تقدم AGI الوعي "تقنية تتبع البصمة الرقمية"، والتي تتمثل جوهرها المهني في آلية حماية حقوق الطبع والنشر والتتبع المعتمدة على استخراج خصائص سلوك النموذج وربط الهوية القابلة للتحقق. تهدف هذه التقنية إلى تضمين هوية لا يمكن إزالتها أو تزويرها بسهولة في نماذج الذكاء الاصطناعي مفتوحة المصدر، مما يضمن إمكانية تتبع والتحقق من حقوق المساهمين في النموذج في بيئة مفتوحة.

على وجه التحديد، تتضمن هذه التقنية الجوانب الرئيسية التالية:

🔩 الآلية الأساسية: تضمين الخصائص والربط

تتمحور التقنية حول مرحلة تدريب النموذج، حيث يتم حقن مجموعة فريدة من "أزواج المفتاح-الاستجابة" (Key-Response Pairs) في النموذج بشكل منهجي. تتزاوج هذه الأزواج بعمق مع معلمات النموذج خلال عملية التدريب، مما يشكل "بصمة" داخلية يصعب فصلها. على عكس طريقة العلامات المائية الرقمية التقليدية التي تخفي المعلومات داخل البيانات، فإن هذه الطريقة تقوم بتشفير الخصائص التعريفية مباشرةً في منطق اتخاذ القرارات وأنماط السلوك للنموذج.

🛡️ الميزات الرئيسية: المتانة وقدرة مقاومة التشويش

يجب أن يتمتع نظام بصمات الأصابع الرقمية الفعال بقوة تحمل قوية. تدعي Sentient أن تقنيتها لبصمات الأصابع لديها احتمال منخفض للغاية لإزالة بصمتها حتى بعد التعديل اللاحق للنموذج (مثل ، <0.01%). وهذا يعني أن معلومات البصمة ليست ببساطة ملحقة على سطح النموذج ، بل متكاملة بعمق في رسمه الحسابي (Computational Graph) ، مما يمكنها من مقاومة مستوى معين من التعديل والهجمات ، مشابهة لمفهوم مقاومة التصادم (Collision Resistance) في علم التشفير.

🔍 عملية التحقق: مسار تدقيق يمكن تتبعه

عند الحاجة إلى التحقق من ملكية نموذج ما، سيستخدم المُحقق (Verifier) أسئلة مفتاحية مُعدة مسبقًا لبدء استفسار إلى النموذج. سيتم مطابقة الاستجابة الفريدة الناتجة عن منطق النموذج الذي تم تشكيله داخليًا مع الإجابة المتوقعة. يمكن أن تشكل هذه العملية التحقق مسار تدقيق كامل على السلسلة (On-chain Audit Trail) يربط بين مثيل النموذج وهويته الأصلية المسجلة على بلوكتشين، مما يحقق إمكانية تتبع.

⚖️ قيمة التطبيق: حل نقاط الألم الأساسية للذكاء الاصطناعي المفتوح المصدر

التطبيق الأساسي لهذه التقنية هو حل مسائل تخصيص النماذج (Model Attribution) وتحفيز المساهمين في مجال الذكاء الاصطناعي المفتوح المصدر. إنها تمكن المطورين من فتح مصادر نماذجهم بأمان، مع الاحتفاظ بحقوق ملكيتهم الفكرية وحقوق مشاركة المنافع الاقتصادية، مما يوفر الأساس التقني للقدرة على تحقيق دخل (Monetizability) التي تم تصورها في نظام Sentient البيئي.

بالمجمل، يمكن فهم تقنية تتبع بصمات الرقمية لـ Sentient AGI على أنها إطار تقني لبناء هوية رقمية قابلة للتحقق لنماذج الذكاء الاصطناعي. من خلال دمج أفكار التعريف بالهوية في علم التشفير مع الخصائص السلوكية لنماذج التعلم الآلي، تحاول هذه التقنية إنشاء نظام مستدام لمكافأة المساهمات مع تعزيز التعاون المفتوح المصدر للذكاء الاصطناعي.
#Sentient الذكاء الاصطناعي الواعي #KAITOAI
@SentientAGI @KaitoAI