ملايين فقدوا بسبب أخطاء الذكاء الاصطناعي، وكشفت لماذا يبني فانار بشكل مختلف.

نداء استيقاظ: عندما تتحول أخطاء الذكاء الاصطناعي إلى واقع مالي انتقل الذكاء الاصطناعي من مرحلة التجربة إلى التنفيذ بسرعة تفوق توقعات معظم الصناعات. وعلى طول الطريق، كشفت حوادث حقيقية عن حقيقة قاسية. يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي أن تتوسع في الأخطاء بنفس سرعة توسعها في الإنتاجية. خلال عامي 2024 و2025، ظهرت أمثلة على إخفاقات مكلفة في الأسواق، من أخطاء التداول الخوارزمي إلى أحداث الاحتيال باستخدام تقنية التزييف العميق التي كلفت عشرات الملايين من الدولارات. تبرز التقارير حالات مثل عمليات الاحتيال باستخدام التزييف العميق التي سرقت أكثر من 25 مليون دولار وأخطاء الذكاء الاصطناعي في الشركات التي أدت إلى خسائر بمليارات الدولارات، مما يظهر أن الأتمتة بدون مساءلة يمكن أن تتسبب في أضرار مالية حقيقية. غيرت هذه الحوادث طريقة تفكير المطورين في بنية الذكاء الاصطناعي. بدلاً من افتراض أن الذكاء يحسن الأنظمة تلقائيًا، بدأ المطورون يطرحون أسئلة أعمق حول الاعتمادية، والشفافية، والسيطرة. تظهر بنية فانار من هذا التحول في التفكير. المشكلة الأساسية: تعديل الذكاء الاصطناعي ليتناسب مع البنية التحتية القديمة تحاول العديد من مشاريع البلوكشين الحالية دمج الذكاء الاصطناعي عن طريق إضافة أدوات خارجية أو طبقات استنتاج خارج السلسلة على البنية التحتية الموجودة. يخلق هذا النهج احتكاكًا. كانت الأنظمة القديمة مصممة للمعاملات، وليس للإدراك. عندما يُضاف الذكاء لاحقًا، تصبح سير العمل مجزأة وبطيئة وتعتمد على عمليات مركزية غامضة. غالبًا ما تتطلب وكلاء الذكاء الاصطناعي ذاكرة دائمة، ووعي بالسياق، واستنتاج مستمر. تكافح السلاسل التقليدية لأنها تتعامل مع كل معاملة كحدث معزول بدلاً من جزء من نظام معرفي يتطور. يزيد هذا التباين من خطر الأخطاء أو السلوك غير المتوقع عند تشغيل الأتمتة على نطاق واسع. لماذا تصبح أخطاء الذكاء الاصطناعي مكلفة نادراً ما تكون إخفاقات الذكاء الاصطناعي ناجمة عن حالات حافة قصوى متطرفة. تظهر الأبحاث حول فشل اختبارات الذكاء الاصطناعي أن العديد من الأخطاء المكلفة تنجم عن عيوب تصميم أساسية مثل عدم وجود تدابير حماية كافية، أو استقلالية مفرطة، أو نقص في الرقابة الشفافة. في البيئات المالية، حتى الأخطاء الصغيرة يمكن أن تتسبب في خسائر كبيرة. تظهر دراسات عن وكلاء الذكاء الاصطناعي العاملين في بيئات سوق عدائية أن النماذج غالبًا ما تكافح لفهم الإشارات المضللة، وتحقق دقة منخفضة عندما تزداد تعقيدات العالم الحقيقي. الدرس واضح: الذكاء بدون تنفيذ يمكن التحقق منه يخلق مخاطر. نهج فانار المختلف: الذكاء الاصطناعي الأصلي بدلاً من إضافته لاحقًا تعتبر @Vanar نفسها كبلوكشين من الطبقة الأولى ذات ذكاء اصطناعي أصلي. بدلاً من إرفاق الذكاء الاصطناعي بالبنية التحتية الموجودة، يتم دمج الذكاء في بنية النظام نفسها. تشمل المكونات الرئيسية طبقة ذاكرة دلالية مصممة لتخزين البيانات المضغوطة بصيغ قابلة للقراءة بواسطة الذكاء الاصطناعي ومحرك استنتاج قادر على تنفيذ التفكير الآلي مباشرة على السلسلة. يهدف هذا التصميم إلى حل عدة قضايا أساسية كشفت عنها إخفاقات الذكاء الاصطناعي. أولاً، الشفافية. يمكن التحقق من الإجراءات التي ينفذها وكلاء الذكاء الاصطناعي على السلسلة بدلاً من أن تكون مخفية داخل أنظمة غامضة. ثانيًا، الاستمرارية. تحافظ عمليات الذكاء الاصطناعي على السياق بدلاً من إعادة التشغيل من الصفر في كل تفاعل. ثالثًا، المساءلة. تتبع القرارات الآلية قواعد على السلسلة لا يمكن تعديلها بصمت. الفلسفة وراء البناء بشكل مختلف الفكرة الأعمق وراء فانار هي أن الذكاء الاصطناعي لا ينبغي أن يعمل كمساعد خارجي منفصل عن منطق البلوكشين. بدلاً من ذلك، يصبح الذكاء جزءًا من البنية التحتية نفسها. يجادل المدافعون بأنه عندما يكون الذكاء الاصطناعي مدمجًا بشكل عميق، تصبح سير العمل أكثر موثوقية لأن قواعد التنفيذ تُفرض بواسطة الشبكة بدلاً من وسطاء مركزيين. يعكس هذا النهج اتجاهًا أوسع في تطوير التكنولوجيا. تدرك الصناعات بشكل متزايد أن تعديل أدوات متقدمة على أنظمة قديمة غالبًا ما يخلق تعقيدًا بدلاً من حله. تصميم الأنظمة من الأساس للذكاء الاصطناعي يغير كيفية تدفق البيانات، وكيفية التحقق من القرارات، وكيفية تصرف الأتمتة تحت الضغط. واقع متوازن: الفرص والتحديات على الرغم من أن رؤية الذكاء الاصطناعي الأصلي جذابة، إلا أن النجاح يعتمد على التنفيذ. إدخال الذكاء في بنية البلوكشين التحتية يضيف تعقيدًا تقنيًا ويثير أسئلة حول القابلية للتوسع، والحوكمة، والسلامة. لا تزال أنظمة الذكاء الاصطناعي تتطلب اختبارات موسعة، وحتى البيئات الشفافة لا يمكنها القضاء على جميع المخاطر. وفي الوقت نفسه، يسلط تكرار الخسائر المالية المرتبطة بالذكاء الاصطناعي الضوء على طلب متزايد على بنية تحتية تعطي الأولوية للمراجعة والثقة. مع تزايد محاولات الاحتيال وتطور أنظمة اتخاذ القرار الآلية، قد يتحول المطورون نحو بنى معمارية مصممة مع التحقق في جوهرها. رؤية مستقبلية: من ضجيج الذكاء الاصطناعي إلى مساءلته يتطور السرد حول الذكاء الاصطناعي من الحماس إلى المسؤولية. ركزت عمليات النشر المبكرة على القدرات. لقد غيرت الإخفاقات الأخيرة الانتباه نحو الاعتمادية والسيطرة. تعكس استراتيجية فانار هذا التحول من خلال بناء الذكاء مباشرة في بنية البلوكشين بدلاً من وضعه فوقها. إذا نجحت، فقد يمثل هذا النموذج مرحلة جديدة حيث تعمل أنظمة الذكاء الاصطناعي ضمن بيئات شفافة تقلل من المخاطر الخفية. الاختبار الحقيقي لن يكون الوعود التكنولوجية، بل ما إذا كانت بنية الذكاء الاصطناعي الأصلية يمكنها منع الأخطاء المكلفة التي كشفت عن نقاط ضعف في التصاميم السابقة. #vanar $VANRY