Штучний інтелект («AI») є однією з найбільш перспективних новітніх технологій цього століття, з потенціалом експоненційного покращення продуктивності людини та досягнення медичних проривів. Хоча штучний інтелект може бути важливим сьогодні, його вплив лише зростає, оскільки PwC прогнозує, що до 2030 року він стане $15 трильйонною індустрією.[1]

Однак, ця перспективна технологія має свої виклики. Оскільки штучний інтелект став все потужнішим, галузь штучного інтелекту стала надзвичайно централізованою, концентруючи владу в руках кількох компаній з можливими негативними наслідками для суспільства. Вона також викликає серйозні занепокоєння щодо дипфейків, вбудованих упереджень та ризиків конфіденційності даних. На щастя, криптовалюта — і її властивості децентралізації та прозорості — пропонує потенційні рішення деяких цих проблем.

Нижче ми розглянемо проблеми, спричинені централізацією, і те, як децентралізована штучна інтелектуальна система може допомогти вирішити деякі з них. Ми також обговоримо, наскільки вже розвинена взаємодія криптовалют та штучного інтелекту, висвітливши криптовалютні застосування в цій сфері, які вже показали ранні ознаки прийняття.

Проблема з централізованим штучним інтелектом

Сьогодні розвиток штучного інтелекту пов'язаний з певними викликами та ризиками. Мережеві ефекти та високі вимоги до капіталу в ШІ настільки значні, що багато розробників ШІ за межами великих технологічних компаній, таких як невеликі компанії або академічні дослідники, або мають труднощі з отриманням доступу до необхідних ресурсів для розробки ШІ, або не можуть монетизувати свою роботу. Це обмежує загальну конкуренцію та інновації у сфері штучного інтелекту.

В результаті вплив на цю критичну технологію в значній мірі сконцентрований в руках декількох компаній, таких як OpenAI та Google, що породжує серйозні питання щодо управління ШША. Наприклад, у минулому лютому генератор зображень штучного інтелекту Gemini від Google розкрив расові упередження та історичні неточності, що свідчить про те, як компанії можуть маніпулювати своїми моделями.[2]Крім того, шестеро осіб вирішили звільнити генерального директора OpenAI Сема Альтмана у листопаді минулого року, виявивши той факт, що невелика кількість людей контролює компанії, які розробляють ці моделі.[3]

У міру того, як вплив і важливість штучного інтелекту зростають, багато хто стурбований тим, що одна компанія може мати право приймати рішення над моделями штучного інтелекту, які мають величезний вплив на суспільство, потенційно накладаючи бар'єри, діючи за зачиненими дверима або маніпулюючи моделями на свою користь, але за рахунок решти суспільства.

Як децентралізований штучний інтелект може допомогти

Децентралізований штучний інтелект відноситься до послуг штучного інтелекту, які використовують технологію блокчейн для розподілу власності та управління штучним інтелектом таким чином, щоб збільшити прозорість та доступність. Дослідження Grayscale вважає, що децентралізований штучний інтелект має потенціал винести ці важливі рішення з обмежених просторів та зробити їх загальнодоступними.

Технологія блокчейну може допомогти збільшити доступ розробників до штучного інтелекту, знизивши бар'єр для незалежних розробників у побудові та монетизації їхньої роботи. Ми вважаємо, що це може допомогти покращити загальну інновацію та конкуренцію в галузі штучного інтелекту, а також забезпечити баланс з моделями, розробленими великими технологічними гігантами.

Крім того, децентралізована штучна інтелекту може допомогти демократизувати доступ до інвестування в штучний інтелект. Наразі існує дуже мало способів отримання доступу до фінансових переваг, пов'язаних з розвитком штучного інтелекту, окрім кількох технологічних акцій. У той же час значні суми приватного капіталу були виділені на стартапи і приватні компанії зі штучного інтелекту (47 мільярдів доларів у 2022 році і 42 мільярдів доларів у 2023 році).[4]В результаті фінансові можливості цих компаній доступні лише обмеженій кількості венчурних капіталістів та акредитованих інвесторів. У порівнянні з цим, децентралізовані криптоактиви штучного інтелекту доступні всім, дозволяючи кожному володіти часткою майбутнього штучного інтелекту.

Де сьогодні знаходиться цей перехрестя?

Сьогодні перехрестя крипто та штучного інтелекту ще досить раннє з точки зрілості, але ринок відповів енергійно. У 2024 році, до травня, універсум штучного інтелекту криптовалют[5]повернув 20%, перевершивши кожен з секторів Крипта, за винятком сектору Валют (Додаток 1). Крім того, за даними постачальника даних Kaito, тема штучного інтелекту наразі забирає найбільше уваги в 'наративному мисленні' на соціальних платформах, на відміну від інших тем, таких як децентралізовані фінанси, Layer 2s, мемкойни та реальні активи.[6]

Нещодавно кілька видатних осіб прийняли на відомство цю нову перетинку, зосереджуючись на вирішенні недоліків централізованого ШІ. У березні Емад Мостак, засновник відомої компанії зі штучного інтелекту під назвою Stability AI, покинув компанію, щоб зайнятися децентралізованим ШІ, заявивши, що "зараз настав час забезпечити відкритість та децентралізацію ШІ".[7]Кріпто підприємець Ерік Ворхіс нещодавно запустив Venice.ai, сервіс штучного інтелекту, що забезпечує конфіденційність з кінця в кінець.[8]

Фігура 1: AI Universe перевершив майже всі криптосектори з початку року

Сьогодні ми можемо розкласти перетин крипто та штучного інтелекту на три основні підкатегорії:[9]

1. Інфраструктурний рівень: Мережі, які надають платформи для розробки штучного інтелекту (наприклад, NEAR, TAO, FET)
2. Ресурси, необхідні для штучного інтелекту: активи, які забезпечують критичні ресурси (обчислення, сховище, дані), необхідні для розробки штучного інтелекту (наприклад, RNDR, AKT, LPT, FIL, AR, MASA)
3. Вирішення проблем штучного інтелекту: Активи, які намагаються вирішити проблеми, пов'язані з штучним інтелектом, такі як зростання ботів і deepfakes та верифікація моделей (наприклад, WLD, TRAC, NUM)

Рисунок 2: Карта ринку штучного інтелекту та криптовалют

Джерело: Grayscale Investments. Протоколи, включені в приклади.

Мережі, які забезпечують інфраструктуру для розробки штучного інтелекту

Перша категорія включає мережі, які забезпечують інклюзивну, відкриту архітектуру, спеціально створену для загального розвитку сервісів штучного інтелекту. Замість того, щоб зосереджуватися на одному продукті чи послузі штучного інтелекту, ці активи концентруються на створенні базової інфраструктури та механізмів стимулювання для широкого спектру застосувань штучного інтелекту.

Near виділяється серед цієї категорії, оскільки заснована співтворцем архітектури «Transformer», яка працює у системах штучного інтелекту, таких як ChatGPT.[10]Однак, останнім часом вона зосередилася на своїй експертизі в галузі штучного інтелекту, представивши зусилля щодо розробки «власного штучного інтелекту користувача».[11] через свій науково-дослідний підрозділ, очолюваний колишнім інженером-дослідником-консультантом OpenAI.[12] Наприкінці червня 2024 року Near запустила свою програму-інкубатор штучного інтелекту для розробки базових моделей Near-native, платформ даних для додатків штучного інтелекту, фреймворків агентів штучного інтелекту та обчислювальних маркетплейсів.[13]

Bittensor пропонує ще один потенційно переконливий приклад. Bittensor - це платформа, яка використовує токен TAO для економічного стимулювання розвитку ШІ. Bittensor служить основною платформою для 38 підмереж (підмереж).[14]кожен з різними використаннями, такими як чат-боти, генерація зображень, фінансові передбачення, мовний переклад, тренування моделей, зберігання та обчислення. Мережа Bittensor винагороджує найкращих майнерів та підтверджувачів у кожній підмережі нагородами у маркерах TAO та надає дозвіл API для розробників для створення конкретних програм штучного інтелекту шляхом запитування майнерів з підмереж Bittensor.

Ця категорія також включає інші протоколи, такі як Fetch.ai та Allora network. Fetch.ai, платформа для розробників для створення складних AI-помічників (тобто "AI-агентів"), які нещодавно об'єдналися з AGIX та OCEAN на загальну суму приблизно 7,5 мільярда доларів.[15]Іншою є мережа Allora, платформа, спрямована на застосування штучного інтелекту в фінансових застосунках, включаючи автоматизовані торгові стратегії для децентралізованих бірж та ринків передбачення.[16]Allora ще не запустила токен і збрала стратегічний раунд фінансування в червні, що принесло загальну суму фінансування до $35 млн у приватному капіталі.[17]

Ресурси, необхідні для розробки штучного інтелекту

Друга категорія включає активи, які пропонують ресурси, необхідні для розвитку штучного інтелекту у формі обчислень, зберігання або даних.

Поява штучного інтелекту спричинила безпрецедентний попит на обчислювальні ресурси у формі графічних процесорів.[18] Децентралізовані маркетплейси графічних процесорів, такі як Render (RNDR), Akash (AKT) і Livepeer (LPT), пропонують доступ до незадіяних поставок графічних процесорів розробникам, які потребують обчислень для навчання моделей, висновків моделей або рендерингу 3D-генеративного ШІ. Сьогодні, за оцінками, Render пропонує близько 10 тисяч графічних процесорів з акцентом на художників і генеративний ШІ, тоді як Akash пропонує потужність 400 графічних процесорів з акцентом на розробників і дослідників ШІ[19]. Тим часом, Livepeer недавно оголосив плани щодо нової штучної нейромережі, спрямованої на серпень 2024 року для завдань, таких як текст-зображення, текст-відео та зображення-відео.[20]

Крім значних обсягів обчислень, моделі штучного інтелекту також вимагають величезних обсягів даних. В результаті, попит на зберігання даних значно зрос.[21]Рішення зберігання даних, такі як Filecoin (FIL) та Arweave (AR), можуть служити децентралізованими та безпечними альтернативами мережевого зберігання даних штучного інтелекту на централізованих серверах AWS. Ці рішення не лише забезпечують ефективне зберігання та масштабування, але й підвищують безпеку та цілісність даних, усуваючи одиничні точки відмови та зменшуючи ризик порушення цілісності даних.

Нарешті, існуючі служби штучного інтелекту, такі як OpenAI та Gemini, мають постійний доступ до поточних даних через Bing та Google Search відповідно. Це ставить у невигідне положення всіх інших розробників моделей штучного інтелекту поза цими технологічними компаніями. Однак служби збору даних, такі як Grass та Masa (MASA), можуть допомогти вирівняти шанси, оскільки вони дозволяють особам заробляти гроші на своїх даних застосунків, пропонуючи їх для навчання моделей штучного інтелекту, зберігаючи при цьому контроль і конфіденційність особистих даних.

Активи, що намагаються вирішити проблеми, пов'язані з штучним інтелектом

Третя категорія включає активи, які намагаються вирішити проблеми, пов'язані зі штучним інтелектом, включаючи зростання ботів, діпфейків та відображення вмісту.

Значна проблема, ускладнена штучним інтелектом, - це поширення ботів та дезінформації. Згенеровані штучним інтелектом глибокі фейки вже продемонстрували вплив на президентські вибори в Індії та Європі,[22] А експерти «абсолютно налякані» тим, що майбутні президентські перегони будуть пов'язані з «цунамі дезінформації», спричиненим діпфейками.[23]Активи, що намагаються вирішити проблеми, пов'язані з deepfakes, шляхом встановлення перевіреної походження контенту, включають Origin Trail (TRAC), Numbers Protocol (NUM) та Story Protocol. Крім того, Worldcoin (WLD) намагається вирішити проблему ботів, доводячи людську сутність через унікальні біометричні ідентифікатори.

Ще одним ризиком в ШІ є забезпечення довіри до самі моделей. Як ми можемо довіряти отриманим нами результатам ШІ, щоб вони не були підробленими чи маніпульованими? Наразі існують кілька протоколів, які працюють над вирішенням цієї проблеми за допомогою криптографії, доказів з нульовим знанням і повнофункціонального шифрування (FHE), включаючи Modulus Labs та Zama.[24]

Висновок

Хоча ці децентралізовані активи штучного інтелекту зробили перші кроки, ми все ще на початку цієї перетинки. Починаючи з цього року, відомий венчурний капіталіст Фред Вілсон заявив, що штучний інтелект і криптовалюта - «дві сторони однієї медалі» і «web3 допоможе нам довіряти штучному інтелекту».[25]Відповідно до Grayscale Research, по мірі зрілості галузі штучного інтелекту, важливість криптовалютних використань, пов'язаних зі штучним інтелектом, буде зростати, а ці дві швидко зростаючі технології мають потенціал взаємної підтримки росту.

За багатьма показниками, штучний інтелект на підході і готовий мати глибокий вплив, як позитивний, так і негативний. Використовуючи властивості технології блокчейну, ми вважаємо, що крипто в кінцевому підсумку може допомогти пом'якшити деякі з небезпек, що створює штучний інтелект.

Відмова від відповідальності:

1. Цю статтю перепринесено з[Grayscale]. Усі авторські права належать оригінальному автору [Вілл Огден Мур]. Якщо є заперечення проти цього передруку, будь ласка, зв'яжіться з Gate Learnкоманда, і вони оперативно займуться цим.
2. Відповідальність за відмову: Погляди та думки, висловлені у цій статті, належать виключно автору і не є жодною інвестиційною порадою.
3. Переклади статті на інші мови виконуються командою Gate Learn. Якщо не зазначено інше, копіювання, поширення або плагіат перекладених статей заборонені.