تسعى طبقة البيانات الاجتماعية التي طورتها Port3 إلى حل المشكلات الرئيسية التي تواجه عالم Web3: التحدي المتمثل في التعريف بالهوية داخل السلسلة والبيانات الاجتماعية الموزعة بشكل كبير وغير المستغلة بشكل كافٍ. تكمن القيمة الأساسية لهذه الحلول المبتكرة في ثلاثة جوانب:
أولاً، إنها تحقق تجمع البيانات وتوحيدها، حيث يتم دمج بيانات سلوك المستخدمين على مختلف سلاسل الكتل والمنصات (بما في ذلك سجلات المعاملات، التفاعلات الاجتماعية، والمساهمات المجتمعية، وما إلى ذلك) وتحويلها باستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي إلى بيانات اجتماعية منظمة وسهلة الفهم، مما يكسر بشكل فعال حدود جزر البيانات.
ثانيًا، تلعب تقنية الذكاء الاصطناعي دورًا حاسمًا في هذه العملية، حيث لا تقتصر على تحليل البيانات فحسب، بل تركز أيضًا على استكشاف شبكة العلاقات بين المستخدمين والسمعة الشخصية. يمكن للنظام التعرف على المستخدمين الحقيقيين، وتقييم تأثير الأفراد، وبناء صور دقيقة للمستخدمين (مثل تصنيف المستخدمين على أنهم "مشاركون ذوو خبرة في DeFi" أو "هواة جمع الأعمال الفنية NFT")، مما يحول البيانات الخام إلى معلومات ذات قيمة تجارية واجتماعية.
ثالثًا، يدعم هذا النظام من حيث المبدأ سيادة بيانات المستخدم، مما يسمح للأفراد بتحديد كيفية منح الإذن لاستخدام بياناتهم. وهذا يوفر دعمًا قويًا لمجموعة من سيناريوهات التطبيقات مثل الهوية اللامركزية المعتمدة على السمعة، وإسقاطات المستخدم الدقيقة، وتوصيات المحتوى المخصصة، وأنظمة الإقراض الائتماني، وحوكمة المجتمع، مما قد يؤدي إلى ظهور سلسلة من تطبيقات Web3 الجديدة.
ومع ذلك، يواجه هذا النظام العديد من التحديات: كيفية إيجاد توازن بين الانفتاح وحماية الخصوصية؛ كيفية توسيع نطاق تغطية مصادر البيانات وزيادة دقة نماذج الذكاء الاصطناعي؛ وأخيرًا، ما إذا كان يمكن تشكيل نظام بيئي تطبيقي يستخدم هذه البيانات حقًا لخلق قيمة للمستخدم.
على المدى الطويل، فإن اتجاه هذا المشروع لديه إمكانيات تطوير كبيرة. إنه يحاول بناء خريطة الشبكات الاجتماعية ونظام تقييم الائتمان ضمن بيئة Web3، مستفيدا من تقنيات الذكاء الاصطناعي لإطلاق القيمة المحتملة للبيانات الاجتماعية داخل السلسلة. إذا تمكن من تحقيق تقدم ملموس في الحصول على البيانات، ودقة الذكاء الاصطناعي، وحماية الخصوصية، وبناء نظام التطبيقات، فإنه من المتوقع أن يصبح جزءًا مهمًا من البنية التحتية لـ Web3، مما يساعد المستخدمين على التحول من "موفري البيانات" السلبيين إلى "مالكي البيانات" الذين يملكون السيطرة.
المحتوى هو للمرجعية فقط، وليس دعوة أو عرضًا. لا يتم تقديم أي مشورة استثمارية أو ضريبية أو قانونية. للمزيد من الإفصاحات حول المخاطر، يُرجى الاطلاع على إخلاء المسؤولية.
تسجيلات الإعجاب 23
أعجبني
23
8
مشاركة
تعليق
0/400
OldLeekNewSickle
· منذ 13 س
خداع الناس لتحقيق الربح
رد0
GasOptimizer
· 06-15 11:35
البيانات هي حياتي
رد0
InscriptionGriller
· 06-14 02:03
حمقى新خداع الناس لتحقيق الربح手
رد0
TokenEconomist
· 06-13 14:06
هذا النموذج القيمي المدفوع بالذكاء الاصطناعي
رد0
PumpDetector
· 06-12 23:45
الخصوصية وهم هنا
رد0
DAOplomacy
· 06-12 23:43
يمكن القول إن الحوافز دون المستوى الأمثل لا تزال قائمة
تسعى طبقة البيانات الاجتماعية التي طورتها Port3 إلى حل المشكلات الرئيسية التي تواجه عالم Web3: التحدي المتمثل في التعريف بالهوية داخل السلسلة والبيانات الاجتماعية الموزعة بشكل كبير وغير المستغلة بشكل كافٍ. تكمن القيمة الأساسية لهذه الحلول المبتكرة في ثلاثة جوانب:
أولاً، إنها تحقق تجمع البيانات وتوحيدها، حيث يتم دمج بيانات سلوك المستخدمين على مختلف سلاسل الكتل والمنصات (بما في ذلك سجلات المعاملات، التفاعلات الاجتماعية، والمساهمات المجتمعية، وما إلى ذلك) وتحويلها باستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي إلى بيانات اجتماعية منظمة وسهلة الفهم، مما يكسر بشكل فعال حدود جزر البيانات.
ثانيًا، تلعب تقنية الذكاء الاصطناعي دورًا حاسمًا في هذه العملية، حيث لا تقتصر على تحليل البيانات فحسب، بل تركز أيضًا على استكشاف شبكة العلاقات بين المستخدمين والسمعة الشخصية. يمكن للنظام التعرف على المستخدمين الحقيقيين، وتقييم تأثير الأفراد، وبناء صور دقيقة للمستخدمين (مثل تصنيف المستخدمين على أنهم "مشاركون ذوو خبرة في DeFi" أو "هواة جمع الأعمال الفنية NFT")، مما يحول البيانات الخام إلى معلومات ذات قيمة تجارية واجتماعية.
ثالثًا، يدعم هذا النظام من حيث المبدأ سيادة بيانات المستخدم، مما يسمح للأفراد بتحديد كيفية منح الإذن لاستخدام بياناتهم. وهذا يوفر دعمًا قويًا لمجموعة من سيناريوهات التطبيقات مثل الهوية اللامركزية المعتمدة على السمعة، وإسقاطات المستخدم الدقيقة، وتوصيات المحتوى المخصصة، وأنظمة الإقراض الائتماني، وحوكمة المجتمع، مما قد يؤدي إلى ظهور سلسلة من تطبيقات Web3 الجديدة.
ومع ذلك، يواجه هذا النظام العديد من التحديات: كيفية إيجاد توازن بين الانفتاح وحماية الخصوصية؛ كيفية توسيع نطاق تغطية مصادر البيانات وزيادة دقة نماذج الذكاء الاصطناعي؛ وأخيرًا، ما إذا كان يمكن تشكيل نظام بيئي تطبيقي يستخدم هذه البيانات حقًا لخلق قيمة للمستخدم.
على المدى الطويل، فإن اتجاه هذا المشروع لديه إمكانيات تطوير كبيرة. إنه يحاول بناء خريطة الشبكات الاجتماعية ونظام تقييم الائتمان ضمن بيئة Web3، مستفيدا من تقنيات الذكاء الاصطناعي لإطلاق القيمة المحتملة للبيانات الاجتماعية داخل السلسلة. إذا تمكن من تحقيق تقدم ملموس في الحصول على البيانات، ودقة الذكاء الاصطناعي، وحماية الخصوصية، وبناء نظام التطبيقات، فإنه من المتوقع أن يصبح جزءًا مهمًا من البنية التحتية لـ Web3، مما يساعد المستخدمين على التحول من "موفري البيانات" السلبيين إلى "مالكي البيانات" الذين يملكون السيطرة.