ЗМІНА ПЛАТФОРМИ, ЗУСТРІЧАЙТЕ ЗМІНУ ПЛАТФОРМИ…

Світ формується періодами, в які збігаються надзвичайні потрясіння в технологіях або інфраструктурі, вивільняючи функцію кроку поколінь в інноваціях. Подумайте про телеграфи та залізниці, волоконно-оптичні кабелі та Інтернет або мобільні телефони та 3G.

Ми віримо, що перетин двох новаторських рубежів – штучного інтелекту (ШІ) і блокчейнів – являє собою такий самий трансформаційний момент.

Три важливі стовпи лежать в основі цієї тези:

БЛОКЧЕЙНИ МОЖУТЬ ЗАПРОПОНУВАТИ ВИЩИЙ ПРОСТІР ДИЗАЙНУ

Сфери високого впливу штучного інтелекту численні, але в цілому їх можна звести до трьох основних категорій:

Зокрема, Generative AI представляє унікальні виклики та можливості, які, на нашу думку, сприяють сильній стороні технології блокчейн.

Щоб зрозуміти чому, важливо розглянути основні вхідні дані, які рухають еволюцію інтелектуальних систем. Машинне навчання (ML) базується на даних (кількість, але все більше якість), механізми зворотного зв’язку та обчислювальна потужність.

Домінуючі гравці в області ШІ/ML, як-от OpenAI (за підтримки Microsoft) і Anthropic (разом з Google і Amazon), уже консолідують ресурси та будують стіни навколо своїх моделей і даних. Але, незважаючи на ранні переваги в обчисленнях, даних і розповсюдженні, цей підхід ризикує загальмувати імпульс через фрагментацію циклів спільної розробки, які започаткували галузь.

Пропонуючи життєздатну протидію цьому, блокчейни, такі як Ethereum, виникли як надійно нейтральні системи даних і обчислень, що стимулюють інновації з відкритим кодом. Блокчейни вже лежать в основі цілого ряду цифрових примітивів, які добре позиціонуються, щоб виконувати важливі ролі у світі, який дедалі більше формується генеративним ШІ.

Ми переконані, що для блокчейнів є велика можливість стати основним доменом, на якому базуються дослідження та розробки ШІ з відкритим кодом.

СТАН СЬОГОДНІШНЬОГО РИНКУ

Цього року в генеративне божевілля штучного інтелекту в основній інфраструктурі, на рівні моделі та навіть у призначених для користувача програмах, як-от чат-боти, підтримка клієнтів і помічники кодування, уже інвестовано величезну суму. Незважаючи на це, де (і для кого) накопичується цінність у традиційному стеку в довгостроковій перспективі, неочевидно.

У поточній парадигмі штучний інтелект ризикує стати централізуючою силою, яка розширює домінування лідерів ринку web2. На рівнях інфраструктури та моделі, зокрема, ім’я гри – масштаб – апаратне забезпечення та капітальні ресурси, доступ до даних, канали розподілу та унікальні партнерства.

Багато з цих гравців – від постачальників хмарних послуг, як-от AWS, до виробників апаратного забезпечення, як-от Nvidia , і давніх важковаговиків, як-от Microsoft, – працюють повноцінно як вертикально через M&A, так і через власні партнерства.

Титани на вершині змагаються за масштаб і точність на маржі, але ринок наддорогих, високоточних корпоративних моделей API цілком може бути обмежений економікою, новим паритетом продуктивності з відкритим вихідним кодом або навіть тенденцією до зниження - потреби в затримці робочого навантаження.

Тим часом значна частина середнього ринку вже спостерігає комерціалізацію пропозицій, що нагадують колекцію «оболонок OpenAI API» з непомітною, хоча й достатньою функціональністю.

РОЗВИТОК ІНФОРМАЦІЇ З ВІДКРИТИМ КОРИСНИМ ЦЕНТРОМ

Набори даних з відкритим вихідним кодом для попереднього навчання, навчання та тонкого налаштування, а також у вільному доступі базові моделі та інструменти вже заохочують підприємства будь-якого розміру до творчого підходу до відкритих систем і інструментів безпосередньо.

У документі Google, який просочив інформацію, показано, як швидко скорочується розрив між закритим і відкритим кодами. Примітно, що 96% сьогоднішніх баз коду вже використовують програмне забезпечення з відкритим вихідним кодом, причому ця тенденція особливо помітна для великих даних, ШІ та машинного навчання.

Між тим, олігополія хмарних сервісів у будь-якому випадку може дозріти до зриву.

Історично склалося так, що велика трійка AWS, Google Cloud і Azure заволоділи ринком, наділивши інструменти та сервіси, щоб закріпитися глибоко в корпоративному стеку. Це домінування призвело до низки проблем для компаній, починаючи від обмежувальної операційної залежності до надмірних витрат , пов’язаних із хмарною інфраструктурою, особливо враховуючи премію, яку стягують основні провайдери.

Тиск на існуючі компанії з метою реструктуризації операційних витрат у поєднанні з бажанням експериментувати та інтегрувати зростаючий діапазон штучного інтелекту з відкритим кодом створить вікно для перегляду стека з децентралізованими альтернативами.

Таким чином, новий перетин штучного інтелекту з відкритим кодом і технології блокчейн представляє надзвичайну область для експериментів та інвестицій.

CRYPTO X AI: ВЗАЄМОЦІННІ ВІДНОСИНИ

Ми дуже схвильовані потенційним симбіозом між ШІ та блокчейнами.

Криптопроміжне програмне забезпечення може суттєво покращити вхідні дані на стороні постачання штучного інтелекту шляхом створення ефективних ринків для обчислень і даних (надання, маркування або тонке налаштування), а також інструментів для атестації чи конфіденційності.

У свою чергу, децентралізовані програми та протоколи досягнуть нових висот завдяки використанню плодів цієї праці.

Безсумнівно, крипто пройшов довгий шлях, але протоколи та програми все ще страждають від інструментів та інтерфейсів користувача, які залишаються неінтуїтивно зрозумілими для звичайних користувачів. Подібним чином смарт-контракти самі по собі можуть бути обмеженими як з точки зору ручного навантаження для розробників, так і з точки зору загальної функціональної плавності.

Розробники Web3 — надзвичайно продуктивна група. Пікова кількість лише ~7,5 тисяч штатних розробників створила індустрію в кілька трильйонів доларів. Помічники кодування та DevOps, доповнені ML, обіцяють посилити існуючі зусилля, тоді як інструменти без коду швидко розширюють можливості нового класу розробників.

Оскільки можливості машинного навчання будуть інтегровані в смарт-контракти та включені в ланцюжок, розробники зможуть створювати більш зручні та виразні користувацькі взаємодії та, зрештою, нові мережеві програми-вбивці. Таке поетапне вдосконалення функції onchain залучить нову – і, ймовірно, набагато більшу – аудиторію, каталізуючи важливий маховик прийняття та зворотного зв’язку.

Генеративний штучний інтелект може виявитися відсутньою ланкою крипто, трансформуючи UI/UX і каталізуючи велику хвилю відновлення технічного розвитку. У свою чергу, технологія блокчейн використовуватиме, контекстуалізує та прискорить потенціал ШІ.

ВИКОРИСТАННЯ БЛОКЧЕЙНІВ ДЛЯ ПОБУДОВИ КРАЩОГО РИНКУ ДЛЯ ДАНИХ

ДАНІ Є ОСНОВНОЮ МАТЕРІАЛОМ ML

Так, значні вдосконалення обчислювальної інфраструктури відіграли важливу роль, але величезні сховища даних, такі як Common Crawl і The Pile , зробили можливими основні моделі, які захоплюють світ сьогодні.

Крім того, це будуть дані, за допомогою яких компанії вдосконалять моделі, що лежать в основі їхніх пропозицій продуктів, або створять конкурентоспроможні рів у майбутньому. І зрештою, дані стануть мостом між користувачами та особистими моделями, які працюють локально та постійно адаптуються до індивідуальних потреб.

Таким чином, конкуренція за дані є важливим рубежем, на якому блокчейни можуть отримати перевагу, особливо тому, що якість стає цінним атрибутом, який формує ринок даних.

ЯКІСТЬ НАД КІЛЬКІСТЬЮ

Ранні дослідження показують, що найближчими роками до 90% онлайн-контенту може бути створено штучно. Хоча синтетичні навчальні дані пропонують переваги, вони також створюють істотні ризики через погіршення якості моделі , а також посилення упереджень.

Існує реальний ризик того, що моделі машинного навчання можуть вичерпати несинтетичні джерела даних протягом наступних кількох років. Координаційні механізми Crypto та примітиви атестації за своєю суттю оптимізовані для підтримки децентралізованих ринків, де користувачі можуть ділитися, володіти або монетизувати свої дані для навчання чи тонкого налаштування доменно-спеціальних моделей.

Як результат, web3 може виявитися кращим і ефективнішим джерелом навчання, створеного людиною, і в цілому тонкого налаштування даних.

ХІД СКЛАДАННЯ

Децентралізоване навчання, тонке налаштування та процеси логічного висновку, увімкнуті блокчейном, також можуть краще зберегти та об’єднати інтелект з відкритим кодом.

Менші моделі з відкритим вихідним кодом, удосконалені за допомогою ефективних процесів тонкого налаштування , вже конкурують зі своїми більшими аналогами за точністю виведення. Тому хвиля починає переходити від кількості до якості з точки зору вихідних даних і точного налаштування даних.

Здатність відстежувати та перевіряти життєвий цикл як вихідних, так і похідних даних забезпечує відтворюваність і прозорість, що сприятиме створенню якісніших моделей і вхідних даних.

Джерело: Will Henshall / Epoch (TIME)

Блокчейни можуть створити міцний рів як основний домен із різноманітними, перевіреними та адаптованими наборами даних. Це може бути особливо цінним, оскільки традиційні рішення надмірно індексують прогрес алгоритмів, щоб протистояти нестачі даних.

ЗМІСТ ЦУНАМІ

Майбутня припливна хвиля контенту, створеного штучним інтелектом, є ще одним місцем, де перевага криптовалюти на ранніх стадіях стане помітною.

Ця нова технологічна парадигма розширить можливості творців цифрового контенту в безпрецедентному масштабі, а Web3 пропонує основу «підключи і працюй», щоб зрозуміти все це. Крипто має перевагу домашнього суду завдяки рокам розробки навколо примітивів, які встановлюють право власності та незмінне походження цифрових активів ТА вмісту у формі NFT.

NFT можуть охоплювати весь життєвий цикл створення контенту, але також можуть представляти цифрову ідентичність, віртуальні активи або навіть потоки грошових потоків.

У результаті NFT роблять можливим новий досвід користувачів, наприклад ринки цифрових активів (OpenSea, Blur), а також переосмислюють бізнес-моделі, пов’язані з письмовим вмістом (Mirror), соціальними мережами (Farcaster, Lens), іграми (Dapper Labs, Immutable) і навіть фінансова інфраструктура (Upshot, NFTFi).

Ця технологія може навіть боротися з глибокими фейками та обчислювальними маніпуляціями більш надійно, ніж альтернатива – за допомогою алгоритмів для виконання роботи. В одному яскравому прикладі інструмент виявлення OpenAI було закрито через помилки точності.

Наостанок: прогрес у стислих обчисленнях, які можна перевірити, також покращить динамізм NFT, оскільки вони включають результати машинного навчання для керування більш інтелектуальними метаданими, що розвиваються. Ми віримо, що інструменти та інтерфейси на базі штучного інтелекту на основі технології блокчейн розкриють повну цінність і змінять ландшафт цифрового контенту.

ВИКОРИСТАННЯ НЕСКІНЧЕННИХ ЗНАНЬ ML З НУЛЬОВИМ ЗНАННЯМ

Пошук індустрії блокчейнів технічних рішень, які забезпечують ресурсоефективне обчислення, зберігаючи безнадійну динаміку, призвів до значного прогресу в криптографії без знань (ZK).

Хоча початково розроблено для усунення вузьких місць ресурсів, властивих таким системам, як віртуальна машина Ethereum (EVM), ZK-докази пропонують цілий ряд цінних випадків використання, пов’язаних зі ШІ.

Очевидний — це просто розширення існуючого розблокування: ефективна та лаконічна перевірка ресурсомістких процесів, як-от запуск моделі ML поза ланцюгом, щоб кінцевий продукт, подібно до висновку моделі, міг бути введений у ланцюг за допомогою смарт-контрактів у формі доказ ЗК.

Докази зберігання в поєднанні зі спільною обробкою можуть зробити цей крок далі, суттєво розширивши можливості ончейн-додатків, зробивши їх більш рефлексивними без введення нових припущень довіри.

Наслідки також дозволяють створити мережеві нові функції.

Криптографія ZK може бути використана для перевірки того, що конкретна модель або пул даних дійсно використовувався для створення висновків під час виклику через API. Він також може приховати конкретні ваги або дані, які споживає модель у чутливих до клієнтів галузях, як-от охорона здоров’я чи страхування.

Компанії можуть навіть ефективніше співпрацювати, обмінюючись даними або IP, отримуючи вигоду від спільних знань, зберігаючи власні ресурси.

І, нарешті, ZKP мають реальну застосовність у все більш актуальній (і складній) сфері диференціації між людськими та синтетично згенерованими даними, які обговорювалися раніше.

Деякі з цих варіантів використання залежать від необхідності подальшого розвитку навколо технічної реалізації та пошуку стійкої економіки в масштабі, але zkML має потенціал для унікального впливу на траєкторію ШІ.

ДОВГІ АКТИВИ ТА ПРИХОВАНА ВАРТІСТЬ

Крипто вже продемонстрував свою роль найкращого архітектора потоку вартості на традиційних ринках, таких як музика та мистецтво. Протягом останніх кількох років також з’явилися ліквідні ринки onchain, що представляють матеріальні активи поза мережею, такі як вино та кросівки .

Природний наступник включатиме розширені можливості машинного навчання, оскільки штучний інтелект буде включено в мережу та стане доступним для смарт-контрактів.

Моделі ML у поєднанні з рейками блокчейну перероблять процес андеррайтингу за неліквідними активами, які раніше були недоступні через відсутність даних або глибини покупця.

Один із методів передбачає, що алгоритми машинного навчання запитують величезний діапазон змінних, щоб оцінити приховані зв’язки та мінімізувати поверхню атаки маніпулятивних акторів. Web3 вже експериментує зі створенням ринків навколо нових концепцій, таких як підключення до соціальних мереж та імена користувачів гаманців.

Подібно до впливу AMM на розблокування ліквідності для токенів з довгим хвостом, ML зробить революцію у визначенні цін, використовуючи величезну кількість кількісних і якісних даних для отримання неочевидних закономірностей. Ці нові ідеї можуть потім стати основою для ринків на основі смарт-контрактів.

Аналітичні можливості штучного інтелекту підключатимуться до децентралізованої фінансової інфраструктури, щоб виявити сплячу цінність активів з довгим хвостом.

ДЕЦЕНТРАЛІЗАЦІЯ ІНФРАСТРУКТУРНОГО РІВНЯ

Переваги Crypto щодо залучення та монетизації високоякісних даних стосуються однієї сторони рівняння. Інша сторона – допоміжна інфраструктура, що стоїть за штучним інтелектом – має подібні перспективи.

Децентралізовані мережі фізичної інфраструктури (DePIN), такі як Filecoin або Arweave , вже створили системи зберігання, які вбудовано в себе технологію блокчейн.

Інші, як-от Gensyn і Together , вирішують завдання навчання моделей у розподіленій мережі, тоді як Akash запустив вражаючий P2P-ринок, що об’єднує попит і пропозицію навколо надлишкових обчислювальних ресурсів.

Крім того, Ritual будує основу для відкритої інфраструктури штучного інтелекту у формі стимульованої мережі та набору моделей, які з’єднують розподілені обчислювальні пристрої, щоб користувачі могли виконувати висновки та тонку настройку.

Важливо те, що DePIN, такі як Ritual, Filecoin або Akash, також можуть створити набагато більший і ефективніший ринок. Вони роблять це шляхом відкриття сторони пропозиції для набагато ширшого домену, який включає пасивних постачальників, здатних розблокувати приховану економічну цінність, або шляхом консолідації менш продуктивного обладнання в пули, які конкурують з їхніми складними аналогами.

Кожна частина стеку включає різні обмеження та переваги цінностей, і ще належить виконати значну роботу для масштабного тестування цих рівнів (зокрема, нових областей навчання децентралізованої моделі та обчислень).

Однак існують основи для рішень на основі блокчейну для обчислень, зберігання даних і навіть навчання моделей, які врешті можуть конкурувати зі звичайними ринками.

ЩО ЦЕ ВСЕ ОЗНАЧАЄ

Crypto x AI швидко стає одним із найбільш надихаючих дизайнерських просторів. Відповідні галузі вже впливають на все: від створення контенту та культурного самовираження до робочих процесів підприємства та фінансової інфраструктури.

Разом ми віримо, що ці технології змінять світ у найближчі десятиліття. Найкращі команди безпосередньо впроваджують інфраструктуру без дозволів і криптоекономіку разом зі штучним інтелектом, щоб покращити продуктивність, створити нову мережеву поведінку або досягти конкурентоспроможної структури витрат.

Crypto вводить безпрецедентний масштаб, глибину та деталізацію стандартизованих даних у координаційні мережі, часто без очевидних засобів отримання користі з цих даних.

Тим часом штучний інтелект перетворює масиви інформації у вектори відповідного контексту чи відносин.

У поєднанні ці два кордони можуть сформувати унікальні взаємні відносини, які створюють основу для будівельників децентралізованого майбутнього.

* Величезна подяка Ніражу Панту, Акілешу Потті, Джейсону Мортону, Данте Камуто, Девіду Вонгу, Ісмаелю Хішон-Резайзаде, Іллі Полосухіну та іншим за їхню роботу в авангарді цього простору, безцінні ідеї та натхнення – все це зробити можливим не лише цю статтю, але й світле майбутнє криптовалюти.

Відмова від відповідальності:

1. Ця стаття передрукована з [Архетип]. Усі авторські права належать оригінальному автору [DANNY SURSOCK]. Якщо є заперечення щодо цього передруку, будь ласка, зв’яжіться з командою Gate Learn , і вони негайно розглянуть це.
2. Відмова від відповідальності: погляди та думки, висловлені в цій статті, належать виключно автору та не є жодною інвестиційною порадою.
3. Переклади статті на інші мови виконує команда Gate Learn. Якщо не зазначено вище, копіювання, розповсюдження або плагіат перекладених статей заборонено.