В решающий поворотный момент новой технологической эпохи огромные тенденции в области искусственного интеллекта (ИИ) и криптографии начали сливаться, что привело к глубоким изменениям во всей отрасли. Появление прорывных технологий, таких как ChatGPT, в области искусственного интеллекта только в 2023 году привлечет ошеломляющие 25 миллиардов долларов инвестиций, что в пять раз больше, чем в предыдущем году. Этот всплеск не только демонстрирует сохраняющуюся уверенность в потенциале ИИ, но и вновь разжигает горячие дискуссии о конвергенции ИИ и криптовалюты. Примечательно, что соучредитель Ethereum Виталик Бутерин внес важный вклад в эту тему, предоставив представление о перспективах и проблемах интеграции ИИ с Crypto.
Недавно OpenAI запустила модель Sora — инновационную модель преобразования текста в видео, которая привлекла внимание технологического сообщества и продемонстрировала быстрые темпы развития искусственного интеллекта. Генеральный директор OpenAI Сэм Альтман предложил смелый план по привлечению 7 триллионов долларов на проектирование и производство чипов, подчеркнув твердую приверженность развитию искусственного интеллекта, а также побудив к углубленным размышлениям о потенциале рынка зашифрованного искусственного интеллекта.
Хотя многие из этих приложений для совместной работы все еще находятся на ранних стадиях разработки, рынок по-прежнему настроен оптимистично.
Идя разными путями
Традиционно эти две силы рассматривались как противостоящие друг другу силы: криптовалюта фокусируется на децентрализации, тогда как ИИ предпочитает централизацию. Этот резкий контраст ярко проиллюстрирован Питером Тилем и подробно описан в подробном обсуждении Али Яхья из a16z Crypto. Однако недавние события показывают неожиданную конвергенцию, которая обещает изменить цифровые инновации. Исследуя это динамичное пересечение, мы обнаружили огромный потенциал совместной синергии между искусственным интеллектом и криптовалютой.
Эта интеграция в полной мере использует сильные преимущества зашифрованных сетей в области владения данными, прозрачности и этического управления, дополняет расширенные возможности искусственного интеллекта и обеспечивает новые решения проблем централизации в отрасли искусственного интеллекта:
Обеспечьте владение данными: с помощью технологии блокчейн пользователи могут шифровать и регулировать доступ к своим данным, предоставляя им средства для контроля за использованием данных системами искусственного интеллекта.
Повышенная прозрачность. Неизменяемая природа блокчейна действует как прозрачный реестр, облегчая проверку и аутентификацию данных, используемых в моделях ИИ.
Достижение прямой монетизации данных: Блокчейн облегчает прямую монетизацию пользовательских данных, поощряя обмен данными, предоставляя экономические стимулы и обеспечивая при этом личный контроль.
Сокращение энергопотребления ИИ. Ожидается, что благодаря внедрению энергоэффективных механизмов, таких как доказательство доли, блокчейн сведет к минимуму энергетические потребности в обучении ИИ, тем самым способствуя устойчивому прогрессу в разработке ИИ.
Продвижение этичного ИИ. Присущая блокчейну прозрачность и инклюзивность могут способствовать более этичному использованию ИИ, устраняя секретность, часто связанную с инновациями в области ИИ.
Инновации в области искусственного интеллекта и криптографии устраняют разрыв и формируют будущие преимущества
zkML: инновационный шаг для улучшения защиты конфиденциальности с помощью искусственного интеллекта
Хотя возможности современного искусственного интеллекта впечатляют, они также вызывают насущную обеспокоенность по поводу конфиденциальности, безопасности и автономности пользователей. В процессе обучения модели ИИ централизованное агрегирование данных напрямую ставит под угрозу права личной конфиденциальности, особенно в единой технологической экосистеме, где пользователям сложно контролировать свои собственные данные.
В ответ на эту проблему появились инновации, основанные на концепции децентрализованного шифрования, где криптографические технологии, такие как доказательства с нулевым разглашением (ZKP), позволяют сохранять конфиденциальность машинного обучения, не жертвуя конфиденциальными пользовательскими данными. Несмотря на множество преимуществ этих методов, по-прежнему существуют некоторые проблемы по сравнению с традиционными практиками крупномасштабного агрегирования данных, включая проблемы с эффективностью вычислений, точностью модели и отладкой.
Стоит отметить, что машинное обучение с нулевым разглашением (zkML), возглавляемое такими командами, как Modulus Labs и EZKL, добилось значительного прогресса, ознаменовав быстрое развитие этой области. Поскольку технология аппаратного ускорения продолжает совершенствоваться, перспективы zkML внушают оптимизм.
Проблемы аутентичности в эпоху дипфейков
В эпоху распространения технологии дипфейков защита подлинности и достоверности цифрового контента имеет решающее значение. Ожидается, что технология блокчейна значительно облегчит создание децентрализованных и защищенных от несанкционированного доступа систем регистрации личности. Эта система регистрации сопоставляет открытые ключи с реальными личностями, предоставляя простой способ установить доверие и привлечь людей к ответственности за злонамеренное поведение.
Worldcoin, соучредителем которого является Сэм Альтман, является одним из наиболее привлекательных криптопротоколов для решения текущих проблем. Цель состоит в том, чтобы добиться глобальной регистрации каждого человека с помощью биометрического сканирования Orb, чтобы надежно различать людей и машины. Механизм стимулирования протокола использует специальный токен блокчейна под названием WLD. На данный момент команда Worldcoin добилась значительного прогресса в 120 странах мира, привлекая для регистрации более 3,8 миллиона человек.
Еще одной инициативой по решению этой проблемы является стандарт Digital Content Provenance Recording (DCPR), запущенный командами Arweave и Irys (ранее Bundlr). Этот стандарт в полной мере использует технологию блокчейна Arweave для отметки времени и проверки цифрового контента, предоставляя пользователям надежные метаданные и помогая оценить достоверность цифровой информации.
Устранение предвзятости в моделях ИИ
Поскольку модели ИИ все больше интегрируются в нашу повседневную жизнь, широко распространены опасения по поводу их потенциальной предвзятости. Например, чат-боты на базе искусственного интеллекта могут незаметно оказывать влияние на потребителей, тонко направляя их в выборе конкретных продуктов или идеологий, что приводит к подрыву доверия с далеко идущими последствиями.
Bittensor, децентрализованный вычислительный протокол, борется с предвзятостью ИИ, стимулируя различные предварительно обученные модели конкурировать за лучший ответ. Валидаторы вознаграждают высокоэффективные модели и отсеивают неэффективные и предвзятые модели. Ожидается, что Bittensor будет способствовать развитию ИИ, одновременно активно борясь с негативными последствиями предвзятости, создавая открытую среду для сотрудничества в различных моделях и наборах данных.
Хотя Bittensor все еще находится на ранней стадии разработки, он уже добился значительного прогресса благодаря 32 специально настроенным подсетям, подходящим для конкретных случаев использования, таких как текстовые подсказки, генерация изображений, прогнозирование цен, сбор данных, хранение и т. д.
Стимулирование развития искусственного интеллекта за счет повышения доступности
Рост рабочих нагрузок искусственного интеллекта и машинного обучения (ML) создал огромный спрос на высокопроизводительные видеокарты, такие как Nvidia A100. Однако огромные капитальные затраты, связанные с вычислениями и хранением данных, могут исключить многих людей, в результате чего разработка ИИ в значительной степени монополизируется технологическими гигантами. В ответ на этот вызов возникли развивающиеся рынки, подобные «AirBnB видеокарт», позволяющие частным лицам и организациям арендовать неиспользуемые ресурсы графических процессоров для удовлетворения потребностей исследователей и разработчиков искусственного интеллекта.
Рынки децентрализованных вычислений, такие как Akash Network и Render Network, предназначены для решения проблемы эффективности недостаточного использования ресурсов графических процессоров путем объединения владельцев графических процессоров с разработчиками искусственного интеллекта, которым нужны вычислительные мощности. Благодаря использованию этих децентрализованных вычислительных платформ становится доступным новый набор вычислительных ресурсов, позволяющий людям по всему миру монетизировать свои простаивающие вычислительные мощности. В то же время оно предоставляет разработчикам ИИ гибкий доступ к вычислительным ресурсам, освобождая их от ограничений централизованных гигантов.
Используя технологию блокчейна для устранения посредников, стремящихся к прибыли и дополнительных затрат, эти децентрализованные сети могут предоставлять услуги за небольшую часть стоимости своих централизованных аналогов. Akash Network даже может похвастаться тарифами, которые составляют лишь одну пятую от традиционных затрат. Кроме того, в 2023 году произошел значительный рост использования Render Network, которая специализируется на рынке графических процессоров для рендеринга 3D-изображений.
С нетерпением жду
Глядя на текущий статус областей искусственного интеллекта и криптографии, становится очевидным, что обе они обладают сильными техническими возможностями, но каждая также сталкивается со значительными недостатками. Несмотря на свои возможности, криптографии все еще не хватает зрелости для широкого внедрения. В то же время централизованный контроль над ИИ со стороны крупных технологических компаний вызвал обеспокоенность по поводу монополии на эту технологию.
Хотя эта синергия все еще находится на ранних стадиях, проекты, объединяющие ИИ и Crypto, создают инфраструктуру для масштабируемого взаимодействия ИИ в цепочке. Ожидается, что этот многообещающий импульс продолжит расти в 2024 году и в последующий период. Все это зависит от того, рассматривают ли участники рынка эти активы как противовес потенциальному доминированию крупных централизованных игроков, таких как OpenAI.
Тщательная интеграция этих революционных технологий слегка расширит способы устранения их недостатков. Это указывает на будущее, в котором ИИ на основе блокчейна создаст парадигму, которая сохраняет конфиденциальность, одновременно открывая двери для потенциальных вариантов использования. Перспективы децентрализованных вычислений, zkML и агентов искусственного интеллекта многообещающие, закладывая основу для глубоко связанного будущего искусственного интеллекта и криптовалют. Их потенциал огромен и исходит из массового сообщества разработчиков, которое сформировалось спонтанно и стремится продвигать применение технологий справедливым и доступным для всех способом.