Despre OORT
OORT este construit pe protocolul Olympus, creând o infrastructură descentralizată de încredere pentru AI. OORT oferă trei produse AI descentralizate pentru clienți de afaceri și individuali: OORT Storage, OORT Data Center (B2C, B2B) și OORT Compute care urmează să fie lansat. OORT a obținut în total 10 milioane de dolari în finanțare, iar investitorii includ Taisu Venture, Red Beard Venture, Sanctor Capital și a primit sprijin și de la Google și Microsoft.
Moderator bms:
Astăzi suntem bucuroși să-l avem invitat pe Dr. Li, fondatorul și CEO-ul OORT, pentru a discuta despre viitorul AI-ului descentralizat. Bună ziua, Dr. Li! Mai întâi, ne puteți prezenta background-ul și experiențele dumneavoastră? Cum ați intrat în domeniile AI și blockchain?
Dr. Li:
Bună, mai întâi vreau să mulțumesc pentru invitație, sunt foarte fericit să am ocazia să împărtășesc unele dintre experiențele mele, în special în legătură cu cercetările și practicile din AI-ul descentralizat. Acum sunt fondator și CEO al proiectului OORT, care a început în vara anului 2021, așadar avem aproape patru ani de activitate. În același timp, predau la Universitatea Columbia din New York, în cadrul departamentului de inginerie electrică (Electrical Engineering).
În ceea ce privește cercetarea, direcția mea principală este AI și tehnologia blockchain, iar subdomeniul AI este învățarea prin întărire (Reinforcement Learning). Am scris un manual în limba engleză despre învățarea prin întărire, iar unele universități îl folosesc, iar departamentul de informatică de la Universitatea Tsinghua l-a tradus în chineză. Aproximativ două sau trei ani în urmă, ediția chineză a cărții a fost lansată oficial în țară.
Moderator bms:
Cum ați început inițial să interacționați cu blockchain-ul și ce v-a determinat?
Dr. Li:
De fapt, am început să studiez în profunzime blockchain-ul în 2017. Atunci, valul ICO a cuprins întreaga lume, iar interesul studenților pentru criptomonede și tehnologia blockchain a crescut exponențial. Datorită cererii lor, am încercat să introduc cursuri legate de blockchain la Columbia University. Atunci, aproape niciun profesor nu avea experiență în acest domeniu, așa că am fost nevoit să adun informații fragmentate, să studiez white papers și lucrări academice, apoi să elaborez un curriculum sistematic, să dezvolt teme și teste, astfel încât studenții să nu înțeleagă doar conceptele superficiale, ci să devină cu adevărat experți în tehnologia blockchain, începând de la principiile fundamentale de matematică și inginerie.
Moderator bms:
Într-o perioadă în care lipseau materiale didactice și studii de caz mature, cum ați gestionat aceste provocări în predare și dezvoltare? Ați întâmpinat părți în special interesante sau dificile?
Dr. Li:
Da, dificultatea principală la acea vreme era informația fragmentată, lipsa materialelor didactice sistematizate. Am petrecut mult timp căutând informații online, combinând white papers și lucrări academice limitate, apoi am studiat în profunzime criptografia blockchain. De exemplu, de ce folosim SHA-256 în loc de SHA-512 sau SHA-128? Aceasta implică fundamente teoretice, cum ar fi paradoxul zilei de naștere (Birthday Paradox) în matematică. Aceste informații trebuie să fie organizate în conținuturi adecvate pentru studenții de masterat și doctorat în inginerie, pentru a deveni adevărați experți tehnici, nu doar începători care cunosc conceptele.
Moderator bms:
Ați fost concentrat pe învățarea prin întărire și AI. Ce v-a determinat să extindeți domeniul de focusare către lumea blockchain-ului și să dezvoltați ideea de a combina cele două?
Dr. Li:
Înainte, am lucrat la Qualcomm în departamentul de cercetare și dezvoltare pentru designul chip-urilor 5G, începând cercetarea algoritmilor de bază încă din 2012. Apoi, după ce am intrat în domeniul academic, m-am concentrat în principal pe domeniul învățării prin întărire AI. Dar, din întâmplare, am intrat în contact cu tehnologia blockchain și am început să predau. În timpul explorării interacțiunii dintre blockchain și AI, am realizat că combinația lor are un potențial uriaș: rețelele descentralizate oferă AI-ului o infrastructură nouă pentru date și putere de calcul, iar tehnologia AI poate îmbunătăți operațiunile și eficiența blockchain-ului. Această cercetare interdisciplinară m-a determinat să reflectez asupra posibilităților și modului de implementare a AI-ului descentralizat.
Moderator bms:
Recent, Vitalik a discutat despre dezavantajele AI-ului centralizat în cadrul unui interviu. Care credeți că este diferența esențială între AI-ul descentralizat și AI-ul centralizat în ceea ce privește superioritatea tehnologică și valoarea aplicațiilor comerciale?
Dr. Li:
Aceasta este o întrebare foarte bună. Cred că cea mai mare avantaje tehnologic al AI-ului descentralizat este transparența (Transparency) și capacitatea de a fi urmărit (Traceability) a întregului proces de dezvoltare AI realizat prin tehnologia blockchain.
În prezent, în domeniul AI, deschiderea și transparența au devenit subiecte de discuție fierbinte. De exemplu, OpenAI este criticat de mulți pentru că nu mai este 'deschis', deoarece nu putem ști ce date au fost folosite pentru antrenare, dacă modelul are prejudecăți (Bias), detalii despre antrenarea modelului și dacă există intervenții asupra rezultatelor de ieșire. Probleme similare sunt greu de abordat în AI-ul centralizat.
AI-ul descentralizat utilizează tehnologia blockchain pentru a face publice și a verifica etapele cheie ale procesului de antrenare, stabilind astfel încredere. Cu transparența și capacitatea de a fi urmărit, utilizatorii pot avea mai multă încredere în deciziile AI-ului și în sursele de date. Cele trei produse emblematice pe care OORT urmează să le lanseze au ca idee centrală utilizarea blockchain-ului pentru a spori transparența și capacitatea de a fi urmărit în AI.
În ceea ce privește valoarea aplicațiilor comerciale, AI-ul descentralizat permite mai multor oameni să participe, contribuind la construirea și utilizarea AI. La fel ca TikTok sau Xiaohongshu, prin acumularea înțelepciunii și contribuțiilor individuale, se formează un ciclu virtuos. 'Creat de oameni, pentru oameni' – atunci când numeroși indivizi și organizații contribuie cu date, putere de calcul și resurse pentru a construi AI, rezultatul final servește în cele din urmă tuturor. Acest model are un potențial comercial uriaș, nu este limitat doar la modelele tradiționale de AI centralizat To B sau To C. Descentralizarea permite mai multor oameni să participe, transformând AI într-o infrastructură creată cu adevărat de masă și pentru masă, generând astfel o valoare comercială mai mare.
Moderator bms:
A fost proiectul OORT creat în acest context? Ne puteți prezenta proiectul OORT?
Dr. Li:
Da, proiectul OORT a fost creat relativ devreme. Încă din 2017, când predam cursuri de învățare prin întărire la Columbia University, studenții trebuiau să antreneze propriul AI agent pentru proiectele finale, ceea ce necesita o cantitate mare de putere de calcul. Serviciile cloud folosite frecvent de studenți (precum AWS, Google Cloud) erau foarte costisitoare, iar mulți studenți se plângeau de povara financiară.
Atunci m-am gândit: există atât de multe resurse de putere neutilizate la nivel global, de ce nu putem folosi tehnologia blockchain pentru a integra aceste resurse dispersate, creând o rețea de calcul descentralizată care să reducă costurile și să îmbunătățească flexibilitatea?
În 2017 nu exista un concept clar de 'AI descentralizat', dar integrarea resurselor de putere distribuită a fost un pas esențial în construirea infrastructurii AI descentralizate. Am publicat lucrări academice și am solicitat brevete esențiale în timpul cercetărilor noastre în laborator. După ce brevetul a fost autorizat oficial în vara anului 2021, am decis să-l comercializăm, astfel a luat naștere OORT. Inițial, compania se numea Computecoin, dar apoi, după o rebranduire, a fost redenumită OORT.
Moderator bms:
Când construiți o infrastructură de AI descentralizată, care credeți că este cea mai mare provocare la nivel tehnic, cum ar fi puterea de calcul și stocarea confidențialității datelor? Cum răspunde OORT la aceste provocări?
Dr. Li:
Cea mai mare provocare nu este doar confidențialitatea sau securitatea datelor, ci cum să facem infrastructura descentralizată să se apropie de nivelul de performanță (Performance) al furnizorilor de servicii cloud centralizați.
Când o companie ia în considerare migrarea către o infrastructură descentralizată, cel mai adesea este îngrijorată de indicatorii de performanță, cum ar fi fiabilitatea (Reliability), disponibilitatea (Availability) și latența (Latency). Dacă performanța unui cloud descentralizat nu poate fi comparată cu cea a cloud-urilor centralizate tradiționale precum AWS sau Google Cloud, atunci chiar și avantajele descentralizării în ceea ce privește prețul, protecția confidențialității și elasticitatea nu vor putea convinge clienții.
De exemplu, în cazul stocării descentralizate OORT, trebuie să criptăm fișierele în fragmente și să le stocăm dispersat în sute sau chiar mii de noduri. Atunci când utilizatorul are nevoie să citească un fișier, trebuie să obținem fragmentele din mai multe noduri în paralel și să le decodificăm și decriptăm.
Pentru a controla latența la un nivel apropiat de cel al furnizorilor de servicii centralizate, am adoptat la nivel de bază teorii avansate de codare și optimizări algoritmice. Am aplicat concepte similare cu algoritmii de bază 5G în proiectarea comunicațiilor și stocării, asigurându-ne că, chiar dacă unele noduri se defectează sau sunt offline, putem reorganiza rapid datele, realizând în cele din urmă latențe de acces aproape comparabile cu cele ale stocării cloud tradiționale. Putem controla latența la aproximativ 100 de milisecunde, cu costuri cu aproximativ 50% ~ 60% mai mici decât Amazon S3.
În concluzie, cea mai mare provocare este să facem performanța infrastructurii descentralizate comparabilă cu cea a cloud-ului centralizat, menținând în același timp numeroasele sale avantaje. Acesta este problema pe care OORT o abordează cu cea mai mare energie.
Moderator bms:
În prezent, competiția tehnologică dintre China și SUA în domeniul AI este foarte urmărită, cum vedeți competiția în tehnologia AI dintre cele două țări? Credeți că AI-ul descentralizat are mai multe beneficii politice și spațiu de dezvoltare în acest context? Cum putem evita riscurile potențiale aduse de geopolitică?
Dr. Li:
Privind la nivel global, în domeniul AI, Statele Unite și China investesc cel mai mult. SUA are un avantaj în ceea ce privește originalitatea tehnologică și cercetarea fundamentală, de la internet și internetul mobil până la AI, valurile de tehnologie au adesea originea în SUA. În schimb, avantajul Chinei constă în viteza rapidă de aplicare și implementare, iar mediul de piață permite noilor tehnologii să fie comercializate într-un ritm extrem de rapid.
Cooperarea între China și SUA ar trebui să fie benefică pentru ambele părți. SUA oferă tehnologie originală, iar China se ocupă de implementarea rapidă și comercializarea la scară largă, dar geopolitica și războiul comercial fac ca acest model de cooperare să devină dificil.
În acest mediu internațional, AI-ul descentralizat are de fapt o mare reziliență și vitalitate. La nivel de politici, atât China, cât și SUA sprijină direct sau indirect tehnologii relevante. De exemplu, China promovează activ piscinele de putere distribuită, iar SUA prioritizează stocarea și calculul distribuit din perspectiva securității naționale, astfel impulsionând indirect dezvoltarea tehnologiilor descentralizate.
Avantajul AI-ului descentralizat constă în caracterul său global, nefiind dependent de politicile unui singur stat sau regiuni. Atunci când indivizi și organizații din întreaga lume construiesc AI descentralizat în mod colaborativ și open-source, acest sistem nu este ușor de restricționat de geopolitica, la fel cum sistemul open-source Linux nu poate fi complet distrus de un singur guvern.
Prin urmare, cred că există un mare spațiu de dezvoltare pentru AI-ul descentralizat, nu doar pentru că se aliniază cu logica evoluției tehnologice, ci și pentru că beneficiază de o participare și sprijin larg la nivel global, fără a fi ușor influențat de fluctuațiile geopolitice.
Moderator bms:
Ne-ați oferit o nouă perspectivă, lămurindu-ne că descentralizarea nu este doar o problemă tehnologică, ci și o idee globală.
Moderator bms:
Recent, CZ a participat și la discuțiile despre AI și blockchain, menționând că etichetarea AI sau, mai general, datele AI sunt foarte potrivite pentru a fi realizate pe blockchain, putând utiliza forța de muncă globală ieftină și plăți instantanee prin criptomonede. În acest context, cum credeți că OORT va promova realizarea acestor concepte în ecosistemul actual de AI descentralizat?
Dr. Li:
Această întrebare este foarte bună și reprezintă o oportunitate excelentă pentru noi. Așa cum am menționat anterior, OORT are trei produse esențiale, respectiv OORT DataHub, OORT Storage și OORT Compute, care corespund colectării și etichetării datelor, stocării datelor și calculului datelor. Aceste trei etape sunt esențiale pentru construirea infrastructurii fundamentale a modelului AI.
În decembrie, OORT DataHub, care va fi lansat, este prima platformă de colectare și etichetare a datelor AI descentralizată la nivel mondial. Aceasta se aliniază foarte bine cu conceptele propuse de CZ: prin tehnologia blockchain, putem folosi participanți din întreaga lume pentru a colecta și eticheta date, și a plăti prin criptomonede. Astfel, nu există prejudecăți geografice și putem obține date de înaltă calitate la un cost mai mic și cu o eficiență mai mare.
În plus, OORT este și furnizor de stocare pentru BNB Greenfield, iar procesul nostru de colectare a datelor va fi înregistrat pe blockchain, asigurând astfel transparența și imutabilitatea datelor. Aceste date vor fi stocate automat în OORT Storage sau BNB Greenfield și vor fi furnizate companiilor AI pentru antrenarea sau ajustarea modelului. Astfel, datele nu vor putea fi șterse sau manipulate cu ușurință, așa cum se întâmplă în cazul serverelor centralizate.
În ceea ce privește plățile, vom folosi tokenul nativ OORT pentru stimulente și recompense. Piețele noastre țintă includ Africa, America Latină și Asia de Sud-Est, unde utilizatorii au o acceptare ridicată a cripto și costurile de promovare sunt relativ scăzute.
Merită menționat că am realizat deja practică în stadiile incipiente. Vara aceasta, am marcat o cantitate mare de imagini ale suprafeței marțiene colectate de roverul Curiosity între 2011 și 2012 printr-o metodă descentralizată, implicând comunitatea. Aceasta ne-a oferit o experiență valoroasă și a demonstrat că soluțiile noastre nu sunt doar concepte abstracte, ci au exemple concrete de implementare.
În viitor, vom continua să consolidăm acest avantaj inițial, permițând mai multor utilizatori să folosească direct produsele OORT, să experimenteze personal și să participe la construirea viitorului AI-ului descentralizat. Cred că aceasta nu este doar misiunea noastră, ci și un pas esențial pentru ca utilizatorii să poată simți și să se integreze în această schimbare globală.
Moderator bms:
Anterior, am citit multe dintre interviurile dumneavoastră, sunteți un inginer, profesor și inventator experimentat, cu peste 200 de brevete și mai multe lucrări de cercetare publicate în reviste IEEE. Dintre aceste experiențe de cercetare, care au fost cele mai utile pentru dezvoltarea OORT de acum? Sau, cum ați reușit să comercializați cu succes aceste rezultate academice?
Dr. Li:
De fapt, în aceste brevete se află unele dintre cele mai esențiale tehnologii pe care le avem în prezent. Avem două brevete esențiale care sunt utilizate în produsele OORT, unul dintre ele fiind brevetul pentru consensul de onestitate, adică POH (Proof of Honesty). Aceasta este o mecanism foarte central, pe care l-am aplicat parțial în produsele OORT.
Trebuie să subliniez că, de la lucrări sau brevete la realizarea efectivă a produsului, există adesea o diferență semnificativă (gap). Trebuie să transformăm treptat conceptele teoretice din brevete sau lucrări în funcționalități practice ale produsului.
De exemplu, OORT urmează să lanseze prima platformă globală de colectare și etichetare a datelor descentralizată, OORT DataHub. Pe această platformă, controlul calității datelor (Data Quality) este extrem de important, iar la nivel de bază utilizăm acest mecanism POH (Proof of Honesty). În prezent, probabil că aplicăm doar 30% ~ 40% din conținutul brevetului în produsele noastre, iar restul necesită dezvoltare și rafinare semnificativă. Acesta este drumul necesar de la teorie la practică – foarte puține brevete sau lucrări pot fi transformate direct în produse fără probleme, toate necesitând iterații și îmbunătățiri continue.
Cu toate acestea, OORT are deja o foaie de parcurs clară, care va integra treptat întregul mecanism POH în produsele sale. În cele din urmă, dorim să împuternicim dezvoltarea AI-ului descentralizat printr-o bază tehnică de înaltă calitate, care este direcția către care ne îndreptăm.
Moderator bms:
Bine, vă mulțumesc foarte mult, Dr. Li, pentru că ați împărtășit cu noi perspectivele fascinante asupra AI-ului descentralizat. Vă mulțumim pentru timpul și contribuțiile dumneavoastră!
Referințe:
Forbes: https://www.forbes.com/sites/maxli/
Interviuri anterioare:
https://cryptoslate.com/podcasts/max-li-emphasizes-blockchains-role-in-ai-trust-and-ethics-revolution/
https://www.youtube.com/watch?v=59UIxaWl46I
Știri recente:
https://www.coinspeaker.com/oort-githon-technology-seal-3-year-deal-customer-satisfaction-ai-agent/
Website oficial: https://www.oortech.com/
Fundația oficială: https://www.oortfoundation.org/