V posledních letech se oblasti umělé inteligence (AI) a kryptoměn rychle vyvíjejí, přičemž každá sama o sobě udělala významný pokrok. Průnik těchto dvou domén však představuje říši zajímavých možností. Decentralizovaná AI, poháněná technologií blockchain a kryptografickými principy, nabízí vizi systémů AI, které jsou otevřené, transparentní a odolné vůči cenzuře. V tomto článku se na tomto průsečíku ponoříme do různých kategorií a prozkoumáme příležitosti, které představují, i výzvy, kterým čelí.

Decentralizovaný výpočet pro předtrénink + jemné doladění:

Decentralizované výpočetní platformy, jako je Akash a Render, mají za cíl demokratizovat přístup k výpočetním zdrojům pro úkoly AI. I když nabízejí potenciál pro levnější výpočty a školení odolné vůči cenzuře, přetrvávají problémy, jako je výkon a škálovatelnost.

Decentralizovaný závěr:

Projekty jako Ritual a Ollama se snaží umožnit decentralizované vyvozování, řeší obavy týkající se soukromí a cenzury spojené s centralizovanými službami. Nárůst specializovaných čipů pro místní odvození však představuje výzvu pro přijetí decentralizovaných alternativ.

Agenti On-Chain AI:

Agenti on-chain AI využívají technologii blockchainu pro koordinaci a platby, čímž minimalizují rizika platforem spojená s centralizovanými poskytovateli. Navzdory potenciálním výhodám představuje rodící se fáze vývoje agentů AI a dostupnost tradičních platebních metod překážky širokému přijetí.

Údaje a provenience modelu:

Řešení založená na blockchainu, jako jsou Vana a Rainfall, mají za cíl umožnit uživatelům vlastnit a zpeněžit svá data a modely a zároveň zajistit transparentnost a původ. Problém však spočívá v přesvědčení uživatelů, aby upřednostnili vlastnictví dat a ochranu soukromí před pohodlím.

Aplikace motivované tokeny:

Byly navrženy pobídky kryptotokenů pro zavedení sítí a podporu zapojení do aplikací zaměřených na umělou inteligenci, jako jsou MyShell a Deva. Přesto přetrvávají obavy ze spekulativní mánie a trvalého používání, které odrážejí ponaučení z předchozích krypto boomů a propadů.

Tokeny motivované MLOps:

Projekty jako BitTensor a Ritual zkoumají integraci krypto pobídek do pracovního toku operací strojového učení (MLOps). Zatímco pobídky by mohly optimalizovat chování, zajištění kvality a přesnosti v MLOps představuje významnou výzvu.

Ověřitelnost v řetězci (ZKML):

Ověřitelnost modelu v řetězci, jak dokládají projekty jako Modulus Labs a UpShot, je příslibem pro odemknutí transparentnosti a komposovatelnosti v aplikacích AI. Skepse ohledně nutnosti takového ověření a humbuk kolem technologie nulových znalostí však přetrvává.

Závěr:

Průnik decentralizované umělé inteligence a kryptoměn představuje krajinu zralou s potenciálem pro inovace a narušení. Od demokratizace přístupu k výpočetním zdrojům až po zmocnění uživatelů k vlastnictví dat, každá kategorie nabízí jedinečné příležitosti a výzvy. Jak se tyto projekty neustále vyvíjejí, bude fascinující sledovat, jak utvářejí budoucnost umělé inteligence a kryptoměn a směřují k otevřenějšímu, transparentnějšímu a spravedlivějšímu technologickému prostředí.