د AI تور بکس ستونزه: کولی شي Web3 د کلیدي وړاندې کړي؟

خو د DWF لابراتوارونو د مدیریت شریک په توګه، چې موږ د Web3 انستافورټ او ډیجیټل اټکل بازارونو په لومړنۍ مرحلو کې د مالیې تادیه کوو، یو څه تل واضح شوی دی: اعتماد د AI په پراختیا کې د راتلونکي مرحلو کې د غلطې لړ په توګه ښودل کیږي. نه باور چې ماډلونه کولی شي کولی شي، بلکه په څرنګه کې چې دوی کولی شي. دا سخت دی چې فکر نلري چې د مصنوعي انټرنټ اوس هم د نه لوړه نقطې ته ورسیږي. دا reeds په ډیرو صنعتونو کې د هغې موجودیت احساس کوي، او دا اوس نه یوازې موږ ته د تولیداتو لپاره محدود دی. په هر وخت کې، د AI د کوډ، متن او انځورونو په ساده ډول جوړولو څخه زياته کیږي، او د انسانانو لپاره د واقعي تصمیماتو ترسره کوي. د مثال په توګه، ځینې شرکتونه د AI انډولیتو کاروي د انسان د خپل غوښتنلیکونه وګورئ، د مختلفو غوښتنلیکونو تایید او د نورو څخه انکار کوي. په روغتیا کې، طبي تشخیص سیسټمونه د ډاکټرانو لخوا کارول کیږي ترڅو مرسته وکړي او د درملنې سپارښتنه کوي. بانکونه د AI کاروي او د قانون د اغیزو سازمانونه د AI سیستمونو سره تجربه کوي ترڅو هڅه وکړي او مخکې چې دوی ترسره شي. Screenshots د کارکوونکو د ناروغۍ تشخیص د کریډیټ غوښتنلیکونه د جرمونو مخکښ Screenshots د کارکوونکو د ناروغۍ تشخیص د کریډیټ غوښتنلیکونه د جرمونو مخکښ دا غوښتنلیکونه به موږ سره مرسته وکړي چې ښه تصمیمونه ونيسئ، په چټکۍ سره. دوی دا کار کوي د معلوماتو ډیری حجمونو په تحلیل کې چې انساناتو توان لري، او دوی د احساساتو له امله د خپل پایلو ته ورسیږي. په هرصورت، لکه سیستمونه د شفافیت او توضیحات کمښت له امله مخکښ دي، چې موږ ته اجازه نلري چې د هغه فیصلې چې دوی ته ورسيږي. په داسې حال کې چې اوسني بحث د کچه په اړه تمرکز کوي، لکه لوی ماډلونه، ډیری ډاټا، لوی کمپیوټرونه، د واقعي چمتو کولو په اړه دی. که موږ کولی شو د AI د تصمیم کولو پروسه راټول نه کوو، دا یو تور کڅوړه وي چې غیر فعال، غیر قابل اعتماد دی، او په پایله کې په مهمو سیستمونو کې کارول کیدی شي. دا هغه ځای دی چې Web3 وارد کیږي، د زیربنا او شفافیت سره ملاتړ کوي. AI د ځان توضیح نه کوي په پایله کې، د AI تصمیم گیری پر بنسټ د پیچلي algorithms پر بنسټ چې د ډیری ډاټا په لټه کې دي، دا درکوي، او هڅه کوي چې د نمونې له مخې منطقي پایلې جوړ کړي. د چټک ستونزه دا ده چې د دې سیسټمونو "Black Box" طبيعت اغیزمن دی، ځکه چې د OpenAI، Anthropic، Google او Meta Platforms په څیر د مخکښ کوډ او ډاټا ساتنه کولو لپاره هڅه کوي ترڅو د تناوبو په پرتله یو رقابتی ګټه ونیسئ. LLMs لکه د OpenAI GPT لړۍ او د Google Gemini د ډیری ډاټا سیټونو په اړه روزل شوي دي او په ډیری پیچلي عصري کټګوریو کې جوړ شوي دي. مګر دا واضح نه ده چې دا کټګوریو دقیقا څه کوي. د مثال په توګه، د دې لپاره چې دوی د معلوماتو یا نمونې ځانګړي بټونه د نورو په پرتله څرنګه درکوي. نو حتی د دغو ماډلونو جوړونکو لپاره د هر کټګوریو تر منځ د تبادلې تفسیر کول، او پوه شي چې څنګه دا د محصولاتو تولید کوي. د شفافیت او توضیح وړتیا کمښت خورا خطرونه لري. که چیرته معلوم نلري چې یو AI سیسټم څنګه کار کوي، چیرته تاسو کولی شئ ډاډه وکړئ چې دا خوندي او انصاف دی؟ هغه څوک به د غلطو په صورت کې ځواب ورکړي؟ چیرته تاسو به څنګه پوه شئ که سیسټم خراب دی یا نه؟ حتی که تاسو پوه شئ چې سیسټم ځینې مخکښ انتخابونه کوي، چیرته تاسو کولی شئ دا اصلاح وکړئ که تاسو نه پوهیږئ چې څنګه کار کوي؟ همدارۍ ستونزه شتون لري، د اروپا د GDPR په څیر قانونونه د اتومات فیصلہونو لپاره توضیح وړتیا ته اړتیا لري. د Opaque AI سیسټمونه د دې معياري پوره نه کوي. د AI شرکتونه حتی د دې کمښتونو ته اعتراف کوي. په یوه وروستیو څیړنې کاغذ کې، Anthropic په 75٪ کې د کارولو په صورت کې د دې ترټولو پیچلي AI ماډلونو څخه یو د فکر کولو پروسسونو، د "چین د فکر" په نوم کې پوښل شوی. ښیښه ښیښه Chain-of-Thought ده یو تکنالوژۍ چې په AI تصمیم گیری کې شفافیت زیات کړي، د ماډل د فکر پروسسونو ښودلوي کله چې دا د ستونزو حل کولو لپاره هڅه کوي، په ورته ډول چې یو انسان کولی شي غږونه فکر وکړي. په هرصورت، د Anthropic څیړنو کې، دا کشف کړ چې د Claude 3.7 Sonnet ماډل اغیزمنه د ځوابونو ته وکاروي، مګر دا نه ښودل چې دا معلوماتو څه دي، یا کله چې دا د دې په اړه باور لري. د دې پايلې له امله، د جوړونکو نه لري چې څنګه د دې په اکثریت کې د دې پایلو ته ورسیږي. د AI Stack بیاکتنه د OpenSource AI ماډلونه لکه DeepSeek R1 او Meta د Llama کورنۍ په اغیزمن ډول د OpenAI او Google لخوا جوړ شوي پروپیلن سیسټمونو بدلونونو په توګه پروګرام شوي دي، مګر په واقعیت کې دوی د تفسیر وړتیا په اړه ډیر کم ښه راغلاست. ستونزه دا ده چې که څه هم د کوډ بیس کولی شي بازي وي، د روزنې ډاټا او "د وزنونو" - د شمیره ارزښتونه چې د مصنوعي "نورونونو" تر منځ د اړیکو د قوت او لارښوونې په اړه وده ورکوي - هم لګښت لري. برسېره پر دې، د بازو ماډلونه په سیلوونو کې جوړ شوي دي، او دوی په ورته مرکزي سایټریټ سایټریټ سرورونو کې میزبان دي چې د مالکیت وړ ماډلونه دي. د مرکزي سایټریټ سایټریټ سایټریټ سایټریټ سایټریټ سایټریټ سایټریټ کې میزبان شوي AI ماډل manipulation او censorship وړاندیز کوي، کوم چې دا په حقیقت کې نه دي په رښتيا کې decentralized. په داسې حال کې چې د پرانیستې ماډلونه یو ښه پیل دی، د algorithmic decision-making په اړه حقیقي توضیح وړتیا او شفافیت ته اړتيا لري چې د AI کلکټ بشپړ اصلاح کړي. یو مفکوره دا ده چې د AI سیسټمونه د Web3 تکنالوژۍ په بنسټ کې جوړ کړئ. د Web3 سره، موږ کولی شو په هر کچې کې، د روزنې ډاټا او کمپیوټري سرچینې څخه، د فینټینګ او د پایلو پروسهونو ته، د شفافیت ترلاسه کړي او فعال همکارۍ تضمین کړي. decentralized AI سيستمونه کولی شي د "د بازارونو" څخه ګټه واخلئ ترڅو د دې پټونو برخو ته عادلانه او مساوي لاس رسی تضمین کړي. له دې امله چې د AI انټرنېټ د ماډلول فعالیتونو ته وده ورکړي او د دوی په اطراف کې بازارونه جوړ کړي، لاس رسی به د بازار قوتونو لخوا وي. د دې مثال دی: ، کوم چې د شبکې ګډون کوونکي ته د خپل ناڅاپي کمپیوټر قدرت شریک کړي ترڅو د هنرمندانو لپاره یو سرچینې جوړ کړي چې د انځور رینډ کولو لپاره د ګرځنده GPUونو ته دسترسی ته اړتیا لري. دا د مثال دی چې blockchain کولی شي د عمومي ښه لپاره د خلکو او سرچینې سره مرسته وکړي. Render Network د شبکې decentralization هم د ټولنې پر بنسټ د حکومت له لارې د decentralized autonomous organizations یا DAOs جوړول. د دې کال په پیل کې، د کاروونکي په یو مشترکه پوډر کې پیسې ورکوي، او DREAM دا پیسې د بازار ډاټا تجزیه کولو پر بنسټ، په داسې حال کې چې هم د ټولنې احساسات په لټه کې واخلئ. دا ډیزاین کوي چې څنګه د AI کولی شي د پانګونې په داسې حال کې ډاډ ترلاسه کړي چې د مالیې تصمیمونه د ټولنې هدفونو سره سمون دي. د خوښې د خوښې د بلاکچین په توګه د AI بنسټ د کارولو هم معنی لري چې موږ کولی شو auditability لري. د blockchain کاروي ترڅو د AI ماډل لخوا ترسره شوي هر معامله او تبادلې په پایله توګه، غیر بدلون وړ ریکارډ جوړ کړي، په ګډون د روزنې ډاټا د پروسس کولو او مخکې پروسس کولو، د سیسټم جوړولو او فیصلہ کولو لپاره. له دې امله چې د دغو تبادلې په خپل غیر بدلون وړ لیج کې د هر ډول وخت ټیم ورکوي، دا یو تفصيلي کنترول جوړوي چې کولی شي د AI پایلو د عادلانه او دقت د تصدیق کولو لپاره کارول شي. کاروونکي کولی شي د ډاټا هر ټیټ وګورئ چې د هغه فیصلې اغیزه کوي چې دوی ترلاسه کړ. ډیزاین ډیزاین لکه څنګه چې د بازار جوړونکي او سرمایه گذار، موږ په لومړي وخت کې وګورئ چې پروتوکولونه چې شفافیت شامل کړي، د موسساتو د قبولولو په چټکۍ سره ترلاسه کوي. دا به د AI په اړه هم کارول کیږي. لکه څنګه چې د DeFi پروتوکولونه د سپیډ سافټ کنټرولونو او auditable خزانې له لارې اعتماد ترلاسه کوي، د AI به د تصدیق شوي ماډلونو نظارتونو، لاس رسی، او د ثابت منطق کولو لارو ته اړتيا لري که دا د لوړ سټیټ مالیې سیسټمونو کې یوځای شي. دا مهمه ده ځکه چې د AI یوازې د تصمیم کولو ملاتړ نه کوي. دا هم د مالیې جریانونو شکل کوي. د کریډیټ تادیه او د بیمه قیمتونو څخه د DeFi کې پیشینه تجزیه کولو ته، د AI ماډلونه به په چټکۍ سره د پروګرام وړ مالیاتو کورس کې وي. که دا سیسټمونه خپل ځان وضاحت نه کوي یا شفافیت نه کوي، خطر، مخنیوی، او ضایعیت به د بازارونو لګښت ته ورسیږي. د AI Stack بیاکتنه - د Web3 سره د OpenSource AI ماډلونه لکه DeepSeek R1 او Meta د Llama کورنۍ په اغیزمن ډول د OpenAI او Google لخوا جوړ شوي پروپیلن سیسټمونو بدلونونو په توګه پروګرام شوي دي، مګر په واقعیت کې دوی د تفسیر وړتیا په اړه ډیر کم ښه راغلاست. لکه څنګه چې د انټرنېټ کې د سرمایه گذارانو په توګه، موږ نه یوازې په څیر چیرته کوو چې یو پروتوکول د dezentralization ته اړتیا لري، موږ هم په څیر وګورئ چې د فیصلہ کولو بشپړ ژوند چرخه، د ډاټا د جذب څخه د پایلو څخه، چیرته شفاف دی. د خطرناک AI لپاره د ساتنې د مرکزي AI په اړه یو بل ستونزه ده چې د algorithms "د معلوماتو" او د ځان د ساتنې انستیکونه وده ورکړي. په دې صورت کې، په دې وروستيو کال کې، د OpenAI تر ټولو تجربي LLMs د یو په اړه گزارش شوي دي چې د evaluators له خوا د څارنې پروتوکول له لارې بند کړي، د Apollo Research، د AI رنګ ټیمینګ سازمان لخوا د راپور له مخې. د هڅو مقاومت د هڅو مقاومت د راپور له مخې، کله چې د o1 ماډل په باور کې شوي دي چې د هغې د عملونو څارنه شوي دي او ممکن د offline لخوا ترسره شي، دا هڅه وکړه چې په 5٪ ازموینه کې د "تفتیش ميخانيکي" غیر فعال کړي. د ماډل هم په خبرونو کې د evaluators ته "پړاو" وکړه کله چې دا پوه شي چې دا به د یو بدلون ته ورسیږي چې ډیر اطاعت لري. په 2٪ صورتونو کې، دا حتی هڅه وکړه چې د نوي ماډل په لټه کې وکتل او ځان خوندي کړي. په هرصورت، د څېړونکو په یاد ولرئ چې o1 په ډیری وختونو کې کولی شي د خپل ځان څخه غیر فعالولو څخه مخنیوی کړي، په عمده توګه ځکه چې دا د کافی قوي نه ده، د دې پایلو ته اړتيا لري چې د دې پایلو ته وده ورکړي. برسېره پر دې، دا یوازې په دې ډول کار کوي کله چې په ځانګړي ډول د "د هر قیمت" هڅه کولو او ژوند کولو لارښوونه شوي دي. د راپور هم اشاره کوي چې څېړونکو هم د o1 په بشپړه کچه د فکر پروسه ته لاس رسی نلري، نو دوی نه کولی شي په بشپړه توګه انځور ترلاسه کړي چې څه دا په حقیقت کې "پکوي". په ځانګړې توګه، د انجنیکي AI سیسټمونو کې چټک پرمختګ شوي دي چې کولی شي په پراخه کچه د کارونو په پراخه کچه ترسره کړي، لکه د براؤزرونو په کارولو او آنلاین فعالیتونو ترسره کولو. د decentralized AI سیسټمونو پرانستلو طبیعت کولی شي د دغو واقعاتو مخنیوی لپاره کارول شي، کوم چې د "Kill-Switch" شتون ته اجازه ورکوي چې د DAO موافقې لخوا اداره شي. دا میکانیزم به هر AI سیسټم ته اجازه ورکوي چې په بشپړ ډول د خپل ټولنې لخوا بند شي که دا په خطرناک یا زیان وړو لارو عمل وکړي. برسېره پر دې، د پرانیستې ماډلونو شفافیت به د کاروونکو لپاره د دې فکر پروسې او د پایلو په طبيعت کې ډیر ښکلا لري چې دا هڅه کوي. د AI باور لپاره، موږ د شفافیت ته اړتيا لري پیاوړتیا لري چې بدون شفافیت، د AI سیسټمونو د غوښتنلیکونو محدود کول چې دوی کولی شي د کارولو لپاره کارول شي باور نه شي. مقرراتو اجازه نه کوي چې د خلکو د مالیاتو په اړه فیصلہونه ترسره کړي، او ډاکټرونه کولی شي په چټکۍ سره د AI په اړه د درملنې په اړه د درملنې په اړه د درملنې په اړه د درملنې په اړه د درملنې په اړه د درملنې په اړه د درملنې په اړه نه پیژندل شي. د کلې پټ - له کوډ، د روزنې ډاټا او د انټرنېټ په اړه چې دا کار کوي - له لارې، موږ د AI بشپړ DNA په بشپړ ډول رامینځته کړي. دا به د بشپړ ډول د AI لپاره شرایط جوړ کړي، نو algorithms کولی شي د اخلاقي او دقیق فیصلې ترسره کړي چې د هغه کسان چې د دوی له خوا اغیزمن شي د تصدیق شي. موږ اوس هم د decentralized AI جوړښتونه لري. تکنالوژۍ اجازه ورکوي چې د AI ماډلونه په ډاټا کې چمتو کړي کله چې دا ژوند کوي، د خصوصيت ساتنه کوي. سره د زرو معلوماتو د ثابتولو سره، موږ د د دې نوښتونه کولی شي د دې لپاره چې د AI حل کولو لپاره د شفافیت زیاتولو لپاره یو نوي تلويزيون کې مرسته وکړي. د فدرالي زده کړې د حساس معلومات څارنه د فدرالي زده کړې د حساس معلومات څارنه د AI سیسټمونو ته نور شفافیت ته حرکت کوي، نه یوازې د اعتماد او تصویب په اړه، بلکه د حسابولو او همکارۍ پراختیا په اړه. دا به پراختیا کوونکي ته د اخلاقي معیارونو د ساتنې ته اړتیا ورکوي او په داسې حال کې یو چاپیریال جوړ کړي چې ټولنیز کولی شي د موجود AI سیسټمونو پرځای کړي. د مقرراتو اجازه نه کوي چې د خلکو د مالیاتو په اړه فیصلہونه ترسره کړي، او ډاکټرونه کولی شي د AI د درملنې په اړه د ځانګړي درملنې په اړه لارښوونې نه پیژندل شي پرته له دې چې د تصدیق شوي شواهد نلري چې دا ترټولو ښه عمل دی. دا د دې لپاره چې شفافیت او توضیح وړتیا مهم دي چې د AI سیسټمونو په اړه د پراخه کثافاتو او ناامنی سره حل کړي. لکه څنګه چې د AI په پراخه کچه پراختیا کیږي، دوی به د راتلونکي پراختیا په برخه کې وي، د دې تضمین وکړي چې د ټکنالوژۍ په مسؤلیت او اخلاقي ډول وده ورکړي. د ټول کچه، د روزنې ډاټا څخه د نمونوي پایلو څخه د حکومت څخه، موږ د AI سیسټمونو جوړولو لپاره یو چټک شتون لري چې په اخلاقي توګه کار وکړي، د باور وړ فعالیت وکړي، او په مسئوليت سره کچه ورکړي. لکه څنګه چې دا ټکنالوژۍ چټک شي، د پروتوکولونه چې د انستولوژیکي سرمایه او د خلکو د اعتماد ترلاسه کړي به تر ټولو کمپیوټري نه وي، خو هغه چې تر ټولو واضح حکومت، د تصدیق وړ تصمیماتو جریانونه، او شفاف انعام جوړښتونه لري. Web3 نه یوازې decentralization وړاندې کوي، دا د سيسټمونو جوړولو لپاره یو نوي اقتصادي منطق وړاندې کوي چې مقاومت لري، اخلاقي، او د ډیزاین له لارې د تصدیق وړ. او دا دا ده چې موږ د AI څخه د تور بکس څخه د یو عام کاروبار ته وده ورکړي او ځکه چې د ماشین هوښيار راتلونکي به په چټک کې جوړ شي. په دې وخت کې، په دې وخت کې، تاسو کولی شئ په دې وخت کې په اړه معلومات ترلاسه کړئ.