Blok Zincirleri ve Yapay Zekanın Geleceği

PLATFORM DEĞİŞİMİ, PLATFORM DEĞİŞİMİYLE TANIŞIN…

Dünya, teknoloji veya altyapıdaki olağanüstü değişimlerin inovasyonda nesiller boyu bir adım işlevi ortaya çıkardığı dönemlerle şekilleniyor. Telgrafları ve demiryollarını, fiber optik kabloları ve interneti veya cep telefonlarını ve 3G'yi düşünün.

İnancımız, çığır açan iki sınırın (Yapay Zeka (AI) ve blockchain) kesişmesinin benzer şekilde dönüştürücü bir anı temsil ettiğidir.

Bu tezi destekleyen üç önemli sütun var:

BLOCKCHAINLER ÜSTÜN BİR TASARIM ALANI SUNABİLİR

Yapay zekanın yüksek etkili alanları çoktur ancak genel olarak üç ana kategoride özetlenebilir:

Özellikle, Üretken Yapay Zeka, blockchain teknolojisinin güçlü yönlerine katkıda bulunduğuna inandığımız benzersiz zorluklar ve fırsatlar sunuyor.

Bunun nedenini anlamak için akıllı sistemlerin evrimini yönlendiren temel girdileri dikkate almak önemlidir. Makine Öğrenimi (ML) temel olarak veriler (nicelik ancak giderek artan kalite), geri bildirim mekanizmaları ve bilgi işlem gücü tarafından desteklenmektedir.

OpenAI (Microsoft tarafından desteklenmektedir) ve Anthropic (Google ve Amazon ile birlikte) gibi AI/ML'deki baskın oyuncular halihazırda kaynakları birleştiriyor ve modelleri ile verilerinin etrafına duvarlar örüyorlar. Ancak bilgi işlem, veri ve dağıtımdaki erken avantajlara rağmen bu yaklaşım, sektörü ilk etapta doğuran işbirliğine dayalı geliştirme döngülerini parçalayarak ivmeyi azaltma riski taşıyor.

Buna karşı geçerli bir karşı çözüm sunan, güvenilir bir şekilde tarafsız veri sistemleri olarak ortaya çıkan ve açık kaynak inovasyonunu besleyen hesaplamalar olarak ortaya çıkan Ethereum gibi blok zincirleridir. Blok zincirleri halihazırda, üretken yapay zeka tarafından giderek daha fazla şekillenen bir dünyada kritik rollere hizmet etmek için iyi konumlanmış bir dizi dijital yerel ilkelin temelini oluşturuyor.

Bizim inancımız, blok zincirlerin, yapay zeka bileşiklerinde açık kaynaklı araştırma ve geliştirmenin temel alanı haline gelmesi için büyük bir fırsat olduğu yönündedir.

GÜNÜMÜZ PİYASASININ DURUMU

Temel altyapı, model katmanı ve hatta sohbet robotları, müşteri desteği ve kodlama asistanları gibi kullanıcıya yönelik uygulamalarda bu yılki üretken yapay zeka çılgınlığına şimdiden muazzam miktarda yatırım yapıldı. Buna rağmen, uzun vadede geleneksel yığında değerin nerede (ve kime) tahakkuk ettiği açık değildir.

Mevcut paradigmada yapay zeka, web2 pazar liderlerinin hakimiyetini genişleten merkezileştirici bir güç olma riskini taşıyor. Özellikle altyapı ve model katmanlarında oyunun adı; donanım ve sermaye kaynakları, verilere erişim, dağıtım kanalları ve benzersiz ortaklıklar açısından ölçektir.

AWS gibi bulut hizmet sağlayıcılarından Nvidia gibi donanım üreticilerine ve Microsoft gibi uzun süredir devam eden ağır toplara kadar bu oyuncuların çoğu, ister birleşme ve satın alma yoluyla ister özel ortaklıklar yoluyla dikey olarak tam yığın halinde ilerliyor.

En tepedeki devler sınırda ölçek ve doğruluk için rekabet ediyor, ancak ultra pahalı, yüksek doğruluklu kurumsal API modellerine yönelik pazar, ekonomi, açık kaynağın ortaya çıkan performans eşitliği ve hatta daha düşük bir eğilime yönelik bir eğilim nedeniyle pekala kısıtlanabilir. -gecikme iş yükü ihtiyaçları.

Bu arada, orta ölçekli pazarın büyük bir kısmı, yeterli işlevselliğe rağmen ayırt edilemeyen 'OpenAI API paketleyicileri' koleksiyonuna benzeyen tekliflerde halihazırda bir metalaşma görüyor.

AÇIK KAYNAK İVMESİNİ GÜÇLENDİRMEK

Ön eğitim, eğitim ve ince ayarlara yönelik açık kaynaklı veri kümelerinin yanı sıra ücretsiz olarak erişilebilen temel modeller ve araçlar, halihazırda her boyuttaki işletmeyi açık sistemler ve araçlarla doğrudan yaratıcı olmaya teşvik ediyor.

Google'dan sızdırılan bir makale, kapalı ve açık kaynak dünyaları arasındaki uçurumun ne kadar hızlı kapandığını özetledi. Günümüzün kod tabanlarının %96'sı zaten açık kaynaklı yazılım kullanıyor ve bu eğilim özellikle Büyük Veri, yapay zeka ve makine öğreniminde belirgin.

Bu arada, bulut hizmetleri oligopolü zaten bozulmaya hazır olabilir.

Tarihsel olarak AWS, Google Cloud ve Azure'dan oluşan üç büyük şirket, kurumsal yığının derinliklerine yerleşmek için araç ve hizmetlerden yararlanarak pazarın sahibi oldu. Bu hakimiyet, şirketler için, özellikle büyük sağlayıcıların talep ettiği prim göz önüne alındığında, kısıtlayıcı operasyonel bağımlılıktan bulut altyapısıyla ilişkili aşırı maliyetlere kadar çeşitli zorluklara yol açmıştır.

Görevli şirketlerin işletme giderlerini yeniden yapılandırması yönündeki baskı, büyüyen açık kaynak yapay zeka yelpazesini deneme ve entegre etme arzusuyla birleştiğinde, yığını merkezi olmayan alternatiflerle yeniden tasarlamak için bir pencere yaratacak.

Açık kaynaklı yapay zeka ile blockchain teknolojisinin ortaya çıkan kesişimi bu nedenle deney ve yatırım için olağanüstü bir alan sunuyor.

CRYPTO X AI: KARŞILIKLI DEĞERLİ BİR İLİŞKİ

Yapay zeka ve blok zincirleri arasındaki potansiyel simbiyoz bizi son derece heyecanlandırıyor.

Kripto ara yazılımı, bilgi işlem ve veriler (tedarik, etiketleme veya ince ayar) için verimli pazarların yanı sıra doğrulama veya gizlilik araçları oluşturarak yapay zekanın tedarik tarafındaki girdileri büyük ölçüde iyileştirebilir.

Buna karşılık, merkezi olmayan uygulamalar ve protokoller, bu emeğin meyvelerini alarak yeni boyutlara ulaşacak.

İnkar edilemez ki, kripto uzun bir yol kat etti, ancak protokoller ve uygulamalar hala ana kullanıcılar için sezgisel olmayan araç ve kullanıcı arayüzlerinden sıkıntı çekiyor. Benzer şekilde, akıllı sözleşmelerin kendileri de hem geliştiriciler için manuel iş yükü talepleri hem de genel işlevsel akışkanlık açısından kısıtlayıcı olabilir.

Web3 geliştiricileri oldukça üretken bir gruptur. Yaklaşık 7,5 bin tam zamanlı geliştiriciden oluşan bir zirve, multi trilyon dolarlık bir endüstri inşa etti. ML tarafından desteklenen kodlama asistanları ve DevOps, mevcut çabaları güçlendirmeyi vaat ederken, kod gerektirmeyen araçlar hızla yeni bir inşaatçı sınıfına güç veriyor.

Makine öğrenimi yetenekleri akıllı sözleşmelere entegre edildikçe ve zincire aktarıldıkça, geliştiriciler daha kusursuz ve etkileyici kullanıcı deneyimleri ve en sonunda net yeni harika uygulamalar tasarlayabilecekler. Zincir içi deneyimdeki bu adım işlevi iyileştirmesi, önemli bir benimseme-geri bildirim çarkını katalize ederek yeni ve muhtemelen çok daha büyük bir izleyici kitlesinin ilgisini çekecektir.

Üretken yapay zeka, UI/UX'i dönüştürerek ve yenilenen teknik gelişimde büyük bir dalgayı katalize ederek kriptonun eksik halkası olabilir. Buna karşılık, blockchain teknolojisi yapay zekanın potansiyelini kullanacak, bağlamsallaştıracak ve hızlandıracak.

VERİLER İÇİN DAHA İYİ BİR PAZAR OLUŞTURMAK İÇİN BLOCKZİNCİRLERİN KULLANILMASI

VERİLER ML'İN TEMEL GİRDİLERİDİR

Evet, bilgi işlem altyapısındaki büyük gelişmeler etkili oldu, ancak Common Crawl ve The Pile gibi muazzam veri depoları, bugün dünyayı büyüleyen temel modellerin oluşmasını mümkün kıldı.

Dahası, şirketlerin ürün tekliflerini destekleyen modelleri hassaslaştıracakları veya ileriye yönelik rekabetçi hendekler inşa edecekleri veriler olacak. Ve sonuçta veriler, kullanıcılar ile yerel olarak çalışan ve sürekli olarak bireysel ihtiyaçlara uyum sağlayan kişisel modeller arasında köprü olacak.

Veri rekabeti bu nedenle önemli bir sınırdır ve blok zincirlerinin üstünlük sağlayabileceği bir sınırdır; özellikle de kalite, veri pazarını şekillendiren değerli bir özellik haline geldiğinde.

MİKTARDAN FAZLA KALİTE

İlk araştırmalar, önümüzdeki yıllarda çevrimiçi içeriğin %90'a kadarının sentetik olarak oluşturulabileceğini öne sürüyor. Sentetik eğitim verileri avantajlar sunarken aynı zamanda model kalitesinin bozulması ve önyargıların güçlendirilmesi nedeniyle maddi riskler de getirir.

Makine Öğrenimi modellerinin önümüzdeki birkaç yıl içinde sentetik olmayan veri kaynaklarını tüketmesi yönünde gerçek bir risk var. Crypto'nun koordinasyon mekanizmaları ve doğrulama temelleri, kullanıcıların eğitim veya alana özgü modellerde ince ayar yapmak için verilerini paylaşabilecekleri, sahiplenebilecekleri veya paraya çevirebilecekleri merkezi olmayan pazarları desteklemek için doğası gereği optimize edilmiştir.

Sonuç olarak, web3'ün insan tarafından oluşturulan eğitim ve genel olarak ince ayar verileri için daha iyi ve daha verimli bir kaynak olduğu kanıtlanabilir.

BİRLEŞTİRME İLERLEMESİ

Blok zincirlerin sağladığı merkezi olmayan eğitim, ince ayar ve çıkarım süreçleri de açık kaynak zekasını daha iyi koruyabilir ve birleştirebilir.

Verimli ince ayar süreçleri kullanılarak iyileştirilen daha küçük açık kaynaklı modeller , çıktı doğruluğu açısından daha büyük emsalleriyle zaten rekabet ediyor. Bu nedenle kaynak ve ince ayar verileri açısından nicelikten niteliğe doğru bir değişim başlıyor.

Hem orijinal hem de türev verilerin yaşam döngüsünü takip etme ve doğrulama yeteneği, daha yüksek kaliteli modelleri ve girdileri destekleyecek şekilde tekrarlanabilirlik ve şeffaflık sağlar.

Kaynak: Will Henshall / Epoch (TIME)

Blok zincirleri, çeşitli, doğrulanabilir ve özel veri kümeleriyle birincil alan olarak dayanıklı bir hendek oluşturabilir. Geleneksel çözümler, veri eksikliklerini gidermek için algoritmik ilerlemeyi aşırı endekslediği için bu özellikle değerli olabilir.

İÇERİK TSUNAMİ

Yapay zeka tarafından üretilen içeriğin yaklaşmakta olan gelgit dalgası, kriptonun erken harekete geçme avantajının üstün olacağı başka bir alandır.

Bu yeni teknolojik paradigma, dijital içerik yaratıcılarını benzeri görülmemiş bir ölçekte güçlendirecek ve Web3, bunların hepsini anlamlandırmak için tak ve çalıştır temelleri sunuyor. Kripto, dijital varlıkların VE NFT'ler biçimindeki içeriğin mülkiyetini ve değişmez kaynağını belirleyen ilkellerin etrafında yıllarca süren gelişme sayesinde ev sahası avantajına sahiptir.

NFT'ler içerik oluşturma yaşam döngüsünün tamamını yakalayabilir, ancak aynı zamanda dijital olarak yerel kimliği, sanal varlıkları ve hatta nakit akışı akışlarını da temsil edebilir.

Sonuç olarak, NFT'ler dijital varlık pazarları (OpenSea, Blur) gibi yeni kullanıcı deneyimlerini mümkün kılarken aynı zamanda yazılı içerik (Mirror), sosyal medya (Farcaster, Lens), oyun (Dapper Labs, Immutable) ve hatta iş modellerini yeniden düşünmek finansal altyapı (Upshot, NFCFi).

Teknoloji, işi yapmak için algoritmaları kullanarak, derin sahtekarlıklarla ve hesaplamalı manipülasyonla alternatifinden daha güvenilir bir şekilde mücadele edebilir. Göze çarpan bir örnekte, OpenAI'nin tespit aracı doğruluk hataları nedeniyle kapatıldı .

Son bir nokta: Kısa ve öz ve doğrulanabilir bilgi işlemdeki gelişmeler, daha akıllı, gelişen meta verileri yönlendirmek için makine öğrenimi çıktılarını dahil ettikleri için NFT'lerin dinamizmini de artıracaktır. İnancımız, blockchain teknolojisinin üstündeki yapay zeka destekli araçların ve arayüzlerin tam yığın değeri ortaya çıkaracağı ve dijital içerik ortamını yeniden şekillendireceği yönündedir.

ML'İN SONSUZ BİLGİSİNİ SIFIR BİLGİYLE KULLANMAK

Blockchain endüstrisinin, güvenilir dinamikleri korurken kaynak verimli hesaplamayı mümkün kılan teknik çözümler arayışı, sıfır bilgi (ZK) şifrelemesinde önemli ilerlemelere yol açtı.

Başlangıçta Ethereum Sanal Makinesi (EVM) gibi sistemlere özgü kaynak darboğazlarının üstesinden gelmek için tasarlanmış olsa da ZK kanıtları, yapay zeka ile ilgili bir dizi değerli kullanım örneği sunar.

Bunlardan en bariz olanı, mevcut bir kilit açma işleminin basit bir uzantısıdır: Zincir dışında bir makine öğrenimi modeli çalıştırmak gibi yoğun bilgi işlem gerektiren süreçleri verimli ve kısa ve öz bir şekilde doğrulamak, böylece bir modelin çıkarımı gibi son ürün, akıllı sözleşmeler tarafından zincir üzerinde alınabilir. ZK kanıtı.

Birlikte işleme ile eşleştirilen depolama kanıtları, bunu bir adım daha ileri götürebilir ve zincir üstü uygulamaların yeteneklerini, yeni güven varsayımları getirmeden onları daha yansıtıcı hale getirerek maddi olarak artırabilir.

Etkiler aynı zamanda net yeni işlevlere de izin verir.

ZK şifrelemesi, belirli bir modelin veya veri havuzunun, bir API aracılığıyla çağrıldığında çıkarımlar üretmek için gerçekten kullanıldığını doğrulamak için kullanılabilir. Ayrıca sağlık veya sigorta gibi müşteriye duyarlı sektörlerde bir model tarafından tüketilen belirli ağırlıkları veya verileri de gizleyebilir.

Şirketler, veri veya fikri mülkiyet alışverişi yaparak, paylaşılan öğrenmelerden yararlanırken aynı zamanda kaynaklarını özel tutarak daha etkili bir şekilde işbirliği yapabilirler.

Ve son olarak, ZKP'ler, daha önce tartışılan, insan verileri ile sentetik olarak üretilmiş veriler arasında ayrım yapma konusunda giderek daha alakalı (ve zorlayıcı) bir alanda gerçek uygulanabilirliğe sahiptir.

Bu kullanım örneklerinden bazıları, teknik uygulama ve geniş ölçekte sürdürülebilir ekonomi arayışı etrafında daha fazla gelişme ihtiyacına bağlıdır, ancak zkML, yapay zekanın gidişatı üzerinde benzersiz bir etkiye sahip olma potansiyeline sahiptir.

UZUN KUYRUK VARLIKLARI & GİZLİ DEĞER

Kripto, müzik ve sanat gibi eski pazarlarda değer akışının üstün bir mimarı olarak rolünü zaten gösterdi. Son birkaç yılda, zincir dışı, şarap ve spor ayakkabı gibi maddi varlıkları temsil eden zincir içi likit piyasaları da ortaya çıktı.

Doğal halefi, yapay zekanın zincire getirilmesi ve akıllı sözleşmelerle erişilebilir hale getirilmesi nedeniyle gelişmiş makine öğrenimi yeteneklerini içerecektir.

ML modelleri, blockchain raylarıyla birlikte, veri eksikliği veya alıcı derinliği nedeniyle daha önce erişilemeyen likit olmayan varlıkların arkasındaki sigortalama sürecini yeniden işleyecek.

Yöntemlerden biri, ML algoritmalarının gizli ilişkileri değerlendirmek ve manipülatif aktörlerin saldırı yüzeyini en aza indirmek için çok çeşitli değişkenleri sorguladığını görecektir. Web3 halihazırda sosyal medya bağlantıları ve cüzdan kullanıcı adları gibi yeni kavramlar etrafında pazarlar yaratma konusunda deneyler yapıyor.

AMM'lerin uzun kuyruklu tokenlar için likiditenin kilidini açma üzerindeki etkisine benzer şekilde, ML de belirgin olmayan kalıplar türetmek için büyük miktarlarda niceliksel ve niteliksel verileri alarak fiyat keşfinde devrim yaratacak. Bu yeni bilgiler daha sonra akıllı sözleşmeye dayalı pazarların temelini oluşturabilir.

Yapay zekanın analitik yetenekleri, uzun vadeli varlıklardaki atıl değeri ortaya çıkarmak için merkezi olmayan finansal altyapıya bağlanacak.

ALTYAPI KATMANININ MERKEZİ HALE GETİRİLMESİ

Kriptonun daha kaliteli verileri çekme ve para kazanma konusundaki avantajları denklemin bir tarafını ele alıyor. Diğer taraf (yapay zekanın arkasındaki destekleyici altyapı) da benzer vaatlerde bulunuyor.

Filecoin veya Arweave gibi Merkezi Olmayan Fiziksel Altyapı Ağları (DePIN'ler), halihazırda blockchain teknolojisini yerel olarak içeren depolama sistemleri geliştirmiştir.

Gensyn ve Together gibi diğerleri, dağıtılmış bir ağ üzerinde model eğitiminin zorluklarıyla mücadele ederken Akash , fazla bilgi işlem kaynakları etrafındaki arz ve talebi birbirine bağlayan etkileyici bir P2P pazarını başlattı.

Bunun ötesinde Ritual , teşvik edilmiş bir ağ ve model paketi biçiminde açık yapay zeka altyapısının temelini oluşturuyor ve kullanıcıların çıkarım yapması ve ince ayar yapması için dağıtılmış bilgi işlem cihazlarını birbirine bağlıyor.

En önemlisi, Ritual, Filecoin veya Akash gibi DePIN'ler de çok daha büyük ve daha verimli bir pazar yaratabilir. Bunu, arz tarafını, gizli ekonomik değerin kilidini açabilen pasif sağlayıcıları içeren çok daha geniş bir alana açarak veya daha az performanslı donanımları, gelişmiş emsallerine rakip olan havuzlarda birleştirerek yapıyorlar.

Yığın her bir parçası farklı kısıtlamalar ve değer tercihleri içerir ve bu katmanların (özellikle merkezi olmayan model eğitimi ve bilgi işlem gibi yeni ortaya çıkan alanlar) geniş ölçekte savaş testine tabi tutulması için yapılması gereken önemli çalışmalar vardır.

Ancak bilgi işlem, depolama ve hatta model eğitimi için geleneksel pazarlarla rekabet edebilecek blockchain tabanlı çözümlerin temelleri mevcuttur.

BUNLARIN ANLAMI NEDİR

Crypto x AI hızla en ilham verici tasarım alanlarından biri haline geliyor. İlgili alanlar halihazırda içerik oluşturma ve kültürel ifadeden kurumsal iş akışlarına ve finansal altyapıya kadar her şeyi etkiliyor.

Hep birlikte bu teknolojilerin önümüzdeki yıllarda dünyayı yeniden şekillendireceğine inanıyoruz. En iyi ekipler, performansı yükseltmek, net yeni davranışları etkinleştirmek veya rekabetçi maliyet yapılarına ulaşmak için yapay zekanın yanı sıra izinsiz altyapıyı ve kriptoekonomiyi yerel olarak birleştiriyor.

Kripto, standartlaştırılmış verilerin benzeri görülmemiş ölçeğini, derinliğini ve ayrıntı düzeyini koordinasyon ağlarına sokar, çoğu zaman bu verilerden fayda elde etmek için açık bir araç yoktur.

Bu arada yapay zeka, bilgi havuzlarını ilgili bağlam veya ilişkilerin vektörlerine dönüştürür.

Bir araya getirildiğinde bu iki sınır, merkezi olmayan geleceğin inşacılarına zemin hazırlayan benzersiz bir karşılıklı ilişki oluşturabilir.

* Niraj Pant, Akilesh Potti, Jason Morton, Dante Camuto, David Wong, Ismael Hishon-Rezaizadeh, Illia Polosukhin ve diğerlerine bu alanın ön saflarındaki çalışmaları, paha biçilmez içgörüleri ve ilhamları için çok teşekkür ederiz. sadece bu makaleyi değil aynı zamanda kriptonun parlak geleceğini de mümkün kılıyor.

Yasal Uyarı:

1. Bu makale [Arketip]'ten yeniden basılmıştır. Tüm telif hakları orijinal yazara [DANNY SURSOCK] aittir. Bu yeniden basıma itirazlarınız varsa lütfen Gate Learn ekibiyle iletişime geçin; onlar konuyu hemen halledeceklerdir.
2. Sorumluluk Reddi: Bu makalede ifade edilen görüş ve görüşler yalnızca yazara aittir ve herhangi bir yatırım tavsiyesi teşkil etmez.
3. Makalenin diğer dillere çevirileri Gate Learn ekibi tarafından yapılır. Aksi belirtilmedikçe tercüme edilen makalelerin kopyalanması, dağıtılması veya intihal edilmesi yasaktır.