W ostatnich latach dziedziny sztucznej inteligencji (AI) i kryptowalut szybko ewoluowały, a każda z nich poczyniła znaczące postępy. Jednak skrzyżowanie tych dwóch dziedzin stwarza sferę intrygujących możliwości. Zdecentralizowana sztuczna inteligencja, oparta na technologii blockchain i zasadach kryptograficznych, oferuje wizję systemów sztucznej inteligencji, które są otwarte, przejrzyste i odporne na cenzurę. W tym artykule zagłębiamy się w różne kategorie na tym skrzyżowaniu, badając zarówno możliwości, jakie stwarzają, jak i wyzwania, przed którymi stoją.
Zdecentralizowane obliczenia do wstępnego treningu i dostrajania:
Zdecentralizowane platformy obliczeniowe, takie jak Akash i Render, mają na celu demokratyzację dostępu do zasobów obliczeniowych dla zadań AI. Podczas gdy oferują one potencjał tańszego przetwarzania i szkolenia odpornego na cenzurę, wyzwania takie jak wydajność i skalowalność utrzymują się.
Zdecentralizowane wnioskowanie:
Projekty takie jak Ritual i Ollama mają na celu umożliwienie zdecentralizowanego wnioskowania, rozwiązując problemy związane z prywatnością i cenzurą związane z usługami scentralizowanymi. Jednak wzrost liczby wyspecjalizowanych układów scalonych do lokalnego wnioskowania stanowi wyzwanie dla przyjęcia zdecentralizowanych alternatyw.
Agenci AI w łańcuchu:
Agenci AI on-chain wykorzystują technologię blockchain do koordynacji i płatności, minimalizując ryzyko platformy związane ze scentralizowanymi dostawcami. Pomimo potencjalnych korzyści, początkowy etap rozwoju agentów AI i dostępność tradycyjnych metod płatności stanowią przeszkody dla powszechnej adopcji.
Pochodzenie danych i modelu:
Rozwiązania oparte na blockchain, takie jak Vana i Rainfall, mają na celu umożliwienie użytkownikom posiadania i monetyzacji swoich danych i modeli, przy jednoczesnym zapewnieniu przejrzystości i pochodzenia. Jednak wyzwaniem jest przekonanie użytkowników, aby stawiali własność danych i obawy dotyczące prywatności ponad wygodę.
Aplikacje zachęcające do korzystania z tokenów:
Zaproponowano zachęty w postaci tokenów kryptograficznych w celu bootstrappingu sieci i zwiększenia zaangażowania w aplikacje skoncentrowane na sztucznej inteligencji, takie jak MyShell i Deva. Jednak obawy dotyczące spekulacyjnej manii i trwałego użytkowania pozostają, odzwierciedlając lekcje z poprzednich boomów i upadków kryptowalut.
MLOps z zachętą do korzystania z tokenów:
Projekty takie jak BitTensor i Ritual badają integrację zachęt kryptograficznych z przepływem pracy operacji uczenia maszynowego (MLOps). Podczas gdy zachęty mogą optymalizować zachowanie, zapewnienie jakości i dokładności w MLOps stanowi poważne wyzwanie.
Weryfikowalność w łańcuchu (ZKML):
Weryfikowalność modelu w łańcuchu, jak pokazują projekty takie jak Modulus Labs i UpShot, daje nadzieję na odblokowanie przejrzystości i możliwości kompozycji w aplikacjach AI. Jednak sceptycyzm co do konieczności takiej weryfikacji i szum wokół technologii zerowej wiedzy utrzymuje się.
Wniosek:
Przecięcie zdecentralizowanej AI i krypto przedstawia krajobraz pełen potencjału innowacji i zakłóceń. Od demokratyzacji dostępu do zasobów obliczeniowych po umożliwienie użytkownikom posiadania własności danych, każda kategoria oferuje wyjątkowe możliwości i wyzwania. W miarę rozwoju tych projektów fascynujące będzie obserwowanie, jak kształtują one przyszłość AI i krypto, prowadząc do bardziej otwartego, przejrzystego i sprawiedliwego krajobrazu technologicznego.