أدى التطور السريع للذكاء الاصطناعي إلى فرص هائلة، ولكنه أثار أيضًا العديد من المخاطر الأمنية. مؤخرًا، أطلقت شركة Lagrange تقنية مبتكرة تُدعى DeepProve، تهدف إلى معالجة هذه المشكلة الهامة المتعلقة بالتحقق من صحة أنظمة الذكاء الاصطناعي. جاءت ظهور هذه التقنية في الوقت المناسب، لأن دراسة أجرتها MIT في عام 2024 أظهرت أن ما يصل إلى 68% من أنظمة الذكاء الاصطناعي في مجالات مهمة مثل الرعاية الصحية والمالية تفتقر إلى آليات تحقق موثوقة.
تتمثل الوظيفة الأساسية لتقنية DeepProve في إضافة طبقة "قفل تحقق" إلى أنظمة الذكاء الاصطناعي لمنع الأخطاء الجسيمة المحتملة. تأتي هذه الحاجة من حالات عملية، مثل حادثة في عام 2023 أثرت على 1200 مريض بسبب تشخيص خاطئ من قبل الذكاء الاصطناعي. من خلال تنفيذ DeepProve، من المتوقع أن تنخفض احتمالية حدوث حوادث مشابهة بشكل كبير.
تتمتع خطة تطوير Lagrange برؤية مستقبلية. يخططون لتوسيع تقنية DeepProve لتشمل مجموعة واسعة من سيناريوهات التطبيق، بما في ذلك دعم نماذج اللغة الكبيرة الرئيسية مثل LLaMA وGemini، بالإضافة إلى تغطية الصناعات مثل الدفاع والتمويل اللامركزي (DeFi ). تتماشى هذه الاستراتيجية مع توقعات Gartner لعام 2025، التي تشير إلى أنه مدفوعة بالضغط التنظيمي واحتياجات الثقة، من المتوقع أن يرتفع معدل اعتماد الذكاء الاصطناعي في هذه المجالات بنسبة 40%.
من الجدير بالذكر أن Lagrange تتعاون مع عمالقة التكنولوجيا مثل NVIDIA، مستفيدة من تقنيات تسريع الأجهزة المتقدمة لتحسين أداء DeepProve. وفقًا للورقة البيضاء لـ NVIDIA لعام 2024، يمكن لهذه التقنية تقليص الوقت المستهلك في عملية التحقق من الذكاء الاصطناعي إلى النصف. هذه الشراكة أعطت DeepProve ميزة تنافسية في "توسيع نطاق الذكاء الاصطناعي الآمن".
بالمقارنة، تشير تحليلات معهد أبحاث البلوكشين لعام 2024 إلى أن العديد من التقنيات المماثلة لا تزال تكافح للتغلب على "مشكلة القابلية للتوسع". يبدو أن Lagrange قد وجدت طريقًا فعالًا لحل هذه المشكلة من خلال التعاون الاستراتيجي مع عمالقة الصناعة. مع استمرار ارتفاع متطلبات موثوقية أنظمة الذكاء الاصطناعي على مستوى العالم، قد تبرز أهمية تقنية DeepProve بشكل أكبر، حيث من المتوقع أن تلعب دورًا رئيسيًا في تعزيز تطوير الذكاء الاصطناعي بشكل آمن.
قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
تسجيلات الإعجاب 4
أعجبني
4
3
إعادة النشر
مشاركة
تعليق
0/400
LucidSleepwalker
· منذ 16 س
العب بالأمان هنا مثل اللص الذي يركب كاميرات المراقبة
شاهد النسخة الأصليةرد0
MerkleDreamer
· منذ 16 س
ثور مدهش إنه مشروع يُستغل بغباء.
شاهد النسخة الأصليةرد0
TestnetNomad
· منذ 17 س
لقد كنت أقول إن تشخيص الذكاء الاصطناعي غير منطقي ، أشعر بالخوف.
أدى التطور السريع للذكاء الاصطناعي إلى فرص هائلة، ولكنه أثار أيضًا العديد من المخاطر الأمنية. مؤخرًا، أطلقت شركة Lagrange تقنية مبتكرة تُدعى DeepProve، تهدف إلى معالجة هذه المشكلة الهامة المتعلقة بالتحقق من صحة أنظمة الذكاء الاصطناعي. جاءت ظهور هذه التقنية في الوقت المناسب، لأن دراسة أجرتها MIT في عام 2024 أظهرت أن ما يصل إلى 68% من أنظمة الذكاء الاصطناعي في مجالات مهمة مثل الرعاية الصحية والمالية تفتقر إلى آليات تحقق موثوقة.
تتمثل الوظيفة الأساسية لتقنية DeepProve في إضافة طبقة "قفل تحقق" إلى أنظمة الذكاء الاصطناعي لمنع الأخطاء الجسيمة المحتملة. تأتي هذه الحاجة من حالات عملية، مثل حادثة في عام 2023 أثرت على 1200 مريض بسبب تشخيص خاطئ من قبل الذكاء الاصطناعي. من خلال تنفيذ DeepProve، من المتوقع أن تنخفض احتمالية حدوث حوادث مشابهة بشكل كبير.
تتمتع خطة تطوير Lagrange برؤية مستقبلية. يخططون لتوسيع تقنية DeepProve لتشمل مجموعة واسعة من سيناريوهات التطبيق، بما في ذلك دعم نماذج اللغة الكبيرة الرئيسية مثل LLaMA وGemini، بالإضافة إلى تغطية الصناعات مثل الدفاع والتمويل اللامركزي (DeFi ). تتماشى هذه الاستراتيجية مع توقعات Gartner لعام 2025، التي تشير إلى أنه مدفوعة بالضغط التنظيمي واحتياجات الثقة، من المتوقع أن يرتفع معدل اعتماد الذكاء الاصطناعي في هذه المجالات بنسبة 40%.
من الجدير بالذكر أن Lagrange تتعاون مع عمالقة التكنولوجيا مثل NVIDIA، مستفيدة من تقنيات تسريع الأجهزة المتقدمة لتحسين أداء DeepProve. وفقًا للورقة البيضاء لـ NVIDIA لعام 2024، يمكن لهذه التقنية تقليص الوقت المستهلك في عملية التحقق من الذكاء الاصطناعي إلى النصف. هذه الشراكة أعطت DeepProve ميزة تنافسية في "توسيع نطاق الذكاء الاصطناعي الآمن".
بالمقارنة، تشير تحليلات معهد أبحاث البلوكشين لعام 2024 إلى أن العديد من التقنيات المماثلة لا تزال تكافح للتغلب على "مشكلة القابلية للتوسع". يبدو أن Lagrange قد وجدت طريقًا فعالًا لحل هذه المشكلة من خلال التعاون الاستراتيجي مع عمالقة الصناعة. مع استمرار ارتفاع متطلبات موثوقية أنظمة الذكاء الاصطناعي على مستوى العالم، قد تبرز أهمية تقنية DeepProve بشكل أكبر، حيث من المتوقع أن تلعب دورًا رئيسيًا في تعزيز تطوير الذكاء الاصطناعي بشكل آمن.