Автор оригіналу: Вілл Огден Мур
Оригінальний збірник: Luffy, Foresight News
Пов'язане читання:
«Хвиля штучного інтелекту знову вражає, одна стаття містить інвентаризацію проектів фонду штучного інтелекту в градаціях сірого»
Штучний інтелект (ШІ) є однією з найперспективніших нових технологій цього століття, яка обіцяє експоненціально підвищити продуктивність людини та сприяти медичним проривам. Хоча штучний інтелект вже зробив свій слід, його вплив стане ще більшим у майбутньому. За оцінками PricewaterhouseCoopers, до 2030 року вона переросте у величезну галузь з оборотом у 15 трильйонів доларів.
Однак ця перспективна технологія також стикається з проблемами. Оскільки технології штучного інтелекту стають дедалі потужнішими, індустрія штучного інтелекту стала надзвичайно централізованою, влада зосереджена в руках кількох компаній, що є потенційною загрозою для всього людського суспільства. Штучний інтелект також викликає серйозне занепокоєння щодо глибоких фейків, упередженості та ризиків конфіденційності даних. На щастя, криптовалюти та їхні децентралізовані та прозорі властивості пропонують потенційні рішення деяких із цих проблем.
Нижче ми дослідимо проблеми, спричинені централізацією, і те, як децентралізований штучний інтелект може допомогти вирішити деякі проблеми, а також обговоримо поточне перетину криптовалюти та штучного інтелекту, виділивши криптододатки в просторі, які демонструють ознаки раннього впровадження.
Проблеми з централізованим штучним інтелектом
Сьогодні розвиток штучного інтелекту стикається з певними викликами та ризиками. Мережевий ефект і інтенсивні вимоги до капіталу ШІ настільки значні, що розробники ШІ за межами великих технологічних компаній, наприклад менші компанії або наукові дослідники, або намагаються отримати ресурси, необхідні для розробки або комерціалізації. Це обмежує загальну конкуренцію та інновації в ШІ.
У результаті вплив на цю критично важливу технологію в основному зосереджено в руках кількох компаній, таких як OpenAI і Google, що викликає серйозні питання щодо управління ШІ. Наприклад, у лютому генератор зображень зі штучного інтелекту Google Gemini викрив расові упередження та історичні неточності. Крім того, рішення ради директорів із шести членів у листопаді минулого року звільнити генерального директора OpenAI Сема Альтмана викрило той факт, що ці компанії контролюють кілька людей.
Оскільки вплив і важливість ШІ зростає, багато хто стурбований тим, що одна компанія може отримати контроль над прийняттям рішень щодо моделей ШІ, які можуть мати величезний вплив на суспільство, зводячи огорожі, працюючи за зачиненими дверима або маніпулюючи моделями для себе. Отримайте прибуток.
Чим може допомогти децентралізований ШІ
Децентралізований штучний інтелект означає використання технології блокчейну для розподілу прав власності та управління ШІ таким чином, щоб підвищити прозорість і доступність. Grayscale Research вважає, що децентралізований штучний інтелект може звільнити ці важливі рішення від закритих систем і передати їх у руки громадськості.
Технологія блокчейн може допомогти розробникам отримати більший доступ до штучного інтелекту та знизити поріг для розробки та комерціалізації незалежними розробниками. Ми вважаємо, що це може допомогти покращити інновації та конкуренцію в індустрії штучного інтелекту та досягти певного балансу між малими компаніями та технологічними гігантами.
Крім того, децентралізований ШІ допомагає демократизувати інвестиції в ШІ. Наразі, окрім кількох акцій технологічних компаній, є кілька інших способів отримати фінансову вигоду, пов’язану з розробками ШІ. У той же час значні суми прямих інвестицій були виділені на стартапи та приватні компанії зі штучним інтелектом (47 мільярдів доларів у 2022 році, 42 мільярди доларів у 2023 році). У результаті лише невелика група венчурних капіталістів та акредитованих інвесторів має доступ до фінансових переваг цих компаній. Навпаки, децентралізовані криптоактиви AI рівні для всіх, і кожен може володіти частиною AI майбутнього.
Наскільки далеко розвинулася ця сфера взаємозапліднення?
Перетин криптовалюти та штучного інтелекту все ще перебуває на ранніх стадіях, але реакція ринку була обнадійливою. Станом на травень 2024 року криптоактиви концепції штучного інтелекту (Примітка: портфель інвестицій у криптовалюту, визначений Grayscale Research, включаючи NEAR, FET, RNDR, FIL, TAO, THETA, AKT, AGIX, WLD, AIOZ, TFUEL, GLM, PRIME, OCEAN, ARKM і LTP.) мають коефіцієнт повернення 20%, що поступається лише категорії концепції валюти (рис. 1). Крім того, за словами постачальника даних Kaito, штучний інтелект зараз є найпопулярнішим «наративом» на соціальних платформах порівняно з іншими темами, такими як DeFi, Layer 2, Memecoin та реальні активи.
Нещодавно ряд видатних діячів почали охоплювати цей новий перетин, працюючи над усуненням недоліків централізованого штучного інтелекту. У березні цього року Емад Мостаке, засновник відомої компанії зі штучного інтелекту Stability AI, покинув компанію, щоб досліджувати децентралізований штучний інтелект. Він сказав, що «настав час зробити штучний інтелект відкритим і децентралізованим». Криптовалютний підприємець Ерік Ворхіс нещодавно запустив Venice.ai, спеціалізований на конфіденційності сервіс ШІ з наскрізним шифруванням.
Малюнок 1. Сфера штучного інтелекту перевершила майже всі сегменти криптовалюти цього року
Ми можемо розділити конвергенцію криптовалюти та штучного інтелекту на три основні підкатегорії:
Рівень інфраструктури: мережа, яка забезпечує платформу для розробки ШІ (наприклад, NEAR, TAO, FET);
Ресурси, необхідні для штучного інтелекту: забезпечення обчислень, зберігання, даних та інших ключових ресурсів, необхідних для розробки штучного інтелекту (таких як RNDR, AKT, LPT, FIL, AR, MASA);
Вирішення проблем штучного інтелекту: спроби вирішити проблеми, пов’язані зі штучним інтелектом, такі як поява ботів і дипфейків, а також перевірка моделей (наприклад, WLD, TRAC, NUM).
Рисунок 2. Схема проекту, що об’єднує штучний інтелект і криптовалюту, джерело: Grayscale Investments
Мережа інфраструктури ШІ
Перша — це мережа, яка пропонує відкриту архітектуру без дозволів, створену спеціально для розробки ШІ. Ці мережі не зосереджуються на одному продукті чи послузі штучного інтелекту, а натомість створюють базову інфраструктуру та механізми стимулювання для різноманітних програм ШІ.
NEAR виділяється в цій категорії, її засновник є одним із співавторів архітектури «Transformer», яка підтримує такі системи ШІ, як ChatGPT. Однак нещодавно компанія використала свій досвід у галузі штучного інтелекту, щоб оприлюднити результати своїх зусиль із розробки «штучного інтелекту, що належить користувачам» за допомогою відділу досліджень і розробок під керівництвом колишнього консультанта-дослідника OpenAI. Наприкінці червня 2024 року Near запустив програму-інкубатор штучного інтелекту для розробки нативної базової моделі Near, платформи даних прикладних програм штучного інтелекту, фреймворку агента штучного інтелекту та ринку обчислень.
Біттензор є ще одним переконливим прикладом. Bittensor — це платформа, яка економічно заохочує розвиток штучного інтелекту за допомогою токенів TAO. Bittensor є базовою платформою для 38 підмереж, кожна з яких має різні випадки використання, такі як чат-боти, створення зображень, фінансове прогнозування, мовний переклад, навчання моделей, зберігання та обчислення. Мережа Bittensor нагороджує найкращі майнери та валідатори в кожній підмережі токенами TAO та надає розробникам API без дозволу, щоб допомогти розробникам створювати спеціальні програми штучного інтелекту.
Мережа інфраструктури AI також включає інші протоколи, такі як Fetch.ai і Allora. Fetch.ai, платформа для розробників для створення складних помічників штучного інтелекту (відомих як «агенти штучного інтелекту»), нещодавно об’єднана з AGIX і OCEAN, загальною вартістю приблизно 7,5 мільярда доларів США. Інша — мережа Allora, платформа, орієнтована на застосування штучного інтелекту до фінансів, включаючи децентралізовані біржі та автоматизовані торгові стратегії для прогнозованих ринків. Allora, яка ще не випустила токен, залучила стратегічний раунд фінансування в червні, довівши загальне фінансування до 35 мільйонів доларів.
Надайте ресурси, необхідні для ШІ
Друга категорія — це проекти, які надають ресурси, необхідні для розвитку штучного інтелекту у вигляді обчислень, зберігання або даних.
Розвиток штучного інтелекту створив безпрецедентний попит на обчислювальні ресурси у вигляді графічних процесорів. Децентралізовані ринки графічних процесорів, такі як Render (RNDR), Akash (AKT) і Livepeer (LPT), надають неактивні графічні процесори розробникам, яким потрібні обчислення для навчання моделі, моделювання висновків або візуалізації 3D-генеративного штучного інтелекту. За оцінками, Render пропонує близько 10 000 графічних процесорів, орієнтованих на художників і генеративний ШІ, тоді як Akash пропонує 400 графічних процесорів, орієнтованих на розробників і дослідників ШІ. Тим часом Livepeer нещодавно оголосив про плани щодо своєї нової підмережі штучного інтелекту, яка має на меті завершити можливості перетворення тексту в зображення, тексту у відео та зображення у відео до серпня 2024 року.
Окрім інтенсивних обчислень, моделі штучного інтелекту також потребують великих обсягів даних. У результаті попит на зберігання даних значно зріс. Рішення для зберігання даних, такі як Filecoin (FIL) і Arweave (AR), можуть служити альтернативою зберіганню даних ШІ на централізованих серверах AWS. Ці рішення не тільки забезпечують економічно ефективне та масштабоване сховище, але й підвищують безпеку та цілісність даних шляхом усунення окремих точок збою та зниження ризику витоку даних.
Нарешті, існуючі служби ШІ, такі як OpenAI і Gemini, забезпечують постійний доступ до даних у реальному часі через Bing і Google Search відповідно. Це ставить у невигідне становище всіх інших розробників моделей штучного інтелекту, окрім технологічних гігантів. Однак сервіси збирання даних, такі як Grass and Masa (MASA), можуть допомогти вирівняти умови гри, оскільки вони дозволяють окремим особам монетизувати дані своїх програм, використовуючи їх для навчання моделі ШІ, зберігаючи при цьому контроль і конфіденційність своїх особистих даних.
Вирішуйте проблеми, пов’язані зі штучним інтелектом
Третя категорія включає проекти, які намагаються вирішити проблеми, пов’язані зі штучним інтелектом, включаючи поширення кіберботів і дипфейків.
Головною проблемою, яку посилює штучний інтелект, є поширення ботів і дезінформації. Дипфейки, створені штучним інтелектом, уже впливають на президентські вибори в Індії та Європі, і експерти «дуже бояться», що майбутня президентська кампанія зануриться в «цунамі дезінформації», спричинене дипфейками. Проекти, які сподіваються допомогти вирішити проблеми, пов’язані з дипфейками, шляхом встановлення джерел вмісту, які можна перевірити, включають Origin Trail (TRAC), Numbers Protocol (NUM) і Story Protocol. Крім того, Worldcoin (WLD) намагається вирішити проблему ботів, використовуючи унікальну біометричну технологію, щоб підтвердити людяність людини.
Ще один ризик, пов’язаний зі штучним інтелектом, полягає в забезпеченні довіри до самої моделі. Як ми можемо бути впевненими, що отримані нами результати штучного інтелекту не були підроблені та не маніпулювали? Наразі кілька протоколів працюють над вирішенням цієї проблеми за допомогою криптографії, доказів із нульовим знанням і повністю гомоморфного шифрування (FHE), включаючи Modulus Labs і Zama.
на закінчення
Хоча з цими децентралізованими активами штучного інтелекту було досягнуто початкового прогресу, ми все ще перебуваємо на ранніх стадіях цього перетину. На початку цього року відомий венчурний капіталіст Фред Вілсон заявив, що штучний інтелект і криптовалюта — це «дві сторони однієї медалі» і «Web3 допоможе нам довіряти штучному інтелекту». Оскільки індустрія штучного інтелекту продовжує розвиватися, Grayscale Research вважає, що ці приклади використання шифрування, пов’язані зі штучним інтелектом, ставатимуть все більш важливими, і що ці дві технології, що швидко розвиваються, мають потенціал підтримувати одна одну та розвиватися разом.
Є багато ознак того, що настає ера штучного інтелекту, яка матиме далекосяжні наслідки, як позитивні, так і негативні. Використовуючи властивості технології блокчейн, ми вважаємо, що криптовалюти врешті можуть допомогти пом’якшити деякі небезпеки, які створює штучний інтелект.
Оригінальне посилання
