Блокчейн и будущее искусственного интеллекта

СМЕНА ПЛАТФОРМЫ, ВСТРЕЧАЙТЕ СМЕНУ ПЛАТФОРМЫ...

Мир формируется в периоды, когда совпадают чрезвычайные потрясения в технологиях или инфраструктуре, что приводит к появлению инноваций на уровне поколений. Вспомните телеграф и железную дорогу, оптоволоконные кабели и Интернет, или мобильные телефоны и 3G.

Мы уверены, что пересечение двух революционных рубежей - искусственного интеллекта (ИИ) и блокчейна - представляет собой такой же преобразующий момент.

Три важных столпа лежат в основе этого тезиса:

БЛОКЧЕЙН МОЖЕТ ПРЕДЛОЖИТЬ ПРЕВОСХОДНОЕ ПРОСТРАНСТВО ДЛЯ ПРОЕКТИРОВАНИЯ

Области, в которых ИИ оказывает большое влияние, многочисленны, но в целом их можно свести к трем основным категориям:

В частности, генеративный ИИ создает уникальные проблемы и возможности, которые, по нашему мнению, играют на руку технологии блокчейн.

Чтобы понять, почему, важно рассмотреть основные исходные данные, которые определяют эволюцию интеллектуальных систем. Машинное обучение (ML) в своей основе опирается на данные (количество, но все чаще качество), механизмы обратной связи и вычислительные мощности.

Доминирующие игроки в области AI/ML, такие как OpenAI (при поддержке Microsoft) и Anthropic (при участии Google и Amazon), уже консолидируют ресурсы и строят стены вокруг своих моделей и данных. Но, несмотря на ранние преимущества в области вычислений, данных и распределения, такой подход рискует затормозить развитие, раздробив циклы совместной разработки, благодаря которым отрасль и зародилась.

В противовес этому можно предложить такие блокчейны, как Ethereum, которые стали надежными нейтральными системами данных и вычислений, стимулирующими инновации с открытым исходным кодом. Блокчейн уже лежит в основе целого ряда цифровых примитивов, которые имеют все шансы сыграть важнейшую роль в мире, все больше формируемом генеративным ИИ.

Мы считаем, что существует большая возможность для блокчейн стать основной областью, на которой будут проводиться исследования с открытым исходным кодом & разработки в области соединений ИИ.

СОСТОЯНИЕ СОВРЕМЕННОГО РЫНКА

В этом году в генеративный ИИ уже вложены огромные средства: в основную инфраструктуру, модельный слой и даже в приложения, ориентированные на пользователя, такие как чат-боты, службы поддержки клиентов и помощники по кодированию. Несмотря на это, где (и для кого) в долгосрочной перспективе накапливается ценность традиционного стека, не очевидно.

В нынешней парадигме ИИ рискует стать централизующей силой, которая продлит господство лидеров рынка web2. На уровнях инфраструктуры и модели, в частности, игра идет за масштаб - в аппаратных и капитальных ресурсах, доступе к данным, каналах распространения и уникальных партнерских отношениях.

Многие из этих игроков - от поставщиков облачных услуг, таких как AWS, до производителей оборудования, таких как Nvidia, и давних тяжеловесов, таких как Microsoft - переходят на полный стек, будь то вертикально через M&A или через собственные партнерские отношения.

Титаны на вершине конкурируют за масштаб и точность на краю, но рынок сверхдорогих, высокоточных корпоративных API-моделей вполне может быть ограничен экономикой, появляющимся паритетом производительности с открытым исходным кодом или даже тенденцией к снижению задержек в рабочих нагрузках.

Тем временем, на среднем рынке уже наблюдается коммодитизация предложений, напоминающих набор "оберток OpenAI API" с неотличимой, хотя и достаточной функциональностью.

РАЗВИТИЕ ИМПУЛЬСА ОТКРЫТОГО ИСХОДНОГО КОДА

Наборы данных с открытым исходным кодом для предварительного обучения, тренировки и тонкой настройки, а также свободно доступные базовые модели и инструменты уже побуждают предприятия всех размеров творчески подходить к использованию открытых систем &.

Утечка информации из Google показала, как быстро сокращается разрыв между закрытым и открытым миром. Примечательно, что 96% современных кодовых баз уже используют программное обеспечение с открытым исходным кодом, причем эта тенденция особенно заметна в области Больших Данных, ИИ и машинного обучения.

Между тем, олигополия облачных сервисов, возможно, уже созрела для разрушения.

Исторически сложилось так, что "большая тройка" - AWS, Google Cloud и Azure - стала владельцем рынка благодаря наложению инструментов и сервисов, чтобы закрепиться в глубине корпоративного стека. Такое доминирование привело к возникновению ряда проблем для компаний, начиная с ограничения операционной зависимости и заканчивая чрезмерными расходами, связанными с облачной инфраструктурой, особенно с учетом премий, взимаемых основными провайдерами.

Давление, оказываемое на действующие компании с целью реструктуризации операционных расходов, в сочетании с желанием экспериментировать и интегрировать растущий спектр ИИ с открытым исходным кодом, создаст окно для переосмысления стека с помощью децентрализованных альтернатив.

Поэтому зарождающееся пересечение ИИ с открытым исходным кодом и технологии блокчейн представляет собой необыкновенную область для экспериментов и инвестиций.

КРИПТОВАЛЮТА И AI: ВЗАИМОВЫГОДНЫЕ ОТНОШЕНИЯ

Мы глубоко взволнованы потенциальным симбиозом ИИ и блокчейн.

Криптовалютное промежуточное ПО может радикально улучшить входные данные на стороне предложения ИИ за счет создания эффективных рынков вычислений и данных (предоставление, маркировка или настройка), а также инструментов для аттестации или обеспечения конфиденциальности.

В свою очередь, децентрализованные приложения и протоколы достигнут новых высот, получив плоды этого труда.

Бесспорно, криптовалюты прошли долгий путь развития, но протоколы и приложения все еще страдают от инструментария и пользовательских интерфейсов, которые остаются неинтуитивными для обычных пользователей. Аналогичным образом, сами смарт-контракты могут быть тесными, как с точки зрения ручной нагрузки на разработчиков, так и с точки зрения общей функциональной плавности.

Разработчики Web3 - удивительно продуктивная группа. Всего ~7,5 тысяч штатных разработчиков создали многотриллионную индустрию. Ассистенты кодирования и DevOps, дополненные ML, обещают увеличить эффективность существующих усилий, в то время как инструменты, не требующие кодирования, быстро расширяют возможности нового класса разработчиков.

По мере того, как возможности ML будут интегрированы в смарт-контракты и перенесены в ончейн, разработчики смогут создавать более бесшовные и выразительные пользовательские впечатления и, в конечном итоге, новые приложения-убийцы. Это функциональное улучшение опыта работы с onchain привлечет новую - и, вероятно, гораздо большую - аудиторию, катализируя важный маховик принятия и обратной связи.

Генеративный ИИ может оказаться недостающим звеном криптовалют, преобразуя UI/UX и катализируя большую волну нового технического развития. В свою очередь, технология блокчейн будет использовать, контекстуализировать и ускорять потенциал ИИ.

ИСПОЛЬЗОВАНИЕ БЛОКЧЕЙН ДЛЯ СОЗДАНИЯ ЛУЧШЕГО РЫНКА ДАННЫХ

ДАННЫЕ - ЭТО ОСНОВОПОЛАГАЮЩИЙ ВКЛАД ML

Да, огромные улучшения в вычислительной инфраструктуре сыграли свою роль, но именно огромные хранилища данных, такие как Common Crawl и The Pile, сделали возможными модели фундамента, захватывающие мир сегодня.

Более того, это будут данные, с помощью которых компании будут совершенствовать модели, лежащие в основе их продуктовых предложений, или строить конкурентные рвы в будущем. И в конечном итоге, данные станут связующим звеном между пользователями и персональными моделями, которые работают локально и постоянно адаптируются к индивидуальным потребностям.

Поэтому конкуренция за данные - это важный рубеж, и именно здесь блокчейн может дать преимущество - особенно когда качество становится главным атрибутом, определяющим рынок данных.

КАЧЕСТВО ПРЕВЫШЕ КОЛИЧЕСТВА

Первые исследования показывают, что в ближайшие годы до 90% онлайнового контента может быть создано синтетическим путем. Хотя синтетические обучающие данные имеют свои преимущества, они также создают существенные риски, связанные с ухудшением качества модели, а также усилением предубеждений.

Существует реальный риск того, что в ближайшие несколько лет модели машинного обучения могут истощить несинтетические источники данных. Механизмы координации и примитивы аттестации Crypto по своей сути оптимизированы для поддержки децентрализованных рыночных площадок, где пользователи могут делиться, владеть или монетизировать свои данные для обучения или точной настройки моделей, специфичных для конкретной области.

В результате web3 может оказаться лучшим и более эффективным источником данных для обучения и тонкой настройки, созданных человеком.

УСУГУБЛЕНИЕ ПРОГРЕССА

Децентрализованное обучение, настройка и процессы вывода, которые позволяют блокчейн, также могут лучше сохранять и дополнять интеллектуальные данные из открытых источников.

Небольшие модели с открытым исходным кодом, усовершенствованные с помощью эффективных процессов тонкой настройки, уже соперничают по точности вывода со своими более крупными аналогами. Таким образом, количество начинает переходить в качество с точки зрения источника & данных для тонкой настройки.

Возможность отслеживать и проверять жизненный цикл как исходных, так и производных данных обеспечивает воспроизводимость и прозрачность, что способствует созданию более качественных моделей &.

Источник: Уилл Хеншолл / Эпоха (TIME)

Блокчейн может создать прочный ров в качестве основного домена с разнообразными, проверяемыми и адаптированными наборами данных. Это может быть особенно ценно, поскольку традиционные решения слишком полагаются на алгоритмический прогресс, чтобы противостоять нехватке данных.

ЦУНАМИ КОНТЕНТА

Грядущая приливная волна контента, создаваемого искусственным интеллектом, - это еще одно место, где преимущество криптовалют на ранних стадиях развития окажется как нельзя более кстати.

Эта новая технологическая парадигма расширит возможности создателей цифрового контента до невиданных масштабов, и Web3 предлагает плагины и основы для того, чтобы разобраться во всем этом. У криптовалют есть преимущество домашней площадки благодаря многолетней разработке примитивов, которые устанавливают право собственности и неизменное происхождение цифровых активов И контента в форме НФТ.

NFT могут отражать весь жизненный цикл создания контента, но также могут представлять собой цифровые идентификаторы, виртуальные активы или даже потоки денежных средств.

В результате NFT делают возможными новые пользовательские возможности, такие как рынки цифровых активов(OpenSea, Blur), а также переосмысливают бизнес-модели, связанные с письменным контентом(Mirror), социальными сетями(Farcaster, Lens), играми(Dapper Labs, Immutable) и даже финансовой инфраструктурой(Upshot, NFTFi).

Технология может даже бороться с глубокими подделками и вычислительными манипуляциями более надежно, чем альтернатива - использование алгоритмов для выполнения этой работы. В одном из ярких примеров, инструмент обнаружения OpenAI был закрыт из-за сбоев в точности.

И последнее замечание: прогресс в области коротких и проверяемых вычислений также повысит динамичность NFT, поскольку они будут включать результаты ML для создания более интеллектуальных, развивающихся метаданных. Мы верим, что инструменты и интерфейсы на базе технологии блокчейн, основанные на искусственном интеллекте, раскроют ценность всего стека и изменят ландшафт цифрового контента.

ИСПОЛЬЗОВАНИЕ БЕСКОНЕЧНЫХ ЗНАНИЙ МЛМ С НУЛЕВЫМИ ЗНАНИЯМИ

Поиск технических решений, позволяющих экономить ресурсы при вычислениях и сохранять динамику без доверия, привел к значительному прогрессу в криптографии с нулевым знанием (ZK).

Хотя изначально они были разработаны для решения проблемы узких мест в ресурсах, присущих таким системам, как виртуальная машина Ethereum (EVM), ZK-доказательства предлагают ряд ценных вариантов использования, связанных с искусственным интеллектом.

Очевидный вариант - это просто расширение существующей разблокировки: эффективная и краткая проверка вычислительных процессов, таких как запуск ML-модели вне цепочки, чтобы конечный продукт, например, вывод модели, мог быть принят смарт-контрактами в виде ZK-доказательства на цепочке.

Доказательства хранения в паре с сопроцессингом могут сделать еще один шаг вперед, существенно расширив возможности ончейн-приложений, сделав их более рефлексивными без введения новых предпосылок доверия.

Последствия позволяют использовать и совершенно новые функции.

Криптография ZK может быть использована для проверки того, что определенная модель или пул данных действительно использовались для создания выводов при вызове через API. Это также может скрыть специфические веса или данные, потребляемые моделью, в таких чувствительных к клиенту отраслях, как здравоохранение или страхование.

Компании могут даже сотрудничать более эффективно, обмениваясь данными или ИС, получая выгоду от совместного изучения, но при этом сохраняя свои ресурсы в собственности.

И, наконец, ZKP имеют реальное применение во все более актуальной (и сложной) области различения человеческих и синтетически созданных данных, о которой говорилось ранее.

Некоторые из этих вариантов использования зависят от необходимости дальнейшего развития технической реализации и поиска устойчивой экономики в масштабе, но zkML имеет потенциал для уникального влияния на траекторию развития ИИ.

АКТИВЫ С ДЛИННЫМ ХВОСТОМ & ЛАТЕНТНАЯ СТОИМОСТЬ

Криптовалюта уже продемонстрировала свою роль в качестве превосходного архитектора потока ценностей на таких унаследованных рынках, как музыка и искусство. За последние пару лет также появились ончейн-ликвидные рынки, представляющие осязаемые активы вне ончейна, такие как вино и кроссовки.

Естественным преемником станут продвинутые возможности ML, поскольку ИИ будет перенесен на цепь и станет доступен для смарт-контрактов.

Модели ML в сочетании с блокчейн-рельсами позволят перестроить процесс андеррайтинга неликвидных активов, которые ранее были недоступны из-за отсутствия данных или глубины покупательской базы.

В одном из методов алгоритмы ML будут запрашивать огромное количество переменных, чтобы оценить скрытые взаимосвязи и минимизировать площадь атаки субъектов манипуляции. Компания Web3 уже экспериментирует с созданием рынков вокруг таких новых понятий, как связи в социальных сетях и имена пользователей кошельков.

Подобно тому, как АММ оказали влияние на разблокирование ликвидности для длиннохвостых токенов, МЛ произведет революцию в выявлении цен, поглощая огромные объемы количественных и качественных данных, чтобы вывести неочевидные закономерности. Эти новые знания могут стать основой для создания рынков, основанных на "умных" контрактах.

Аналитические возможности ИИ подключатся к децентрализованной финансовой инфраструктуре, чтобы обнаружить спящие ценности в активах с длинным хвостом.

ДЕЦЕНТРАЛИЗАЦИЯ ИНФРАСТРУКТУРНОГО УРОВНЯ

Преимущества криптовалют, связанные с привлечением и монетизацией данных более высокого качества, касаются одной стороны уравнения. Другая сторона - вспомогательная инфраструктура, лежащая в основе ИИ, - имеет схожие перспективы.

Децентрализованные сети физической инфраструктуры (DePIN), такие как Filecoin или Arweave, уже создали системы для хранения данных, в которые встроена технология блокчейн.

Другие компании, такие как Gensyn и Together, решают проблему обучения моделей в распределенной сети, а компания Akash запустила впечатляющий P2P-рынок, соединяющий спрос и предложение на избыточные вычислительные ресурсы.

Помимо этого, Ritual создает основу для открытой инфраструктуры ИИ в виде стимулируемой сети и набора моделей, соединяющих распределенные вычислительные устройства, с помощью которых пользователи смогут делать выводы и выполнять тонкую настройку.

Очень важно, что такие DePIN, как Ritual, Filecoin или Akash, также могут создать гораздо более крупный и эффективный рынок. Для этого они открывают доступ к гораздо более широкой области, включающей пассивных поставщиков, способных раскрыть скрытую экономическую ценность, или объединяют менее производительное оборудование в пулы, которые конкурируют с их сложными аналогами.

Каждая часть стека связана с различными ограничениями и ценностными предпочтениями, и еще предстоит проделать значительную работу по тестированию этих слоев в масштабе (в частности, в развивающихся областях децентрализованного обучения моделей и вычислений).

Тем не менее, существуют основы для решений на базе блокчейна для вычислений, хранения данных и даже обучения моделей, которые в конечном итоге смогут конкурировать с традиционными рынками.

ЧТО ВСЕ ЭТО ЗНАЧИТ

Криптовалюта и искусственный интеллект быстро становятся одним из самых вдохновляющих дизайнерских пространств. Соответствующие области уже оказывают влияние на все - от создания контента и культурного самовыражения до рабочих процессов предприятий и финансовой инфраструктуры.

Вместе мы считаем, что эти технологии изменят мир в ближайшие десятилетия. Лучшие команды внедряют инфраструктуру без разрешений и криптоэкономику наряду с искусственным интеллектом, чтобы повысить производительность, обеспечить чисто новое поведение или добиться конкурентоспособной структуры затрат.

Криптовалюты вносят в координационные сети беспрецедентный масштаб, глубину и детализацию стандартизированных данных, зачастую не имея очевидных способов извлечения пользы из этих данных.

Между тем, ИИ преобразует массивы информации в векторы релевантного контекста или взаимосвязей.

В паре эти два рубежа могут сформировать уникальные взаимные отношения, которые создадут основу для строителей децентрализованного будущего.

*Огромное спасибо Нираджу Панту, Акилешу Потти, Джейсону Мортону, Данте Камуто, Дэвиду Вонгу, Исмаэлю Хишон-Резайзаде, Илье Полосухину и другим за их работу на переднем крае этого пространства, бесценные идеи и вдохновение - все это делает возможной не только эту статью, но и светлое будущее криптовалют.

Отказ от ответственности：

1. Эта статья перепечатана из[Archetype]. Все авторские права принадлежат оригинальному автору[DANNY SURSOCK]. Если у Вас есть возражения против этой перепечатки, пожалуйста, свяжитесь с командой Gate Learn, и они незамедлительно рассмотрят их.
2. Предупреждение об ответственности: Мнения и взгляды, выраженные в этой статье, принадлежат исключительно автору и не являются инвестиционным советом.
3. Перевод статьи на другие языки осуществляется командой Gate Learn. Если не указано, копирование, распространение или плагиат переведенных статей запрещены.