على مدار السنتين الماضيتين، تطورت عوامل الذكاء الاصطناعي بسرعة كبيرة، وأستخدمها يوميًا لاستخراج البيانات وتحليل الأسواق، وحتى تقديم اقتراحات تداول. لكن عندما يصل الأمر إلى خطوات مثل التحويل بين السلاسل، والتوقيع، وعمليات الأصول، لا أزال أُفضّل تنفيذها بنفسي. السبب بسيط: إذا أخطأ الذكاء الاصطناعي في التحليل، يمكن إعادة المحاولة، لكن إذا تم تحويل الأصول خطأً، فلا يوجد عودة. لم تُحلّ بعد المشكلات المتعلقة ببيانات الذكاء الاصطناعي: ما البيانات التي استخدمها؟ هل تم تزويرها؟ وهل الإجراء النهائي الذي نفذه يتوافق حقًا مع نيتي؟ ما دامت هذه الأسئلة لم تُحل، فلن أُسند محفظتي أبدًا إلى الذكاء الاصطناعي. وهذا بالضبط سبب اهتمامي بـ @DeepSafe_AI. إنه لا يُنشئ ذكاءً اصطناعيًا أكثر ذكاءً، بل يهدف إلى إضافة طبقة تحقق بين الذكاء الاصطناعي ونظام البلوكشين. آلية CRVA الخاصة به تختار عشوائيًا ومؤقتًا عقد تحقق لفحص البيانات والرسائل وطلبات التنفيذ، ولا تسمح بمواصلة التنفيذ إلا بعد التحقق منها. كما يتم تغيير المحققين باستمرار، وتُخفي هوياتهم لتقليل مخاطر الهجوم أو التواطؤ قدر الإمكان. هذه الآلية يمكنها مستقبلاً التحقق ليس فقط من عوامل الذكاء الاصطناعي، بل أيضًا من مزودي البيانات (Oracle)، والتحويلات بين السلاسل، ومحفظات التوقيع المتعدد، وخدمات إدارة الأصول. حاليًا، لا تزال آلية CRVA في مرحلة الاختبار التجريبي، وستستغرق بعض الوقت قبل أن تُطبّق على نطاق واسع. لكنني أصدق أكثر فأكثر أن ما ينقص السوق قبل أن يُسند الذكاء الاصطناعي إدارة الأصول حقًا ليس عاملًا أكثر ذكاءً، بل آلية تحقق تمنحني الثقة لوضع أموالي بين يديه.