W 2024 r. zdecentralizowana sztuczna inteligencja stała się jednym z najbardziej dynamicznych i najszybciej rozwijających się sektorów na rynku kryptowalut. Według dashboardu Dune stworzonego przez CryptoKoryo, sztuczna inteligencja wyróżnia się jako wiodący sektor pod względem zainteresowania i inwestycji w branży kryptograficznej.
Decentralizacja sztucznej inteligencji przynosi znaczne korzyści, łącząc inteligentne przetwarzanie ze zdecentralizowanym, skoncentrowanym na użytkowniku podejściem Web3. To połączenie zwiększa przejrzystość, wydajność i możliwości adaptacji na platformach cyfrowych. Firmy mogą wykorzystać możliwości analityczne sztucznej inteligencji, aby zoptymalizować doświadczenia użytkowników i uzyskać wiedzę opartą na danych.
W tym przewodniku omówiono praktyczne zastosowania i szersze implikacje sztucznej inteligencji Web3, podkreślając jej potencjał transformacyjny. Ponadto dowiemy się również, w jaki sposób BNB Chain zapewnia idealną platformę i zestaw narzędzi dla programistów do tworzenia naprawdę potężnych aplikacji AI.
Powstanie sztucznej inteligencji
Branża sztucznej inteligencji przeżywa szybki i rewolucyjny rozwój, wywierając znaczący wpływ na różne sektory i gospodarkę światową. Przewiduje się, że rynek sztucznej inteligencji, wyceniany na 136,55 miliarda dolarów w 2022 r., będzie się rozwijać w latach 2023–2030 ze złożoną roczną stopą wzrostu (CAGR) na poziomie 37,3%, osiągając szacunkową kwotę 1,8 biliona dolarów do 2030 r.
Ten wykładniczy wzrost jest napędzany ciągłymi badaniami, innowacjami i znacznymi inwestycjami gigantów technologicznych, dzięki czemu sztuczna inteligencja staje się centralną technologią w takich branżach, jak motoryzacja, opieka zdrowotna, handel detaliczny, finanse i produkcja.
Potencjał transformacyjny sztucznej inteligencji jest ogromny, a prognozy sugerują, że do 2030 r. może ona wnieść do światowej gospodarki aż do 15,7 biliona dolarów, przekraczając łączny obecny wynik gospodarczy Chin i Indii. Wzrost ten będzie napędzany zwiększoną produktywnością i efektami ubocznymi konsumpcji, przy czym przewiduje się znaczne zyski gospodarcze w Chinach i Ameryce Północnej.
Integracja sztucznej inteligencji w różnych sektorach już zaczęła rewolucjonizować operacje, optymalizować procesy i poprawiać doświadczenia użytkowników. Od pojazdów autonomicznych i ratującego życie sprzętu medycznego po automatyzację marketingu i cyberbezpieczeństwo – wpływ sztucznej inteligencji jest wszechobecny. W miarę ciągłego rozwoju sztucznej inteligencji obiecuje ona przekształcić branże, pobudzić wzrost gospodarczy i stworzyć nowe możliwości.
Krótko mówiąc, rynek jest ogromny i ma ogromny potencjał. Czy jednak rzeczywiście wykorzystujemy pełen potencjał rynku sztucznej inteligencji? Czy scentralizowany ekosystem jest naprawdę najlepszym sposobem na rozwój sztucznej inteligencji? Spójrzmy.
Ograniczenia scentralizowanej sztucznej inteligencji
Scentralizowane systemy sztucznej inteligencji borykają się ze znacznymi ograniczeniami, przede wszystkim ze względu na ich podatność na pojedyncze punkty awarii. Gdy wszystkie operacje zależą od serwera centralnego, każda awaria lub kompromis może zakłócić pracę całego systemu. Problem ten jest szczególnie istotny w zastosowaniach o znaczeniu krytycznym, gdzie nie podlega negocjacjom nieprzerwana funkcjonalność. Na przykład, jeśli scentralizowany system sztucznej inteligencji stosowany w opiece zdrowotnej lub pojazdach autonomicznych ulegnie awarii serwera lub cyberatakowi, może to prowadzić do poważnych konsekwencji, w tym utraty życia lub znacznych strat finansowych. Poleganie na jednym punkcie kontroli sprawia, że scentralizowane systemy sztucznej inteligencji są z natury kruche i podatne na awarie systemowe.
Skalowalność i wydajność to także główne problemy scentralizowanej sztucznej inteligencji. W miarę wzrostu zapotrzebowania na aplikacje AI scentralizowane systemy mogą mieć trudności z poradzeniem sobie ze zwiększonym obciążeniem. Często powoduje to wąskie gardła w wydajności, opóźnienia i gorsze doświadczenia użytkowników. W scentralizowanych architekturach sztucznej inteligencji obciążenie przetwarzaniem dużych zbiorów danych i wykonywaniem złożonych algorytmów spada na pojedynczy rdzeń lub ograniczony zestaw zasobów, co może prowadzić do nieefektywności i spowolnień.
Prywatność i bezpieczeństwo danych stanowią kolejne krytyczne ograniczenie scentralizowanej sztucznej inteligencji. Scentralizowane systemy wymagają ciągłej transmisji danych do centralnego węzła w celu ich przetworzenia, co zwiększa ryzyko nieuprawnionego dostępu podczas transportu i przechowywania. Taka centralizacja czyni je głównymi celami cyberataków, ponieważ włamanie do serwera centralnego może ujawnić ogromne ilości wrażliwych informacji.
Monopole AI mogą być niebezpieczne i złe
Wzrost monopoli AI, którego przykładem jest strategiczne położenie Microsoftu w obliczu wewnętrznych wyzwań OpenAI, stwarza kilka istotnych problemów. Takie monopole mogą tłumić innowacje, utrudniać współpracę i prowadzić do wzrostu kosztów i gorszej technologii dla użytkowników końcowych.
Konsolidacja możliwości sztucznej inteligencji w kilku dużych korporacjach grozi utworzeniem odizolowanych działów, które ograniczają postęp technologiczny i wzrost gospodarczy. Co więcej, środowiska monopolistyczne mogą ograniczać konkurencję, utrudniając rozwój wschodzącym przedsiębiorstwom i potencjalnie prowadzić do stronniczego procesu decyzyjnego i ograniczonych innowacji.
Ponadto brak dywersyfikacji źródeł uczenia danych może oznaczać, że model sztucznej inteligencji będzie pochłaniał dane, które są z natury stronnicze i fałszywe. Wypuszczenie przez Google narzędzia AI Gemini, zaprojektowanego do generowania obrazów ludzi, napotkało wyzwania ze względu na niewystarczające testy. Wkrótce po wprowadzeniu na rynek odkryto, że Gemini tworzy niedokładne obrazy historyczne, takie jak zróżnicowane etnicznie i senatorki USA z XIX wieku, co doprowadziło do gwałtownej krytyki w mediach społecznościowych.
Potrzeba decentralizacji sztucznej inteligencji
Decentralizacja sztucznej inteligencji promuje przejrzystość, prywatność i odporność. Eliminując potrzebę istnienia organu centralnego, zdecentralizowana sztuczna inteligencja gwarantuje, że władza i kontrola nie zostaną skoncentrowane w jednym podmiocie, co zmniejsza ryzyko kontroli monopolistycznej i niepowodzeń systemowych.
Model ten zwiększa bezpieczeństwo poprzez dystrybucję danych w sieci, minimalizując ryzyko nieautoryzowanego dostępu i pojedynczych punktów awarii. Co więcej, zdecentralizowana sztuczna inteligencja sprzyja innowacjom i współpracy, umożliwiając różnym węzłom wnoszenie wkładu i współpracę, korzystanie ze zbiorowej inteligencji i umożliwianie bardziej adaptacyjnych i odpornych systemów sztucznej inteligencji.
Korzyści ze zdecentralizowanej sztucznej inteligencji
Bezpieczeństwo i prywatność: Zdecentralizowane systemy sztucznej inteligencji zwiększają prywatność i bezpieczeństwo danych. Dane są przetwarzane lokalnie i dystrybuowane w sieci, co zmniejsza ryzyko włamań i nieuprawnionego dostępu. Technologia Blockchain dodaje niezmienną warstwę bezpieczeństwa, zapewniając integralność danych i modelu.
Skalowalność i wydajność: Zdecentralizowana sztuczna inteligencja zapewnia lepszą skalowalność. Wykorzystując sieć węzłów, systemy te mogą dostosowywać się i rozszerzać na żądanie, przetwarzając zadania równolegle w celu zwiększenia ogólnej wydajności i wydajności bez nadmiernego obciążania żadnego pojedynczego komponentu.
Przejrzystość i odpowiedzialność: zdecentralizowane systemy sztucznej inteligencji, zarządzane przez mechanizmy konsensusu i rozproszone algorytmy, z natury promują przejrzystość. Użytkownicy i programiści mogą analizować i weryfikować procesy sztucznej inteligencji, zwiększając zaufanie i odpowiedzialność.
Mniej stronniczości i uczciwe wyniki: Wykorzystując różnorodne dane wejściowe i rozproszone podejmowanie decyzji, zdecentralizowana sztuczna inteligencja ogranicza stronniczość i zapewnia bardziej zrównoważone i sprawiedliwe wyniki. Weryfikacja kryptograficzna i dowody zapewniają, że dane wyjściowe modelu AI są odporne na manipulacje i niezawodne.
Wpływ gospodarczy i społeczny: Zdecentralizowana sztuczna inteligencja demokratyzuje dostęp do technologii sztucznej inteligencji, zmniejszając bariery wejścia dla mniejszych podmiotów i promując równy dostęp. Sprzyja to tworzeniu konkurencyjnego środowiska, napędza innowacje i zapewnia szerokie rozpowszechnienie korzyści płynących ze sztucznej inteligencji w całym społeczeństwie. Co więcej, zdecentralizowana sztuczna inteligencja zapewnia kontrolę przed masową inwigilacją i manipulacją ze strony scentralizowanych podmiotów, chroniąc indywidualne interesy.
Zdecentralizowane zarządzanie: zdecentralizowane organizacje autonomiczne (DAO) znacząco czerpią korzyści ze zdecentralizowanej sztucznej inteligencji, zapewniając przejrzyste i demokratyczne struktury zarządzania. W DAO zarządzanie projektami odbywa się za pomocą tokenów, umożliwiając posiadaczom tokenów proponowanie, głosowanie i wdrażanie zmian. Zapewnia to podział procesu decyzyjnego pomiędzy wszystkie zainteresowane strony, promując włączenie społeczne i współpracę. Włączający ekosystem promuje rozwój oprogramowania typu open source, w którym programiści i badacze z różnych środowisk mogą wnieść swój wkład, zwiększając udoskonalenie i inkluzywność systemu. Małe firmy i osoby prywatne również mogą uczestniczyć, stymulując innowacje i zapewniając różnorodne perspektywy.
Przyszłość zdecentralizowanej sztucznej inteligencji
Wykorzystując technologię blockchain, zdecentralizowana sztuczna inteligencja wyeliminuje centralne punkty kontroli, które obecnie dominują w rozwoju sztucznej inteligencji. Ta zmiana zdemokratyzuje dostęp do zasobów sztucznej inteligencji, umożliwiając szerszemu gronu uczestników – w tym mniejszym podmiotom i indywidualnym programistom – wnoszenie wkładu w postęp AI i czerpanie z niego korzyści.
Przełamując monopole gigantów technologicznych, zdecentralizowana sztuczna inteligencja będzie wspierać bardziej konkurencyjny i zróżnicowany ekosystem, pobudzając innowacje i zapewniając ewolucję technologii sztucznej inteligencji, aby sprostać szerszemu spektrum potrzeb społecznych.
Co więcej, zdecentralizowana sztuczna inteligencja zrewolucjonizuje prywatność i bezpieczeństwo danych. Umożliwiając lokalne przetwarzanie danych i wykorzystując zaszyfrowane dane do obliczeń AI, systemy te znacznie zmniejszą ryzyko związane z naruszeniem bezpieczeństwa danych i nieuprawnionym dostępem. Takie podejście gwarantuje, że użytkownicy zachowają kontrolę nad swoimi danymi osobowymi, zwiększając zaufanie do systemów AI.
Integracja przetwarzania brzegowego jeszcze bardziej wzmocni zdecentralizowaną sztuczną inteligencję, umożliwiając przetwarzanie danych bliżej źródła danych. Zmniejsza to opóźnienia, zmniejsza wykorzystanie przepustowości i umożliwia stosowanie aplikacji AI w czasie rzeczywistym, które mają kluczowe znaczenie w scenariuszach takich jak autonomiczna jazda i inteligentna infrastruktura miejska.
Wreszcie zdecentralizowana sztuczna inteligencja będzie promować inteligencję opartą na współpracy poprzez wykorzystanie stowarzyszonego uczenia się i innych technik uczenia się rozproszonego. Modele sztucznej inteligencji będą mogły uczyć się na podstawie różnorodnych zbiorów danych na całym świecie, co doprowadzi do solidniejszych i bezstronnych wyników. To zbiorowe podejście do szkolenia w zakresie sztucznej inteligencji umożliwi stworzenie bardziej dokładnych i świadomych kulturowo systemów sztucznej inteligencji. Co więcej, powstanie organizacji DAO zapewni nowe ramy zarządzania projektami AI, umożliwiając zainteresowane strony podejmowanie decyzji w sposób przejrzysty i demokratyczny.
W miarę dalszego rozwoju tych tendencji przyszłość zdecentralizowanej sztucznej inteligencji będzie charakteryzowała się większym bezpieczeństwem, większą inkluzywnością i bardziej sprawiedliwym podziałem korzyści wynikających ze sztucznej inteligencji w społeczeństwie.
Łańcuch BNB: idealna platforma dla zdecentralizowanej sztucznej inteligencji
BNB Chain zapewnia idealną platformę dla zdecentralizowanej sztucznej inteligencji ze względu na solidną infrastrukturę i architekturę wielołańcuchową, w tym BNB Smart Chain (BSC), opBNB i BNB Greenfield. BSC oferuje kompatybilność z EVM, model konsensusu Proof-of-Stake Authority oraz zdolność do obsługi do 5000 transakcji na sekundę przy niskich kosztach transakcji. Infrastruktura ta obsługuje transakcje o dużej objętości i szybkości, kluczowe dla aplikacji AI, a jej kompatybilność z aplikacjami DApps opartymi na Ethereum przyspiesza wdrażanie. Szybka finalizacja bloków i potencjał Parallel EVM jeszcze bardziej usprawniają realizację transakcji, czyniąc BSC bezpieczną, wydajną i skalowalną podstawą rozwoju sztucznej inteligencji.
opBNB, rozwiązanie warstwy 2 wykorzystujące optymistyczną technologię rollup, znacznie zwiększa skalowalność i zmniejsza koszty gazu. Dzięki prędkości transakcji do 10 000 TPS i wyjątkowo niskim opłatom opBNB jest idealny do wysokowydajnych aplikacji AI wymagających szybkiego przetwarzania danych i małych opóźnień.
BNB Greenfield uzupełnia to, zapewniając zdecentralizowane i bezpieczne przechowywanie danych, kluczowe dla zarządzania dużymi wolumenami danych przy zwiększonej prywatności i bezpieczeństwie. Jego model zorientowany na użytkownika umożliwia szczegółową kontrolę dostępu do danych, zapewniając etyczny rozwój sztucznej inteligencji i zgodność z przepisami o ochronie danych. Razem te komponenty BNB Chain tworzą kompleksowe, skalowalne i bezpieczne środowisko dla zdecentralizowanych innowacji i wdrażania sztucznej inteligencji.
Ekosystem BNB Chain to centrum innowacyjnych projektów AI obejmujących różne domeny, usprawniających interakcje użytkowników, tworzenie treści, zarządzanie danymi i zasoby programistów.
Oto krótki przegląd:
Agenci sztucznej inteligencji:
MyShell: usprawnia odkrywanie, tworzenie i ocenianie aplikacji natywnych dla sztucznej inteligencji dzięki otwartemu środowisku programistycznemu obsługującemu różne modele i interfejsy API. Jest przeznaczony zarówno dla zaawansowanych, jak i początkujących programistów, oferuje sklep z aplikacjami do publikowania aplikacji AI i zarządzania nimi oraz zawiera przejrzysty system dystrybucji nagród dla wszystkich autorów ekosystemu.
ChainGPT: oferuje narzędzia do generowania inteligentnych kontraktów, tworzenia NFT, modeli handlu kryptowalutami i analizy danych w łańcuchu. Platforma zapewnia aktualizacje w czasie rzeczywistym, usługi SDK i API oraz tokeny $CGPT umożliwiające dostęp do narzędzi premium, pul stawek i głosowania DAO.
Generowanie treści:
NFPrompt: platforma UGC (treści generowane przez użytkowników), która umożliwia użytkownikom tworzenie, posiadanie, udostępnianie w mediach społecznościowych i zarabianie na swoich pomysłowych dziełach. Wykorzystując technologię Web3, przekształca zwykłych użytkowników w twórców treści, zapewniając weryfikowalną własność dzieł sztuki wygenerowanych przez sztuczną inteligencję.
StoryChain: innowacyjna platforma wykorzystująca sztuczną inteligencję do tworzenia wciągających i interaktywnych historii, przesuwając granice cyfrowego opowiadania historii.
Inteligentne boty:
Web3go: sieć analizy danych, która tworzy warstwę wstępnego przetwarzania danych dla zdecentralizowanej sztucznej inteligencji, usprawniając przepływ danych i rozwój agentów sztucznej inteligencji za pomocą technologii blockchain. Web3Go ma na celu stworzenie dostępnej infrastruktury do gromadzenia i rozpowszechniania danych, zachęcając użytkowników do udziału i ulepszania sieci.
Zarządzanie i przetwarzanie danych:
Glacier Network: zapewnia skalowalną, modułową infrastrukturę blockchain dla aplikacji AI, koncentrując się na przechowywaniu, indeksowaniu i przetwarzaniu danych. Dodatkowo Glacier Network oferuje programistom GameFi i SocialFi narzędzia do zarządzania metadanymi gier i połączeniami społecznościowymi w aplikacjach typu blockchain.
Web3go xData: Usługa etykietowania danych w opBNB wykorzystuje sztuczną inteligencję do usprawnienia i automatyzacji przetwarzania danych, dzięki czemu zarządzanie danymi jest bardziej wydajne i niezawodne
Usługi infrastrukturalne:
NetMind: NetMind tworzy globalną sieć mocy obliczeniowej dla modeli AI wykorzystujących bezczynne procesory graficzne, zapewniając rozproszoną platformę obliczeniową na dużą skalę. Integruje różnorodne zasoby z siecią i dobrowolnym planowaniem obliczeń oraz technologią równoważenia obciążenia, dzięki czemu tworzenie modeli sztucznej inteligencji jest tańsze i wydajniejsze.
Aggregata: ma na celu zrewolucjonizowanie sztucznej inteligencji poprzez rozszerzenie definicji danych AI o modele, wektorowe bazy danych, potoki, środowiska i wagi. Takie podejście zwiększa przepływ danych dzięki szybkości, wydajności, prostocie i decentralizacji. Aggregata wspiera innowacje w zakresie sztucznej inteligencji, zapewniając kompleksową infrastrukturę danych.
Narzędzia deweloperskie:
Aspecta: Obecnie w fazie inkubacji Aspecta ma zrewolucjonizować narzędzia i zasoby dla programistów, umożliwiając programistom tworzenie bardziej zaawansowanych i wydajnych aplikacji AI.
CodexField: zapewnia programistom narzędzia potrzebne do tworzenia i wdrażania innowacyjnych rozwiązań AI, wspierając tętniący życiem ekosystem postępu technologicznego.
zkML:
zkPass: przełomowy projekt realizowany w BSC, wykorzystujący dowody z wiedzą zerową w celu zwiększenia prywatności i bezpieczeństwa modeli sztucznej inteligencji.
BAS: Generuje certyfikaty do weryfikacji informacji w ekosystemie BNB, wspierając weryfikację zarówno w łańcuchu, jak i poza łańcuchem. Użytkownicy mogą przechowywać atesty w Greenfield, aby zapewnić prywatność i kontrolę danych. BAS odpowiada na potrzebę weryfikacji danych poza łańcuchem, umożliwiając potwierdzanie własności, prywatność danych, zarządzanie dostępem i aktywizację danych w ekosystemie Web3.
Kliknij tutaj, aby dowiedzieć się więcej o ekosystemie AI BNB Chain i tym, co go wyróżnia.
W zamknięciu
Zdecentralizowana sztuczna inteligencja, oparta na technologii blockchain, zwiększa bezpieczeństwo, prywatność i skalowalność, jednocześnie demokratyzując dostęp i wspierając innowacje. Ogranicza ryzyko centralizacji, promuje przejrzystość i zapewnia solidne, bezstronne systemy sztucznej inteligencji. Umożliwiając zróżnicowany wkład i godziwe korzyści związane ze sztuczną inteligencją, zdecentralizowana sztuczna inteligencja napędza rozwój branży i rozwój gospodarczy. Platformy takie jak BNB Chain zapewniają programistom idealny ekosystem i narzędzia do tworzenia przełomowych, zdecentralizowanych aplikacji AI.