Yazar: Will Ogden Moore, derleyen: 0xjs@金财经
Yapay zeka, insan üretkenliğini katlanarak artırma ve tıbbi atılımlara yön verme potansiyeliyle bu yüzyılın en umut verici gelişen teknolojilerinden biridir. Yapay zeka bugün önemli olsa da etkisi daha da artacak ve PwC, yapay zekanın 2030 yılına kadar 15 trilyon dolarlık bir sektöre dönüşeceğini tahmin ediyor.
Ancak bu umut verici teknoloji aynı zamanda zorluklarla da karşı karşıyadır. Yapay zeka teknolojisi daha güçlü hale geldikçe, yapay zeka endüstrisi aşırı derecede yoğunlaşıyor ve güç birkaç şirketin elinde yoğunlaşıyor ve bu da topluma zarar verebilir. Bu aynı zamanda deepfake'ler, yerleşik önyargılar ve veri gizliliği riskleri hakkında ciddi endişeleri de beraberinde getiriyor. Neyse ki, Crypto ve onun merkezi olmayan ve şeffaf yapısı bu sorunların bazılarına potansiyel çözümler sunuyor.
Bu makalede, merkezi yapay zekanın neden olduğu sorunları ve merkezi olmayan yapay zekanın bazı sorunları çözmeye nasıl yardımcı olabileceğini inceleyeceğiz ve kripto ile yapay zekanın mevcut kesişimini tartışarak, alandaki erken benimsenme belirtileri gösteren kripto uygulamalarını vurgulayacağız.
Merkezi yapay zeka ile ilgili sorunlar
Günümüzde yapay zekanın gelişimi belirli zorluklar ve risklerle karşı karşıyadır. Yapay zekanın ağ etkileri ve yoğun sermaye gereksinimleri o kadar önemlidir ki, küçük şirketler veya akademik araştırmacılar gibi büyük teknoloji şirketlerinin dışındaki birçok yapay zeka geliştiricisi, ya yapay zeka gelişimi için gereken kaynakları elde etmekte zorluk çekiyor ya da çalışmalarından para kazanamıyor. Bu, yapay zekadaki genel rekabeti ve yeniliği sınırlıyor.
Sonuç olarak, bu kritik teknoloji üzerindeki etkinin OpenAI ve Google gibi birkaç şirketin elinde yoğunlaşması, yapay zeka yönetimi hakkında ciddi soruların ortaya çıkmasına neden oluyor. Örneğin Şubat ayında Google'ın yapay zeka görüntü oluşturucusu Gemini, ırksal önyargıları ve tarihsel yanlışlıklarları ortaya çıkararak şirketin modellerini nasıl manipüle ettiğini gösterdi. Ayrıca altı üyeli yönetim kurulunun geçen Kasım ayında OpenAI CEO'su Sam Altman'ı kovma kararı, bu modelleri geliştiren şirketlerin bir avuç kişinin kontrolünde olduğu gerçeğini ortaya çıkardı.
Yapay zekanın nüfuzu ve önemi arttıkça çoğu kişi, bir şirketin toplum üzerinde büyük bir etkiye sahip olabilecek, korkuluklar dikebilecek, kapalı kapılar ardında faaliyet gösterebilecek veya modeli kendi çıkarı için manipüle edebilecek bir yapay zeka modeline ilişkin karar verme üzerinde kontrol sahibi olabileceğinden endişe ediyor. — —ama toplumun diğer üyelerinin pahasına.
Merkezi olmayan yapay zeka nasıl yardımcı olabilir?
Merkezi olmayan yapay zeka, yapay zeka sahipliğini ve yönetimini şeffaflığı ve erişilebilirliği artıracak şekilde dağıtmak için blockchain teknolojisinden yararlanan yapay zeka hizmetlerini ifade eder. Grayscale Research, merkezi olmayan yapay zekanın bu önemli kararları kapalı sistemlerden kurtarıp kamu mülkiyetine geçirme potansiyeline sahip olduğuna inanıyor.
Blockchain teknolojisi, geliştiricilerin yapay zekaya daha fazla erişmesine yardımcı olabilir ve bağımsız geliştiricilerin çalışmalarını geliştirip bunlardan para kazanma eşiğini azaltabilir. Bunun genel yapay zeka inovasyonunu ve rekabetini geliştirmeye ve teknoloji devleri tarafından geliştirilen modellerle dengeyi korumaya yardımcı olabileceğine inanıyoruz.
Ek olarak, merkezi olmayan yapay zeka, yapay zekaya yapılan yatırımın demokratikleşmesine yardımcı olur. Şu anda, bir avuç teknoloji hissesi dışında, yapay zeka gelişmeleriyle ilişkili finansal faydalardan yararlanmanın birkaç yolu var. Aynı zamanda, yapay zeka girişimlerine ve özel şirketlere önemli miktarda özel sermaye tahsis ediliyor (2022'de 47 milyar dolar, 2023'te 42 milyar dolar). Sonuç olarak, yalnızca küçük bir grup risk sermayedarı ve akredite yatırımcı bu şirketlerin mali avantajlarına erişebiliyor. Buna karşılık, merkezi olmayan yapay zeka kripto varlıkları herkesin kullanımına açıktır ve herkesin yapay zeka geleceğinin bir parçasına sahip olmasına olanak tanır.
Bugün Kripto ve Yapay Zekanın kesişimi nerede?
Bugün, kripto para birimi ile yapay zekanın kesişimi olgunluk açısından hâlâ erken aşamada ancak piyasanın tepkisi cesaret verici. Mayıs 2024 itibarıyla, kripto varlıkların yapay zeka alanı getirisi %20 olup, Para Birimleri dışındaki tüm kripto kanallarından daha iyi performans göstermektedir (Şekil 1). Ayrıca veri sağlayıcı Kaito'ya göre yapay zeka konusu şu anda merkezi olmayan finans, Katman 2, meme paraları ve gerçek dünya varlıkları gibi diğer konularla karşılaştırıldığında sosyal platformlarda en fazla "anlatısal fikir paylaşımına" sahip.
Son zamanlarda bazı büyük isimler, merkezi yapay zekanın eksikliklerini gidermek için çalışarak bu ortaya çıkan kesişmeyi benimsemeye başladı. Bu yılın mart ayında, tanınmış yapay zeka şirketi Stability AI'nin kurucusu Emad Mostaque, merkezi olmayan yapay zekayı sürdürmek için şirketten ayrıldı. "Yapay zekanın açık ve merkezi olmayan kalmasını sağlamanın zamanının geldiğini" söyledi. Ek olarak, kripto para girişimcisi Erik Vorhees yakın zamanda uçtan uca şifrelemeye sahip, gizlilik odaklı bir yapay zeka hizmeti olan Venice.ai'yi başlattı.
Şekil 1: Bu yıl şu ana kadar AI kanalı neredeyse tüm kripto kanallarından daha iyi performans gösterdi
Kripto ve yapay zekanın kesişimini üç ana alt kategoriye ayırabiliriz:
1. Altyapı katmanı: Yapay zeka geliştirme için platform sağlayan ağ (NEAR, TAO, FET gibi)
2. Yapay zeka için gerekli kaynaklar: Yapay zeka gelişimi için gerekli olan temel kaynakları (bilgi işlem, depolama, veri) sağlayan varlıklar (RNDR, AKT, LPT, FIL, AR, MASA gibi)
3. Yapay zeka sorunlarını çözün: Botların ve deepfake'lerin yükselişi ve model doğrulama gibi yapay zeka ile ilgili sorunları çözmeye çalışan varlıklar (ör. WLD, TRAC, NUM)
Şekil 2: Yapay Zeka ve Kripto pazar haritası
Kaynak: Gri Tonlamalı Yatırımlar
Yapay zeka gelişimi için altyapı sağlayan bir ağ
Bunlardan ilki, yapay zeka hizmetlerinin genel gelişimi için özel olarak oluşturulmuş, izin gerektirmeyen, açık bir mimari sağlayan bir ağdır. Bu varlıklar tek tür yapay zeka ürün veya hizmetine odaklanmaz, bunun yerine çeşitli yapay zeka uygulamaları için temel altyapıyı ve teşvik mekanizmalarını oluşturmaya odaklanır.
Near, kurucularının ChatGPT gibi yapay zeka sistemlerine güç veren “Transformer” mimarisinin ortak yaratıcıları olmasıyla bu kategoride öne çıkıyor. Ancak şirket yakın zamanda eski bir OpenAI araştırma mühendisi danışmanı tarafından yönetilen bir Ar-Ge bölümü aracılığıyla "kullanıcıya ait yapay zeka" geliştirme çabalarını ortaya çıkarmak için yapay zeka uzmanlığından yararlandı. Haziran 2024'ün sonlarında Near, Near yerel temel modellerin, yapay zeka uygulama veri platformlarının, yapay zeka aracı çerçevelerinin ve bilgi işlem pazarlarının geliştirilmesine yönelik yapay zeka kuluçka programını başlattı.
Bittensor potansiyel olarak ilgi çekici başka bir örnek sunuyor. Bittensor, yapay zekanın gelişimini finansal olarak teşvik etmek için TAO tokenlarını kullanan bir platformdur. Bittensor, her biri sohbet robotları, görüntü oluşturma, finansal tahmin, dil çevirisi, model eğitimi, depolama ve hesaplama gibi farklı kullanım senaryolarına sahip 38 alt ağ (alt ağ) için temel platformdur. Bittensor ağı, her alt ağdaki en iyi performans gösteren madencileri ve doğrulayıcıları TAO belirteçleriyle ödüllendirir ve geliştiricilere, Bittensor alt ağındaki madencileri sorgulayarak belirli AI uygulamaları oluşturmaları için izinsiz bir API sağlar.
Bu kategori aynı zamanda Fetch.ai ve Allora Network gibi diğer protokolleri de içerir. Geliştiricilerin karmaşık yapay zeka asistanları veya "Yapay Zeka aracıları" oluşturmasına yönelik bir platform olan Fetch.ai, yakın zamanda AGIX ve OCEAN ile birleşerek yaklaşık 7,5 milyar dolarlık bir toplam değer elde etti. Diğeri ise, merkezi olmayan borsalar ve tahmin piyasaları için otomatikleştirilmiş ticaret stratejileri de dahil olmak üzere, yapay zekayı finansal uygulamalara uygulamaya odaklanan bir platform olan Allora ağıdır. Henüz bir token çıkarmayan Allora, Haziran ayında stratejik bir finansman turu gerçekleştirerek toplam finansmanını özel sermaye olarak 35 milyon dolara çıkardı.
Yapay zeka gelişimi için gerekli kaynaklar
İkinci kategori, yapay zeka gelişimi için gerekli olan kaynakları bilgi işlem, depolama veya veri biçiminde sağlayan varlıkları içerir.
Yapay zekanın yükselişi, GPU biçimindeki bilgi işlem kaynaklarına yönelik benzeri görülmemiş bir talep yarattı. Render (RNDR), Akash (AKT) ve Livepeer (LPT) gibi merkezi olmayan GPU pazarları, model eğitimi, model çıkarımı veya 3D üretken yapay zeka oluşturma için bilişime ihtiyaç duyan geliştiricilere boşta GPU'lar sağlar. Bugün Render'ın sanatçılara ve üretken yapay zekaya odaklı yaklaşık 10.000 GPU sunduğu tahmin edilirken, Akash'ın yapay zeka geliştiricileri ve araştırmacılara odaklı 400 GPU sunduğu tahmin ediliyor. Bu arada Livepeer kısa süre önce, metinden resme, metinden videoya ve resimden videoya gibi görevleri Ağustos 2024'e kadar tamamlamayı hedefleyen yeni AI alt ağı için planlarını duyurdu.
Yapay zeka modelleri, hesaplama açısından yoğun olmasının yanı sıra büyük miktarlarda veri gerektirir. Sonuç olarak, veri depolamaya olan talep önemli ölçüde arttı. Filecoin (FIL) ve Arweave (AR) gibi veri depolama çözümleri, yapay zeka verilerinin merkezi AWS sunucularında depolanmasına karşı merkezi olmayan güvenli ağ alternatifleri olarak hizmet verebilir. Bu çözümler yalnızca uygun maliyetli ve ölçeklenebilir depolama sağlamakla kalmıyor, aynı zamanda tek arıza noktalarını ortadan kaldırarak ve veri ihlali riskini azaltarak veri güvenliğini ve bütünlüğünü de artırıyor.
Son olarak OpenAI ve Gemini gibi mevcut yapay zeka hizmetleri, sırasıyla Bing ve Google Arama aracılığıyla gerçek zamanlı verilere sürekli erişim sağlıyor. Bu, bu teknoloji şirketlerinin dışındaki tüm diğer AI model geliştiricilerini dezavantajlı duruma sokuyor. Bununla birlikte, Grass ve Masa (MASA) gibi veri kazıma hizmetleri, bireylerin kişisel verileri ve gizlilikleri üzerinde kontrollerini korurken, yapay zeka modeli eğitimi için kullanarak uygulama verilerinden para kazanmalarına olanak tanıdığı için oyun alanını eşitlemeye yardımcı olabilir.
Yapay zeka ile ilgili sorunları çözmeye çalışan varlıklar
Üçüncü kategori, botların yükselişi, deepfake'ler ve içerik kaynağı da dahil olmak üzere yapay zeka ile ilgili sorunları çözmeye çalışan varlıkları içerir.
Yapay zekanın daha da kötüleştirdiği büyük bir sorun, botların ve dezenformasyonun çoğalmasıdır. Yapay zeka tarafından üretilen deepfake'ler Hindistan ve Avrupa'daki başkanlık seçimleri üzerinde şimdiden bir etki yaratıyor; uzmanlar yaklaşan başkanlık kampanyasının ağırlıklı olarak deepfake'lerin yönlendirdiği bir "dezenformasyon tsunamisi" içermesinden "çok korkuyor". Doğrulanabilir içerik kaynakları oluşturarak derin sahtekarlıklarla ilişkili sorunların çözülmesine yardımcı olmayı amaçlayan varlıklar arasında Origin Trail (TRAC), Numbers Protokolü (NUM) ve Story Protokolü yer alıyor. Ayrıca Worldcoin (WLD), benzersiz bir biyometrik tanımlayıcı aracılığıyla kişinin insanlığını kanıtlayarak bot sorununu çözmeye çalışıyor.
Yapay zekanın bir diğer riski de modelin kendisine olan güvenin sağlanmasıdır. Aldığımız AI sonuçlarının tahrif edilmediğine veya manipüle edilmediğine nasıl güvenebiliriz? Modulus Labs ve Zama da dahil olmak üzere kriptografi, sıfır bilgi kanıtları ve tamamen homomorfik şifreleme (FHE) yoluyla bu sorunun çözülmesine yardımcı olmak için şu anda çeşitli protokoller çalışıyor.
Sonuç olarak
Bu merkezi olmayan yapay zeka varlıkları ilk ilerlemeyi kaydetmiş olsa da, biz hala bu kesişimin ilk aşamasındayız. Bu yılın başında ünlü risk sermayedarı Fred Wilson, yapay zeka ve kripto para biriminin "aynı madalyonun iki yüzü" olduğunu ve "web3'ün yapay zekaya güvenmemize yardımcı olacağını" söyledi. Yapay zeka endüstrisi olgunlaşmaya devam ettikçe Grayscale Research, hızla gelişen iki teknolojinin muhtemelen birbirlerinin büyümesini desteklemesiyle yapay zeka ile ilgili kripto kullanım durumlarının giderek daha önemli hale geleceğine inanıyor.
Yapay zekanın geleceğine ve hem olumlu hem de olumsuz geniş kapsamlı etkileri olacağına dair birçok işaret var. Blockchain teknolojisinin özelliklerinden yararlanarak kriptografinin sonuçta yapay zekanın oluşturduğu bazı tehlikeleri azaltmaya yardımcı olabileceğine inanıyoruz.
