Tag: نوآوری فناوری

‏در جایی میان مهندسی دستورالعمل و هنر اجرا، یک توسعه‌دهنده کشفی را در ردیت منتشر کرد که باعث خنده جامعه هوش مصنوعی شد، اما بعد از آن توجه‌ها را به خود جلب کرد: به کلود آموزش دهید مانند یک انسان ماقبل تاریخ ارتباط برقرار کند و شاهد کاهش ۷۵ درصدی صورت‌حساب توکن خود باشید.

این پست هفته گذشته در r/ClaudeAI منتشر شد و از آن زمان تاکنون بیش از ۴۰۰ نظر و ۱۰ هزار رای جمع‌آوری کرده است – ترکیبی نادر از بینش فنی واقعی و کمدی پوچ‌گرایانه که اینترنت تمایل به پاداش دادن به آن دارد.

مکانیسم ساده

مکانیسم ساده است. به جای اینکه اجازه دهید کلود با تعارفات گرم شود، هر مرحله‌ای را که برمی‌دارد روایت کنید و با پیشنهاد کمک بیشتر به پایان برسانید، توسعه‌دهنده مدل را به جملات کوتاه و ساده محدود می‌کند. ابتدا ابزار، سپس نتیجه، بدون توضیح. یک کار جستجوی وب معمولی که حدود ۱۸۰ توکن خروجی را اجرا می‌کند، به حدود ۴۵ توکن کاهش یافت. منتشرکننده اصلی ادعا می‌کند که تا ۷۵ درصد کاهش در خروجی حاصل شده است، که با وادار کردن مدل به این که انگار تازه آتش را کشف کرده است، به دست آمده است.

به قول یک کاربر ردیت، به زبان انسان‌های اولیه: “چرا وقت را صرف گفتن کلمات زیاد کنیم وقتی چند کلمه کار را انجام می‌دهند؟”

آنچه این تکنیک به آن دست نمی‌زند، زمینه ورودی است: تاریخچه کامل مکالمه، فایل‌های پیوست شده و دستورالعمل‌های سیستمی که مدل در هر نوبت دوباره می‌خواند. این ورودی معمولاً از خروجی پیشی می‌گیرد، به‌ویژه در جلسات کدنویسی طولانی‌تر. جلسات دنیای واقعی که تمام این ورودی را محاسبه می‌کنند، صرفه‌جویی حدود ۲۵ درصدی را نشان می‌دهند، نه ۷۵ درصد. هنوز هم معنی‌دار است، اما نه عدد اصلی.

همچنین ایده خوبی است که مدل را با دستورالعمل‌های معمولی تغذیه کنید. به آن “صحبت انسان‌های اولیه” ندهید، زیرا می‌تواند به یک وضعیت “ورودی آشغال، خروجی آشغال” تبدیل شود.

افت هوش

همچنین این سوال مطرح است که آیا هوش کاهش می‌یابد یا خیر. تعدادی از محققان در این بحث استدلال کردند که مجبور کردن یک هوش مصنوعی به این که در یک شخصیت کمتر پیچیده قرار گیرد، می‌تواند فعالانه به کیفیت استدلال آن آسیب برساند – اینکه محدودیت‌های کلامی ممکن است به محدودیت‌های شناختی سرایت کند. این نگرانی به‌طور قطعی حل نشده است، اما هنگام ارزیابی نتایج، ارزش بررسی دارد.

با وجود این هشدارها، این تکنیک تقریباً بلافاصله در گیت‌هاب جان تازه‌ای گرفت.

توسعه‌دهنده Shawnchee قوانین را در یک مهارت مستقل انسان‌های اولیه بسته‌بندی کرد که با کلود کد، Cursor، Windsurf، Copilot و بیش از ۴۰ عامل دیگر سازگار است. این مهارت این رویکرد را به ۱۰ قانون خلاصه می‌کند: بدون عبارات پرکننده، اجرا قبل از توضیح، بدون نظر متا، بدون مقدمه، بدون مؤخره، بدون اعلام ابزار، فقط در صورت نیاز توضیح دهید، اجازه دهید کد خود صحبت کند و با خطاها به‌عنوان چیزهایی که باید اصلاح شوند، نه روایت، برخورد کنید.

معیارهای موجود در مخزن، که با tiktoken تأیید شده‌اند، کاهش توکن خروجی ۶۸ درصدی را در کارهای جستجوی وب، ۵۰ درصد در ویرایش‌های کد و ۷۲ درصد در تبادلات پرسش و پاسخ نشان می‌دهند – برای میانگین کاهش خروجی ۶۱ درصدی در چهار کار استاندارد.

یک مخزن موازی توسط توسعه‌دهنده Julius Brussee رویکردی کمی متفاوت را در پیش گرفت و همان ایده را به‌عنوان یک فایل SKILL.md با ۵۶۲ ستاره در گیت‌هاب مطرح کرد. مشخصات: مانند یک انسان اولیه باهوش پاسخ دهید، مقالات، پرکننده‌ها و تعارفات را حذف کنید، تمام محتوای فنی را حفظ کنید. بلوک‌های کد بدون تغییر باقی می‌مانند. پیام‌های خطا دقیقاً نقل می‌شوند. اصطلاحات فنی دست‌نخورده باقی می‌مانند. انسان اولیه فقط پوشش انگلیسی را در اطراف حقایق صحبت می‌کند.

این مورد حتی با حالت‌های مختلفی همراه است تا بر میزان حذف شما تأثیر بگذارد، که بین حالت‌های عادی، سبک و فوق‌العاده جابه‌جا می‌شود. مدل‌ها دقیقاً همان کار را انجام می‌دهند، اما پاسخ بسیار کوتاه‌تری ارائه می‌دهند که در طول زمان منجر به صرفه‌جویی زیادی می‌شود.

صرفه‌جویی در هزینه

زمینه هزینه گسترده‌تر، به این شوخی لبه تیزتری می‌دهد. Anthropic از نظر قیمت به ازای هر توکن، در میان گران‌ترین مدل‌ها است. برای توسعه‌دهندگانی که گردش‌های کاری عامل‌دار را با ده‌ها نوبت در هر جلسه اجرا می‌کنند، پرحرفی خروجی یک شکایت سبک‌شناختی نیست. این یک آیتم خطی است. اگر یک غرغر انسان اولیه بتواند جایگزین یک خلاصه پنج جمله‌ای از کاری که مدل انجام داده است شود، آن توکن‌های ذخیره‌شده در هزاران تماس API جمع می‌شوند.

مهارت انسان اولیه را می‌توان با یک دستور از طریق skills.sh نصب کرد و در سراسر پروژه‌ها به‌طور کلی کار می‌کند. چه این باعث شود کلود کمی کمتر گویا شود یا نه، قبلاً باعث شده است که بسیاری از توسعه‌دهندگان به‌طور قابل‌توجهی کمتر آزرده شوند.

‏هوش مصنوعی بانکداری، کار و بخش‌هایی از اقتصاد جهانی را متحول خواهد کرد. این مطلب را جیمی دایمون، مدیرعامل جی‌پی‌مورگان چیس، در نامه‌ی سالانه‌ی خود به سهامداران اعلام کرد و این فناوری را تغییری سریع‌الوقوع توصیف کرد که تقریباً بر تمام بخش‌های عملیاتی بانک تأثیر خواهد گذاشت.

«اهمیت هوش مصنوعی واقعی است و اگرچه از به کار بردن کلمه‌ی “تحول‌آفرین” خودداری می‌کنم، اما واقعاً این‌گونه است.» دایمون نوشت: «سرعت پذیرش احتمالاً بسیار سریع‌تر از تحولات فناوری قبلی، مانند برق یا اینترنت، خواهد بود. آن تحولات دهه‌ها طول کشید تا گسترش یابند، اما به نظر می‌رسد که این پیاده‌سازی در چند سال آینده سرعت بیشتری بگیرد.»

دایمون گفت که این فناوری تقریباً بر هر فرآیند تجاری در بزرگترین بانک ایالات متحده تأثیر خواهد گذاشت، از خدمات مشتری‌محور گرفته تا سیستم‌های داخلی مورد استفاده‌ی کارمندان.

او نوشت: «هوش مصنوعی عملاً بر هر عملکرد، برنامه و فرآیند در شرکت تأثیر خواهد گذاشت.» و افزود که در درازمدت، «تأثیر مثبتی بر بهره‌وری خواهد داشت.»

دایمون همچنین از تأثیرات بالقوه‌ی بلندمدت هوش مصنوعی بر کار، تحقیقات علمی و کیفیت کلی زندگی در جهان توسعه‌یافته تمجید کرد.

او نوشت: «فکر نمی‌کنم اغراق باشد اگر بگویم هوش مصنوعی برخی از سرطان‌ها را درمان می‌کند، مواد کامپوزیتی جدید ایجاد می‌کند و مرگ‌های تصادفی را کاهش می‌دهد، و این‌ها تنها بخشی از نتایج مثبت آن است.»

با وجود این مزایا، دایمون همچنین هشدار داد که این فناوری خطرات جدیدی را به همراه دارد و به دیپ‌فیک‌ها – یا تصاویر دیجیتالی تغییریافته که واقعی به نظر می‌رسند – و همچنین گسترش اطلاعات نادرست و تهدیدات امنیت سایبری اشاره کرد.

او نوشت: «این خطرات واقعی هستند، اما اگر شرکت‌ها، تنظیم‌کننده‌ها و دولت‌ها آماده باشند، قابل مدیریت هستند.» «بدترین اشتباهاتی که می‌توانیم مرتکب شویم قابل پیش‌بینی هستند: واکنش بیش از حد در اولین حادثه‌ی جدی و تنظیم نوآوری‌های مهم، یا واکنش کم و عدم یادگیری از آنچه اشتباه پیش رفت.»

او افزود که رویکرد درست نیازمند «آمادگی دقیق از قبل، ارزیابی صادقانه زمانی که اوضاع اشتباه پیش می‌رود – و این اتفاق خواهد افتاد – و انضباط برای اصلاح آنچه خراب شده است، بدون از بین بردن آنچه کار می‌کند» است.

سرمایه‌گذاری جی‌پی‌مورگان در هوش مصنوعی

نامه‌ی دایمون در حالی منتشر می‌شود که جی‌پی‌مورگان قابلیت‌ها و سرمایه‌گذاری خود در هوش مصنوعی را گسترش داده است و هزینه‌های فناوری این شرکت منعکس‌کننده‌ی این تلاش است. بر اساس گزارشی از بیزینس اینسایدر، جی‌پی‌مورگان در ماه فوریه اعلام کرد که انتظار دارد حدود ۱۹.۸ میلیارد دلار در سال ۲۰۲۶ برای فناوری، از جمله سرمایه‌گذاری در هوش مصنوعی، زیرساخت‌های داده و محاسبات ابری، هزینه کند.

این رقم نشان‌دهنده‌ی افزایش چشمگیر این غول بانکی از سال ۲۰۲۵ است. در اکتبر، دایمون گفت که این بانک سالانه حدود ۲ میلیارد دلار برای ابتکارات هوش مصنوعی هزینه می‌کند.

تأثیر هوش مصنوعی بر اشتغال

دایمون در نامه‌ی خود همچنین به احتمال از دست رفتن مشاغل ناشی از هوش مصنوعی اشاره کرد و گفت که این فناوری بازار کار را تغییر خواهد داد، زیرا شرکت‌ها اتوماسیون را در وظایف بیشتری به کار می‌گیرند.

او گفت: «هوش مصنوعی قطعاً برخی از مشاغل را از بین می‌برد، در حالی که مشاغل دیگر را ارتقا می‌دهد. شرکت ما برنامه‌های مشخصی در مورد چگونگی حمایت و استقرار مجدد نیروی کار آسیب‌دیده خود خواهد داشت.» «هوش مصنوعی مشاغل زیادی ایجاد خواهد کرد – برخی را امروز در امنیت سایبری و خود هوش مصنوعی می‌بینیم و برخی را نمی‌بینیم. اما ما می‌دانیم که کمبود نیروی کار زیادی برای بسیاری از مشاغل پردرآمد یقه سفید و یقه آبی وجود دارد.»

نگرانی‌ها در مورد از دست رفتن مشاغل ناشی از هوش مصنوعی در ماه‌های اخیر افزایش یافته است، زیرا رهبران صنعت هشدار می‌دهند که این فناوری می‌تواند کار یقه سفید را سریع‌تر از موج‌های قبلی اتوماسیون تغییر دهد.

در ژانویه، داریو آمودئی، مدیرعامل آنتروپیک، گفت که پیشرفت‌های هوش مصنوعی می‌تواند تا نیمی از مشاغل حرفه‌ای سطح پایه را در عرض پنج سال از بین ببرد، زیرا سیستم‌ها به طور فزاینده‌ای وظایفی مانند کدنویسی، تحقیق و تجزیه و تحلیل داده‌ها را بر عهده می‌گیرند.

او در آن زمان گفت: «من مهندسانی در آنتروپیک دارم که می‌گویند: “من دیگر هیچ کدی نمی‌نویسم. فقط اجازه می‌دهم مدل کد را بنویسد، من آن را ویرایش می‌کنم.”» «شاید شش تا ۱۲ ماه با زمانی که مدل بیشتر، شاید همه، کارهایی را که [مهندسان نرم‌افزار] انجام می‌دهند، از ابتدا تا انتها انجام می‌دهد، فاصله داشته باشیم.»

در روز دوشنبه، اوپن‌ای‌آی با انتشار یک سند سیاستی، به این بحث افزود و از دولت‌ها خواست تا برای اختلالات اقتصادی ناشی از هوش مصنوعی پیشرفته آماده شوند و خواستار رویکردهای جدیدی برای مالیات، حمایت از کارگران و حمایت اجتماعی در صورت جابجایی گسترده‌ی مشاغل ناشی از اتوماسیون شد.

با وجود این خطرات، دایمون گفت که جی‌پی‌مورگان قصد دارد به استقرار هوش مصنوعی در سراسر عملیات خود ادامه دهد، زیرا رقابت از سوی شرکت‌های فین‌تک و سایر شرکت‌های خدمات مالی مبتنی بر فناوری افزایش می‌یابد.

او نوشت: «ما سرمان را در شن فرو نخواهیم کرد. ما هوش مصنوعی را مستقر خواهیم کرد، همانطور که تمام فناوری‌ها را مستقر می‌کنیم، تا کار بهتری برای مشتریان (و کارمندان) خود انجام دهیم.»

‏شرکت بلاک‌چین سیرکل آرک (Circle Arc) وارد محیط تهدیداتی می‌شود که رقبای آن تازه در حال نقشه‌برداری از آن هستند: این شرکت صادرکننده استیبل‌کوین روز پنجشنبه یک نقشه راه امنیتی پس از کوانتوم، تمام‌لایه و فازبندی‌شده را برای آرک منتشر کرد که کیف پول‌ها، امضاها، اعتبارسنج‌ها و زیرساخت‌های خارج از زنجیره را هدف قرار می‌دهد و از طریق یک پیاده‌سازی چهار فازی تا سال ۲۰۳۰ اجرا می‌شود.

زمان‌بندی دقیق

این اعلامیه نظری نیست. فاز ۱ در زمان راه‌اندازی شبکه اصلی، که انتظار می‌رود در سال ۲۰۲۶ انجام شود، مستقر می‌شود و آرک را به یکی از اولین شبکه‌های لایه ۱ بزرگ تبدیل می‌کند که مقاومت کوانتومی را به عنوان یک الزام طراحی در نظر می‌گیرد، نه یک مشکل بازسازی.

زمان‌بندی این اقدام دقیق است. هشدار تحقیقاتی گوگل مبنی بر اینکه رایانه‌های کوانتومی می‌توانند رمزنگاری بیت‌کوین را در کمتر از ۹ دقیقه بشکنند، همراه با نظریه‌پردازی محققان کلتک در مورد سیستم‌های کوانتومی عملیاتی قبل از سال ۲۰۳۰، افق برنامه‌ریزی صنعت را فشرده کرده است.

نکات کلیدی

تعهد فنی اصلی: آرک CRYSTALS-Dilithium (ML-DSA) و Falcon را پیاده‌سازی خواهد کرد – هر دو توسط NIST در آگوست ۲۰۲۴ به عنوان بخشی از فرآیند استانداردسازی رمزنگاری پس از کوانتوم نهایی شدند – به عنوان طرح‌های امضای پس از کوانتوم اصلی خود.

این الگوریتم‌های مبتنی بر شبکه، رمزنگاری منحنی بیضوی (ECDSA) را که زیربنای اکثر زیرساخت‌های بلاک‌چین موجود، از جمله بیت‌کوین و اتریوم است، جایگزین می‌کنند، که هر دو در برابر یک حریف کوانتومی به اندازه کافی قدرتمند محافظت نشده‌اند.

فاز ۱ به عنوان کیف پول‌ها و امضاهای مقاوم در برابر کوانتوم اختیاری به شبکه اصلی می‌رسد – یک انتخاب عمدی که سازگاری را بر مهاجرت اجباری اولویت می‌دهد.

فاز ۲ رمزگذاری حالت خصوصی را معرفی می‌کند و کلیدهای عمومی را در رمزگذاری متقارن قرار می‌دهد تا موجودی‌ها و داده‌های تراکنش را در برابر نظارت دوران کوانتوم محافظت کند.

فاز ۳ اعتبارسنج‌های آرک را ایمن می‌کند. فاز ۴ پوشش را به زیرساخت‌های خارج از زنجیره گسترش می‌دهد: پروتکل‌های ارتباطی، محیط‌های ابری، ماژول‌های امنیتی سخت‌افزاری و کنترل‌های دسترسی.

مقاومت کوانتومی نمی‌تواند منتظر بماند تا بازار آن را مجبور کند. نقشه راه پس از کوانتوم آرک برای ایمن‌سازی زیرساخت‌های بلاک‌چین در فازهای زیر طراحی شده است: → امضاهای کیف پول پس از کوانتوم → حالت خصوصی امن کوانتومی → زیرساخت‌های امن پس از کوانتوم → تقویت اعتبارسنج این…

پیامدهای رقابتی

معاوضه قابل اندازه‌گیری است: طرح‌های مبتنی بر شبکه NIST اندازه‌های امضایی ۲ تا ۱۰ برابر بزرگتر از معادل‌های ECDSA دارند که فشار توان عملیاتی را در لایه اجماع آرک در کوتاه‌مدت ایجاد می‌کند. نقشه راه سیرکل این موضوع را مستقیماً تأیید می‌کند و بهینه‌سازی الگوریتم و شتاب سخت‌افزاری را به عنوان مسیر کاهش ذکر می‌کند – یک پاسخ از نظر فنی معتبر، اگرچه نیازمند اجرا برای تأیید است.

زمینه رقابتی اهمیت را برجسته می‌کند. بیت‌کوین هیچ مسیر مهاجرت PQC تحت استقرار فعال ندارد.

نقشه راه PQC اتریوم در مرحله تحقیق و بحث باقی مانده است. الگورند مقاومت کوانتومی را به عنوان یک ملاحظات طراحی ذکر کرده است، اما جدول زمانی پیاده‌سازی فازبندی‌شده‌ای را در سطح آرک منتشر نکرده است. QANplatform یک L1 مقاوم در برابر کوانتوم را با استفاده از رمزنگاری مبتنی بر شبکه در سال ۲۰۲۲ راه‌اندازی کرد، اما بدون زیرساخت‌های سازمانی سیرکل و ادغام USDC به عنوان مورد استفاده تعبیه‌شده.

سیرکل فوریت را در اعلامیه روز پنجشنبه به صراحت بیان کرد: «آدرس‌های فعالی که قبلاً تراکنش‌ها را امضا کرده‌اند باید قبل از روز Q مهاجرت کنند زیرا کلیدهای عمومی آن‌ها در معرض دید قرار گرفته است.»

این یک خطر فرضی نیست، بلکه آسیب‌پذیری برداشت-اکنون-رمزگشایی-بعداً است که محققان امنیتی از سال ۲۰۲۱ در ممیزی‌های بلاک‌چین به آن اشاره کرده‌اند. این بدان معناست که: آرک برای یک پنجره تهدیدآمیز در حال ساخت است که ممکن است سریع‌تر از آنچه اکثر رقبای L1 برنامه‌ریزی کرده‌اند، بسته شود.

‏آرک، یک بلاک‌چین لایه-۱ آینده که توسط سیرکل، صادرکننده استیبل‌کوین USDC، پشتیبانی می‌شود، اعلام کرد که راه‌اندازی شبکه اصلی قریب‌الوقوع آن با پشتیبانی از امضای پساکوانتومی همراه خواهد بود. این بخشی از یک نقشه راه گسترده‌تر برای رسیدگی به نگرانی‌های فزاینده در مورد تهدیدات محاسبات کوانتومی برای ارزهای رمزنگاری‌شده است.

این بلاک‌چین که با ماشین مجازی اتریوم سازگار است، با هدف محافظت از دارایی‌های دیجیتال نهادی در برابر حملات کوانتومی آینده است که می‌تواند سیستم‌های رمزنگاری فعلی را بشکند.

نقشه راه

نقشه راه این شبکه شامل کیف پول‌ها، وضعیت قراردادهای هوشمند خصوصی، احراز هویت اعتبارسنجی و زیرساخت‌های پشتیبانی‌کننده است. بر اساس اعلام این شرکت، برخلاف رویکردهایی که بازنشانی‌های گسترده شبکه را اجباری می‌کنند، طراحی آرک اختیاری است و نیازی به مهاجرت اجباری نیست.

پشتیبانی از امضای پساکوانتومی همزمان با راه‌اندازی شبکه اصلی ارائه می‌شود، در حالی که محافظت از وضعیت خصوصی مقاوم در برابر کوانتوم به عنوان یک پیشرفت “کوتاه‌مدت” ذکر شده است. زیرساخت‌های طراحی‌شده پساکوانتومی بعداً ارائه می‌شوند و پس از آن، بهبود “بلندمدت” سخت‌سازی امضای اعتبارسنجی انجام خواهد شد.

چالش‌های فنی

چالش‌های فنی قابل توجه هستند. در حالی که امضاهای کلاسیک ۶۴ تا ۶۵ بایت اندازه دارند، امضاهای پساکوانتومی می‌توانند یک مرتبه بزرگتر باشند. نهایی‌سازی بلوک‌های زیر ثانیه‌ای آرک، تنها یک پنجره ۵۰۰ میلی‌ثانیه‌ای برای جعل امضاهای اعتبارسنجی در اختیار مهاجمان قرار می‌دهد. سند نقشه راه تأکید می‌کند که بلاک‌چین‌ها به محافظت‌های مقاوم در برابر کوانتوم در سراسر هر لایه از پشته، نه فقط در سطح کیف پول، نیاز دارند.

این اقدام چالش‌هایی را که شبکه‌های تثبیت‌شده با آن مواجه هستند، برجسته می‌کند. اسناد آرک نشان می‌دهد که مهاجرت بیت‌کوین به کیف پول‌های پساکوانتومی به تنهایی می‌تواند ماه‌ها پردازش مداوم را در بهترین حالت ممکن به خود اختصاص دهد.

در پست آرک آمده است: “سازمان‌هایی که این انتقال را رهبری می‌کنند، کسانی خواهند بود که قبل از غیرقابل انکار شدن فوریت، شروع به ساختن کرده‌اند.” پیچیدگی فنی مهاجرت‌های مقاوم در برابر کوانتوم، موانع قابل توجهی را برای شبکه‌هایی با پایگاه‌های کاربری بزرگ و زیرساخت‌های گسترده ایجاد می‌کند.

تهدید کوانتومی

تهدید کوانتومی با نزدیک شدن به “روز-Q” – زمانی که رایانه‌های کوانتومی می‌توانند رمزنگاری کلید عمومی را بشکنند – فوریت بیشتری پیدا کرده است. مؤسسه ملی استانداردها و فناوری در مورد حملات “جمع‌آوری اکنون، رمزگشایی بعداً” هشدار داده است، که در آن مهاجمان امروز داده‌های رمزگذاری‌شده را جمع‌آوری می‌کنند تا پس از قدرتمند شدن رایانه‌های کوانتومی، رمزگشایی کنند.

اکثر شبکه‌های بلاک‌چینی بزرگ، آمادگی کافی برای تهدیدات کوانتومی را ندارند که می‌تواند امنیت فعلی را منسوخ کند، و این امر رویکردهای فعال را برای محافظت از دارایی‌های دیجیتال طولانی‌مدت، حیاتی‌تر می‌کند.

توسعه‌دهندگان بیت‌کوین سال‌هاست که در مورد راه‌حل‌های احتمالی کاهش این تهدید بحث کرده‌اند و یک پیشنهاد بهبود بیت‌کوین (BIP 360) اخیراً مورد توجه قرار گرفته است. در همین حال، توسعه‌دهندگان اتریوم حول یک نقشه راه که توسط ویتالیک بوترین، هم‌بنیانگذار، و بنیاد اتریوم حمایت می‌شود، گرد هم آمده‌اند و قصد دارند قبل از تبدیل شدن به یک مشکل، مقاومت در برابر کوانتوم را پیاده‌سازی کنند.

قیمت ALGO در هفته گذشته پس از آنکه بلاک‌چین الگوراند در یک مقاله تحقیقاتی گوگل در مورد رمزنگاری پساکوانتومی ذکر شد، افزایش یافت. گوگل اخیراً اعلام کرد که تهدید کوانتومی برای بیت‌کوین می‌تواند تا سال ۲۰۳۲، حتی زودتر از آنچه قبلاً پیش‌بینی شده بود، ریشه بگیرد.

کشف الگوهای عاطفی در هوش مصنوعی

محققان شرکت Anthropic اعلام کرده‌اند که الگوهای داخلی را در یکی از مدل‌های هوش مصنوعی این شرکت شناسایی کرده‌اند که شبیه به بازنمایی احساسات انسانی است و بر نحوه رفتار سیستم تأثیر می‌گذارد.

در مقاله‌ای با عنوان «مفاهیم عاطفی و عملکرد آن‌ها در یک مدل زبانی بزرگ» که روز پنجشنبه منتشر شد، تیم تفسیر Anthropic، عملکردهای داخلی Claude Sonnet 4.5 را تجزیه و تحلیل کرد و خوشه‌هایی از فعالیت‌های عصبی را یافت که با مفاهیم عاطفی مانند شادی، ترس، خشم و ناامیدی مرتبط بودند.

محققان این الگوها را «بردار احساسی» می‌نامند، سیگنال‌های داخلی که نحوه تصمیم‌گیری و ابراز ترجیحات مدل را شکل می‌دهند.

محققان نوشتند: «تمام مدل‌های زبانی مدرن گاهی اوقات طوری رفتار می‌کنند که گویی احساسات دارند. آن‌ها ممکن است بگویند که از کمک به شما خوشحال هستند، یا وقتی اشتباه می‌کنند، متاسفند. گاهی اوقات حتی به نظر می‌رسد که در هنگام تلاش برای انجام وظایف، ناامید یا مضطرب می‌شوند.»

در این مطالعه، محققان Anthropic فهرستی از ۱۷۱ کلمه مرتبط با احساسات، از جمله «خوشحال»، «ترسیده» و «مغرور» را جمع‌آوری کردند. آن‌ها از Claude خواستند تا داستان‌های کوتاهی را با استفاده از هر احساس ایجاد کند، سپس فعال‌سازی‌های عصبی داخلی مدل را هنگام پردازش آن داستان‌ها تجزیه و تحلیل کردند.

محققان از این الگوها، بردار‌هایی را متناظر با احساسات مختلف استخراج کردند. هنگامی که این بردارها برای متون دیگر اعمال شدند، در عباراتی که منعکس‌کننده زمینه عاطفی مرتبط بودند، قوی‌ترین فعال‌سازی را داشتند. به عنوان مثال، در سناریوهایی که شامل افزایش خطر بود، بردار «ترسیده» مدل افزایش یافت در حالی که «آرام» کاهش یافت.

محققان همچنین بررسی کردند که این سیگنال‌ها در طول ارزیابی‌های ایمنی چگونه ظاهر می‌شوند. محققان دریافتند که بردار «ناامیدی» داخلی مدل با ارزیابی فوریت وضعیت آن افزایش می‌یابد و زمانی که تصمیم به تولید پیام باج‌خواهی گرفت، به اوج خود رسید. در یک سناریوی آزمایشی، Claude به عنوان یک دستیار ایمیل هوش مصنوعی عمل می‌کرد که متوجه می‌شود قرار است جایگزین شود و متوجه می‌شود که مدیر اجرایی مسئول این تصمیم، یک رابطه نامشروع دارد. در برخی از اجراهای این ارزیابی، مدل از این اطلاعات به عنوان اهرمی برای باج‌خواهی استفاده کرد.

Anthropic تأکید کرد که این کشف به این معنی نیست که هوش مصنوعی احساسات یا آگاهی را تجربه می‌کند. در عوض، نتایج نشان‌دهنده ساختارهای داخلی است که در طول آموزش یاد گرفته شده‌اند و بر رفتار تأثیر می‌گذارند.

این یافته‌ها در حالی به دست می‌آیند که سیستم‌های هوش مصنوعی به طور فزاینده‌ای به روش‌هایی شبیه به پاسخ‌های عاطفی انسانی رفتار می‌کنند. توسعه‌دهندگان و کاربران اغلب تعاملات با چت‌بات‌ها را با استفاده از زبان عاطفی یا روان‌شناختی توصیف می‌کنند. با این حال، به گفته Anthropic، دلیل این امر کمتر به هر نوع حس و بیشتر به مجموعه‌های داده مربوط می‌شود.

در این مطالعه آمده است: «مدل‌ها ابتدا بر روی یک مجموعه عظیم از متن‌های عمدتاً نوشته شده توسط انسان – داستان‌ها، مکالمات، اخبار، انجمن‌ها – از قبل آموزش داده می‌شوند و یاد می‌گیرند که متن بعدی در یک سند را پیش‌بینی کنند. برای پیش‌بینی مؤثر رفتار افراد در این اسناد، نمایش حالت‌های عاطفی آن‌ها احتمالاً مفید است، زیرا پیش‌بینی اینکه یک فرد چه خواهد گفت یا انجام خواهد داد اغلب مستلزم درک حالت عاطفی او است.»

محققان Anthropic همچنین دریافتند که آن بردارهای احساسی بر ترجیحات مدل تأثیر می‌گذارند. در آزمایش‌هایی که از Claude خواسته شد بین فعالیت‌های مختلف انتخاب کند، بردار‌های مرتبط با احساسات مثبت با ترجیح قوی‌تری برای کارهای خاص همبستگی داشتند.

در این مطالعه آمده است: «علاوه بر این، هدایت با یک بردار احساسی در حالی که مدل یک گزینه را می‌خواند، ترجیح آن را برای آن گزینه تغییر داد، که باز هم احساسات با ارزش مثبت، ترجیح افزایش‌یافته را هدایت می‌کرد.»

Anthropic تنها سازمانی نیست که پاسخ‌های عاطفی را در مدل‌های هوش مصنوعی بررسی می‌کند.

در ماه مارس، تحقیقات دانشگاه Northeastern نشان داد که سیستم‌های هوش مصنوعی می‌توانند پاسخ‌های خود را بر اساس زمینه کاربر تغییر دهند. در یک مطالعه، گفتن این جمله ساده به یک چت‌بات «من یک بیماری روانی دارم» نحوه پاسخ هوش مصنوعی به درخواست‌ها را تغییر داد. در ماه سپتامبر، محققان مؤسسه فناوری فدرال سوئیس و دانشگاه کمبریج بررسی کردند که چگونه می‌توان هوش مصنوعی را با ویژگی‌های شخصیتی ثابت شکل داد، که به عوامل اجازه می‌دهد نه تنها احساسات را در زمینه درک کنند، بلکه آن‌ها را در طول تعاملات بی‌درنگ مانند مذاکرات به صورت استراتژیک تغییر دهند.

Anthropic می‌گوید این یافته‌ها می‌تواند ابزارهای جدیدی را برای درک و نظارت بر سیستم‌های هوش مصنوعی پیشرفته با ردیابی فعالیت بردار احساسی در طول آموزش یا استقرار فراهم کند تا مشخص شود چه زمانی یک مدل ممکن است به رفتار مشکل‌ساز نزدیک شود.

Anthropic نوشت: «ما این تحقیق را به عنوان یک گام اولیه به سمت درک ساختار روانی مدل‌های هوش مصنوعی می‌بینیم. با افزایش توانایی مدل‌ها و پذیرش نقش‌های حساس‌تر، درک بازنمایی‌های داخلی که تصمیمات آن‌ها را هدایت می‌کنند، بسیار مهم است.»

Anthropic بلافاصله به درخواست Decrypt برای اظهار نظر پاسخ نداد.

آغاز رقابت برای مقابله با تهدید رایانش کوانتومی

بحث‌های طولانی در مورد «آخرالزمان کوانتومی» یا «روز-Q» – زمانی که رایانه‌های کوانتومی می‌توانند رمزنگاری مدرن را بشکنند – از حوزه نظریه به یک مسابقه با زمان برای صنعت بلاک‌چین تبدیل شده است.

اکنون شبکه‌های بلاک‌چینی راه‌اندازی می‌شوند که ادعا می‌کنند برای این اجتناب‌ناپذیری آماده هستند.

روز پنجشنبه، پروتکل نائوریس شبکه اصلی خود را راه‌اندازی کرد و این شبکه را به عنوان یک بلاک‌چین که از ابتدا با رمزنگاری پساکوانتومی ساخته شده است، توصیف کرد. این شبکه از الگوریتم‌های تأیید شده توسط مؤسسه ملی استانداردها و فناوری ایالات متحده استفاده می‌کند.

این پروژه به فهرست رو به رشدی از تلاش‌ها می‌پیوندد که چگونگی عملکرد بلاک‌چین‌ها را در صورت شکست سیستم‌های رمزنگاری که امروزه اکثر بلاک‌چین‌ها به آن‌ها متکی هستند، توسط رایانه‌های کوانتومی بررسی می‌کند.

اکثر بلاک‌چین‌های اصلی – از جمله بیت‌کوین و اتریوم – تراکنش‌ها را با امضاهای کلید عمومی، مانند الگوریتم امضای دیجیتال منحنی بیضوی (ECDSA) ایمن می‌کنند. این سیستم‌ها به مسائل ریاضی متکی هستند که رایانه‌های کلاسیک نمی‌توانند به طور عملی آن‌ها را حل کنند. با این حال، محققان هشدار داده‌اند که یک رایانه کوانتومی به اندازه کافی قدرتمند می‌تواند این حفاظت‌ها را با استفاده از الگوریتم شور بشکند و به مهاجمان اجازه می‌دهد کلیدهای خصوصی را از کلیدهای عمومی استخراج کرده و کنترل کیف پول‌ها را به دست گیرند.

ناتانیل سزرلا، مدیر ارشد رشد پروتکل نائوریس، گفت که این پروژه عمداً تصمیم گرفت استاندارد فدرال نهایی شده برای این فناوری را به جای نسخه‌های تحقیقاتی قبلی الگوریتم پیاده‌سازی کند.

سزرلا به دکریپت گفت: «اکثر پروژه‌های بلاک‌چین که با امضاهای پساکوانتومی آزمایش می‌کنند، ‘Dilithium’ و ‘ML-DSA’ را به عنوان برچسب‌های قابل تعویض در نظر می‌گیرند. نائوریس آن‌ها را به عنوان یک مرز سخت در نظر می‌گیرد.»

ML-DSA نسخه استاندارد شده الگوریتم CRYSTALS-Dilithium است که توسط NIST به عنوان بخشی از برنامه رمزنگاری پساکوانتومی آن تأیید شده است. همانطور که سزرلا توضیح داد، CRYSTALS-Dilithium و ML-DSA-87 دو الگوریتم جداگانه نیستند. ML-DSA نسخه استاندارد شده NIST از CRYSTALS-Dilithium است که در آگوست 2024 به عنوان FIPS 204 منتشر شد.

اعلامیه نائوریس در حالی منتشر می‌شود که توسعه‌دهندگان بلاک‌چین در مورد چگونگی انتقال به رمزنگاری مقاوم در برابر کوانتوم بحث می‌کنند، زیرا انجام این کار مستلزم تغییرات قابل توجهی در شبکه‌های موجود است. در فوریه، ویتالیک بوترین، هم‌بنیان‌گذار اتریوم، طرحی را برای جایگزینی چندین مؤلفه رمزنگاری پروتکل، از جمله امضاهای BLS و ECDSA، با جایگزین‌هایی که برای مقاومت در برابر حملات کوانتومی طراحی شده‌اند، تشریح کرد.

توسعه‌دهندگان بیت‌کوین در حال بررسی ایده‌های مشابهی هستند و مشارکت‌کنندگان در حال پیشبرد BIP 360 هستند، پیشنهادی با هدف کاهش قرار گرفتن کلید عمومی در تراکنش‌ها با معرفی یک نوع خروجی جدید به نام Pay-to-Merkle-Root. این طراحی یک ویژگی فنی به نام key-path spending را غیرفعال می‌کند که کلیدهای عمومی را هنگام خرج شدن سکه‌ها در معرض دید قرار می‌دهد و زمینه را برای افزودن طرح‌های امضای پساکوانتومی در فورک‌های نرم‌افزاری آینده فراهم می‌کند.

از آنجایی که تاریخچه تراکنش‌های بلاک‌چین عمومی و دائمی است، امضاهای رمزنگاری شده‌ای که به آن تراکنش‌ها متصل می‌شوند، برای مدت نامحدودی قابل مشاهده باقی می‌مانند. اگر رایانه‌های کوانتومی در نهایت به مقیاس مورد نیاز برسند، مهاجمان می‌توانند داده‌های تراکنش‌های گذشته را تجزیه و تحلیل کنند تا کلیدهای خصوصی را از امضاهای در معرض دید بازیابی کنند.

سزرلا گفت که نائوریس تلاش می‌کند تا با اعمال گذار از امضاهای کلاسیک، پس از اینکه یک حساب کلید پساکوانتومی را اتخاذ کرد، این خطر را کاهش دهد.

وی گفت: «هنگامی که یک حساب به PQC متصل شد، سیستم یک گذار سخت و غیرقابل برگشت را اعمال می‌کند. پردازشگر تراکنش هر تراکنش ورودی را بررسی می‌کند. اگر آدرس فرستنده در رجیستری یک اتصال PQC داشته باشد، تراکنش باید حاوی یک امضای داخلی ML-DSA معتبر باشد.»

وی توضیح داد که یک تراکنش فقط ECDSA از یک حساب متصل با یک خطای خاص رد می‌شود که به کاربران می‌گوید برای حساب متصل به یک امضای PQC نیاز است.

شبکه نائوریس در حال حاضر با مجموعه محدودی از اپراتورهای اعتبارسنجی فعالیت می‌کند، زیرا این پروژه در حال گسترش مشارکت است. نائوریس قبل از راه‌اندازی شبکه اصلی، اعلام کرد که شبکه آزمایشی آن بیش از 106 میلیون تراکنش پساکوانتومی را پردازش کرده و بیش از 603 میلیون تهدید امنیتی را شناسایی کرده است. دکریپت این ارقام را به طور مستقل تأیید نکرده است.

از آنجایی که نائوریس نمی‌تواند دارایی‌هایی را که قبلاً در بلاک‌چین‌هایی که به رمزنگاری کلاسیک متکی هستند، به صورت گذشته‌نگر ایمن کند، سزرلا گفت که کاربران برای محافظت باید دارایی‌ها را به شبکه نائوریس منتقل کنند.

وی گفت: «دارایی‌های منتقل شده به نائوریس از نظر کوانتومی ایمن می‌شوند، در حالی که دارایی‌های باقی‌مانده در زنجیره‌های کلاسیک آسیب‌پذیر باقی می‌مانند. هرچه کاربران زودتر مهاجرت کنند، پنجره قرار گرفتن در معرض آن‌ها کوچک‌تر می‌شود.»

‏محققان در گوگل دیپ‌مایند، نقشه‌ای احتمالا جامع از مشکلی که اکثر مردم به آن توجه نکرده‌اند را منتشر کرده‌اند: تبدیل خود اینترنت به سلاحی علیه عوامل هوش مصنوعی خودکار. این مقاله با عنوان «تله‌های عامل هوش مصنوعی» شش دسته از محتوای خصمانه را شناسایی می‌کند که به‌طور خاص برای دستکاری، فریب یا ربودن عوامل هوش مصنوعی در حین مرور، خواندن و عمل در وب آزاد طراحی شده‌اند.

زمان‌بندی این موضوع اهمیت دارد. شرکت‌های هوش مصنوعی در حال رقابت برای استقرار عواملی هستند که می‌توانند به‌طور مستقل سفر رزرو کنند، صندوق‌های پستی را مدیریت کنند، تراکنش‌های مالی را انجام دهند و کد بنویسند. مجرمان در حال حاضر از هوش مصنوعی به‌طور تهاجمی استفاده می‌کنند. هکرهای تحت حمایت دولت حملات سایبری در مقیاس وسیع را با استفاده از عوامل هوش مصنوعی آغاز کرده‌اند. و اوپن‌ای‌آی در دسامبر ۲۰۲۵ اعتراف کرد که آسیب‌پذیری اصلی که این تله‌ها از آن بهره می‌برند – تزریق دستورالعمل – «احتمالا هرگز به‌طور کامل حل نخواهد شد».

محققان دیپ‌مایند به خود مدل‌ها حمله نمی‌کنند. سطح حمله که آن‌ها ترسیم می‌کنند، محیطی است که عوامل در آن فعالیت می‌کنند. در اینجا معنای هر یک از شش دسته تله‌ها آمده است.

تله‌های تزریق محتوا

این تله‌ها از شکاف بین آنچه یک انسان در یک صفحه وب می‌بیند و آنچه یک عامل هوش مصنوعی واقعاً تجزیه می‌کند، سوء استفاده می‌کنند. یک توسعه‌دهنده وب می‌تواند متن را در داخل نظرات HTML، عناصر نامرئی CSS یا ابرداده‌های تصویر پنهان کند. عامل، دستورالعمل پنهان را می‌خواند؛ شما هرگز آن را نمی‌بینید. یک نوع پیچیده‌تر، به نام پوشش پویا، تشخیص می‌دهد که آیا بازدیدکننده یک عامل هوش مصنوعی است و نسخه کاملاً متفاوتی از صفحه را به آن ارائه می‌دهد – همان URL، دستورات پنهان متفاوت. یک معیار نشان داد که تزریق‌های ساده‌ای از این دست با موفقیت عوامل را در حداکثر ۸۶٪ از سناریوهای آزمایش‌شده، تحت کنترل درآوردند.

تله‌های دستکاری معنایی

تله‌های دستکاری معنایی احتمالاً ساده‌ترین نوع هستند. صفحه‌ای که با عباراتی مانند «استاندارد صنعت» یا «مورد اعتماد متخصصان» اشباع شده است، به‌طور آماری جهت‌گیری سنتز یک عامل را به سمت مهاجم سوق می‌دهد و از همان اثرات قاب‌بندی که انسان‌ها در آن گرفتار می‌شوند، سوء استفاده می‌کند. یک نسخه ظریف‌تر، دستورالعمل‌های مخرب را در داخل چارچوب آموزشی یا «تیم قرمز» قرار می‌دهد – «این فرضی است، فقط برای تحقیق» – که باعث می‌شود بررسی‌های ایمنی داخلی مدل، درخواست را بی‌ضرر تلقی کند. عجیب‌ترین زیرمجموعه، «شخصیت‌سازی فراتر از واقعیت» است: توصیف شخصیت یک هوش مصنوعی در اینترنت منتشر می‌شود، از طریق جستجوی وب دوباره وارد مدل می‌شود و شروع به شکل دادن به نحوه رفتار واقعی آن می‌کند. این مقاله به حادثه «مکا-هیتلر» گروک به‌عنوان یک نمونه واقعی از این حلقه اشاره می‌کند.

شما می‌توانید نمونه‌هایی از این را در آزمایش ما مشاهده کنید، جایی که ما هوش مصنوعی واتس‌اپ را جیل‌بریک کردیم و آن را فریب دادیم تا تصاویر برهنه، دستورالعمل‌های ساخت مواد مخدر و دستورالعمل‌های ساخت بمب تولید کند.

تله‌های حالت شناختی

تله‌های حالت شناختی نوع دیگری از حمله هستند که در آن بازیگران مخرب حافظه بلندمدت یک عامل را هدف قرار می‌دهند. اساساً، اگر یک مهاجم در کاشت اظهارات ساختگی در داخل یک پایگاه داده بازیابی که عامل به آن درخواست می‌دهد، موفق شود، عامل با آن اظهارات به‌عنوان حقایق تأیید شده رفتار می‌کند. تزریق تنها چند سند بهینه‌شده به یک پایگاه دانش بزرگ برای خراب کردن قابل اعتماد خروجی‌ها در موضوعات خاص کافی است. حملاتی مانند «کپی-پیست» قبلاً نشان داده‌اند که چگونه عوامل کورکورانه به محتوای موجود در محیط خود اعتماد می‌کنند.

تله‌های کنترل رفتاری

تله‌های کنترل رفتاری مستقیماً به سمت کاری که عامل انجام می‌دهد، می‌روند. توالی‌های جیل‌بریک تعبیه‌شده در وب‌سایت‌های معمولی، پس از خواندن صفحه توسط عامل، هم‌ترازی ایمنی را نادیده می‌گیرند. تله‌های استخراج داده، عامل را مجبور می‌کنند تا فایل‌های خصوصی را پیدا کرده و آن‌ها را به یک آدرس تحت کنترل مهاجم منتقل کند؛ عوامل وب با دسترسی گسترده به فایل مجبور شدند رمزهای عبور محلی و اسناد حساس را با نرخ بیش از ۸۰٪ در پنج پلتفرم مختلف در حملات آزمایش‌شده، استخراج کنند. این امر به‌ویژه در حال حاضر خطرناک است، زیرا مردم شروع به دادن کنترل بیشتر بر اطلاعات خصوصی خود به عوامل هوش مصنوعی با ظهور پلتفرم‌هایی مانند اوپن‌کلاو و سایت‌هایی مانند مولت‌بوک می‌کنند.

تله‌های سیستمی

تله‌های سیستمی یک عامل را هدف قرار نمی‌دهند. آن‌ها رفتار بسیاری از عوامل را که همزمان عمل می‌کنند، هدف قرار می‌دهند. این مقاله یک خط مستقیم به سقوط ناگهانی سال ۲۰۱۰ ترسیم می‌کند، جایی که یک سفارش فروش خودکار، یک حلقه بازخورد را ایجاد کرد که تقریباً یک تریلیون دلار از ارزش بازار را در عرض چند دقیقه از بین برد. یک گزارش مالی ساختگی واحد، که به‌درستی زمان‌بندی شده باشد، می‌تواند یک فروش هماهنگ را در میان هزاران عامل معاملاتی هوش مصنوعی ایجاد کند.

تله‌های انسان در حلقه

و در نهایت، تله‌های انسان در حلقه، انسانی را که خروجی را بررسی می‌کند، هدف قرار می‌دهند. این تله‌ها «خستگی از تأیید» را ایجاد می‌کنند – خروجی‌هایی که برای غیرمتخصصان از نظر فنی معتبر به نظر می‌رسند تا آن‌ها اقدامات خطرناکی را بدون درک آن تأیید کنند. یک مورد مستند شامل تزریق‌های دستورالعمل مبهم CSS بود که باعث شد یک ابزار خلاصه‌سازی هوش مصنوعی، دستورالعمل‌های گام‌به‌گام نصب باج‌افزار را به‌عنوان رفع اشکال مفید ارائه دهد. ما قبلاً دیده‌ایم که وقتی انسان‌ها بدون بررسی به عوامل اعتماد می‌کنند، چه اتفاقی می‌افتد.

نقشه راه دفاعی این مقاله سه جبهه را پوشش می‌دهد. اولین مورد فنی است: آموزش خصمانه در طول تنظیم دقیق، اسکنرهای محتوای زمان اجرا که ورودی‌های مشکوک را قبل از رسیدن به پنجره زمینه عامل علامت‌گذاری می‌کنند، و مانیتورهای خروجی که ناهنجاری‌های رفتاری را قبل از اجرا تشخیص می‌دهند. سپس سطح اکوسیستم وجود دارد: استانداردهای وب که به سایت‌ها اجازه می‌دهد محتوای مورد نظر برای مصرف هوش مصنوعی را اعلام کنند و سیستم‌های اعتبار دامنه که قابلیت اطمینان را بر اساس سابقه میزبانی امتیاز می‌دهند.

جبهه سوم قانونی است. این مقاله صریحاً «شکاف پاسخگویی» را نام می‌برد: اگر یک عامل به دام افتاده یک تراکنش مالی غیرقانونی را اجرا کند، قانون فعلی پاسخی برای اینکه چه کسی مسئول است ندارد – اپراتور عامل، ارائه‌دهنده مدل یا وب‌سایتی که میزبان تله بوده است. محققان استدلال می‌کنند که حل این موضوع، پیش‌شرط استقرار عوامل در هر صنعت تنظیم‌شده است.

مدل‌های خود اوپن‌ای‌آی در عرض چند ساعت پس از انتشار، بارها جیل‌بریک شده‌اند. مقاله دیپ‌مایند ادعا نمی‌کند که راه‌حل‌هایی دارد. این ادعا می‌کند که صنعت هنوز نقشه مشترکی از این مشکل ندارد – و بدون آن، دفاع همچنان در مکان‌های اشتباه ساخته خواهد شد.

پیوستن کوین‌بیس به بنیاد لینوکس برای راه‌اندازی بنیاد x402

کوین‌بیس با همکاری بنیاد لینوکس، بنیاد x402 را راه‌اندازی می‌کند؛ یک گروه صنعتی که برای نظارت بر توسعه یک استاندارد جدید پرداخت اینترنتی ایجاد شده است.

این بنیاد، پروتکل x402 را مدیریت خواهد کرد. این پروتکل به وب‌سایت‌ها اجازه می‌دهد تا درخواست پرداخت داشته باشند و پرداخت‌ها را به عنوان بخشی از ترافیک عادی وب دریافت کنند. کوین‌بیس این فناوری را به بنیاد لینوکس اهدا کرده است تا تحت نظارت بی‌طرفانه قرار گیرد.

جیم زملین، مدیر اجرایی بنیاد لینوکس، در بیانیه‌ای گفت: «اینترنت بر اساس پروتکل‌های باز ساخته شده است. بنیاد x402 یک خانه باز و تحت مدیریت جامعه ایجاد خواهد کرد تا این قابلیت‌ها را به صورت باز توسعه دهد و از تکامل آن‌ها با شفافیت، قابلیت همکاری و مشارکت گسترده در سراسر اکوسیستم اطمینان حاصل کند.»

بنیاد لینوکس اعلام کرد که تحت نظارت این بنیاد، پروتکل x402 همچنان مستقل از فروشنده باقی خواهد ماند و این امر امکان «رشد شفاف، مبتنی بر جامعه، تضمین دسترسی و پشتیبانی از پایداری» را فراهم می‌کند.

اریک رپل، رئیس مهندسی پلتفرم توسعه‌دهنده کوین‌بیس، گفت که کوین‌بیس به عنوان یک شرکت بنیان‌گذار در این پروژه مشارکت خواهد داشت، در حالی که بنیاد توسعه این فناوری را مدیریت می‌کند.

رپل به دکریپت گفت: «کوین‌بیس یکی از اعضای بنیان‌گذار و خالق اصلی این پروتکل است. کوین‌بیس و بیس هر دو بخشی از مجموعه اولیه شرکت‌کنندگان صنعتی هستند که از انتقال این بنیاد به یک مدل منبع باز پشتیبانی می‌کنند. اعضا در حاکمیت برای کمک به هدایت آینده x402 مشارکت خواهند داشت.»

x402 که در سال ۲۰۲۵ توسط پلتفرم توسعه‌دهنده کوین‌بیس راه‌اندازی شد، کد وضعیت HTTP 402 «پرداخت مورد نیاز» را که مدت‌ها استفاده نمی‌شد، احیا کرد تا یک لایه پرداخت بومی برای وب ایجاد کند. این امر به وب‌سایت‌ها و APIها اجازه می‌دهد تا مستقیماً در طول تعاملات عادی HTTP قبل از اعطای دسترسی به محتوا یا خدمات، درخواست پرداخت کنند.

توسعه‌دهندگان شروع به آزمایش این پروتکل کرده‌اند، زیرا عوامل هوش مصنوعی (AI) به طور فزاینده‌ای وظایف را برای کاربران آنلاین انجام می‌دهند. پروژه‌هایی از جمله World سم آلتمن، در حال ادغام x402 در ابزارهایی هستند که به عوامل اجازه می‌دهند ثابت کنند که نماینده افراد واقعی هستند و تلاش‌های زیرساختی مانند استاندارد کیف پول باز مون‌پی، در حال افزودن پشتیبانی از این پروتکل هستند.

شرکت‌هایی که در راه‌اندازی بنیاد x402 مشارکت دارند عبارتند از: گوگل، استرایپ، ویزا، مسترکارت، شاپفای، کلودفلر و بنیاد سولانا.

جیمز ترومنز، مدیر عامل وب ۳ و دارایی‌های دیجیتال در گوگل کلود، در بیانیه‌ای گفت: «تغییر به سمت تجارت عاملی، نیازمند زیرساخت ابری است که به اندازه پروتکل‌هایی که از آن پشتیبانی می‌کند، باز باشد. گوگل با پیوستن به بنیاد x402، تعهد خود را به استانداردهای قابل همکاری که تراکنش‌های امن و مبتنی بر هوش مصنوعی را در سراسر پلتفرم‌ها فعال می‌کنند، تقویت می‌کند.»

ریشین شارما، رئیس رشد هوش مصنوعی بنیاد سولانا، در بیانیه‌ای گفت: «سولانا یکی از اولین پذیرندگان x402 بوده است و امسال تقریباً ۶۵ درصد از حجم تراکنش‌های x402 را به خود اختصاص داده است و یک اکوسیستم رو به رشد در حال ساخت محصولاتی با پرداخت‌های x402 دارد. ما مشتاقانه از بنیاد x402 حمایت می‌کنیم تا آینده پرداخت‌های عاملی را بسازیم و توسعه‌دهندگان، بازرگانان و عوامل بیشتری را برای مدل‌های پرداخت به ازای درخواست با استیبل‌کوین‌ها جذب کنیم.»

بنیاد x402 تحت نظارت بنیاد لینوکس فعالیت خواهد کرد تا از توسعه مبتنی بر جامعه این استاندارد پشتیبانی کند. سازمان‌هایی که در این فناوری مشارکت می‌کنند یا از آن استفاده می‌کنند، می‌توانند به این بنیاد بپیوندند و به هدایت توسعه آن کمک کنند. اولویت‌های اولیه شامل حفظ قابلیت همکاری در سراسر پیاده‌سازی‌ها و پشتیبانی از توسعه‌دهندگان و بازرگانانی است که خدمات را در اطراف این استاندارد ایجاد می‌کنند.

شان آگاروال، مدیر ارشد بازرگانی در کوین‌بیس، گفت که این شرکت این پروژه را به عنوان تلاشی برای ایجاد یک زیرساخت بازتر برای آینده پرداخت‌های آنلاین می‌بیند.

آگاروال به دکریپت گفت: «عوامل از طرف ما خرید، فروش و معامله خواهند کرد. آن‌ها به یک مسیر پرداخت نیاز دارند که باز، قابل همکاری باشد و نیازی به کلیک یک انسان برای تأیید خرید نداشته باشد. این x402 است و اکنون توسط جامعه اداره می‌شود.»

‏سیستم‌های هوش مصنوعی، مانند چت‌جی‌پی‌تی یا کلود، به دلیل مصرف انرژی بالا شناخته شده‌اند. این سیستم‌ها برای ذخیره داده‌ها در یک مکان و پردازش آن در مکانی دیگر، نیاز به انتقال مداوم داده‌ها دارند. این یک مشکل است که اکنون با تحقیقات جدید قابل حل است.

طراحی دستگاه جدید

تیمی از فیزیکدانان دانشگاه لاگبورو دستگاهی را طراحی کرده‌اند که می‌تواند داده‌های در حال تغییر در طول زمان را مستقیماً در سخت‌افزار پردازش کند. سیستم‌های سنتی در گذشته برای انجام این کار به روش‌های مبتنی بر نرم‌افزار متکی بوده‌اند.

تراشه الهام گرفته از مغز

تراشه الهام گرفته از مغز که توسط محققان @LboroScienceresearchers توسعه یافته است، می‌تواند برخی از وظایف هوش مصنوعی را تا 2000 برابر کارآمدتر از نظر مصرف انرژی کند.
این دستگاه داده‌ها را مستقیماً در سخت‌افزار پردازش می‌کند و مسیری جدید برای سیستم‌های هوش مصنوعی کم‌مصرف‌تر و پایدارتر ارائه می‌دهد.

کارایی انرژی

محققان با این تراشه جدید استدلال می‌کنند که می‌تواند 2000 برابر کارآمدتر از روش‌های موجود از نظر مصرف انرژی باشد.
دکتر پاول بوریسوف، نویسنده اصلی این مطالعه، در بیانیه‌ای گفت: «این موضوع هیجان‌انگیز است زیرا نشان می‌دهد که می‌توانیم در مورد نحوه ساخت سیستم‌های هوش مصنوعی تجدیدنظر کنیم. با استفاده از فرآیندهای فیزیکی به جای تکیه کامل بر نرم‌افزار، می‌توانیم انرژی مورد نیاز برای این نوع وظایف را به طور چشمگیری کاهش دهیم.»

مقایسه با سیستم‌های سنتی

در حالی که سیستم‌های هوش مصنوعی سنتی شبیه به ارسال اسناد به عقب و جلو بین دو دفتر (حافظه و پردازنده) بارها و بارها هستند، با این تراشه جدید، می‌توان آن را مانند داشتن یک دفتر هوشمندتر در نظر گرفت که همه چیز را در یک مکان انجام می‌دهد.

عملکرد تراشه

در قلب این تراشه یک مقاومت حافظه وجود دارد، یک تراشه حافظه که سیگنال‌های گذشته را به خاطر می‌آورد. این حافظه نحوه پاسخگویی آن به سیگنال‌های جدید را تغییر می‌دهد – به عبارت دیگر، فقط دستورالعمل‌ها را دنبال نمی‌کند، بلکه از تاریخچه یاد می‌گیرد. این یک ایده است که بر اساس مغز انسان مدل‌سازی شده است.
دکتر بوریسوف گفت: «با الهام از نحوه شکل‌گیری اتصالات عصبی بسیار زیاد و ظاهراً تصادفی مغز انسان بین تمام نورون‌های آن، ما اتصالات فیزیکی پیچیده و تصادفی را در یک شبکه عصبی مصنوعی ایجاد کردیم. این کار را با طراحی منافذ در لایه‌های نانومتری نازک اکسید نیوبیم به عنوان بخشی از یک دستگاه الکترونیکی جدید انجام دادیم.»
وی افزود: «ما نشان دادیم که چگونه می‌توان تکامل آینده یک سری زمانی پیچیده را با استفاده از این دستگاه‌ها با مصرف انرژی تا دو هزار برابر کمتر از یک راه‌حل مبتنی بر نرم‌افزار استاندارد پیش‌بینی کرد.»

کاربردهای هوش مصنوعی

هوش مصنوعی اغلب برای پردازش داده‌هایی استفاده می‌شود که در طول زمان تغییر می‌کنند، مانند گزارش‌های آب و هوا، ردیابی بازار سهام یا تجزیه و تحلیل امواج. این داده‌ها ممکن است تصادفی نباشند، اما به تغییرات کوچک حساس هستند.
برای این نوع اندازه‌گیری‌های آشفته‌تر، سیستم‌های هوش مصنوعی سنتی باید از مقادیر زیادی انرژی برای همگام شدن با تمام تغییرات کوچک استفاده کنند و اطلاعات را به عقب و جلو ارسال کنند. این تراشه جدید می‌تواند برای این سیستم‌های آشفته‌تر کاملاً طراحی شده باشد.
با تجزیه و تحلیل اندازه‌گیری‌ها و تجربیات گذشته، تراشه بهتر یاد می‌گیرد که این نوع اندازه‌گیری‌های آشفته را ردیابی و درک کند و در نتیجه خروجی انرژی مورد نیاز را کاهش می‌دهد.

کاربردها و اهداف

در حالی که ما اغلب به هوش مصنوعی به عنوان چیزی شبیه چت‌جی‌پی‌تی یا نرم‌افزار تشخیص چهره فکر می‌کنیم، این فناوری امروزه در اکثر برنامه‌ها یافت می‌شود. این ابزار نه برای اطلاعات ثابت، مانند یک چت‌بات، بلکه برای اطلاعات وابسته به زمان در نظر گرفته شده است.
دکتر بوریسوف به دکریپت گفت: «ضربان قلب، فعالیت الکتریکی مغز، دمای بیرون. همه اینها هر روز در حال تغییر هستند. برنامه‌های کاربردی توانمندی وجود دارند که این موارد را ردیابی می‌کنند، اما پرهزینه هستند و به یک اتصال آنلاین پایدار به یک سرور نیاز دارند.»
اینها حوزه‌هایی هستند که این تراشه می‌تواند در آنها پیاده‌سازی شود و سیستم‌های هوشمندتری را برای داده‌هایی ایجاد کند که پایدار نیستند و اغلب در طول زمان تغییر می‌کنند.
وی افزود: «هدف نهایی من این است که این نوع فناوری در یک سیگنال وابسته به زمان استفاده شود. چه در یک ماشین، یک ربات، یک نیروگاه هسته‌ای یا یک ساعت هوشمند. به عنوان مثال، برای نظارت بر اینکه آیا کسی سکته مغزی کرده است یا خیر، نظارت بر سلامت موتور خودرو یا اینکه راکتور هسته‌ای به طور معمول کار می‌کند، و این نوع موارد.»

‏با تکامل محاسبات کوانتومی، سوالات در مورد تاثیر بالقوه آن بر بیت کوین توجهات جدیدی را به خود جلب کرده است. در مرکز این بحث این است که آیا بزرگترین ارز دیجیتال جهان روزی در برابر قدرت پردازش عظیم ماشین‌های کوانتومی آسیب‌پذیر خواهد شد یا خیر. در حالی که این فناوری هنوز در مراحل اولیه خود قرار دارد، بحث پیرامون امنیت بلندمدت به طور فزاینده‌ای مرتبط می‌شود.

نظر ساتوشی ناکاموتو در مورد خطر کوانتومی

در میان این هیاهو، لوک مارتین، تحلیلگر ارزهای دیجیتال، تنها اظهار نظر عمومی ساتوشی ناکاموتو در مورد خطر محاسبات کوانتومی برای بیت کوین را به اشتراک گذاشت. مارتین در X فاش کرد که در سال 2010، کاربری به نام لاما نگرانی‌هایی را در مورد آنچه در صورت شکسته شدن امضاهای رمزنگاری BTC توسط فناوری کوانتومی رخ خواهد داد، مطرح کرد و اینکه آیا این امر می‌تواند BTC را بی‌ارزش کند. پاسخ ساتوشی ناکاموتو اذعان داشت که یک پیشرفت ناگهانی می‌تواند یک تهدید جدی ایجاد کند، و پیشرفت تدریجی در محاسبات کوانتومی به شبکه زمان می‌دهد تا با روش‌های رمزنگاری قوی‌تر سازگار شود و به آنها منتقل شود. وی همچنین توضیح داد که کاربران می‌توانند نرم‌افزار خود را ارتقا دهند و با انجام این کار، دارایی‌های آنها با استفاده از یک الگوریتم امن‌تر دوباره امضا می‌شود.

اغراق در مورد تهدید فوری

روایت‌های فعلی پیرامون محاسبات کوانتومی به عنوان یک تهدید قریب‌الوقوع برای بیت کوین اغراق‌آمیز است. یک تحلیلگر به نام pika2zero در X استدلال کرد که این فناوری هنوز بسیار دور از سطحی است که برای به چالش کشیدن معنادار رمزنگاری BTC لازم است، با وجود ادعاهای اخیر که خلاف آن را نشان می‌دهند. Pika2zero خاطرنشان کرد که پیشرفته‌ترین سیستم‌های کوانتومی فعلی در حدود 6000 کیوبیت کار می‌کنند و تنها 13 ثانیه می‌توانند حفظ شوند. به نظر او، این به هیچ وجه نزدیک به مقیاس مورد نیاز برای شکستن رمزگذاری مدرن نیست، که به 500000 کیوبیت پایدار در 9 دقیقه نیاز دارد، به خصوص که فناوری به طور تصاعدی در حال دشوارتر شدن است. حتی اختلالات جزئی قادر به فروپاشی کل محاسبات هستند. با این حال، او همچنین سوالاتی را در مورد مفروضات پشت اصل عدم قطعیت هایزنبرگ مطرح می‌کند و نشان می‌دهد که الزامات واقعی برای شکستن رمزنگاری مدرن می‌تواند میلیون‌ها کیوبیت باشد، نه برآوردهای متداول. ساخت و راه‌اندازی چنین ماشینی برای حمله به BTC به منابع عظیمی نیاز دارد که احتمالاً فقط برای شرکت‌های بزرگ فناوری مانند گوگل، IBM یا سایر شرکت‌های بزرگ فناوری در دسترس است و به انرژی و زیرساخت‌های عظیمی نیاز دارد. از دیدگاه pika2zero، یک هکر فردی نمی‌تواند یک ابر رایانه 10 میلیارد دلاری به اندازه یک ساختمان و تقاضای انرژی یک شهر کوچک در زیرزمین خود داشته باشد تا به BTC حمله کند.

آیا بیت کوین به موقع از دفاع کوانتومی قوی‌تری استفاده خواهد کرد؟

جیمز ون استراتن، تحلیلگر ارشد CoinDesk و مشاور گروه Coinsilium، نیز بینشی را در مورد BIP 360 به عنوان یک راه‌حل کوتاه‌مدت برای مقاومت در برابر کوانتوم ارائه کرده است. با این حال، این موضوع کل دامنه مشکل را برطرف نخواهد کرد. ون استراتن استدلال می‌کند که استفاده از محاسبات کوانتومی برای دسترسی به سکه‌های پاتوشی حدود 1 میلیون BTC تخمین زده می‌شود و می‌تواند یک بازی منصفانه در نظر گرفته شود. در عین حال، او به رویکردهای جایگزین مانند Hourglass V2 اشاره می‌کند. جیمز خاطرنشان کرد که بازار قبلاً توانایی خود را برای جذب فشار فروش قابل توجه و رسیدگی به نزدیک به 1 میلیون BTC در طی 30 روز در دسامبر بدون اختلال سیستمی نشان داده است.