2024. gadā decentralizētais mākslīgais intelekts ir kļuvis par vienu no dinamiskākajām un visstraujāk augošajām jomām kriptovalūtu tirgū. Saskaņā ar CryptoKoryo izveidoto Dune informācijas paneli mākslīgais intelekts izceļas kā vadošā joma intereses un investīciju ziņā kriptovalūtu nozarē.
Avots
Decentralizētais AI sniedz ievērojamas priekšrocības, apvienojot viedo apstrādi ar Web3 decentralizēto, uz lietotāju orientēto pieeju. Šī konverģence uzlabo digitālo platformu pārredzamību, efektivitāti un pielāgošanās spēju. Uzņēmumi var izmantot AI analītisko spēku, lai optimizētu lietotāju pieredzi un gūtu uz datiem balstītu ieskatu. )
Šajā rokasgrāmatā ir pētītas Web3 AI praktiskas pielietojums un plašāka ietekme, izceļot tā transformācijas potenciālu. Turklāt mēs uzzināsim, kā BNB Chain nodrošina izstrādātājiem ideālu platformu un rīku komplektu, lai izveidotu patiesi jaudīgas AI lietojumprogrammas.
Mākslīgā intelekta pieaugums
Mākslīgā intelekta nozare piedzīvo strauju un transformējošu kāpumu, kas būtiski ietekmē dažādas nozares un pasaules ekonomiku. AI tirgus vērtība līdz 2022. gadam būs 136,55 miljardi ASV dolāru, un sagaidāms, ka no 2023. līdz 2030. gadam tas pieaugs par salikto gada pieauguma tempu (CAGR) par 37,3%, un sagaidāms, ka līdz 2030. gadam tas sasniegs 1,8 triljonus ASV dolāru. )
Šo eksponenciālo izaugsmi veicina nepārtraukta pētniecība, inovācijas un ievērojami tehnoloģiju gigantu ieguldījumi, padarot AI par galveno tehnoloģiju tādās nozarēs kā automobiļu rūpniecība, veselības aprūpe, mazumtirdzniecība, finanses un ražošana. )
AI pārveidojošais potenciāls ir milzīgs, un ir sagaidāms, ka AI līdz 2030. gadam pasaules ekonomikā varētu dot līdz pat 15,7 triljoniem USD, pārsniedzot pašreizējo Ķīnas un Indijas ekonomisko izlaidi kopā. Šo pieaugumu veicinās produktivitātes uzlabojumi un patēriņa blakusefekti, un ievērojama ekonomikas izaugsme gaidāma Ķīnā un Ziemeļamerikā. )
Mākslīgā intelekta integrācija dažādās jomās ir sākusi mainīt darbību, optimizēt procesus un uzlabot lietotāju pieredzi. AI ietekme ir visur, sākot no pašbraucošām automašīnām un dzīvības glābšanas medicīnas ierīcēm līdz mārketinga automatizācijai un kiberdrošībai. Tā kā AI turpina attīstīties, tas sola pārveidot nozares, veicināt ekonomisko izaugsmi un radīt jaunas iespējas.
Īsāk sakot, tirgus ir milzīgs un potenciāls ir milzīgs. Tomēr vai mēs patiešām izmantojam visu AI tirgus potenciālu? Vai tiešām centralizētas ekosistēmas ir labākais veids mākslīgā intelekta attīstībai? paskatīsimies.
Centralizētā mākslīgā intelekta ierobežojumi
Centralizētās AI sistēmas saskaras ar ievērojamiem ierobežojumiem, galvenokārt tāpēc, ka tās ir pakļautas atsevišķiem atteices punktiem. Ja visas darbības balstās uz centrālo serveri, jebkura kļūme vai kompromiss var izjaukt visu sistēmu. Šis jautājums ir īpaši svarīgs misijai kritiskās lietojumprogrammās, kur nepārtraukta funkcionalitāte nav apspriežama. Piemēram, ja centralizēta AI sistēma, ko izmanto veselības aprūpē vai autonomā braukšanā, piedzīvo servera darbības pārtraukumu vai kiberuzbrukumu, tas var izraisīt nopietnas sekas, tostarp dzīvības zaudēšanu vai ievērojamus finansiālus zaudējumus. Paļaušanās uz vienu kontroles punktu padara centralizētās AI sistēmas pēc būtības trauslas un pakļautas sistēmas kļūmēm.
Mērogojamība un efektivitāte ir arī galvenās bažas par centralizēto AI. Pieaugot pieprasījumam pēc mākslīgā intelekta lietojumprogrammām, centralizētajām sistēmām var būt grūti tikt galā ar palielināto slodzi. Tas bieži izraisa veiktspējas vājās vietas, latentumu un pasliktinātu lietotāja pieredzi. Centralizētās AI arhitektūrās lielu datu kopu apstrādes un sarežģītu algoritmu izpildes slogs gulstas uz vienu kodolu vai ierobežotu resursu kopumu, kas var izraisīt neefektivitāti un palēnināšanos. )
Datu privātums un drošība ir vēl viens galvenais centralizētā AI ierobežojums. Centralizētām sistēmām ir nepieciešama nepārtraukta datu pārsūtīšana uz centrālo centru apstrādei, palielinot nesankcionētas piekļuves risku pārraides un uzglabāšanas laikā. Šī centralizācija padara tos par galvenajiem kiberuzbrukumu mērķiem, jo centrālā servera kompromitēšana var atklāt lielu daudzumu sensitīvas informācijas.
AI monopoli var būt bīstami un nepareizi
AI monopola pieaugums, par ko liecina Microsoft stratēģiskā pozīcija OpenAI iekšējos izaicinājumos, rada vairākus lielus jautājumus. Šādi monopoli var apslāpēt inovācijas, kavēt sadarbību un palielināt galalietotāju izmaksas un zemākas tehnoloģijas. )
AI iespēju konsolidācija dažos lielos uzņēmumos varētu radīt tvertni, kas ierobežo tehnoloģisko progresu un ekonomisko izaugsmi. Turklāt monopolistiska vide var ierobežot konkurenci, apgrūtināt topošajiem uzņēmumiem attīstīties, kā arī izraisīt neobjektīvu lēmumu pieņemšanu un ierobežotas inovācijas.
Turklāt datu apmācības avotu daudzveidības trūkums var nozīmēt, ka AI modeļi lielā mērā izmanto datus, kas pēc būtības ir neobjektīvi un kļūdaini. Gemini, Google izdotais AI rīks, kas paredzēts cilvēku attēlu ģenerēšanai, ir saskāries ar izaicinājumiem nepietiekamas pārbaudes dēļ. Īsi pēc tā palaišanas tika atklāts, ka Gemini rada neprecīzus vēsturiskus attēlus, piemēram, daudzrasu un sieviešu senatores no 1800. gadiem, izraisot strauju kritiku sociālajos medijos.
Nepieciešamība pēc decentralizēta mākslīgā intelekta
Decentralizēts AI var veicināt pārredzamību, privātumu un noturību. Likvidējot vajadzību pēc centrālās iestādes, decentralizēts mākslīgais intelekts nodrošina, ka vara un kontrole netiek koncentrēta vienā vienībā, tādējādi samazinot monopolistiskas kontroles un sistēmiskas neveiksmes risku. )
Šis modelis uzlabo drošību, izplatot datus tīklā, samazinot nesankcionētas piekļuves un atsevišķu atteices punktu risku. Turklāt decentralizētais mākslīgais intelekts veicina inovāciju un sadarbību, ļaujot dažādiem mezgliem dot ieguldījumu un strādāt kopā, izmantojot kolektīvo intelektu un nodrošinot adaptīvākas un elastīgākas AI sistēmas.
Decentralizēta mākslīgā intelekta priekšrocības
Drošība un privātums: decentralizētas AI sistēmas uzlabo datu privātumu un drošību. Dati tiek apstrādāti lokāli un izplatīti tīklā, samazinot pārkāpumu un nesankcionētas piekļuves risku. Blockchain tehnoloģija pievieno nemainīgu drošības līmeni, nodrošinot datu un modeļa integritāti.
Mērogojamība un efektivitāte: decentralizētais AI nodrošina lielāku mērogojamību. Izmantojot mezglu tīklu, šīs sistēmas var mērogot un mērogot pēc vajadzības, paralēli apstrādājot uzdevumus, lai palielinātu kopējo jaudu un veiktspēju, neapgrūtinot nevienu atsevišķu komponentu.
Pārredzamība un atbildība: Decentralizētas AI sistēmas, ko pārvalda vienprātības mehānismi un sadalīti algoritmi, pēc būtības veicina pārredzamību. Lietotāji un izstrādātāji var rūpīgi pārbaudīt un pārbaudīt AI procesus, veicinot uzticēšanos un atbildību.
Samazināta novirze un godīgi rezultāti: izmantojot dažādu datu ievadi un sadalītu lēmumu pieņemšanu, decentralizēts AI var samazināt novirzes un radīt līdzsvarotākus un taisnīgākus rezultātus. Kriptogrāfiskā pārbaude un atestācija nodrošina, ka AI modeļa izvade ir droša un uzticama.
Ekonomiskā un sociālā ietekme: decentralizēts AI demokratizē piekļuvi AI tehnoloģijai, mazinot šķēršļus mazāku spēlētāju ienākšanai tirgū un veicinot vienlīdzīgu piekļuvi. Tas rada konkurences vidi, veicina inovāciju un nodrošina, ka AI priekšrocības tiek plaši izplatītas visā sabiedrībā. Turklāt decentralizētais mākslīgais intelekts var pārbaudīt centralizētu vienību veikto liela mēroga uzraudzību un manipulācijas un aizsargāt personiskās intereses.
Decentralizēta pārvaldība: Decentralizētas autonomas organizācijas (DAO) sniedz ievērojamu labumu decentralizētai AI, nodrošinot pārredzamu un demokrātisku pārvaldības struktūru. DAO projekta pārvaldība tiek pārvaldīta, izmantojot marķierus, ļaujot marķieru īpašniekiem ierosināt, balsot un ieviest izmaiņas. Tas nodrošina, ka lēmumu pieņemšanas tiesības tiek sadalītas starp visām ieinteresētajām pusēm, veicinot iekļaušanu un sadarbību. Iekļaujoša ekosistēma veicina atvērtā pirmkoda attīstību, kurā izstrādātāji un pētnieki no dažādām vidēm var sniegt savu ieguldījumu, padarot sistēmu pilnīgāku un iekļaujošāku. Var piedalīties arī mazi uzņēmumi un privātpersonas, veicinot inovācijas un nodrošinot dažādas perspektīvas.
Decentralizētā mākslīgā intelekta nākotne
Izmantojot blokķēdes tehnoloģiju, decentralizētais AI novērsīs centrālo kontroles punktu, kas pašlaik dominē AI attīstībā. Šīs pārmaiņas demokratizēs piekļuvi AI resursiem, ļaujot plašākam dalībnieku lokam, tostarp mazākām struktūrām un atsevišķiem izstrādātājiem, dot ieguldījumu un gūt labumu no AI attīstības. )
Pārtraucot tehnoloģiju gigantu monopolu, decentralizēts AI veicinās konkurētspējīgāku un daudzveidīgāku ekosistēmu, stimulēs inovācijas un nodrošinās mākslīgā intelekta tehnoloģiju attīstību, lai apmierinātu plašākas sociālās vajadzības.
Turklāt decentralizētais mākslīgais intelekts mainīs datu privātumu un drošību. Iespējojot vietējo datu apstrādi un izmantojot šifrētus datus mākslīgā intelekta skaitļošanai, šīs sistēmas ievērojami samazinās riskus, kas saistīti ar datu pārkāpumiem un nesankcionētu piekļuvi. Šī pieeja nodrošina, ka lietotāji saglabā kontroli pār savu personisko informāciju, tādējādi palielinot uzticēšanos AI sistēmām. )
Malu skaitļošanas integrācija vēl vairāk uzlabos decentralizēto mākslīgo intelektu, ļaujot datu apstrādei notikt tuvāk datu avotam. Tas samazina latentumu, samazina joslas platuma lietojumu un nodrošina reāllaika AI lietojumprogrammas, kas ir ļoti svarīgas tādos scenārijos kā autonoma braukšana un viedās pilsētas infrastruktūra.
Visbeidzot, decentralizēts AI veicinās sadarbības intelektu, izmantojot apvienoto mācīšanos un citas izplatītas mācīšanās metodes. AI modeļi varēs mācīties no dažādām datu kopām visā pasaulē, tādējādi nodrošinot stabilākus un objektīvākus rezultātus. Šī kolektīvā pieeja AI apmācībai padarīs mākslīgā intelekta sistēmas precīzākas un kultūras ziņā apzinīgākas. Turklāt DAO izaugsme nodrošinās jaunu pārvaldības sistēmu mākslīgā intelekta projektiem, ļaujot ieinteresētajām pusēm pieņemt lēmumus pārskatāmi un demokrātiski. )
Šīm tendencēm turpinot attīstīties, decentralizētā AI nākotni raksturos uzlabota drošība, lielāka iekļaušana un taisnīgāka AI priekšrocību sadale visā sabiedrībā.
BNB ķēde: ideāla platforma decentralizētam mākslīgajam intelektam
BNB Chain nodrošina ideālu platformu decentralizētam mākslīgajam intelektam ar savu jaudīgo infrastruktūru un vairāku ķēžu arhitektūru, tostarp BNB Smart Chain (BSC), opBNB un BNB Greenfield. BSC piedāvā EVM saderību, likmju konsensa modeli un iespēju apstrādāt līdz 5000 transakciju sekundē ar zemām darījumu izmaksām. Infrastruktūra atbalsta liela apjoma un ātrdarbīgus darījumus, kas ir būtiski AI lietojumprogrammām, savukārt tās saderība ar Ethereum balstītajām DApps paātrina izvietošanu. Ātra bloku galīgums un paralēlas EVM potenciāls vēl vairāk uzlabo darījumu izpildi, padarot BSC par drošu, efektīvu un mērogojamu pamatu AI izstrādei.
opBNB ir 2. slāņa risinājums, kas izmanto optimistisku apkopošanas tehnoloģiju, lai ievērojami palielinātu mērogojamību un samazinātu gāzes izmaksas. Ar darījumu ātrumu līdz 10 000 TPS un ārkārtīgi zemām maksām opBNB ir ideāli piemērots augstas veiktspējas mākslīgā intelekta lietojumprogrammām, kurām nepieciešama ātra datu apstrāde un zems latentums. )
BNB Greenfield to papildina, nodrošinot decentralizētu un drošu datu glabāšanu, kas ir būtiska liela datu apjoma pārvaldībai un privātuma un drošības uzlabošanai. Tā uz lietotāju orientētais modelis ļauj veikt detalizētas datu piekļuves kontroles, nodrošinot, ka AI izstrāde ir ētiska un atbilst datu aizsardzības noteikumiem. Kopā šie BNB ķēdes komponenti rada visaptverošu, mērogojamu un drošu vidi decentralizētai AI inovācijai un ieviešanai.
BNB ķēdes ekosistēma ir inovatīvu mākslīgā intelekta projektu centrs dažādās jomās, uzlabojot lietotāju mijiedarbību, satura izveidi, datu pārvaldību un izstrādātāju resursus.
Šeit ir īss pārskats:
Mākslīgā intelekta aģents:
MyShell: uzlabojiet mākslīgā intelekta lietojumprogrammu atklāšanu, izveidi un izvietošanu, izmantojot atvērtu izstrādes vidi, kas atbalsta dažādus modeļus un API. Tas atbilst gan pieredzējušu, gan iesācēju izstrādātāju vajadzībām, nodrošina lietotņu veikalu AI lietojumprogrammu publicēšanai un pārvaldībai, kā arī nodrošina pārredzamu atlīdzības sadales sistēmu visiem ekosistēmu atbalstītājiem.
ChainGPT: nodrošina rīkus viedo līgumu ģenerēšanai, NFT izveidei, kriptogrāfisko darījumu modeļiem un ķēdes datu analīzei. Platforma piedāvā reāllaika atjauninājumus, SDK un API pakalpojumus, kā arī $CGPT marķieri, lai piekļūtu uzlabotajiem rīkiem, ieguldījumu fondiem un DAO balsošanai.
Satura ģenerēšana:
NFPrompt: UGC (lietotāja ģenerēts saturs) platforma, kas ļauj lietotājiem izveidot, iegūt īpašumā, socializēties un monetizēt savus iztēles darbus. Izmantojot Web3 tehnoloģiju, tas pārvērš ikdienas lietotājus par satura veidotājiem, nodrošinot pārbaudāmu īpašumtiesības uz AI radīto mākslu.
StoryChain: novatoriska platforma, kas izmanto mākslīgo intelektu, lai radītu ieskaujošus un interaktīvus stāstus, kas pārvērš digitālās stāstīšanas robežas.
viedais robots:
Web3go: datu izlūkošanas tīkls, kas veido datu pirmapstrādes slāni decentralizētam mākslīgajam intelektam, uzlabojot datu plūsmu un mākslīgā intelekta aģentu izstrādi, izmantojot blokķēdes tehnoloģiju. Web3Go mērķis ir izveidot pieejamu infrastruktūru datu vākšanai un izplatīšanai, veicinot lietotāju līdzdalību un tīkla uzlabojumus.
Datu pārvaldība un apstrāde:
Glacier Network: Nodrošina mērogojamu, modulāru blokķēdes infrastruktūru mākslīgā intelekta lietojumprogrammām, koncentrējoties uz datu glabāšanu, indeksēšanu un apstrādi. Turklāt Glacier Network nodrošina rīkus GameFi un SocialFi izstrādātājiem, lai pārvaldītu spēļu metadatus un sociālos savienojumus blokķēdes lietojumprogrammās.
Web3go xData: datu marķēšanas pakalpojums opBNB izmanto mākslīgo intelektu, lai vienkāršotu un automatizētu datu apstrādi, padarot datu pārvaldību efektīvāku un uzticamāku
Infrastruktūras pakalpojumi:
NetMind: NetMind izmanto dīkstāves GPU, lai izveidotu globālu skaitļošanas tīklu AI modeļiem, un nodrošina liela mēroga izplatītu skaitļošanas platformu. Tas apvieno dažādus resursus ar režģi un brīvprātīgām skaitļošanas plānošanas un slodzes līdzsvarošanas tehnoloģijām, lai mākslīgā intelekta modeļu izstrādi padarītu ekonomiskāku un efektīvāku. )
Apkopojums: mērķis ir revolucionizēt mākslīgo intelektu, paplašinot AI datu definīciju, iekļaujot modeļus, vektoru datu bāzes, cauruļvadus, vidi un svarus. Šī pieeja uzlabo datu plūsmu ar ātrumu, efektivitāti, vienkāršību un decentralizāciju. Aggregata atbalsta AI inovācijas, nodrošinot visaptverošu datu infrastruktūru. )
Izstrādātāja rīki:
Aspecta: pašlaik inkubācijas stadijā Aspecta radīs revolūciju izstrādātāju rīkos un resursos, ļaujot izstrādātājiem izveidot progresīvākas un efektīvākas AI lietojumprogrammas.
CodexField: nodrošina izstrādātājiem nepieciešamos rīkus, lai izveidotu un ieviestu novatoriskus mākslīgā intelekta risinājumus, veicinot dinamisku tehnoloģiskā progresa ekosistēmu.
ZKML:
zkPass: revolucionārs projekts BSC, kas izmanto nulles zināšanu pierādījumus, lai uzlabotu AI modeļu privātumu un drošību.
BAS: ģenerē pierādījumus informācijas pārbaudei BNB ekosistēmā, atbalstot ķēdes un ārpus ķēdes verifikāciju. Lietotāji var saglabāt pierādījumus Greenfield, lai nodrošinātu datu privātumu un kontroli. BAS atrisina vajadzību pārbaudīt ārpus ķēdes esošos datus, nodrošinot īpašumtiesību apstiprināšanu, datu privātumu, piekļuves pārvaldību un datu kapitalizāciju Web3 ekosistēmā.
Noklikšķiniet šeit, lai uzzinātu vairāk par BNB ķēdes AI ekosistēmu un to, kas to atšķir.
Secinājums
Decentralizēts mākslīgais intelekts, ko nodrošina blokķēdes tehnoloģija, uzlabo drošību, privātumu un mērogojamību, vienlaikus demokratizējot piekļuvi un veicinot inovācijas. Tas samazina centralizācijas riskus, palielina caurspīdīgumu un nodrošina spēcīgas, objektīvas AI sistēmas. Decentralizēts AI veicina nozares izaugsmi un ekonomisko attīstību, nodrošinot daudzveidīgu ieguldījumu un godīgas AI priekšrocības. Tādas platformas kā BNB Chain nodrošina ideālu ekosistēmu un rīkus izstrādātājiem, lai izveidotu revolucionāras decentralizētas AI lietojumprogrammas.