AI-blockchain koordinační matice se stane důležitým nástrojem pro hodnocení projektů, který efektivně pomůže rozhodovacím orgánům odlišit skutečně vlivné inovace od bezvýznamného šumu.
Autor: Swayam
Překlad: ShenChao TechFlow
Rychlý rozvoj umělé inteligence (AI) umožnil několika velkým technologickým společnostem získat bezprecedentní výpočetní výkon, datové zdroje a algoritmické technologie. Nicméně, jak se AI systémy postupně integrují do naší společnosti, otázky týkající se přístupnosti, transparentnosti a kontroly se staly klíčovými tématy technických a politických diskusí. V tomto kontextu nabízí kombinace blockchainové technologie a AI alternativní cestu, kterou stojí za to prozkoumat - způsob, který by mohl redefinovat vývoj, nasazení, rozšíření a správu AI systémů.
Není naším cílem zcela převrátit stávající AI infrastrukturu, ale spíše prozkoumat, jak mohou decentralizované přístupy přinést jedinečné výhody v některých konkrétních případech. Zároveň uznáváme, že v některých situacích mohou tradiční centralizované systémy stále představovat praktičtější volbu.
Následující klíčové otázky vedly naše výzkumy:
Mohou základní charakteristiky decentralizovaných systémů (jako transparentnost a odolnost vůči cenzuře) harmonizovat s požadavky moderních AI systémů (jako efektivita a škálovatelnost), nebo to bude generovat rozpor?
Kde může blockchainová technologie poskytnout praktické zlepšení ve všech fázích vývoje AI - od sběru dat po trénink modelu a odvozování?
Jaké technické a ekonomické kompromisy budou čelit jednotlivé fáze při návrhu decentralizovaných AI systémů?
Současná omezení v AI technologickém stacku
Tým Epoch AI významně přispěl k analýze omezení současného AI technologického stacku. Jejich výzkum podrobně objasňuje hlavní překážky, kterým bude čelit rozšíření výpočtů trénování AI do roku 2030, a používá počet operací s plovoucí desetinnou čárkou za sekundu (FLoPs) jako klíčový ukazatel měření výpočetního výkonu.
Studie ukazují, že rozšíření výpočtů tréninku AI může být omezeno různými faktory, včetně nedostatku dodávek energie, úzkých míst výrobní technologie čipů, nedostatku dat a problémů se zpožděním sítě. Tyto faktory nastavují různé limity pro dosažitelnou výpočetní kapacitu, přičemž problém se zpožděním je považován za největší teoretickou překážku.
Tento graf zdůrazňuje nezbytnost pokroku v oblasti hardwaru, energetické účinnosti, uvolnění dat zachycených na okrajových zařízeních a síťových aspektů pro podporu budoucího růstu umělé inteligence.
Omezení energie (výkon):
Fyzická realizovatelnost rozšíření energetické infrastruktury (predikce do roku 2030): Očekává se, že do roku 2030 dosáhne kapacita datových center 1 až 5 gigawattů (GW). Tento růst však vyžaduje masivní investice do energetické infrastruktury a také překonání možných logistických a regulačních překážek.
Omezením energie a energetické infrastruktury se očekává, že globální kapacita výpočetního výkonu dosáhne až 10 000krát současné úrovně.
Výrobní schopnost čipů (ověřitelnost):
V současnosti je výroba čipů (např. NVIDIA H100, Google TPU v5) pro podporu pokročilého výpočtu omezena technologií balení (např. TSMC CoWoS). Toto omezení přímo ovlivňuje dostupnost a škálovatelnost ověřitelného výpočtu.
Úzká místa ve výrobě čipů a dodavatelském řetězci jsou hlavními překážkami, ale stále může být dosaženo až 50 000násobného nárůstu výpočetní kapacity.
Kromě toho je zásadní, aby pokročilé čipy aktivovaly bezpečné izolační zóny nebo důvěryhodná výpočetní prostředí (TEEs) na okrajových zařízeních. Tyto technologie nejenže ověřují výsledky výpočtů, ale také chrání soukromí citlivých dat během výpočtového procesu.
Nedostatek dat (soubor):
Zpoždění bariéra (výkon):
Vnitřní zpoždění ve trénování modelu: Jak se velikost AI modelu neustále zvyšuje, doba potřebná pro jedno přední a zpětné šíření se významně zvyšuje kvůli sekvenčnosti výpočetního procesu. Toto zpoždění je základním omezením, které nelze obejít během trénování modelu a přímo ovlivňuje rychlost trénování.
Výzva rozšíření velikosti dávky: Aby se zmírnily problémy se zpožděním, běžnou metodou je zvýšení velikosti dávky, aby bylo možné zpracovat více dat paralelně. Nicméně rozšíření velikosti dávky má skutečná omezení, jako je nedostatek kapacity paměti a s rostoucí velikostí dávky se okrajové výnosy konvergence modelu snižují. Tyto faktory ztěžují vyrovnání zpoždění zvýšením velikosti dávky.
Základ
Decentralizovaný AI trojúhelník
Různá omezení, kterým AI v současnosti čelí (např. nedostatek dat, výrobní kapacity čipů, problémy se zpožděním a výrobní kapacita čipů) tvoří společně "decentralizovaný AI trojúhelník". Tento rámec se snaží dosáhnout rovnováhy mezi soukromím, ověřitelností a výkonem. Tyto tři vlastnosti jsou klíčovými prvky pro zajištění účinnosti, důvěryhodnosti a škálovatelnosti decentralizovaných AI systémů.
Následující tabulka podrobně analyzuje klíčové kompromisy mezi soukromím, ověřitelností a výkonem a důkladně zkoumá jejich definice, implementační technologie a výzvy, kterým čelí:
Ochrana soukromí: Ochrana citlivých dat je zásadní během tréninku a odvozování AI. K tomu se používá řada klíčových technologií, včetně důvěryhodných výpočetních prostředí (TEEs), výpočtů více stran (MPC), federovaného učení, homomorfní šifrování (FHE) a diferenciální soukromí. Tyto technologie jsou sice účinné, ale přinášejí také výzvy, jako jsou výkonnostní náklady, problémy s transparentností, které ovlivňují ověřitelnost, a omezená škálovatelnost.
Ověřitelnost: Aby se zajistila správnost a úplnost výpočtů, byly použity technologie jako zero-knowledge proofs (ZKPs), šifrované certifikáty a ověřitelné výpočty. Nicméně dosažení rovnováhy mezi soukromím a výkonem a ověřitelností často vyžaduje dodatečné zdroje a čas, což může vést k zpoždění ve výpočtech.
Výkon: Efektivní provádění AI výpočtů a dosažení škálovatelných aplikací závisí na distribuované výpočetní infrastruktuře, hardwarovém urychlení a efektivním síťovém připojení. Nicméně použití technologií zvyšujících soukromí může zpomalit rychlost výpočtů a ověřitelné výpočty mohou také přidat dodatečné náklady.
Dilema tří problémů blockchainu:
Hlavní výzvou v oblasti blockchainu je trojúhelník dilemat, kde si každá blockchainová síť musí vybrat mezi těmito třemi možnostmi:
Decentralizace: Zabraňuje jakékoli jednotlivé entitě ovládat systém tím, že rozkládá síť na více nezávislých uzlech.
Bezpečnost: Zajištění, že síť je chráněna před útoky a zachovává integritu dat, obvykle vyžaduje více ověřovacích a konsenzuálních procesů.
Škálovatelnost: Rychlé a ekonomické zpracování velkého množství transakcí, což obvykle znamená kompromis v decentralizaci (snížení počtu uzlů) nebo bezpečnosti (snížení úrovně ověření).
Například ethereum prioritizuje decentralizaci a bezpečnost, takže jeho rychlost zpracování transakcí je relativně pomalá. Pro hlubší pochopení těchto kompromisů v architektuře blockchainu je možné se odkazovat na relevantní literaturu.
AI-blockchain koordinační analytická matice (3x3)
Kombinace AI a blockchainu je složitým procesem vyvažování a příležitostí. Tato matice ukazuje, kde mohou tyto dvě technologie vytvářet tření, nacházet harmonické shody a občas amplifikovat oslabení jednoho druhého.
Jak funguje koordinační matice
Koordinační síla odráží kompatibilitu a vliv atributů blockchainu a AI v konkrétní oblasti. Konkrétně závisí na tom, jak si obě technologie společně poradí s výzvami a zlepší vzájemné funkce. Například v oblasti ochrany dat může kombinace nezměnitelnosti blockchainu a schopnosti AI zpracovávat data přinést nová řešení.
Jak funguje koordinační matice
Příklad 1: Výkon + Decentralizace (slabá kooperace)
Ve decentralizovaných sítích, jako je bitcoin nebo ethereum, je výkon obvykle omezen různými faktory. Tato omezení zahrnují volatilitu zdrojů uzlů, vysoké komunikační zpoždění, náklady na zpracování transakcí a složitost konsenzuálních mechanismů. Pro AI aplikace, které vyžadují nízké zpoždění a vysokou propustnost (například real-time AI inference nebo masové trénování modelu), tyto sítě těžko poskytují dostatečnou rychlost a výpočetní spolehlivost, aby splnily požadavky na vysoký výkon.
Příklad 2: Soukromí + Decentralizace (silná kooperace)
AI technologie zaměřené na ochranu soukromí (např. federované učení) mohou plně využít decentralizované charakteristiky blockchainu, aniž by ohrozily ochranu uživatelských dat. Například SoraChain AI nabízí řešení, které prostřednictvím federovaného učení podporovaného blockchainem zajišťuje, že vlastnictví dat není odepřeno. Vlastníci dat mohou přispět kvalitními daty pro trénink modelu, přičemž si zachovávají své soukromí, což vytváří win-win situaci pro soukromí a spolupráci.
Cílem této matice je pomoci odvětví jasně porozumět křižovatkám mezi AI a blockchainem, aby inovátory a investory nasměrovala k prioritizaci reálně proveditelných směrů a prozkoumání potenciálních oblastí, zatímco se vyhnou pouze spekulativním projektům.
AI-blockchain koordinační matice
Dvě osy koordinační matice představují různé vlastnosti: jedna osa je tři hlavní jádra decentralizovaných AI systémů - ověřitelnost, soukromí a výkon; druhá osa je tři dilemata blockchainu - bezpečnost, škálovatelnost a decentralizace. Když se tyto vlastnosti protínají, vytvářejí řadu koordinačních efektů, od vysoké kompatibility po potenciální konflikty.
Například, když se ověřitelnost a bezpečnost kombinují (vysoká kooperace), může být vytvořen silný systém pro prokázání správnosti a úplnosti AI výpočtů. Ale když se požadavky na výkon dostanou do konfliktu s decentralizací (nízká kooperace), vysoké náklady distribuovaných systémů mohou výrazně ovlivnit efektivitu. Kromě toho některé kombinace (např. soukromí a škálovatelnost) se nacházejí ve střední oblasti, s potenciálem a zároveň čelí složitým technickým výzvám.
Proč je to důležité?
Strategický kompas: Tato matice poskytuje rozhodovatelům, výzkumníkům a vývojářům jasný směr, který jim pomáhá zaměřit se na oblasti s vysokou kooperací, například zajištění ochrany dat prostřednictvím federovaného učení nebo využití decentralizovaného výpočtu pro škálovatelné trénování AI.
Zaměření na vlivné inovace a alokaci zdrojů: Porozumění rozložení koordinační síly (např. bezpečnost + ověřitelnost, soukromí + decentralizace) pomáhá zúčastněným stranám soustředit zdroje na oblasti s vysokou hodnotou a vyhnout se plýtvání slabými kooperacemi nebo neproveditelnými integracemi.
Vedení evoluce ekosystému: Jak se technologie AI a blockchainu neustále vyvíjejí, tato matice může sloužit jako dynamický nástroj pro hodnocení nově vznikajících projektů, aby se zajistilo, že splňují skutečné potřeby, a zabránilo se podpoře trendu nadměrného propagování.
Následující tabulka shrnuje tyto kombinace vlastností podle koordinační síly (od silné po slabou) a vysvětluje, jak fungují v decentralizovaných AI systémech. Tabulka také poskytuje příklady inovativních projektů, které ukazují aplikace těchto kombinací v reálném světě. Skrze tuto tabulku mohou čtenáři lépe porozumět křižovatkám mezi blockchainem a AI technologiemi, identifikovat skutečně vlivné oblasti a vyhnout se těm, které jsou přehnaně propagované nebo technologicky neproveditelné.
AI-blockchain koordinační matice: Klasifikace klíčových křižovatek AI a blockchain technologií podle koordinační síly
Závěr
Kombinace blockchainu a AI obsahuje obrovský transformační potenciál, ale budoucí vývoj vyžaduje jasný směr a zaměřenou snahu. Opravdové projekty, které podněcují inovace, formují budoucnost decentralizované inteligence tím, že řeší klíčové výzvy jako ochrana dat, škálovatelnost a důvěra. Například federované učení (soubor + decentralizace) umožňuje spolupráci s ochranou uživatelských dat, distribuované výpočty a trénink (výkon + škálovatelnost) zvyšují efektivitu AI systémů a zkML (zero-knowledge machine learning, ověřitelnost + bezpečnost) zajišťuje důvěryhodnost AI výpočtů.
Současně bychom měli k této oblasti přistupovat s opatrností. Mnoho takzvaných AI inteligentních agentů je ve skutečnosti jen jednoduchým zabalením stávajících modelů, s omezenými funkcemi a nedostatkem hloubky v kombinaci s blockchainem. Skutečné průlomy přijdou od těch projektů, které plně využívají výhody blockchainu a AI a snaží se vyřešit skutečné problémy, místo aby se zaměřovaly pouze na tržní spekulace.
Díváme se do budoucnosti, AI-blockchain koordinační matice se stane důležitým nástrojem pro hodnocení projektů, který efektivně pomůže rozhodovacím orgánům odlišit skutečně vlivné inovace od bezvýznamného šumu.
Následujících deset let patří projektům, které dokážou spojit vysokou spolehlivost blockchainu s transformační schopností AI k řešení skutečných problémů. Například energeticky úsporné trénování modelů výrazně sníží spotřebu energie AI systémů; soukromí chránící spolupráce vytvoří bezpečnější prostředí pro sdílení dat; a škálovatelná AI správa podpoří rozvoj větších a efektivnějších inteligentních systémů. Odvětví se musí zaměřit na tyto klíčové oblasti, aby skutečně otevřelo budoucnost decentralizované inteligence.
