В последние годы области искусственного интеллекта (ИИ) и криптовалюты быстро развиваются, каждая из которых добилась значительных успехов сама по себе. Однако пересечение этих двух областей открывает множество интригующих возможностей. Децентрализованный ИИ, основанный на технологии блокчейна и криптографических принципах, предлагает видение систем ИИ, которые являются открытыми, прозрачными и устойчивыми к цензуре. В этой статье мы углубимся в различные категории на этом пересечении, изучая как возможности, которые они предоставляют, так и проблемы, с которыми они сталкиваются.

Децентрализованные вычисления для предварительного обучения + тонкая настройка:

Децентрализованные вычислительные платформы, такие как Akash и Render, нацелены на демократизацию доступа к вычислительным ресурсам для задач ИИ. Хотя они предлагают потенциал для более дешевых вычислений и обучения, устойчивого к цензуре, такие проблемы, как производительность и масштабируемость, сохраняются.

Децентрализованный вывод:

Такие проекты, как Ritual и Ollama, стремятся обеспечить децентрализованный вывод, решая проблемы конфиденциальности и цензуры, связанные с централизованными сервисами. Однако рост специализированных чипов для локального вывода создает проблему для принятия децентрализованных альтернатив.

Агенты искусственного интеллекта в сети:

Агенты ИИ в сети используют технологию блокчейн для координации и оплаты, минимизируя риски платформы, связанные с централизованными поставщиками. Несмотря на потенциальные преимущества, начальная стадия разработки агентов ИИ и доступность традиционных методов оплаты представляют собой препятствия для широкого внедрения.

Происхождение данных и модели:

Решения на основе блокчейна, такие как Vana и Rainfall, направлены на то, чтобы дать пользователям возможность владеть и монетизировать свои данные и модели, обеспечивая при этом прозрачность и происхождение. Однако проблема заключается в том, чтобы убедить пользователей отдать приоритет вопросам владения данными и конфиденциальности над удобством.

Приложения, стимулируемые токенами:

Были предложены стимулы в виде криптотокенов для запуска сетей и привлечения участия в ориентированных на ИИ приложениях, таких как MyShell и Deva. Тем не менее, опасения по поводу спекулятивной мании и длительного использования остаются, что перекликается с уроками предыдущих крипто-бумов и спадов.

MLOps, стимулируемые токенами:

Такие проекты, как BitTensor и Ritual, изучают интеграцию крипто-стимулов в рабочий процесс машинного обучения (MLOps). Хотя стимулы могут оптимизировать поведение, обеспечение качества и точности в MLOps представляет собой значительную проблему.

Возможность проверки в цепочке (ZKML):

Верифицируемость модели в цепочке, как показывают такие проекты, как Modulus Labs и UpShot, обещает раскрытие прозрачности и компоновки в приложениях ИИ. Однако скептицизм относительно необходимости такой верификации и шумиха вокруг технологии нулевого разглашения сохраняются.

Заключение:

Пересечение децентрализованного ИИ и криптовалюты представляет собой ландшафт, полный потенциала для инноваций и прорывов. От демократизации доступа к вычислительным ресурсам до предоставления пользователям возможности владения данными, каждая категория предлагает уникальные возможности и проблемы. Поскольку эти проекты продолжают развиваться, будет интересно наблюдать, как они формируют будущее ИИ и криптовалюты, продвигаясь к более открытому, прозрачному и справедливому технологическому ландшафту.