Web3 та AI: побудова децентралізованого інтелектуального майбутнього

На нещодавній промові один з лідерів технологій висунув концепцію "суверенний ШІ". Це викликало роздуми: як побудувати AI-систему, яка відповідала б інтересам і вимогам криптоспільноти? Відповідь, можливо, полягає в поєднанні Web3 та ШІ.

Засновник Ethereum у статті детально обговорив синергію між криптотехнологіями та ШІ. Він зазначив, що децентралізований характер криптотехнологій може збалансувати централізовані тенденції ШІ; прозорість блокчейну може компенсувати непрозорість ШІ; а переваги блокчейну в зберіганні та відстеженні даних якраз відповідають потребам ШІ у даних. Ця синергія пронизує всю екосистему промисловості Web3+AI.

Наразі більшість проектів Web3+AI прагнуть використовувати технології блокчейн для вирішення проблеми інфраструктурної побудови в індустрії штучного інтелекту, тоді як нечисленні проекти намагаються вирішити конкретні проблеми у застосуваннях Web3 за допомогою штучного інтелекту. Промислова картина Web3+AI в основному відображається на чотирьох рівнях:

1. Шар обчислювальної потужності: активи обчислювальної потужності Зі зростанням експоненційного попиту на обчислювальні потужності для навчання великих моделей штучного інтелекту на ринку виникла проблема дисбалансу між попитом та пропозицією обчислювальних потужностей. Технології Web3, створюючи розподілену мережу обчислювальних потужностей, можуть ефективно інтегрувати невикористані ресурси середньо- та низькокласного обладнання, знижуючи вартість обчислювальних потужностей для AI. Це включає загальні децентралізовані обчислювальні потужності, спеціалізовані обчислювальні потужності для навчання та інференції AI, а також обчислювальні потужності для 3D-рендерингу та інші підсектори.

2. Дані: активізація даних Дані як основний ресурс штучного інтелекту можуть бути зібрані, марковані та зберігатися більш ефективно та прозоро завдяки технології Web3. Це не лише знижує витрати на отримання даних, а й надає користувачам можливість отримувати винагороду за їхню цінність. Відповідні проєкти охоплюють кілька аспектів, включаючи збір даних, торгівлю, маркування, блокчейн-джерела даних та Децентралізація зберігання.

3. Платформений рівень: платформна вартісна активізація Платформні проекти мають на меті інтеграцію різних ресурсів у сфері AI, створення екосистеми, що з'єднує дані, обчислювальну потужність, моделі та розробників. Деякі проекти зосереджені на підвищенні надійності та прозорості машинного навчання, наприклад, використовуючи технологію нульових знань для перевірки процесу висновків моделей. Інші проекти прагнуть створити блокчейнову інфраструктуру, спеціально призначену для AI, а також мережеві платформи, що підтримують розробку AI Agent.

4. Рівень застосування: активізація вартості штучного інтелекту На рівні застосувань проекти Web3+AI в основному досліджують два напрямки: по-перше, використання AI як учасника екосистеми Web3, наприклад, у іграх, децентралізованих біржах та ринках прогнозів; по-друге, створення масштабованого децентралізованого приватного AI, що підвищує довіру користувачів до AI-системи та її прийняття через управління спільнотою.

Хоча сфера Web3+AI все ще перебуває на ранніх стадіях, її потенціал для розвитку величезний. Ми сподіваємося, що ця інтеграція зможе створити продукти, які будуть більш цінними, ніж традиційний централізований AI, позбавившись ярликів "контроль гігантів" і "монополія", досягнувши справжньої "AI спільної управлінні". Завдяки більш глибокій участі та управлінню, людство, можливо, зможе зменшити непотрібний страх, зберігаючи при цьому повагу до AI.