Yapay zeka ("YZ"), bu yüzyılın en umut verici yükselen teknolojilerinden biridir ve insan üretkenliğini katlanarak artırma potansiyeline sahip tıbbi çığır açmaları güçlendirmektedir. YZ bugün önemli olabilir, ancak etkisi sürekli olarak artmaktadır; PwC'nin tahminine göre 2030 yılında 15 trilyon dolarlık bir endüstri olacak.[1]

Ancak, bu umut verici teknolojinin zorlukları vardır. Yapay zeka teknolojisi giderek daha güçlü hale geldikçe, yapay zeka endüstrisi toplumun potansiyel zararına birkaç şirketin elinde yoğunlaşan merkeziyetçi bir yapıya sahip olmuştur. Ayrıca, derin sahte videolar, gömülü önyargılar ve veri gizlilik riskleri konusunda ciddi endişeler ortaya çıkmıştır. Neyse ki, kripto ve merkeziyetçilik ve şeffaflık özellikleri sayesinde bu sorunların bazılarına potansiyel çözümler sunmaktadır.

Aşağıda, merkezileşme tarafından neden olunan sorunları keşfediyoruz ve merkezi olmayan yapay zeka'nın bazı sorunlarını çözmeye nasıl yardımcı olabileceğini tartışıyoruz. Ayrıca, kripto ve yapay zeka'nın şu anda nerede kesiştiğini ve bu alandaki kripto uygulamalarını vurgulayarak, erken benimsenme işaretleri gösteren alanları tartışıyoruz.

Merkezi Yapay Zeka ile İlgili Sorun

Bugün, yapay zeka geliştirilmesi belirli zorluklar ve riskler sunmaktadır. AI'daki ağ etkileri ve yoğun sermaye gereksinimleri o kadar büyüktür ki, küçük şirketler veya akademik araştırmacılar gibi büyük teknoloji şirketleri dışındaki birçok AI geliştiricisi, AI geliştirme için gereken kaynaklara erişimde zorluk yaşar veya çalışmalarını para kazanamaz. Bu, genel olarak AI rekabetini ve yeniliğini sınırlar.

Sonuç olarak, bu kritik teknoloji üzerindeki etki büyük ölçüde OpenAI ve Google gibi birkaç şirketin elinde yoğunlaşmıştır, bu da yapay zeka yönetimi hakkında ciddi soruları beraberinde getirmektedir. Örneğin, geçtiğimiz Şubat ayında Google'ın yapay zeka görüntü oluşturucusu Gemini, ırksal önyargıları ve tarihsel yanlışlıkları ortaya çıkardı, bu da şirketlerin modellerini nasıl manipüle edebileceğini göstermektedir.[2]Ayrıca, altı kişilik bir kurul, geçen Kasım ayında OpenAI CEO'su Sam Altman'ı kovmaya karar verdi ve bu modelleri geliştiren şirketlerin kontrolünü elinde tutan az sayıda kişinin varlığını ortaya çıkardı.[3]

Yapay zeka etkisi ve önemi arttıkça, birçok kişi, toplum üzerinde büyük bir etkiye sahip olan AI modelleri üzerinde karar verme gücünü tek bir şirketin elinde bulundurmanın, kapalı kapılar ardında çalışmanın veya modelleri kendi çıkarlarına göre manipüle etmenin, ancak geri kalan toplumun maliyetine olabileceğinden endişe etmektedir.

Nasıl Merkezi Olmayan Yapay Zeka Yardımcı Olabilir

Merkezi olmayan yapay zeka, yapay zekayı dağıtılmış mülkiyet ve yönetişim için blokzincir teknolojisini kullanan hizmetler olarak tanımlar; bu şekilde şeffaflığı ve erişilebilirliği artırmak amacıyla tasarlanmıştır. Grayscale Research, merkezi olmayan yapay zekanın, bu önemli kararları duvarların arkasından kamuya açık mülkiyete getirme potansiyeline sahip olduğuna inanmaktadır.

Blockchain teknolojisi, bağımsız geliştiricilerin çalışmalarını oluşturmalarına ve paraya çevirmelerine olanak tanıyarak yapay zekâya erişimlerini artırabilir. Bu durumun genel yapay zekâ inovasyonunu ve rekabetini artırabileceğine ve teknoloji devlerinin geliştirdiği modellerle denge sağlayabileceğine inanıyoruz.

Ayrıca, merkezi olmayan yapay zeka, yapay zeka yatırımlarına erişimi demokratikleştirmeye yardımcı olabilir. Şu anda, birkaç teknoloji hissesi aracılığıyla yapay zeka gelişimi ile ilişkili finansal getiriye erişmenin çok az yolu vardır. Öte yandan, 2022'de 47 milyar dolar ve 2023'te 42 milyar dolar olmak üzere önemli miktarda özel sermaye, yapay zeka girişimleri ve özel şirketlere tahsis edilmiştir.[4]Sonuç olarak, bu şirketlerin finansal avantajı yalnızca biraz risk sermayedarı ve akredite yatırımcılara açıktır. Buna karşılık, merkezi olmayan yapay zeka kripto varlıkları herkese açıktır, bu da herkesin bir yapay zeka geleceğinin bir parçasını sahiplenmesine olanak sağlar.

Bu Kavşak Bugün Nerede Duruyor?

Bugün, kripto ve yapay zeka kesişimi olgunluk açısından hala erken olsa da, piyasa cesaret verici şekilde tepki verdi. 2024 yılına kadar, Mayıs ayı boyunca, kripto varlıkların yapay zeka evreni[5]Kripto Sektörleri hariç, Currencies Sektöründen sonra her birini geride bırakarak %20 getiri elde etti (Ek 1). Ayrıca, veri sağlayıcısı Kaito'ya göre, yapay zeka teması şu anda sosyal platformlarda en fazla 'anlatı zihin payı'na sahip - merkezi olmayan finans, Layer 2'ler, memekoinler ve gerçek dünya varlıkları gibi diğer temalardan farklı olarak.[6]

Son zamanlarda, birkaç önde gelen figür merkezi olmayan yapay zeka ile ilgilenerek, merkezi yapay zekanın eksikliklerini ele almaya odaklandı. Mart ayında, önde gelen bir yapay zeka şirketi olan Stability AI'in kurucusu Emad Mostaque, şirketten ayrılarak merkezi olmayan yapay zeka yönünde ilerlemeye karar verdi ve "şimdi yapay zekanın açık ve merkezi olmaya devam etmesini sağlamanın zamanı geldi" dedi.[7]Ayrıca, kripto girişimci Erik Vorhees, uçtan uca şifreleme ile gizlilik odaklı bir AI hizmeti olan Venice.ai'yi başlattı.[8]

Şekil 1: Yapay Zeka Evreni, bu yıl neredeyse tüm Kripto Sektörlerini geride bıraktı

Bugün, kripto ve yapay zeka kesişimini üç temel alt kategoriye ayırabiliriz:[9]

1. Altyapı Katmanı: Yapay zeka geliştirme platformları sağlayan ağlar (örneğin, NEAR, TAO, FET)
2. Yapay Zeka için Gerekli Kaynaklar: Yapay zeka geliştirme için gereken kritik kaynakları (bilgi işlem, depolama, veri) sağlayan varlıklar (ör. RNDR, AKT, LPT, FIL, AR, MASA)
3. AI Sorunlarını Çözmek: Botların ve deepfake'lerin yükselişi gibi AI ile ilgili sorunları çözmeye çalışan varlıklar ve model doğrulaması (örneğin, WLD, TRAC, NUM)

Şekil 2: Yapay Zeka ve Kripto Pazar Haritası

Kaynak: Grayscale Yatırımları. Dahil edilen protokoller, açıklayıcı örneklerdir.

Yapay Zeka Geliştirme Altyapısı Sağlayan Ağlar

İlk kategori, genel AI hizmetlerinin amaçlı olarak inşa edilmiş izinsiz, açık bir mimari sunan ağları içerir. Bu varlıklar, tek bir AI ürünü veya hizmetine odaklanmak yerine, geniş bir AI uygulaması yelpazesi için altyapı ve teşvik mekanizmaları oluşturmaya odaklanır.

Near, bu kategoride öne çıkıyor, ChatGPT gibi AI sistemlerine güç veren “Transformer” mimarisinin ortak yaratıcısı tarafından kurulmuştur.[10]Ancak son zamanlarda yapay zeka uzmanlığına odaklandı ve "kullanıcıya ait yapay zeka" geliştirme çabalarını ortaya çıkardı.[11]eski bir OpenAI araştırma mühendisi danışmanı önderliğindeki Ar-Ge birimi aracılığıyla.[12]Haziran 2024'ün sonlarında, Near, Near-native temel modellerin, AI uygulamaları için veri platformlarının, AI ajan çerçevelerinin ve hesaplama pazarlarının geliştirilmesi için AI kuluçka programını başlattı.[13]

Bittensor başka potansiyel olarak ikna edici bir örnek sunar. Bittensor, AI geliştirmeyi ekonomik olarak teşvik etmek için TAO jetonunu kullanan bir platformdur. Bittensor, 38 alt ağ (alt ağlar) için temel platform olarak hizmet vermektedir,[14]sohbet botları, görüntü oluşturma, finansal tahminler, dil çevirisi, model eğitimi, depolama ve hesaplama gibi farklı kullanım alanlarına sahip her biri. Bittensor ağı, her alt ağdaki en iyi performans gösteren madencileri ve doğrulayıcıları TAO jeton ödülleriyle ödüllendirir ve Bittensor alt ağlarından madencileri sorgulayarak geliştiricilere özel AI uygulamaları oluşturmak için izinsiz bir API sunar.

Bu kategori, Fetch.ai ve Allora ağı gibi diğer protokolleri de içerir. Fetch.ai, geliştiricilerin son derece sofistike AI asistanları (yani 'AI ajanları') oluşturmasına olanak tanıyan bir platformdur ve yakın zamanda AGIX ve OCEAN ile birleşerek yaklaşık 7,5 milyar dolarlık bir değere sahip oldu.[15]Başka biri Allora ağı, merkezi olmayan borsalar için otomatik ticaret stratejileri ve tahmin piyasaları için yapay zeka uygulamalarına odaklanan bir platformdur.[16]Allora henüz bir jeton başlatmadı ve Haziran ayında stratejik bir fonlama turu gerçekleştirdi ve özel sermaye ile toplam fon miktarını 35 milyon dolar olarak yükseltti.[17]

Yapay Zeka Geliştirme İçin Gereken Kaynaklar

İkinci kategori, hesaplama, depolama veya veri şeklinde yapay zeka geliştirme için gereken kaynakları sunan varlıkları içerir.

Yapay zeka'nın yükselişi, GPU'lar şeklinde hesaplama kaynaklarına eşi benzeri görülmemiş bir talep oluşturdu.[18]Merkezi olmayan GPU pazarları, Render (RNDR), Akash (AKT) ve Livepeer (LPT) gibi, model eğitimi, model çıkarımı veya 3D generatif yapay zeka için hesaplama ihtiyacı olan geliştiricilere boş GPU arzına erişim sunar. Bugün, Render'ın sanatçılar ve generatif yapay zeka odaklı yaklaşık 10K GPU sunduğu tahmin edilmektedir, Akash ise AI geliştiricileri ve araştırmacıları odaklı 400 GPU kapasitesi sunmaktadır.[19]. Bu arada, Livepeer yakın zamanda metinden resme, metinden videoya ve resimden videoya gibi görevler için yeni bir AI alt ağı için Ağustos 2024'ü hedefleyen planlarını duyurdu.[20]

Yapay zeka modelleri, önemli düzeyde bilgi işlem gerektirmenin yanı sıra büyük miktarda veri de gerektirir. Sonuç olarak, veri depolama talebinde büyük bir artış oldu.[21]Filecoin (FIL) ve Arweave (AR) gibi veri depolama çözümleri, yapay zeka verilerini merkezi AWS sunucularında depolamak yerine merkezi olmayan ve güvenli ağ alternatifleri olarak hizmet verebilir. Bu çözümler, maliyet etkin ve ölçeklenebilir depolama sağlamanın yanı sıra, tek noktaların başarısız olmasını ortadan kaldırarak veri güvenliği ve bütünlüğünü artırır ve veri ihlali riskini azaltır.

Sonunda, OpenAI ve Gemini gibi mevcut AI hizmetleri sırasıyla Bing ve Google Arama üzerinden sürekli olarak gerçek zamanlı veri erişimine sahiptir. Bu, diğer tüm AI model geliştiricilerini bu teknoloji şirketlerinin dışında dezavantajlı duruma getirir. Bununla birlikte, Grass ve Masa (MASA) gibi veri kazıma hizmetleri, bireylerin uygulama verilerini AI model eğitimi için sunarak kontrol ve gizliliklerini korurken kişisel verileri üzerinde hakimiyet kurmalarına yardımcı olabilir.

AI İle İlgili Sorunları Çözmeye Çalışan Varlıklar

Üçüncü kategori, botların, deepfake'lerin ve içerik kökeninin yükselmesi gibi yapay zeka ile ilgili sorunları çözmeye çalışan varlıkları içerir.

Yapay zekanın kötüye kullanılmasıyla ortaya çıkan önemli bir sorun, botların ve yanlış bilginin yayılmasıdır. Yapay zeka tarafından oluşturulan derin sahtekarlıkların, Hindistan ve Avrupa'daki başkanlık seçimlerine etki ettiği zaten gösterilmiştir,[22]ve uzmanlar, gelecek seçimlerde derin taklitler tarafından yoğun bir şekilde yönlendirilen bir "yanlış bilgi tsunami"nin meydana geleceğinden "tamamen korktuğunu" belirtiyor.[23]Origin Trail (TRAC), Numbers Protocol (NUM) ve Story Protocol gibi doğrulanabilir içerik kaynağı kurarak deepfake ile ilgili sorunları çözmeye yardımcı olan varlıklar, botların sorununu çözmeye çalışan Worldcoin (WLD) gibi benzersiz biyometrik tanımlayıcılara sahip insanların insanlığını kanıtlayarak insanların bot olmadığını kanıtlamaktadır.

Yapay zeka alanında başka bir risk, modellerin kendisine güven sağlamaktır. Aldığımız yapay zeka sonuçlarına nasıl güveniriz ve bunların değiştirilmediğini veya manipüle edilmediğini nasıl bilebiliriz? Şu anda, bu sorunu kriptografi, sıfır bilgi kanıtları ve Tam Homomorfik Şifreleme (THS) yoluyla çözmeye yardımcı olan birkaç protokol bulunmaktadır, bunlar arasında Modulus Labs ve Zama da bulunmaktadır.[24]

Sonuç

Bu merkezi olmayan yapay zeka varlıkları ilk aşamayı tamamlamış olsa da, bu kesişimin hala ilk aşamasındayız. Bu yılın başlarında önde gelen risk sermayedarı Fred Wilson, yapay zeka ve kripto'nun aynı madalyonun iki yüzü olduğunu ve "web3'ün bize yapay zekaya güvenmemizde yardımcı olacağını" belirtti.[25]AI endüstrisi olgunlaştıkça, Grayscale Research, bu AI ile ilgili kripto kullanım durumlarının giderek daha önemli hale geleceğine ve bu iki hızla gelişen teknolojinin birbirlerinin büyümesini karşılıklı olarak destekleme potansiyeline sahip olduğuna inanmaktadır.

Birçok göstergeye göre, AI ufukta ve hem olumlu hem de olumsuz derin bir etkiye sahip olmaya hazırlanıyor. Blockchain teknolojisinin özelliklerinden yararlanarak, kriptonun nihayetinde yapay zekanın yarattığı bazı tehlikeleri azaltmaya yardımcı olabileceğine inanıyoruz.

Feragatname:

1. Bu makale şu adresten yeniden basılmıştır: [Grayscale]. Tüm telif hakları orijinal yazarına aittir [Will Ogden Moore]. Eğer bu yeniden basımıyla ilgili itirazlarınız varsa, lütfen iletişime geçin Gate Öğrenekip ve onlar hızlı bir şekilde bununla ilgilenecekler.
2. Sorumluluk Reddi: Bu makalede ifade edilen görüşler yalnızca yazarın görüşleridir ve herhangi bir yatırım tavsiyesi teşkil etmez.
3. Makalenin diğer dillere çevirileri, Gate Learn ekibi tarafından yapılmaktadır. Belirtilmediği sürece, çevrilen makalelerin kopyalanması, dağıtılması veya kopya çekilmesi yasaktır.