W 2024 roku zdecentralizowana sztuczna inteligencja stała się jednym z najbardziej dynamicznych i najszybciej rozwijających się obszarów na rynku kryptowalut. Według dashboardu Dune stworzonego przez CryptoKoryo, sztuczna inteligencja wyróżnia się jako wiodący obszar pod względem zainteresowania i inwestycji w branży kryptograficznej.
Źródło
Zdecentralizowana sztuczna inteligencja zapewnia znaczne korzyści, łącząc inteligentne przetwarzanie ze zdecentralizowanym, skoncentrowanym na użytkowniku podejściem Web3. Ta konwergencja zwiększa przejrzystość, wydajność i możliwości dostosowania platform cyfrowych. Firmy mogą wykorzystać analityczną moc sztucznej inteligencji, aby zoptymalizować doświadczenia użytkowników i uzyskać wiedzę opartą na danych.
W tym przewodniku omówiono praktyczne zastosowania i szerszy wpływ sztucznej inteligencji Web3, podkreślając jej potencjał transformacyjny. Dodatkowo dowiemy się, w jaki sposób BNB Chain zapewnia programistom idealną platformę i zestaw narzędzi do tworzenia naprawdę potężnych aplikacji AI.
Powstanie sztucznej inteligencji
Branża sztucznej inteligencji przeżywa szybki i transformacyjny rozwój, co ma znaczący wpływ na różne gałęzie przemysłu i globalną gospodarkę. Rynek sztucznej inteligencji będzie wart 136,55 miliarda dolarów do 2022 roku i oczekuje się, że w latach 2023–2030 będzie rósł przy złożonej rocznej stopie wzrostu (CAGR) wynoszącej 37,3%, a do 2030 roku osiągnie poziom 1,8 biliona dolarów.
Ten wykładniczy wzrost jest napędzany ciągłymi badaniami, innowacjami i znaczącymi inwestycjami gigantów technologicznych, co czyni sztuczną inteligencję podstawową technologią w takich branżach jak motoryzacja, opieka zdrowotna, handel detaliczny, finanse i produkcja.
Potencjał transformacyjny sztucznej inteligencji jest ogromny i oczekuje się, że do 2030 r. sztuczna inteligencja może wnieść do światowej gospodarki aż do 15,7 biliona dolarów, przekraczając łączny obecny wynik gospodarczy Chin i Indii. Wzrost ten będzie napędzany poprawą produktywności i skutkami ubocznymi konsumpcji, przy czym spodziewany jest znaczny wzrost gospodarczy w Chinach i Ameryce Północnej.
Integracja sztucznej inteligencji w różnych dziedzinach zaczęła rewolucjonizować operacje, optymalizować procesy i poprawiać doświadczenia użytkowników. Od samochodów autonomicznych i ratujących życie urządzeń medycznych po automatyzację marketingu i cyberbezpieczeństwo – wpływ sztucznej inteligencji jest wszędzie. W miarę ciągłego rozwoju sztucznej inteligencji obiecuje ona przekształcić branże, pobudzić wzrost gospodarczy i stworzyć nowe możliwości.
Krótko mówiąc, rynek jest ogromny, a potencjał ogromny. Czy jednak rzeczywiście wykorzystujemy pełen potencjał rynku AI? Czy scentralizowane ekosystemy rzeczywiście są najlepszym sposobem na rozwój sztucznej inteligencji? Zobaczmy.
Ograniczenia scentralizowanej sztucznej inteligencji
Scentralizowane systemy AI borykają się z poważnymi ograniczeniami, przede wszystkim ze względu na ich podatność na pojedyncze punkty awarii. Gdy wszystkie operacje opierają się na serwerze centralnym, każda awaria lub kompromis może zakłócić pracę całego systemu. Kwestia ta jest szczególnie istotna w zastosowaniach o znaczeniu krytycznym, gdzie nie podlega negocjacjom nieprzerwana funkcjonalność. Na przykład, jeśli scentralizowany system sztucznej inteligencji stosowany w służbie zdrowia lub jeździe autonomicznej ulegnie awarii serwera lub cyberatakowi, może to skutkować poważnymi konsekwencjami, w tym utratą życia lub znacznymi stratami finansowymi. Poleganie na jednym punkcie kontroli sprawia, że scentralizowane systemy sztucznej inteligencji są z natury kruche i podatne na awarie.
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 pogorszenie komfortu użytkownika. 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 to kolejne kluczowe ograniczenia scentralizowanej sztucznej inteligencji. Scentralizowane systemy wymagają ciągłego przesyłania danych do centralnego węzła w celu ich przetworzenia, co zwiększa ryzyko nieuprawnionego dostępu podczas transmisji i przechowywania. Taka centralizacja czyni je głównymi celami cyberataków, ponieważ naruszenie bezpieczeństwa serwera centralnego może ujawnić duże ilości wrażliwych informacji.
Monopole sztucznej inteligencji mogą być niebezpieczne i złe
Powstanie monopolu AI, którego przykładem jest strategiczne położenie Microsoftu w obliczu wewnętrznych wyzwań OpenAI, rodzi kilka dużych pytań. Takie monopole mogą tłumić innowacje, utrudniać współpracę i prowadzić do wzrostu kosztów dla użytkowników końcowych i gorszej technologii.
Konsolidacja możliwości sztucznej inteligencji w kilku dużych firmach mogłaby stworzyć silosy ograniczające postęp technologiczny i wzrost gospodarczy. Co więcej, środowisko monopolistyczne może ograniczać konkurencję, utrudniać rozwój wschodzących przedsiębiorstw i może prowadzić do stronniczego procesu decyzyjnego i ograniczonych innowacji.
Ponadto brak różnorodności źródeł uczenia danych może oznaczać, że modele sztucznej inteligencji w dużym stopniu wykorzystują dane, które są z natury stronnicze i błędne. Gemini, narzędzie sztucznej inteligencji wydane przez Google, przeznaczone do generowania obrazów ludzi, stanęło przed wyzwaniami wynikającymi z niewystarczających testów. Wkrótce po uruchomieniu programu Gemini odkryto, że generuje niedokładne obrazy historyczne, takie jak wielorasowe senatorki USA z XIX wieku, co doprowadziło do szybkiej krytyki w mediach społecznościowych.
Potrzeba zdecentralizowanej sztucznej inteligencji
Zdecentralizowana sztuczna inteligencja może promować przejrzystość, prywatność i odporność. Eliminując potrzebę istnienia organu centralnego, zdecentralizowana sztuczna inteligencja zapewnia, że władza i kontrola nie zostaną skoncentrowane w jednym podmiocie, zmniejszając w ten sposób ryzyko kontroli monopolistycznej i niepowodzenia systemowego.
Model ten zwiększa bezpieczeństwo poprzez dystrybucję danych w sieci, minimalizując ryzyko nieautoryzowanego dostępu i pojedynczych punktów awarii. Co więcej, zdecentralizowana sztuczna inteligencja promuje innowacje i współpracę, umożliwiając różnym węzłom wnoszenie wkładu i współpracę, wykorzystanie zbiorowej inteligencji oraz umożliwienie bardziej adaptacyjnych i odpornych systemów sztucznej inteligencji.
Korzyści 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 większą skalowalność. Wykorzystując sieć węzłów, systemy te mogą skalować się w miarę potrzeb, przetwarzając zadania równolegle w celu zwiększenia ogólnej wydajności i wydajności bez 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 AI, zwiększając zaufanie i odpowiedzialność.
Mniej stronniczości i sprawiedliwe wyniki: wykorzystując różnorodne dane wejściowe i rozproszone podejmowanie decyzji, zdecentralizowana sztuczna inteligencja może zmniejszyć stronniczość i zapewnić bardziej zrównoważone i sprawiedliwe wyniki. Weryfikacja kryptograficzna i atestacja zapewniają, że dane wyjściowe modelu AI są odporne na manipulacje i niezawodne.
Skutki gospodarcze i społeczne: Zdecentralizowana sztuczna inteligencja demokratyzuje dostęp do technologii sztucznej inteligencji, zmniejszając bariery wejścia dla mniejszych podmiotów i promując równy dostęp. Tworzy to konkurencyjne środowisko, napędza innowacje i gwarantuje, że korzyści płynące ze sztucznej inteligencji będą szeroko rozpowszechnione w całym społeczeństwie. Ponadto zdecentralizowana sztuczna inteligencja może sprawdzać nadzór i manipulację na dużą skalę przez scentralizowane podmioty oraz chronić interesy osobiste.
Zdecentralizowane zarządzanie: Zdecentralizowane organizacje autonomiczne (DAO) znacząco czerpią korzyści ze zdecentralizowanej sztucznej inteligencji, zapewniając przejrzystą i demokratyczną strukturę zarządzania. W DAO zarządzanie projektem odbywa się za pomocą tokenów, umożliwiając posiadaczom tokenów proponowanie, głosowanie i wdrażanie zmian. Zapewnia to podział uprawnień decyzyjnych 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 wnosić swój wkład, czyniąc system bardziej kompletnym i włączającym. 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 centralny punkt kontroli, który obecnie dominuje w rozwoju sztucznej inteligencji. Ta zmiana zdemokratyzuje dostęp do zasobów sztucznej inteligencji, umożliwiając szerszemu gronu podmiotów – w tym mniejszym podmiotom i indywidualnym programistom – wnoszenie wkładu w rozwój sztucznej inteligencji i czerpanie z niej korzyści.
Przełamując monopol gigantów technologicznych, zdecentralizowana sztuczna inteligencja będzie wspierać bardziej konkurencyjny i zróżnicowany ekosystem, będzie stymulować innowacje i zapewni rozwój technologii sztucznej inteligencji w celu zaspokojenia szerszych potrzeb społecznych.
Ponadto 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 naruszeniami danych i nieautoryzowanym dostępem. Takie podejście gwarantuje, że użytkownicy zachowają kontrolę nad swoimi danymi osobowymi, zwiększając w ten sposób zaufanie do systemów AI.
Integracja przetwarzania brzegowego jeszcze bardziej usprawni 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 z całego świata, co pozwoli uzyskać solidniejsze i bezstronne wyniki. To zbiorowe podejście do szkolenia w zakresie sztucznej inteligencji sprawi, że systemy sztucznej inteligencji będą dokładniejsze i bardziej świadome kulturowo. Ponadto powstanie DAO zapewni nowe ramy zarządzania projektami dotyczącymi sztucznej inteligencji, umożliwiając zainteresowanym stronom podejmowanie decyzji w sposób przejrzysty i demokratyczny.
W miarę ewolucji tych tendencji przyszłość zdecentralizowanej sztucznej inteligencji będzie charakteryzowała się większym bezpieczeństwem, większą inkluzywnością i bardziej sprawiedliwym podziałem korzyści płynących ze sztucznej inteligencji w społeczeństwie.
Łańcuch BNB: Idealna platforma dla zdecentralizowanej sztucznej inteligencji
BNB Chain zapewnia idealną platformę dla zdecentralizowanej sztucznej inteligencji dzięki potężnej infrastrukturze i architekturze wielołańcuchowej, w tym BNB Smart Chain (BSC), opBNB i BNB Greenfield. BSC oferuje kompatybilność z EVM, model konsensusu typu „proof-of-stake” oraz możliwość przetwarzania do 5000 transakcji na sekundę przy niskich kosztach transakcji. Infrastruktura obsługuje duże ilości i szybkie transakcje krytyczne dla aplikacji AI, a jej kompatybilność z aplikacjami DApps opartymi na Ethereum przyspiesza wdrażanie. Szybka finalizacja bloków i potencjał równoległego EVM jeszcze bardziej usprawniają realizację transakcji, czyniąc BSC bezpieczną, wydajną i skalowalną podstawą rozwoju sztucznej inteligencji.
opBNB to rozwiązanie warstwy 2 wykorzystujące technologię optymistycznej agregacji w celu znacznego zwiększenia skalowalności i zmniejszenia kosztów gazu. Dzięki szybkości transakcji do 10 000 TPS i wyjątkowo niskim opłatom opBNB jest idealnym rozwiązaniem dla wysokowydajnych aplikacji sztucznej inteligencji, które wymagają szybkiego przetwarzania danych i małych opóźnień.
BNB Greenfield uzupełnia to, zapewniając zdecentralizowane i bezpieczne przechowywanie danych, które jest niezbędne do zarządzania dużymi ilościami danych oraz zwiększania prywatności i bezpieczeństwa. Jego model zorientowany na użytkownika pozwala na szczegółową kontrolę dostępu do danych, zapewniając, że rozwój sztucznej inteligencji jest etyczny i zgodny z przepisami o ochronie danych. Razem te elementy łańcucha BNB tworzą kompleksowe, skalowalne i bezpieczne środowisko dla zdecentralizowanych innowacji i wdrażania sztucznej inteligencji.
Ekosystem BNB Chain to centrum innowacyjnych projektów sztucznej inteligencji z różnych dziedzin, usprawniających interakcję z użytkownikami, tworzenie treści, zarządzanie danymi i zasoby programistów.
Oto krótki przegląd:
Agent sztucznej inteligencji:
MyShell: usprawnij odkrywanie, tworzenie i ocenianie aplikacji natywnych dla sztucznej inteligencji dzięki otwartemu środowisku programistycznemu, które obsługuje różnorodne modele i interfejsy API. Zaspokaja potrzeby zarówno zaawansowanych, jak i początkujących programistów, zapewnia sklep z aplikacjami do publikowania aplikacji AI i zarządzania nimi oraz zapewnia przejrzysty system dystrybucji nagród dla wszystkich autorów ekosystemu.
ChainGPT: zapewnia narzędzia do generowania inteligentnych kontraktów, tworzenia NFT, modeli transakcji kryptograficznych i analizy danych w łańcuchu. Platforma oferuje aktualizacje w czasie rzeczywistym, usługi SDK i API, a także token $CGPT zapewniający dostęp do zaawansowanych narzędzi, pul stawek i głosowania DAO.
Generowanie treści:
NFPrompt: platforma UGC (treści generowane przez użytkowników), która umożliwia użytkownikom tworzenie, posiadanie, utrzymywanie kontaktów towarzyskich i zarabianie na swoich pomysłowych dziełach. Wykorzystując technologię Web3, zmienia 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, które przesuwają granice cyfrowego opowiadania historii.
inteligentny robot:
Web3go: sieć analizy danych, która buduje warstwę wstępnego przetwarzania danych na potrzeby 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 sztucznej inteligencji, koncentrując się na przechowywaniu, indeksowaniu i przetwarzaniu danych. Ponadto Glacier Network zapewnia 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 uproszczenia i automatyzacji przetwarzania danych, dzięki czemu zarządzanie danymi jest bardziej wydajne i niezawodne
Usługi infrastrukturalne:
NetMind: NetMind wykorzystuje bezczynne procesory graficzne do tworzenia globalnej sieci obliczeniowej dla modeli sztucznej inteligencji i zapewnia rozproszoną platformę obliczeniową na dużą skalę. Łączy różnorodne zasoby z technologiami sieciowego i dobrowolnego planowania obliczeń oraz technologii równoważenia obciążenia, aby rozwój modeli sztucznej inteligencji był bardziej ekonomiczny i wydajny.
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 na etapie inkubacji Aspecta zrewolucjonizuje narzędzia i zasoby programistyczne, umożliwiając programistom tworzenie bardziej zaawansowanych i wydajnych aplikacji AI.
CodexField: zapewnia programistom narzędzia potrzebne do tworzenia i wdrażania innowacyjnych rozwiązań w zakresie sztucznej inteligencji, wspierając tętniący życiem ekosystem postępu technologicznego.
ZKML:
zkPass: przełomowy projekt w BSC, który wykorzystuje dowody z wiedzą zerową w celu zwiększenia prywatności i bezpieczeństwa modeli sztucznej inteligencji.
BAS: Generuje dowody weryfikacji informacji w ekosystemie BNB, wspierając weryfikację w łańcuchu i poza łańcuchem. Użytkownicy mogą przechowywać dowody w Greenfield, aby zapewnić prywatność i kontrolę danych. BAS rozwiązuje potrzebę weryfikacji danych poza łańcuchem, umożliwiając potwierdzenie własności, prywatność danych, zarządzanie dostępem i kapitalizację danych w ekosystemie Web3.
Kliknij tutaj, aby dowiedzieć się więcej o ekosystemie AI BNB Chain i tym, co go wyróżnia.
Wniosek
Zdecentralizowana sztuczna inteligencja oparta na technologii blockchain zwiększa bezpieczeństwo, prywatność i skalowalność, jednocześnie demokratyzując dostęp i wspierając innowacje. Zmniejsza ryzyko centralizacji, zwiększa przejrzystość i zapewnia silne, bezstronne systemy sztucznej inteligencji. Zdecentralizowana sztuczna inteligencja napędza wzrost branży i rozwój gospodarczy, umożliwiając zróżnicowany wkład i sprawiedliwe korzyści ze sztucznej inteligencji. Platformy takie jak BNB Chain zapewniają programistom idealny ekosystem i narzędzia do tworzenia przełomowych zdecentralizowanych aplikacji AI.
