Negli ultimi anni, i campi dell’intelligenza artificiale (AI) e della criptovaluta si sono evoluti rapidamente, ciascuno facendo passi da gigante a pieno titolo. Tuttavia, l’intersezione di questi due ambiti presenta un regno di possibilità intriganti. L’intelligenza artificiale decentralizzata, alimentata dalla tecnologia blockchain e da principi crittografici, offre una visione di sistemi di intelligenza artificiale aperti, trasparenti e resistenti alla censura. In questo articolo, approfondiamo varie categorie a questo incrocio, esplorando sia le opportunità che presentano sia le sfide che devono affrontare.
Calcolo decentralizzato per pre-formazione + messa a punto:
Le piattaforme di calcolo decentralizzate, come Akash e Render, mirano a democratizzare l'accesso alle risorse di calcolo per le attività di intelligenza artificiale. Sebbene offrano il potenziale per un calcolo più economico e una formazione resistente alla censura, persistono sfide come prestazioni e scalabilità.
Inferenza decentralizzata:
Progetti come Ritual e Ollama cercano di abilitare l'inferenza decentralizzata, affrontando le preoccupazioni sulla privacy e sulla censura associate ai servizi centralizzati. Tuttavia, l'ascesa di chip specializzati per l'inferenza locale pone una sfida all'adozione di alternative decentralizzate.
Agenti AI on-chain:
Gli agenti AI on-chain sfruttano la tecnologia blockchain per il coordinamento e il pagamento, riducendo al minimo i rischi di piattaforma associati ai provider centralizzati. Nonostante i potenziali vantaggi, la fase iniziale dello sviluppo degli agenti AI e la disponibilità dei metodi di pagamento tradizionali presentano ostacoli all'adozione diffusa.
Provenienza dei dati e del modello:
Le soluzioni basate su blockchain come Vana e Rainfall mirano a dare agli utenti la possibilità di possedere e monetizzare i propri dati e modelli, garantendo al contempo trasparenza e provenienza. Tuttavia, la sfida sta nel convincere gli utenti a dare priorità alla proprietà dei dati e alle preoccupazioni sulla privacy rispetto alla praticità.
App incentivate tramite token:
Sono stati proposti incentivi per i token crittografici per avviare reti e guidare l'impegno in applicazioni incentrate sull'intelligenza artificiale come MyShell e Deva. Tuttavia, permangono preoccupazioni sulla mania speculativa e sull'uso duraturo, che riecheggiano le lezioni dei precedenti boom e fallimenti delle criptovalute.
MLOps incentivati tramite token:
Progetti come BitTensor e Ritual esplorano l'integrazione di incentivi crittografici nel flusso di lavoro delle operazioni di apprendimento automatico (MLOps). Mentre gli incentivi potrebbero ottimizzare il comportamento, garantire qualità e accuratezza in MLOps rappresenta una sfida significativa.
Verificabilità on-chain (ZKML):
La verificabilità del modello on-chain, come esemplificato da progetti come Modulus Labs e UpShot, promette di sbloccare la trasparenza e la componibilità nelle applicazioni AI. Tuttavia, lo scetticismo riguardo alla necessità di tale verifica e l'hype che circonda la tecnologia zero-knowledge persistono.
Conclusione:
L'intersezione tra AI decentralizzata e criptovaluta presenta un panorama ricco di potenziale per innovazione e disruption. Dalla democratizzazione dell'accesso alle risorse computazionali all'abilitazione degli utenti con la proprietà dei dati, ogni categoria offre opportunità e sfide uniche. Mentre questi progetti continuano a evolversi, sarà affascinante assistere a come daranno forma al futuro di AI e criptovaluta, guidando verso un panorama tecnologico più aperto, trasparente ed equo.