المؤلف: 137Labs
على مدار السنوات القليلة الماضية، كان يُنظر إلى Web3 على أنه اتجاه مهم لتطور الإنترنت. من DeFi وNFT إلى DAO، ظهرت نماذج عمل جديدة بكثرة، وأوجدت العديد من المهن الجديدة. ومع دخول تقنيات الذكاء الاصطناعي التوليدي والأتمتة بسرعة إلى هذا المجال، بدأ هيكل المهن في Web3 يتغير بشكل ملحوظ.
تزداد عدد المشاريع التي تستخدم الذكاء الاصطناعي لأداء المهام التي كانت تتطلب سابقًا جهدًا بشريًا، مثل كتابة الكود، وتحليل البيانات على السلسلة، وتوليد تقارير السوق، ومعالجة قضايا المجتمع. مع نضج هذه الأدوات تدريجيًا، يبدأ الطلب على بعض الوظائف في الانخفاض بوضوح، بينما تظهر أنواع جديدة من الوظائف تدريجيًا.
من منظور الاتجاه العام، لم تقلل الذكاء الاصطناعي من إمكانات النمو لـ Web3، لكنها تغير هيكل الطلب على المواهب في الصناعة.
الوظائف التي تتناقص تدريجيًاWeb3
في نظام Web3 البيئي، يتم استبدال تدريجيًا بعض المهام عالية التوحيد والمتكررة بأدوات أتمتة. مع تطور الذكاء الاصطناعي التوليدي وتكنولوجيا الأتمتة، يمكن الآن إنجاز العديد من المهام التي كانت تتطلب تدخلًا بشريًا بسرعة عبر الخوارزميات والأنظمة الذكية، مما يؤدي إلى انخفاض ملحوظ في الطلب على بعض الوظائف.
1. المبتدئمطور Solidity
كان تطوير العقود الذكية من أكثر الوظائف رواجًا في صناعة Web3، لكن مع التطور السريع لأدوات البرمجة بالذكاء الاصطناعي، يمكن الآن توليد كميات كبيرة من الشيفرة القياسية بشكل آلي. على سبيل المثال، يمكن للذكاء الاصطناعي توليد هيكل الشيفرة الشائعة مثل عقود ERC-20 Token وعقود NFT وبروتوكولات DeFi الأساسية في وقت قصير جدًا. لا يقتصر الذكاء الاصطناعي على توليد إطار الشيفرة الكامل، بل يمكنه أيضًا إجراء اختبارات أساسية وفحص المنطق. وبالتالي، بدأت المزيد من الشركات في تقليل الطلب على المطورين المبتدئين، وفضلت الاعتماد على مهندسين معماريين متقدمين لمراجعة وتحسين الشيفرة التي يولدها الذكاء الاصطناعي.
2. باحث / محلل Web3
في الماضي، كانت مشاريع الويب 3 تتطلب من الباحثين إنجاز كم كبير من أبحاث الصناعة وجمع البيانات، بما في ذلك تحليل اتجاهات الصناعة وتقييم المشاريع وأبحاث السوق وكتابة التقارير. ومع تطور تقنيات الذكاء الاصطناعي، يمكن الآن إنجاز العديد من مهام البحث عبر أدوات آلية. على سبيل المثال، يمكن للذكاء الاصطناعي تحليل بيانات السلسلة بسرعة، ومحاكاة نماذج اقتصاد الرموز، وتوليد تقارير سوقية منظمة تلقائيًا. وبالتالي، يتناقص الطلب تدريجيًا على بعض الوظائف البحثية التي تركز أساسًا على جمع المعلومات الأساسية وتحليل البيانات.
3. مديرو المجتمع والدعم الفني
كانت إدارة المجتمع جزءًا مهمًا من نظام Web3، حيث كانت العديد من المشاريع بحاجة إلى مديري مجتمع وموظفي خدمة عملاء للتعامل مع أسئلة المستخدمين وصيانة النظام المجتمعي. ومع تطور أنظمة خدمة العملاء بالذكاء الاصطناعي، يمكن الآن إنجاز العديد من مهام التواصل المتكررة تلقائيًا. على سبيل المثال، يمكن للذكاء الاصطناعي تقديم ردود تلقائية على مدار الساعة، وترجمة فورية متعددة اللغات، والتعرف التلقائي على المعلومات غير المرغوب فيها وفلترتها، بالإضافة إلى الإجابة السريعة على الأسئلة الشائعة للمستخدمين. في هذه الحالة، يتم استبدال بعض وظائف خدمة المجتمع الأساسية تدريجيًا بأنظمة الذكاء الاصطناعي.
4. متداول العملات المشفرة
في مجال تداول الأصول الرقمية، تظهر مزايا تقنية الذكاء الاصطناعي بوضوح. يمكن للذكاء الاصطناعي تحليل كميات هائلة من بيانات السوق في وقت قصير جدًا، وتنفيذ عمليات التداول تلقائيًا وفقًا للإستراتيجيات المحددة مسبقًا، بما في ذلك التداول عالي التردد، والتحجيم التلقائي، وتحكم المخاطر. مقارنةً بتجار البشر، يتمتع الذكاء الاصطناعي بمزايا واضحة من حيث سرعة التنفيذ، وقدرة معالجة البيانات، واستقرار التداول، كما أنه يقلل من تكاليف التشغيل. وبالتالي، فإن الوظائف التقليدية للتجار البشريين تتناقص تدريجيًا في بيئات التداول التي تعتمد على استراتيجيات تقنية.
5. منشئو محتوى NFT
ظهور الذكاء الاصطناعي التوليدي أثر بشكل عميق على نظام NFT. اليوم، يمكن للذكاء الاصطناعي إنشاء كميات هائلة من المحتوى البصري في وقت قصير، مثل الرسوم التوضيحية وصور الملفات الشخصية وأنواع مختلفة من الأعمال الفنية الرقمية. هذا خفض بشكل كبير عتبة إنشاء محتوى NFT، كما زاد من حدة المنافسة في السوق. في هذا السياق، يفقد بعض منشئي محتوى NFT الذين يعتمدون على قدرات تصميم أساسية أو إنشاء بصري بسيط ميزاتهم السوقية الأصلية تدريجيًا.
6. عتبة منخفضةمنشئو NFT
مع انتشار أدوات توليد الصور بالذكاء الاصطناعي، تتغير طرق إنشاء المحتوى الرقمي. في الماضي، كانت بعض مشاريع NFT تُنتج كميات كبيرة من الأعمال من خلال مجموعات صور بسيطة أو تصاميم أساسية، بينما يمكن الآن للذكاء الاصطناعي إنجاز عملية إنشاء مشابهة أو حتى أكثر تعقيدًا في وقت قصير جدًا. وهذا يضع نموذج إنشاء NFT منخفض الحواجز التقليدي أمام تحديات كبيرة. مع انتشار تقنية الذكاء الاصطناعي، يفقد بعض المبدعين الذين يفتقرون إلى إبداع فريد أو أسلوب فني أو قيمة علامة تجارية ميزتهم التنافسية.
ثانيًا: المهن الجديدة الناشئةWeb3
على الرغم من أن طلب بعض الوظائف يقل، إلا أن الذكاء الاصطناعي يخلق أيضًا فرصًا مهنية جديدة في صناعة Web3. مع استمرار دمج الذكاء الاصطناعي مع تقنية البلوك تشين، فإن الطلب على المواهب متعددة التخصصات ذات القدرات عبر المجالات يزداد باستمرار.
1. مهندس معماري للذكاء الاصطناعي × الويب 3
يُعد مهندس Architektur AI × Web3 أحد الأدوار الأساسية في فرق تقنية Web3 المستقبلية. مع التكامل العميق بين الذكاء الاصطناعي وأنظمة البلوكشين، أصبحت مشاريع متزايدة تحتاج إلى بناء هياكل نظام تدعم اتخاذ القرارات الآلية والتعاون الذكي. لا يتطلب هذا المنصب فقط تصميم هياكل تعاونية بين أنظمة الذكاء الاصطناعي والبلوكشين، بل أيضًا بناء آليات تفاعل بين وكلاء الذكاء الاصطناعي والعقود الذكية، وتحديد بنية تحتية لشبكة الذكاء الاصطناعي اللامركزية. في الوقت نفسه، يحتاج هؤلاء المحترفون إلى تصميم أنظمة تنفيذ آلية على السلسلة. وبالتالي، عادةً ما يتطلب هذا المنصب من العاملين فيه فهمًا متعدد الجوانب لبنية تحتية للبلوكشين، ونماذج الذكاء الاصطناعي وأنظمة الوكلاء، وهياكل الحوسبة الموزعة، ونماذج الاقتصاد التشفيري.
2. منسق تدريب الوكيل الذكي
مع تزايد استخدام أنظمة الوكلاء المتعددة في نظام Web3، بدأت بعض المشاريع في الحاجة إلى أشخاص متخصصين مسؤولين عن تدريب وتنسيق منطق سلوك الوكلاء الاصطناعيين. تشمل المهام الرئيسية لمسؤول تدريب وتنسيق الوكلاء الاصطناعيين تحديد قواعد التعاون بين عدة وكلاء اصطناعيين، وتصميم آليات قيود السلوك للوكلاء، وتحسين منطق اتخاذ القرار الخاص بها في سيناريوهات مثل DeFi وDAO، ومراقبة سلوك الوكلاء الاصطناعيين على السلسلة باستمرار. يركز هذا المنصب أكثر على إدارة سلوك الذكاء الاصطناعي والحوكمة النظامية، وله دور مهم في نظام التلقائيات المستقبلي لـ Web3.
3.مهندس كلمات توجيهية لـ Web3
مع انتشار أدوات الذكاء الاصطناعي في تطوير Web3، أصبحت هندسة التوجيهات وظيفة مهنية جديدة. تشمل المهام الرئيسية لمهندس التوجيهات في Web3 تصميم توجيهات معقدة لتوليد كود العقود الذكية، وبناء عمليات بحث وتحليل تلقائية تعتمد على الذكاء الاصطناعي، وتحسين طرق التفاعل بين الذكاء الاصطناعي وأنظمة البلوك تشين، وتصميم تعليمات السلوك للوكلاء الذكيين. مقارنةً بهندسة التوجيهات التقليدية، فإن هذا المنصب يركز أكثر على تصميم سير العمل المعقدة وقدرة أنظمة الذكاء الاصطناعي على التطبيق العملي.
4. محلل بيانات السلسلة الذكية للذكاء الاصطناعي
تُنتج شبكات البلوكشين كميات هائلة من البيانات العامة يوميًا، ويمكن لتقنيات الذكاء الاصطناعي مساعدتها في تحليل هذه البيانات واكتشاف الأنماط المحتملة. تشمل المهام الرئيسية لمحاللي بيانات البلوكشين بالذكاء الاصطناعي تحليل تدفقات الأموال على السلسلة، ومراقبة اتجاهات السوق، وتحديد السلوكيات التجارية غير الطبيعية، والتنبؤ باتجاهات تطور النظام البيئي. بالإضافة إلى ذلك، يحتاج هؤلاء المحترفون إلى بناء نماذج تحليل بيانات قائمة على الذكاء الاصطناعي لاستخلاص معلومات ذات قيمة من كميات هائلة من بيانات البلوكشين. وبالتالي، فإن هذه الوظائف تتطلب عادةً من المهنيين امتلاك خلفية في علوم البيانات، وقدرات على تحليل البلوكشين، بالإضافة إلى مهارات في نمذجة الذكاء الاصطناعي.
5. خبير أمان العقود الذكية المدعوم بالذكاء الاصطناعي
مع انتشار تقنيات توليد الكود تلقائيًا بواسطة الذكاء الاصطناعي، أصبحت مشكلات أمان العقود الذكية أكثر تعقيدًا. وبالتالي، يزداد أهمية خبراء أمان العقود الذكية المدعومين بالذكاء الاصطناعي في صناعة Web3. عادةً ما يحتاج هؤلاء الخبراء إلى استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي لاكتشاف الثغرات في الكود، وتصميم أنظمة مراجعة آلية، ومحاكاة مسارات الهجمات المحتملة، وتقييم المخاطر الأمنية الشاملة للبروتوكول، من أجل تعزيز أمان بروتوكولات DeFi وتطبيقات البلوكشين. كما يُعتبر مجال أمان العقود الذكية أحد أسرع التخصصات نموًا في الطلب داخل صناعة Web3 في المستقبل.
6. مصمم استراتيجيات أتمتة Web3
في نظام DeFi البيئي، أصبحت الاستراتيجيات الآلية اتجاهًا مهمًا للتطور. يُركز مصممو الاستراتيجيات الآلية لـ Web3 على تطوير استراتيجيات العائد التلقائي، وأنظمة التحوط التلقائي، وخوارزميات التحكم في المخاطر، بالإضافة إلى تصميم استراتيجيات توزيع الأصول الذكية التي تسمح للأصول بالتعديل التلقائي بين البروتوكولات المختلفة. عادةً ما تنفذ هذه الاستراتيجيات تلقائيًا بواسطة أنظمة خوارزمية أو وكلاء ذكاء اصطناعي، لذا يتطلب هذا المنصب فهمًا للنماذج المالية وقدرات على تصميم الخوارزميات وخلفية تقنية في البلوكشين.
ثالثًا: اتجاهات تغير هيكل الوظائف في Web3
مع تطور تقنية الذكاء الاصطناعي باستمرار، تظهر متطلبات المواهب في صناعة Web3 عدة اتجاهات واضحة.
أولاً، حجم الفريق يتناقص. يمكن للأدوات الآلية إنجاز كمية كبيرة من المهام المتكررة، مما يجعل فرق المشاريع لا تحتاج إلى عدد كبير من الوظائف الأساسية.
ثانيًا، تصبح المهارات المركبة أكثر أهمية. غالبًا ما يحتاج مستقبل موظفي Web3 إلى امتلاك مهارات في تقنية البلوكشين، وتقنية الذكاء الاصطناعي، وقدرات تحليل البيانات.
أخيرًا، تزداد أهمية الوظائف المتقدمة باستمرار. إن وظائف مثل هندسة النظام، وتصميم النموذج الاقتصادي، وهندسة الأمان، تصبح وظائف محورية في الصناعة.
رابعًا: الخاتمة
الذكاء الاصطناعي يعيد تشكيل هيكل الوظائف في صناعة Web3. بعض الوظائف التي تعتمد على التنفيذ والمتكررة تتناقص تدريجيًا، بينما تصبح الوظائف التي تتطلب الإبداع والتفكير النظامي والقدرات متعددة التخصصات أكثر أهمية.
على المدى الطويل، لن يُضعف الذكاء الاصطناعي إمكانات نمو Web3. على العكس، قد يدفع الصناعة بأكملها إلى مرحلة جديدة. خلال هذه العملية، سيصبح الأشخاص الذين يمتلكون عمقًا تقنيًا وابتكارًا حقيقيًا أهم مورد في نظام Web3 المستقبلي.