En los últimos años, con el lanzamiento sucesivo de productos de la serie GPT, la inteligencia artificial está cambiando todos los ámbitos de la vida. Hemos sido testigos de la entrada de varias aplicaciones de inteligencia artificial en nuestro trabajo y vida diarios, que han mejorado la eficiencia laboral de las personas y han reducido sus hábitos. los costos operativos de las empresas. Tenemos que admitir que la IA se está convirtiendo en el punto de partida de la próxima revolución tecnológica.
El núcleo de la revolución de la tecnología de IA radica en suficientes reservas de potencia informática, modelos de algoritmos y una gran cantidad de datos de entrenamiento. Actualmente, la potencia informática de GPU de alto rendimiento es escasa y costosa. también problemas de cumplimiento de datos con datos de entrenamiento de modelos. La tecnología Blockchain tiene las características de descentralización y almacenamiento distribuido. Estas características pueden hacer que la tecnología blockchain se aplique bien en el desarrollo, implementación y operación de modelos de IA.
1. Utilice las características de blockchain para resolver el problema de la potencia informática de la IA.
Con respecto a la escasez de potencia informática de GPU y los altos costos de uso en el proceso de desarrollo de IA, algunos proyectos de blockchain están tratando de resolverlos a través del modelo blockchain.
Render Network es una plataforma de renderizado distribuido de alto rendimiento que utiliza software otoy líder en la industria para construir un puente entre los demandantes de potencia informática de GPU y los proveedores de recursos informáticos inactivos de GPU, lo que permite suministrar recursos informáticos inactivos de GPU a un costo menor. demandan campos informáticos como la inteligencia artificial y la realidad virtual.
En toda la operación ecológica, los proveedores de GPU inactivas conectan sus dispositivos a Render Network para completar diversas tareas de renderizado, y los demandantes recompensan a los proveedores de GPU pagando tokens. Este enfoque descentralizado maximiza la eficiencia de utilización de recursos, crea valor para los participantes y reduce los costos de desarrollo y operación. de inteligencia artificial. En diciembre del año pasado, Render logró un gran salto tecnológico al migrar su infraestructura de la cadena Ethereum a Solana de alto TPS. Con el alto rendimiento y la mayor escalabilidad de Solana, Render trajo medios de transmisión en tiempo real, compresión de estado y otras capacidades de procesamiento. .
Renderizado en Render Network
Akash es una plataforma informática descentralizada que agrega recursos de red inactivos como CPU, GPU, almacenamiento, ancho de banda y direcciones IP dedicadas en todo el mundo a través de la plataforma y luego los alquila a empresas involucradas en inteligencia artificial u otras empresas con alta potencia informática. requisitos y las personas para aprovechar al máximo su valor. Los usuarios que proporcionan recursos de alquiler de GPU pueden obtener tokens AKT, y el lado de la demanda obtiene potencia informática a bajo costo. Además de utilizarse para el pago y liquidación de recursos de red alquilados, el token de plataforma AKT también sirve como incentivo para alentar a los verificadores a participar en la gobernanza ecológica y el mantenimiento de la seguridad de la red. La plataforma cobrará una determinada tarifa de transacción en el pago y liquidación de los recursos de la red alquilados. recursos de la red.A través de esto, el modelo puede beneficiar a todos los participantes en todo el ecosistema de la plataforma y promover la supervivencia a largo plazo y el crecimiento continuo del modelo de negocio de la plataforma.
Gráfico estadístico en tiempo real de recursos de red de Akash Network
Livepeer es una plataforma de red de infraestructura de video para transmisión en vivo y bajo demanda. Los usuarios pueden unirse a la red ejecutando el software de la plataforma y usar la GPU de su computadora, el ancho de banda y otros recursos para transcodificar y distribuir videos. Este modelo mejora la confiabilidad de la transmisión de video y al mismo tiempo reduce los costos asociados con la transcodificación y distribución de video hasta 50 veces. Sobre esta base, el proyecto Livepeer está introduciendo tareas de computación de video con IA en la red Livepeer, utilizando la red GPU administrada por su orquestador para generar videos con IA de alta calidad, reduciendo así el costo de creación de contenido de video.
A juzgar por los proyectos de blockchain presentados anteriormente, blockchain puede hacer uso de sus características descentralizadas y distribuidas y aprovechar al máximo los recursos de la red inactivos para resolver los problemas actuales de potencia informática de IA insuficiente y altos costos. Una vez que se adopte este modelo, en el futuro. Se verificará y reconocerá en más escenarios de la vida real y en nuevas empresas de IA, lo que aliviará en gran medida el problema de la potencia informática.
2. La combinación de IA y datos blockchain
Los datos son la base de los modelos de IA y los datos utilizados para entrenar modelos determinan las diferencias entre varios modelos de IA. Los datos de Blockchain son de mayor calidad que otras fuentes de datos y los datos de la cadena son públicos. La combinación de IA con datos de blockchain puede identificar a los usuarios de la cadena.
Arkham es una plataforma que utiliza tecnología de inteligencia artificial para proporcionar datos en cadena y análisis de inteligencia y obtener recompensas. Su motor de inteligencia artificial patentado ULTRA puede etiquetar direcciones en cadena con usuarios del mundo real. Las direcciones anónimas en cadena descentralizadas son el controlador real. La realidad será identificada. Después de obtener una gran cantidad de datos de etiquetas de direcciones anónimas en la cadena a través del modelo de IA, los usuarios pueden extraer la información de transacciones en cadena de la entidad a través de Arkham. Como todos sabemos, el mayor problema en la investigación de delitos con monedas virtuales es identificar direcciones anónimas para transferencias de fondos. Las autoridades supervisoras pueden utilizar los datos de las etiquetas proporcionadas por Arkham para rastrear el origen de actividades delictivas como el lavado de dinero y el fraude a través de monedas virtuales.
Mapa de visualización de datos en cadena de la plataforma Arkham
Además, Arkham también tiene una función de intercambio de información de inteligencia en cadena. La función de intercambio de Arkham permite el intercambio de direcciones en cadena e información real fuera de la cadena. Los usuarios pueden recopilar información de inteligencia en cadena a través de recompensas en la plataforma. También se puede subastar información valiosa en cadena en la plataforma (para un análisis de producto específico, haga clic en el artículo escrito anteriormente: ¿Puede Arkham convertirse en un arma para la supervisión en cadena?). El motor de inteligencia artificial ULTRA de Arkham se desarrolló con el apoyo de Palantir, una empresa de servicios de inteligencia y análisis de big data que proporciona servicios de inteligencia artificial al gobierno de EE. UU., y el fundador de OpenAI. Debido a una fuente de datos de entrenamiento de modelos de IA y soporte técnico tan poderosos. , Arkham tiene la biblioteca de etiquetas de datos en cadena más poderosa de la industria.
En cuanto al alto costo de almacenar grandes cantidades de datos para el entrenamiento de modelos de IA, proyectos de almacenamiento blockchain como Arweave, Filecoin y Storj también han brindado soluciones. Ya sea el pago único de Arweave por el almacenamiento permanente o el eficiente pago por uso de Filecoin, ambos han reducido considerablemente los costos de almacenamiento de datos. Para algunos métodos tradicionales de almacenamiento de datos, el almacenamiento descentralizado también puede resolver el problema del almacenamiento de datos en un solo punto. Daños causados por desastres naturales. Problema perdido.
Aunque el uso de ChatGPT puede mejorar la eficiencia del trabajo, para optimizar el modelo y mejorar la precisión del diálogo de IA, se requiere una gran cantidad de datos de uso del usuario para el entrenamiento y el ajuste, por lo que existe el riesgo de fuga de datos confidenciales y de privacidad personal. . Zama es una empresa de criptografía de código abierto que crea soluciones de cifrado totalmente homomórfico (FHE) de última generación para blockchain e inteligencia artificial. Zama Concrete ML puede procesar datos confidenciales de manera segura, lo que permite la colaboración de datos entre diferentes organizaciones mientras se mantiene confidencial entre sí, mejorando la eficiencia y la seguridad de los datos. Puede cifrar datos privados, como registros médicos personales, durante la capacitación para garantizar que cada usuario solo sea el final. El resultado es visible, no los datos confidenciales de otras personas.
3. La combinación de AI Agent y proyectos blockchain.
La definición de OpenAI de AI Agent es un sistema que utiliza un modelo de lenguaje grande (LLM) como un sistema impulsado por el cerebro con la capacidad de comprender, percibir, planificar, recordar y usar herramientas de forma autónoma, y puede realizar automáticamente tareas complejas. Con los sucesivos lanzamientos de GPTS de OpenAI, se están implementando cada vez más aplicaciones de AI Agent.
Fetch.ai es una red blockchain de autoaprendizaje que promueve principalmente actividades económicas entre agentes de IA fuera de línea. Fetch.ai consta de cuatro partes: AI Agents, Agentverse, AI Engine y Fetch network. Los usuarios pueden utilizar los casos de uso de agentes de IA proporcionados por la plataforma para crear, desarrollar e implementar sus propios agentes de IA en Agentverse. También pueden publicar sus propios agentes de IA en la plataforma y promocionarlos entre otros usuarios. DeltaV es una interfaz de chat basada en inteligencia artificial en Fetch.ai. Los usuarios ingresan solicitudes a través de la interfaz de chat y AI Engine lee la entrada del usuario, la convierte en tareas procesables y selecciona el agente de IA más apropiado en Agentverse para ejecutar. En la actualidad, la empresa alemana Bosch y Fetch.ai también están cooperando en la investigación sobre la integración de la tecnología AI Agent con viajes móviles y hogares inteligentes para abrir conjuntamente la puerta a la economía de Internet de las cosas en la era Web3.
La composición del ecosistema Fetch.ai
Además, la aplicación AI Agent QnA3.AI introduce los robots de preguntas y respuestas de IA, los robots de análisis técnico y las capacidades de comercio de activos de la industria del cifrado en el mundo Web3. A través de QnA3 Bot, los usuarios pueden recopilar información, analizar información y ejecutar transacciones reales cuando. El comportamiento comercial de criptoactivos se realiza a través de las funciones del producto de "Preguntas y respuestas", "Análisis técnico" y "Comercio en tiempo real" para minimizar la interferencia de las emociones subjetivas de los usuarios en sus decisiones comerciales.
4. Posibles riesgos legales
1. Riesgos de exportación de datos
En la introducción anterior, se menciona que algunos proyectos de almacenamiento descentralizado están resolviendo el problema de almacenamiento de datos del entrenamiento del modelo de IA a un costo menor, lo que puede reducir el umbral para algunas personas y empresas emergentes que están comprometidas con el emprendimiento de IA, pero este tipo de descentralización El método de almacenamiento centralizado puede conllevar el riesgo de que los datos abandonen el país.
La Administración del Ciberespacio de China publicó las "Directrices para la aplicación de evaluación de la seguridad de la transferencia de datos (primera edición)", que estipulan claramente que las actividades de transferencia de datos incluyen:
(1) Los procesadores de datos transferirán y almacenarán los datos recopilados y generados durante las operaciones nacionales en el extranjero;
(2) Los datos recopilados y generados por el procesador de datos se almacenan dentro del país, y las instituciones, organizaciones o individuos extranjeros pueden consultarlos, recuperarlos, descargarlos y exportarlos;
(3) Otras actividades de exportación de datos especificadas por la Administración del Ciberespacio de China.
Entonces, ¿cuál es la definición de salida? El artículo 89 de la "Ley de Administración de Entradas y Salidas de la República Popular China" estipula claramente que la salida se refiere a ir desde China continental a otros países o regiones, desde China continental a otros países o regiones. La Región Administrativa Especial de Hong Kong y la Región Administrativa Especial de Macao, desde China continental se dirigen a Taiwán. De esto se desprende que la determinación de abandonar el país se basa en la jurisdicción.
Para proyectos de almacenamiento descentralizado, los usuarios almacenan datos en una red distribuida descentralizada como IPFS. Los archivos almacenados en la red se dividen en varios fragmentos pequeños de datos, se cifran y se almacenan en varios nodos distribuidos por todo el mundo. Imagínese si las nuevas empresas nacionales de IA almacenan datos de entrenamiento de modelos de IA en nodos de proyectos descentralizados, existirá el riesgo de que los datos abandonen el país.
2. Riesgo de fuga de datos confidenciales sobre privacidad
En aplicaciones AI Agnet como QnA3.AI, los usuarios obtienen información de transacciones de activos cifrados a través del diálogo con AI y ejecutan transacciones. Si la parte del proyecto utiliza los datos privados generados por este diálogo personal de preguntas y respuestas para entrenamiento y ajuste del modelo. Habrá riesgo de fuga de datos de privacidad. Cuando partes malintencionadas explotan dicha filtración de datos de transacciones, puede provocar fracasos en la inversión y mayores pérdidas.
El texto original se puede buscar en la cuenta pública de WeChat: Chu Yan
