У 2024 році децентралізований штучний інтелект став одним із найдинамічніших і швидкозростаючих напрямків на ринку криптовалют. Відповідно до інформаційної панелі Dune, створеної CryptoKoryo, штучний інтелект виділяється як провідна сфера з точки зору зацікавленості та інвестицій у криптоіндустрії.

Джерело

Децентралізований штучний інтелект забезпечує значні переваги завдяки поєднанню інтелектуальної обробки з децентралізованим, орієнтованим на користувача підходом Web3. Ця конвергенція підвищує прозорість, ефективність і адаптивність цифрових платформ. Підприємства можуть використовувати аналітичну потужність штучного інтелекту, щоб оптимізувати взаємодію з користувачами та отримати інформацію на основі даних.​

Цей посібник досліджує практичне застосування та ширший вплив Web3 AI, підкреслюючи його трансформаційний потенціал. Крім того, ми дізнаємося, як BNB Chain надає розробникам ідеальну платформу та набір інструментів для створення справді потужних програм ШІ.

Розвиток штучного інтелекту

Індустрія штучного інтелекту переживає швидке та трансформаційне зростання, що має значний вплив на різні галузі та світову економіку. До 2022 року ринок штучного інтелекту становитиме 136,55 мільярда доларів США, і очікується, що з 2023 по 2030 рік він буде зростати на 37,3% на рік, а до 2030 року він досягне 1,8 трильйона доларів.​

Це експоненціальне зростання зумовлене постійними дослідженнями, інноваціями та значними інвестиціями технологічних гігантів, що робить штучний інтелект основною технологією в таких галузях, як автомобілебудування, охорона здоров’я, роздрібна торгівля, фінанси та виробництво.​

Трансформаційний потенціал штучного інтелекту величезний, і очікується, що до 2030 року штучний інтелект може принести світовій економіці до 15,7 трильйонів доларів США, що перевищить поточний економічний обсяг Китаю та Індії разом узятих. Це зростання буде зумовлене підвищенням продуктивності та побічними ефектами споживання, при цьому очікується значне економічне зростання в Китаї та Північній Америці.​

Інтеграція штучного інтелекту в різні сфери почала революціонізувати операції, оптимізувати процеси та покращити досвід користувача. Від безпілотних автомобілів і медичних пристроїв, що рятують життя, до автоматизації маркетингу та кібербезпеки, вплив штучного інтелекту відчувається всюди. Оскільки штучний інтелект продовжує розвиватися, він обіцяє переформатувати галузі, стимулювати економічне зростання та створювати нові можливості.

Одним словом, ринок величезний і потенціал величезний. Однак чи ми справді використовуємо весь потенціал ринку AI? Чи справді централізовані екосистеми є найкращим способом розвитку штучного інтелекту? давай подивимось.

Обмеження централізованого штучного інтелекту

Централізовані системи штучного інтелекту стикаються зі значними обмеженнями, насамперед через їх чутливість до окремих точок збою. Коли всі операції покладаються на центральний сервер, будь-який збій або компрометація може порушити роботу всієї системи. Це питання особливо важливо для критично важливих додатків, де безперервна функціональність не є предметом обговорення. Наприклад, якщо централізована система штучного інтелекту, яка використовується в охороні здоров’я чи автономному водінні, зазнає збою сервера або кібератаки, це може призвести до серйозних наслідків, включаючи загибель людей або значні фінансові втрати. Покладення на єдину точку контролю робить централізовані системи штучного інтелекту за своєю суттю крихкими та схильними до системних збоїв.

Масштабованість і ефективність також є основними проблемами централізованого ШІ. Оскільки попит на додатки штучного інтелекту зростає, централізованим системам може бути важко впоратися зі збільшеним навантаженням. Це часто призводить до вузьких місць продуктивності, затримки та погіршення взаємодії з користувачем. У централізованих архітектурах ШІ тягар обробки великих наборів даних і виконання складних алгоритмів лягає на одне ядро ​​або обмежений набір ресурсів, що може призвести до неефективності та сповільнення.​

Конфіденційність і безпека даних є ще одним ключовим обмеженням централізованого ШІ. Централізовані системи вимагають безперервної передачі даних до центрального концентратора для обробки, що збільшує ризик несанкціонованого доступу під час передачі та зберігання. Ця централізація робить їх основними цілями для кібератак, оскільки компрометація центрального сервера може викрити великі обсяги конфіденційної інформації.

Монополії ШІ можуть бути небезпечними та неправильними

Зростання монополії штучного інтелекту, прикладом якого є стратегічне позиціонування Microsoft у внутрішніх викликах OpenAI, викликає кілька серйозних питань. Такі монополії можуть пригнічувати інновації, перешкоджати співпраці та призводити до збільшення витрат для кінцевих користувачів і неякісних технологій.​

Консолідація можливостей штучного інтелекту в кількох великих компаніях може створити розбіжності, які обмежать технологічний прогрес і економічне зростання. Крім того, монополістичне середовище може обмежити конкуренцію, ускладнити процвітання підприємств, що розвиваються, і може призвести до упередженого прийняття рішень і обмеження інновацій.

Крім того, відсутність різноманітності в джерелах навчання даних може означати, що моделі ШІ активно використовують дані, які за своєю суттю є упередженими та помилковими. Gemini, інструмент штучного інтелекту, випущений Google для створення зображень людей, зіткнувся з проблемами через недостатнє тестування. Невдовзі після запуску було виявлено, що Gemini генерує неточні історичні зображення, такі як мультирасові та жінки-сенатори США з 1800-х років, що призвело до швидкої критики в соціальних мережах.

Необхідність децентралізованого штучного інтелекту

Децентралізований ШІ може сприяти прозорості, конфіденційності та стійкості. Усуваючи потребу в центральному органі влади, децентралізований ШІ гарантує, що влада та контроль не зосереджені в одному суб’єкті, тим самим зменшуючи ризик монополістичного контролю та системного збою.​

Ця модель підвищує безпеку, розподіляючи дані по мережі, мінімізуючи ризик несанкціонованого доступу та окремих точок збою. Крім того, децентралізований ШІ сприяє інноваціям і співпраці, дозволяючи різним вузлам робити внесок і працювати разом, використовуючи колективний інтелект і забезпечуючи більш адаптивні та стійкі системи ШІ.

Переваги децентралізованого штучного інтелекту

  • Безпека та конфіденційність: децентралізовані системи ШІ покращують конфіденційність і безпеку даних. Дані обробляються локально та поширюються по мережі, що знижує ризик злому та несанкціонованого доступу. Технологія блокчейн додає незмінний рівень безпеки, забезпечуючи цілісність даних і моделі.

  • Масштабованість і ефективність: децентралізований ШІ забезпечує більшу масштабованість. Використовуючи мережу вузлів, ці системи можуть масштабуватися за потреби, обробляючи завдання паралельно, щоб збільшити загальну потужність і продуктивність, не обтяжуючи жодного окремого компонента.

  • Прозорість і підзвітність: децентралізовані системи штучного інтелекту, керовані механізмами консенсусу та розподіленими алгоритмами, за своєю суттю сприяють прозорості. Користувачі та розробники можуть ретельно досліджувати та перевіряти процеси ШІ, зміцнюючи довіру та підзвітність.

  • Зменшення упередженості та справедливі результати: використовуючи різноманітні вхідні дані та розподілене прийняття рішень, децентралізований ШІ може зменшити упередженість і отримати більш збалансовані та справедливі результати. Криптографічна перевірка та атестація гарантують, що вихідні дані моделі ШІ є надійними та захищеними від втручання.

  • Економічний і соціальний вплив: децентралізований штучний інтелект демократизує доступ до технології штучного інтелекту, зменшуючи бар’єри на вході для менших гравців і заохочуючи справедливий доступ. Це створює конкурентне середовище, стимулює інновації та забезпечує широке поширення переваг ШІ в суспільстві. Крім того, децентралізований ШІ може перевіряти масштабне стеження та маніпуляції з боку централізованих організацій і захищати особисті інтереси.

  • Децентралізоване управління. Децентралізовані автономні організації (DAO) приносять значну користь децентралізованому ШІ, забезпечуючи прозору та демократичну структуру управління. У DAO керування проектом здійснюється за допомогою токенів, що дозволяє власникам токенів пропонувати, голосувати та впроваджувати зміни. Це гарантує, що повноваження щодо прийняття рішень розподіляються між усіма зацікавленими сторонами, сприяючи інклюзивності та співпраці. Інклюзивна екосистема сприяє розробці з відкритим вихідним кодом, де розробники та дослідники з різних професій можуть зробити свій внесок, роблячи систему більш повною та інклюзивною. Невеликі компанії та окремі особи також можуть брати участь, стимулюючи інновації та забезпечуючи різноманітні перспективи.

Майбутнє децентралізованого штучного інтелекту

Використовуючи технологію блокчейн, децентралізований штучний інтелект усуне центральну точку контролю, яка зараз домінує в розробці штучного інтелекту. Цей зсув демократизує доступ до ресурсів штучного інтелекту, дозволяючи ширшому колу учасників, включаючи невеликі організації та окремих розробників, робити внесок у розвиток штучного інтелекту та отримувати користь від нього.​

Порушивши монополію технологічних гігантів, децентралізований штучний інтелект сприятиме більш конкурентоспроможній та різноманітній екосистемі, стимулюватиме інновації та забезпечуватиме розвиток технології штучного інтелекту для задоволення ширших соціальних потреб.

Крім того, децентралізований ШІ революціонізує конфіденційність і безпеку даних. Забезпечуючи локальну обробку даних і використовуючи зашифровані дані для обчислень штучного інтелекту, ці системи значно зменшать ризики, пов’язані з витоком даних і несанкціонованим доступом. Цей підхід гарантує, що користувачі зберігають контроль над своєю особистою інформацією, тим самим підвищуючи довіру до систем ШІ.​

Інтеграція периферійних обчислень ще більше покращить децентралізований штучний інтелект, дозволяючи обробці даних відбуватися ближче до джерела даних. Це зменшує затримку, зменшує використання смуги пропускання та вмикає програми штучного інтелекту в реальному часі, які є критично важливими для таких сценаріїв, як автономне водіння та інфраструктура розумного міста.

Нарешті, децентралізований штучний інтелект сприятиме спільному інтелектуальному використанню федеративного навчання та інших методів розподіленого навчання. Моделі штучного інтелекту зможуть навчатися з різноманітних наборів даних у всьому світі, що дасть більш надійні та неупереджені результати. Цей колективний підхід до навчання ШІ зробить системи ШІ більш точними та культурними. Крім того, розвиток DAO забезпечить нову структуру управління для проектів штучного інтелекту, дозволяючи зацікавленим сторонам приймати рішення прозоро та демократично.​

Оскільки ці тенденції продовжують розвиватися, майбутнє децентралізованого штучного інтелекту буде характеризуватися підвищеною безпекою, більшою інклюзивністю та більш справедливим розподілом переваг ШІ в суспільстві.

Мережа BNB: ідеальна платформа для децентралізованого штучного інтелекту

BNB Chain забезпечує ідеальну платформу для децентралізованого штучного інтелекту з його потужною інфраструктурою та багатоланцюжковою архітектурою, включаючи BNB Smart Chain (BSC), opBNB і BNB Greenfield. BSC пропонує сумісність з EVM, консенсусну модель proof-of-stake і здатність обробляти до 5000 транзакцій на секунду з низькими транзакційними витратами. Інфраструктура підтримує великі обсяги та високу швидкість транзакцій, що є критично важливими для додатків ШІ, а її сумісність із DApp на основі Ethereum прискорює розгортання. Швидка завершеність блоку та потенціал для паралельної EVM ще більше покращують виконання транзакцій, роблячи BSC безпечною, ефективною та масштабованою основою для розробки ШІ.

opBNB — це рішення рівня 2, яке використовує оптимістичну технологію агрегування для значного підвищення масштабованості та зниження витрат на газ. Завдяки швидкості транзакцій до 10 000 TPS і надзвичайно низькій комісії opBNB ідеально підходить для високопродуктивних програм штучного інтелекту, які вимагають швидкої обробки даних і низької затримки.​

BNB Greenfield доповнює це, забезпечуючи децентралізоване та безпечне зберігання даних, яке є важливим для керування великими обсягами даних і підвищення конфіденційності та безпеки. Його модель, орієнтована на користувача, дозволяє детально контролювати доступ до даних, гарантуючи, що розробка штучного інтелекту є етичною та дотримується правил захисту даних. Разом ці компоненти ланцюга BNB створюють комплексне, масштабоване та безпечне середовище для децентралізованих інновацій та розгортання ШІ.

Екосистема BNB Chain є центром інноваційних проектів штучного інтелекту в різних сферах, покращуючи взаємодію з користувачами, створюючи контент, керуючи даними та ресурсами для розробників.

Ось короткий огляд:

  • Агент штучного інтелекту:

    • MyShell: покращте виявлення, створення та розміщення додатків на основі ШІ за допомогою відкритого середовища розробки, яке підтримує різноманітні моделі та API. Він задовольняє потреби як досвідчених, так і початківців розробників, надає магазин додатків для публікації додатків ШІ та керування ними, а також забезпечує прозору систему розподілу винагород для всіх учасників екосистеми.

    • ChainGPT: надає інструменти для створення смарт-контрактів, створення NFT, криптографічних моделей транзакцій і аналізу даних у ланцюжку. Платформа пропонує оновлення в режимі реального часу, послуги SDK і API, а також токен $CGPT для доступу до розширених інструментів, пулів ставок і голосування DAO.

  • Генерація контенту:

    • NFPrompt: платформа UGC (контент, створений користувачами), яка дозволяє користувачам створювати, володіти, спілкуватися та монетизувати свої творчі творіння. Використовуючи технологію Web3, він перетворює звичайних користувачів на творців контенту, забезпечуючи перевірене право власності на мистецтво, створене ШІ.

    • StoryChain: інноваційна платформа, яка використовує штучний інтелект для створення захоплюючих інтерактивних історій, які розширюють межі цифрового оповідання.

  • розумний робот:

    • Web3go: мережа аналізу даних, яка створює рівень попередньої обробки даних для децентралізованого штучного інтелекту, покращуючи потік даних і розробку агентів штучного інтелекту за допомогою технології блокчейн. Web3Go має на меті створити доступну інфраструктуру для збору та розповсюдження даних, заохочуючи участь користувачів і вдосконалення мережі.

  • Управління та обробка даних:

  • Glacier Network: надає масштабовану модульну інфраструктуру блокчейну для додатків штучного інтелекту, зосереджуючись на зберіганні, індексуванні та обробці даних. Крім того, Glacier Network надає інструменти для розробників GameFi та SocialFi для керування метаданими гри та соціальними зв’язками в блокчейн-додатках.

  • Web3go xData: служба маркування даних на opBNB використовує штучний інтелект для спрощення й автоматизації обробки даних, що робить керування даними більш ефективним і надійним

  • Послуги інфраструктури:

    • NetMind: NetMind використовує неактивні графічні процесори для створення глобальної обчислювальної мережі для моделей штучного інтелекту та забезпечує великомасштабну розподілену обчислювальну платформу. Він поєднує різноманітні ресурси з мережевим і добровільним плануванням обчислень і технологіями балансування навантаження, щоб зробити розробку моделей штучного інтелекту більш економічною та ефективною.​

    • Aggregata: має на меті зробити революцію в штучному інтелекті, розширивши визначення даних AI, включивши моделі, векторні бази даних, конвеєри, середовища та ваги. Цей підхід покращує потік даних завдяки швидкості, ефективності, простоті та децентралізації. Aggregata підтримує інновації ШІ, надаючи комплексну інфраструктуру даних.​

  • Інструменти розробника:

    • Aspecta: наразі Aspecta перебуває на стадії інкубації, революціонізує інструменти та ресурси розробника, дозволяючи розробникам створювати більш просунуті та ефективніші програми ШІ.

    • CodexField: надає розробникам інструменти, необхідні для створення та розгортання інноваційних рішень штучного інтелекту, сприяючи живій екосистемі технологічного прогресу.

  • ZKML:

    • zkPass: революційний проект на BSC, який використовує докази з нульовим знанням для підвищення конфіденційності та безпеки моделей ШІ.

    • BAS: генерує докази для перевірки інформації в екосистемі BNB, підтримуючи перевірку в мережі та поза мережею. Користувачі можуть зберігати докази в Greenfield, щоб забезпечити конфіденційність даних і контроль. BAS вирішує необхідність перевірки даних поза ланцюгом, забезпечуючи підтвердження права власності, конфіденційність даних, керування доступом і капіталізацію даних в екосистемі Web3.

Клацніть тут, щоб дізнатися більше про екосистему штучного інтелекту BNB Chain і про те, що її відрізняє.

Висновок

Децентралізований штучний інтелект на базі технології блокчейн підвищує безпеку, конфіденційність і масштабованість, одночасно демократизуючи доступ і сприяючи інноваціям. Це зменшує ризики централізації, підвищує прозорість і забезпечує надійні, неупереджені системи ШІ. Децентралізований штучний інтелект сприяє зростанню промисловості та економічному розвитку, забезпечуючи різноманітні внески та справедливі переваги ШІ. Такі платформи, як BNB Chain, надають розробникам ідеальну екосистему та інструменти для створення революційних децентралізованих програм ШІ.