В останні роки сфери штучного інтелекту (ШІ) і криптовалюти стрімко розвиваються, кожна з них робить значні кроки по-своєму. Однак перетин цих двох областей відкриває низку інтригуючих можливостей. Децентралізований штучний інтелект, що базується на технології блокчейн і криптографічних принципах, пропонує бачення систем штучного інтелекту, які є відкритими, прозорими та стійкими до цензури. У цій статті ми заглибимося в різні категорії на цьому перетині, досліджуючи як можливості, які вони пропонують, так і проблеми, з якими вони стикаються.

Децентралізовані обчислення для попереднього навчання + тонкого налаштування:

Децентралізовані обчислювальні платформи, такі як Akash і Render, спрямовані на демократизацію доступу до обчислювальних ресурсів для завдань ШІ. Хоча вони пропонують потенціал для дешевшого обчислення та стійкого до цензури навчання, такі проблеми, як продуктивність і масштабованість, залишаються.

Децентралізований висновок:

Такі проекти, як Ritual і Ollama, прагнуть забезпечити децентралізований висновок, вирішуючи проблеми конфіденційності та цензури, пов’язані з централізованими службами. Однак зростання кількості спеціалізованих чіпів для локального висновку створює проблему для впровадження децентралізованих альтернатив.

Агенти штучного інтелекту в мережі:

Агенти штучного інтелекту в мережі використовують технологію блокчейну для координації та оплати, мінімізуючи ризики платформи, пов’язані з централізованими постачальниками. Незважаючи на потенційні переваги, початкова стадія розробки агентів ШІ та доступність традиційних методів оплати є перешкодами для широкого впровадження.

Дані та походження моделі:

Рішення на основі блокчейну, такі як Vana та Rainfall, спрямовані на надання користувачам можливості володіти та монетизувати свої дані та моделі, забезпечуючи при цьому прозорість і походження. Однак проблема полягає в тому, щоб переконати користувачів віддавати перевагу питанням власності та конфіденційності даних, а не зручності.

Програми, що стимулюються токеном:

Стимули криптотокенів були запропоновані для завантаження мереж і стимулювання залучення до програм, орієнтованих на ШІ, таких як MyShell і Deva. Тим не менш, занепокоєння з приводу спекулятивної манії та довготривалого використання залишаються, повторюючи уроки попередніх криптобумів і падінь.

MLO, стимульовані токеном:

Такі проекти, як BitTensor і Ritual, досліджують інтеграцію криптографічних стимулів у робочий процес операцій машинного навчання (MLOps). Хоча заохочення можуть оптимізувати поведінку, забезпечення якості та точності MLOps становить серйозну проблему.

Можливість перевірки в ланцюжку (ZKML):

Верифікація моделі в ланцюжку, на прикладі таких проектів, як Modulus Labs і UpShot, обіцяє розблокувати прозорість і компонування в додатках ШІ. Однак скептицизм щодо необхідності такої перевірки та ажіотаж навколо технології нульового знання зберігаються.

висновок:

Перехрестя децентралізованого штучного інтелекту та криптографії створює ландшафт, який має потенціал для інновацій та руйнувань. Від демократизації доступу до обчислювальних ресурсів до надання користувачам прав власності на дані, кожна категорія пропонує унікальні можливості та виклики. Оскільки ці проекти продовжують розвиватися, буде захоплююче спостерігати, як вони формують майбутнє штучного інтелекту та крипто, рухаючись до більш відкритого, прозорого та справедливого технологічного середовища.