Autor original: Will Ogden Moore

Compilație originală: Luffy, Foresight News

Lectură asociată:

„Valul AI lovește din nou, un inventar articol al proiectelor de poziție a fondului AI în tonuri de gri”

Inteligența artificială (AI) este una dintre cele mai promițătoare tehnologii emergente ale acestui secol, promițând să crească exponențial productivitatea umană și să conducă descoperiri medicale. Deși inteligența artificială și-a pus deja amprenta, influența ei va deveni și mai mare în viitor. PricewaterhouseCoopers estimează că va crește într-o industrie masivă de 15 trilioane de dolari până în 2030.

Cu toate acestea, această tehnologie promițătoare se confruntă și cu provocări. Pe măsură ce tehnologia inteligenței artificiale devine din ce în ce mai puternică, industria inteligenței artificiale a devenit extrem de centralizată, puterea concentrată în mâinile câtorva companii, ceea ce reprezintă o potențială amenințare pentru întreaga societate umană. Inteligența artificială ridică, de asemenea, îngrijorări serioase cu privire la deepfakes, părtinire și riscurile privind confidențialitatea datelor. Din fericire, criptomonedele și proprietățile lor descentralizate și transparente oferă potențiale soluții la unele dintre aceste probleme.

Mai jos, vom explora problemele cauzate de centralizare și modul în care IA descentralizată poate ajuta la rezolvarea unor probleme și vom discuta intersecția actuală a criptomonedei și AI, evidențiind aplicațiile cripto din spațiu care dau semne de adoptare timpurie.

Probleme cu inteligența artificială centralizată

Astăzi, dezvoltarea inteligenței artificiale se confruntă cu anumite provocări și riscuri. Efectele de rețea și cerințele intensive de capital ale AI sunt atât de semnificative încât dezvoltatorii AI din afara marilor companii tehnologice, cum ar fi companiile mai mici sau cercetătorii academicieni, fie se luptă să obțină resursele necesare dezvoltării sau comercializării. Acest lucru limitează concurența generală și inovația în IA.

Drept urmare, influența asupra acestei tehnologii critice este concentrată în mâinile câtorva companii, precum OpenAI și Google, ridicând semne de întrebare serioase cu privire la guvernarea AI. În februarie, de exemplu, generatorul de imagini de inteligență artificială de la Google, Gemini, a expus prejudecățile rasiale și inexactitățile istorice. În plus, decizia din noiembrie trecută a consiliului de administrație format din șase membri de a demite CEO-ul OpenAI, Sam Altman, a scos la iveală faptul că o mână de oameni controlează aceste companii.

Pe măsură ce AI crește în influență și importanță, mulți sunt îngrijorați că o companie ar putea obține controlul asupra luării deciziilor cu privire la modelele AI care ar putea avea un impact uriaș asupra societății, ridicând balustrade, operează în spatele ușilor închise sau manipulând modelele pentru ei înșiși.

Cum poate ajuta IA descentralizată

IA descentralizată se referă la utilizarea tehnologiei blockchain pentru a distribui proprietatea și guvernarea AI într-un mod care crește transparența și accesibilitatea. Grayscale Research consideră că IA descentralizată are potențialul de a elibera aceste decizii importante din sistemele închise și de a le pune în mâinile publicului.

Tehnologia Blockchain poate ajuta dezvoltatorii să aibă un acces mai mare la inteligența artificială și să scadă pragul de dezvoltare și comercializare de către dezvoltatori independenți. Credem că acest lucru poate ajuta la îmbunătățirea inovației și a concurenței în industria AI și la atingerea unui anumit echilibru între companiile mici și giganții tehnologici.

În plus, IA descentralizată ajută la democratizarea investițiilor în IA. În prezent, în afara unui număr mic de acțiuni tehnologice, există puține alte modalități de a obține câștiguri financiare legate de evoluțiile AI. În același timp, cantități semnificative de capital de capital privat au fost alocate startup-urilor și companiilor private de IA (47 de miliarde de dolari în 2022, 42 de miliarde de dolari în 2023). Drept urmare, doar un mic grup de capitaliști de risc și investitori acreditați au acces la beneficiile financiare ale acestor companii. În schimb, criptoactivele descentralizate AI sunt egale pentru toată lumea și toată lumea poate deține o parte din viitorul AI.

Cât de departe s-a dezvoltat acest câmp de fertilizare încrucișată?

Intersecția dintre criptomoneda și inteligența artificială este încă în stadii incipiente, dar răspunsul pieței a fost încurajator. Din mai 2024, AI concept cripto active (Notă: un portofoliu de investiții în criptomonede definit de Grayscale Research, inclusiv NEAR, FET, RNDR, FIL, TAO, THETA, AKT, AGIX, WLD, AIOZ, TFUEL, GLM, PRIME, OCEAN, ARKM și LTP.) au o rată de rentabilitate de 20%, care este a doua numai după categoria de concept valutar (Figura 1). În plus, potrivit furnizorului de date Kaito, inteligența artificială este în prezent cea mai tare „narațiune” de pe platformele sociale, în comparație cu alte subiecte precum DeFi, Layer 2, Memecoin și activele din lumea reală.

Recent, o serie de figuri proeminente au început să îmbrățișeze această intersecție emergentă, lucrând pentru a rezolva deficiențele inteligenței artificiale centralizate. În luna martie a acestui an, Emad Mostaque, fondatorul cunoscutei companii de inteligență artificială Stability AI, a părăsit compania pentru a explora inteligența artificială descentralizată. El a spus că „este timpul să facem inteligența artificială deschisă și descentralizată”. Antreprenorul de criptomonede, Erik Vorhees, a lansat recent Venice.ai, un serviciu AI axat pe confidențialitate, cu criptare end-to-end.

Figura 1: Domeniul AI a depășit aproape toate segmentele de criptomonede până acum în acest an

Putem împărți convergența criptomonedei și inteligența artificială în trei subcategorii principale:

  • Stratul de infrastructură: rețeaua care oferă o platformă pentru dezvoltarea AI (de exemplu, NEAR, TAO, FET);

  • Resurse necesare pentru inteligența artificială: Furnizați calcul, stocare, date și alte resurse cheie necesare pentru dezvoltarea inteligenței artificiale (cum ar fi RNDR, AKT, LPT, FIL, AR, MASA);

  • Rezolvarea problemelor AI: încercarea de a rezolva problemele legate de AI, cum ar fi creșterea roboților și a deepfake-urilor și validarea modelului (de exemplu, WLD, TRAC, NUM).

Figura 2: Aspectul proiectului care integrează inteligența artificială și criptomoneda, sursa: Grayscale Investments

Rețeaua de infrastructură AI

Prima este o rețea care oferă o arhitectură deschisă, fără permisiune, construită special pentru dezvoltarea AI. Aceste rețele nu se concentrează pe un singur produs sau serviciu AI, ci creează infrastructura de bază și mecanismele de stimulare pentru o varietate de aplicații AI.

NEAR se remarcă în această categorie, fondatorul său fiind unul dintre coautorii arhitecturii „Transformer” care alimentează sisteme AI precum ChatGPT. Cu toate acestea, compania și-a valorificat recent expertiza AI pentru a dezvălui rezultatele eforturilor sale de a dezvolta „IA deținută de utilizator” printr-o componentă de cercetare și dezvoltare condusă de un fost consultant inginer de cercetare OpenAI. La sfârșitul lunii iunie 2024, Near a lansat un program de incubare AI pentru dezvoltarea modelului de bază nativ Near, a platformei de date pentru aplicații AI, a cadrului de agenți AI și a pieței de calcul.

Bittensor este un alt exemplu convingător. Bittensor este o platformă care încurajează economic dezvoltarea inteligenței artificiale folosind jetoane TAO. Bittensor este platforma de bază pentru 38 de subrețele, fiecare cu cazuri de utilizare diferite, cum ar fi chatbot, generarea de imagini, prognoza financiară, traducerea limbilor, formarea modelelor, stocarea și calculul. Rețeaua Bittensor recompensează minerii și validatorii cu cele mai bune performanțe din fiecare subrețea cu jetoane TAO și oferă dezvoltatorilor un API fără permisiune pentru a ajuta dezvoltatorii să construiască aplicații specifice de inteligență artificială.

Rețeaua de infrastructură AI include și alte protocoale, cum ar fi Fetch.ai și Allora. Fetch.ai, o platformă pentru dezvoltatori pentru a crea asistenți AI complecși (cunoscuți ca „agenți AI”), a fuzionat recent cu AGIX și OCEAN, cu o valoare combinată de aproximativ 7,5 miliarde USD. Cealaltă este rețeaua Allora, o platformă axată pe aplicarea AI în finanțare, inclusiv schimburi descentralizate și strategii de tranzacționare automate pentru piețele de predicție. Allora, care încă nu a lansat un token, a strâns o rundă de finanțare strategică în iunie, ducând finanțarea sa totală la 35 de milioane de dolari.

Furnizați resursele necesare pentru IA

A doua categorie o reprezintă proiectele care oferă resursele necesare dezvoltării inteligenței artificiale sub formă de calcul, stocare sau date.

Creșterea inteligenței artificiale a creat o cerere fără precedent pentru resurse de calcul sub formă de GPU. Piețele GPU descentralizate precum Render (RNDR), Akash (AKT) și Livepeer (LPT) oferă o aprovizionare de GPU-uri inactive dezvoltatorilor care au nevoie de calcul pentru formarea modelului, inferența modelului sau redarea AI generativă 3D. Se estimează că Render va oferi aproximativ 10.000 de GPU-uri, axate pe artiști și AI generativ, în timp ce Akash oferă 400 de GPU-uri, axate pe dezvoltatorii și cercetătorii AI. Între timp, Livepeer a anunțat recent planuri pentru noua sa subrețea AI, care urmărește să completeze capabilitățile text-to-image, text-to-video și imagine-video până în august 2024.

Pe lângă faptul că sunt intensive din punct de vedere computațional, modelele AI necesită și cantități mari de date. Ca urmare, cererea de stocare a datelor a crescut semnificativ. Soluțiile de stocare a datelor precum Filecoin (FIL) și Arweave (AR) pot servi ca alternative la stocarea datelor AI pe servere AWS centralizate. Aceste soluții nu numai că oferă stocare rentabilă și scalabilă, ci și îmbunătățesc securitatea și integritatea datelor prin eliminarea punctelor unice de defecțiune și reducerea riscului de încălcare a datelor.

În cele din urmă, serviciile AI existente, cum ar fi OpenAI și Gemini, oferă acces continuu la date în timp real prin Bing și, respectiv, Google Search. Acest lucru îi dezavantajează pe toți ceilalți dezvoltatori de modele AI din afara giganților tehnologiei. Cu toate acestea, serviciile de colectare a datelor precum Grass and Masa (MASA) pot contribui la echivalarea condițiilor de concurență, deoarece le permit persoanelor să-și monetizeze datele aplicației utilizându-le pentru formarea modelelor AI, menținând în același timp controlul și confidențialitatea asupra datelor lor personale.

Rezolvați problemele legate de AI

A treia categorie include proiecte care încearcă să rezolve probleme legate de inteligența artificială, inclusiv proliferarea ciberboților și a deepfake-urilor.

O problemă majoră exacerbată de inteligența artificială este proliferarea roboților și dezinformarea. Deepfake-urile generate de inteligența artificială au deja un impact asupra alegerilor prezidențiale din India și Europa, experții fiind „foarte speriați” că viitoarea campanie prezidențială va fi scufundată într-un „tsunami de dezinformare” condus de deepfake. Proiectele care doresc să ajute la rezolvarea problemelor asociate cu deepfake-urile prin stabilirea de surse de conținut verificabile includ Origin Trail (TRAC), Numbers Protocol (NUM) și Story Protocol. În plus, Worldcoin (WLD) încearcă să abordeze problema botului folosind o tehnologie biometrică unică pentru a dovedi umanitatea unei persoane.

Un alt risc cu AI este asigurarea încrederii în modelul în sine. Cum putem avea încredere că rezultatele AI pe care le primim nu au fost manipulate sau manipulate? În prezent, mai multe protocoale lucrează pentru a ajuta la rezolvarea acestei probleme prin criptografie, dovezi cu cunoștințe zero și criptare complet homomorfă (FHE), inclusiv Modulus Labs și Zama.

în concluzie

Deși s-au făcut progrese inițiale cu aceste active AI descentralizate, suntem încă în stadiile incipiente ale acestei intersecții. La începutul acestui an, celebrul capitalist de risc Fred Wilson spunea că inteligența artificială și criptomoneda sunt „două fețe ale aceleiași monede” și „Web3 ne va ajuta să avem încredere în inteligența artificială”. Pe măsură ce industria AI continuă să se maturizeze, Grayscale Research consideră că aceste cazuri de utilizare a criptării legate de AI vor deveni din ce în ce mai importante și că aceste două tehnologii în dezvoltare rapidă au potențialul de a se sprijini reciproc și de a se dezvolta împreună.

Există multe semne că se apropie era inteligenței artificiale, care va avea efecte de anvergură, atât pozitive, cât și negative. Prin valorificarea proprietăților tehnologiei blockchain, credem că criptomonedele pot ajuta în cele din urmă la atenuarea unora dintre pericolele prezentate de inteligența artificială.

Link original