Skip to main content

AI-washing وonchain-washing وtoken-washing

ملاحظة: هذا المستند هو ترجمة آلية للنسخة الإنجليزية الأصلية.

تتضمن بطاقات المشاريع على DecAIHub أحياناً تسميات علامة حمراء: AI-washing أو onchain-washing أو token-washing. تشرح هذه الصفحة معناها وكيفية قراءتها.

باختصار: washing هو وضع يدّعي فيه المشروع خاصية (AI، onchain، فائدة الرمز) لكن لا يُعثر على دليل قابل للتحقق لتلك الخاصية. هذا ليس اتهاماً — بل تسجيل للفجوة بين الادعاءات والأدوات.

علامة washing ليست حكماً ولا اتهاماً

تعني علامة washing في البطاقة شيئاً واحداً بالضبط:

المشروع يدّعي X، لكن اعتباراً من تاريخ التحقق لم نعثر على دليل Tier-1 لـ X.

قد يكون السبب عادياً تماماً:

  • توجد وثائق لكننا لم نعثر عليها — ربما نُشرت بعد تاريخ التحقق، أو وُضعت في مكان غير واضح، أو تُتاح فقط عند الطلب.
  • المشروع في مرحلة مبكرة — المنتج قيد التطوير، ولم تظهر أدوات بعد، وخارطة الطريق لم تتحقق بعد.
  • المشروع يستخدم نموذجاً مغلقاً — الشفرة أو المقاييس أو البنية غير منشورة لأسباب تجارية رغم وجود التقنية فعلياً.
  • توجد معلومات لكن ليست على مستوى Tier-1 — يُوصَف المشروع في مقابلات أو على مجمّع (Tier-2)، لكن لم تُنشر وثائق رسمية أو شفرة.
  • ببساطة لم نعثر عليها — عند مراجعة مئات المشاريع، قد يفوت شيء.

لا يستنتج DecAIHub نوايا المشروع. لا نعرف سبب غياب الدليل — ولا نتكهّن. تسجّل البطاقة الحالة اعتباراً من تاريخ التحقق (Last verified)، وعند ظهور أدوات جديدة يُراجع التقييم.

AI-washing

ما هو. يستخدم المشروع كلمات «AI» أو «machine learning» أو «neural network» في تسويقه، لكن:

  • لم يُعثر على وصف لما يفعله AI بالضبط؛
  • لم تُعثر على عروض توضيحية أو مقاييس أو وثائق تقنية؛
  • لم تُعثر على شفرة عامة تتعلق بمكوّن AI؛
  • استناداً إلى المصادر المتاحة، يقتصر مكوّن AI على استدعاء واجهة برمجة تطبيقات طرف ثالث (مثل OpenAI)، دون اكتشاف منطق معالجة خاص.

كيف يظهر في البطاقة. ai_score = 0 أو ai_score = 1 (إعلان نية فقط)، بينما يُستخدم خطاب AI بنشاط في التسويق.

أدوات Tier-1 التي تقلّل هذا الخطر:

  • مستودع عام بشفرة مكوّن AI وتاريخ إصدارات؛
  • وصف تقني للنموذج/البنية مع الإصدار والتاريخ؛
  • مقاييس جودة مع سياق (ماذا قُيس، على أي بيانات، متى)؛
  • عروض توضيحية أو أمثلة عاملة قابلة للتحقق.

Onchain-washing

ما هو. يموضع المشروع نفسه كـ «decentralized» أو «onchain»، لكن:

  • لم تُعثر على عناوين عقود، أو أن العقود الموجودة لا تحتوي منطقاً يتجاوز الرمز؛
  • استناداً إلى المصادر المتاحة، يُستخدم البلوكتشين أساساً لإصدار الرمز؛
  • استناداً إلى المصادر المتاحة، يعمل منطق كبير على خادم تقليدي؛
  • استبدال البلوكتشين بقاعدة بيانات تقليدية، استناداً إلى البيانات المتاحة، لا يغيّر الخصائص الرئيسية للمنتج.

كيف يظهر في البطاقة. onchain_score = 0–1، بينما يصف المشروع نفسه بأنه «decentralized» أو «onchain protocol».

أدوات Tier-1 التي تقلّل هذا الخطر:

  • عناوين عقود على شبكة عامة مع معاملات قابلة للتحقق؛
  • وثائق تصف أي قواعد وحالات تعيش على السلسلة؛
  • تبرير لكون البلوكتشين حاسماً (اختبار «Replace-the-Chain»)؛
  • مراجعة عقد ذكي.

Token-washing

ما هو. لدى المشروع رمز، لكن:

  • استناداً إلى المصادر المتاحة، غير واضح ما الذي يدفعه الرمز أو لمن؛
  • استناداً إلى المصادر المتاحة، لا يشارك الرمز في تشغيل المنتج؛
  • استناداً إلى المصادر المتاحة، الرمز قابل للاستبدال بـ USDC أو اشتراك أو آلية أخرى دون فقدان الوظائف؛
  • تُصف الفائدة بعبارات عامة («للمنظومة»، «للمجتمع») دون وظائف محددة.

كيف يظهر في البطاقة. token_score = 0–1، بينما يُروَّج للرمز بنشاط.

أدوات Tier-1 التي تقلّل هذا الخطر:

  • وثائق بوظائف محددة للرمز (دفع، staking، slashing، وصول)؛
  • آليات على السلسلة يشارك فيها الرمز في منطق البروتوكول؛
  • وصف لما يتعطّل إذا أُزيل الرمز؛
  • tokenomics شفاف مع vesting وتوزيع وخزينة.

أنماط مضادة شائعة

النمط المضاد نوع washing ماذا تبحث عنه
«يوجد مستودع»، لكن اعتباراً من تاريخ التحقق هو فارغ أو لا علاقة له بالمنتج AI-washing وجود إصدارات، اختبارات، CI، توافق مع whitepaper
«توجد مراجعة»، لكن لم يُعثر على تقرير عام Onchain-washing رابط لتقرير محدد مع عناوين عقود
«توجد مقاييس AI»، لكن بلا منهجية وإصدار AI-washing السياق: ماذا قُيس، على أي بيانات، متى
«Onchain»، لكن بلا عناوين عقود Onchain-washing مستكشف، عناوين، معاملات
«رمز للمنظومة» بلا وظائف محددة Token-washing وثائق بوظائف الرمز في البروتوكول
«Decentralized AI» بلا أدوات قابلة للتحقق AI + onchain washing دليل Tier-1 للاتجاهين

انظر أيضًا