SORA OpenAI привлекла внимание общественности, продемонстрировав преобразующую силу искусственного интеллекта и его способность снова изменить наш мир. В области криптовалют и блокчейна продолжают появляться децентрализованные проекты искусственного интеллекта, такие как Gensyn, OORT и Bittensor, которые ускоряют развитие искусственного интеллекта за счет использования преимуществ децентрализации (повышенная конфиденциальность данных и экономия средств). Используя технологию блокчейна и криптоэкономические стимулы, децентрализованный ИИ побуждает участников по всему миру вкладывать вычислительные мощности и данные, способствуя инновациям и широкому внедрению технологий ИИ.

В этой статье будет представлен один из самых основных протоколов децентрализованного искусственного интеллекта: Доказательство честности (PoH). В частности, в нем исследуется, как стимулировать географически распределенных поставщиков услуг (также известных как узлы) способствовать достижению глобальных оптимальных целей и проверять децентрализованные ресурсы (такие как пропускная способность, вычислительная мощность и пространство для хранения), чтобы гарантировать, что они работают так, как было обещано, с целью создания действительно заслуживающих доверия. искусственный интеллект.

PoH мотивирует узлы предпринимать действия для оптимизации социальных целей
В целях эффективности и справедливости сети должны отдавать приоритет пользователям с более высокими потребностями в коммунальных услугах, как, например, то, что мы делаем в системах распределения полосы пропускания Интернета и планирования сотовой связи.
Однако оптимизация распределения ресурсов в децентрализованной среде становится сложной задачей из-за отсутствия всеобъемлющей глобальной информации. С точки зрения теории игр, узлы распределяют ресурсы на основе местных знаний и личных интересов, что приводит к неоптимальным социальным результатам и ограниченной производительности сети. Протокол PoH использует технологию блокчейна, чтобы стимулировать поставщиков услуг криптовалютой, пропорциональной их вкладам в сеть.
Например, в децентрализованном ИИ наборы данных для моделей ИИ могут храниться у нескольких географически распределенных поставщиков услуг. Другими словами, поставщики услуг часто хранят в сети фрагменты различных наборов данных от разных пользователей. Предположим, поставщик услуг получает запрос на загрузку файла от пользователя в сети.
Когда пользователь получает все части набора данных от этих поставщиков услуг, вознаграждение в криптовалюте будет пропорционально разделено между поставщиками услуг, которые предоставили части набора данных. Таким образом, протокол консенсуса PoH стимулирует поставщиков услуг кэшировать часто используемые фрагменты наборов данных поблизости и развертывать их в областях с высокой и надежной пропускной способностью. Таким образом, все поставщики услуг работают независимо для достижения глобальной оптимальной цели, то есть PoH оптимизирует топологию сети и распределение ресурсов децентрализованным образом.

PoH реализует децентрализованные доверенные вычисления
В эпоху цифровых технологий безопасность и доверие имеют решающее значение, особенно для вычислительных задач ИИ, которые передаются на аутсорсинг неизвестным поставщикам услуг в децентрализованных сетях ИИ. PoH является бдительным стражем мира ИИ-вычислений, следя за тем, чтобы переданные на аутсорсинг задачи выполнялись точно и честно. Он использует механизм, основанный на методах ловушки, используемых правоохранительными органами, незаметно включая тестовые миссии или «фишинговые миссии» в реальные миссии. Если провайдер попытается срезать углы, «сотрудники PoH» (некоторые поставщики услуг называются офицерами, которые создают и распространяют фишинговые задачи внутри сети) поймают их на месте преступления, используя эти фишинговые задачи. Это предотвращает нечестность и обеспечивает безопасность процесса без необходимости постоянного контроля.

В частности, PoH встраивает «фишинговые задачи» в обычные задачи, делая их неотличимыми от реальных задач, но при этом аутсорсер знает ожидаемые результаты. Эта стратегия создает для поставщиков услуг неопределенность относительно того, какие задачи являются тестами, поощряя честность во избежание обнаружения и штрафов. Не раскрывая фишинговых задач, поставщики получают стимул постоянно прилагать максимум усилий, зная, что любая задача может оказаться испытанием и что последствия быть пойманными перевешивают выгоды от мошенничества. Математическая модель PoH рассчитывает оптимальное количество фишинговых задач, обеспечивая баланс между потребностями безопасности и эффективностью вычислений. Модель учитывает вычислительные затраты, возможность нечестного поведения и влияние просчетов на целостность всей системы. Целью является максимизация сетевой безопасности при минимизации ненужных накладных расходов для обеспечения безопасности и эффективности системы.

Демократизация разработки ИИ
Хотя децентрализованный ИИ все еще находится в зачаточном состоянии, он обещает произвести революцию в способах разработки искусственного интеллекта. Облегчая прямое взаимодействие между разработчиками и пользователями в обход традиционных посредников централизованных учреждений, он открывает путь к более демократичной и заслуживающей доверия экосистеме ИИ.

Этот сдвиг может существенно изменить расстановку сил на рынке ИИ. По мере того, как все больше поставщиков внедряют децентрализованный ИИ, доминирование проприетарных моделей может уменьшиться, что приведет к значительной потере контроля над рынком. Таким образом, ожидается, что эта смена парадигмы откроет эпоху повышенной прозрачности и инклюзивности в разработке ИИ, что станет существенным шагом вперед в демократизации доступа к технологиям ИИ.

О Оорте

OORT — это децентрализованная облачная платформа данных, целью которой является интеграция глобальных вычислительных ресурсов и ресурсов хранения, максимизация конфиденциальности и экономической эффективности, а также предоставление набора децентрализованных решений корпоративного уровня для генеративного искусственного интеллекта и бизнеса, управляемого данными.

Основная технология OORT одобрена патентами и научными публикациями США, а также сотрудничает с более чем 40 проектами/компаниями и более чем 20 престижными американскими университетами (такими как Гарвард, Массачусетский технологический институт, Чикагский университет, Колумбийский университет, Университет Дьюка, Мичиганский университет, Северо-Западный университет). Университет, Нью-Йоркский университет и т. д.) установили прочные партнерские отношения или отношения с клиентами.


40+ каналов·экосистемы·клиентов:
BNB Chain-BNB Greenfield (Binance), DEII (Dell), Lenovo Image (Lenovo Image), Tencent (Tencent), Alibaba Cloud (Alibaba), Seagate (Seagate), Akamai (Akamai), Storj, Poolz Finance, OORT SWAP, iPolloverse, Grown, Crust, Sinso, Parallell, Revolution NFT, Coresky NFT, Mises, Appsco, NumenCyber, SPEARHEAD, Layerr, Uverse, Y0 NFT, ThreeFold, IOV Labs, синий мир, Crypto Legacy, Supermoon Camp, Walken, COTX, Clocr , Midas, iCrypto World, Verida, 404DAO, Midasreless, Supermoon Camp, 1024bank и т. д., FilSwan, AFRICA2.0 (Африка 2.0), Ivy League (Лига плюща), Together Labs (его IMVU имеет около 7 миллионов активных пользователей в месяц), Finstreet (индийская платформа криптообразования – с 4,5 миллионами членов сообщества и почти 100 000 студентов) и т. д.

Инвестиционное агентство:
EMURGO Ventures (ADA), Aves Lair, Microsoft, Google, Redline DAO, Sanctor Capital, Waterdrip Capital, LinkVC и др.#热门话题