Искусственный интеллект (“AI”) является одной из самых многообещающих новых технологий нашего столетия, с потенциалом экспоненциального улучшения производительности человека и обеспечения медицинских прорывов. В то время как ИИ может быть важным уже сегодня, его влияние только растет, так как PwC оценивает, что к 2030 году он станет отраслью объемом в 15 трлн долларов.[1]

Однако, у этой перспективной технологии есть свои проблемы. Поскольку технология ИИ стала все более мощной, индустрия искусственного интеллекта стала чрезвычайно централизованной, концентрируя власть в руках нескольких компаний, что может нанести потенциальный вред обществу. Она также вызывает серьезные опасения в отношении deepfakes, встроенных предубеждений и рисков для конфиденциальности данных. К счастью, крипто — и его свойства децентрализации и прозрачности — предлагает потенциальные решения некоторых из этих проблем.

Ниже мы рассмотрим проблемы, вызванные централизацией, и то, как децентрализованное искусственное интеллекта может помочь решить некоторые из них, и мы обсудим, насколько сегодня важно взаимодействие криптовалют и искусственного интеллекта, выделив крипто-приложения в этой сфере, которые показали ранние признаки принятия.

Проблема централизованного искусственного интеллекта

Сегодня развитие искусственного интеллекта представляет определенные вызовы и риски. Сетевые эффекты и интенсивные капиталовложения в области искусственного интеллекта настолько значительны, что многие разработчики искусственного интеллекта вне крупных технологических компаний, такие как маленькие компании или научные исследователи, либо испытывают затруднения в получении необходимых ресурсов для разработки искусственного интеллекта, либо не могут монетизировать свою работу. Это ограничивает общую конкуренцию и инновации в области искусственного интеллекта.

В результате влияние на эту критическую технологию в значительной степени сконцентрировано в руках нескольких компаний, таких как OpenAI и Google, что вызывает серьезные вопросы о управлении искусственным интеллектом. Например, в прошлом феврале искусственный интеллект Google по имени Gemini показал расовые предубеждения и исторические несоответствия, что показывает, как компании могут манипулировать своими моделями.[2]Кроме того, совет из шести человек решил уволить генерального директора OpenAI Сэма Альтмана в прошлом ноябре, выявив факт того, что малая группа людей контролирует компании, разрабатывающие эти модели.[3]

Поскольку искусственный интеллект становится все более влиятельным и важным, многие беспокоятся, что одна компания может обладать властью принятия решений по моделям искусственного интеллекта, которые оказывают значительное влияние на общество, потенциально устанавливая ограничения, действуя за закрытыми дверями или манипулируя моделями в своих интересах — но за счет остального общества.

Как децентрализованный искусственный интеллект может помочь

Децентрализованный ИИ относится к ИИ-сервисам, которые используют технологию блокчейн для распределения владения и управления ИИ таким образом, чтобы повысить прозрачность и доступность. Исследовательская компания Grayscale считает, что децентрализованный ИИ имеет потенциал привести эти важные решения из закрытых садов в общественное владение.

Технология блокчейн может помочь увеличить доступ разработчиков к искусственному интеллекту, снизив барьер для независимых разработчиков в создании и монетизации своей работы. Мы считаем, что это может помочь улучшить общую инновацию и конкуренцию в области искусственного интеллекта, а также обеспечить баланс с моделями, разработанными крупными технологическими гигантами.

Кроме того, децентрализованное искусственное интеллект может помочь демократизировать доступ к инвестированию в искусственный интеллект. В настоящее время существует очень мало способов получить доступ к финансовым возможностям, связанным с развитием искусственного интеллекта, помимо нескольких технологических акций. В то же время значительные суммы частного капитала были выделены на стартапы и частные компании в сфере искусственного интеллекта (47 миллиардов долларов в 2022 году и 42 миллиарда долларов в 2023 году).[4]В результате финансовые перспективы этих компаний доступны только небольшой части венчурных капиталистов и аккредитованным инвесторам. В отличие от этого, децентрализованные криптоактивы искусственного интеллекта доступны всем, позволяя каждому владеть частью будущего искусственного интеллекта.

Где сегодня находится это пересечение?

Сегодня пересечение крипто и искусственного интеллекта все еще находится на ранней стадии зрелости, но рынок отреагировал обнадеживающе. В 2024 году, до мая, вселенная искусственного интеллекта криптоактивов[5]вернул 20%, превзойдя каждый из секторов Крипто, за исключением сектора Валют (приложение 1). Кроме того, согласно поставщику данных Kaito, тема искусственного интеллекта в настоящее время занимает наибольшую долю «рассказывающего сознания» на социальных платформах, в отличие от других тем, таких как децентрализованное финансирование, Layer 2s, мемкойны и реальные активы.[6]

Недавно несколько известных личностей принялись заниматься этим новым пересечением, сосредоточиваясь на устранении недостатков централизованного искусственного интеллекта. В марте основатель известной компании по искусственному интеллекту Stability AI Эмад Мостак покинул компанию, чтобы заниматься децентрализованным искусственным интеллектом, заявив, что "настало время обеспечить открытость и децентрализацию искусственного интеллекта."[7]Кроме того, предприниматель в сфере криптовалют Эрик Ворхис недавно запустил Venice.ai, сервис искусственного интеллекта, ориентированный на конфиденциальность, с конечным шифрованием.[8]

Рисунок 1: AI Universe превзошел практически все сектора Крипто по итогам года

Сегодня мы можем разбить пересечение крипто и искусственного интеллекта на три основные подкатегории:[9]

1. Инфраструктурный уровень: сети, предоставляющие платформы для разработки ИИ (например, NEAR, TAO, FET)
2. Ресурсы, необходимые для искусственного интеллекта: активы, предоставляющие критические ресурсы (вычисления, хранение, данные), необходимые для развития искусственного интеллекта (например, RNDR, AKT, LPT, FIL, AR, MASA)
3. Решение проблем искусственного интеллекта: активы, которые пытаются решить проблемы, связанные с появлением ботов и дипфейков, а также проверкой модели (например, WLD, TRAC, NUM)

Рисунок 2: Карта рынка искусственного интеллекта и криптовалют

Источник: Grayscale Investments. Приведенные примеры являются иллюстративными примерами протоколов.

Сети, которые предоставляют инфраструктуру для развития искусственного интеллекта

Первая категория включает в себя сети, которые обеспечивают разрешенную, открытую архитектуру, специально созданную для общего развития служб искусственного интеллекта. Вместо того чтобы сосредоточиться на одном продукте или службе искусственного интеллекта, эти активы концентрируются на создании основной инфраструктуры и механизмов стимулирования широкого спектра приложений искусственного интеллекта.

Near stands out in this category, having been founded by the co-creator of the “Transformer” architecture that powers AI systems like ChatGPT.[10]Однако недавно компания воспользовалась своими навыками в области искусственного интеллекта и представила усилия по разработке «пользовательского ИИ».[11]через свое R&D подразделение, возглавляемое бывшим консультантом по исследованиям OpenAI.[12]В конце июня 2024 года Near запустил свою программу инкубатора искусственного интеллекта для разработки базовых моделей Near-native, платформ данных для приложений искусственного интеллекта, фреймворков искусственного интеллекта и рынков вычислительных ресурсов.[13]

Bittensor предлагает еще один потенциально привлекательный пример. Bittensor - это платформа, которая использует токен TAO для экономического поощрения развития искусственного интеллекта. Bittensor служит основной платформой для 38 подсетей (субсетей),[14]каждый с различными случаями использования, такими как чат-боты, генерация изображений, финансовые прогнозы, языковой перевод, обучение модели, хранение и вычисление. Сеть Bittensor вознаграждает лучших майнеров и валидаторов в каждой подсети токенами TAO и предоставляет разрешение API для разработчиков для создания конкретных приложений искусственного интеллекта, обращаясь к майнерам из подсетей Bittensor.

В эту категорию также входят другие протоколы, такие как Fetch.ai и сеть Allora. Fetch.ai - это платформа для разработчиков, чтобы создавать сложных помощников искусственного интеллекта (так называемых «агентов ИИ»), которая недавно объединилась с AGIX и OCEAN на совокупную стоимость около 7,5 миллиарда долларов.[15]Другая - сеть Allora, платформа, ориентированная на применение искусственного интеллекта в финансовых приложениях, включая автоматизированные торговые стратегии для децентрализованных бирж и рынков прогнозирования.[16]Allora пока не запустила токен, но в июне привлекла стратегический раунд финансирования, что увеличило общий объем ее финансирования до $35 млн. в частных средствах.[17]

Ресурсы, необходимые для развития искусственного интеллекта

Вторая категория включает активы, предлагающие ресурсы, необходимые для развития искусственного интеллекта в виде вычислений, хранения или данных.

Рост искусственного интеллекта вызвал беспрецедентный спрос на вычислительные ресурсы в виде графических процессоров.[18] Децентрализованные торговые площадки графических процессоров, такие как Render (RNDR), Akash (AKT) и Livepeer (LPT), предлагают доступ к простаивающим графическим процессорам разработчикам, нуждающимся в вычислительных ресурсах для обучения моделей, вывода моделей или рендеринга 3D-генеративного ИИ. Сегодня, по оценкам, Render предлагает около 10 тыс. графических процессоров с акцентом на художников и генеративный ИИ, в то время как Akash предлагает мощность в 400 графических процессоров с акцентом на разработчиков и исследователей ИИ[19]. Тем временем, Livepeer недавно объявила о своих планах по созданию новой подсети искусственного интеллекта, нацеленной на август 2024 года для задач, таких как текст-изображение, текст-видео и изображение-видео.[20]

В дополнение к требованию значительных объемов вычислений, модели ИИ также требуют огромных объемов данных. В результате возникло огромное увеличение спроса на хранение данных.[21]Решения для хранения данных, такие как Filecoin (FIL) и Arweave (AR), могут служить децентрализованными и безопасными альтернативами сетевого хранения данных AI на централизованных серверах AWS. Эти решения не только обеспечивают экономичное и масштабируемое хранение, но также повышают безопасность и целостность данных путем устранения единой точки отказа и снижения риска нарушения безопасности данных.

Наконец, действующие службы искусственного интеллекта, такие как OpenAI и Gemini, имеют непрерывный доступ к данным в реальном времени через Bing и Google Search соответственно. Это ставит всех других разработчиков моделей искусственного интеллекта вне этих технологических компаний в невыгодное положение. Однако службы скрапинга данных, такие как Grass и Masa (MASA), могут помочь уровнять игровое поле, поскольку они позволяют частным лицам монетизировать свои данные приложений, предлагая их для обучения моделей искусственного интеллекта, сохраняя при этом контроль и конфиденциальность персональных данных.

Активы, пытающиеся решить проблемы, связанные с искусственным интеллектом

Третья категория включает активы, которые пытаются решить проблемы, связанные с искусственным интеллектом, включая появление ботов, дипфейков и подлинности контента.

Значительной проблемой, усугубленной искусственным интеллектом, является разрастание ботов и дезинформации. Созданные искусственным интеллектом глубокие фейки уже показали, что они влияют на президентские выборы в Индии и Европе,[22]и эксперты «полностью в ужасе», что предстоящая президентская гонка будет включать в себя «цунами дезинформации», которое будет основано на большом количестве дипфейков.[23]Активы, стремящиеся помочь в решении проблем, связанных с deepfakes, путем установления подлинности контента, включают Origin Trail (TRAC), Numbers Protocol (NUM) и Story Protocol. Кроме того, Worldcoin (WLD) пытается решить проблему ботов, доказывая человечность через уникальные биометрические идентификаторы.

Другой риск в ИИ - обеспечение доверия к самим моделям. Как мы можем доверять тому, что полученные нами результаты ИИ не были подделаны или манипулированы? В настоящее время существуют несколько протоколов, работающих над решением этой проблемы с помощью криптографии, нулевого доказательства и полностью гомоморфного шифрования (FHE), включая Modulus Labs и Zama.[24]

Заключение

Несмотря на то, что эти децентрализованные активы ИИ добились первоначального прогресса, мы все еще находимся в первом иннинге этого пересечения. В начале этого года известный венчурный капиталист Фред Уилсон заявил, что ИИ и криптовалюта — это «две стороны одной медали» и «web3 поможет нам доверять ИИ».[25]По мере зрелости индустрии искусственного интеллекта исследовательская компания Grayscale считает, что эти крипто-применения, связанные с искусственным интеллектом, станут все более важными и что у этих двух стремительно развивающихся технологий есть потенциал взаимной поддержки роста.

По многим признакам искусственный интеллект уже на горизонте и готов оказать глубокое влияние, как положительное, так и отрицательное. Используя преимущества технологии блокчейн, мы считаем, что криптовалюта в конечном итоге может помочь смягчить некоторые угрозы, возникающие от искусственного интеллекта.

Отказ от ответственности:

1. Эта статья взята из[Grayscale]. Все авторские права принадлежат автору оригинала [Уилл Огден Мур]. Если есть возражения против данной публикации, пожалуйста, свяжитесь с Gate Learnкоманда, и они незамедлительно разберутся с этим.
2. Отказ от ответственности за обязательства: Мнения и взгляды, выраженные в этой статье, являются исключительно мнениями автора и не являются инвестиционными рекомендациями.
3. Переводы статьи на другие языки выполняются командой Gate Learn. Если не указано иное, копирование, распространение или плагиат переведенных статей запрещено.