Titolo: Ricerca in scala di grigi
Compilato da: Felix, PANews
Grayscale ha annunciato ieri il lancio di Grayscale Decentralized AI Fund LLC, un nuovo fondo focalizzato sull'intelligenza artificiale decentralizzata. Il primo gruppo di progetti del fondo comprende Bittensor (TAO), Filecoin (FIL), Livepeer (LPT), Near (NEAR) e Render (RNDR), di cui Near, Filecoin e Render sono gli asset con il peso maggiore nel fondo. Colpiti da questa notizia, i token correlati sono aumentati notevolmente. Successivamente, Grayscale ha pubblicato un articolo in cui spiega l’intelligenza artificiale e l’intelligenza artificiale decentralizzata e spiega le ragioni per attribuirle importanza. Di seguito il testo completo dei contenuti.
L’intelligenza artificiale (AI) è una delle tecnologie emergenti più promettenti di questo secolo, con il potenziale di aumentare esponenzialmente la produttività umana e favorire le scoperte mediche. Sebbene l’intelligenza artificiale possa essere importante oggi, il suo impatto non potrà che aumentare. PwC stima che l’intelligenza artificiale diventerà un settore dal valore di 15 trilioni di dollari entro il 2030.
Tuttavia, questa tecnologia promettente deve affrontare anche delle sfide. Man mano che la tecnologia dell’intelligenza artificiale diventa sempre più potente, il potere dell’industria dell’intelligenza artificiale si concentra nelle mani di poche aziende, il che è potenzialmente dannoso per la società. Ciò ha anche sollevato serie preoccupazioni riguardo ai deep fake, ai pregiudizi incorporati e ai rischi per la privacy dei dati. Fortunatamente, la crittografia offre potenziali soluzioni ad alcuni di questi problemi con le sue proprietà di decentralizzazione e trasparenza.
Questo articolo esplorerà i problemi causati dalla centralizzazione e il modo in cui l'intelligenza artificiale decentralizzata può aiutare a risolvere alcuni di questi inconvenienti. Verrà inoltre discussa l'intersezione tra Crypto e AI, evidenziando le applicazioni crittografiche nello spazio che stanno mostrando segni di adozione anticipata.
Problemi con l'intelligenza artificiale centralizzata
L’attuale sviluppo dell’IA si trova ad affrontare alcuni rischi e sfide. Gli effetti di rete e gli intensi requisiti di capitale dell’intelligenza artificiale sono così significativi che molti sviluppatori di intelligenza artificiale al di fuori delle grandi aziende tecnologiche, come piccole aziende o ricercatori accademici, faticano a ottenere le risorse necessarie per lo sviluppo dell’intelligenza artificiale o non sono in grado di monetizzare il proprio lavoro. Ciò limita la concorrenza complessiva e l’innovazione nel campo dell’intelligenza artificiale.
Di conseguenza, l’influenza su questa tecnologia chiave è concentrata nelle mani di poche aziende, come OpenAI e Google, sollevando seri interrogativi sulla governance dell’IA. Ad esempio, nel febbraio di quest’anno, Gemini, il generatore di immagini AI di Google, è stato esposto a discriminazione razziale ed errori storici ed è stato sospettato di manipolare il modello. Inoltre, lo scorso novembre, un consiglio di amministrazione composto da sei persone ha deciso di licenziare il CEO di OpenAI Sam Altman, esponendo il fatto che un piccolo numero di persone controlla la società che sviluppa questi modelli.
Man mano che l’intelligenza artificiale cresce in influenza e importanza, molti temono che un’azienda possa acquisire potere decisionale su modelli di intelligenza artificiale che potrebbero avere un enorme impatto sulla società. Potrebbero anche creare barriere per lavorare a porte chiuse a spese degli altri, o manipolare modelli per guadagno personale.
In che modo l'intelligenza artificiale decentralizzata può aiutare
L’intelligenza artificiale decentralizzata si riferisce ai servizi di intelligenza artificiale che utilizzano la tecnologia blockchain per distribuire la proprietà e la governance dell’intelligenza artificiale in modo da migliorare la trasparenza e l’accessibilità. Grayscale Research ritiene che l’intelligenza artificiale decentralizzata abbia il potenziale per liberare queste importanti decisioni da ambienti chiusi e renderle disponibili al pubblico.
La tecnologia Blockchain può aiutare gli sviluppatori ad aumentare l’accesso all’intelligenza artificiale e ad abbassare la soglia affinché gli sviluppatori indipendenti possano costruire e monetizzare il proprio lavoro. Ciò contribuirà ad aumentare l’innovazione e la concorrenza complessiva dell’IA e a mantenere l’equilibrio con i modelli sviluppati dai giganti della tecnologia.
Inoltre, l’intelligenza artificiale decentralizzata può aiutare a democratizzare gli investimenti nell’intelligenza artificiale. Attualmente, ci sono pochi modi per guadagnare profitti legati allo sviluppo dell’intelligenza artificiale se non attraverso alcuni titoli tecnologici. Allo stesso tempo, quantità significative di capitale privato sono state destinate alle startup di intelligenza artificiale e alle aziende private (47 miliardi di dollari nel 2022, 42 miliardi di dollari nel 2023). Di conseguenza, solo un piccolo gruppo di venture capital e investitori accreditati hanno accesso ai proventi di queste società. Al contrario, le cripto-risorse IA decentralizzate sono aperte a tutti e chiunque può partecipare al futuro dell’IA.
Come si sviluppa oggi il campo delle intersezioni?
L’intersezione tra criptovalute e intelligenza artificiale è ancora nelle fasi iniziali in termini di maturità, ma la risposta del mercato è stata incoraggiante. A partire da maggio 2024, il tasso di rendimento nel campo dell'intelligenza artificiale delle risorse crittografiche è del 20%, un valore migliore rispetto alla stragrande maggioranza delle tracce crittografiche. Inoltre, secondo i dati Kaito, rispetto ad altri percorsi come DeFi, Layer2, Meme e RWA, il percorso AI ha attualmente la più alta "quota narrativa" sulle piattaforme social (la massima attenzione del mercato).
Recentemente, alcuni grandi nomi hanno iniziato ad abbracciare questo campo emergente e a lavorare per risolvere le carenze dell’intelligenza artificiale centralizzata. Nel marzo di quest'anno, Emad Mostaque, fondatore della società di intelligenza artificiale Stability AI, ha lasciato l'azienda per dedicarsi all'intelligenza artificiale decentralizzata. Ha affermato che "ora è il momento di garantire che l'intelligenza artificiale rimanga aperta e decentralizzata". Inoltre, il fondatore di ShapeShift Erik Vorhees ha recentemente lanciato Venice.ai, un servizio di intelligenza artificiale incentrato sulla privacy con crittografia end-to-end.
Figura 1: Finora quest'anno AI Universe ha sovraperformato quasi tutte le tracce crittografiche
L'intersezione tra Crypto e AI può essere divisa in tre sottocategorie principali:
Livello infrastruttura: la rete che fornisce una piattaforma per lo sviluppo dell'intelligenza artificiale (ad esempio NEAR, TAO, FET)
Risorse necessarie per l'intelligenza artificiale: risorse che forniscono risorse chiave (informatica, archiviazione, dati) necessarie per lo sviluppo dell'intelligenza artificiale (come RNDR, AKT, LPT, FIL, AR, MASA)
Risoluzione dei problemi legati all'intelligenza artificiale: risorse che tentano di risolvere problemi relativi all'intelligenza artificiale, come l'aumento di bot e deepfake e la convalida del modello (ad esempio WLD, TRAC, NUM)
Figura 2: Mappa del mercato dell'intelligenza artificiale e delle criptovalute
Fonte: Investimenti in scala di grigi. I protocolli inclusi sono esempi illustrativi
Una rete che fornisce l’infrastruttura per lo sviluppo dell’intelligenza artificiale
La prima categoria è una rete che fornisce un’architettura aperta senza autorizzazione costruita appositamente per lo sviluppo complessivo dei servizi di intelligenza artificiale. Queste risorse non si concentrano su un determinato prodotto o servizio di intelligenza artificiale, ma si concentrano sulla creazione di infrastrutture sottostanti e meccanismi di incentivi per varie applicazioni di intelligenza artificiale.
NEAR si distingue in questa categoria poiché i suoi fondatori sono co-creatori dell'architettura "Transformer" che alimenta i sistemi di intelligenza artificiale come ChatGPT. Nel maggio di quest’anno, NEAR ha annunciato che si concentrerà sulla costruzione di un ecosistema di intelligenza artificiale di proprietà degli utenti e si impegnerà a ottimizzare la privacy e la sovranità degli utenti. Alla fine di giugno, NEAR ha lanciato il suo programma di incubatore di intelligenza artificiale per lo sviluppo di modelli base nativi NEAR, piattaforme di dati per applicazioni di intelligenza artificiale, strutture di agenti di intelligenza artificiale e mercati informatici.
Bittensor è una piattaforma che utilizza i token TAO per incentivare economicamente lo sviluppo dell’AI. Bittensor funge da piattaforma sottostante per 38 sottoreti, ciascuna con casi d'uso diversi, come chatbot, generazione di immagini, previsioni finanziarie, traduzione linguistica, formazione di modelli, archiviazione ed elaborazione. La rete Bittensor premia i minatori e i validatori più performanti in ciascuna sottorete con token TAO e fornisce agli sviluppatori un'API senza autorizzazione per creare applicazioni IA specifiche interrogando i minatori nella sottorete Bittensor.
In questa categoria rientrano anche altri protocolli come Fetch.ai e Allora Network. Fetch.ai, una piattaforma per sviluppatori per creare assistenti AI complessi (ovvero "agenti AI"), si è recentemente fusa con AGIX e OCEAN e ha una capitalizzazione di mercato combinata di circa 7,5 miliardi di dollari. L'altra è Allora Network, una piattaforma focalizzata sull'applicazione dell'intelligenza artificiale alle applicazioni finanziarie, comprese strategie di trading automatizzate per DEX e mercati di previsione. Allora non ha ancora emesso un token e non ha ancora raccolto un round di finanziamento strategico a giugno, portando il finanziamento totale del collocamento privato a 35 milioni di dollari.
Risorse necessarie per lo sviluppo dell’IA
La seconda categoria comprende asset che forniscono le risorse necessarie per lo sviluppo dell’intelligenza artificiale sotto forma di elaborazione, archiviazione o dati.
L’ascesa dell’intelligenza artificiale ha creato un’enorme domanda di risorse informatiche sotto forma di GPU. I mercati GPU decentralizzati come Render (RNDR), Akash (AKT) e Livepeer (LPT) forniscono fornitura di GPU inattiva agli sviluppatori per l'addestramento dei modelli, l'inferenza dei modelli o il rendering dell'IA generativa 3D. Si stima che Render offra circa 10.000 GPU, concentrandosi su artisti e intelligenza artificiale generativa, mentre Akash offre 400 GPU, concentrandosi su sviluppatori e ricercatori di intelligenza artificiale. Nel frattempo, Livepeer ha recentemente annunciato piani per una nuova sottorete AI, con l'obiettivo di eseguire attività di inferenza AI come testo in immagine, testo in video e immagine in video entro agosto 2024.
Oltre a richiedere grandi quantità di risorse informatiche, i modelli di intelligenza artificiale richiedono anche grandi quantità di dati. Di conseguenza, la domanda di archiviazione dei dati è aumentata in modo significativo. Soluzioni di archiviazione dati come Filecoin (FIL) e Arweave (AR) possono fungere da alternative web decentralizzate e sicure per archiviare dati AI su server AWS centralizzati. Queste soluzioni non solo forniscono storage scalabile e conveniente, ma migliorano anche la sicurezza e l'integrità dei dati eliminando i singoli punti di errore e riducendo il rischio di violazioni dei dati.
Infine, i servizi AI esistenti come OpenAI e Gemini forniscono accesso continuo ai dati in tempo reale rispettivamente tramite Bing e Google Search. Ciò mette in svantaggio tutti gli altri sviluppatori di modelli di intelligenza artificiale, ad eccezione delle aziende tecnologiche. Tuttavia, i servizi di data scraping come Grass e Masa possono aiutare a livellare il campo di gioco consentendo alle persone di monetizzare fornendo dati applicativi per la formazione del modello di intelligenza artificiale, mantenendo al contempo il controllo e la privacy sui propri dati personali.
Asset che tentano di risolvere problemi legati all'intelligenza artificiale
La terza categoria comprende risorse che tentano di risolvere problemi legati all’intelligenza artificiale, incluso l’aumento di bot, deepfake e provenienza dei contenuti.
Un altro problema significativo con l’intelligenza artificiale è la proliferazione di bot e disinformazione. I deepfake generati dall’intelligenza artificiale hanno già avuto un impatto sulle elezioni presidenziali in India e in Europa, e gli esperti sono “molto spaventati” dal fatto che l’imminente corsa presidenziale degli Stati Uniti venga inondata di “disinformazione” fortemente guidata dai deepfake. Le risorse progettate per aiutare a risolvere i problemi relativi ai deepfake stabilendo fonti di contenuti verificabili includono Origin Trail (TRAC), Numbers Protocol (NUM) e Story Protocol. Inoltre, Worldcoin (WLD) tenta di risolvere il problema del bot verificandolo con un identificatore biometrico univoco.
Un altro rischio legato all’intelligenza artificiale è garantire la fiducia nel modello stesso. Come puoi avere fiducia che i risultati dell'intelligenza artificiale che ricevi non siano stati manomessi o manipolati? Attualmente esistono diversi protocolli che aiutano a risolvere questo problema attraverso la crittografia, le prove a conoscenza zero e la crittografia completamente omomorfica (FHE), come Modulus Labs e Zama.
Insomma
Sebbene queste risorse di intelligenza artificiale decentralizzate abbiano raggiunto i primi risultati, sono ancora nelle fasi iniziali. All’inizio di quest’anno, il venture capitalist Fred Wilson ha affermato che l’intelligenza artificiale e le criptovalute sono “due facce della stessa medaglia” e che “Web3 ci aiuterà a fidarci dell’intelligenza artificiale”. Man mano che il settore dell’intelligenza artificiale continua a maturare, Grayscale Research ritiene che questi casi d’uso della crittografia legati all’intelligenza artificiale diventeranno sempre più importanti e che queste due tecnologie in rapido sviluppo hanno il potenziale per completarsi a vicenda.
Ci sono molti segnali che indicano che l’era dell’IA sta arrivando e avrà impatti di vasta portata, sia positivi che negativi. Sfruttando le caratteristiche della tecnologia blockchain, si ritiene che le criptovalute possano in definitiva contribuire a mitigare alcuni dei pericoli dell'intelligenza artificiale.
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