CTRL-Altman-DEL: Merkezi Olmayan Yapay Zekanın Şafağı

Asya saatlerinde yaşamanın bir özelliği de sık sık büyük haberlerle uyanmanız ve arayı kapatmak zorunda kalmanızdır.

Örneğin Sam Altman Cuma günü OpenAI'den kovuldu.

Neredeyse sütüm yüzünden boğuluyordum.

Yönetim kurulu neden son derece zeki, örnek bir başarı geçmişine sahip ve 12 gün önce OpenAI konferansında mükemmel bir açılış konuşması yapan birini kovsun ki?

Baharatlı teori yaratıcılarını işaret edin. Andrew Cote, Altman'ın "son zamanlarda yapılan bir atılımı uygulayarak yapay zekayı çok hızlı bir şekilde ileriye taşıyacağı" için kovulmasının siyasi bir sebep olduğuna inanıyor. Ve bazı insanlar bundan hoşlanmadı.

OpenAI çok garip (neredeyse işlevsiz) bir kurumsal yapıya sahip çünkü kar amacı gütmeyen bir kuruluş olarak başladı ve daha sonra kar amaçlı bir kuruluşa geçiş yapmaya karar verdi. Bugün kar amacı gütmeyen kuruluş, yatırımcılara sınırlı bir avantaj sağlarken, kar amacı gütmeyen kuruluşun yönünü kontrol ediyor.

Gerçeklerin ortaya çıkmasıyla birlikte birkaç hafta heyecanlı geçecek.

Bu bir Steve Jobs anı mı olacak? Sam, OpenAI'ye rakip olacak başka bir şirket kurmaya devam edecek mi?

Ancak açık olan şey, OpenAI'nin iç operasyonlarını saran gizem örtüsüdür. GPT'nin her yerde bulunan ve dünya çapında yüz milyonlarca kişi tarafından kullanılan bir araç olmasına rağmen, gözle görülür bir kopukluk var.

Biz sıradan kullanıcılar olarak kendimizi dışarıdan bakarken, bu yapay zeka devlerini çevreleyen gizlilik perdesinin arasından bakmaya çalışırken buluyoruz. GPT toplumumuzun dokusuna işlemeye devam ettikçe bu şeffaflık eksikliği endişe verici hale geliyor.

Blockchain + Kripto = ???

Blockchain… ve kripto? Kaynak: marketoonist.com

Son zamanlarda şu soruyla boğuşuyorum: Kripto ve yapay zeka arasındaki kesişme nasıl olacak? Belirsiz ama çoğu kişi, ortaya çıkarılmayı bekleyen muazzam bir potansiyelin olduğu konusunda hemfikir.

AI x Crypto'yu düşündüğümüzde genellikle Akash Network ve Render'ı düşünürüz. Bunlar, AI modellerinin eğitimi için gerekli hesaplamayı sağlayabilen GPU'lar için merkezi olmayan ağlardır. Mantık basittir; yapay zeka hızla artmaya devam ettikçe hesaplama kaynaklarına olan talep de artacaktır. Bu bağlamda eşler arası ağlar önemli bir büyüme yaşayabilir. Yani kazma kürek işindeler ama bence bu, AI x Crypto'nun potansiyelinin sadece yüzeyini çiziyor.

Bu, maymun JPEG'lerinin NFT'lerin sunabileceği şeylerin zirvesi olduğunu söylemek gibi bir şey.

Daha sonra Bittensor'la karşılaştım.

ELI5: Isırıcı

Yapay zeka modeli eğitimini (yukarı akış) destekleyen Akash veya Render'dan farklı olarak Bittensor , eğitimli modellerin çıktı oluşturmak için kullanıldığı yapay zeka çıkarımına (aşağı akış) odaklanır.

Metin oluşturma, görüntü oluşturma ve müzik prodüksiyonu gibi çeşitli görevler için AI modellerini, özellikle de Büyük Dil Modellerini (LLM'ler) teşvik eden merkezi olmayan bir ağdır. Ağ bugün her biri belirli görevlere odaklanan 27'den fazla alt ağdan oluşmaktadır.

Basit bir ifadeyle Bittensor'u merkezi olmayan bir ChatGPT + Midjourney + yapay zekanın yapabileceği diğer her şey olarak düşünün.

Ağ iki ana rol üzerinden çalışır:

1. Madenciler (Değer üreticileri): Madenciler ağ üzerinde yapay zeka modelleri geliştirir ve barındırır. Belirli bir görevle ilgili modellerinin performansına göre TAO tokenleri ile ödüllendirilirler. Bu, daha iyi ve daha verimli yapay zeka modellerinin geliştirilmesini teşvik eder.
2. Doğrulayıcılar (Konsensüs üreticileri): Doğrulayıcılar, madencilerin çıktılarını değerlendirir ve onların belirli bir görevdeki performanslarını sıralar. Ayrıca doğrulayıcılara görev gönderen kullanıcılarla da arayüz oluştururlar (örneğin görüntü oluşturma alt ağı için: "/Sam Altman'ı Şükran Günü yemeğinde Darth Vader maskesiyle hayal edin") ve bunları uygun madencilere yönlendirirler.

Bittensor'un görüntü oluşturma alt ağı tarafından oluşturulan "Sam Altman, Şükran Günü yemeğinde Darth Vader maskesi takıyor".

Muhtemelen teknik karmaşıklıkları aşırı basitleştiriyorum, ancak birkaç şey dikkatimi çekiyor:

• Ağdaki madenciler ve doğrulayıcılar bilgi alışverişinde bulunur ve parametreleri paylaşarak zaman içinde kendi kendini optimize etmeye olanak tanır
• Ağ, mümkün olan en iyi çıktıları ("Uzmanların Karması") üretmek için birden fazla ayrı yapay zeka modelinin güçlü yönlerinden yararlanacak şekilde tasarlanmıştır.

Kaynak: Revelo Intel — Bittensor

Teknik ayrıntılara girmek niyetimin ötesinde ama burada Bittensor'u daha iyi anlamama yardımcı olan birkaç güzel özet var:

Revelo Intel — Bittensor

Knower — Bittensor ve AI hakkında kısa bir rapor

Bittensor'un chatGPT eşdeğerine buradabir şans verebilirsiniz

TAO

TAO, ağın yardımcı tokenidir ve Bitcoin'e benzer bir tokenomik yapıya sahiptir: 21 milyon tokenlık sabit tavan ve VC tahsisi olmayan adil bir lansman. Hatta bir yarılanma döngüsü bile var; ilk yarılanma 2025'te gerçekleşecek.

Bugün dolaşımda 5,65 milyon TAO var ve bunların tamamı ağ üzerinde madencilik ve doğrulama yoluyla adil bir şekilde dağıtıldı. Dolaşımdaki piyasa değeri bugün 1 milyar doların biraz üzerinde. Madencilere ve doğrulayıcılara her gün 7.200 yeni TAO veriliyor.

İlk düşüncelerim

Bittensor henüz emekleme aşamasındadır. Ağ, adanmış, neredeyse kült benzeri bir topluluğa sahiptir, ancak genel katılımcı sayısı mütevazı kalmaktadır; yaklaşık 50.000'den fazla hesap aktiftir. Metin oluşturmaya adanmış en hareketli alt ağ olan SN1, yaklaşık 40 aktif doğrulayıcıya ve 990'dan fazla madenciye sahiptir.

Gerçekten büyüleyici olan, merkezi olmayan bir yapay zeka ağı kavramıdır. Bu sadece merkezileşme risklerini azaltmakla kalmıyor, aynı zamanda bir soruyu da gündeme getiriyor: Bu benzersiz ekonomik teşvikler, OpenAI ve Google gibi yoğun biçimde finanse edilen kuruluşlar tarafından geliştirilenleri geride bırakan yapay zeka modellerini teşvik edebilir mi?

ChatGPT gibi araçların ortaya çıkmasıyla Yüksek Lisans'lar ana akım haline gelmeden önce, derin teknoloji girişimleri genellikle çok özel görevler için özelleştirilmiş, makine öğrenimi tabanlı yapay zeka modelleri geliştirmek üzere özel veri kümeleri edinmeye odaklanıyordu. Örneğin, Flatiron Health, onkoloji hastalarından alınan gerçek dünya klinik verilerini kullanıyor ve kanser araştırmacılarını ve bakım sağlayıcılarını destekleyen araçları besleyen yapay zeka modelleri geliştiriyor. Geleneksel olarak startup'ın hedefi bu tescilli modelleri ürünleştirmek ve paraya dönüştürmekti.

Ancak Bittensor bu paradigmada bir değişimi temsil ediyor olabilir. Belki de bunu teknolojik bir atılımdan ziyade teknolojinin mümkün kıldığı bir iş modeli yeniliği olarak adlandırmak daha doğru olur. Örneğin, özel verilerin ve yapay zeka modellerinin açık kaynak kullanımına gerek kalmadan birlikte geliştirilmesi ve daha geniş bir kitle tarafından kullanılması için bir yol sunar. Bittensor'un çevre ve sağlık sorunlarından enerji çözümlerine kadar çeşitli zorluklarla mücadele eden binlerce özel alt ağa ev sahipliği yapacağı bir gelecek hayal edebiliyorum.

Ve dürüst olmak gerekirse, tokenomiklerini Bitcoin ile aynı şekilde tasarlayan bir ekipte büyüleyici bulduğum bir şey var. Bu, kurucular ve yatırımcılar için büyük tahsisatlarla genellikle VC tarafından finanse edilen model boyunca tokenomiklerini optimize eden günümüzün ekiplerinden farklı bir tür olan motivasyonlarına hitap ediyor.

Bittensor'un nereye gideceğinden emin değilim. Bu 100 kat başarı ya da tamamen fiyasko olabilir. Ancak arkasındaki potansiyel ve felsefe benim için göz ardı edilemeyecek kadar zorlayıcı.

(NOT: Bu yazının yazıldığı sırada TAO'ya sahibim ve bunu doğrulayıcılara yatırıyorum).

Yasal Uyarı:

1. Bu makale [Teng'in Düşünceleri]'nden yeniden basılmıştır. Tüm telif hakları orijinal yazara [TENG YAN] 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.