Dalam beberapa tahun terakhir, bidang kecerdasan buatan (AI) dan mata uang kripto telah berkembang pesat, dan masing-masing bidang tersebut mengalami kemajuan yang signifikan. Namun, perpotongan kedua domain ini menghadirkan kemungkinan-kemungkinan yang menarik. AI yang terdesentralisasi, didukung oleh teknologi blockchain dan prinsip kriptografi, menawarkan visi sistem AI yang terbuka, transparan, dan tahan terhadap sensor. Dalam artikel ini, kami mempelajari berbagai kategori di persimpangan ini, mengeksplorasi peluang yang ada dan tantangan yang mereka hadapi.
Komputasi Terdesentralisasi untuk Pra-Pelatihan + Penyempurnaan:
Platform komputasi terdesentralisasi, seperti Akash dan Render, bertujuan untuk mendemokratisasikan akses ke sumber daya komputasi untuk tugas-tugas AI. Meskipun pelatihan ini menawarkan potensi komputasi yang lebih murah dan pelatihan yang tahan terhadap sensor, tantangan seperti kinerja dan skalabilitas tetap ada.
Inferensi Terdesentralisasi:
Proyek seperti Ritual dan Ollama berupaya untuk memungkinkan inferensi terdesentralisasi, mengatasi masalah privasi dan sensor yang terkait dengan layanan terpusat. Namun, munculnya chip khusus untuk inferensi lokal menimbulkan tantangan terhadap penerapan alternatif desentralisasi.
Agen AI Dalam Rantai:
Agen AI on-chain memanfaatkan teknologi blockchain untuk koordinasi dan pembayaran, meminimalkan risiko platform yang terkait dengan penyedia terpusat. Terlepas dari potensi manfaatnya, pengembangan agen AI yang masih dalam tahap awal dan ketersediaan metode pembayaran tradisional menghadirkan hambatan dalam penerapannya secara luas.
Asal Data dan Model:
Solusi berbasis blockchain seperti Vana dan Rainfall bertujuan untuk memberdayakan pengguna untuk memiliki dan memonetisasi data dan model mereka sambil memastikan transparansi dan asal usulnya. Namun, tantangannya terletak pada meyakinkan pengguna untuk memprioritaskan kepemilikan data dan privasi dibandingkan kenyamanan.
Aplikasi dengan Insentif Token:
Insentif token kripto telah diusulkan untuk mem-bootstrap jaringan dan mendorong keterlibatan dalam aplikasi yang berpusat pada AI seperti MyShell dan Deva. Namun, kekhawatiran terhadap mania spekulatif dan penggunaan yang tahan lama masih ada, mencerminkan pelajaran dari booming dan kehancuran kripto sebelumnya.
MLOps dengan Insentif Token:
Proyek seperti BitTensor dan Ritual mengeksplorasi integrasi insentif kripto ke dalam alur kerja operasi pembelajaran mesin (MLOps). Meskipun insentif dapat mengoptimalkan perilaku, memastikan kualitas dan akurasi dalam MLOps merupakan tantangan yang signifikan.
Verifikasi On-Chain (ZKML):
Verifiabilitas model on-chain, seperti yang dicontohkan oleh proyek seperti Modulus Labs dan UpShot, menjanjikan untuk membuka transparansi dan komposisi dalam aplikasi AI. Namun, skeptisisme mengenai perlunya verifikasi tersebut dan hype seputar teknologi tanpa pengetahuan masih ada.
Kesimpulan:
Persimpangan antara AI dan kripto yang terdesentralisasi menghadirkan lanskap yang matang dengan potensi inovasi dan gangguan. Mulai dari mendemokratisasi akses terhadap sumber daya komputasi hingga memberdayakan pengguna dengan kepemilikan data, setiap kategori menawarkan peluang dan tantangan yang unik. Ketika proyek-proyek ini terus berkembang, akan sangat menarik untuk menyaksikan bagaimana proyek-proyek tersebut membentuk masa depan AI dan kripto, menuju lanskap teknologi yang lebih terbuka, transparan, dan adil.
