Автор: CloudY, Jam

Редкол.: Вінсеро Ю.Л

Рецензент: Ясмін

Наприкінці листопада 2022 року OpenAI запустив ChatGPT, інтелектуальну розмовну систему, яка привернула увагу всього світу та стимулювала широкий дискурс.

Акції в секторі штучного інтелекту зазнали помітного сплеску на ринку акцій А, фондовому ринку США та у сфері криптовалют. Коли ChatGPT набув широкого поширення, став очевидним його глибокий вплив на глобальний ландшафт, що призвело до появи нових сценаріїв застосування та ітераційних продуктів подібного характеру.

Навіть придбання OpenAI компанією Microsoft і подальша інтеграція ChatGPT в екосистему Bing і Office викликали стрімкі очікування інвесторів, що відобразилося в значному зростанні курсу акцій. Однак впровадження ChatGPT4, що демонструє надлюдські можливості штучного інтелекту, зменшило початкове хвилювання та спонукало людей задуматися про трансформаційний вплив ШІ на їхні відповідні галузі та потенційні ризики, пов’язані з подальшим прогресом ШІ.

На цьому тлі ця стаття має на меті вивчити та відповісти на ці запити, провівши комплексне дослідження індустрії штучного інтелекту та блокчейну, прагнучи надати ідеї та рішення.

Поточний стан розвитку індустрії ШІ

Інструменти продуктивності

ШІ можна розглядати як трансформаційний інструмент підвищення продуктивності, схожий на вплив історичних технологічних досягнень, таких як кам’яні інструменти, парові двигуни, двигуни внутрішнього згоряння, електродвигуни, комп’ютери та Інтернет, на людське суспільство. Зводячи до мінімуму бар’єри для взаємодії людини з комп’ютером і підвищуючи ефективність повторюваних виробничих завдань, ШІ може викликати суттєві зміни в продуктивності та виробничих відносинах. Отже, вплив штучного інтелекту поширюється на покращення загальної якості людського існування та пом’якшення перешкод для людського прогресу.

Технологія штучного інтелекту суттєво вплинула на різні сектори, включаючи інтелектуальне виробництво, охорону здоров’я, фінанси, транспорт, освіту тощо. Даючи можливість машинам здобувати знання та автономно виконувати нетворчі завдання, ШІ сприяє підвищенню продуктивності та зниженню витрат у певних галузях. Зокрема, у фармацевтичних дослідженнях ШІ знаходить застосування для прогнозування структури білка. Модель ESMFold була розроблена командою Meta AI, яка ефективно передбачила структури білків на основі величезного набору даних, що включає понад 600 мільйонів макрогеномів. Це видатне досягнення відкриває широкий спектр і різноманітність природних білків, що перевершує попередні межі уяви.

На практиці технологія ШІ дозволяє обробляти складні програми за допомогою природної мови. Це позбавляє від необхідності розуміти складне програмування або володіти навичками кодування. Замість цього користувачі можуть висловити бажаний результат системі ШІ, яка автономно виконує необхідні проміжні кроки для досягнення запланованого результату. Ця підвищена продуктивність є результатом здатності штучного інтелекту подолати розбіжності між людськими намірами та виконанням завдань, заперечуючи вимоги до великого досвіду програмування або розуміння складних алгоритмів.

Технологія AIGC має величезний потенціал для застосування в різних сферах, включаючи інтелектуальне обслуговування клієнтів, віртуальних агентів та ігор. Використовуючи існуючі набори мовних даних, ChatGPT забезпечує безперебійну та природну розмову в системах віртуальних агентів та ігрових платформах, підвищуючи задоволеність користувачів і конкурентоспроможність продукту. Крім того, ChatGPT ефективно замінює людей у ​​повторюваних завданнях створення контенту, таких як створення звітів, збір і узагальнення інформації, переклад і створення умовних ілюстрацій. Це розширення штучного інтелекту звільняє продуктивність людини, дозволяючи людям зосередитися на наданні основних інструкцій і брати участь у творчих пошуках, звільняючи їх від виконання повсякденних завдань.

Посібник з технологічних тенденцій

Основні додатки штучного інтелекту включають загальний штучний інтелект, графіки знань, аналіз і синтез даних, автономне водіння та контент, створений штучним інтелектом (AIGC).

• Графи знань: графічні представлення різноманітних об’єктів, зв’язків і атрибутів у графах знань підтримують інтелектуальний пошук, рекомендації та програми для відповідей на запитання.

• Синтетичні дані: створені за допомогою машинного навчання та інших методів штучного інтелекту, синтетичні дані використовуються для навчання та оцінки моделей штучного інтелекту, подолання проблем, пов’язаних із конфіденційністю та безпекою під час отримання чи обміну реальними даними.

• AIGC: технологія AIGC, що використовує глибоке навчання та генеративні моделі, широко обговорюється та застосовується в таких областях, як генерація тексту, аудіо, зображення, відео тощо.

У 2022 році AIGC пережила значний прорив у ринковому фінансуванні та приверненні уваги ЗМІ. Однак важливо зазначити, що AIGC все ще є технологією, що тільки зароджується, і знаходиться на ранніх стадіях дослідження та розробки.

Зокрема, етапи розвитку AIGC можна класифікувати наступним чином:

• Стадія дослідження: Ця фаза в першу чергу зосереджена на з’ясуванні фундаментальних принципів і алгоритмів AIGC, дослідженні методологій навчання та оптимізації моделей, а також створенні комплексних баз даних.

• Етап застосування: AIGC починає розгортання в різних сценаріях реального світу, досліджуючи ефективну інтеграцію технології AIGC у певні сфери.

• Етап індустріалізації: AIGC зазнає широкого впровадження в багатьох галузях і галузях, створюючи окремий галузевий ланцюг і взаємодоповнюючу екосистему.

Підводячи підсумок, ми нещодавно перейшли від стадії дослідження до стадії застосування, що свідчить про те, що розробка AIGC все ще перебуває на стадії зародження.

Ключові компоненти

Дані, алгоритми та обчислювальна потужність є трьома основними факторами, що сприяють розвитку ШІ.

У сфері даних зростаюче значення якості та різноманітності даних супроводжує постійну еволюцію технології ШІ. Крім великої кількості предметно-спеціальних даних, ефективне очищення даних, попередня обробка та маркування є обов’язковими для підвищення точності навчання алгоритму. Крім того, крос-модальне та міждоменне об’єднання даних має вирішальне значення для отримання підвищеної цінності та інтелекту.

Що стосується алгоритмів, поточний стан технології штучного інтелекту демонструє ітераційний прогрес і постійне вдосконалення. Майбутні тенденції зосереджені навколо алгоритмів глибокого навчання, що охоплюють мультимодальні та великомасштабні моделі, а також інновації в автономному навчанні, передачі знань і поступовому навчанні. Ці розробки підвищать рівень інтелекту та розширять сферу застосування алгоритмів ШІ, сприяючи широкому впровадженню технології ШІ.

Що стосується обчислювальної потужності, прискорення та оптимізація обчислень штучного інтелекту стимулюють постійне оновлення та вдосконалення апаратного забезпечення. Спеціалізовані чіпи, такі як GPU і TPU, стали важливими факторами, які значно підвищили ефективність і швидкість обчислень ШІ. Крім того, прогрес у хмарних і периферійних обчисленнях пропонує більш гнучкі та різноманітні обчислювальні середовища для обробки ШІ.

Сучасний етап індустрії блокчейн

Розподілена книга

Блокчейн — це децентралізована розподілена книга.

Блокчейн — це децентралізована та розподілена книга з важливою властивістю незмінності, отриманою від базового механізму консенсусу. Дані в ланцюжку записуються в блоки та перевіряються майнерами/валідаторами, утворюючи безперервний ланцюжок. Після запису даних у блок, створених смарт-контрактами чи обліковими записами, вони стають незмінними.

Складність і вартість порушення консенсусу зростають із збільшенням кількості вузлів, географічного розподілу, обчислювальної потужності або вартості поставлених токенів. У результаті зміна записаного вмісту стає важким завданням для централізованих організацій.

Крім того, у незмінних умовах смарт-контракти, створені за допомогою коду, дають користувачам можливість взаємодіяти з ними, не покладаючись на довіру будь-якої третьої сторони. Ці інтелектуальні контракти виконують заздалегідь визначені шляхи коду для полегшення відповідних операцій, що зрештою дозволяє реалізувати безнадійні транзакції в блокчейні.

Крім того, доступ до активів у смарт-контракті може отримати лише пов’язаний обліковий запис, що запобігає передачі активів з оригінального облікового запису через смарт-контракт іншим обліковим записам. Кожна операція оригінального облікового запису потребує підпису для підтвердження особи, і навіть початкова взаємодія передавання вимагає попереднього підтвердження для смарт-контракту для доступу до активів облікового запису. Цей дизайн позиціонує обліковий запис гаманця користувача як ідеальний засіб для його ідентифікації (DID) та активів.

У рамках механізмів консенсусу та смарт-контрактів усі активи та дії в ланцюжку можуть бути точно записані та присвоєні, що полегшує автоматичне агрегування пов’язаних переваг в обліковому записі законного власника. Це ефективно вирішує проблеми підроблених активів і видавання себе за іншу особу, оскільки запобігає копіювання та вставлення неавторизованими особами з метою викрадення активів або узурпації інтересів законного власника.

Зокрема, цифрові активи можна однозначно визначити за допомогою токенізованих адрес смарт-контрактів. Наприклад, незамінні токени (NFT) можуть представляти цифрові твори мистецтва. Крім того, дії окремих осіб можна автентифікувати за допомогою токенів, що не підлягають передачі (SBT), надаючи докази їх роботи або присутності в певний час і простір (Доказ роботи/Доказ відвідування).

Посібник з технологічних тенденцій

Рівнева структура архітектури технології Blockchain характеризується рівнями 0-2, де ланцюги консорціумів і приватні ланцюжки представляють різні типи сценаріїв застосування Blockchain.

• Рівень 0 відноситься до фізичної інфраструктури та мережевої архітектури Blockchain, що включає апаратні пристрої, мережеві протоколи та засоби передачі. Він служить основоположним компонентом, що забезпечує міжланцюговий зв’язок і вирішення проблем, пов’язаних з активами. Зокрема, провідні технології, такі як Cosmos, Polkadot і LayerZero, є яскравими представниками в цьому домені.

• Рівень 1, також відомий як базовий рівень або публічний ланцюг, відіграє фундаментальну роль в екосистемі Blockchain. Яскраві приклади рівня 1 включають широко визнані платформи, такі як Bitcoin та Ethereum. Дизайн і технологічна реалізація протоколів на Рівні 1 мають значний вплив на продуктивність ядра та функціональні можливості системи Blockchain. Крім того, Рівень 1 можна розділити на окремі типи, такі як EVM (віртуальна машина Ethereum) і системи, не засновані на EVM, на основі їхніх специфічних характеристик.

• Рівень 2 відноситься до протоколів і рішень, створених на основі рівня 1, спрямованих на підвищення продуктивності та розширення сценаріїв застосування блокчейну. Наразі існує шість типів протоколів рівня 2, основними з яких є ZK Rollup і Optimistic Rollup. Ці протоколи дозволяють блокчейну обробляти більшу кількість транзакцій, покращувати TPS і знижувати плату за газ.

• Ланцюг консорціуму — це спільна блокчейн-мережа, якою керують кілька організацій або установ зі спільними інтересами, наприклад банки, страхові компанії та компанії ланцюга постачання. Він відрізняється від публічних ланцюгів тим, що має обмежену кількість учасників і вузлів, що забезпечує підвищену швидкість і безпеку транзакцій.

• Приватний ланцюг — це дозволена мережа блокчейнів, що належить одній організації чи установі, зазвичай дозволяє брати участь лише внутрішньому персоналу.



Ключові компоненти

Розподілені вузли, криптографія, алгоритми консенсусу, смарт-контракти та криптовалюти є основоположними елементами, що сприяють розвитку технології блокчейн.

Розподілені вузли складають основну суть технології Blockchain, сприяючи децентралізованому зберіганню та передачі даних. Криптографія є важливим теоретичним інструментом, що забезпечує безпеку та конфіденційність Blockchain. Крім того, алгоритми консенсусу відіграють ключову роль у встановленні розподіленого консенсусу в мережі Blockchain. Розумні контракти, будучи самовиконуваними комп’ютерними програмами, дозволяють виконувати різноманітні логічні інструкції в блокчейні. Нарешті, криптовалюти, оснащені методами шифрування, забезпечують безпеку та анонімність транзакцій.

Завдяки використанню розподілених вузлів усі учасники можуть підтримувати повну репліку даних, забезпечуючи тим самим як прозорість, так і безпеку. Основні технології в Blockchain, включаючи хеш-функції, цифрові підписи та асиметричне шифрування, є криптографічними програмами. Ці технології відіграють вирішальну роль у захисті цілісності даних і перевірці особи, зберігаючи конфіденційність користувачів.

Завдяки реалізації алгоритмів консенсусу, включаючи підтвердження роботи (PoW) і підтвердження частки (PoS), усі вузли можуть досягти одностайної згоди, забезпечуючи послідовність і незмінність даних. Розумні контракти сприяють проведенню ненадійних транзакцій, усуваючи потребу в посередниках і, таким чином, певною мірою підвищуючи ефективність і безпеку транзакцій. Поява таких криптовалют, як Bitcoin та Ethereum, сприяла широкому впровадженню та розвитку технології блокчейн.

Перетин блокчейну та ШІ

Серед революції штучного інтелекту вкрай важливо подумати про те, якою мірою ШІ трансформував Blockchain, а також про вплив децентралізації Blockchain і можливостей довіри на ШІ.

По-перше, ШІ, функціонуючи як інструмент підвищення продуктивності, має потенціал для зменшення технічних бар’єрів, відповідно зменшуючи перешкоди в індустрії блокчейнів і підвищуючи її загальну ефективність.

По-друге, ігри та метавсесвіти на основі штучного інтелекту звільняться від попередньо визначених налаштувань, створюючи свіжі наративи та ігровий досвід у сфері блокчейну.

Смарт-контракти Blockchain можуть встановлювати домени та межі, в яких працює ШІ, або накладати обмеження на дозволи ШІ, тим самим запобігаючи його необґрунтованому поширенню.

Крім того, децентралізація блокчейну може сприяти спільному використанню та розподілу ресурсів, включаючи фундаментальні дані та обчислювальну потужність, необхідні для навчання моделей ШІ.

Більше того, можливості автентифікації блокчейну можуть надати докази щодо цілісності даних, перевірки ідентифікації та прав власності, таким чином пом’якшуючи конфлікти інтересів, які можуть виникнути в додатках ШІ.

Значення ШІ для блокчейну

По-перше, штучний інтелект як інструмент має потенціал для зниження бар’єрів для створення контенту, дозволяючи людям без технічного досвіду виявляти свою творчість і створювати високоякісний контент. Це охоплює різні сфери, такі як створення NFT, розробка ігрових ресурсів, моделювання метавсесвіту та генерація коду.

Однак поточне використання AIGC у сфері NFT здебільшого обмежується створенням простих зображень, які не мають фундаментальних відмінностей від традиційного генеративного мистецтва. Щоб повністю використати потенціал AIGC у просторі NFT, необхідні подальші дослідження для розширення характеристик NFT, подібно до того, як Mirror World використовує штучний інтелект для наповнення NFT особливою сутністю.

По-друге, значно зменшено технічні бар’єри, пов’язані з розробкою коду. Написання коду охоплює розгортання смарт-контрактів і хакерську діяльність або діяльність білого капелюха, що представляє протилежні кінці спектру. ШІ може полегшити розгортання смарт-контрактів за допомогою програмування природною мовою, тоді як зловмисники можуть використовувати ШІ для аналізу коду контракту та запуску атак. Використовуючи штучний інтелект, стає можливим повторювати розгорнутий контрактний код, сприяючи внутрішній конкуренції та створюючи більш надійну та надійну кодову базу в усій галузі. Ця основа дозволяє зацікавленим сторонам визначати пріоритети для оптимізації архітектури блокчейну, розробки комплексних проектів і вдосконалення ігрового процесу, таким чином сприяючи інноваціям на рівні бізнесу.

Подібним чином, спрощення технічних бар’єрів за допомогою штучного інтелекту дозволяє широко застосовувати раніше складні операції. Приклади включають миттєві позики, оптимальні стратегії майнінгу та автоматизоване отримання прибутку, судження про час виходу головного майнера, усе це може бути досягнуто ШІ. ШІ володіє здатністю автономно програмувати, вибирати шляхи та безпосередньо виконувати ці операції. Це аналогічно використанню карт навичок у грі Yu-Gi-Oh!, де картки навичок активуються та набувають чинності автоматично. Ця доступність дає можливість звичайним користувачам брати участь у операціях, які раніше були обмежені для тих, хто має високий технічний досвід. Наприклад, для захоплення MEV зазвичай потрібно програмувати бота MEV. Однак, коли такі завдання стають досяжними для звичайних людей, прибутки зменшуються, оскільки участь стає широко поширеною. Як наслідок, виникає газова гонка, коли високі тарифи на газ знижують вартість MEV через принципи теорії ігор. Зрештою, це призводить до зниження прибутковості та зменшення впливу MEV. Це явище є прикладом технологічного розвитку, який стимулює оптимізацію галузі.

AI сприятиме широкому впровадженню технології блокчейн. Згідно з даними Footprint Analytics, зараз є менше 320 000 активних користувачів Ethereum, що становить невелику частку від загальної кількості користувачів Інтернету. Основна проблема полягає у відсутності попиту з боку користувачів і складності взаємодії в мережі. Раніше інтеграція даних у блокчейн або використання квитків і облікових даних на основі блокчейну вимагало встановлення системи блокчейну або стягнення високих комісій за газ, що призводило до значних витрат. Однак використання технології штучного інтелекту тепер дозволяє створювати недорогий блокчейн і оптимізувати використання даних у ланцюжку, що призводить до зниження плати за газ. Як наслідок, технологію блокчейн можна застосовувати та розгортати смарт-контракти в різних доменах, які потребують автентифікації та прозорості. Зрештою, керована ШІ спрощена система взаємодії залучить значну кількість користувачів до індустрії блокчейнів.

Вплив штучного інтелекту в контексті блокчейну в першу чергу обмежується прикладним рівнем. Користувачі можуть використовувати ШІ, щоб обійти складнощі написання смарт-контрактів і безпосередньо розгорнути програми, адаптовані до їхніх потреб. Відповідно, акцент розвитку проекту буде зміщено з емісії на інновації та операції. Очікується, що рівень додатків зазнає суттєвих трансформаційних змін у майбутньому. Однак вплив штучного інтелекту не поширюється на базові рівні, включаючи рівень виконання, консенсусу та даних, які вимагають фундаментальних удосконалень. Простої автоматизації повторюваних завдань недостатньо для якісних перетворень у цих сферах. Наприклад, впровадження EIP1559 в оновлення Ethereum London сприяло прогресу Ethereum, тоді як завершення оновлення Shanghai має вирішальне значення для збільшення обсягу ставок ETH, зміцнення безпеки Ethereum і пожвавлення зростання сектору LSD.

Роль блокчейну в ШІ

Внутрішня невідповідність між децентралізацією блокчейну та централізованою технологією штучного інтелекту парадоксальним чином дає можливість вирішити проблеми, які виникають у сфері штучного інтелекту.

Переважна централізація сучасних технологій штучного інтелекту та великих даних під контролем обмеженої кількості потужних організацій із значними технологічними можливостями та ресурсами надає вплив на ринкові тенденції та поведінку користувачів. Отже, люди змушені довіряти сумлінному виконанню інструкцій ШІ, що призводить до невід’ємних ризиків, таких як порушення конфіденційності, алгоритмічні упередження та зловживання даними.

Розподілена та децентралізована природа блокчейна забезпечує практичне вирішення цих проблем. За допомогою смарт-контрактів можна обмежити доступність даних і операційні межі, тим самим зменшуючи ризик зловмисної поведінки. Розгортання вузлів моніторингу дозволяє карати неправомірну поведінку шляхом конфіскації обчислювальних ресурсів ШІ. Ця структура забезпечує цілеспрямований фокус ШІ на людському розвитку, запобігаючи надмірному використанню та несанкціонованим діям.

Блокчейн дає змогу анонімним користувачам вирішувати, чи вносити базові дані, необхідні для навчання моделі ШІ. Технологія Zero-knowledge (zk) дозволяє розкривати дані користувача, зберігаючи особисту конфіденційність. Весь процес збору, зберігання та спільного використання даних працює на децентралізованих вузлах, забезпечуючи безпеку даних, доступність і перевірку джерела. Отже, пропорційна частка прибутку, отриманого за допомогою моделі ШІ, може бути розподілена як дивіденди власникам даних. Відповідний механізм стимулювання може використовувати децентралізований характер блокчейну з високою безпекою даних.

Подібним чином користувачі, які підказують моделі штучного інтелекту, також можуть отримувати частковий прибуток на основі свого права власності на підказки під час використання. Ця домовленість захищає інтереси як власників даних ШІ, так і постачальників оперативних даних.

Обчислювальний майнінг є вирішальним питанням через значну кількість даних і відповідні вимоги до обчислювальної потужності. Однак поточна глобальна пропозиція обчислювальних ресурсів не відповідає попиту. Щоб вирішити цю проблему, децентралізовані пули хмарних обчислень можуть агрегувати ресурси та надавати субсидії вкладникам. Згодом аукціон обчислювальної потужності для навчання моделі ШІ забезпечує ефективне використання обмежених ресурсів з обчислювальною безпекою та надійністю. Крім того, інтеграція даних, алгоритмів і обчислювальної потужності дозволяє розробити протокол AI-as-a-Service. Використовуючи децентралізацію та багаторазове використання, цей протокол пропонує користувачам, які цього потребують, послуги побудови моделі штучного інтелекту, охоплюючи збір даних, обробку, вибір алгоритму та розподіл обчислювальних ресурсів. Цей екосистемний підхід зменшує ризики централізації, зберігаючи при цьому переваги ланцюжка поставок.

У сфері застосування штучного інтелекту блокчейн ефективно вирішує такі проблеми, як піратство, плагіат і віртуальні ідентифікатори, які виникають завдяки чудовим можливостям ШІ до навчання. Записуючи твори мистецтва як NFT у ланцюжку, унікальні адреси смарт-контрактів підтверджують їх автентичність. Цінність творів мистецтва, окрім їхніх властивих мистецьких якостей, також залежить від особистості їх творців, так само як імітація «Соняшника» Ван Гога мало цінна. У той час як блокчейн може довести, яка картина соняшника справді створена рукою Ван Гога. Крім того, блокчейн можна використовувати для побудови розподілених граф знань, забезпечуючи цілісність, постійність і доступність даних.

Для створення віртуальних ідентифікацій з використанням персональних даних ШІ можна використовувати токени, підтверджені власником (OAT) або самосуверенні біометричні токени (SBT). Кожна дія блокчейну реєструється, а створений відповідний OAT або SBT є окремим, що дозволяє перевіряти особу на основі цих токенів. Захищеність блокчейна від втручання гарантує неможливість фабрикації неіснуючих подій.

Підводячи підсумок, можна сказати, що штучний інтелект служить інструментом підвищення продуктивності, сприяючи прийняттю блокчейну та створюючи нові наративи для метавсесвіту. Однак штучний інтелект обмежується заміною повторюваних завдань і зменшенням технічних бар’єрів, нездатним стимулювати інновації в критичних технологіях. Отже, вплив штучного інтелекту на індустрію блокчейнів залишається обмеженим рівнем додатків.

З іншого боку, блокчейн функціонує як контролер ризиків і оптимізатор ресурсів у галузі ШІ. Він стримує надмірну розробку ШІ та несанкціоновані операції, захищає дані та права власності на активи, а також оптимізує інтеграцію даних і обчислювальних ресурсів, необхідних для ШІ. Тим не менш, його компетенція в першу чергу стосується сприяння прозорості, децентралізації та власності на дані в рамках ШІ.

довідка

• [1] «Bitcoin: однорангова електронна готівкова система» Сатоші Накамото (2009.03)

• [2]«Опанування біткойна» Андреаса Антонопулоса (2016.03)

• [3] «Проблеми та останні досягнення в мережах платіжних каналів на основі блокчейну» (2021.07)

• [4] «Beyond Web3: The Fantastic Drift of AIGC, the New Darling of Capital» від 0xmin (2022.10)

• [5] «Дилема AIGC і шлях до подолання бар’єрів у Web3» від wheart.eth (2022.11)

• [6] «AIGC: Революція продуктивності вмісту» Ян Реньвен (2022.12)

• [7] «Виникнення та еволюційна інформація великих мовних моделей: прискорення прогнозування структури білка», Земінг Лін (2023.03)

• [8] «Як штучний інтелект може допомогти побудувати Web3» від crypto.com (2023.03)

• [9] «Роздуми: вплив проривів ШІ на творців і NFT» від Sleepy (2023.04)

• [10] «Біла книга Ethereum» Віталіка Бутеріна (2023.05)

#OpenAI #chatGPT-4 #crypto2023 #Binance