على أكبر عمالقة التكنولوجيا. يجلب Grass اقتصاديات جديدة إلى البيانات ، مما يؤدي إلى خفض التكاليف. هذا يضفي الطابع الديمقراطي على الوصول إلى البيانات ليس فقط لخدمة الشركات الكبيرة النخبوية ، ولكن الذيل الطويل لصناعة الذكاء الاصطناعي.

المشكلة

تتطلب تدريب نموذج الذكاء الاصطناعي وضبطه الدقيق كميات هائلة من البيانات. من الناحية التاريخية، تم جمع الكثير من تلك البيانات من خلال مطوري نماذج الذكاء الاصطناعي الذين يقومون بجمع البيانات من مواقع الويب. يواجه هذا العملية العديد من التحديات:

• جلب البيانات من الويب يتطلب تكلفة كبيرة، هناك عدد قليل من المؤسسات الكبيرة فقط القادرة على جلب بيانات الويب بشكل دوري بالكامل، مما يحجب الوصول إلى البيانات لدى المطورين الصغار في مجال الذكاء الاصطناعي.
• حظر عنوان IP. هناك لعبة القط والفأر بين تلك الخدمات الخاصة بالحصول على المحتوى ومنشئي المحتوى. فمن السهل إلى حد ما حظر عنوان IP لمنع الاستخراج ، مما يجعل من الصعب تحقيق أهداف الاستخراج وجمع البيانات المطلوبة لتدريب الذكاء الاصطناعي وضبطه بشكل جيد.
• موارد تم ضياعها. جمع المعلومات من الويب هو مهمة يمكن أن تعود بالفائدة على العديد من العملاء. الأجهزة والنطاق الترددي وقوة الحوسبة المطلوبة لهذا الأمر غير كفؤة إذا تمت من قبل عميل واحد.
• تحديث البيانات. من المرهق والمكلف مسح الإنترنت بأكمله. هذا يجعله غير عملي لمعظم المستخدمين للمسح بشكل متكرر، مما يجعل البيانات أقل تحديثًا وأقل جودة لنماذج الذكاء الاصطناعي.

حل العشب

يهدف العشب إلى حل هذه المشاكل من خلال إنشاء شبكة اتحادية من مقلبي الويب. يساهم كل فرد يشارك في شبكة العشب بجزء من عرض النطاق الترددي غير المستخدم لديهم لتوفير كمية صغيرة من الخدش من عنوان IP الخاص بهم. يقوم العشب بعد ذلك بتجميع البيانات من كل هذه العقد لتشكيل مجموعة بيانات مدمجة مفيدة لتدريب الذكاء الاصطناعي وضبطه. إنها استخدام أنيق ومناسب للشبكات الموزعة التي تعمل بواسطة العملة المشفرة.

هناك حالات أعمال أخرى للإنترنت غير المستخدم أيضًا، مثل:

• جمع البيانات المحلية/الجغرافية، مثل الإعلانات
• إجراء بحوث أكاديمية
• التحقق من الأسعار المحلية

يقوم Grass اليوم بجمع البيانات باستخدام الأجهزة الموجودة (أجهزة الكمبيوتر المحمولة ، أجهزة الكمبيوتر المكتبية ، إلخ). في المستقبل ، تخطط Grass لتقديم جهاز لجمع البيانات ، وهو جهاز أجهزة مُخصص يعمل فقط على جمع البيانات ، مما يؤدي إلى زيادة الكفاءة بسبب تحسين الجهاز لهذه المهمة الخاصة.

فوائد العشب

هناك عدة فوائد لاستخدام شبكة موزعة لجمع البيانات:

• الوصول الديمقراطي إلى بيانات الويب التي تصبح أرخص على نطاق واسع. بدلا من عميل واحد يجمع البيانات لاحتياجاته الخاصة ، يجمع Grass البيانات نيابة عن العديد من العملاء. يمكن إعادة بيع هذه البيانات عدة مرات ، مما يخلق وفورات الحجم على البيانات ، مما يؤدي إلى خفض التكاليف الاقتصادية للتجريف وجعل السوق أكثر كفاءة. على نطاق واسع ، يمكن أن تصبح Grass افتراضيا الحل الأكثر فعالية من حيث التكلفة لجمع البيانات للعملاء ، مما يخلق تأثيرا للشبكة الاقتصادية حول بروتوكولهم. هذا يعني أن جمع البيانات متاح الآن لأي شخص ، وليس فقط شركتين كبيرتين لديهما الموارد اللازمة لكشط الويب.
• يصبح حظر عناوين IP غير ممكن. من خلال توزيع الخدش، يصبح من الصعب بكثير اكتشاف وإيقاف الخدش، حيث أن كل عقدة تقوم فقط بكمية ضئيلة نسبيًا من التقاط البيانات ومن الصعب التمييز عن حركة الإنترنت النموذجية. يؤدي هذا إلى مجموعات بيانات أكثر اكتمالًا للتدريب.
• يتم استخدام عرض النطاق الترددي على الإنترنت بشكل أكثر كفاءة. نظرًا لأن Grass هو في الواقع لعبة استهلاك تعاونية على عرض النطاق الترددي غير المستخدم، فإنه أكثر كفاءة من توفير عرض نطاق ترددي جديد فقط للخدش.
• تصبح البيانات أكثر دقة وحديثة. يصبح من الفعالية من حيث التكلفة الحصول على المزيد من التحديثات بشكل أكثر تكرارًا مما يمكن أن يفعله العميل العادي بنفسه. وهذا يؤدي إلى وجود أقل بيانات قديمة. وهذا يهم لأن نماذج الذكاء الاصطناعي الناتجة تكون أكثر حديثًا.

التحدي: منشئو المحتوى الذين يحققون أرباحاً من بياناتهم

أحد الأشياء الصعبة التي يجب التنقل فيها عند كشط البيانات هو منشئو المحتوى. ويشمل ذلك مواقع مثل نيويورك تايمز وريديت ، الذين بدأوا في تحقيق الدخل من بياناتهم عن طريق ترخيصها لأطراف ثالثة للتدريب الذكاء الاصطناعي النماذج. إنهم يحمون بشكل طبيعي البيانات الموجودة على مواقعهم لأن هذه البيانات تمثل تدفقات إيرادات مربحة للغاية بالنسبة لهم. في الواقع ، حظرت Reddit استخدام واجهة برمجة تطبيقات المطورين الخاصة بهم للتعلم الآلي لحماية نموذج أعمالهم المتمثل في ترخيص بياناتهم لمنشئي النماذج الذكاء الاصطناعي (انظر شروط الخدمة هنا).

ما الذي يحمله المستقبل لمنشئي المحتوى؟ حسنا ، ضع في اعتبارك أنه بالنسبة للمحتوى الذي ينشئه المستخدم (UGC) ، مثل Reddit ، هناك حجة مفادها أن المستخدمين يمتلكون بياناتهم الخاصة (بدلا من النظام الأساسي) ، نظرا لأن المحتوى تم إنشاؤه بواسطة المستخدمين ويجب أن يكون مملوكا لهؤلاء المستخدمين. ولا يزال يتعين استكشاف هذه الحجة بشكل كامل من وجهة نظر قانونية. سيكون من المثير للاهتمام مراقبة هذا في المستقبل. ومع ذلك ، إذا كان المستخدمون يمتلكون بالفعل بياناتهم المساهمة ، فيمكن أن يمثل Grass مسارا افتراضيا لمساعدة هؤلاء المستخدمين على تحقيق الدخل من البيانات التي ساهموا بها. على سبيل المثال ، يمكن أن يكافئ Grass المساهمين في Reddit أنفسهم على التطوع للمساهمة ببياناتهم التي أنشأوها على Reddit.

بالنسبة لمنشئي المحتوى المدفوعين مثل نيويورك تايمز ، يتم إنشاء المحتوى بواسطة كتاب مدفوعين ، وبالتالي لا يوجد جدل حول بيانات المستخدم المملوكة. بالتالي ، يمكن لـ Grass ببساطة استبعاد تلك المواقع من الاستيلاء عليها. بدلاً من ذلك ، قد يكون من الممكن لـ Grass أن يتوسع إلى الحد الذي يصبح فيه من الممكن أن يصبح Grass نفسه عميلًا لتلك المواقع ويدفع رسوم الترخيص. الطريقة التي يمكن أن يعمل بها هذا فرضيًا هي أن يدفع عملاء Grass مقابل البيانات ، ثم يمكن لـ Grass أن يقسم الإيرادات إلى منشئي المحتوى ، مما يتيح إنشاء نموذج AI بميزانية مرنة. بدلاً من ذلك ، يمكن لـ Grass تحقيق مثل هذا الحجم الذي يمكن أن يتفاوض عنه اتفاق ترخيص جماعي نيابة عن جميع عملائه.

إطلاق Grass

كان لدى العشب إطلاق مذهل للغاية في وقت سابق من هذا العام:

• كان للعشب أكبر عملية توزيع جوائز في تاريخ سولانا.
• أكثر من 2 مليون محفظةالمطالبةالإسقاط الجوي، مما تسبب في انهيار شبكة سولانا تحت الضغط.
• هناك أكثر من 2.5 مليون مستخدم لـ Grass في جميع أنحاء العالم. [3]
• لدى Grass القدرة والبيانات لتدريب نموذج ChatGPT 3.5 الخاص بـ OpenAI بالفعل.
• كعرض توضيحي لمنصتهم، قامت Grass بتوفير مجموعة بيانات مفتوحة المصدر تحتوي على 600 مليون منشور وتعليق من عام 2024 على Reddit (انظر هناللإعلان وهناللمجموعة البيانات).

حتى كتابة هذا، كان لدى رمز العشب إيجابية في الأسعاربعد الإطلاق (+115٪)، وهو أمر غير عادي حيث ينخفض معظم الرموز في الأيام / الأسابيع التالية للقائمة. يعكس هذا على الأرجح نهجهم الذكي في توزيع الهبات الجوية، فضلا عن الإيمان في المستقبل والإمكانات المتاحة للعشب. بصفة عامة، هذا هو بداية رائعة للشبكة ونعتقد أنها تمهد الطريق لعدة سنوات مزدهرة قادمة.

أداء رمز العشب منذ إطلاقه في 28 أكتوبر 2024

المصدر: TradingView.

ابدأ في المساهمةاستغلال عرض النطاق الترددي غير المستخدم الخاص بك عن طريق ربط محفظة Solana الخاصة بك وكسب رمز Grass.

هل ترغب في استخدام مجموعات بيانات Grass لعملك التجاري أو أبحاثك أو مشروعك؟ تواصل مع الفريق على discover@grassfoundation.io.

الهوامش

[1] المصدر: https://www.getgrass.io/.
[2] المصدر: https://www.google.com/url?q=https://www.theblock.co/post/323805/grass-becomes-most-distributed-solana-airdrop-as-nearly-1-5-million-addresses-claim-tokens&sa=D&source=docs&ust=1732646335082707&usg=AOvVaw0oVvhJL661rmE1ABmJqOyP.
[3] المصدر: https://www.getgrass.io/.

تنصل:

1. يتم إعادة طبع هذه المقالة من[Hack VC], جميع حقوق الطبع والنشر تنتمي إلى الكاتب الأصلي [إد رومان]. إذا كانت هناك اعتراضات على هذا النشر مرجعين، يرجى الاتصال بالبوابة تعلمالفريق ، وسوف يتعاملون معه على الفور.
2. تنصل المسؤولية: الآراء والآراء المعبر عنها في هذه المقالة هي فقط تلك الخاصة بالكاتب ولا تشكل أي نصيحة استثمارية.
3. تتم ترجمة المقالة إلى لغات أخرى من قبل فريق تعلم جيت. ما لم يذكر ، فإن نسخ أو توزيع أو نسخ المقالات المترجمة محظور.