Azpel

عندما نقوم بتحليل مشروع كريبتو، السؤال الرئيسي دائمًا هو: ما هو الغرض الحقيقي من التوكن؟
في حالة $OPEN ، الإجابة واضحة وفعالة. التوكن الخاص بـ @OpenLedger يلعب على الأقل ثلاثة أدوار أساسية داخل البروتوكول:
1️⃣ حوافز للمساهمين: الذين يقدمون بيانات تدريب موثوقة يتلقون $OPEN كمكافأة.
2️⃣ وصول إلى الخدمات: المطورون والشركات الذين يرغبون في استخدام النماذج المدربة في النظام البيئي بحاجة إلى $OPEN للوصول إليها.

تشات جي بي تي، جمني، جروك... كلهم نماذج ذكاء اصطناعي قوية. لكنهم يشتركون في شيء واحد: هم صناديق سوداء. ما تعرفش إيه البيانات اللي تم تدريبهم عليها، ما عندكش صوت في تطويرهم وما بتاخدش حاجة مقابل البيانات اللي تقدمها لهم وأنت بتستخدمهم.
@OpenLedger يقترح نموذج مختلف جذرياً. بنية تحتية لذكاء اصطناعي لامركزي حيث مصدر البيانات علني، والحوكمة جماعية، والمساهمين بيتكافئوا بـ $OPEN .
الموضوع مش تنافس مع عمالقة التكنولوجيا من حيث القدرة الحاسوبية. الموضوع هو بناء بديل عادل، حيث يخدم الذكاء الاصطناعي الناس وليس العكس.

هل كنت تعلم أنه في كل مرة تتفاعل مع الذكاء الاصطناعي، أنت تولد بيانات قيمة؟ نصوص، تصحيحات، تفضيلات، إجابات... كل ذلك يغذي نماذج المستقبل. وحتى الآن، كنت تفعل ذلك مجاناً.
@OpenLedger غيّر هذه المعادلة. منصتهم تسمح لمساهمي البيانات بأن يتم التعرف عليهم ومكافأتهم على مساهماتهم في نظام الذكاء الاصطناعي اللامركزي.
مع الرمز المميز $OPEN
يمكن للمشاركين كسب المكافآت من خلال المساهمة ببيانات تدريب موثوقة، والمساعدة في تقييم جودة المعلومات، والمشاركة في حوكمة البروتوكول.

الذكاء الاصطناعي يتقدم بسرعة جنونية، لكن في سؤال قليل من الناس بيسألوا: بأي بيانات تم تدريب هذا النموذج؟
نقص الشفافية في عملية التدريب هو مشكلة أخلاقية وتقنية. الانحياز، المعلومات المضللة والأخطاء في النماذج كثيراً ما تنبع من بيانات مصدرها غير معروف أو ذات جودة منخفضة.
@OpenLedger يتناول هذه المشكلة من الجذور. من خلال لامركزية والتحقق من مصدر البيانات، البروتوكول يسمح ببناء نماذج ذكاء اصطناعي أكثر موثوقية، قابلة للتدقيق وعادلة.

أحد المشاكل الكبيرة في الذكاء الاصطناعي الحالي غير مرئي لمعظم الناس: بيانات التدريب. تستخدم شركات ضخمة ملايين النصوص والصور والمحادثات البشرية لتدريب نماذجها... دون دفع أي قرش لمن أنشأ تلك البيانات.
@OpenLedger يأتي ليغير تلك الديناميكية. بروتوكوله اللامركزي يسمح بتتبع أصل كل بيانات مستخدمة في تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي، مما يضمن نسبة عادلة ومكافأة للذين ساهموا.
التوكن $OPEN هو الآلية التي تجعل هذا النظام من الحوافز ممكنًا. ليس مجرد أصل مضارب: إنه العنصر الوظيفي الذي يدعم كل اقتصاد البروتوكول.

هل تعرف @OpenLedger ؟ إنه واحد من أكثر المشاريع إثارة في نظام الذكاء الاصطناعي اللامركزي. OpenLedger تقوم ببناء بنية تحتية حيث تكون بيانات تدريب الذكاء الاصطناعي شفافة، قابلة للتحقق، ومكافأة بشكل عادل لمن يساهم بها.
التوكن $OPEN هو محرك هذه الاقتصاد. يسمح لمساهمي البيانات بالحصول على حوافز حقيقية، ويتيح للمطورين الوصول إلى نماذج ذكاء اصطناعي تم تدريبها ببيانات عالية الجودة ومصدر موثوق.