Злиття Web3 та штучного інтелекту: відкриття нової ери Інтернету

Web3 як нове покоління інтернет-парадигми, його децентралізовані, відкриті та прозорі характеристики мають природну відповідність з штучним інтелектом. Традиційна централізована архітектура стикається з численними викликами у розвитку ШІ, такими як обмеження обчислювальної потужності, витік конфіденційності та непрозорість алгоритмів. Однак Web3, оснований на розподілених технологіях, може надати нову енергію ШІ через мережі спільної обчислювальної потужності, відкриті ринки даних і обчислення конфіденційності. Одночасно ШІ також може надати можливості для екосистеми Web3, наприклад, шляхом оптимізації смарт-контрактів і алгоритмів протидії шахрайству. Дослідження поєднання обох має велике значення для побудови інфраструктури наступного покоління інтернету та розкриття вартості даних і обчислювальної потужності.

Дані: Основи AI та Web3

Дані є основним двигуном розвитку ШІ. Високоякісні масштабні дані є основою для глибокого розуміння та потужних здібностей моделі ШІ, безпосередньо визначаючи точність та надійність моделі.

Традиційні централізовані моделі отримання та використання даних AI мають такі проблеми:

• Вартість отримання даних висока, малим та середнім підприємствам важко це витримати
• Ресурси даних монополізовані декількома великими гравцями, що утворює острови даних
• Особисті дані піддаються ризику витоку та зловживання.

Web3 пропонує нову децентралізовану парадигму даних для вирішення цих проблем:

• Користувачі можуть продавати невикористані мережеві ресурси компаніям ШІ для децентралізованого збору мережевих даних.
• Використання моделі "праця за винагороду" для стимулювання глобальних працівників до участі в маркуванні даних за допомогою токенів
• Платформа торгівлі блокчейн-даними забезпечує відкритий і прозорий торговий середовище для сторін попиту та пропозиції

Попри це, отримання даних з реального світу все ще стикається з проблемами нерівної якості та складності обробки. Синтетичні дані можуть стати важливим доповненням у майбутньому. На основі технології генеративного ШІ синтетичні дані можуть імітувати властивості реальних даних і вже продемонстрували потенціал застосування в таких сферах, як автономне водіння, фінансові операції, розробка ігор.

Захист приватності: важливість гомоморфного шифрування

У епоху, керовану даними, захист приватності стає глобальною проблемою. Проте надмірний захист також призводить до того, що деякі чутливі дані не можуть бути повністю використані, що обмежує потенціал моделей ШІ.

Повна гомоморфна криптографія ( FHE ) дозволяє виконувати обчислення безпосередньо над зашифрованими даними, не потребуючи їх розшифрування для отримання результатів, які відповідають обчисленням над відкритими даними. Це забезпечує надійний захист конфіденційності при обчисленнях штучного інтелекту, дозволяючи GPU виконувати навчання моделей та інференцію без доступу до вихідних даних.

FHEML підтримує шифрування даних та моделей протягом всього циклу машинного навчання, забезпечуючи безпеку чутливої інформації та запобігаючи ризику витоку даних. FHEML є доповненням до машинного навчання з нульовими знаннями, яке доводить правильність виконання машинного навчання, тоді як перше зосереджується на обробці зашифрованих даних для збереження конфіденційності.

Революція обчислювальної потужності: децентралізована мережа обчислень AI

Поточна складність обчислень у системах штучного інтелекту подвоюється щоквартально, що призводить до різкого зростання попиту на обчислювальні потужності, що значно перевищує наявні ресурси. Наприклад, тренування відомої моделі ШІ потребує потужності, еквівалентної 355 рокам роботи одного пристрою. Цей дефіцит не лише обмежує розвиток технологій ШІ, але й ускладнює доступ до складних моделей для більшості дослідників і розробників.

Водночас глобальне використання GPU становить менше 40%, а також уповільнення підвищення продуктивності чіпів і проблеми з ланцюгами постачання роблять постачання обчислювальної потужності ще більш напруженим. Працівники у сфері ШІ стикаються з дилемою вибору між купівлею апаратного забезпечення або орендою хмарних ресурсів, що потребує термінового впровадження економічно ефективної обчислювальної служби за запитом.

Децентралізована мережа AI обчислювальних потужностей шляхом агрегування глобальних вільних ресурсів GPU надає економічно вигідний ринок потужностей для компаній AI. Сторона, що потребує, може публікувати завдання в мережі, смарт-контракт розподіляє їх між майнерами, які виконують завдання та подають результати, отримуючи винагороду після перевірки. Це рішення підвищує ефективність використання ресурсів і допомагає вирішити проблеми з обчислювальною потужністю в таких сферах, як AI.

Окрім загальної обчислювальної мережі, існують також спеціалізовані платформи, що зосереджені на навчанні та розумінні штучного інтелекту. Децентралізовані обчислювальні мережі забезпечують справедливий та прозорий ринок, руйнуючи монополії, знижуючи бар'єри входу та підвищуючи ефективність, відіграючи ключову роль в екосистемі Web3.

Периферійний ШІ: Web3 надає можливості розумним пристроям

Уявіть собі, що мобільні телефони, смарт-годинники та навіть побутові пристрої мають можливість працювати з ШІ, ось у чому魅力边缘AI. Він переносить обчислення ближче до джерела даних, забезпечуючи низьку затримку, обробку в реальному часі та захищаючи конфіденційність користувачів. Технології边缘AI вже використовуються в таких ключових сферах, як автономне водіння.

У сфері Web3 децентралізовані мережі фізичної інфраструктури ( DePIN ) мають спільні риси з крайнім AI. Web3 підкреслює децентралізацію та суверенітет користувацьких даних, а DePIN підвищує захист приватності через обробку даних на місцевому рівні; рідна токенна економіка Web3 може стимулювати вузли надавати обчислювальні ресурси, будуючи стійку екосистему.

В даний час DePIN швидко розвивається в екосистемі певного високопродуктивного публічного блокчейну, ставши однією з платформ, що обираються для розгортання проектів. Висока TPS, низькі комісії за транзакції та технологічні інновації цього блокчейну забезпечують потужну підтримку проектам DePIN. Наразі ринкова капіталізація проектів DePIN на цьому блокчейні вже перевищила 10 мільярдів доларів США, і кілька відомих проектів досягли значного прогресу.

Початкова модель випуску: Новий парадигма випуску AI моделей

Початкова модель випуску (IMO) концепція була вперше запропонована певним протоколом, що дозволяє токенізувати AI моделі. В традиційній моделі розробникам AI моделей важко отримувати постійний дохід від подальшого використання, продуктивність та ефективність моделей також не мають прозорості, що обмежує ринкове визнання та комерційний потенціал.

IMO надає нову фінансову підтримку та спосіб розподілу вартості для відкритих AI-моделей. Інвестори можуть купувати токени IMO, щоб ділитися подальшими доходами від моделей. Завдяки поєднанню певних технологічних стандартів, AI-оракулів та машинного навчання на блокчейні забезпечується достовірність AI-моделей та розподіл доходів між тримачами токенів.

Модель IMO підвищує прозорість і довіру, заохочує відкриту співпрацю, адаптується до тенденцій криптовалютного ринку та надає імпульс сталому розвитку технологій штучного інтелекту. Хоча наразі вона перебуває на стадії початкових спроб, з підвищенням прийнятності на ринку та розширенням кола учасників її інноваційність і потенційна цінність заслуговують на очікування.

Штучний інтелект: нова ера інтерактивного досвіду

AI-агенти можуть сприймати навколишнє середовище, самостійно мислити та вчиняти дії для досягнення цілей. За підтримки великих мовних моделей вони не лише розуміють природну мову, але й можуть планувати рішення та виконувати складні завдання. AI-агенти можуть діяти як віртуальні помічники, навчаючись у процесі взаємодії з користувачами, пропонуючи персоналізовані рішення. Навіть без чітких інструкцій вони можуть самостійно вирішувати проблеми, підвищувати ефективність і створювати цінність.

Деяка платформа відкритих AI-додатків надає всебічний і зручний набір інструментів для створення, що дозволяє користувачам налаштовувати функції роботів, зовнішній вигляд, голос та підключати зовнішні бази знань, з метою створення справедливої та відкритої екосистеми AI-контенту. Ця платформа навчила спеціальні великі мовні моделі, що робить рольову гру більш людяною; її технологія клонування голосу знижує витрати на синтез голосу на 99%, що дозволяє досягти результату всього за 1 хвилину. Використовуючи AI-агента, налаштованого на цій платформі, в даний час можна застосовувати в таких сферах, як відеочат, вивчення мов, генерація зображень тощо.

Сучасна інтеграція Web3 та AI більше зосереджена на дослідженні інфраструктурного рівня, таких як отримання якісних даних, захист конфіденційності даних, хостинг моделей на ланцюгу, ефективне використання децентралізованих обчислювальних потужностей, перевірка великих мовних моделей та інші ключові питання. З поступовим удосконаленням цих інфраструктур ми маємо підстави вірити, що інтеграція Web3 та AI стане основою для низки інноваційних бізнес-моделей та послуг.