لا يدرك معظم الناس ذلك بعد، ولكن عندما تستخدم الذكاء الاصطناعي اليوم، فأنت في الحقيقة لا تمتلك شيئًا. تكتب محفزات. تُرفق بيانات. تُشغل نماذج. تُحصل على نتائج. ثم تختفي كل شيء داخل نظام يملكه شخص آخر. المنصة تمتلك السجلات. الشركة تمتلك مسار البيانات. القيمة التي ساعدت في إنشائها تبقى خلف أبواب مغلقة. أنت تغادر مع النتائج، وليس مع الملكية. هذا هو المشكل الرئيسي الذي تعمل على حلّه @LazAINetwork. LazAI تبدأ من سؤال بسيط: إذا ساعدت أفعالك في تدريب أو تحسين أو تشغيل الذكاء الاصطناعي، فلماذا لا تُعتبر هذه الأفعال ملكًا لك؟ بدلاً من أن تظل تفاعلات الذكاء الاصطناعي مخفية، تُسجّل LazAI هذه التفاعلات على السلسلة بطريقة يمكن للبشر فهمها. عندما تشغل وكيلًا، أو تستخدم نموذجًا، أو تساهم بيانات، يمكن أن تصبح هذه الأفعال أصولًا حقيقية على السلسلة تُسمى DAT. DAT هو دليل على أن شيئًا حدث. من قام به. ما تم استخدامه. كم مرة تم استخدامه. ومن يجب أن يحصل على القيمة منه. فكر في الأمر هكذا. اليوم، استخدام الذكاء الاصطناعي مثل العمل في متجر مع إطفاء الأنوار. أنت تؤدي العمل، لكن المالك يحتفظ بالسجلات. LazAI تُضيء الأنوار. كل فعل يُسجّل، ويُملك، ويُحتسب. هذا يغيّر تمامًا الطريقة التي يتفاعل بها الناس مع الذكاء الاصطناعي. المبدعون يمكنهم إثبات أن مجموعات البيانات الخاصة بهم تم استخدامها. مُنشئو النماذج يمكنهم كسب الأرباح عندما تُستخدم نماذجهم. مشغلو الوكلاء يمكنهم إظهار بالضبط ما قام به الذكاء الاصطناعي ولماذا يستحق المكافآت. لا لصور الشاشة. لا لـ "ثق بي". لا لوحات تحكم مركزية. بل فقط ملكية واضحة على السلسلة. هذا لا يعني أن الذكاء الاصطناعي أصبح صارمًا أو متحكمًا فيه. يمكن للنماذج أن تستمر في التجربة، والخطأ، والتحسين. الفرق هو أن النتائج تُسجّل بشكل صحيح. ذكاء فوضوي في الأعلى، حسابات نظيفة في الأسفل. لهذا السبب يقول الناس إن الذكاء الاصطناعي يحتاج طبقة سجل. ليس تطبيقًا آخر. ليس مُنسقًا آخر. ليس وعودًا أخرى. بل نظام بسيط وقابل للتحقق يُذكر ما حدث ومن يجب أن يُكافأ. باستخدام Alpha Mainnet من LazAI، تتوقف ملكية الذكاء الاصطناعي عن كونها مصطلحًا تسويقيًا. يمكن أن تظهر أنشطة الذكاء الاصطناعي اليومية أخيرًا على السلسلة بطريقة تشعر أنها حقيقية، عادلة، وسهلة الفهم. هذا هو ما تعنيه ملكية الذكاء الاصطناعي فعليًا.