رأسمة السمعة وتوفير السيولة: هيكل تصبح فيه السمعة ضمانا ماليا @kloutgg ، @foruai ، @noble_xyz في المشهد الرقمي، لم تعد سمعة الفرد وسمعته مقتصرة على التقييمات المجردة فقط، بل تتراكم كبيانات كمية. توفر أنشطة وسائل التواصل الاجتماعي، ومشاركة المجتمع عبر الإنترنت، وسجلات السلوك على السلسلة مؤشرا واضحا نسبيا على مدى الاهتمام الذي تلقاه الفرد وبنائه الثقة. في هذا الاتجاه، ظهرت محاولات لمعاملة السمعة كأصل وربطها بالنظام المالي، ومثال ممثل على ذلك هو نموذج تمويل السمعة، الذي يجمع بين مقاييس التأثير الاجتماعي، ودرجات السمعة المبنية على الذكاء الاصطناعي، وبنية إصدار الأصول. يتم قياس التأثير الاجتماعي من خلال KLOUT. KLOUT هي منصة اقتصادية مركزة مقرها سولانا تسجل الاتجاهات والاهتمامات على شبكات التواصل الاجتماعي بشكل قابل للتداول. يتم تحويل مؤشرات الاستجابة مثل انتشار الوسوم والأشرار، ودقة توقعات المشاركين، والإعجابات والمشاركات إلى درجات تستخدم كمؤشرات لإظهار مدى دقة قراءة الفرد لاهتمام السوق. في هذه العملية، تنظم الأنشطة الاجتماعية في بيانات قابلة للقياس تتجاوز التعبيرات البسيطة. يتم ذلك مع تقييم السمعة المدعوم الذكاء الاصطناعي الذي تقدمه ForU الذكاء الاصطناعي. تحلل ForU الذكاء الاصطناعي تاريخ السلوك على السلسلة، وإكمال المهام، ومساهمات المجتمع التي تحدث في نظامي سلسلة Sui وBNB لحساب الثقة الفردية والاتساق كدرجة. نظام السمعة المسمى Identifi يأخذ في الاعتبار كل من تكرار وجودة الأنشطة ويسجل النتائج من خلال شارات NFT على شكل XP. تختلف هذه الدرجة عن درجة التأثير الاجتماعي لأنها تعكس أنماط سلوك تتغير مع مرور الوقت بدلا من الأداء لمرة واحدة. يتم ربط نوعي بيانات السمعة التي يتم جمعها بهذه الطريقة بالمجال المالي من خلال نوبل، وهي سلسلة إصدار أصول. تمتلك نوبل سجلا حافلا في دعم إصدار العملات المستقرة والأصول الواقعية كبنية تحتية مسؤولة عن ترميز الأصول على المستوى المؤسسي في منظومة كوزموس. في نموذج تمويل السمعة، يتم دمج الدرجات التي يولدها KLOUT وForU الذكاء الاصطناعي وتطبيعه في مؤشر واحد يسمى مؤشر المؤثرين، والذي يستخدم كمعيار لتقييم الضمانات. ستصدر نوبل أصولا مرمزة بناء على هذا المؤشر أو تدعم تقنيا هيكل الإقراض المضمون من قبله. جوهر هذا الهيكل هو أن السمعة لا تتداول أو تباع مباشرة، بل تستخدم كأساس لأحكام الائتمان. يعبر مؤشر المؤثرين كمزيج من الاهتمام الاجتماعي، والسمعة القائمة على السلوك، والاتساق في السجلات التاريخية، والتي يعترف بها النظام المالي كجزء من القيمة الضمانية. بينما يتم ضمان قروض الأصول الرقمية التقليدية بواسطة رموز متقلبة، يشمل تمويل السمعة الثقة التي تنشأها أفعال الفرد الرقمية كعامل تقييم للمخاطر. ومع ذلك، فإن هذا الهيكل له خصائص مختلفة عن الأصول الضمانية التقليدية. السمعة والسمعة ليست أصولا يمكن التخلص منها فورا في السوق، ويمكن أن تتقلب بسرعة حسب التغيرات في سلوك الفرد أو الأحداث الخارجية. لذلك، بدلا من تصفية الضمانات، تستخدم طرق مثل تعديل سعر الفائدة حسب انخفاض درجة السمعة، حد حد القرض، وحرق سجلات السمعة في تمويل السمعة. هذا نهج يدير المخاطر من خلال تعديلات حالة الائتمان بدلا من التحويلات الفعلية للأصول. يظهر هذا النموذج بوضوح العملية التي تتحول بها السمعة إلى قيمة اقتصادية. يتم رقمنة الأنشطة الاجتماعية والسلوكيات على السلسلة عبر KLOUT وForU الذكاء الاصطناعي على التوالي، ويتم ربطها بالنظام المالي عبر بنية تحتية لإصدار الأصول تسمى نوبل. وبالتالي، تتجاوز سمعة الفرد التقييم الاجتماعي البسيط وتعمل كعنصر في الحكم الجانبي للحصول على السيولة. في النهاية، مفهوم الرأسمالية الذاتية للسمعة وتوفير السيولة هو أشبه بعملية ترجمة الثقة الاجتماعية والنفوذ القائم إلى لغة مالية بدلا من خلق أصول جديدة. هذا الهيكل مثال على كيفية تسجيل الثقة وتقييمها وربطها برأس المال في العصر الرقمي، كما يوضح بشكل خاص كيف تعامل السمعة كمؤشر اقتصادي. $BNB $SUI $SOL

إثبات الهوية في ابتكارات الذكاء الاصطناعي @OpenGradient ، @idOS_network ، @opensea لقد أثار الانتشار السريع للإبداعات باستخدام تقنية الذكاء الاصطناعي مرارا وتكرارا ارتباكا وجدل حول من أنشأها. على وجه الخصوص، في بيئة يتم فيها توزيع الصور أو الفيديوهات الذكاء الاصطناعي على شكل NFTs، غالبا ما يكون من الصعب التمييز بوضوح بين الكيان المسؤول بناء على مفهوم حقوق النشر الحالي فقط. في ظل هذا السياق، يجذب هيكل مصادقة الهوية الذكاء الاصطناعي لإنشاء الذكاء الاصطناعي، الذي يجمع بين OpenGradient وidOS وOpenSea، الانتباه كطريقة للإجابة الفنية على سؤال من سيكون مسؤولا بدلا من السؤال من سيكون مسؤولا عن الإنشاء. نقطة البداية لهذا الهيكل هي إثبات العملية التي مر بها الذكاء الاصطناعي فعليا لتوليد المخرجات. تستخدم OpenGradient بنية حوسبة الذكاء الاصطناعي تسمى HACA لتسجيل عملية تنفيذ نماذج الذكاء الاصطناعي على البلوك تشين. في هذه العملية، تقوم عقدة الاستدلال بإجراء الحساب الفعلي، وتتأكد العقدة الكاملة من أن الحساب يستخدم النموذج والمعلمات المحددة مسبقا، وتحافظ عقدة التخزين وعقدة البيانات على سلامة النموذج وبيانات الإدخال. هذا يترك سجل معاملات فريد يشير إلى النموذج المستخدم وتحت الظروف التي تم إنشاؤه في مخرج الذكاء الاصطناعي. هذا يعني أن مخرجات الذكاء الاصطناعي ليست مجرد ملفات، بل مخرجات ذات تاريخ توليدي يمكن التحقق منه. ومع ذلك، فإن إثبات عملية الخلق لا يكفي. وذلك لأنه من الضروري ربط من شغل هذا الذكاء الاصطناعي ومن المسؤول عن النتائج. يلعب هذا الدور نظام idOS، وهو نظام هوية موزعة. يتحقق idOS من هوية فرد أو منظمة مرة واحدة من خلال المسار وهيكل إدخال البيانات، ثم يوفر النتيجة على شكل بيانات اعتماد قابلة لإعادة الاستخدام. يتيح هذا للمبدعين إثبات أن هويتهم قد تم التحقق منها حتى لو لم يكشفوا عن معلومات أسمائهم الحقيقية، ولا يمكنهم الإفصاح إلا بشكل محدود عند الضرورة. يعمل هذا الهيكل كمقايضة تقنية للحفاظ على الخصوصية والمساءلة في الوقت نفسه. يتم التعامل مع الرابط الذي يربط السجلات الذكاء الاصطناعي المولدة بالهويات البشرية بواسطة EAS، وهي خدمة إيثيريوم لأجهزة التخزين الهوية. تحصل نتائج الاستدلال الذكاء الاصطناعي التي تولدها OpenGradient على تجزئة فريدة، يتم دمجها مع تجزئة بيانات الهوية الصادرة من idOS وتسجل كمحطة نقل واحدة. يمكن تخزين هذه المحطة على السلسلة أو خارجها، ويمكن تضمينها في النهاية في بيانات تعريف NFT. وبالتالي، يمكن لمشتري NFT التحقق بشكل تشفيري من أي نموذج الذكاء الاصطناعي تم إنشاء العمل منه وأي كيان بشري مسؤول عن النتيجة. يمكن استخدام هذه المعلومات كما هي عند تسجيل NFT في OpenSea. نظرا لأن OpenSea تدعم بالفعل هياكل البيانات الوصفية المبنية على IPFS، فمن الممكن تضمين معرفات شهادة EAS كسمات للبيانات الوصفية. ورغم أنها لا تحل محل إجراءات المصادقة التقليدية القائمة على الحجم أو إجراءات التقارير اليدوية، إلا أنها توفر طبقة إضافية من الثقة. على وجه الخصوص، عندما تثار الشكوك حول الانتحال، الفرق هو أنه على عكس عملية DMCA الحالية التي قد تستغرق عدة أيام، يمكن التحقق فورا من تاريخ الخلق والهوية المرتبطة. هذا الهيكل يتماشى أيضا مع البيئة القانونية حتى عام 2025 إلى حد ما. في الولايات المتحدة، قضية ثالر ضد يؤكد حكم بيرلموتر بوضوح أن حقوق النشر تعود فقط للمؤلفين البشر، كما أن قانون الذكاء الاصطناعي في الاتحاد الأوروبي يؤكد أيضا على مسؤولية المشغلين البشريين عن عواقب أنظمة الذكاء الاصطناعي. في هذا الاتجاه، فإن طريقة تسجيل الإنسان الذي كان يدير ويستخدم الذكاء الاصطناعي بوضوح ككيان مسؤول دون الاعتراف الذكاء الاصطناعي بنفسه كموضوع حقوق النشر تخدم في سد الفجوة بين الاحتياجات المؤسسية والواقع التقني. بالطبع، هناك حدود. ممارسات مثل سك الوكالة، حيث توفر الهويات المؤكدة توقيعات نيابة عنهم، من الصعب تقنيا حجب ذلك بالكامل وتظل توترا بين الخصوصية وحل النزاعات. بالإضافة إلى ذلك، وبما أن هذا الهيكل لا يمكنه التحقق مما إذا كانت بيانات تدريب نموذج الذكاء الاصطناعي شرعية، فإن قضية حقوق النشر على مستوى النموذج تظل قضية منفصلة. ومع ذلك، يتميز هذا الهيكل لإثبات الهوية بتحويل جدل الذكاء الاصطناعي حول الانتحال إلى مسألة تحقق مسبق بدلا من نزاع بعد الوفاة، حيث يربط عملية إنشاء إبداعات الذكاء الاصطناعي والكيانات المسؤولة في سجل واحد قابل للتحقق. نتيجة لذلك، يجمع النموذج، الذي يجمع بين إثبات الحوسبة في OpenGradient، وهوية idOS الموزعة، ونظام EAS لتوزيع ال NFT، وهيكل توزيع NFT من OpenSea، يضع نفسه كطريقة واقعية لمعالجة مشاكل الثقة المحيطة بإنشاء الذكاء الاصطناعي تقنيا. هذا يحول النقاش حول الأعمال الذكاء الاصطناعي من غموض المواضيع الإبداعية إلى وضوح المسؤولية، مما يوفر أساسا لإدارة حقوق النشر القابلة للتحقق في المشهد الإبداعي الرقمي.

سوق التنبؤ الذي يهيمن عليه الذكاء الاصطناعي @DeepNodeAI ، @trylimitless ، @inference_labs سوق التنبؤ الذي يستخدم فيه الذكاء الاصطناعي يتحول بعيدا عن الهيكل التقليدي الذي كان يعتمد على حكم الناس الجماعي إلى بيئة تعتمد على الخوارزميات التي تؤتمت معالجة البيانات وتنفيذها. يتخذ هذا التغيير شكلا ملموسا من خلال دمج تحليل الذكاء الاصطناعي الشفاف، وعمليات التفكير القابلة للتحقق، والتقنيات المسؤولة عن التنفيذ الآلي في السوق الحقيقية. نقطة البداية لفهم هذا الهيكل هي إلقاء نظرة أقرب على كيفية إجراء التنبؤات والتحقق منها وقيادتها إلى معاملات فعلية. أولا، في مرحلة التحليل، وهي نقطة البداية للتنبؤ، يلعب DeepNode دورا. ديب نود هو نظام يحلل معلومات متنوعة مثل بيانات السوق، والمؤشرات على السلسلة، والإشارات الاجتماعية، والبيانات الاقتصادية الكلية باستخدام نماذج الذكاء الاصطناعي ويعرض النتائج بشكل يمكن تفسيره. على عكس الذكاء الاصطناعي من نوع الصندوق الأسود العام، تتكون هذه العملية من هيكل يتحقق فيه المشاركون في الشبكة ويشرحون أساس حكم النموذج. يقوم المشاركون بإيداع الرموز، ويقيمون صحة التفسيرات التحليلية، ويحصلون على مكافآت بناء على النتائج. تعزز هذه الطريقة الشفافية لأنها تضع عملية الحكم على الذكاء الاصطناعي في عملية مفتوحة وتسمح بالتحقق الخارجي. مجرد أن نتائج التحليل مستمدة لا يعني أن الثقة مؤمنة فورا. هنا يأتي دور طبقة التحقق التي توفرها مختبرات الاستدلال. تستخدم مختبرات الاستدلال تقنية تعلم الآلة بدون معرفة لإثبات أن استنتاج الذكاء الاصطناعي يتم فعليا من خلال عملية حسابية صحيحة. تم تصميم النظام لتقسيم النماذج الكبيرة إلى عدة أجزاء للتحقق المتوازي، وتوليد براهين تشفيرية للنتائج الحاسوبية وتسجيلها على السلسلة. هناك بالفعل مئات الملايين من الاستدلالات التي تمت معالجتها بهذه الطريقة، ونتائج الاستدلال قابلة للتحقق دون الكشف عن البنية الداخلية للنموذج. هذا يسمح لنا بالتأكد تقنيا من أن التوقع لم يتم التلاعب به أو تغييره بشكل تعسفي. يتم تمرير التنبؤ الموثق إلى طبقة التنفيذ. Limitless هي منصة سوق التنبؤ التي تربط هذه التوقعات بالتداول الحقيقي، مصممة للسماح للبرامج الآلية بالمشاركة المباشرة في السوق. تعمل المنصة على بلوكشين الأساسي، وتعتمد على سرعات معالجة سريعة وتكاليف معاملات منخفضة، وتوفر واجهات برمجة التطبيقات وأدوات تطوير يمكن للأنظمة الخارجية الوصول إليها. في الواقع، وفقا للمؤشرات المنشورة، زاد حجم المعاملات بشكل كبير، رغم أن زيادة عدد المستخدمين بقيت محدودة لفترة زمنية معينة. يفسر ذلك على أنه بيانات تظهر أن المشاركة المتكررة للكيانات المتداولة الآلية كان لها تأثير على توسع حجم السوق بدلا من زيادة نشاط المستخدمين الأفراد. هذا الهيكل من التحليل المنفصل، والتحقق، والتنفيذ يغير طريقة عمل أسواق التنبؤ. تشرح DeepNode مبررات القرار، وتثبت Inference Labs أن الحكم صحيح حسابيا، وتترجم Limitless ذلك إلى معاملات فعلية. نظرا لأن العملية بأكملها تسجل على البلوكشين، يمكن التحقق من النتائج والإجراءات بعد الواقع. يتم دفع المشاركة في السوق عبر معالجة البيانات والتنفيذ الآلي بدلا من العاطفة أو الحدس، ويتميز النظام بالعمل المستمر على مدار 24 ساعة. وبالتالي، يمكن تفسير سوق التنبؤ الذي يهيمن عليه الذكاء الاصطناعي كهيكل يركز على التفكير الاصطناعيي القابل للتحقق والمعاملات المؤتمتة بدلا من مجرد جمع آراء الناس. في هذا البيئة، التنبؤ ليس ادعاء أو تخمين واحدا، بل هو تدفق بيانات يربط بين عملية التحليل وعملية التحقق وسجل التنفيذ. يمكن فهم هذا الهيكل كمثال موضوعي على كيفية عمل أسواق التنبؤ وما هي العناصر التقنية المستخدمة فعليا.