Trí tuệ nhân tạo (AI) là một trong những công nghệ mới nổi hứa hẹn nhất của thế kỷ này, có tiềm năng cải thiện năng suất của con người một cách lũy kế và tạo ra những đột phá y tế. Mặc dù AI có thể quan trọng ngay bây giờ, tuy nhiên ảnh hưởng của nó đang ngày càng tăng lên, PwC ước tính rằng vào năm 2030, nó sẽ trở thành một ngành công nghiệp trị giá 15 nghìn tỷ đô la.[1]

Tuy nhiên, công nghệ hứa hẹn này cũng đối mặt với những thách thức của mình. Khi công nghệ trí tuệ nhân tạo trở nên mạnh mẽ hơn, ngành công nghiệp trí tuệ nhân tạo đã trở nên cực kỳ tập trung, tập trung quyền lực vào tay của một số công ty có tiềm năng gây hại cho xã hội. Điều này cũng đã đặt ra những lo ngại nghiêm trọng về deepfakes, độc quyền tích hợp và rủi ro về quyền riêng tư dữ liệu. May mắn thay, tiền điện tử - và tính chất phi tập trung và minh bạch của nó - cung cấp những giải pháp tiềm năng cho một số vấn đề này.

Dưới đây, chúng tôi khám phá các vấn đề gây ra bởi sự tập trung và cách AI phi tập trung có thể giúp giải quyết một số vấn đề của nó, và chúng tôi thảo luận về điểm giao nhau giữa tiền điện tử và AI hiện nay, nhấn mạnh các ứng dụng tiền điện tử trong không gian này đã cho thấy dấu hiệu sớm của việc áp dụng.

Vấn đề với Trí tuệ Nhân tạo Tập trung

Ngày nay, phát triển trí tuệ nhân tạo đặt ra những thách thức và rủi ro cụ thể. Hiệu ứng mạng và yêu cầu vốn đầu tư mạnh mẽ trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo rất lớn đến nỗi nhiều nhà phát triển trí tuệ nhân tạo bên ngoài các công ty công nghệ lớn, chẳng hạn như các công ty nhỏ hoặc các nhà nghiên cứu học thuật, gặp khó khăn trong việc tiếp cận các nguồn lực cần thiết cho phát triển trí tuệ nhân tạo hoặc không thể kiếm tiền từ công việc của họ. Điều này hạn chế sự cạnh tranh và đổi mới tổng thể trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo.

Kết quả là, sự ảnh hưởng đối với công nghệ quan trọng này chủ yếu tập trung trong tay một số công ty như OpenAI và Google, gây ra những câu hỏi nghiêm trọng về quản trị AI. Ví dụ, vào tháng Hai vừa qua, công cụ tạo hình ảnh AI của Google, Gemini, đã tiết lộ sự thiên vị chủng tộc và không chính xác lịch sử, minh họa cách các công ty có thể điều khiển mô hình của họ.[2]Ngoài ra, một hội đồng gồm sáu người quyết định sa thải CEO của OpenAI, Sam Altman vào tháng 11 năm ngoái, đã tiết lộ rằng một số người rất ít lại nắm quyền kiểm soát các công ty phát triển những mô hình này.[3]

Khi AI ngày càng trở nên quan trọng và có ảnh hưởng, nhiều người lo ngại rằng một công ty có thể nắm quyền ra quyết định đối với các mô hình AI có ảnh hưởng lớn đến xã hội, có thể áp đặt các rào cản, hoạt động trong bí mật hoặc thao túng các mô hình vì lợi ích của mình - nhưng đánh đổi với lợi ích của toàn xã hội.

Làm thế nào Trí tuệ Nhân tạo Phi tập trung có thể giúp đỡ

Trí tuệ nhân tạo phi tập trung đề cập đến các dịch vụ trí tuệ nhân tạo sử dụng công nghệ blockchain để phân phối quyền sở hữu và quản trị trí tuệ nhân tạo một cách được thiết kế để tăng cường tính minh bạch và tính tiếp cận. Grayscale Research tin rằng trí tuệ nhân tạo phi tập trung có tiềm năng đưa những quyết định quan trọng này ra khỏi những vườn tường và chuyển sang sở hữu công cộng.

Công nghệ blockchain có thể giúp tăng cường sự tiếp cận của các nhà phát triển đến trí tuệ nhân tạo, giảm ngưỡng cửa cho các nhà phát triển độc lập xây dựng và tạo lợi nhuận từ công việc của họ. Chúng tôi tin rằng điều này có thể giúp cải thiện sự đổi mới và cạnh tranh chung về trí tuệ nhân tạo cũng như cung cấp sự cân đối với các mô hình do các công ty công nghệ lớn phát triển.

Ngoài ra, AI phi tập trung có thể giúp dân chủ hóa quyền truy cập vào đầu tư vào AI. Hiện tại, có rất ít cách để tiếp cận với lợi thế tài chính liên quan đến phát triển AI ngoài việc thông qua một vài cổ phiếu công nghệ. Trong khi đó, một lượng đáng kể vốn tư nhân đã được phân bổ cho các công ty khởi nghiệp AI và các công ty tư nhân (47 tỷ USD vào năm 2022 và 42 tỷ USD vào năm 2023).[4]Doanh nghiệp blockchain này chỉ có thể mang lại lợi nhuận tài chính cho một phần nhỏ của các nhà đầu tư mạo hiểm và các nhà đầu tư được cấp phép. Trái lại, tài sản tiền điện tử trí tuệ nhân tạo phi tập trung có sẵn cho tất cả mọi người, cho phép mọi người sở hữu một phần trong tương lai của trí tuệ nhân tạo.

Hôm nay giao lộ này đứng ở đâu?

Hôm nay, sự kết hợp giữa tiền điện tử và trí tuệ nhân tạo vẫn đang ở mức độ sớm trong việc trưởng thành, nhưng thị trường đã đáp ứng một cách khích lệ. Vào năm 2024, qua tháng 5, vũ trụ trí tuệ nhân tạo của tài sản tiền điện tử.[5] đã trở lại 20%, vượt trội hơn mỗi lĩnh vực Tiền điện tử ngoại trừ Lĩnh vực Tiền tệ (Hình 1). Ngoài ra, theo nhà cung cấp dữ liệu Kaito, chủ đề AI hiện đang chiếm số lượng tâm trí nhất trên các nền tảng xã hội — so với các chủ đề khác như tài chính phi tập trung, Layer 2s, memecoins và tài sản thực.[6]

Gần đây, một số nhân vật nổi tiếng đã chấp nhận sự giao thoa này mới nổi, tập trung vào việc giải quyết nhược điểm của trí tuệ nhân tạo tập trung. Vào tháng 3, Emad Mostaque, người sáng lập của một công ty trí tuệ nhân tạo hiện có nổi tiếng có tên Stability AI, rời công ty để theo đuổi trí tuệ nhân tạo phi tập trung, cho biết "đã đến lúc đảm bảo AI vẫn mở và phi tập trung."[7]Ngoài ra, doanh nhân tiền điện tử Erik Vorhees gần đây đã ra mắt Venice.ai, một dịch vụ trí tuệ nhân tạo tập trung vào quyền riêng tư với mã hóa end-to-end.[8]

Hình 1: AI Universe đã vượt qua hầu hết các lĩnh vực tiền điện tử trong năm nay

Hôm nay, chúng ta có thể phân loại giao điện giữa tiền điện tử và trí tuệ nhân tạo thành ba nhóm phụ chính:[9]

1. Lớp cơ sở hạ tầng: Mạng cung cấp nền tảng để phát triển AI (ví dụ: NEAR, TAO, FET)
2. Tài nguyên cần thiết cho trí tuệ nhân tạo: Tài sản cung cấp các nguồn tài nguyên quan trọng (tính toán, lưu trữ, dữ liệu) cần thiết cho việc phát triển trí tuệ nhân tạo (ví dụ: RNDR, AKT, LPT, FIL, AR, MASA)
3. Giải quyết các vấn đề về AI: Các tài sản cố gắng giải quyết các vấn đề liên quan đến AI như sự gia tăng của bot và deepfake và xác minh mô hình (ví dụ: WLD, TRAC, NUM)

Hình 2: Bản đồ thị trường AI và Tiền điện tử

Nguồn: Công ty Grayscale Investments. Các giao thức được bao gồm là ví dụ minh họa.

Mạng lưới cung cấp cơ sở hạ tầng cho phát triển trí tuệ nhân tạo

Danh mục đầu tiên liên quan đến các mạng cung cấp kiến trúc mở không cần phép, được xây dựng một cách cố ý cho sự phát triển chung của các dịch vụ trí tuệ nhân tạo. Thay vì tập trung vào một sản phẩm hoặc dịch vụ trí tuệ nhân tạo, những tài sản này tập trung vào việc tạo ra cơ sở hạ tầng cơ bản và cơ chế động viên cho một loạt các ứng dụng trí tuệ nhân tạo.

Near nổi bật trong danh mục này, được thành lập bởi cộng sự sáng lập của kiến trúc "Transformer" điều khiển hệ thống trí tuệ nhân tạo như ChatGPT.[10]Tuy nhiên, gần đây nó đã tận dụng được chuyên môn về Trí tuệ Nhân tạo của mình, công bố những nỗ lực phát triển "Trí tuệ Nhân tạo thuộc sở hữu người dùng"[11]qua cánh tay nghiên cứu và phát triển của nó, do một cố vấn nghiên cứu cựu của OpenAI dẫn đầu.[12]Vào cuối tháng 6 năm 2024, Near đã ra mắt chương trình nuôi dưỡng trí tuệ nhân tạo của mình để phát triển các mô hình cơ bản gốc của Near, các nền tảng dữ liệu cho ứng dụng trí tuệ nhân tạo, các khung máy chủ trí tuệ nhân tạo và các thị trường tính toán.[13]

Bittensor cung cấp một ví dụ có thể hấp dẫn khác. Bittensor là một nền tảng sử dụng token TAO để khuyến khích kinh tế phát triển của trí tuệ nhân tạo. Bittensor hoạt động như nền tảng cơ bản cho 38 mạng con (subnets),[14]mỗi mạng con có các trường hợp sử dụng khác nhau như chatbot, tạo hình ảnh, dự đoán tài chính, dịch ngôn ngữ, đào tạo mô hình, lưu trữ và tính toán. Mạng Bittensor thưởng cho các thợ mỏ và xác minh hàng đầu trong mỗi mạng con bằng các phần thưởng token TAO và cung cấp một API không cần phép cho các nhà phát triển để xây dựng các ứng dụng AI cụ thể bằng cách truy vấn các thợ mỏ từ các mạng con Bittensor.

Danh mục này cũng bao gồm các giao thức khác như Fetch.ai và mạng Allora. Fetch.ai, một nền tảng cho các nhà phát triển tạo ra các trợ lý trí tuệ nhân tạo tinh vi (tức là 'đại lý AI') đã gần đây sáp nhập với AGIX và OCEAN với giá trị kết hợp khoảng 7,5 tỷ đô la.[15]Một trong số đó là mạng Allora, một nền tảng tập trung vào việc áp dụng trí tuệ nhân tạo vào các ứng dụng tài chính bao gồm các chiến lược giao dịch tự động cho các sàn giao dịch phi tập trung và thị trường dự đoán.[16]Allora vẫn chưa ra mắt token và đã gọi vốn chiến lược vào tháng 6, nâng tổng số vốn huy động của công ty lên 35 triệu đô la từ vốn tư nhân.[17]

Tài nguyên cần thiết cho phát triển AI

Danh mục thứ hai bao gồm tài sản cung cấp các nguồn tài nguyên cần thiết cho việc phát triển trí tuệ nhân tạo dưới dạng tính toán, lưu trữ hoặc dữ liệu.

Sự bùng nổ của AI đã tạo ra một nhu cầu chưa từng có về tài nguyên máy tính dưới dạng GPU.[18]Các thị trường GPU phi tập trung như Render (RNDR), Akash (AKT) và Livepeer (LPT) cung cấp quyền truy cập vào nguồn cung GPU không sử dụng cho các nhà phát triển cần tính toán cho việc huấn luyện mô hình, suy luận mô hình hoặc tạo hình 3D sinh AI. Hiện nay, được ước tính là Render cung cấp khoảng 10K GPU với trọng tâm là nghệ sĩ và AI sinh, trong khi Akash cung cấp một dung lượng 400 GPU với trọng tâm là các nhà phát triển và nhà nghiên cứu AI.[19]. Trong khi đó, Livepeer mới đây công bố kế hoạch của mình cho một mạng con AI mới nhằm đến tháng 8 năm 2024 cho các nhiệm vụ như chuyển đổi văn bản thành ảnh ảnh thành video, và ảnh thành video.[20]

Ngoài việc yêu cầu mức độ tính toán đáng kể, các mô hình trí tuệ nhân tạo cũng yêu cầu lượng dữ liệu lớn. Kết quả là, đã có một sự tăng đáng kể về nhu cầu lưu trữ dữ liệu.[21]Các giải pháp lưu trữ dữ liệu như Filecoin (FIL) và Arweave (AR) có thể phục vụ như các lựa chọn mạng phi tập trung và an toàn để lưu trữ dữ liệu AI trên các máy chủ AWS tập trung. Những giải pháp này không chỉ cung cấp giải pháp lưu trữ hiệu quả về chi phí và có thể mở rộng mà còn tăng cường an ninh và tính toàn vẹn dữ liệu bằng cách loại bỏ điểm thất bại duy nhất và giảm thiểu rủi ro về việc xâm nhập dữ liệu.

Cuối cùng, các dịch vụ trí tuệ nhân tạo hiện tại như OpenAI và Gemini đều có quyền truy cập liên tục vào dữ liệu thời gian thực thông qua Bing và Google Search, tương ứng. Điều này đặt tất cả các nhà phát triển mô hình trí tuệ nhân tạo khác bên ngoài các công ty công nghệ này vào thế thấp hơn. Tuy nhiên, các dịch vụ thu thập dữ liệu như Grass và Masa (MASA) có thể giúp làm cho cơ hội công bằng hơn khi chúng cho phép cá nhân tận dụng dữ liệu ứng dụng của họ bằng cách cung cấp nó để huấn luyện mô hình trí tuệ nhân tạo trong khi vẫn duy trì quyền kiểm soát và quyền riêng tư đối với dữ liệu cá nhân.

Các tài sản cố gắng giải quyết các vấn đề liên quan đến trí tuệ nhân tạo

Loại thứ ba bao gồm các tài sản cố gắng giải quyết các vấn đề liên quan đến AI, bao gồm sự gia tăng của bot, deepfake và nguồn gốc nội dung.

Vấn đề quan trọng được trở nên trầm trọng hơn bởi AI là sự lan rộng của các bot và thông tin sai lệch. Deepfakes do AI tạo ra đã được chứng minh ảnh hưởng đến cuộc bầu cử tổng thống ở Ấn Độ và châu Âu,[22]và các chuyên gia đang “hoàn toàn kinh hãi” rằng cuộc đua tổng thống sắp tới sẽ liên quan đến một “đại dương thông tin sai lệch” được thúc đẩy mạnh bởi deepfakes.[23]Các tài sản nhằm giúp giải quyết các vấn đề liên quan đến deepfakes thông qua việc xác minh nguồn gốc nội dung bao gồm Origin Trail (TRAC), Numbers Protocol (NUM) và Story Protocol. Ngoài ra, Worldcoin (WLD) cố gắng giải quyết vấn đề của bot bằng cách chứng minh tính nhân văn của một người thông qua các thông số nhận dạng sinh học duy nhất.

Một rủi ro khác trong AI là đảm bảo sự tin tưởng vào chính các mô hình. Làm thế nào để chúng ta tin tưởng rằng kết quả AI mà chúng ta nhận được không được chỉnh sửa hoặc thao túng? Hiện nay, có một số giao thức đang hoạt động để giúp giải quyết vấn đề này thông qua mật mã, chứng minh không cần biết, và Mã hóa Homomorphic Đầy đủ (FHE), bao gồm cả Modulus Labs và Zama.[24]

Kết luận

Mặc dù những tài sản trí tuệ nhân tạo phi tập trung này đã đạt được tiến bộ ban đầu, nhưng chúng ta vẫn đang ở giai đoạn đầu của sự giao thoa này. Đầu năm nay, nhà đầu tư mạo hiểm nổi tiếng Fred Wilson đã khẳng định rằng trí tuệ nhân tạo và tiền điện tử là 'hai mặt của cùng một đồng xu' và 'web3 sẽ giúp chúng ta tin tưởng vào trí tuệ nhân tạo'.[25]Khi ngành công nghiệp trí tuệ nhân tạo ngày càng trưởng thành, Grayscale Research tin rằng những trường hợp sử dụng tiền điện tử liên quan đến trí tuệ nhân tạo này sẽ trở nên ngày càng quan trọng và rằng hai công nghệ đang phát triển nhanh chóng này có tiềm năng hỗ trợ lẫn nhau trong việc phát triển.

Theo nhiều dấu hiệu, AI đang ở trên đường chân trời và sẵn sàng có tác động sâu sắc, cả tích cực và tiêu cực. Bằng cách tận dụng các thuộc tính của công nghệ blockchain, chúng tôi tin rằng tiền điện tử cuối cùng có thể giúp giảm thiểu một số mối nguy hiểm do AI gây ra.

Tuyên bố từ chối:

1. Bài viết này được sao chép từ[Grayscale]. All copyrights belong to the original author [Will Ogden Moore]. Nếu có ý kiến phản đối bản in lại này, vui lòng liên hệ với Gate Họcđội ngũ, và họ sẽ xử lý nhanh chóng.
2. Tuyên bố từ chối trách nhiệm: Các quan điểm và ý kiến được trình bày trong bài viết này chỉ là của tác giả và không cấu thành bất kỳ lời khuyên đầu tư nào.
3. Các bản dịch của bài viết sang các ngôn ngữ khác được thực hiện bởi nhóm Gate Learn. Trừ khi được đề cập, việc sao chép, phân phối hoặc đạo văn các bài viết đã được dịch là không được phép.