Ces dernières années, avec la sortie successive des produits de la série GPT, l'intelligence artificielle a changé tous les horizons. Nous avons vu diverses applications d'intelligence artificielle entrer dans notre travail et notre vie quotidienne. Elle a amélioré l'efficacité du travail des gens et a réduit leurs habitudes de vie. les coûts de fonctionnement des entreprises. Force est de constater que l’IA est en train de devenir le point de départ de la prochaine révolution technologique.

Le cœur de la révolution technologique de l'IA réside dans des réserves de puissance de calcul suffisantes, des modèles d'algorithmes et une grande quantité de données de formation. Actuellement, la puissance de calcul des GPU hautes performances est rare et les algorithmes ont tendance à être homogénéisés. également des problèmes de conformité des données avec les données de formation du modèle. Problèmes de protection de la vie privée. La technologie blockchain présente les caractéristiques de la décentralisation et du stockage distribué. Ces caractéristiques peuvent rendre la technologie blockchain bien appliquée au développement, au déploiement et à l'exploitation de modèles d'IA.

1. Utiliser les caractéristiques de la blockchain pour résoudre le problème de la puissance de calcul de l'IA


Concernant le manque de puissance de calcul GPU et les coûts d'utilisation élevés dans le processus de développement de l'IA, certains projets blockchain tentent de le résoudre via le modèle blockchain.

Render Network est une plate-forme de rendu distribué hautes performances qui utilise un logiciel Otoy de pointe pour établir un pont entre les demandeurs de puissance de calcul GPU et les fournisseurs de ressources GPU inutilisées, permettant ainsi de fournir des ressources informatiques GPU inutilisées à moindre coût. exigent des domaines informatiques tels que l’intelligence artificielle et la réalité virtuelle.

Dans l'ensemble de l'opération écologique, les fournisseurs de GPU inactifs connectent leurs appareils au réseau de rendu pour effectuer diverses tâches de rendu, et les demandeurs récompensent les fournisseurs de GPU en payant des jetons. Cette approche décentralisée maximise l'efficacité de l'utilisation des ressources, crée de la valeur pour les participants et réduit les coûts de développement et d'exploitation. de l'intelligence artificielle. En décembre de l'année dernière, Render a réalisé un saut technologique majeur en migrant son infrastructure de la chaîne Ethereum vers Solana à haut TPS. Grâce aux hautes performances et à l'évolutivité plus élevée de Solana, Render a apporté des médias en streaming en temps réel, une compression d'état et d'autres capacités de traitement. .

Rendu sur Render Network

Akash est une plate-forme informatique décentralisée qui regroupe les ressources réseau inutilisées telles que les processeurs, les GPU, le stockage, la bande passante et les adresses IP dédiées dans le monde entier via la plate-forme, puis les loue à des entreprises impliquées dans l'intelligence artificielle ou à d'autres sociétés dotées d'une puissance de calcul élevée. Les utilisateurs qui fournissent des ressources de location de GPU peuvent obtenir des jetons AKT, et le côté demande obtient de la puissance de calcul à faible coût. En plus d'être utilisé pour le paiement et le règlement des ressources réseau louées, le jeton de plateforme AKT sert également d'incitation pour encourager les vérificateurs à participer à la gouvernance écologique et au maintien de la sécurité du réseau. La plateforme facturera certains frais de transaction lors du paiement et du règlement des ressources réseau louées. ressources du réseau. Grâce à cela, le modèle peut bénéficier à tous les participants de l'ensemble de l'écosystème de la plate-forme et promouvoir la survie à long terme et la croissance continue du modèle commercial de la plate-forme.

Graphique statistique en temps réel des ressources du réseau d'Akash Network

Livepeer est une plate-forme réseau d'infrastructure vidéo pour le streaming en direct et à la demande. Les utilisateurs peuvent rejoindre le réseau en exécutant le logiciel de plate-forme et utiliser le GPU, la bande passante et d'autres ressources de leur ordinateur pour transcoder et distribuer des vidéos. Ce modèle améliore la fiabilité du streaming vidéo tout en réduisant jusqu'à 50 fois les coûts associés au transcodage et à la distribution vidéo. Sur cette base, le projet Livepeer introduit des tâches de calcul vidéo IA dans le réseau Livepeer, en utilisant le réseau GPU géré par son orchestrateur pour générer des vidéos IA de haute qualité, réduisant ainsi le coût de création de contenu vidéo.

À en juger par les projets de blockchain présentés ci-dessus, la blockchain peut utiliser ses caractéristiques décentralisées et distribuées et utiliser pleinement les ressources du réseau inutilisées pour résoudre les problèmes actuels de puissance de calcul insuffisante de l'IA et de coûts élevés. sera vérifié et reconnu dans des scénarios plus réels et dans des start-ups d'IA, ce qui réduira considérablement le problème de la puissance de calcul.

2. La combinaison des données de l'IA et de la blockchain

Les données constituent la base des modèles d'IA et les données utilisées pour entraîner les modèles déterminent les différences entre les différents modèles d'IA. Les données de la blockchain sont de meilleure qualité que les autres sources de données, et les données de la chaîne sont publiques. La combinaison de l'IA avec les données de la blockchain peut identifier les utilisateurs de la chaîne.

Arkham est une plate-forme qui utilise la technologie de l'IA pour fournir des analyses de données et de renseignements en chaîne et gagner des récompenses. Son moteur d'intelligence artificielle propriétaire ULTRA peut marquer les adresses en chaîne avec les utilisateurs du monde réel. Les adresses anonymes décentralisées en chaîne sont le véritable contrôleur. la réalité sera identifiée. Après avoir obtenu une grande quantité de données d'étiquette d'adresses anonymes sur la chaîne via le modèle d'IA, les utilisateurs peuvent extraire les informations de transaction en chaîne de l'entité via Arkham. Comme nous le savons tous, le plus gros problème dans les enquêtes sur les crimes liés aux monnaies virtuelles est d'identifier les adresses anonymes pour les transferts de fonds. Les autorités de surveillance peuvent utiliser les données d'étiquette fournies par Arkham pour retracer la source d'activités criminelles telles que le blanchiment d'argent et la fraude via les monnaies virtuelles.

Carte de visualisation des données en chaîne de la plateforme Arkham

En outre, Arkham dispose également d'une fonction d'échange d'informations en chaîne. La fonction d'échange d'Arkham permet l'échange d'adresses en chaîne et d'informations réelles hors chaîne. Les utilisateurs peuvent collecter des informations en chaîne grâce à des récompenses sur la plate-forme. Des informations précieuses sur la chaîne peuvent également être mises aux enchères sur la plateforme (pour une analyse spécifique du produit, veuillez cliquer sur l'article précédemment écrit : Arkham peut-il devenir une arme pour la supervision en chaîne ?). Le moteur d'intelligence artificielle ULTRA d'Arkham a été développé avec le soutien de Palantir, une société de services d'analyse et de renseignement Big Data qui fournit des services d'intelligence artificielle au gouvernement américain, et le fondateur d'OpenAI en raison d'une source de données de formation de modèles d'IA et d'un support technique si puissants. , Arkham possède la bibliothèque de balises de données en chaîne la plus puissante du secteur.

Concernant le coût élevé du stockage de grandes quantités de données pour la formation des modèles d'IA, des projets de stockage blockchain tels qu'Arweave, Filecoin et Storj ont également fourni des solutions. Qu'il s'agisse du paiement unique d'Arweave pour le stockage permanent ou du paiement à l'utilisation efficace de Filecoin, les deux ont considérablement réduit les coûts de stockage de données. Pour certaines méthodes de stockage de données traditionnelles, le stockage décentralisé peut également résoudre le problème du stockage de données en un seul point. Dommages causés par des catastrophes naturelles.

Bien que l'utilisation de ChatGPT puisse améliorer l'efficacité du travail, afin d'optimiser le modèle et d'améliorer la précision du dialogue de l'IA, une grande quantité de données d'utilisation des utilisateurs est nécessaire pour la formation et le réglage, il existe donc un risque de fuite de données sensibles et de données de confidentialité personnelles. . Zama est une société de cryptographie open source qui crée des solutions de cryptage entièrement homomorphes (FHE) de pointe pour la blockchain et l'intelligence artificielle. Zama Concrete ML peut traiter les données sensibles de manière sécurisée, permettant la collaboration de données entre différentes organisations tout en gardant la confidentialité mutuelle, améliorant ainsi l'efficacité et la sécurité des données. Il peut crypter les données privées telles que les dossiers médicaux personnels pendant la formation pour garantir que chaque utilisateur n'en garde que le final. le résultat est visible, pas les données sensibles d'autres personnes.

3. La combinaison des projets AI Agent et blockchain

La définition d'AI Agent d'OpenAI est un système qui utilise un grand modèle de langage (LLM) comme système piloté par le cerveau avec la capacité de comprendre, de percevoir, de planifier, de mémoriser et d'utiliser des outils de manière autonome, et peut effectuer automatiquement des tâches complexes. Avec les versions successives du GPTS d’OpenAI, de plus en plus d’applications AI Agent sont mises en œuvre.

Fetch.ai est un réseau blockchain d'auto-apprentissage qui promeut principalement les activités économiques parmi les agents d'IA hors ligne. Fetch.ai se compose de quatre parties : les agents AI, l'Agentverse, le moteur AI et le réseau Fetch. Les utilisateurs peuvent utiliser les cas d'utilisation d'agents IA fournis par la plateforme pour créer, développer et déployer leurs propres agents IA sur Agentverse. Ils peuvent également publier leurs propres agents IA sur la plateforme et les promouvoir auprès d'autres utilisateurs. DeltaV est une interface de discussion basée sur l'intelligence artificielle dans Fetch.ai. Les utilisateurs saisissent des demandes via l'interface de discussion, et AI Engine lit les entrées de l'utilisateur, les convertit en tâches exploitables et sélectionne l'agent IA le plus approprié à exécuter. À l'heure actuelle, la société allemande Bosch et Fetch.ai coopèrent également dans des recherches sur l'intégration de la technologie AI Agent aux voyages mobiles et aux maisons intelligentes afin d'ouvrir conjointement la porte à l'économie de l'Internet des objets à l'ère du Web3.

La composition de l'écosystème Fetch.ai

De plus, l'application AI Agent QnA3.AI introduit les robots de questions et réponses d'IA de l'industrie du cryptage, les robots d'analyse technique et les capacités d'échange d'actifs dans le monde Web3. Grâce au Bot QnA3, les utilisateurs peuvent collecter des informations, les analyser et exécuter des transactions réelles. Le comportement du trading d'actifs cryptographiques est réalisé grâce aux fonctions de produit « Questions et réponses », « Analyse technique » et « Trading en temps réel » afin de minimiser l'interférence des émotions subjectives des utilisateurs dans leurs décisions commerciales.

4. Risques juridiques possibles

1. Risques liés à l'exportation de données

Dans l'introduction ci-dessus, il est mentionné que certains projets de stockage décentralisé résolvent le problème de stockage des données de la formation des modèles d'IA à moindre coût, ce qui peut abaisser le seuil pour certaines personnes et start-up engagées dans l'entrepreneuriat en IA, mais ce type de décentralisation La méthode de stockage centralisé peut entraîner le risque de voir les données quitter le pays.

L'Administration du cyberespace de Chine a publié les « Lignes directrices pour l'application d'évaluation de la sécurité du transfert de données (première édition) », qui stipulent clairement que les activités de transfert de données comprennent :

(1) Les sous-traitants transféreront et stockeront les données collectées et générées lors d'opérations nationales à l'étranger ;

(2) Les données collectées et générées par le processeur de données sont stockées dans le pays et les institutions, organisations ou individus étrangers peuvent les interroger, les récupérer, les télécharger et les exporter ;

(3) Autres activités d'exportation de données spécifiées par l'Administration du cyberespace de Chine.

Alors, quelle est la définition du terme « sortant » ? L'article 89 de la « Loi sur l'administration des sorties et des entrées de la République populaire de Chine » stipule clairement que le terme « sortant » fait référence au fait d'aller de la Chine continentale vers d'autres pays ou régions, de la Chine continentale vers la Chine. La Région administrative spéciale de Hong Kong et la Région administrative spéciale de Macao, de la Chine continentale, se dirigent vers Taiwan. Il ressort de cela que la décision de quitter ou non le pays dépend de la juridiction.

Pour les projets de stockage décentralisé, les utilisateurs stockent les données dans un réseau distribué décentralisé tel que IPFS. Les fichiers stockés sur le réseau sont divisés en plusieurs petits éléments de données, cryptés et stockés dans divers nœuds répartis dans le monde entier. Imaginez simplement que si les start-ups nationales d’IA stockaient les données de formation des modèles d’IA dans de tels nœuds de projet décentralisés, il y aurait un risque que les données quittent le pays.

2. Risque de fuite de données confidentielles sensibles

Dans les applications AI Agnet telles que QnA3.AI, les utilisateurs obtiennent des informations sur les transactions des actifs cryptés via un dialogue avec l'IA et exécutent des transactions. Si les données privées générées par ce dialogue de questions et réponses personnelles sont utilisées par la partie du projet pour la formation et le réglage du modèle, il y a lieu. Il y aura un risque de fuite de données confidentielles. Lorsqu’une telle fuite de données de transaction est exploitée par des parties malveillantes, elle peut entraîner un échec d’investissement et des pertes plus importantes.

Le texte original peut être recherché sur le compte public WeChat : Chu Yan