في عالم البلوكشين، غالبًا ما يكون الأخطر ليس الانهيارات الضخمة التي تهز السماء، بل التسريبات الصامتة التي تحدث بشكل خفي. انحراف بسيط في النقطة العشرية، تأخير في التأكيد، أو حتى فشل مفاجئ في مصدر البيانات — هذه المشاكل التي تبدو صغيرة يمكن أن تتسبب في كوارث كبيرة. بشكل أساسي، تكمن المشكلة في مكان واحد: الفجوة بين عالم المنطق المثالي للعقود الذكية، والبيئة الخارجية الفوضوية التي لا تتطابق معها.

هذه النقطة هي مسؤولية الأوراكل.

المشكلة الأساسية التي يجب على الأوراكل حلها، ببساطة، هي مسألة الثقة. تكنولوجيا البلوكشين تتيح لك التحرر من الاعتماد على طرف آخر في المعاملات، لكنك لا تزال بحاجة إلى الثقة في البيانات التي تغذي العقود بها. كل سعر، وكل إثبات أصول، يبدو أنه أصلي على السلسلة، لكنه في الواقع يعيد الثقة بشكل غير مباشر. الحل التقليدي هو وضع الرهانات على عدد قليل من مزودي البيانات، مما يركز المخاطر بشكل كبير. الآن، هناك بعض الاستكشافات التي تتبع مسارًا مختلفًا: جمع البيانات من عدة أطراف خارج السلسلة، واستخدام تقنيات للتحقق المتبادل، وأخيرًا ربط النتائج بالسلسلة. الفائدة من ذلك ليست الادعاء بأنه يمكن القضاء تمامًا على المخاطر، بل جعل المخاطر تظهر بشكل علني، وزيادة تكلفة التمادي في الأفعال السيئة.

من منطق دفع البيانات، يمكن أيضًا ملاحظة هذا النهج الواقعي. بعض الأوراكل تستخدم الدفع المستمر، وتقوم بالتحديث بشكل دوري كنبض القلب؛ والبعض الآخر يختار السحب عند الحاجة، حيث يطلب المستخدم البيانات عند الحاجة فقط. قد يبدو الأمر تفصيلًا بسيطًا، لكنه في الواقع يعترف بحقيقة أن متطلبات كل سيناريو مختلفة تمامًا، وأن محاولة تطبيق حل واحد على جميع الحالات ستؤدي فقط إلى إهدار الموارد.

الأكثر إثارة للاهتمام هو أن هناك مشاريع بدأت في إدخال الذكاء الاصطناعي في عملية التحقق. فكر في الأمر، البيانات على السلسلة لم تعد مجرد أرقام نقية، بل تشمل تقارير، إثباتات، ومستندات، وكلها تُرسل إلى السلسلة. هذه البيانات غير المهيكلة هي بالضبط مجال ذكاء الاصطناعي، لكن المشكلة أن الذكاء الاصطناعي يمكن أن يخطئ، ويخطئ بشكل مخفي جدًا، وأحيانًا لا تكتشف ذلك بسهولة. وهذا يعيدنا إلى المشكلة القديمة: كيف تثق في المُحقق نفسه؟