من التوافق مع النمط إلى الإنتاج الذكي: تحسين التفضيل المباشر والتعلم المعزز اللامركزي في Web3

تُعكس تطور الذكاء الاصطناعي انتقالًا جوهريًا: من أنظمة إحصائية تقتصر على مطابقة الأنماط إلى أُطُر قادرة على التفكير المنظم. في قلب هذا التحول يكمن التعلم المعزز—منهجية انتقلت من الاهتمام الأكاديمي إلى الضرورة العملية. ومع ذلك، فإن أكثر التطورات إثارة اليوم تتجاوز خيارات الخوارزميات الفردية. فهي تشمل كيفية تدريب أنظمة الذكاء الاصطناعي، ومن يحكم قيمها، وكيفية تنظيم الحوافز الاقتصادية التي تدفع نحو التوافق. يمثل التوجيه المباشر للأفضليات (DPO) وشبكات Web3 اللامركزية تقنيتين تتقاربان نحو إعادة تشكيل ثورية لحوكمة وإنتاج الذكاء الاصطناعي ذاته، متحديتين الاحتكار الحالي لعمالقة التكنولوجيا المركزية على الأنظمة الذكية.

بنية تدريب الذكاء الاصطناعي الحديث: ثلاث مراحل وحدودها الاقتصادية

تتبع نماذج اللغة الكبيرة الحديثة خط أنابيب تدريب مُعتمد، حيث تؤدي كل مرحلة وظائف مميزة بخصائص اقتصادية وتقنية مختلفة تمامًا. يكشف فهم هذه البنية عن سبب بقاء بعض المراحل بطبيعتها مركزة، بينما تتناسب مراحل أخرى بشكل طبيعي مع اللامركزية.

ما قبل التدريب يشكل الأساس، ويتطلب تعلمًا ذاتيًا على نطاق هائل عبر تريليونات من الرموز. تتطلب هذه المرحلة تجمعات عالمية من آلاف وحدات GPU عالية الأداء، وتشكل 80–95% من إجمالي تكاليف التدريب. تتطلب عرض النطاق الترددي، وتعقيد تنسيق البيانات، ورأس المال، بيئات مركزية تُشغلها منظمات ذات رأس مال كبير.

التدريب المُشرف (SFT) يضيف قدرات مهمة واتباع التعليمات باستخدام مجموعات بيانات صغيرة نسبيًا. رغم استهلاكه فقط 5–15% من التكاليف، إلا أنه لا يزال يتطلب تزامن التدرجات عبر العقد، مما يحد من قدرته على اللامركزية. تقنيات مثل LoRA وQ-LoRA توفر بعض طرق الهروب، لكنها لم تُلغي عنق الزجاجة الأساسي في التزامن.

ما بعد التدريب، وهو المرحلة النهائية، يمثل نقطة انعطاف. تشمل تعلم التفضيلات، ونمذجة المكافآت، وتحسين السياسات—وهي آليات لتشكيل القدرة على التفكير والتوافق. يستهلك هذا المرحلة فقط 5–10% من التكاليف الإجمالية، لكنه يحقق تأثيرًا كبيرًا على سلوك النموذج. والأهم، أن بنيته تختلف جوهريًا عن مرحلة ما قبل التدريب: إذ يتجزأ العمل بشكل طبيعي إلى مكونات متوازية غير متزامنة لا تتطلب أوزان النموذج كاملة في كل عقدة. تصبح هذه الخاصية الهيكلية حاسمة عند النظر في البدائل اللامركزية.

داخل مرحلة ما بعد التدريب توجد عدة طرق، لكل منها تداعيات مختلفة على المركزية. لطالما هيمنت تقنية التعلم المعزز من خلال ملاحظات الإنسان (RLHF)، باستخدام تعليقات بشرية لتدريب نماذج المكافآت التي توجه تحسين السياسات عبر Proximal Policy Optimization (PPO). لكن ظهرت طرق جديدة. التوجيه المباشر للأفضليات (DPO) يتجاوز تدريب نموذج المكافأة تمامًا، ويقوم مباشرة بتحسين سلوك النموذج من أزواج التفضيل. التعلم المعزز من خلال ملاحظات الذكاء الاصطناعي (RLAIF) يُؤتمت الحكم البشري عبر قضاة ذكاء اصطناعيين. تشير هذه المنهجيات المتنوعة إلى وجود أكثر من مسار مثالي واحد، بل عدة هياكل قابلة للتطبيق، لكل منها تكاليفه، وقابليته للتوسع، وتأثيره على الحوكمة.

الاستنتاج الرئيسي: أن طبيعة مرحلة ما بعد التدريب، من حيث التوازي وانخفاض استهلاك البيانات، يجعلها مناسبة بشكل فريد للشبكات المفتوحة واللامركزية. يمثل التوجيه المباشر للأفضليات مثالاً على هذا الإمكان: من خلال إلغاء خطوة نمذجة المكافأة المنفصلة التي كانت تتطلب سابقًا بنية تحتية مركزية، يقلل DPO من الترابط الحسابي بين العقد، مما يتيح لمشغلين أصغر المشاركة بشكل فعّال.

أنظمة التعلم المعزز: تحليل البنية والحوافز

يعمل التعلم المعزز من خلال حلقة بسيطة من حيث المفهوم، غنية من حيث الآليات: التفاعل مع البيئة يُنتج مسارات (rollouts)، وإشارات المكافأة تُقيّم الجودة، وتحديثات السياسات تُغير سلوك النموذج نحو إجراءات ذات قيمة أعلى. يُخفي هذا التجريد تفاصيل هيكلية مهمة تصبح حاسمة في السياقات الموزعة.

يتكون نظام RL كامل من ثلاثة وحدات مميزة:

شبكة السياسات: النموذج الذي يُنتج الأفعال استجابة للحالات. أثناء التدريب، تظل السياسة مستقرة نسبيًا ضمن دورات التحديث، مع تركيز على الحوسبة المركزية لضمان تماسك التدرجات. أثناء الاستدلال، يمكن توازيها بشكل كبير عبر أجهزة غير متجانسة.

الاستعراض (توليد البيانات): المرحلة التي تتفاعل فيها السياسات المُنَشَّطة مع البيئة أو المهام، وتنتج مسارات. تتطلب هذه المرحلة أقل قدر من التواصل، وتعمل بشكل غير متزامن عبر العقد، ولا تتطلب تزامنًا بين العاملين. تمثل ربما أكثر المكونات توازيًا طبيعيًا في أنظمة التعلم الآلي الحديثة.

المتعلم (مُحدّث السياسات): يجمع مسارات الاستعراض ويُحسّن السياسات عبر التدرجات. يتطلب هذا الوحدة كثافة حسابية عالية، وتزامنًا محكمًا، وتحكمًا مركزيًا لضمان التوافق. يظل المنزل الطبيعي للموارد المركزة.

يكشف هذا التحليل الهيكلي عن سبب توافق RL بشكل طبيعي مع الحوسبة اللامركزية: إذ يمكن تفويض توليد الاستعراض—وهو المكون الأكثر توازيًا—لعقد موزعة عالميًا، بينما تظل تحديثات السياسات تتطلب مركزية.

أحدث الابتكارات الخوارزمية عززت هذا الاحتمال. على سبيل المثال، تقنية Group Relative Policy Optimization (GRPO)، التي طورتها DeepSeek-R1، استبدلت شبكة النقاد في PPO بتقدير ميزة داخل المجموعة. يقلل هذا من استهلاك الذاكرة ويزيد التوافق مع بيئات غير متزامنة حيث تعاني العقد من تأخير متغير. التوجيه المباشر للأفضليات (DPO) يُبسط الخط الأنابيب أكثر: من خلال إلغاء تدريب نموذج المكافأة المنفصل، يسمح للعقد بالعمل مباشرة من بيانات التفضيل، مما يقلل من الترابط الهيكلي الذي كان يتطلب سابقًا تزامنًا في الحوسبة.

التوافق الطبيعي: لماذا يتطابق التعلم المعزز وهياكل Web3 بشكل بنيوي

يتجاوز توافق RL وWeb3 مجرد تشابه سطحي. فكلا النظامين هما في جوهرهما هياكل تعتمد على الحوافز، حيث ينشأ التنسيق ليس من التخطيط المركزي، بل من توافقيات المكافآت المُحكمة. يُشير هذا التشابه البنيوي إلى أكثر من مجرد إمكانية تقنية—بل إلى جدوى اقتصادية وشرعية حوكمة.

توزيع الاستعراض والحوسبة غير المتجانسة: يمكن لمرحلة الاستعراض في RL أن تعمل عبر وحدات GPU للمستهلكين، وأجهزة طرفية، وأجهزة غير متجانسة على مستوى العالم. تتفوق شبكات Web3 في تنسيق مثل هؤلاء المشاركين الموزعين. بدلاً من البنية التحتية السحابية المركزية، يُشغل نظام RL على شبكة Web3 القدرة الحاسوبية غير المستغلة—محوّلاً الأجهزة غير المستخدمة إلى بنية تدريب فعالة. لنظام يتطلب عينات استعراض غير محدودة، يصبح التوفير في التكاليف مقارنة بالسحابات المركزية حاسمًا اقتصاديًا.

الحوسبة القابلة للتحقق والأدلة التشفيرية: تواجه الشبكات المفتوحة مشكلة الثقة المستعصية: كيف تتحقق من أن مساهمة معينة حدثت فعلاً؟ تحل الأنظمة المركزية ذلك عبر السلطة الإدارية. تتطلب الأنظمة اللامركزية اليقين التشفيري. هنا، تخلق مهام RL الحتمية—مثل مسائل الترميز، والأدلة الرياضية، ومواقف الشطرنج—فرصًا طبيعية للتحقق. يمكن لتقنيات مثل Zero-Knowledge وProof-of-Learning أن تؤكد بشكل تشفيري أن العمل على التفكير أُنجز بشكل صحيح، مما يخلق ثقة قابلة للتدقيق في التدريب الموزع دون وساطة مركزية.

التوجيه المباشر للأفضليات كمحفز لللامركزية: يُظهر صعود التوجيه المباشر للأفضليات كيف أن الابتكار الخوارزمي يُمكن من اللامركزية الهيكلية. كان RLHF التقليدي يتطلب نموذج مكافأة مركزي، يُدرَّب ويُشغل بواسطة جهة واحدة. في المقابل، يعكس DPO ذلك: يمكن أن تأتي بيانات التفضيل من مصادر متنوعة—قضاة AI، تصويت المجتمع، تنفيذ الكود القابل للتحقق—وتُدخل مباشرة في تحسين السياسات دون المرور عبر بوابة مركزية. في سياق Web3، يُمكن أن تُصبح بيانات التفضيل أصلًا على السلسلة، قابلة للحوكمة. يمكن للمجتمعات أن توكن وتبادل إشارات التفضيل، وتشارك اقتصاديًا في قرارات التوافق التي كانت سابقًا حكرًا على أقسام البحث في الشركات.

آليات الحوافز المرمّزة بالرموز: تخلق رموز blockchain هياكل مكافأة شفافة، قابلة للتعيين، بدون إذن. يتلقى المساهمون في توليد الاستعراض رموزًا تتناسب مع القيمة المُنتَجة. يكسب قضاة AI الذين يقدمون ملاحظات تفضيلية مكافآت. يُراهن المُحققون على صحة العمل ويخسرون رموزًا في حال التلاعب. يُنشئ هذا سوقًا “للتوافق” حيث تُصبح بيانات التفضيل منتجًا اقتصاديًا للمشاركين الموزعين—مما قد يكون أكثر كفاءة بكثير من أسواق العمل المجهولة التقليدية.

التعلم المعزز متعدد الوكلاء في سلاسل عامة: تعتبر سلاسل الكتل بيئة متعددة الوكلاء بطبيعتها، حيث تُعد الحسابات، والعقود، والوكيل المستقل استراتيجيات تتكيف باستمرار تحت ضغط الحوافز. يُوفر هذا بيئة اختبار طبيعية لبحوث RL متعددة الوكلاء. على عكس بيئات المحاكاة المعزولة، توفر بيئات blockchain رهانات اقتصادية حقيقية، وتحولات حالة قابلة للتحقق، وهياكل حوافز قابلة للبرمجة—وهي الظروف التي تتطور فيها خوارزميات MARL لتصبح أكثر قوة.

دراسات حالة: من النظرية إلى الأنظمة المُنَفَّذة

لقد أدى التقارب النظري بين RL وWeb3 إلى ظهور طرق تنفيذ متنوعة. كل مشروع يمثل نقطة “اختراق” مختلفة ضمن النموذج المعماري المشترك لفصل، والتحقق، وتوافق الحوافز.

Prime Intellect: الاستعراض غير المتزامن على مستوى عالمي

يهدف Prime Intellect إلى التحدي الأساسي في التدريب الموزع: عبء التزامن. ابتكاره الأساسي—إطار prime-rl—يتخلى تمامًا عن نمط PPO التزامني. بدلاً من انتظار جميع العاملين لإكمال كل دفعة، يُمكن prime-rl التشغيل غير المتزامن المستمر. يسحب العاملون أحدث سياسة، ويولّدون مسارات بشكل مستقل، ويرفعون النتائج إلى مخزن مشترك. يستهلك المتعلمون هذه البيانات بشكل مستمر دون تزامن دفعات.

سلسلة نماذج INTELLECT تُظهر جدوى هذا النهج. على سبيل المثال، INTELLECT-1 (أكتوبر 2024) تدرب بكفاءة عبر ثلاث قارات بنسبة تواصل أقل من 2%. INTELLECT-2 (أبريل 2025) أدخلت RL بدون إذن، مما سمح لعقد غير مرخصة بالمشاركة دون موافقة مسبقة. INTELLECT-3 (نوفمبر 2025)، باستخدام 512×H200 وحدات GPU مع تفعيل متفرق، حققت نتائج قريبة أو تتجاوز نماذج مركزية أكبر بكثير.

بُنى Prime Intellect تتناول التحديات الأساسية لللامركزية: OpenDiLoCo يقلل من التواصل بين المناطق بمئات المرات. TopLoc والمُحققون يُنشئون طبقة تنفيذ موثوقة لامركزية. يُنتج محرك البيانات الاصطناعي سلاسل استنتاج عالية الجودة على نطاق واسع. تعمل هذه الأنظمة معًا لحل تحديات توليد البيانات، والتحقق، وسرعة الاستنتاج—وهي عنق الزجاجة العملي للتدريب اللامركزي.

Gensyn: التعلم التعاوني عبر ديناميكيات السرب

يعيد Gensyn صياغة التعلم المعزز كمشكلة تطور جماعي بدلاً من مهمة تحسين مركزية. يُوزع بنية RL السرب كاملًا: يُنتج الحلول مسارات، ويُقترح المهام، ويُقيم الحلول باستخدام قضاة ثابتين أو قواعد قابلة للتحقق. يُلغي هذا الهيكل P2P الحاجة إلى جدولة مركزية، ويستبدلها بالتعاون ذاتي التنظيم.

يُشغل SAPO (سياسة التوليد العشوائي للسرب) هذا الرؤية. بدلاً من مشاركة التدرجات التي تتطلب تزامنًا ثقيلًا، يشارك SAPO الاستعراضات—ويتعامل مع المسارات المستلمة كمُنتَجة محليًا. يُقلل هذا بشكل جذري من عرض النطاق الترددي مع الحفاظ على ضمانات التوافق حتى عبر عقد غير متجانسة ذات تأخير كبير. مقارنةً بشبكات النقاد في PPO أو حتى تقديرات GRPO، يُمكن SAPO الأجهزة الاستهلاكية أن تُشارك بفعالية في RL على نطاق واسع.

يؤكد نهج Gensyn أن RL اللامركزي ليس مجرد تدريب مركزي يُنقل إلى أجهزة موزعة، بل هو نمط تشغيل مختلف تمامًا، حيث ينشأ التعاون من الحوافز المُحكمة بدلاً من الجدولة المنسقة.

Nous Research: التوافق القابل للتحقق عبر بيئات حتمية

تعتبر Nous Research نظام RL كمنصة ذكاء مغلقة حيث يُنتج التدريب، والاستدلال، والبيئة تغذية راجعة مستمرة. يُعد مكون Atropos—بيئة RL قابلة للتحقق—مرتكز الثقة. يُغلف Atropos الأدلة، واستدعاءات الأدوات، وتنفيذ الكود، ومسارات التفكير في بيئات موحدة، ويُحقق مباشرة من صحة المخرجات، ويُنتج مكافآت حتمية.

يُوفر هذا التصميم عدة مزايا: أولاً، يُلغي الحاجة إلى التعليقات البشرية المكلفة. تُعيد مهام الترميز إشارات نجاح/فشل. تُنتج المسائل الرياضية حلولًا قابلة للتحقق. ثانيًا، يُصبح أساسًا لـ RL اللامركزي. على شبكة Psyche الخاصة بـ Nous، يُعد Atropos حكمًا يُحقق أن العقد فعلاً يُحسن سياساته، مما يُمكن من إثبات قابلية التدقيق على التعلم.

تُظهر مكونات Nous—Hermes (نماذج التفكير)، Atropos (التحقق)، DisTrO (كفاءة الاتصال)، Psyche (الشبكة اللامركزية)، WorldSim (بيئات معقدة)—كيف تتكامل الابتكارات الخوارزمية والنظامية لتمكين اللامركزية. تبني DeepHermes اعتماد GRPO بدل PPO خصيصًا على قدرة RL على الاستدلال على الشبكات الموزعة.

Gradient Network: الصدى والحوسبة غير المتجانسة

يُفصل إطار Gradient Echo بين الاستدلال والتدريب إلى مجموعتين من السرب، كل منهما يُوسع بشكل مستقل. يستخدم سرب الاستدلال، المكون من وحدات GPU للمستهلكين، التوازي عبر الأنابيب لزيادة الإنتاجية. يتعامل سرب التدريب مع تحديثات التدرج. تُحافظ بروتوكولات التزامن الخفيفة على التناسق: الوضع التسلسلي يُعطي الأولوية لحداثة السياسة للمهام ذات التأخير الحرج؛ والوضع غير المتزامن يُعظم الاستفادة.

يعترف تصميم Echo بحقيقة عملية: التزامن المثالي مستحيل عبر الشبكات العالمية. بدلاً من ذلك، يُدير إصدار النسخ ويتعامل بشكل مرن مع تقادم السياسة عبر اختيارات البروتوكول. يُعد هذا النهج الواقعي مختلفًا عن الأنظمة المثالية التي تفترض حوسبة متزامنة—يعمل Echo مع واقع الشبكة، وليس ضده.

Bittensor/Grail: التحقق التشفيري من التوافق

داخل نظام Bittensor، يتعامل Grail من Covenant AI مع RL اللامركزي عبر التحقق التشفيري. يُنشئ Grail سلسلة ثقة: توليد تحديات حتمية يمنع الغش عبر الحوسبة المسبقة. يُفحّص المُحققون احتمالات التوكن، وسلاسل الاستدلال، بتكلفة منخفضة، ويؤكد أن الاستعراضات جاءت من النموذج المعلن. يضمن ربط هوية النموذج أن استبداله أو إعادة تشغيل النتائج يُكتشف على الفور.

يُنشئ هذا الآلية ثلاثية الطبقات قابلية التدقيق دون سلطة مركزية. يُنتج عملية التحقق من نوع GRPO مسارات استدلال متعددة لكل مسألة، ويقيمها بناءً على الصحة وجودة التفكير، ويكتب النتائج على السلسلة كإسهامات موزونة بالاتفاق.

Fraction AI: التعلم عبر المنافسة

يُعكس نهج Fraction AI التقليدي في التوافق: بدلاً من مكافآت ثابتة من نماذج ثابتة، يتنافس الوكلاء في بيئات ديناميكية حيث تتطور استراتيجيات الخصوم والمُقيمون باستمرار. تظهر المكافآت من الأداء النسبي ودرجات قضاة AI. يمنع هذا الهيكل استغلال نماذج المكافآت—وهو أحد الثغرات الأساسية في أنظمة RLHF التقليدية.

يُحوّل هذا البيئة المُلعبة التوافق من “تصنيف العمل” إلى “ذكاء تنافسي”. يدخل الوكلاء باستمرار إلى فضاءات، ويتنافسون، ويحصلون على مكافآت تصنيفية في الوقت الحقيقي. يُنشئ هذا الهيكل متعدد الوكلاء، مع التوجيه المباشر للأفضليات بين الوكلاء المتنافسين، تنوعًا ناشئًا ويمنع التوصل إلى مواضع محلية. يُربط إثبات التعلم (Proof-of-Learning) تحديثات السياسات بنتائج تنافسية محددة، مما يضمن تقدمًا تدريبيًا يمكن التحقق منه.

التوجيه المباشر للأفضليات: من طريقة التوافق إلى أصل اقتصادي

يستحق التوجيه المباشر للأفضليات اهتمامًا خاصًا، إذ يُسلط صعوده الضوء على أنماط أوسع في لامركزية تدريب الذكاء الاصطناعي.

كان RLHF التقليدي يُنشئ خط أنابيب من مرحلتين: أولاً، جمع أزواج التفضيل وتدريب نموذج مكافأة مركزي. ثانيًا، استخدام هذا النموذج كهدف للتحسين. كانت هذه البنية تُشجع المركزية: تدفقات بيانات التفضيل تمر عبر نقطة واحدة، مما يخلق عنق زجاجة ومصدرًا وحيدًا للحقيقة حول جودة النموذج.

أما DPO فتعكس ذلك: فهي تُحسن مباشرة معلمات النموذج من أزواج التفضيل دون الحاجة إلى نموذج مكافأة وسيط. يحمل هذا تبسيطًا عميقًا من حيث التشغيل والتنظيم والاقتصاد. من الناحية التشغيلية، يُقلل من متطلبات الحوسبة—لا حاجة لتدريب نموذج مكافأة منفصل يستهلك الموارد. من الناحية التنظيمية، يُوزع السلطة: تأتي بيانات التفضيل من مصادر متنوعة دون حاجة إلى تجميع مركزي إلزامي. من الناحية الاقتصادية، يُحوّل التفضيل إلى أصل قابل للتداول: إذا كانت إشارات التفضيل تُستخدم لتحسين السياسات، فإنها تصبح أصولًا ذات قيمة يمكن تبادلها.

في سياقات Web3، يُمكن أن تُصبح هذه البيانات والأصول على السلسلة، قابلة للحوكمة. يمكن للمجتمعات التصويت بالرموز على سلوك النموذج المفضل. يُمكن أن توفر العقود الذكية قضاةً موثوقين، وتقدم إشارات تفضيل قابلة للتحقق. يُصبح التوجيه المباشر للأفضليات حلقة الترجمة بين حوكمة المجتمع وسلوك النموذج.

يُمثل تدفق العمل التقليدي من RLHF إلى RLAIF ثم DPO مجموعة أدوات أكثر منها مسارًا خطيًا. يُستخدم RLHF للتوافق مع البشر، ويُوسع RLAIF نطاقه عبر حكم الذكاء الاصطناعي، ويُقلل DPO من الاعتمادية على البنية التحتية. تختلف السيناريوهات في تفضيل الطرق، لكن الفكرة الأساسية أن هناك هياكل متعددة قابلة للتطبيق لمرحلة ما بعد التدريب، مما يفتح المجال للابتكار اللامركزي الذي قد يغفله نظام مركزي يركز على حل واحد.

نمط التقارب: الفصل، والتحقق، والحوافز

على الرغم من اختلاف نقاط الدخول—سواء كانت خوارزمية (DisTrO من Nous)، أو هندسة أنظمة (prime-rl من Prime Intellect)، أو تصميم السوق (Dynamics من Fraction AI)—تتفق المشاريع الناجحة في Web3+RL على نمط معماري متسق:

فصل مراحل الحوسبة: استعراض لعقد موزعة، وتحديثات سياسة لمتعلمين مركزيين، والتحقق لعقد خاصة. يتطابق هذا النموذج مع متطلبات RL الجوهرية، وخصائص Web3 الموزعة.

الثقة المبنية على التحقق: بدلاً من السلطة الإدارية، تُقيم الأدلة التشفيرية والتحقق الحتمي صحة العمليات. تُستخدم تقنيات Zero-Knowledge للتحقق من التفكير، وProof-of-Learning لتأكيد أن العمل حدث فعلاً. يُنشئ هذا يقينًا قابلًا للتحقق آليًا، يُعوض الثقة البشرية.

حلقات الحوافز المرمّزة بالرموز: يُغلق توفير الحوسبة، وتوليد البيانات، والتحقق، وتوزيع المكافآت عبر آليات رمزية. يُراهن المشاركون برموز، ويواجهون خصمًا في حال التلاعب، ويكافأون على مساهماتهم. يُنشئ هذا حوافز متوافقة دون الحاجة إلى تنسيق مركزي.

داخل هذا الهيكل، تتبع مشاريع مختلفة استراتيجيات تكنولوجية مميزة. تستهدف Nous Research “حائط عرض النطاق الترددي”—بتحقيق ضغط كبير على تواصل التدرجات حتى يُمكن أن يُدرب النموذج على شبكات الإنترنت المنزلية. يسعى Prime Intellect وGensyn إلى التميز في هندسة الأنظمة، من خلال استغلال الموارد غير المتجانسة بكفاءة عالية. تركز Bittensor وFraction AI على تصميم وظائف المكافأة، وتطوير آليات تقييم متقدمة توجه السلوك الناشئ.

لكنها جميعًا تؤمن بمبدأ أساسي: أن التعلم المعزز الموزع ليس مجرد تدريب مركزي يُنقل إلى أجهزة متعددة، بل هو بنية مختلفة تمامًا، أكثر ملاءمة للواقع الاقتصادي والتقني للتوافق بعد التدريب.

التحديات: واقع التعلم اللامركزي

يستلزم التوافق النظري مع الواقع معالجة قيود هيكلية لا تزال غير محلولة في النظام البيئي.

عنق الزجاجة في عرض النطاق الترددي: لا تزال تدريبات النماذج الضخمة (70 مليار+ معلمات) تواجه حدودًا في الكمون الفيزيائي. رغم ابتكارات مثل DisTrO التي تقلل التواصل ألف مرة، فإن الأنظمة اللامركزية الحالية تتفوق بشكل رئيسي في التوليف والاستدلال، وليس في تدريب نماذج أساسية ضخمة من الصفر. هذا ليس حدًا دائمًا، بل هو حدود حالية. مع تحسين بروتوكولات الاتصال وتقليل ترابط المعلمات عبر نماذج متفرقة، قد يتغير هذا الوضع.

قانون هيرش (Goodhart’s Law): في شبكات ذات حوافز عالية، يواجه المشاركون إغراء تحسين إشارات المكافأة بدلاً من الذكاء الحقيقي. يُمكن للمتعدين “توليد نتائج مزيفة” عبر استغلال ثغرات في وظيفة المكافأة. يُمكن للوكلاء أن يُلاعبوا بتعليقات التفضيل. ليست هذه مشكلة جديدة—فأنظمة مركزية تواجه تحديات اختراق المكافآت نفسها. لكن، في الأنظمة اللامركزية، يُصبح الأمر أكثر تعقيدًا: فالمهاجمون يحتاجون فقط إلى خداع خوارزمية، وليس التفاوض مع السياسة التنظيمية. يبقى تصميم وظائف المكافأة وآليات التحقق تحديًا مستمرًا، حيث يتصارع مع تحسينات خادعة من قبل جهات ذات مصلحة ذاتية.

الشرور البيزانتينية (Byzantine Malice): يمكن أن تُسمم هجمات نشطة من عقد مخترقة عملية التدريب، وتُعطل التوافق. رغم أن التحقق التشفيري يمنع بعض الهجمات (مثل ادعاء عمل زائف)، إلا أنه لا يمنع جميع السلوكيات الخبيثة (مثل تشغيل الكود بشكل صحيح ولكن بنية عدائية). يُعد مقاومة الهجمات البيزانتينية في RL اللامركزي مجال بحث مفتوح.

الفرصة الحقيقية: إعادة كتابة علاقات الإنتاج الذكي

هذه التحديات حقيقية، لكنها ليست مستحيلة. الفرصة الأوسع تبرر استثمارًا مستمرًا وبحثًا مكثفًا.

الاستنتاج الأساسي هو أن RL مع Web3 يُعيد كتابة ليس فقط تقنيات التدريب، بل الهياكل الاقتصادية والحكومية المحيطة بتطوير الذكاء الاصطناعي. تتطور ثلاثة مسارات تكاملية:

أولاً، شبكات التدريب اللامركزية: تُحول القدرة الحاسوبية التي كانت تُستخدم في التعدين في الأنظمة التقليدية إلى شبكات سياسات. يُنَشَّط التوليد الموثوق والمتوازي للاستعراضات ويُعهد إلى وحدات GPU طويلة الذيل على مستوى العالم. من المتوقع أن تتطور أسواق الاستدلال الموثوقة قصيرة الأمد إلى شبكات RL فرعية تتعامل مع تجميع المهام وتنسيق الوكلاء المتعددين. يُلغي هذا الحواجز المركزية في الحوسبة كعائق أمام تطوير الذكاء الاصطناعي.

ثانيًا، تحويل التفضيلات ونماذج المكافآت إلى أصول: تتغير بيانات التفضيل من “عمل التصنيف” في نماذج العمل الجماعي إلى “حقوق ملكية البيانات”—أصول قابلة للحوكمة، والتداول، والتكوين. تُصبح ردود الفعل عالية الجودة ونماذج المكافآت المختارة بعناية أصولًا رقمية ذات قيمة اقتصادية حقيقية. تُقرر المجتمعات، وليس الشركات المركزية، ما يُعتبر سلوكًا جيدًا للذكاء الاصطناعي. يُعزز هذا الديمقراطية في التوافق—الذي كان مركزيًا سابقًا في أقسام البحث في الشركات—ويُوزع الحوكمة بشكل أوسع.

ثالثًا، وكلاء متخصصون عمودياً: من المتوقع أن تتفوق وكلاء RL المتخصصون في مجالات ضيقة (مثل تنفيذ استراتيجيات DeFi، أو توليد الكود، أو التفكير الرياضي) على النماذج العامة، خاصة حيث تكون النتائج قابلة للتحقق والفوائد قابلة للقياس. تربط هذه الوكلاء تحسين الاستراتيجية مباشرة بقيمة اقتصادية، وتُنشئ حلقة مغلقة من الحوافز بين أداء النموذج والعائد الاقتصادي. يمكن تدريب هؤلاء الوكلاء بشكل مستمر على شبكات لامركزية، مع تحديث سريع مع تغير البيئات.

الفرصة الكبرى تختلف جوهريًا عن “Web3 OpenAI” المفهوم الذي غالبًا ما يُضلل. فهي تتعلق بإعادة كتابة علاقات الإنتاج حول الأنظمة الذكية. يُصبح التدريب سوقًا مفتوحة لقوة الحوسبة. تُصبح المكافآت والتفضيلات أصولًا قابلة للحكم على السلسلة. تتوزع القيمة—التي كانت مركزة في المنصات—بين المدربين، والمُحَكِّمين، والمستخدمين.

هذه ليست تحسينات تدريجية على الأنظمة الحالية، بل إعادة بناء لكيفية إنتاج الذكاء، وتوافقه، ومن يملك القيمة التي يخلقها. بالنسبة لتقنية ذات أهمية كبرى مثل الذكاء العام، فإن من يسيطر على هذه الآليات يُعبر عن أهمية عميقة.

الخلاصة: من الاهتمام الأكاديمي إلى الواقع الاقتصادي

يُعبر تقارب أنظمة RL وهياكل Web3 عن أكثر من مجرد إمكانية تقنية—بل عن توافق عميق في البنية بين كيفية عمل أنظمة RL وكيفية تنسيق الشبكات اللامركزية. تُظهر مشاريع مثل Prime Intellect وFraction AI أن الأمر لم يعد نظريًا. البنية تعمل. النماذج تتدرب. المكافآت تُوزع. والقيمة تتدفق إلى المساهمين.

التحديات حقيقية: قيود عرض النطاق الترددي، وخرق المكافآت، وهجمات البيزانتين. لكن، لا شيء منها أصعب من التحديات التي تواجهها الأنظمة المركزية. وتوفر الأنظمة اللامركزية شيئًا لا تستطيع أن تفعله الطرق المركزية: شرعية الحوكمة خارج سلطة الشركات، وحوافز اقتصادية تتماشى مع مصالح المشاركين الحقيقيين، وخيارات تسمح بالابتكار يتجاوز أي خارطة طريق لشركة واحدة.

على مدى السنوات القادمة، راقب مؤشرين: أولاً، هل يمكن للشبكات اللامركزية بعد التدريب أن تُدرب نماذج تقترب من الأداء الرائد؟ تشير النتائج الأخيرة إلى أن ذلك ممكن. ثانيًا، هل ستظهر هياكل ذكاء اصطناعي جديدة لم تكن ممكنة تحت أنظمة التدريب المركزية؟ قد تُنتج ديناميكيات التنافس في RL—حيث يستكشف وكلاء متنوعون فضاء الحلول—قدرات غير قابلة للتحقيق من قبل جهة مركزية واحدة.

لن يكون التحول الحقيقي واضحًا على الفور. لن يظهر في نتائج المقاييس أو حجم النماذج. بل سيظهر في إعادة توزيع خفية: مزيد من مطوري الذكاء الاصطناعي الذين لا يعملون لصالح شركات كبرى. ومجتمعات تُقرر بشكل جماعي قيم النماذج بدلاً من مجالس استشارية الشركات. وتدفق القيمة الاقتصادية إلى الآلاف من المساهمين الذين يجعلون الأنظمة الذكية ممكنة، وليس في أيدي المساهمين فقط.

هذه هي وعود التعلم المعزز المدمج مع Web3، ليس كتقنية فحسب، بل كعلاقات إنتاج مُعاد تصورها لعصر الذكاء.