Orijinal yazar: Will Ogden Moore
Orijinal derleme: Luffy, Foresight News
İlgili Okuma:
"Yapay Zeka Dalgası Yeniden Vuruyor, Gri Tonlamalı Yapay Zeka Fonu Pozisyon Projelerini Değerlendiren Bir Makale"
Yapay zeka (AI), insan üretkenliğini katlanarak artırmayı ve tıbbi atılımlara yön vermeyi vaat eden, bu yüzyılın en umut verici gelişen teknolojilerinden biridir. Yapay zeka şimdiden damgasını vurmuş olsa da gelecekte etkisi daha da artacak. PricewaterhouseCoopers, 2030 yılına kadar 15 trilyon dolarlık devasa bir sektöre dönüşeceğini tahmin ediyor.
Ancak bu umut verici teknoloji aynı zamanda zorluklarla da karşı karşıyadır. Yapay zeka teknolojisi giderek daha güçlü hale geldikçe, yapay zeka endüstrisi son derece merkezi hale geldi ve güç birkaç şirketin elinde yoğunlaştı; bu da tüm insan toplumu için potansiyel bir tehdit oluşturuyor. Yapay zeka aynı zamanda deepfake, önyargı ve veri gizliliği riskleri konusunda da ciddi endişelere yol açıyor. Neyse ki kripto para birimleri ve bunların merkezi olmayan ve şeffaf özellikleri, bu sorunların bazılarına potansiyel çözümler sunuyor.
Aşağıda, merkezileşmenin neden olduğu sorunları ve merkezi olmayan yapay zekanın bazı sorunların çözümüne nasıl yardımcı olabileceğini inceleyeceğiz ve kripto para birimi ile yapay zekanın mevcut kesişimini tartışarak, alandaki erken benimsenme belirtileri gösteren kripto uygulamalarını vurgulayacağız.
Merkezi yapay zekayla ilgili sorunlar
Günümüzde yapay zekanın gelişimi bazı zorluklarla 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 yapay zeka geliştiricileri, ya geliştirmek ya da ticarileştirmek için gereken kaynakları elde etmekte zorlanırlar. Bu, yapay zekadaki genel rekabeti ve yeniliği sınırlıyor.
Sonuç olarak, bu kritik teknoloji üzerindeki etki büyük ölçüde OpenAI ve Google gibi birkaç şirketin elinde yoğunlaşıyor ve bu da yapay zekanın yönetimi hakkında ciddi soruları gündeme getiriyor. Örneğin Şubat ayında Google'ın yapay zeka görüntü oluşturucusu Gemini, ırksal önyargıları ve tarihsel yanlışlıkları ortaya çıkardı. Ayrıca altı üyeli yönetim kurulunun geçen Kasım ayında OpenAI CEO'su Sam Altman'ı kovma kararı, bu şirketlerin bir avuç kişinin kontrolünde olduğu gerçeğini ortaya çıkardı.
Yapay zekanın etkisi ve önemi arttıkça çoğu kişi, bir şirketin toplum üzerinde büyük etkisi olabilecek, korkuluklar dikebilecek, kapalı kapılar ardında faaliyet gösterebilecek veya modelleri kendileri için manipüle ederek yapay zeka modelleri üzerindeki karar alma sürecini kontrol altına alabileceğinden endişe ediyor.
Merkezi olmayan yapay zeka nasıl yardımcı olabilir?
Merkezi olmayan yapay zeka, yapay zeka sahipliğini ve yönetimini şeffaflığı ve erişilebilirliği artıracak şekilde dağıtmak için blockchain teknolojisinin kullanılmasını ifade eder. Grayscale Research, merkezi olmayan yapay zekanın bu önemli kararları kapalı sistemlerden kurtarıp halkın eline sunma potansiyeline sahip olduğuna inanıyor.
Blockchain teknolojisi, geliştiricilerin yapay zekaya daha fazla erişmesine ve bağımsız geliştiricilerin geliştirme ve ticarileştirme eşiğini düşürmesine yardımcı olabilir. Bunun, yapay zeka sektöründe inovasyonu ve rekabeti artırmaya ve küçük şirketler ile teknoloji devleri arasında bir miktar denge kurmaya 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 gelişmelerinden finansal kazanç elde etmenin birkaç yolu daha var. Aynı zamanda, yapay zeka girişimlerine ve özel şirketlere önemli miktarlarda özel sermaye sermayesi tahsis edildi (2022'de 47 milyar dolar, 2023'te 42 milyar dolar). Sonuç olarak, yalnızca küçük bir grup risk sermayedarı ve akredite yatırımcı bu şirketlerin finansal avantajlarından yararlanabiliyor. Bunun aksine, merkezi olmayan yapay zeka kripto varlıkları herkese eşittir ve herkes yapay zeka geleceğinin bir parçasına sahip olabilir.
Bu çapraz döllenme alanı ne kadar gelişti?
Kripto para birimi ile yapay zekanın kesişimi henüz başlangıç aşamasında ancak piyasanın tepkisi cesaret verici. Mayıs 2024 itibarıyla, AI konseptli kripto varlıkları (Not: NEAR, FET, RNDR, FIL, TAO, THETA, AKT, AGIX, WLD, AIOZ, TFUEL, GLM, PRIME, OCEAN dahil olmak üzere Grayscale Research tarafından tanımlanan bir kripto para birimi yatırım portföyü, ARKM ve LTP.) %20'lik bir getiri oranına sahiptir ve bu, para kavramı kategorisinden sonra ikinci sırada yer almaktadır (Şekil 1). Ayrıca veri sağlayıcı Kaito'ya göre yapay zeka, DeFi, Layer 2, Memecoin ve gerçek dünya varlıkları gibi diğer konularla karşılaştırıldığında şu anda sosyal platformlardaki en popüler "anlatı".
Son zamanlarda, bir dizi önde gelen isim, merkezi yapay zekanın eksikliklerini gidermek için çalışarak, ortaya çıkan bu kesişmeyi benimsemeye başladı. Bu yılın mart ayında, tanınmış yapay zeka şirketi Stability AI'nin kurucusu Emad Mostaque, merkezi olmayan yapay zekayı keşfetmek için şirketten ayrıldı ve "yapay zekayı açık ve merkezi olmayan hale getirmenin zamanının geldiğini" söyledi. Kripto para girişimcisi Erik Vorhees yakın zamanda uçtan uca şifrelemeye sahip gizlilik odaklı bir yapay zeka hizmeti olan Venice.ai'yi başlattı.
Şekil 1: Yapay zeka alanı bu yıl şu ana kadar neredeyse tüm kripto para birimi segmentlerinden daha iyi performans gösterdi
Kripto para birimi ile yapay zekanın yakınsamasını üç ana alt kategoriye ayırabiliriz:
Altyapı katmanı: Yapay zeka geliştirme için bir platform sağlayan ağ (örneğin, NEAR, TAO, FET);
Yapay zeka için gerekli kaynaklar: Yapay zeka gelişimi için gerekli bilgi işlem, depolama, veri ve diğer temel kaynakları (RNDR, AKT, LPT, FIL, AR, MASA gibi) sağlayın;
Yapay zeka sorunlarını çözme: Botların ve deepfake'lerin yükselişi ve model doğrulama (ör. WLD, TRAC, NUM) gibi yapay zeka ile ilgili sorunları çözmeye çalışmak.
Şekil 2: Yapay zeka ve kripto para birimini entegre eden proje düzeni, kaynak: Grayscale Investments
Yapay zeka altyapı ağı
Bunlardan ilki, özellikle yapay zeka geliştirme için oluşturulmuş, izin gerektirmeyen, açık bir mimari sunan bir ağdır. Bu ağlar tek bir yapay zeka ürününe veya hizmetine odaklanmaz; bunun yerine çeşitli yapay zeka uygulamaları için temel altyapıyı ve teşvik mekanizmalarını oluşturur.
NEAR, kurucusunun ChatGPT gibi yapay zeka sistemlerine güç veren “Transformer” mimarisinin ortak yazarlarından biri olmasıyla bu kategoride öne çıkıyor. Ancak şirket yakın zamanda eski bir OpenAI araştırma mühendisi danışmanının liderliğindeki bir Ar-Ge kolu aracılığıyla "kullanıcıya ait yapay zeka" geliştirme çabalarının sonuçlarını açıklamak için yapay zeka uzmanlığından yararlandı. Haziran 2024'ün sonlarında Near, Near'ın yerel temel modelinin, yapay zeka uygulama veri platformunun, yapay zeka aracı çerçevesinin ve bilgi işlem pazarının geliştirilmesi için bir yapay zeka kuluçka programı başlattı.
Bittensor başka bir ilgi çekici örnek. Bittensor, TAO tokenlarını kullanarak yapay zekanın gelişimini ekonomik olarak teşvik eden 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 ağın temelini oluşturan platformdur. Bittensor ağı, her alt ağdaki en iyi performans gösteren madencileri ve doğrulayıcıları TAO tokenleri ile ödüllendiriyor ve geliştiricilere belirli yapay zeka uygulamaları oluşturmalarına yardımcı olmak için geliştiricilere izinsiz bir API sağlıyor.
AI altyapı ağı ayrıca Fetch.ai ve Allora gibi diğer protokolleri de içerir. Geliştiricilerin karmaşık yapay zeka asistanları ("AI aracıları" olarak bilinir) 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 otomatik ticaret stratejileri de dahil olmak üzere yapay zekayı finansa uygulamaya odaklanan bir platform olan Allora ağıdır. Henüz bir token çıkarmayan Allora, Haziran ayında stratejik bir finansman turu gerçekleştirerek toplam finansmanını 35 milyon dolara çıkardı.
Yapay zeka için gereken kaynakları sağlayın
İkinci kategori ise yapay zeka gelişimi için ihtiyaç duyulan kaynakları bilgi işlem, depolama veya veri şeklinde sağlayan projelerdir.
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. Render'ın sanatçılara ve üretken yapay zekaya odaklanan yaklaşık 10.000 GPU sunacağı tahmin edilirken, Akash'ın yapay zeka geliştiricilerine ve araştırmacılara odaklanan 400 GPU sunacağı tahmin ediliyor. Bu arada Livepeer kısa süre önce, metinden resme, metinden videoya ve resimden videoya özelliklerini 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 alternatif 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, teknoloji devlerinin dışındaki diğer tüm AI model geliştiricilerini dezavantajlı duruma sokuyor. Bununla birlikte, Grass ve Masa (MASA) gibi veri kazıma hizmetleri, bireylerin kişisel verileri üzerinde kontrol ve gizliliği korurken, yapay zeka modeli eğitimi için kullanarak uygulama verilerinden para kazanmalarına izin vererek oyun alanını eşitlemeye yardımcı olabilir.
Yapay zeka ile ilgili sorunları çözün
Üçüncü kategori, siber robotların ve deepfake'lerin yaygınlaşması da dahil olmak üzere, yapay zekayla ilgili sorunları çözmeye çalışan projeleri içeriyor.
Yapay zekanın daha da kötüleştirdiği önemli bir sorun, botların ve dezenformasyonun çoğalmasıdır. Yapay zeka tarafından üretilen deepfake'ler halihazırda Hindistan ve Avrupa'daki başkanlık seçimleri üzerinde etki yaratıyor; uzmanlar yaklaşan başkanlık kampanyasının deepfake'lerin yönlendirdiği bir "dezenformasyon tsunamisine" sürüklenmesinden "çok korkuyor". Doğrulanabilir içerik kaynakları oluşturarak derin sahtekarlıklarla ilişkili sorunların çözülmesine yardımcı olmayı amaçlayan projeler arasında Origin Trail (TRAC), Numbers Protokolü (NUM) ve Story Protokolü yer alıyor. Ek olarak Worldcoin (WLD), bir kişinin insanlığını kanıtlamak için benzersiz biyometrik teknolojiyi kullanarak 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? Şu anda, Modulus Labs ve Zama da dahil olmak üzere kriptografi, sıfır bilgi kanıtları ve tamamen homomorfik şifreleme (FHE) yoluyla bu sorunun çözülmesine yardımcı olmak için çeşitli protokoller çalışıyor.
Sonuç olarak
Bu merkezi olmayan yapay zeka varlıklarında ilk ilerleme kaydedilmiş olsa da, bu kesişimin hâlâ erken aşamalarındayız. 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" söylemişti. Yapay zeka sektörü olgunlaşmaya devam ettikçe Grayscale Research, yapay zeka ile ilgili şifreleme kullanım durumlarının giderek daha önemli hale geleceğine ve hızla gelişen bu iki teknolojinin birbirini destekleme ve birlikte geliştirme potansiyeline sahip olduğuna inanıyor.
Hem olumlu hem de olumsuz geniş kapsamlı etkileri olacak yapay zeka çağının geldiğine dair pek çok işaret var. Blockchain teknolojisinin özelliklerinden yararlanarak kripto para birimlerinin yapay zekanın oluşturduğu bazı tehlikeleri azaltmaya yardımcı olabileceğine inanıyoruz.
Orijinal bağlantı