Trong những năm gần đây, lĩnh vực trí tuệ nhân tạo (AI) và tiền điện tử đã phát triển nhanh chóng, mỗi lĩnh vực đều có những bước tiến đáng kể theo đúng nghĩa của mình. Tuy nhiên, sự giao nhau của hai lĩnh vực này mang lại nhiều khả năng hấp dẫn. AI phi tập trung, được hỗ trợ bởi công nghệ blockchain và các nguyên tắc mã hóa, mang đến tầm nhìn về các hệ thống AI mở, minh bạch và có khả năng chống kiểm duyệt. Trong bài viết này, chúng tôi đi sâu vào nhiều hạng mục khác nhau tại giao lộ này, khám phá cả những cơ hội mà chúng mang lại cũng như những thách thức mà chúng gặp phải.

Tính toán phi tập trung để đào tạo trước + tinh chỉnh:

Các nền tảng điện toán phi tập trung, chẳng hạn như Akash và Render, nhằm mục đích dân chủ hóa quyền truy cập vào các tài nguyên tính toán cho các tác vụ AI. Mặc dù chúng mang lại tiềm năng đào tạo về điện toán và chống kiểm duyệt với chi phí rẻ hơn nhưng những thách thức như hiệu suất và khả năng mở rộng vẫn tồn tại.

Suy luận phi tập trung:

Các dự án như Ritual và Ollama tìm cách kích hoạt khả năng suy luận phi tập trung, giải quyết các mối lo ngại về quyền riêng tư và kiểm duyệt liên quan đến các dịch vụ tập trung. Tuy nhiên, sự gia tăng của các chip chuyên dụng dành cho suy luận cục bộ đặt ra thách thức đối với việc áp dụng các giải pháp thay thế phi tập trung.

Đại lý AI trên chuỗi:

Các đại lý AI trên chuỗi tận dụng công nghệ blockchain để phối hợp và thanh toán, giảm thiểu rủi ro nền tảng liên quan đến các nhà cung cấp tập trung. Bất chấp những lợi ích tiềm năng, giai đoạn phát triển đại lý AI còn non trẻ và sự sẵn có của các phương thức thanh toán truyền thống gây trở ngại cho việc áp dụng rộng rãi.

Nguồn gốc dữ liệu và mô hình:

Các giải pháp dựa trên chuỗi khối như Vana và Rainfall nhằm mục đích trao quyền cho người dùng sở hữu và kiếm tiền từ dữ liệu cũng như mô hình của họ trong khi vẫn đảm bảo tính minh bạch và xuất xứ. Tuy nhiên, thách thức nằm ở việc thuyết phục người dùng ưu tiên quyền sở hữu dữ liệu và các mối quan tâm về quyền riêng tư hơn là sự tiện lợi.

Ứng dụng được khuyến khích bằng token:

Các ưu đãi bằng mã thông báo tiền điện tử đã được đề xuất để khởi động các mạng và thúc đẩy sự tham gia vào các ứng dụng tập trung vào AI như MyShell và Deva. Tuy nhiên, những lo ngại về cơn cuồng đầu cơ và cách sử dụng lâu dài vẫn còn, lặp lại những bài học từ sự bùng nổ và phá sản tiền điện tử trước đây.

MLOps được khuyến khích bằng token:

Các dự án như BitTensor và Ritual khám phá việc tích hợp các ưu đãi tiền điện tử vào quy trình hoạt động máy học (MLOps). Mặc dù các biện pháp khuyến khích có thể tối ưu hóa hành vi nhưng việc đảm bảo chất lượng và độ chính xác trong MLOps đặt ra một thách thức đáng kể.

Xác minh trên chuỗi (ZKML):

Khả năng xác minh mô hình trên chuỗi, như được minh họa bởi các dự án như Modulus Labs và UpShot, hứa hẹn sẽ mở ra tính minh bạch và khả năng kết hợp trong các ứng dụng AI. Tuy nhiên, sự hoài nghi về sự cần thiết của việc xác minh như vậy và sự cường điệu xung quanh công nghệ không có kiến ​​thức vẫn tồn tại.

Phần kết luận:

Sự giao thoa giữa AI phi tập trung và tiền điện tử thể hiện một bối cảnh chín muồi với tiềm năng đổi mới và đột phá. Từ việc dân chủ hóa quyền truy cập vào các tài nguyên tính toán đến trao quyền cho người dùng quyền sở hữu dữ liệu, mỗi danh mục đều mang đến những cơ hội và thách thức riêng. Khi các dự án này tiếp tục phát triển, sẽ rất thú vị khi chứng kiến ​​cách chúng định hình tương lai của AI và tiền điện tử, hướng tới một bối cảnh công nghệ cởi mở, minh bạch và công bằng hơn.