قبل من مناقشة الذكاء الاصطناعي على السلسلة، ربما يجب أن نطرح سؤالًا أعمق، إذا كانت نتائج استنتاجات الذكاء الاصطناعي نفسها غير قابلة للتحقق، فما هو الأساس الذي يُبنى عليه الذكاء الذكي على السلسلة؟ لا تزال العديد من تطبيقات الذكاء الاصطناعي تعمل على بنية تحتية سوداء الصندوق، حيث يتم إتمام الاستنتاجات على السلسلة، والمستخدمون لا يمكنهم إلا قبول النتائج بشكل سلبي، ولا يمكنهم التحقق من عملية الحساب، ولا التأكد من أن المراحل الوسيطة لم تتعرض للتلاعب. هذا النموذج يتعارض بطبيعته مع ما تؤكد عليه تقنية البلوكشين من قابلية التحقق والتدقيق، ويجبر تطبيقات السلسلة على الاعتماد مجددًا على الثقة المركزية عند إدخال قدرات الذكاء الاصطناعي. @inference_labs هو بالضبط العمل الذي يركز على هذه الفجوة الحاسمة. هم لا يهدفون إلى تدريب نموذج أقوى، بل إلى بناء بنية تحتية للتحليل القابل للتحقق واللامركزية، تعيد تشكيل طريقة دمج الذكاء الاصطناعي والبلوكشين من الأساس. تحاولInference Labs جعل عملية استنتاج الذكاء الاصطناعي شفافة وقابلة للتدقيق ويمكن الوثوق بها عبر البروتوكولات، بحيث لا تقتصر استدعاءات العقود الذكية في المستقبل على واجهات بيانات عادية، بل على نتائج حسابات ذكية مصحوبة ببرهان تشفير. هذا الهيكل يحول مخرجات الذكاء الاصطناعي من موثوقية ذاتية إلى قابلة للتحقق رياضيًا، مما يوفر أساسًا أكثر استقرارًا لاتخاذ القرارات الآلية على السلسلة. عندما تكون عملية الاستنتاج قابلة للتحقق، يمكن للذكاء الاصطناعي أن يصبح حقًا جزءًا أصيلًا من أنظمة السلسلة، وليس أداة سوداء تُعهد إلى خدمات مركزية. هذه القفزة ستحدد ما إذا كان بإمكان الذكاء الاصطناعي والبلوكشين أن يندمجا بشكل عميق، وليس مجرد دمج وظيفي سطحي. @Galxe @GalxeQuest @easydotfunX