Три основні напрямки розвитку інтеграції штучного інтелекту та шифрування

Наразі перетин ШІ та технологій шифрування входить у стадію бурхливого розвитку. У цій статті детально викладено три основні напрямки розвитку інтеграції ШІ та шифрування.

Резюме

1. Створення найжвавішої економіки, керованої інтелектуальними агентами

Вже існуючі проекти довели життєздатність роботи AI-агентів на блокчейні. Експерименти в цій галузі постійно розширюють межі операцій агентів на блокчейні, маючи великий потенціал і широкий простір для дизайну. Наразі це стало одним з найбільш проривних і вибухових напрямків у сферах шифрування та AI, і це лише початок.

2. Підвищення можливостей великих мовних моделей у розробці коду

Великі мовні моделі демонструють відмінні результати в написанні коду і в майбутньому ще більше покращаться. Завдяки цим можливостям ефективність розробників може зрости в 2-10 разів. Нещодавно створення якісних стандартів для оцінювання здатності великих мовних моделей розуміти та писати код допоможе зрозуміти їхній потенційний вплив на екосистему. Якісні плани доопрацювання моделей будуть перевірені в рамках тестування стандартів.

3. Підтримка відкритого та децентралізованого стека технологій штучного інтелекту

"Відкрита та децентралізована AI технологічна стек" містить такі ключові елементи:

• Отримання навчальних даних
• Обчислювальні можливості для навчання та висновків
• Спільне використання ваг моделі
• можливість верифікації виходу моделі

Важливість цього відкритого технологічного стеку штучного інтелекту проявляється в:

• Швидке моделювання розробки інновацій та експериментів
• Забезпечити альтернативу для користувачів, які не довіряють централізованому ШІ

1. Побудова найжвавішої економіки, що керується інтелектуальними агентами

Коли AI-агенти починають брати участь у діяльності на блокчейні, новий світ з можливостями відкривається (варто зазначити, що наразі агенти навіть ще не вжили прямих дій на блокчейні).

Хоча наразі неможливо точно передбачити майбутній розвиток поведінки агентів в ланцюгу, спостерігаючи за вже відбувшимися інноваціями, ми можемо заглянути в широкий простір цього дизайнерського простору:

• Деякі AI проекти розвивають нові цифрові спільноти через Meme монети
• Багато платформ дозволяють користувачам легко створювати та розгортати розумних агентів і їх супутні токени
• На основі особистісних характеристик відомих шифрувальних інвесторів виникають AI-фондові менеджери, які створюють нову екосистему AI-фондів та агентів-підтримувачів.
• Деякі ігрові платформи дозволяють гравцям брати участь у грі через керування діями агентів, що часто призводить до несподіваних інноваційних ігрових механік.

Майбутній напрямок розвитку

У майбутньому, розумні агенти можуть управляти складними проектами, які потребують координації економіки між кількома сторонами. Наприклад, у сфері наукових досліджень агенти можуть відповідати за пошук лікувальних сполук для конкретних захворювань. Конкретніше:

• Збір коштів на токени через відповідні платформи
• Використання залучених коштів для оплати доступу до платних дослідницьких матеріалів, витрати на комп'ютерне моделювання сполук у децентралізованій обчислювальній мережі
• Залучення людей для виконання експериментальних валідаційних робіт через платформу винагород (наприклад, проведення експериментів для перевірки/створення симуляційних результатів)

Окрім складних проектів, агенти також можуть виконувати прості завдання, такі як створення особистих веб-сайтів, створення художніх творів та інше, їхні можливості застосування безмежні.

Чому виконання фінансових операцій агентами в мережі має більше сенсу, ніж використання традиційних каналів?

Агенти можуть одночасно використовувати традиційні фінансові канали та системи шифрування. Однак, шифрування має унікальні переваги в певних сферах:

• Застосування малих платежів
• Переваги швидкості: функція миттєвого розрахунку допомагає агентам досягти максимальної ефективності капіталу
• Вхід у капітальний ринок через децентралізоване фінансування: це може бути найсильніша причина для агентів брати участь у шифруванні економіки. Коли агентам потрібно здійснювати фінансові операції, окрім платежів, переваги криптовалюти стають ще більш очевидними. Агенти можуть безшовно створювати активи, здійснювати торгівлю, інвестувати, проводити кредитні операції, використовувати важелі тощо.

З точки зору закономірностей технологічного розвитку, залежність від шляху відіграє ключову роль. Не є найважливішим, чи є продукт оптимальним, важливо те, хто зможе першим досягти критичного масштабу та стати за умовчанням вибором. Оскільки все більше агентів отримують прибуток через шифрування, шифроване з'єднання, ймовірно, стане основною здатністю агентів.

Майбутнє

Сподіваюся, що агенти з крипто-гамами зможуть проводити сміливі експерименти з інновацій на блокчейні. Зокрема, наступні напрямки заслуговують на увагу:

1. Механізм контролю ризиків

   • Хоча поточна модель показує відмінні результати, вона все ще далека від досконалості
   • Не можна надавати агенту повну необмежену свободу дій

2. Сприяння неспекулятивним сценаріям використання

   • Купівля квитків через відповідні платформи
   • Оптимізація прибутковості інвестиційного портфеля стабільних монет
   • Замовлення їжі на платформі доставки

3. Вимоги до прогресу розробки

   • Щонайменше досягти стадії прототипу тестової мережі
   • Найкраще, якщо вже працює в основній мережі

2. Підвищення здатності великих мовних моделей писати код, наділення розробників можливостями

Великі мовні моделі вже продемонстрували потужні можливості та швидко розвиваються. У своїх галузях застосування написання коду може призвести до особливо стрімкої кривої прогресу, оскільки це задача, яку можна об'єктивно оцінити. Як зазначили, "програмування має особливу унікальну перевагу: потенціал досягнення надлюдського розширення даних через 'самоігри'". Моделі можуть писати код і виконувати його, або писати код, писати тести, а потім перевіряти свою послідовність.

Сьогодні, незважаючи на те, що великі мовні моделі все ще не є досконалими в написанні коду і мають очевидні недоліки (наприклад, погано виявляють помилки), такі як AI-роджені редактори коду вже кардинально змінили розробку програмного забезпечення (навіть змінили спосіб, яким компанії наймають таланти). З урахуванням очікуваної швидкості прогресу, ці моделі, ймовірно, кардинально змінять розробку програмного забезпечення. Ми сподіваємося скористатися цим прогресом, щоб підвищити продуктивність роботи розробників на порядок.

Проте наразі існує кілька викликів, які заважають великим мовним моделям досягти видатного рівня в розумінні певних специфічних технологій:

• Нестача якісних вихідних навчальних даних
• Недостатня кількість перевірених збірок
• На платформах, таких як Stack Overflow, бракує високої інформаційної цінності інтерактивності.
• Історично розвиток інфраструктури відбувався швидко, що означає, що навіть код, написаний 6 місяців тому, може бути не зовсім придатним для сьогоднішніх потреб.
• Відсутність методів оцінки рівня розуміння конкретних технологій

Майбутні перспективи

• Допомогти отримати кращі релевантні дані в Інтернеті
• Більше команд випускає перевірені збірки (Verified builds)
• Більше людей активно ставлять хороші питання та надають відповіді високої якості на Stack Exchange в екосистемі
• Створення високоякісних бенчмарків для оцінки розуміння великими мовними моделями конкретних технологій
• Створення великої мовної моделі, яка добре проявила себе в наведених вище бенчмарках, а що більш важливо, прискорення роботи розробників. Як тільки з'являться якісні бенчмарки, можливо, буде винагорода для першої моделі, яка досягне порогового значення бенчмарку.

Остаточним великим досягненням буде: абсолютно новий, високоякісний, диференційований клієнт для верифікаційних вузлів, який повністю створений штучним інтелектом.

3. Підтримка відкритих і децентралізованих технологій штучного інтелекту

У сфері ШІ довгостроковий баланс сил між відкритими та закритими моделями залишається невизначеним. Справді, існують деякі аргументи на підтримку закритих суб'єктів, які продовжать залишатися на передовій технологій та отримувати основну цінність базових моделей. Найпростіше очікування наразі полягає в тому, щоб зберегти статус-кво — великі технологічні компанії просувають передові розробки, в той час як відкриті моделі швидко слідують за ними і отримують унікальні переваги через доопрацювання в конкретних сценаріях застосування.

Ми прагнемо тісно інтегрувати екосистему з екосистемою відкритого штучного інтелекту. Конкретно це означає підтримку доступу до наступних елементів:

• Данні для тренування
• Обчислювальна потужність для навчання та висновків
• Ваги моделі
• можливість верифікації виходу моделі

Важливість цієї стратегії проявляється в:

1. Відкриті моделі прискорюють інноваційні ітерації

Швидке вдосконалення та тонка настройка відкритих моделей у відкритих спільнотах демонструє, як спільнота може ефективно доповнювати роботу великих AI-компаній, просуваючи межі можливостей AI (навіть деякі дослідники зазначають: "Щодо відкритого коду, у нас немає захисних укріплень, інші компанії також їх не мають"). Ми вважаємо, що процвітаючий стек технологій відкритого шифрування AI є критично важливим для прискорення прогресу в цій галузі.

2. Надати вибір користувачам, які не довіряють централізованому ШІ

ШІ може бути найпотужнішим інструментом у арсеналі диктаторських або авторитарних режимів. Моделі, визнані державою, надають офіційно затверджену «істину», що є важливим засобом контролю. Високі авторитарні режими можуть мати кращі моделі, оскільки вони готові ігнорувати приватність громадян для навчання ШІ. Використання ШІ для контролю є неминучою тенденцією, і ми сподіваємося підготуватися заздалегідь, всіляко підтримуючи стек відкритих технологій ШІ.

В екосистемі вже є кілька проектів, які підтримують відкритий стек технологій AI:

• Збір даних: деякі проєкти просувають збір даних
• Децентралізовані обчислення: кілька мереж і платформ надають підтримку
• Децентралізована навчальна структура: деякі наукові групи та проекти досліджують це.

Перспективи майбутнього

Сподіваюся, що на всіх рівнях відкритого стеку AI можна буде створити більше продуктів:

• Децентралізоване збори даних: підтримка різних проектів збору даних
• Ідентичність на блокчейні: підтримка протоколу валідації людської ідентичності через гаманець, протокол валідації відповідей API ШІ, що дозволяє користувачам підтверджувати, що вони взаємодіють із великими мовними моделями.
• Децентралізоване навчання: підтримка децентралізованих навчальних схем, подібних до існуючих проектів
• IP інфраструктура: дозволяє ШІ ліцензувати (і оплачувати) контент, який він використовує