در سال‌های اخیر، موجی از پروژه‌های وب 3 با برچسب «هوش مصنوعی غیرمتمرکز» وارد فضای فناوری شده‌اند؛ اما یک اشتباه مفهومی در حال شکل‌دادن به این بازار است. بسیاری از فعالان، «بلاکچین» و «AI غیرمتمرکز» را هم‌معنی می‌دانند، گویی بدون زنجیره‌بلوک، این مدل از هوش مصنوعی ممکن نیست. نتیجه آن است که تیم‌های نوآور، معماری‌های پیچیده بلاکچینی را بر محصولات خود تحمیل می‌کنند؛ نه به دلیل نیاز فنی، بلکه برای دسترسی به سرمایه، شبکه‌های متخصص و جامعه کاربری وب 3. این روند، نوآوری را محدود و هزینه‌ها را افزایش داده است.در این مقاله از کریپتوباز تلاش می‌کنیم با نگاهی دقیق و مثال‌های واقعی، مرز میان بلاکچین، وب 3 و هوش مصنوعی غیرمتمرکز را شفاف کرده و راهکاری عملی برای آینده ارائه دهد.
فرق واقعی وب 3، بلاکچین و هوش مصنوعی غیرمتمرکز
وقتی صحبت از وب 3 به میان می‌آید، اغلب ذهن‌ها به‌طور ناخودآگاه به سمت بلاکچین و ارزهای دیجیتال می‌رود. این برداشت تا حدی درست است، اما تمام واقعیت را بازگو نمی‌کند. وب 3 بیش از آنکه یک فناوری واحد باشد، یک فلسفه و مجموعه‌ای از اصول است؛ اصولی مانند مالکیت کاربر، عدم نیاز به اعتماد به واسطه‌ها، مقاومت در برابر سانسور و آزادی توسعه. برای مثال، شبکه‌هایی مانند BitTorrent یا Tor سال‌ها پیش از پیدایش بیت‌کوین وجود داشتند و به نوعی نمونه‌های اولیه وب 3 محسوب می‌شوند، بدون اینکه حتی یک بلاکچین در کار باشد.
بلاکچین؛ دفترکل شفاف و تغییرناپذی
بلاکچین یک فناوری ثبت داده است که تراکنش‌ها را به‌شکل شفاف و تغییرناپذیر ذخیره می‌کند. این سیستم زمانی به‌کار می‌آید که نیاز به ثبت مالکیت، رهگیری تراکنش‌های مالی، یا اجرای قراردادهای هوشمند داریم. اما نکته اینجاست که بلاکچین فقط یکی از ابزارهای ممکن در جعبه‌ابزار وب 3 است، نه همه آن.
هوش مصنوعی غیرمتمرکز؛ پردازش هوشمند بدون مرکزیت
هوش مصنوعی غیرمتمرکز به روش‌هایی گفته می‌شود که در آن‌ها آموزش و اجرای مدل‌های AI میان چندین نود یا دستگاه توزیع می‌شود. یک نمونه مهم آن فدریتد لرنینگ (Federated Learning) است که در آن چندین سیستم می‌توانند یک مدل مشترک را آموزش دهند، بدون آنکه داده‌های خام خود را به اشتراک بگذارند. این روش می‌تواند روی بلاکچین اجرا شود، اما الزامی ندارد و گاهی استفاده از بلاکچین حتی باعث پیچیدگی و کاهش کارایی می‌شود.
چرا پروژه‌ها به سمت بلاکچین کشیده می‌شوند؟
در اکوسیستم وب 3 ، بخش عمده‌ای از سرمایه‌گذاری‌ها از سوی صندوق‌ها و شرکت‌هایی انجام می‌شود که معیار اصلی‌شان، ادغام با بلاکچین است. این یعنی پروژه‌ای که حتی از نظر فنی نیازی به بلاکچین ندارد، برای دسترسی به این سرمایه‌ها، مجبور می‌شود ساختار خود را به سمت بلاکچین تغییر دهد. برای مثال، استارت‌آپی که تنها به یک شبکه پردازش توزیع‌شده نیاز دارد، ممکن است یک توکن اختصاصی بسازد و بخشی از فرآیندش را «روی زنجیره» ببرد، صرفاً برای اینکه سرمایه‌گذاران آن را «وب 3 واقعی» بدانند.
دسترسی به جامعه و شبکه‌های تخصصی
پروژه‌هایی که روی بلاکچین فعالیت می‌کنند، سریع‌تر می‌توانند به جامعه‌های فعال توسعه‌دهندگان و کاربران وب 3 وصل شوند. این شبکه‌ها نه‌تنها کاربران اولیه را فراهم می‌کنند، بلکه فضای بازاریابی، تست و حتی بهبود محصول را هم ساده‌تر می‌سازند. در مقابل، یک پروژه AI غیرمتمرکز که بلاکچینی ندارد، باید مسیر سخت‌تری را برای جذب کاربران و توسعه‌دهندگان طی کند.
اثر برند و جایگاه در بازار
عبارت «بلاکچین» همچنان برای بسیاری از فعالان و حتی رسانه‌ها، جذابیت خبری دارد. همین باعث می‌شود که پروژه‌ها برای جلب توجه رسانه‌ها و کاربران، خود را بلاکچینی معرفی کنند، حتی اگر هسته فنی‌شان ارتباط چندانی با آن نداشته باشد. این پدیده مثل برچسب «ارگانیک» روی محصولات غذایی است؛ گاهی واقعاً درست و مفید است، اما گاهی هم فقط یک تاکتیک بازاریابی.
این روند در حوزه بازی‌های بلاکچینی (Blockchain Games) کاملاً مشهود است. بسیاری از بازی‌های آنلاین صرفاً برای جذب کاربر و سرمایه‌گذار، مکانیک‌های توکنومیک و NFT را به گیم‌پلی خود افزوده‌اند. نمونه‌های مشهور مانند Axie Infinity یا The Sandbox نشان می‌دهند که چطور یک محصول سرگرمی می‌تواند با افزودن دارایی‌های دیجیتال قابل‌معامله، به پروژه‌ای میلیارد دلاری تبدیل شود. با این حال، تعداد قابل‌توجهی از این بازی‌ها، از نظر فنی می‌توانستند بدون بلاکچین هم کار کنند و همچنان تجربه کاربری مناسبی ارائه دهند.
کاربردهای مفید بلاکچین در هوش مصنوعی
یکی از کاربردهای واقعی بلاکچین در AI، ایجاد سیستم‌های پاداش‌دهی شفاف برای مشارکت‌کنندگان شبکه است. برای مثال، در Render Network، هنرمندان و توسعه‌دهندگان می‌توانند توان پردازشی یا محتوای سه‌بعدی خود را ارائه دهند و در ازای آن، توکن دریافت کنند. این فرآیند به‌دلیل شفافیت بلاکچین، قابل‌اعتماد و بدون واسطه انجام می‌شود.
مدیریت سهام و ارزیابی مدل‌های مشارکتی
پروژه‌ای مانند Numerai از بلاکچین برای مدیریت سهام مدل‌های هوش مصنوعی استفاده می‌کند. در این سیستم، توسعه‌دهندگان مدل‌های خود را ارسال کرده و روی عملکردشان شرط‌بندی (Stake) می‌کنند. مدل‌هایی که بهترین نتایج را ارائه دهند، پاداش دریافت می‌کنند. بلاکچین این امکان را می‌دهد که هم شفافیت حفظ شود و هم مالکیت فکری مدل‌ها تضمین گردد.
اثبات رمزنگاری‌شده مشارکت‌ها
در برخی پروژه‌های AI، مانند Torus Network، از بلاکچین برای اثبات رمزنگاری‌شده سهم هر مشارکت‌کننده استفاده می‌شود. این کار باعث می‌شود که حتی در یک شبکه غیرمتمرکز با هزاران گره، سابقه فعالیت هر فرد قابل‌پیگیری و تأیید باشد، بدون اینکه نیاز به یک مرجع متمرکز وجود داشته باشد.
نقاط ضعف و محدودیت‌های بلاکچین در هوش مصنوعی غیرمتمرکز
| دسته محدودیت | توضیح | نمونه/اثر در پروژه‌ها |
|---|---|---|
| مشکلات فنی و مقیاس‌پذیری | سرعت پردازش پایین به‌دلیل نیاز به تأیید تراکنش‌ها توسط تمام نودها | کندی در هماهنگ‌سازی مدل‌های AI در شبکه‌های بزرگ |
| هزینه‌های بالا و کارمزدها | پرداخت Gas Fee برای هر تراکنش یا قرارداد هوشمند، افزایش شدید هزینه در زمان شلوغی شبکه | کاهش صرفه اقتصادی پروژه‌های AI با تراکنش‌های مکرر |
| پیچیدگی‌های توسعه | نیاز به تخصص‌های امنیتی و برنامه‌نویسی بلاکچین، طولانی شدن چرخه توسعه | افزایش هزینه تیم فنی و زمان عرضه محصول به بازار |
مدل‌های جایگزین و آینده Web3 AI بدون الزام بلاکچی
در دنیای Web3 AI، بلاکچین تنها یکی از ابزارهاست؛ این بخش به معرفی روش‌ها و فناوری‌هایی می‌پردازد که بدون نیاز به زنجیره‌بلوک، می‌توانند شبکه‌های هوش مصنوعی را غیرمتمرکز و کارآمد کنند.
فدریتد لرنینگ (Federated Learning)
در این روش، چندین نود یا دستگاه می‌توانند به‌صورت مشترک یک مدل هوش مصنوعی را آموزش دهند، بدون اینکه داده‌های خام خود را به اشتراک بگذارند. این مدل باعث می‌شود حریم خصوصی کاربران حفظ شود و در عین حال، یک شبکه هوشمند و توزیع‌شده شکل بگیرد. برای مثال، شرکت‌های حوزه سلامت می‌توانند از این روش استفاده کنند تا الگوریتم‌های تشخیص بیماری را بهبود دهند، بدون اینکه داده‌های بیماران را بین مراکز درمانی جابه‌جا کنند.
شبکه‌های P2P برای پردازش و اشتراک منابع
در یک شبکه Peer-to-Peer، کاربران می‌توانند قدرت پردازشی یا داده‌های خود را مستقیماً به دیگران ارائه دهند. این مدل در پروژه‌های غیرمتمرکزی که نیاز به ظرفیت پردازشی بالا دارند، بسیار کارآمد است. مزیت اصلی آن این است که هیچ لایه پیچیده بلاکچینی وجود ندارد و ارتباطات سریع‌تر انجام می‌شوند.
محاسبات لبه (Edge Computing)
این فناوری به‌جای ارسال تمام داده‌ها به یک مرکز داده، پردازش را در نزدیکی محل تولید داده انجام می‌دهد. برای مثال، یک دوربین امنیتی می‌تواند تصاویر را روی خود دستگاه یا یک گره محلی پردازش کند و فقط نتیجه را به شبکه بفرستد. این کار هم سرعت را افزایش می‌دهد و هم هزینه انتقال داده را کاهش می‌دهد.
در آینده، موفق‌ترین پروژه‌های وب 3 هوش مصنوعی، آن‌هایی خواهند بود که از ترکیبی از روش‌ها استفاده کنند: جایی که لازم است بلاکچین برای شفافیت مالی به‌کار رود، و جایی که پردازش سریع و کم‌هزینه اهمیت دارد، از شبکه‌های P2P یا محاسبات لبه کمک بگیرند.
نمونه‌های پروژه‌های موفق بدون بلاکچین در جهان
LAION یکی از بزرگ‌ترین پایگاه‌های داده تصویری جهان را به‌صورت متن‌باز و غیرمتمرکز مدیریت می‌کند. این پروژه جامعه‌ای از پژوهشگران و توسعه‌دهندگان را گرد هم آورده تا مدل‌های هوش مصنوعی قدرتمند بسازند، بدون اینکه حتی یک بلاکچین در کار باشد. شفافیت در انتشار داده‌ها و نتایج، رمز موفقیت این شبکه است.
NANDA که توسط مؤسسه فناوری ماساچوست (MIT) توسعه داده می‌شود، نمونه دیگری از این مدل است. این پروژه یک «اینترنت عامل‌های هوشمند» را ایجاد می‌کند که بدون مرکزیت عمل می‌کند. در اینجا، تمرکز بر همکاری عامل‌ها و امنیت داده است، نه بر پیاده‌سازی توکن یا قرارداد هوشمند.
پروژه‌های موفق با بلاکچین هوشمندانه
Render Network از بلاکچین برای مدیریت پرداخت‌ها بین ارائه‌دهندگان و مصرف‌کنندگان توان پردازشی استفاده می‌کند. این رویکرد باعث شده که هنرمندان و سازندگان محتوا بتوانند از هر نقطه دنیا قدرت پردازشی مورد نیاز خود را اجاره کنند و هزینه را با توکن بپردازند.
Numerai یک پلتفرم پیش‌بینی بازار مالی است که مدل‌های هوش مصنوعی را از توسعه‌دهندگان سراسر جهان جمع‌آوری می‌کند. بلاکچین اینجا برای مدیریت سهام، ثبت شرط‌بندی (Stake) روی مدل‌ها و توزیع پاداش‌ها به‌کار می‌رود.
Torus Network نیز با ترکیب بلاکچین و سیستم امتیازدهی، توانسته مشارکت‌کنندگان شبکه را شفاف و قابل‌اعتماد پاداش دهد، بدون اینکه ساختار پردازشی آن را سنگین کند.
جدول مقایسه‌ای رویکرد بلاکچین و روش‌های جایگزین در هوش مصنوعی غیرمتمرکز
| ویژگی‌ها | هوش مصنوعی غیرمتمرکز با بلاکچین | هوش مصنوعی غیرمتمرکز بدون بلاکچین |
|---|---|---|
| هزینه زیرساخت | معمولاً متوسط تا بالا به‌دلیل کارمزد تراکنش و نیاز به نودهای متعدد | پایین‌تر، به‌دلیل حذف لایه بلاکچینی |
| سرعت پردازش | کندتر به‌دلیل نیاز به تأیید تراکنش در کل شبکه | سریع‌تر، مخصوصاً در شبکه‌های P2P یا محاسبات لبه |
| شفافیت تراکنش و پاداش | بسیار بالا و قابل‌پیگیری روی زنجیره | وابسته به طراحی سیستم، می‌تواند کمتر یا مساوی باشد |
| پیچیدگی توسعه | بالا، نیازمند تخصص در بلاکچین و امنیت | متوسط، تمرکز روی الگوریتم‌ها و شبکه‌های توزیع‌شده |
| موارد کاربرد ایده‌آل | مدیریت پاداش‌ها، اثبات مالکیت، تسویه پرداخت‌ها | آموزش مدل‌ها، پردازش سریع داده، حفظ حریم خصوصی |
نتیجه گیری
واقعیت این است که بلاکچین یک ابزار ارزشمند است، اما نه یک الزام مطلق برای ساخت هوش مصنوعی غیرمتمرکز. ترکیب بی‌دلیل بلاکچین با هر پروژه AI، اغلب منجر به افزایش هزینه‌ها، پیچیدگی‌های غیرضروری و کاهش کارایی می‌شود. در مقابل، استفاده هدفمند و هوشمندانه از این فناوری می‌تواند شفافیت، امنیت و مدل‌های پاداش‌دهی نوآورانه را به پروژه اضافه کند. آینده این صنعت به پروژه‌هایی تعلق دارد که فناوری مناسب را متناسب با نیاز واقعی خود انتخاب کنند، نه صرفاً آنچه در بازار محبوب است.
سرمایه‌گذاران، توسعه‌دهندگان و جوامع وب 3 باید نگاه خود را از «بلاکچین‌محور بودن» به سمت چندفناوری بودن (Technological Pluralism) تغییر دهند. این یعنی پذیرش این واقعیت که مدل‌هایی مانند فدریتد لرنینگ، شبکه‌های P2P و محاسبات لبه می‌توانند به همان اندازه، و گاهی حتی بیشتر از بلاکچین، اهداف غیرمتمرکز بودن را برآورده کنند. اگر این تغییر ذهنیت در سطح اکوسیستم شکل بگیرد، می‌توان انتظار داشت که نسل بعدی پروژه‌های وب 3 هوش مصنوعی نه‌تنها سریع‌تر و کم‌هزینه‌تر باشند، بلکه نوآورتر، مقیاس‌پذیرتر و کاربرپسندتر نیز عمل کنند.
