В ролях: Уилл Огден Мур
Составил: Shenchao TechFlow
Искусственный интеллект (ИИ) — одна из наиболее многообещающих новых технологий этого столетия, способная резко повысить производительность труда человека и привести к прорывам в медицине. Хотя ИИ важен сегодня, его влияние продолжает расти. По оценкам PwC, к 2030 году отрасль искусственного интеллекта станет отраслью стоимостью 15 триллионов долларов.
Однако эта многообещающая технология также сталкивается с проблемами. По мере развития технологий искусственного интеллекта индустрия искусственного интеллекта становится высококонцентрированной, при этом власть концентрируется в руках нескольких компаний, что может иметь негативные последствия для общества. Это также вызывает серьезную обеспокоенность по поводу дипфейков, встроенной предвзятости и рисков конфиденциальности данных. К счастью, децентрализованный и прозрачный характер криптовалют предлагает потенциальные решения.
Ниже мы исследуем проблемы, возникающие в результате централизации, и то, как децентрализованный ИИ может помочь их решить, а также обсуждаем пересечение криптовалюты и ИИ, выделяя некоторые криптографические приложения, которые демонстрируют признаки раннего внедрения.
Проблема с централизованным ИИ
В настоящее время развитие ИИ сталкивается с рядом проблем и рисков. Сетевые эффекты и высокие требования к капиталу ИИ затрудняют получение необходимых им ресурсов или монетизацию своей работы для многих разработчиков ИИ за пределами крупных технологических компаний, таких как небольшие компании или академические исследователи. Это ограничивает конкуренцию и инновации в области искусственного интеллекта в целом.
В результате влияние на эту важнейшую технологию в основном сосредоточено в руках нескольких компаний, таких как OpenAI и Google, что приводит к серьезным вопросам об управлении ИИ. В феврале, например, генератор изображений с искусственным интеллектом Gemini от Google выявил расовую предвзятость и исторические неточности, продемонстрировав, что компании могут манипулировать своими моделями. Кроме того, решение совета директоров из шести человек уволить генерального директора OpenAI Сэма Альтмана в ноябре прошлого года выявило контроль, который горстка людей имеет над компанией, разрабатывающей эти модели.
Поскольку влияние и важность ИИ продолжают расти, многие обеспокоены тем, что компания может иметь право принимать решения в отношении модели ИИ, что может оказать огромное влияние на общество, возможно, действуя за кулисами, устанавливая защиту или манипулируя моделью. ради собственной выгоды, но за счет остального общества.
Как децентрализованный ИИ может помочь
Децентрализованный ИИ означает использование технологии блокчейна для распределения прав собственности и управления ИИ, тем самым повышая прозрачность и доступность. Grayscale Research считает, что децентрализованный ИИ может вывести эти важные решения из закрытых садов в руки общественности.
Технология блокчейн может помочь расширить доступ разработчиков к ИИ и снизить барьеры для независимых разработчиков при создании и монетизации своей работы. Мы считаем, что это может помочь улучшить общие инновации в области искусственного интеллекта и конкуренцию, а также создать баланс с моделями, разработанными технологическими гигантами.
Кроме того, децентрализованный ИИ может помочь демократизировать доступ к инвестициям в ИИ. В настоящее время существует несколько других способов получить финансовую прибыль, связанную с разработкой ИИ, кроме как через несколько акций технологических компаний. В то же время значительные объемы частного капитала были выделены в AI-стартапы и частные компании (47 миллиардов долларов в 2022 году, 42 миллиарда долларов в 2023 году). В результате финансовые выгоды этих компаний доступны лишь горстке венчурных капиталистов и аккредитованных инвесторов. Напротив, децентрализованные криптоактивы ИИ открыты для всех, что позволяет каждому владеть частью будущего ИИ.
Текущее состояние этого перекрестка
На данный момент пересечение криптовалюты и искусственного интеллекта все еще находится на ранней стадии зрелости, но реакция рынка обнадеживает. По состоянию на май 2024 года доходность криптоактивов ИИ составляет 20% (AI Universe, по определению Grayscale Research, минимальная рыночная стоимость активов составляет 500 миллионов долларов США, а ежеквартальная ребалансировка — 1 апреля 2024 года. Активы во Вселенной включают NEAR, FET, RNDR, FIL, TAO, THETA, AKT, AGIX, WLD, AIOZ, TFUEL, GLM, PRIME, OCEAN, ARKM и LTP), опережая все криптографические сектора, кроме валютного (см. рисунок 1). Кроме того, по словам поставщика данных Кайто, тема искусственного интеллекта в настоящее время занимает наибольшую «нарративную позицию» на социальных платформах, превосходя другие темы, такие как децентрализованные финансы, уровень 2, мемы и реальные активы.
В последнее время ряд видных деятелей поддержали это возникающее пересечение, сосредоточив внимание на устранении недостатков централизованного ИИ. В марте этого года Эмад Мостак, основатель известной ИИ-компании Stability AI, покинул компанию, чтобы заняться децентрализованным ИИ на том основании, что «пришло время обеспечить, чтобы ИИ оставался открытым и децентрализованным». предприниматель Эрик Ворхис Недавно запустил Venice.ai, сервис искусственного интеллекта, ориентированный на конфиденциальность, со сквозным шифрованием.
Рисунок 1. Криптовалютные активы искусственного интеллекта с начала года превосходят почти все криптографические сектора
Сегодня мы можем разделить пересечение криптовалют и искусственного интеллекта на три основные подкатегории (активы — это наглядные примеры, перечисленные от большего к меньшему по рыночной капитализации):
Уровень инфраструктуры: сеть, предоставляющая платформу для разработки ИИ (например, NEAR, TAO, FET).
Ресурсы ИИ: активы, которые предоставляют ключевые ресурсы (вычисления, хранилище, данные), необходимые для разработки ИИ (например, RNDR, AKT, LPT, FIL, AR, MASA).
Решение проблем ИИ: активы (например, WLD, TRAC, NUM), которые пытаются решить проблемы, связанные с ИИ, такие как боты, дипфейки и проверка моделей.
Рисунок 2. Карта рынка ИИ и криптовалют
Источник: Grayscale Investments. Перечисленные протоколы являются иллюстративными примерами.
Сеть, предоставляющая инфраструктуру для разработки искусственного интеллекта.
В эту категорию входят сети, обеспечивающие не требующую разрешения открытую архитектуру, специально созданную для общего развития сервисов искусственного интеллекта. Эти активы не ориентированы на определенный продукт или услугу ИИ, а предназначены для создания базовой инфраструктуры и механизмов стимулирования для различных приложений ИИ.
В этой категории выделяется компания Near, основанная соавторами архитектуры Transformer, которая поддерживает системы искусственного интеллекта, такие как ChatGPT. Недавно компания использовала свой опыт в области искусственного интеллекта для запуска планов по разработке «искусственного искусственного интеллекта, принадлежащего пользователям» через свое научно-исследовательское подразделение, которое возглавляет бывший инженер-консультант OpenAI. В конце июня 2024 года компания Near запустила программу инкубатора искусственного интеллекта для разработки собственной базовой модели Near, платформы данных для приложений искусственного интеллекта, среды агентов искусственного интеллекта и рынка вычислений.
Bittensor — еще один убедительный пример. Bittensor — это платформа, которая использует токен TAO для стимулирования разработки искусственного интеллекта. Bittensor служит базовой платформой для 38 подсетей (подсеть — это меньшая сегментированная часть более крупной сети, предназначенная для повышения эффективности и безопасности за счет изоляции частей сети для определенных целей или групп пользователей. По состоянию на 23 июня 2024 г.), Каждая подсеть 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 для создания конкретных приложений искусственного интеллекта путем опроса майнеров в подсети Bittensor.
В эту категорию также входят другие протоколы, такие как Fetch.ai и Allora Network. Fetch.ai, платформа, позволяющая разработчикам создавать сложных ИИ-помощников (то есть «ИИ-агентов»), недавно объединилась с AGIX и OCEAN, в результате чего объединенная компания была оценена примерно в 7,5 миллиардов долларов. Другой — Allora Network, платформа, ориентированная на применение искусственного интеллекта в финансовых приложениях, включая автоматизированные торговые стратегии и рынки прогнозирования для децентрализованных бирж. Allora еще не выпустила токен и привлекла в общей сложности 35 миллионов долларов частного капитала в раунде стратегического финансирования в июне.
Ресурсы, необходимые для разработки ИИ
В эту категорию входят активы, предоставляющие ресурсы (вычисления, хранилище или данные), необходимые для разработки ИИ.
Развитие искусственного интеллекта создало беспрецедентный спрос на вычислительные ресурсы, такие как графические процессоры. Децентрализованные рынки графических процессоров, такие как Render (RNDR), Akash (AKT) и Livepeer (LPT), предоставляют простаивающие графические процессоры разработчикам, которым нужны вычислительные ресурсы для обучения моделей, вывода моделей или создания искусственного интеллекта в 3D. Сегодня Render предлагает около 10 000 графических процессоров, в первую очередь для художников и генеративного искусственного интеллекта, а Akash предлагает 400 графических процессоров, в первую очередь для разработчиков и исследователей ИИ. Между тем, Livepeer недавно объявила о планах запустить новую подсеть искусственного интеллекта в августе 2024 года для таких задач, как преобразование текста в изображение, преобразование текста в видео и преобразование изображения в видео.
Помимо больших объемов вычислительных ресурсов, модели ИИ также требуют огромных объемов данных. В результате спрос на хранение данных значительно увеличился. Решения для хранения данных, такие как Filecoin (FIL) и Arweave (AR), могут служить децентрализованной и безопасной сетевой альтернативой для хранения данных AI вместо централизованных серверов AWS. Эти решения не только обеспечивают экономичное и масштабируемое хранилище, но также повышают безопасность и целостность данных, устраняя единые точки сбоя и снижая риск утечки данных.
Кроме того, существующие службы искусственного интеллекта, такие как OpenAI и Gemini, постоянно получают данные в реальном времени через поиск Bing и Google. Это ставит других разработчиков моделей ИИ в невыгодное положение. Однако сервисы очистки данных, такие как Grass and Masa (MASA), могут помочь уравнять правила игры, поскольку они позволяют людям монетизировать свои данные, предоставляя данные приложений для обучения модели ИИ, сохраняя при этом контроль и конфиденциальность своих личных данных.
Ресурсы, решающие проблемы, связанные с ИИ
В третью категорию входят активы, которые пытаются решить проблемы, связанные с искусственным интеллектом, такие как боты, дипфейки и происхождение контента.
ИИ способствует распространению ботов и дезинформации. Дипфейки, созданные искусственным интеллектом, уже повлияли на президентские выборы в Индии и Европе, и эксперты опасаются, что предстоящая президентская кампания будет связана с потоком дезинформации, основанной на дипфейках. Активы, пытающиеся решить проблему дипфейков путем установления поддающегося проверке происхождения контента, включают Origin Trail (TRAC), Numbers Protocol (NUM) и Story Protocol. Кроме того, Worldcoin (WLD) решает проблему ботов, подтверждая личность человека посредством уникальной биометрической идентификации.
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 помогают решить эту проблему с помощью криптографии, доказательств с нулевым разглашением и полностью гомоморфного шифрования (FHE), включая Modulus Labs и Zama.
в заключение
Хотя первоначальный прогресс был достигнут с этими децентрализованными активами ИИ, мы все еще находимся на ранних стадиях этой точки конвергенции. В начале этого года известный венчурный капиталист Фред Уилсон заявил, что ИИ и криптовалюта — это «две стороны одной медали» и «web3 поможет нам доверять ИИ». По мере того, как индустрия искусственного интеллекта продолжает развиваться, Grayscale Research полагает, что эти варианты использования криптовалюты, связанные с искусственным интеллектом, будут становиться все более важными, поскольку две быстро развивающиеся технологии, вероятно, будут поддерживать рост друг друга.
Есть много признаков того, что ИИ придет и окажет глубокое влияние, как положительное, так и отрицательное. Мы считаем, что, используя свойства технологии блокчейн, криптовалюты могут в конечном итоге помочь смягчить некоторые опасности, исходящие от искусственного интеллекта.
