Autor: Will Ogden Moore, sestavil: 0xjs@金财经
Umělá inteligence je jednou z nejslibnějších nově vznikajících technologií tohoto století s potenciálem exponenciálně zvýšit lidskou produktivitu a řídit lékařské objevy. I když může být umělá inteligence dnes důležitá, její dopad bude jen růst, přičemž PwC odhaduje, že do roku 2030 přeroste na průmysl v hodnotě 15 bilionů dolarů.
Tato slibná technologie však také čelí výzvám. Jak se technologie umělé inteligence stává výkonnější, odvětví umělé inteligence se stává extrémně koncentrovaným, přičemž moc je soustředěna v rukou několika společností, což může poškodit společnost. Vyvolává také vážné obavy z hlubokých padělků, vložených zkreslení a rizik ochrany osobních údajů. Naštěstí Crypto a jeho decentralizovaná a transparentní povaha nabízí potenciální řešení některých z těchto problémů.
V tomto článku se podíváme na problémy způsobené centralizovanou umělou inteligencí a na to, jak může decentralizovaná umělá inteligence pomoci vyřešit některé její neduhy, a budeme diskutovat o současném průniku kryptoměn a umělé inteligence a upozorníme na krypto aplikace v této oblasti, které vykazují známky brzkého přijetí.
Problémy s centralizovanou AI
Vývoj AI dnes čelí určitým výzvám a rizikům. Síťové efekty a náročné kapitálové požadavky AI jsou tak významné, že mnoho vývojářů AI mimo velké technologické společnosti, jako jsou malé společnosti nebo akademičtí výzkumníci, buď bojuje o získání zdrojů potřebných pro vývoj AI, nebo není schopno svou práci zpeněžit. To omezuje celkovou konkurenci a inovace v AI.
Výsledkem je, že vliv na tuto kritickou technologii se soustředí v rukou několika společností, jako je OpenAI a Google, což vyvolává vážné otázky týkající se správy AI. V únoru například generátor obrázků AI společnosti Google Gemini odhalil rasové zaujatosti a historické nepřesnosti, což ilustrovalo, jak společnost manipulovala s jejich modely. Loňské listopadové rozhodnutí šestičlenné správní rady odvolat generálního ředitele OpenAI Sama Altmana navíc odhalilo skutečnost, že malé množství lidí ovládá společnosti, které tyto modely vyvíjejí.
Jak AI roste na vlivu a důležitosti, mnozí se obávají, že jedna společnost by mohla získat kontrolu nad rozhodováním o modelu AI, který by mohl mít obrovský dopad na společnost, staví zábradlí, funguje za zavřenými dveřmi nebo manipuluje s modelem ve svůj vlastní prospěch. — —ale na úkor ostatních členů společnosti.
Jak může decentralizovaná umělá inteligence pomoci
Decentralizovaná umělá inteligence označuje služby umělé inteligence, které využívají technologii blockchain k distribuci vlastnictví a správy umělé inteligence způsobem určeným ke zvýšení transparentnosti a dostupnosti. Grayscale Research věří, že decentralizovaná umělá inteligence má potenciál osvobodit tato důležitá rozhodnutí z uzavřených systémů a převést je do veřejného vlastnictví.
Technologie blockchain může vývojářům pomoci získat lepší přístup k AI a snížit práh pro nezávislé vývojáře, aby mohli vyvíjet a zpeněžovat svá díla. Věříme, že to může pomoci zlepšit celkovou inovaci AI a konkurenci a udržet rovnováhu s modely vyvinutými technologickými giganty.
Decentralizovaná AI navíc pomáhá demokratizovat investice do AI. V současné době existuje jen několik dalších způsobů, jak získat finanční výhody spojené s vývojem umělé inteligence, jinak než prostřednictvím několika technologických akcií. Zároveň se začínajícím a soukromým společnostem s umělou inteligencí přiděluje značné množství soukromého kapitálu (47 miliard USD v roce 2022, 42 miliard USD v roce 2023). Výsledkem je, že k finančním výhodám těchto společností má přístup pouze malá skupina venture kapitalistů a akreditovaných investorů. Naproti tomu decentralizované kryptoaktivy AI jsou dostupné všem, což každému umožňuje vlastnit část budoucnosti AI.
Kde je dnes průsečík krypto a AI?
Dnes je průnik kryptoměny a umělé inteligence stále v rané fázi, pokud jde o vyspělost, ale reakce trhu je povzbudivá. Od května 2024 je návratnost pole AI pro krypto aktiva 20 %, což překonává všechny kryptostopy kromě měn (obrázek 1). Kromě toho, podle poskytovatele dat Kaito, téma AI v současnosti představuje nejvíce „narativní mindshare“ na sociálních platformách ve srovnání s jinými tématy, jako jsou decentralizované finance, vrstva 2, meme coiny a aktiva v reálném světě.
V poslední době začala tuto vznikající křižovatku přijímat některá velká jména, která se snaží řešit nedostatky centralizované umělé inteligence. V březnu tohoto roku Emad Mostaque, zakladatel známé společnosti AI Stability AI, opustil společnost, aby se věnoval decentralizované AI. Řekl, že „je čas zajistit, aby AI zůstala otevřená a decentralizovaná“. Podnikatel v oblasti kryptoměn Erik Vorhees navíc nedávno spustil Venice.ai, službu umělé inteligence zaměřenou na soukromí s end-to-end šifrováním.
Obrázek 1: V letošním roce zatím AI dráha překonala téměř všechny kryptostopy
Průnik Crypto a AI můžeme rozdělit do tří hlavních podkategorií:
1. Infrastrukturní vrstva: síť, která poskytuje platformu pro vývoj AI (jako NEAR, TAO, FET)
2. Zdroje potřebné pro AI: aktiva, která poskytují klíčové zdroje (výpočetní, úložné, data) potřebné pro vývoj AI (jako RNDR, AKT, LPT, FIL, AR, MASA)
3. Řešení problémů s umělou inteligencí: Aktiva, která se pokoušejí vyřešit problémy související s umělou inteligencí, jako je nárůst robotů a deepfakes a ověřování modelu (např. WLD, TRAC, NUM)
Obrázek 2: Mapa trhu AI a kryptoměn
Zdroj: Grayscale Investments
Síť, která poskytuje infrastrukturu pro vývoj AI
Prvním je síť, která poskytuje otevřenou architekturu bez oprávnění vytvořenou speciálně pro celkový vývoj služeb umělé inteligence. Tato aktiva se nezaměřují na jeden typ produktu nebo služby AI, ale místo toho se zaměřují na vytvoření základní infrastruktury a motivačních mechanismů pro různé aplikace AI.
Near v této kategorii vyniká, protože její zakladatelé jsou spolutvůrci architektury „Transformer“, která pohání systémy umělé inteligence, jako je ChatGPT. Společnost však nedávno využila své odborné znalosti v oblasti umělé inteligence, aby odhalila své úsilí o vývoj „umělé inteligence vlastněné uživatelem“ prostřednictvím divize výzkumu a vývoje vedené bývalým konzultantem výzkumného inženýra OpenAI. Koncem června 2024 společnost Near spustila svůj program inkubátoru AI pro vývoj nativních základních modelů Near, aplikačních datových platforem AI, rámců agentů AI a počítačových trhů.
Bittensor poskytuje další potenciálně přesvědčivý příklad. Bittensor je platforma, která využívá TAO tokeny k finanční podpoře rozvoje AI. Bittensor je základní platforma pro 38 podsítí (podsítí), z nichž každá má různé případy použití, jako jsou chatboti, generování obrázků, finanční prognózy, překlady jazyků, školení modelů, ukládání a výpočty. Síť Bittensor odměňuje nejvýkonnější těžaře a validátory v každé podsíti pomocí tokenů TAO a poskytuje vývojářům API bez oprávnění k vytváření konkrétních aplikací AI dotazováním těžařů v podsíti Bittensor.
Tato kategorie zahrnuje také další protokoly, jako je Fetch.ai a Allora Network. Fetch.ai, platforma pro vývojáře k vytváření komplexních asistentů AI neboli „agentů AI“, se nedávno sloučila s AGIX a OCEAN s celkovou hodnotou přibližně 7,5 miliardy dolarů. Druhou je síť Allora, platforma zaměřená na aplikaci AI na finanční aplikace, včetně decentralizovaných burz a automatizovaných obchodních strategií pro prediktivní trhy. Allora, která ještě nespustila token, zahájila v červnu kolo strategického financování, čímž se její celkové financování zvýšilo na 35 milionů dolarů v soukromém kapitálu.
Zdroje potřebné pro vývoj AI
Druhá kategorie zahrnuje aktiva, která poskytují zdroje potřebné pro vývoj AI ve formě výpočetní techniky, úložiště nebo dat.
Vzestup umělé inteligence vytvořil nebývalou poptávku po výpočetních zdrojích v podobě GPU. Decentralizované GPU tržiště, jako je Render (RNDR), Akash (AKT) a Livepeer (LPT), poskytují zásobu nečinných GPU vývojářům, kteří potřebují výpočty pro modelování, vyvozování modelů nebo vykreslování 3D generativní umělé inteligence. Dnes se odhaduje, že Render nabízí kolem 10 000 GPU se zaměřením na umělce a generativní AI, zatímco Akash nabízí 400 GPU se zaměřením na vývojáře a výzkumníky AI. Mezitím Livepeer nedávno oznámil plány pro svou novou podsíť AI, jejímž cílem je dokončit úkoly, jako je převod textu na obrázek, převod textu na video a obrázek na video, do srpna 2024.
Kromě toho, že jsou modely AI výpočetně náročné, vyžadují také velké množství dat. V důsledku toho výrazně vzrostla poptávka po ukládání dat. Řešení pro ukládání dat, jako je Filecoin (FIL) a Arweave (AR), mohou sloužit jako decentralizované bezpečné síťové alternativy k ukládání dat AI na centralizovaných serverech AWS. Tato řešení poskytují nejen nákladově efektivní a škálovatelné úložiště, ale také zlepšují zabezpečení a integritu dat odstraněním jednotlivých bodů selhání a snížením rizika narušení dat.
A konečně, stávající služby umělé inteligence, jako je OpenAI a Gemini, poskytují nepřetržitý přístup k datům v reálném čase prostřednictvím Bing a Google Search. To znevýhodňuje všechny ostatní vývojáře modelů AI mimo tyto technologické společnosti. Služby škrabání dat, jako je Grass and Masa (MASA), však mohou pomoci vyrovnat podmínky, protože umožňují jednotlivcům zpeněžit data svých aplikací tím, že je použijí pro školení modelů umělé inteligence, a přitom si zachovají kontrolu nad svými osobními údaji a soukromím.
Aktiva, která se snaží vyřešit problémy související s umělou inteligencí
Třetí kategorie zahrnuje prostředky, které se pokoušejí řešit problémy související s umělou inteligencí, včetně nárůstu botů, deepfakes a původu obsahu.
Hlavním problémem, který AI zhoršuje, je šíření robotů a dezinformací. Deepfakes generované umělou inteligencí již mají dopad na prezidentské volby v Indii a Evropě, přičemž odborníci se „velmi bojí“, že nadcházející prezidentská kampaň bude zahrnovat „tsunami dezinformací“, které jsou silně poháněny deepfakes. Mezi aktiva, která chtějí pomoci vyřešit problémy spojené s deepfakes stanovením ověřitelných zdrojů obsahu, patří Origin Trail (TRAC), Numbers Protocol (NUM) a Story Protocol. Worldcoin (WLD) se navíc snaží vyřešit problém s botami tím, že prokáže lidskost člověka prostřednictvím jedinečného biometrického identifikátoru.
Dalším rizikem AI je zajištění důvěry v samotný model. Jak můžeme věřit tomu, že výsledky umělé inteligence, které dostáváme, nebyly zmanipulované nebo zmanipulované? V současné době pracuje několik protokolů, které pomáhají vyřešit tento problém pomocí kryptografie, důkazů s nulovými znalostmi a plně homomorfního šifrování (FHE), včetně Modulus Labs a Zama.
na závěr
Přestože tyto decentralizované prostředky umělé inteligence dosáhly počátečního pokroku, stále jsme v první směně tohoto průniku. Na začátku tohoto roku slavný venture kapitalista Fred Wilson řekl, že AI a kryptoměna jsou „dvě strany téže mince“ a „web3 nám pomůže AI důvěřovat“. Jak průmysl AI stále dospívá, Grayscale Research věří, že tyto případy použití šifrování související s AI budou stále důležitější a tyto dvě rychle se rozvíjející technologie mají potenciál podporovat vzájemný růst.
Existuje mnoho známek toho, že AI přichází a bude mít dalekosáhlé dopady, pozitivní i negativní. Věříme, že využitím vlastností technologie blockchain může šifrování v konečném důsledku pomoci zmírnit některá nebezpečí, která AI představuje.