Nos últimos anos, com o lançamento sucessivo de produtos da série GPT, a inteligência artificial está mudando todas as esferas da vida. Testemunhamos várias aplicações de inteligência artificial entrando em nosso trabalho e em nossa vida diária. os custos operacionais das empresas Temos de admitir que a IA está a tornar-se o ponto de partida da próxima revolução tecnológica.

O núcleo da revolução da tecnologia de IA está em reservas suficientes de poder de computação, modelos de algoritmos e uma grande quantidade de dados de treinamento. Atualmente, o poder de computação da GPU de alto desempenho é escasso e os algoritmos tendem a ser homogeneizados. também problemas de conformidade de dados com dados de treinamento de modelo. A tecnologia Blockchain tem características de descentralização e armazenamento distribuído. Essas características podem tornar a tecnologia blockchain bem aplicada no desenvolvimento, implantação e operação de modelos de IA.

1. Use as características do blockchain para resolver o problema do poder de computação da IA


Em relação à escassez de poder de computação GPU e aos altos custos de uso no processo de desenvolvimento de IA, alguns projetos de blockchain estão tentando resolvê-lo através do modelo blockchain.

Render Network é uma plataforma de renderização distribuída de alto desempenho que usa software otoy líder do setor para construir uma ponte entre os demandantes de poder de computação de GPU e os provedores de recursos de GPU ociosos, permitindo que recursos de computação de GPU ociosos sejam fornecidos a um custo mais baixo. exigem campos de computação como inteligência artificial e realidade virtual.

Em toda a operação ecológica, os fornecedores de GPUs ociosas conectam seus dispositivos à Render Network para concluir várias tarefas de renderização, e os demandantes recompensam os fornecedores de GPU pagando tokens. Essa abordagem descentralizada maximiza a eficiência da utilização de recursos, cria valor para os participantes e reduz os custos de desenvolvimento e operação. de inteligência artificial. Em dezembro do ano passado, a Render deu um grande salto tecnológico, migrando sua infraestrutura da cadeia Ethereum para a Solana de alto TPS. Com o alto desempenho e maior escalabilidade do Solana, a Render trouxe mídia de streaming em tempo real, compressão de status e outras capacidades de processamento. .

Renderizando na rede de renderização

Akash é uma plataforma de computação descentralizada que agrega recursos de rede ociosos, como CPUs, GPUs, armazenamento, largura de banda e endereços IP dedicados em todo o mundo por meio da plataforma e depois os aluga para empresas envolvidas em inteligência artificial ou outras empresas com alto poder computacional. requisitos e indivíduos para aproveitar ao máximo seu valor. Os usuários que fornecem recursos de aluguel de GPU podem obter tokens AKT, e o lado da demanda obtém poder de computação a um custo baixo. Além de ser utilizado para pagamento e liquidação de recursos de rede alugados, o token da plataforma AKT também serve como incentivo para incentivar os verificadores a participarem da governança ecológica e da manutenção da segurança da rede. recursos de rede. Através disso, o modelo pode beneficiar todos os participantes de todo o ecossistema da plataforma e promover a sobrevivência a longo prazo e o crescimento contínuo do modelo de negócios da plataforma.

Gráfico estatístico em tempo real da Akash Network de recursos de rede

Livepeer é uma plataforma de rede de infraestrutura de vídeo para streaming ao vivo e sob demanda. Os usuários podem ingressar na rede executando o software da plataforma e usar sua própria GPU de computador, largura de banda e outros recursos para transcodificar e distribuir vídeos. Este modelo melhora a confiabilidade do streaming de vídeo e reduz em até 50 vezes os custos associados à transcodificação e distribuição de vídeo. Com base nisso, o projeto Livepeer está introduzindo tarefas de computação de vídeo de IA na rede Livepeer, usando a rede GPU executada por seu orquestrador para gerar vídeos de IA de alta qualidade, reduzindo assim o custo de criação de conteúdo de vídeo.

A julgar pelos projetos de blockchain apresentados acima, o blockchain pode fazer uso de suas características descentralizadas e distribuídas e aproveitar ao máximo os recursos de rede ociosos para resolver os problemas atuais de poder computacional insuficiente de IA e altos custos. será verificado e reconhecido em cenários mais reais e em startups de IA, o que aliviará enormemente o problema de poder de computação.

2. A combinação de dados de IA e blockchain

Os dados são a base dos modelos de IA, e os dados usados ​​para treinar modelos determinam as diferenças entre os vários modelos de IA. Os dados da blockchain são de qualidade superior aos de outras fontes de dados, e os dados da cadeia são públicos. A combinação da IA ​​com os dados da blockchain pode identificar os usuários da cadeia.

Arkham é uma plataforma que usa tecnologia de IA para fornecer dados on-chain e análise de inteligência e ganhar recompensas. Seu mecanismo proprietário de inteligência artificial ULTRA pode marcar endereços on-chain com usuários do mundo real. Endereços anônimos descentralizados na cadeia são o verdadeiro controlador. a realidade será identificada. Depois de obter uma grande quantidade de dados de rótulos de endereços anônimos na cadeia por meio do modelo de IA, os usuários podem explorar as informações de transações na cadeia da entidade por meio do Arkham. Como todos sabemos, o maior problema na investigação de crimes em moeda virtual é identificar endereços anónimos para transferências de fundos. As autoridades de supervisão podem utilizar os dados de etiqueta fornecidos por Arkham para rastrear a origem de atividades criminosas, como lavagem de dinheiro e fraude através de moedas virtuais.

Mapa de visualização de dados on-chain da plataforma Arkham

Além disso, Arkham também possui uma função de troca de informações de inteligência na cadeia. A função de troca de informações da Arkham permite a troca de endereços na cadeia e informações reais fora da cadeia. Alguns usuários podem coletar informações de inteligência na cadeia por meio de recompensas na plataforma. Informações valiosas na rede também podem ser leiloadas na plataforma (para análise específica do produto, clique no artigo escrito anteriormente: Arkham pode se tornar uma arma para supervisão na rede?). O mecanismo de inteligência artificial ULTRA de Arkham foi desenvolvido com o apoio da Palantir, uma empresa de serviços de inteligência e análise de big data que fornece serviços de inteligência artificial ao governo dos EUA e fundadora da OpenAI por causa de uma fonte de dados de treinamento de modelo de IA tão poderosa e suporte técnico. , Arkham possui a biblioteca de tags de dados on-chain mais poderosa do setor.

Em relação ao alto custo de armazenamento de grandes quantidades de dados para treinamento de modelos de IA, projetos de armazenamento em blockchain como Arweave, Filecoin e Storj também forneceram soluções. Quer se trate do pagamento único da Arweave para armazenamento permanente ou do eficiente pagamento conforme o uso do Filecoin, ambos reduziram bastante os custos de armazenamento de dados. Para alguns métodos tradicionais de armazenamento de dados, o armazenamento descentralizado também pode resolver o problema do armazenamento de dados em um único ponto. danos causados ​​por desastres naturais.

Embora o uso do ChatGPT possa melhorar a eficiência do trabalho, para otimizar o modelo e melhorar a precisão do diálogo de IA, uma grande quantidade de dados de uso do usuário é necessária para treinamento e ajuste, portanto, há risco de vazamento de dados confidenciais e de privacidade pessoal. . Zama é uma empresa de criptografia de código aberto que desenvolve soluções de criptografia totalmente homomórfica (FHE) de última geração para blockchain e inteligência artificial. Zama Concrete ML pode processar dados confidenciais de maneira segura, permitindo a colaboração de dados entre diferentes organizações, mantendo-se mutuamente confidenciais, melhorando a eficiência e a segurança dos dados. Ele pode criptografar dados privados, como registros médicos pessoais durante o treinamento, para garantir que cada usuário seja apenas o final. o resultado é visível, e não os dados confidenciais de outras pessoas.

3. A combinação de agentes de IA e projetos de blockchain

A definição de agente de IA da OpenAI é um sistema que usa um grande modelo de linguagem (LLM) como um sistema controlado pelo cérebro com a capacidade de compreender, perceber, planejar, lembrar e usar ferramentas de forma autônoma, e pode executar tarefas complexas automaticamente. Com os sucessivos lançamentos do GPTS da OpenAI, cada vez mais aplicações de Agentes de IA estão sendo implementadas.

Fetch.ai é uma rede blockchain de autoaprendizagem que promove principalmente atividades econômicas entre agentes de IA offline. Fetch.ai consiste em quatro partes: AI Agents, Agentverse, AI Engine e Fetch network. Os usuários podem usar os casos de uso de agentes de IA fornecidos pela plataforma para criar, desenvolver e implantar seus próprios agentes de IA no Agentverse. Eles também podem publicar seus próprios agentes de IA na plataforma e promovê-los para outros usuários. DeltaV é uma interface de bate-papo baseada em inteligência artificial no Fetch.ai. Os usuários inserem solicitações por meio da interface de bate-papo e o AI Engine lê a entrada do usuário, converte-a em tarefas acionáveis ​​e seleciona o agente de IA mais apropriado no Agentverse para executar. Actualmente, a empresa alemã Bosch e a Fetch.ai também estão a cooperar na investigação sobre a integração da tecnologia AI Agent com viagens móveis e casas inteligentes para abrirem conjuntamente as portas à economia da Internet das Coisas na era Web3.

A composição do ecossistema Fetch.ai

Além disso, o aplicativo AI Agent QnA3.AI apresenta robôs de perguntas e respostas de IA da indústria de criptografia, robôs de análise técnica e recursos de negociação de ativos no mundo Web3. Por meio do QnA3 Bot, os usuários podem coletar informações, analisar informações e executar transações reais quando. O comportamento de negociação de ativos criptográficos é realizado por meio das funções de produto de "Pergunta e Resposta", "Análise Técnica" e "Negociação em Tempo Real" para minimizar a interferência das emoções subjetivas dos usuários em suas decisões de negociação.

4. Possíveis riscos jurídicos

1. Riscos de exportação de dados

Na introdução acima, é mencionado que alguns projetos de armazenamento descentralizado estão resolvendo o problema de armazenamento de dados do treinamento de modelos de IA a um custo menor, o que pode reduzir o limite para alguns indivíduos e start-ups comprometidos com o empreendedorismo em IA, mas este tipo da descentralização O método de armazenamento centralizado pode levar ao risco de os dados saírem do país.

A Administração do Ciberespaço da China emitiu as "Diretrizes para Aplicação de Avaliação de Segurança de Transferência de Dados (Primeira Edição)", que estipula claramente que as atividades de transferência de dados incluem:

(1) Os processadores de dados transferirão e armazenarão dados coletados e gerados durante operações domésticas no exterior;

(2) Os dados coletados e gerados pelo processador de dados são armazenados dentro do país, e instituições, organizações ou indivíduos estrangeiros podem consultá-los, recuperá-los, baixá-los e exportá-los;

(3) Outras atividades de exportação de dados especificadas pela Administração do Ciberespaço da China.

Então, qual é a definição de saída? O Artigo 89 da "Lei de Administração de Saída e Entrada da República Popular da China" estipula claramente que a saída se refere a ir do continente da China para outros países ou regiões, do continente da China para o continente. A Região Administrativa Especial de Hong Kong e a Região Administrativa Especial de Macau, da China Continental seguem para Taiwan. Pode-se perceber a partir disso que a determinação de deixar o país é baseada na jurisdição.

Para projetos de armazenamento descentralizado, os usuários armazenam dados em uma rede distribuída descentralizada, como IPFS. Os arquivos armazenados na rede são divididos em vários pequenos pedaços de dados e são criptografados e armazenados em vários nós espalhados por todo o mundo. Imaginem se as start-ups nacionais de IA armazenarem dados de formação de modelos de IA em tais nós de projetos descentralizados, haverá o risco de os dados saírem do país.

2. Risco de vazamento de dados confidenciais de privacidade

Em aplicativos AI Agnet, como QnA3.AI, os usuários obtêm informações de transação de ativos criptografados por meio do diálogo com a IA e executam transações. Se os dados privados gerados por esse diálogo pessoal de perguntas e respostas forem usados ​​pela parte do projeto para treinamento e ajuste do modelo, haverá. será Risco de vazamento de dados de privacidade. Quando esse vazamento de dados de transações é explorado por partes mal-intencionadas, pode levar ao fracasso do investimento e a perdas maiores.

O texto original pode ser pesquisado na conta pública do WeChat: Chu Yan