Автор оригинала: Уилл Огден Мур

Оригинальный сборник: Луффи, Foresight News

Связанное чтение:

«Волна искусственного интеллекта наносит новый удар: статья, в которой подводятся итоги проектов фонда ИИ в оттенках серого»

Искусственный интеллект (ИИ) — одна из самых многообещающих новых технологий этого столетия, обещающая экспоненциальное увеличение производительности труда человека и достижение прорывов в медицине. Хотя искусственный интеллект уже оставил свой след, в будущем его влияние станет еще больше. По оценкам PricewaterhouseCoopers, к 2030 году она превратится в огромную индустрию стоимостью 15 триллионов долларов.

Однако эта многообещающая технология также сталкивается с проблемами. Поскольку технология искусственного интеллекта становится все более мощной, индустрия искусственного интеллекта стала чрезвычайно централизованной, власть сконцентрировалась в руках нескольких компаний, что представляет собой потенциальную угрозу для всего человеческого общества. Искусственный интеллект также вызывает серьезные опасения по поводу дипфейков, предвзятости и рисков конфиденциальности данных. К счастью, криптовалюты и их децентрализованные и прозрачные свойства предлагают потенциальные решения некоторых из этих проблем.

Ниже мы рассмотрим проблемы, вызванные централизацией, и то, как децентрализованный ИИ может помочь решить некоторые проблемы, а также обсудим текущее пересечение криптовалюты и ИИ, выделив криптографические приложения в этой области, которые демонстрируют признаки раннего внедрения.

Проблемы с централизованным искусственным интеллектом

Сегодня развитие искусственного интеллекта сталкивается с определенными проблемами и рисками. Сетевые эффекты и высокие требования к капиталу ИИ настолько значительны, что разработчики ИИ за пределами крупных технологических компаний, таких как более мелкие компании или академические исследователи, изо всех сил пытаются получить ресурсы, необходимые для разработки или коммерциализации. Это ограничивает общую конкуренцию и инновации в сфере ИИ.

В результате влияние на эту важнейшую технологию в основном сосредоточено в руках нескольких компаний, таких как OpenAI и Google, что поднимает серьезные вопросы об управлении ИИ. В феврале, например, генератор изображений искусственного интеллекта Gemini от Google выявил расовую предвзятость и исторические неточности. Кроме того, решение совета директоров в составе шести членов в ноябре прошлого года уволить генерального директора OpenAI Сэма Альтмана выявило тот факт, что этими компаниями управляет небольшое количество людей.

По мере роста влияния и важности ИИ многие обеспокоены тем, что одна компания может получить контроль над принятием решений по моделям ИИ, которые могут оказать огромное влияние на общество, воздвигая ограждения, действуя за закрытыми дверями или манипулируя моделями для себя. Получайте прибыль.

Как децентрализованный ИИ может помочь

Децентрализованный ИИ означает использование технологии блокчейна для распределения прав собственности и управления ИИ таким образом, чтобы повысить прозрачность и доступность. Grayscale Research считает, что децентрализованный ИИ может освободить эти важные решения от закрытых систем и передать их в руки общественности.

Технология блокчейн может помочь разработчикам получить более широкий доступ к искусственному интеллекту и снизить порог разработки и коммерциализации независимыми разработчиками. Мы считаем, что это может помочь улучшить инновации и конкуренцию в индустрии искусственного интеллекта и достичь некоторого баланса между небольшими компаниями и технологическими гигантами.

Кроме того, децентрализованный ИИ помогает демократизировать инвестиции в ИИ. В настоящее время, за исключением нескольких акций технологических компаний, существует несколько других способов получить финансовую прибыль, связанную с разработками в области искусственного интеллекта. В то же время значительные объемы частного акционерного капитала были выделены стартапам в области искусственного интеллекта и частным компаниям (47 миллиардов долларов в 2022 году, 42 миллиарда долларов в 2023 году). В результате лишь небольшая группа венчурных капиталистов и аккредитованных инвесторов имеет доступ к финансовым выгодам этих компаний. Напротив, децентрализованные криптоактивы ИИ равны для всех, и каждый может владеть частью будущего ИИ.

Насколько далеко зашло это поле взаимного обогащения?

Пересечение криптовалюты и искусственного интеллекта все еще находится на ранней стадии, но реакция рынка обнадеживает. По состоянию на май 2024 года концептуальные криптоактивы ИИ (Примечание: инвестиционный портфель криптовалют, определенный Grayscale Research, включает NEAR, FET, RNDR, FIL, TAO, THETA, AKT, AGIX, WLD, AIOZ, TFUEL, GLM, PRIME, OCEAN, ARKM и LTP.) имеют доходность 20%, что уступает только категории валютной концепции (рис. 1). Кроме того, по словам поставщика данных Кайто, искусственный интеллект в настоящее время является самым популярным «повествованием» на социальных платформах по сравнению с другими темами, такими как DeFi, Layer 2, Memecoin и реальные активы.

В последнее время ряд видных деятелей начали использовать это новое направление, работая над устранением недостатков централизованного искусственного интеллекта. В марте этого года Эмад Мостак, основатель известной компании Stability AI, занимающейся искусственным интеллектом, покинул компанию, чтобы заняться изучением децентрализованного искусственного интеллекта. Он заявил, что «пришло время сделать искусственный интеллект открытым и децентрализованным». Криптовалютный предприниматель Эрик Ворхес недавно запустил Venice.ai, сервис искусственного интеллекта, ориентированный на конфиденциальность, со сквозным шифрованием.

Рисунок 1. В этом году сфера искусственного интеллекта превзошла почти все сегменты криптовалют.

Мы можем разделить конвергенцию криптовалюты и искусственного интеллекта на три основные подкатегории:

• Уровень инфраструктуры: сеть, предоставляющая платформу для разработки ИИ (например, NEAR, TAO, FET);

• Ресурсы, необходимые для искусственного интеллекта: предоставление вычислений, хранения, данных и других ключевых ресурсов, необходимых для разработки искусственного интеллекта (таких как RNDR, AKT, LPT, FIL, AR, MASA);

• Решение проблем ИИ: попытка решить проблемы, связанные с ИИ, такие как рост ботов и дипфейков, а также проверка моделей (например, WLD, TRAC, NUM).

Рисунок 2. Схема проекта, объединяющая искусственный интеллект и криптовалюту, источник: Grayscale Investments.

Сеть инфраструктуры искусственного интеллекта

Первая — это сеть, предлагающая не требующую разрешений открытую архитектуру, созданную специально для разработки ИИ. Эти сети не сосредотачиваются на одном продукте или услуге ИИ, а вместо этого создают базовую инфраструктуру и механизмы стимулирования для различных приложений ИИ.

NEAR выделяется в этой категории: его основатель является одним из соавторов архитектуры «Трансформер», лежащей в основе систем искусственного интеллекта, таких как ChatGPT. Однако недавно компания использовала свой опыт в области искусственного интеллекта, чтобы представить результаты своих усилий по разработке «принадлежащего пользователю искусственного интеллекта» через научно-исследовательское подразделение, возглавляемое бывшим инженером-исследователем-консультантом OpenAI. В конце июня 2024 года компания Near запустила программу инкубатора искусственного интеллекта для разработки собственной базовой модели Near, платформы данных приложений искусственного интеллекта, среды агентов искусственного интеллекта и рынка вычислений.

Bittensor — еще один убедительный пример. Bittensor — это платформа, которая экономически стимулирует развитие искусственного интеллекта с использованием токенов TAO. Bittensor — это базовая платформа для 38 подсетей, каждая из которых имеет разные варианты использования, такие как чат-боты, генерация изображений, финансовое прогнозирование, языковой перевод, обучение моделей, хранение и вычисления. Сеть Bittensor награждает наиболее эффективных майнеров и валидаторов в каждой подсети токенами TAO и предоставляет разработчикам не требующий разрешения API, который помогает разработчикам создавать конкретные приложения искусственного интеллекта.

Сеть инфраструктуры искусственного интеллекта также включает в себя другие протоколы, такие как Fetch.ai и Allora. Fetch.ai, платформа для разработчиков, позволяющая создавать сложные ИИ-помощники (известные как «ИИ-агенты»), недавно объединилась с AGIX и OCEAN, ее общая стоимость составляет около 7,5 миллиардов долларов. Другой — сеть Allora, платформа, ориентированная на применение искусственного интеллекта в финансах, включая децентрализованные биржи и автоматизированные торговые стратегии для рынков прогнозирования. Allora, которая еще не выпустила токен, в июне привлекла раунд стратегического финансирования, доведя общий объем финансирования до 35 миллионов долларов.

Предоставление ресурсов, необходимых для ИИ

Вторая категория — это проекты, которые предоставляют ресурсы, необходимые для развития искусственного интеллекта, в форме вычислений, хранения или данных.

Развитие искусственного интеллекта создало беспрецедентный спрос на вычислительные ресурсы в виде графических процессоров. Децентрализованные рынки графических процессоров, такие как Render (RNDR), Akash (AKT) и Livepeer (LPT), предоставляют простаивающие графические процессоры разработчикам, которым необходимы вычисления для обучения моделей, вывода моделей или рендеринга 3D-генеративного искусственного интеллекта. По оценкам, Render предлагает около 10 000 графических процессоров, ориентированных на художников и генеративный искусственный интеллект, а Akash предлагает 400 графических процессоров, ориентированных на разработчиков и исследователей искусственного интеллекта. Между тем, Livepeer недавно объявила о планах создания своей новой подсети искусственного интеллекта, стремящейся к августу 2024 года реализовать возможности преобразования текста в изображение, текста в видео и изображения в видео.

Модели ИИ не только требуют больших вычислительных ресурсов, но и требуют больших объемов данных. В результате спрос на хранение данных значительно увеличился. Решения для хранения данных, такие как Filecoin (FIL) и Arweave (AR), могут служить альтернативой хранению данных искусственного интеллекта на централизованных серверах AWS. Эти решения не только обеспечивают экономичное и масштабируемое хранилище, но также повышают безопасность и целостность данных за счет устранения единых точек сбоя и снижения риска утечки данных.

Наконец, существующие службы искусственного интеллекта, такие как OpenAI и Gemini, обеспечивают непрерывный доступ к данным в реальном времени через Bing и Google Search соответственно. Это ставит всех остальных разработчиков моделей ИИ, не являющихся технологическими гигантами, в невыгодное положение. Однако сервисы очистки данных, такие как Grass and Masa (MASA), могут помочь уравнять правила игры, поскольку они позволяют людям монетизировать данные своих приложений, используя их для обучения моделей ИИ, сохраняя при этом контроль и конфиденциальность своих личных данных.

Решайте проблемы, связанные с ИИ

В третью категорию входят проекты, пытающиеся решить проблемы, связанные с искусственным интеллектом, включая распространение киберботов и дипфейков.

Основная проблема, усугубляемая искусственным интеллектом, — это распространение ботов и дезинформации. Дипфейки, созданные с помощью искусственного интеллекта, уже оказывают влияние на президентские выборы в Индии и Европе, причем эксперты «очень напуганы», что предстоящая президентская кампания погрузится в «цунами дезинформации», вызванное дипфейками. Проекты, надеющиеся помочь решить проблемы, связанные с дипфейками, путем установления проверяемых источников контента, включают Origin Trail (TRAC), Numbers Protocol (NUM) и Story Protocol. Кроме того, Worldcoin (WLD) стремится решить проблему ботов, используя уникальную биометрическую технологию, чтобы доказать человечность человека.

Еще один риск, связанный с ИИ, — это обеспечение доверия к самой модели. Как мы можем быть уверены, что полученные нами результаты ИИ не были подделаны или манипулированы? В настоящее время несколько протоколов работают над решением этой проблемы с помощью криптографии, доказательств с нулевым разглашением и полностью гомоморфного шифрования (FHE), включая Modulus Labs и Zama.

в заключение

Несмотря на то, что с этими децентрализованными активами ИИ был достигнут первоначальный прогресс, мы все еще находимся на ранних стадиях этого пересечения. В начале этого года известный венчурный капиталист Фред Уилсон заявил, что искусственный интеллект и криптовалюта — это «две стороны одной медали» и «Web3 поможет нам доверять искусственному интеллекту». По мере того, как индустрия искусственного интеллекта продолжает развиваться, компания Grayscale Research считает, что эти варианты использования шифрования, связанные с искусственным интеллектом, будут становиться все более важными, и что эти две быстро развивающиеся технологии имеют потенциал для поддержки друг друга и совместного развития.

Есть много признаков того, что наступает эра искусственного интеллекта, которая будет иметь далеко идущие последствия, как положительные, так и отрицательные. Мы считаем, что, используя свойства технологии блокчейн, криптовалюты могут в конечном итоге помочь смягчить некоторые опасности, создаваемые искусственным интеллектом.

Исходная ссылка