بلوکتین و هوش مصنوعی: آینده توسعه دهندگان و کاربران در سال 2025

تحول هوش مصنوعی با مدل‌های غیرمتمرکز در سال 2025

مدل‌های متمرکز در ایجاد برنامه‌ها، به همراه عدم مشارکت کاربران و توسعه‌دهندگان، منجر به عدم شخصی‌سازی واقعی در هوش مصنوعی شده است. این وضعیت مانع از رشد و پذیرش بیشتر این فناوری در مسیر رسیدن به بازار یک تریلیون دلاری هوش مصنوعی می‌شود. از سال 2025، با تغییر به سمت مدل‌های غیرمتمرکز، کاربران و توسعه‌دهندگان می‌توانند مالکیت بیشتری داشته باشند و این امر منجر به ایجاد برنامه‌های نوآورانه‌تر خواهد شد.

اکوسیستم برنامه‌های هوش مصنوعی مولد

با توجه به اینکه بیش از نیمی از جمعیت جهان صاحب گوشی هوشمند هستند و پیش‌بینی می‌شود که ارسال گوشی‌های هوشمند مجهز به هوش مصنوعی در سال 2024 به میزان 364 درصد افزایش یابد، پتانسیل هوش مصنوعی برای ارتقاء تجربه کاربری بسیار زیاد است. با این حال، اکوسیستم فعلی برنامه‌های هوش مصنوعی مولد دارای نقص‌هایی است که به تجربه کاربری آسیب می‌زند و باعث ناامیدی توسعه‌دهندگان می‌شود.

نگرانی‌های زیادی در مورد مدل‌های هوش مصنوعی مانند ChatGPT و چت‌بات‌های مبتنی بر LLM وجود دارد که ممکن است نتوانند داده‌های کاربران را به درستی محافظت کنند یا کیفیت داده‌ها را اولویت دهند. همچنین، بسیاری از شرکت‌های هوش مصنوعی با کمبود داده برای آموزش مدل‌های خود مواجه هستند و 25 درصد از داده‌های با کیفیت بالا بین آوریل 2023 تا آوریل 2024 محدود شده‌اند.

ضرورت تغییر به مدل‌های غیرمتمرکز

مدل‌های متمرکز با حذف دو ذینفع کلیدی، یعنی توسعه‌دهندگان و کاربران، اشتباه کرده‌اند. این نهادها برنامه‌های هوش مصنوعی را در پشت درهای بسته ایجاد کرده‌اند. به همین دلیل، توسعه‌دهندگان و کاربران هیچ صدایی در فرآیند توسعه ندارند. حالا زمان آن است که با استفاده از یک رویکرد غیرمتمرکز، صدای این دو گروه را بشنویم.

توسعه‌دهندگان و کاربران با استفاده از شبکه‌های غیرمتمرکز می‌توانند در فرآیند ساخت برنامه‌ها شرکت کنند. این رویکرد نه تنها شفافیت را در فرآیند توسعه ایجاد می‌کند، بلکه هزینه‌ها را نیز کاهش می‌دهد. با توجه به افزایش تقاضا برای پردازش داده‌های هوش مصنوعی، مدل‌های متمرکز در حال حاضر با مشکلات جدی مواجه هستند.

مزایای امنیت و حریم خصوصی در مدل‌های غیرمتمرکز

با توجه به افزایش آگاهی کاربران از خطرات حریم خصوصی آنلاین، آن‌ها به دنبال استفاده ایمن و مطمئن از داده‌های خود هستند. مدل‌های متمرکز به دلیل جمع‌آوری اطلاعات حساس، در خطر هک شدن قرار دارند. در مقابل، شبکه‌های غیرمتمرکز به دلیل عدم وجود یک پایگاه داده مرکزی، امنیت بیشتری را فراهم می‌کنند.

در صورتی که توسعه‌دهندگان بتوانند داده‌های با کیفیت و شخصی‌سازی‌شده را از طریق سیستم‌های غیرمتمرکز جمع‌آوری کنند، قادر خواهند بود برنامه‌هایی را ایجاد کنند که به بهترین شکل ممکن به نیازهای کاربران پاسخ دهند. این رویکرد می‌تواند به ارائه مشاوره‌های بهداشتی، مالی و آموزشی بر اساس داده‌های منحصر به فرد هر کاربر منجر شود.

نگاهی به آینده

دموکراتیک کردن توسعه برنامه‌های هوش مصنوعی و ایجاد جوامعی که در آن همه ذینفعان ارزشمند و مورد توجه قرار بگیرند، می‌تواند منجر به رشد پایدار هوش مصنوعی شود. با استفاده از داده‌های خصوصی و دانش انسانی در شبکه‌های غیرمتمرکز، برنامه‌هایی که به طور قابل توجهی بهره‌وری، ارتباطات و تعاملات اجتماعی ما را بهبود می‌بخشند، ایجاد خواهد شد.

از برنامه‌های بهداشتی شخصی‌سازی شده که مشاوره‌های بهداشتی و تغذیه‌ای ارائه می‌دهند، تا برنامه‌های مالی هوشمند که می‌توانند عادات هزینه‌کرد ما را تجزیه و تحلیل کنند و اهداف مالی را تعیین کنند، تنها بخشی از امکاناتی هستند که می‌توانند از طریق یک رویکرد واقعی و غیرمتمرکز به وجود بیایند.