Son yıllarda yapay zeka (AI) ve kripto para alanları hızla gelişiyor ve her biri kendi çapında önemli ilerlemeler kaydediyor. Bununla birlikte, bu iki alanın kesişimi ilgi çekici olasılıklar alanı sunmaktadır. Blockchain teknolojisi ve kriptografik ilkelerle desteklenen merkezi olmayan yapay zeka, açık, şeffaf ve sansüre dayanıklı bir yapay zeka sistemi vizyonu sunuyor. Bu makalede, bu kesişimdeki çeşitli kategorileri inceleyerek hem sundukları fırsatları hem de karşılaştıkları zorlukları inceleyeceğiz.
Eğitim Öncesi + İnce Ayar için Merkezi Olmayan Bilgi İşlem:
Akash ve Render gibi merkezi olmayan bilgi işlem platformları, yapay zeka görevleri için bilgi işlem kaynaklarına erişimi demokratikleştirmeyi amaçlıyor. Daha ucuz bilgi işlem ve sansüre dayanıklı eğitim potansiyeli sunarken performans ve ölçeklenebilirlik gibi zorluklar devam ediyor.
Merkezi Olmayan Çıkarım:
Ritual ve Ollama gibi projeler, merkezi hizmetlerle ilgili mahremiyet ve sansür endişelerini ele alarak, merkezi olmayan çıkarımı mümkün kılmayı amaçlıyor. Ancak yerel çıkarımlara yönelik özel çiplerin yükselişi, merkezi olmayan alternatiflerin benimsenmesi konusunda zorluk teşkil ediyor.
Zincir İçi Yapay Zeka Aracıları:
Zincir içi yapay zeka aracıları, koordinasyon ve ödeme için blockchain teknolojisinden yararlanarak merkezi sağlayıcılarla ilişkili platform risklerini en aza indirir. Potansiyel faydalara rağmen, yapay zeka aracısı gelişiminin yeni ortaya çıkan aşaması ve geleneksel ödeme yöntemlerinin kullanılabilirliği, yaygın olarak benimsenme önünde engeller oluşturmaktadır.
Veri ve Model Kaynağı:
Vana ve Rainfall gibi Blockchain tabanlı çözümler, şeffaflık ve kaynak sağlarken kullanıcılara veri ve modellere sahip olma ve para kazanma olanağı sağlamayı amaçlıyor. Ancak zorluk, kullanıcıları kolaylıktan ziyade veri sahipliği ve gizlilik kaygılarına öncelik vermeye ikna etmekte yatmaktadır.
Token Teşvikli Uygulamalar:
Ağları önyüklemek ve MyShell ve Deva gibi yapay zeka merkezli uygulamalara katılımı artırmak için kripto token teşvikleri önerildi. Ancak spekülatif çılgınlık ve kalıcı kullanıma ilişkin endişeler devam ediyor ve bu da önceki kripto yükseliş ve çöküşlerinden alınan dersleri yansıtıyor.
Token Teşvik Edilen MLOps:
BitTensor ve Ritual gibi projeler, kripto teşviklerinin makine öğrenimi işlemleri (MLOps) iş akışına entegrasyonunu araştırıyor. Teşvikler davranışı optimize edebilirken, MLOps'ta kalite ve doğruluğun sağlanması önemli bir zorluk teşkil ediyor.
Zincir Üzerinde Doğrulanabilirlik (ZKML):
Modulus Labs ve UpShot gibi projelerde örneklendiği gibi, zincir üzerinde model doğrulanabilirliği, yapay zeka uygulamalarında şeffaflığın ve şekillendirilebilirliğin kilidini açma konusunda umut vaat ediyor. Ancak, bu tür bir doğrulamanın gerekliliğine ve sıfır bilgi teknolojisine ilişkin abartıya ilişkin şüpheler devam ediyor.
Çözüm:
Merkezi olmayan yapay zeka ve kripto paranın kesişimi, yenilik ve bozulma potansiyeliyle dolu bir ortam sunuyor. Bilgi işlem kaynaklarına erişimin demokratikleştirilmesinden kullanıcılara veri sahipliği konusunda yetki verilmesine kadar her kategori benzersiz fırsatlar ve zorluklar sunar. Bu projeler gelişmeye devam ettikçe, daha açık, şeffaf ve eşitlikçi bir teknolojik ortama doğru yol alarak yapay zeka ve kriptonun geleceğini nasıl şekillendirdiklerine tanık olmak büyüleyici olacak.
