Microsoft uważa, że ​​sztuczna inteligencja (AI) to „technologia definiująca nasze czasy” i znajduje się w czołówce zarówno badań, jak i inwestycji w zakresie sztucznej inteligencji.

Nie oznacza to jednak, że gigant technologiczny z Seattle nie zwraca szczególnej uwagi na kryptowaluty, w tym na to, w jaki sposób technologia blockchain i sztuczna inteligencja mogą pewnego dnia wspierać się nawzajem.

Podczas niedawnej konferencji Cornell Blockchain Conference w Nowym Jorku Yorke Rhodes, dyrektor firmy Microsoft ds. transformacji cyfrowej, łańcucha dostaw blockchain i chmury, został zapytany, jak firma postrzega to możliwe skrzyżowanie technologii.

„Myślę, że w miarę postępu tych dwóch technologii można stworzyć agentów, którzy połączą moc obu. Po prostu drapiemy powierzchnię” – powiedział.

W dyskusji panelowej zatytułowanej „Crypto x AI” poglądy Rhodesa zostały szczegółowo zbadane przez moderatora Alexa Lin, współzałożyciela i komplementariusza w Reforge, który zapytał: Czy Microsoft będzie miał pewnego dnia własny blockchain?

„W kryptografii dzieje się już mnóstwo interesujących rzeczy, w tym w społeczności open source”, odpowiedział Rhodes, więc „dlaczego mielibyśmy próbować odtworzyć coś, w co [już] włożono tak wiele inwestycji?”

Zamiast tego Microsoft koncentruje się dziś bardziej na optymalizacji istniejących technologii, takich jak pakiety zbiorcze blockchainów warstwy 2. Rhodes dodał:

„Ale czy my [Microsoft] kiedykolwiek zbudowalibyśmy blockchain L1? Nie sądzę.

Krypto jest „dobrze umiejscowione”

Do Rhodesa i Lin na scenie podczas wydarzenia, które odbyło się 26 kwietnia w Cornell Tech, dołączył Neil DeSilva, dyrektor finansowy w PayPal Digital Currlies; Matt Stephenson, szef badań w Pantera; oraz Jasper Zhang, dyrektor generalny i współzałożyciel Hyperbolic Labs.

Stephenson wyraził opinię, że „krypto jest całkiem dobrze przygotowane, aby być„ kilofami i łopatami ”określonego rodzaju sztucznej inteligencji”, szczególnie modeli transformatorowych i dyfuzyjnych. Jest to szczególnie istotne, biorąc pod uwagę prawdopodobieństwo „zdecentralizowanej, wieloagentowej” przyszłości sztucznej inteligencji.

Mimo to kryptowaluty być może będą musiały odegrać drugorzędną rolę w stosunku do przewodnictwa sztucznej inteligencji. Rhodes przyznał, że „masowy trend”, taki jak sztuczna inteligencja, ma tendencję do „wysysania dużej ilości powietrza z pomieszczenia” w przypadku innych pojawiających się technologii, w tym kryptowalut/blockchain i Web3.

„To gorący temat – skrzyżowanie lub symbioza między sieciami blockchain a sztuczną inteligencją” – skomentował Lin. Ale jest też podatny na przesadne twierdzenia i czasami oddzielenie szumu od rzeczywistości może być trudne.

Na przykład wiele mówiło się o zdecentralizowanych jednostkach przetwarzania grafiki (GPU), kontynuował Lin, „ale nikt nie mówi o opóźnieniu”, czyli czasie potrzebnym na przesłanie danych przez sieć.

Najnowsze: Czy Trump dba o kryptowaluty? Bitcoin jest najnowszym polem bitwy w wyborach w USA

Obecnie żądania lub rekomendacje AI ze scentralizowanej sieci można uzyskać dość szybko. Jednak ze względu na „opóźnienie”, powiedział Lin, zdecentralizowane sieci nie dadzą takich wyników tak szybko.

Zhang z Hyperbolic Labs nie sądził jednak, że będzie to problemem dla zdecentralizowanych sieci, takich jak blockchain. „Wyciąganie wniosków jest wykonalne” – stwierdził.

Weźmy na przykład scentralizowaną sieć z centrum danych w Teksasie, która otrzymuje żądanie od użytkownika w Wielkiej Brytanii. To żądanie danych „musi dotrzeć z Wielkiej Brytanii przez ocean do Teksasu i stamtąd z powrotem. Oznacza to w rzeczywistości bardzo duże opóźnienie” – powiedział Zhang.

Dla porównania, w zdecentralizowanej sieci o rozsądnej wielkości użytkownik mógłby łatwo znaleźć węzeł w Londynie, który mógłby przetworzyć żądanie lokalnie, co „faktycznie zmniejszyłoby obciążenie komunikacyjne”.

Rzeczywiście, Hyperbolic Labs uruchomiło niedawno interfejs wnioskowania AI w zdecentralizowanej sieci firmy i osiągnęło wyniki w zakresie opóźnień porównywalne z wynikami uzyskanymi w przypadku rozwiązań scentralizowanych, opowiada Zhang.

Rosnący trend: Małe modele językowe

Obecnie wiele rozmów na temat sztucznej inteligencji koncentruje się na dużych modelach językowych (LLM), które wymagają ogromnych ilości mocy obliczeniowej. Jednak zdaniem Rhodesa „dużo się dzieje w obszarze czegoś, co można nazwać brzegową sztuczną inteligencją — powstają mniejsze modele językowe, które faktycznie działają wydajnie na telefonach i laptopach”. To jest:

„Na urządzeniach brzegowych dostępnych jest znacznie więcej mocy obliczeniowych, ponieważ modele są coraz mniejsze dla określonych obciążeń, [i] można z tego skorzystać o wiele więcej”.

Firma Microsoft opracowuje modele sztucznej inteligencji w małych językach, które wymagają mniej danych szkoleniowych i mocy obliczeniowej do opracowania i uruchomienia, w tym rodzinę otwartych modeli Phi-3. Jego możliwości „naprawdę zaczynają zbliżać się do niektórych dużych modeli językowych” – wspomina Rhodes.

Organy regulacyjne mają na celowniku sztuczną inteligencję

Sztuczna inteligencja prawdopodobnie w nadchodzących latach spotka się z intensywną kontrolą organów regulacyjnych na całym świecie, podobnie jak kryptowaluty. Jakie przeszkody przewidywali paneliści w związku z przepisami i regulacjami rządowymi?

„Myślę, że szczególnie Stany Zjednoczone są w tym złe [przepisy]” – powiedział Lin, odnosząc się do surowego podejścia amerykańskiej Komisji Papierów Wartościowych i Giełd do regulacji kryptowalut. „Teraz [przewodniczący SEC] Gensler wyszedł i powiedział, że będziemy regulować sztuczną inteligencję jeszcze bardziej agresywnie niż cyfrowe aktywa blockchain”.

Firma PayPal, potentat branży fintech, siedem miesięcy temu uruchomiła własną monetę typu stablecoin powiązaną z USD, PayPal USD (PYUSD), dlatego Lin zapytał DeSilvę o jego zdanie na temat amerykańskich regulacji.

„Nie sądzę, że Stany Zjednoczone są złe w zakresie regulacji” – powiedziała DeSilva. „Spójrzcie na te wszystkie innowacje, które są tutaj, w Stanach Zjednoczonych”.

Jasne, współpraca z władzami rządowymi może czasami być frustrująca, ale „organy regulacyjne mają misję” – wyjaśnił: „Nie wyrządzajcie krzywdy klientom”. Próbują chronić konsumentów i nie ma w tym nic złego. Albo, jak powiedział ze sceny:

„Jeśli chcesz, aby z Twojej technologii i innowacji korzystały miliony lub miliardy klientów, musisz nawiązać współpracę z organami regulacyjnymi”.

Mimo to inne jurysdykcje, w tym Unia Europejska, stają się coraz bardziej otwarte na emitentów monet stabilnych i Stany Zjednoczone muszą o tym pamiętać. „Jeśli Stany Zjednoczone nie będą działać szybciej, ta przewaga zostanie zmarnowana” – przyznał DeSilva. „Stany Zjednoczone miały trudności z zapewnieniem tam odpowiedniego poziomu pilności”.

Znalezienie odpowiedniej ilości regulacji może być jeszcze trudniejsze w przypadku sztucznej inteligencji. Organom regulacyjnym będzie trudno zarządzać potencjalnymi szkodami dla konsumentów, biorąc pod uwagę nieprzejrzysty proces decyzyjny sztucznej inteligencji – tak zwany problem czarnej skrzynki – „i myślę, że organy regulacyjne będą się z tym borykać” – dodała DeSilva

Ta nieprzejrzystość może w rzeczywistości dać szansę technologii blockchain dzięki jej przejrzystości, niezmienności i możliwościom śledzenia. Lin powiedział:

„Możecie [możecie] mieć łańcuchy bloków, które przyjdą jako swego rodzaju władcy i wybawiciele, mówiąc: «Organy regulacyjne, mamy ten mechanizm, który może usunąć nieprzezroczystość związaną z tymi czarnymi skrzynkami»”.

Dlaczego AGI?

Lin zakończył sesję, prosząc panelistów o podzielenie się swoimi wizjami przyszłości sztucznej inteligencji. Czy na przykład sztuczna inteligencja uogólniona (AGI) stanie się rzeczywistością w ciągu najbliższych pięciu do dziesięciu lat? A czego można się spodziewać w krótszej perspektywie?

„W najbliższej przyszłości sztuczna inteligencja może być na tyle potężna, że ​​wszyscy zaczną z niej korzystać” – przewidywał Zhang. „Każda firma będzie firmą zajmującą się sztuczną inteligencją, tak jak każda firma jest teraz firmą internetową”.

„Myślę, że za pięć do dziesięciu lat AGI stanie się możliwe” – kontynuował Zhang. „Zobacz, jak szybko ulepszają się teraz modele sztucznej inteligencji, a przy pomocy zdecentralizowanej infrastruktury możemy agregować obliczenia”, tj. zwiększając ogólną liczbę dostępnych procesorów graficznych, co powinno umożliwić udział również mniejszym graczom.

W innych miejscach dowody wiedzy zerowej (ZK-proofs) „znikną za trzy lata” – przewiduje Rhodes i zostaną zastąpione przez w pełni homomorficzne szyfrowanie (FHE), technologię, która pozwala osiągnąć zerowe zaufanie poprzez „odblokowanie wartości danych w niezaufanych domenach bez konieczności odszyfrować” – twierdzi IBM.

Czytelnik: Konflikt DeFi MakerDAO i Aave otwiera się ponownie w związku z postrzeganym wzrostem ryzyka DAI

Zdaniem Rhodesa FHE rozwiąże wiele problemów związanych z prywatnością i może być szczególnie przydatna dla branży opieki zdrowotnej, w tym w badaniach klinicznych z udziałem wrażliwych danych osobowych.

Podsumowując, Rhodes przypomniał słowa Ethana Mollicka z Wharton School: „Sztuczna inteligencja, której używasz dzisiaj, będzie najgorszą wersją sztucznej inteligencji, jakiej kiedykolwiek używasz”. To samo można powiedzieć o zabezpieczeniach ZK i szyfrowaniu w pełni homomorficznym. Ogólnie rzecz biorąc, struktury obliczeniowe zabezpieczające prywatność staną się znacznie lepsze, stwierdził.

DeSilva pracuje w branży technologicznej i finansowej od kilkudziesięciu lat i była świadkiem wielu konkretnych przewidywań. „Ale uważam, że optymizm [często] zwycięża” – powiedział zgromadzonym, dodając:

„Przewiduję więc, że dotrzecie do AGI na czas i że będzie to korzystne dla ludzi. To będzie wymagało pracy wszystkich.