Aujourd'hui, l#IAse développe à un rythme incroyable, mais il existe déjà de nombreux obstacles à l'utilisation généralisée de l'IA, tels que la sécurité, la confidentialité et la vie privée 📊
Et les prix du moment ne sont pas les plus attractifs, par exemple, l'utilisation de GPT-4 d'OpenAI coûte 0,03 $ pour 1000 jetons d'entrée et 0,06 $ pour 1000 jetons de sortie. Ces coûts peuvent rapidement devenir prohibitifs pour les entreprises qui cherchent à intégrer l#IAdans plusieurs départements.
Alors comment résoudre ces problèmes ?
La technologie blockchain évolutive représente une solution prometteuse à un certain nombre de problèmes clés de l'#IA, notamment la protection des données, la sécurité et la gestion de la propriété, et le coût devient bien moindre. Mais qu'en est-il des énormes ensembles de données, du calcul des données et de la sécurité des données ?
Les solutions technologiques d'Ocean Protocol telles que les marchés de données décentralisés, Compute-to-data, Data Nfts et Datatokens sont des solutions idéales pour développer l'IA dans un environnement blockchain.
Ocean Protocol facilite la publication et l'utilisation des données en permettant le déploiement de NFT ERC721 et de datatokens ERC20. Les crypto-monnaies, les échanges et les DAO sont transformés en plateformes de gestion des données, de trading et d'organisations autonomes décentralisées. L'infrastructure est créée en quelques lignes de code. 🚀
Ocean Nodes offre une puissance de calcul robuste, offrant la flexibilité et l'évolutivité nécessaires pour gérer de vastes volumes de données, accélérant ainsi la formation des modèles d'IA.
Compute-to-data élimine le dilemme entre l'utilisation de données privées et les risques de fuite de données. Cette technologie permet aux données de rester en place en permettant à des tiers d'effectuer des tâches de calcul sur ces données. En conséquence, des résultats de calcul utiles, tels que le calcul de la moyenne des données ou la création de modèles d'IA, peuvent être obtenus sans avoir à divulguer les données elles-mêmes.