Informazioni su OORT
OORT è costruito sulla protocollo Olympus, per creare un'infrastruttura decentralizzata affidabile per l'AI. OORT offre tre principali prodotti AI decentralizzati per aziende e clienti individuali: OORT Storage, OORT Data Center (B2C, B2B) e il prossimo OORT Compute. OORT ha attualmente ricevuto 10 milioni di dollari in finanziamenti, con investitori come Taisu Venture, Red Beard Venture e Sanctor Capital, e ha anche ricevuto finanziamenti da Google e Microsoft.
Moderatore bms:
Oggi siamo felici di avere con noi il fondatore e CEO di OORT, Dr.Li, per discutere il futuro dell'AI decentralizzata. Salve, Dr.Li! Prima di tutto, può presentarci il suo background e le sue esperienze? Come è entrato nel campo dell'AI e della blockchain?
Dr.Li:
Ciao, prima di tutto grazie per l'invito, sono felice di avere l'opportunità di condividere alcune delle mie esperienze, in particolare sulla ricerca e la pratica dell'AI decentralizzata. Attualmente sono il fondatore e CEO del progetto OORT, un progetto avviato nell'estate del 2021, che esiste da quasi quattro anni. Inoltre, insegno all'Università di Columbia a New York, nel dipartimento di ingegneria elettrica.
Accademicamente, il mio campo di ricerca principale è l'AI e la tecnologia blockchain, con un'attenzione particolare all'apprendimento rinforzato (Reinforcement Learning). Ho scritto un libro di testo in inglese sull'apprendimento rinforzato, utilizzato da alcune università, e il dipartimento di informatica della Tsinghua University lo ha tradotto in cinese. Circa due o tre anni fa, la versione cinese del libro è stata pubblicata ufficialmente in Cina.
Moderatore bms:
Come ha iniziato a entrare nel mondo della blockchain e quale opportunità ha avuto?
Dr.Li:
In realtà, ho iniziato a studiare seriamente la blockchain nel 2017. All'epoca, il boom degli ICO si stava diffondendo a livello globale e l'interesse degli studenti per le criptovalute e la tecnologia blockchain stava aumentando vertiginosamente. A causa della loro richiesta, ho provato a introdurre corsi di blockchain alla Columbia University. A quel tempo, quasi nessun insegnante aveva esperienza in questo campo, quindi dovevo raccogliere informazioni sparse, studiare white paper e articoli accademici, e poi elaborare un curriculum sistematico, sviluppare compiti e domande d'esame, in modo che gli studenti non comprendessero solo superficialmente i concetti, ma potessero partire dai principi matematici e ingegneristici di base e diventare veri esperti della tecnologia blockchain capaci di guidare il settore in futuro.
Moderatore bms:
In un momento in cui mancavano materiali didattici e casi di riferimento maturi, come ha affrontato queste sfide nell'insegnamento e nello sviluppo? Ci sono stati aspetti particolarmente interessanti o difficili?
Dr.Li:
Sì, all'epoca la sfida principale era la dispersione delle informazioni e la mancanza di materiali didattici sistematici. Ho passato molto tempo a cercare informazioni online, combinando white paper e articoli accademici limitati, e approfondendo la crittografia alla base della blockchain. Ad esempio, perché utilizzare SHA-256 invece di SHA-512 o SHA-128? Ci sono teorie matematiche alla base, come il paradosso del compleanno (Birthday Paradox). Tutti questi contenuti devono essere organizzati in modo adatto per studenti di ingegneria e dottorato—devono diventare veri esperti tecnici, non solo principianti che conoscono i concetti superficiali.
Moderatore bms:
Originariamente si concentrava sull'apprendimento rinforzato e sull'AI, che opportunità l'hanno spinta ad espandere il proprio campo all'universo della blockchain e a concepire l'idea di combinarli?
Dr.Li:
Prima di questo, lavoravo nel reparto R&D di Qualcomm, occupandomi della progettazione di chip 5G, e già nel 2012 avevo iniziato a studiare algoritmi di base. Successivamente, entrando nel mondo accademico, mi sono concentrato principalmente sull'apprendimento rinforzato nell'AI. Tuttavia, per una serie di coincidenze, ho iniziato a esplorare e studiare la tecnologia blockchain e a insegnare. Nella ricerca dell'intersezione tra blockchain e AI, ho realizzato che c'è un enorme potenziale nella loro combinazione: la rete decentralizzata fornisce una nuova infrastruttura per i dati e la potenza di calcolo dell'AI, mentre la tecnologia AI può ottimizzare il funzionamento e l'efficienza della blockchain. Questa ricerca incrociata mi ha spinto a riflettere ulteriormente sulle possibilità e sulle modalità di attuazione dell'AI decentralizzata.
Moderatore bms:
Recentemente, Vitalik ha parlato degli svantaggi dell'AI centralizzata in un'intervista. Quali ritiene siano le differenze fondamentali in termini di superiorità tecnologica e valore commerciale tra l'AI decentralizzata e quella centralizzata?
Dr.Li:
È una domanda molto buona. Credo che il principale vantaggio tecnico dell'AI decentralizzata risieda nella capacità di realizzare la trasparenza (Transparency) e la tracciabilità (Traceability) dell'intero processo di sviluppo dell'AI attraverso la tecnologia blockchain.
Attualmente, nel campo dell'AI, l'apertura e la trasparenza sono diventati temi caldi. Ad esempio, OpenAI, ora molte persone criticano che non è più "Open", perché non possiamo sapere quali dati hanno utilizzato per l'addestramento, se ci sono pregiudizi (Bias) nel modello, i dettagli dell'addestramento del modello e se ci sia un intervento sui risultati. Problemi simili sono difficili da affrontare nell'AI centralizzata.
L'AI decentralizzata utilizza la tecnologia blockchain per rendere pubblici e verificabili i passaggi chiave del processo di addestramento, creando così fiducia. Con trasparenza e tracciabilità, gli utenti possono fidarsi più facilmente delle decisioni e delle fonti di dati dell'AI. I tre prodotti di punta che OORT sta per lanciare si basano proprio su questo principio di aumentare la trasparenza e la tracciabilità dell'AI tramite la blockchain.
In termini di valore commerciale, l'AI decentralizzata consente a più persone di partecipare, contribuendo a costruire e utilizzare l'AI. Proprio come TikTok o Xiaohongshu, attraverso la raccolta della saggezza e dei contributi individuali, si crea un ciclo virtuoso. "Made by people, for people": quando molte persone e organizzazioni contribuiscono con dati, potenza di calcolo e risorse per costruire l'AI, il risultato finale serve a tutti. Questo modello ha un enorme potenziale commerciale, non limitato ai modelli tradizionali di AI centralizzata To B o To C. Il decentralizzato consente a più persone di partecipare, rendendo l'AI una vera infrastruttura creata dalla popolazione e per la popolazione, generando così un valore commerciale ancora più grande.
Moderatore bms:
Il progetto OORT è nato in un contesto del genere? Può presentarci il progetto OORT?
Dr.Li:
Sì, il progetto OORT è nato relativamente presto. Già nel 2017, mentre insegnavo corsi di apprendimento rinforzato alla Columbia University, gli studenti dovevano addestrare il proprio agente AI per il progetto finale, il che richiedeva una notevole potenza di calcolo. I servizi cloud comunemente usati dagli studenti (come AWS e Google Cloud) erano molto costosi, e molti studenti si lamentavano del peso finanziario.
A quel tempo pensavo: ci sono così tante risorse di calcolo inutilizzate nel mondo, perché non utilizzare la tecnologia blockchain per integrare queste risorse disperse in una rete di calcolo decentralizzata, riducendo i costi e aumentando la flessibilità?
Nel 2017 non esisteva ancora un concetto chiaro di "AI decentralizzata", ma integrare le risorse di calcolo distribuite era già un passo chiave nella costruzione di infrastrutture per l'AI decentralizzata. Durante il nostro processo di ricerca in laboratorio, abbiamo pubblicato articoli accademici e richiesto brevetti chiave negli Stati Uniti. Dopo che il brevetto è stato ufficialmente autorizzato nell'estate del 2021, abbiamo deciso di commercializzarlo e quindi abbiamo fondato OORT. Inizialmente, l'azienda si chiamava Computecoin, ma poi, dopo un rebranding, è stata rinominata OORT.
Moderatore bms:
Nella costruzione di infrastrutture decentralizzate per l'AI, qual è, secondo lei, la maggiore sfida a livello tecnico, ad esempio in termini di potenza di calcolo e memorizzazione della privacy dei dati? E come sta affrontando OORT questa sfida?
Dr.Li:
La sfida più grande non è solo la privacy o la sicurezza dei dati, ma come rendere le infrastrutture decentralizzate comparabili in termini di prestazioni (Performance) ai fornitori di servizi cloud centralizzati.
Quando le aziende considerano la migrazione a infrastrutture decentralizzate, ciò che più le preoccupa sono spesso le metriche di prestazione, come l'affidabilità (Reliability), la disponibilità (Availability) e la latenza (Latency). Se le prestazioni del cloud decentralizzato non possono competere con quelle di cloud centralizzati tradizionali come AWS e Google Cloud, allora anche se il decentralizzato offre molti vantaggi in termini di prezzo, protezione della privacy e resilienza, sarà difficile convincere i clienti.
Prendiamo ad esempio lo storage decentralizzato di OORT, abbiamo bisogno di frammentare e crittografare i file per poi memorizzarli in centinaia o addirittura migliaia di nodi. Quando un utente ha bisogno di leggere un file, dobbiamo ottenere frammenti da più nodi in parallelo e quindi decodificarli e decrittografarli.
Per mantenere la latenza vicina a quella dei fornitori di servizi centralizzati, abbiamo adottato teorie di codifica avanzate e ottimizzazione degli algoritmi a livello di base. Nella progettazione delle comunicazioni e dello storage, ci siamo ispirati ad algoritmi di base simili a quelli del 5G, assicurando che anche se alcuni nodi vanno offline o non funzionano, i dati possano essere rapidamente riorganizzati, raggiungendo alla fine una latenza di accesso paragonabile a quella dello storage cloud tradizionale. Siamo in grado di mantenere la latenza intorno ai 100 millisecondi, con costi inferiori di circa il 50-60% rispetto ad Amazon S3.
In sintesi, la sfida principale è rendere le prestazioni delle infrastrutture decentralizzate comparabili a quelle del cloud centralizzato, mantenendo al contempo tutti i vantaggi del decentralizzato. Questo è il problema su cui OORT sta investendo la maggior parte della sua energia.
Moderatore bms:
Attualmente, la competizione tecnologica tra Cina e Stati Uniti nel campo dell'AI sta attirando molta attenzione, come vede questa competizione tra i due paesi nella tecnologia AI? L'AI decentralizzata ha un maggiore potenziale politico e spazio di sviluppo in questo contesto? E come possiamo evitare i rischi che potrebbero derivare dalla geopolitica?
Dr.Li:
Guardando a livello globale, i due paesi che investono massicciamente nel campo dell'AI sono gli Stati Uniti e la Cina. Gli Stati Uniti hanno un vantaggio nella creazione di tecnologie e nella ricerca di base, mentre la Cina brilla per la rapidità di applicazione e attuazione, dove il mercato e l'ambiente applicativo consentono nuove tecnologie di commercializzarsi a un ritmo molto veloce.
La cooperazione tra Cina e Stati Uniti dovrebbe essere vantaggiosa per entrambi. Gli Stati Uniti forniscono tecnologie originali, mentre la Cina si occupa della rapida attuazione e commercializzazione su larga scala, ma la geopolitica e la guerra commerciale hanno reso difficile questo modello di cooperazione.
In un ambiente internazionale come questo, l'AI decentralizzata ha in realtà una forte resilienza e vitalità. A livello politico, sia la Cina che gli Stati Uniti stanno supportando direttamente o indirettamente le tecnologie correlate. Ad esempio, la Cina promuove attivamente i pool di potenza di calcolo distribuiti, mentre gli Stati Uniti pongono un'enfasi sulla memorizzazione e il calcolo decentralizzati per motivi di sicurezza nazionale, contribuendo così allo sviluppo delle tecnologie decentralizzate.
Il vantaggio dell'AI decentralizzata risiede nel suo carattere globale, non dipende dalle politiche di un singolo paese o regione. Quando individui e organizzazioni da tutto il mondo costruiscono AI decentralizzata in modo open source e collaborativo, questo sistema è meno soggetto a restrizioni geopolitiche, proprio come il sistema open source Linux non può essere completamente soffocato da un singolo governo.
Pertanto, credo che ci sia un ampio spazio per lo sviluppo dell'AI decentralizzata, non solo perché si allinea con la logica dell'evoluzione tecnologica, ma anche perché riceve un ampio supporto e partecipazione a livello globale, non sarà facilmente influenzata in modo decisivo dalle fluttuazioni geopolitiche.
Moderatore bms:
Ci ha fornito una nuova prospettiva, facendoci capire che il decentralizzato non è solo un aspetto tecnico, ma anche un movimento globale.
Moderatore bms:
Recentemente, CZ ha partecipato al dibattito sull'AI e la blockchain, sottolineando che l'annotazione AI o dati AI più ampi sono molto adatti per la blockchain, poiché possono sfruttare la forza lavoro globale a basso costo e pagare istantaneamente tramite criptovaluta. In questo contesto, come pensa che OORT possa ulteriormente promuovere la realizzazione di queste idee nell'attuale ecosistema di AI decentralizzata?
Dr.Li:
Questa è una domanda molto buona e rappresenta anche un'eccellente opportunità per noi. Come ho appena accennato, OORT ha tre prodotti principali: OORT DataHub, OORT Storage e OORT Compute, che corrispondono alla raccolta e annotazione dei dati, allo storage dei dati e al calcolo dei dati. Questi tre passaggi sono esattamente le infrastrutture di base più cruciali per costruire modelli AI.
Il OORT DataHub che lanceremo a dicembre è la prima piattaforma globale decentralizzata per la raccolta e l'annotazione di dati AI. Si allinea perfettamente con il concetto proposto da CZ: attraverso la tecnologia blockchain, possiamo utilizzare i partecipanti di tutto il mondo per la raccolta e l'annotazione dei dati e pagare tramite criptovaluta. In questo modo non solo eliminiamo i pregiudizi geografici, ma otteniamo dati di alta qualità a un costo inferiore e con maggiore efficienza.
Inoltre, OORT è anche fornitore di storage per BNB Greenfield, e il nostro processo di raccolta dati viene registrato sulla blockchain, garantendo così la trasparenza e l'immutabilità dei dati. Questi dati verranno automaticamente memorizzati su OORT Storage o BNB Greenfield e forniti alle aziende AI per addestrare o perfezionare i modelli. In questo modo, i dati non possono essere facilmente eliminati o manipolati come avviene nei server centralizzati.
Per quanto riguarda i pagamenti, utilizzeremo il token nativo di OORT per incentivare e distribuire ricompense. I nostri mercati target includono Africa, America Latina e Sud-est asiatico, dove gli utenti sono molto aperti alle criptovalute e i costi di promozione sono relativamente bassi.
Vale la pena menzionare che abbiamo già realizzato pratiche nella fase iniziale. Quest'estate, abbiamo annotato in modo decentralizzato per la NASA una grande quantità di immagini della superficie marziana raccolte dal rover Curiosity tra il 2011 e il 2012 attraverso la comunità. Questo ci ha fornito preziosa esperienza e ha dimostrato che le nostre soluzioni non sono solo concetti vuoti, ma hanno esempi concreti di attuazione.
In futuro, continueremo a consolidare questo vantaggio di primo movimento, permettendo a più utenti di utilizzare direttamente i prodotti OORT, vivendo e partecipando alla costruzione del futuro dell'AI decentralizzata. Penso che questo sia non solo il nostro compito, ma anche un passo chiave per permettere agli utenti di toccare e immergersi in questa trasformazione globale.
Moderatore bms:
Ho letto molte delle sue interviste precedenti; è un ingegnere, professore e inventore esperto, con oltre 200 brevetti e numerosi risultati di ricerca pubblicati su riviste IEEE. Quali di queste esperienze di ricerca sono state più utili per lo sviluppo attuale di OORT? E come ha commercializzato con successo questi risultati accademici?
Dr.Li:
In effetti, ci sono alcuni brevetti nel nostro portafoglio che supportano attualmente la nostra tecnologia principale. Abbiamo due brevetti fondamentali utilizzati nei prodotti OORT, uno dei quali riguarda il consenso dell'onestà, noto come POH (Proof of Honesty). Questa è una meccanica molto centrale che abbiamo già parzialmente implementato nei prodotti OORT.
È importante notare, però, che spesso esiste un grande divario (gap) tra la teoria dei documenti o dei brevetti e la loro realizzazione in prodotti reali. Dobbiamo trasformare gradualmente le idee teoriche presenti in brevetti o articoli in funzionalità pratiche e utilizzabili.
Ad esempio, OORT sta per lanciare la prima piattaforma decentralizzata al mondo per la raccolta e l'annotazione dei dati, OORT DataHub. In questa piattaforma, il controllo della qualità dei dati (Data Quality) è fondamentale, e alla base utilizziamo questo meccanismo POH (Proof of Honesty). Attualmente potremmo utilizzare solo il 30-40% del contenuto del brevetto nei nostri prodotti, e il resto richiede ancora un ampio sviluppo e perfezionamento. Questo è il percorso necessario per portare la tecnologia dalla teoria alla pratica: raramente un brevetto o un articolo può essere direttamente convertito senza soluzione di continuità in un prodotto, richiedendo sempre iterazioni e perfezionamenti continui.
Tuttavia, OORT ha già una chiara tabella di marcia e integrerà gradualmente l'intero meccanismo POH nei prodotti. Alla fine, speriamo di potenziare lo sviluppo dell'AI decentralizzata con una solida base tecnologica, ed è esattamente la direzione in cui stiamo attualmente lavorando.
Moderatore bms:
Bene, grazie mille Dr.Li per aver condiviso con noi le sue brillanti opinioni sull'AI decentralizzata. Grazie per il suo tempo e la sua condivisione!
Riferimenti:
Forbes: https://www.forbes.com/sites/maxli/
Interviste precedenti:
https://cryptoslate.com/podcasts/max-li-emphasizes-blockchains-role-in-ai-trust-and-ethics-revolution/
https://www.youtube.com/watch?v=59UIxaWl46I
Notizie recenti:
https://www.coinspeaker.com/oort-githon-technology-seal-3-year-deal-customer-satisfaction-ai-agent/
Sito ufficiale: https://www.oortech.com/
Fondazione ufficiale: https://www.oortfoundation.org/