Автор: Катрина Ван
Компиляция: Catrina SevenUp DAO Источник: Coin Time
Изображение предоставлено: создано с помощью инструментов Unbounded AI.
До недавнего времени стартапы лидировали в технологических инновациях благодаря своей скорости, гибкости, предпринимательской культуре и свободе от организационной инерции. Однако в быстро развивающуюся эпоху ИИ все изменилось. Крупные технологические гиганты, такие как OpenAI, Nvidia, Google и даже Meta, принадлежащие Microsoft, до сих пор доминировали в новаторских продуктах искусственного интеллекта.
Так что же пошло не так? Почему на этот раз "Голиафы" превзошли "Давидов"? Хотя стартапы могут писать отличный код, они часто не могут конкурировать с крупными технологическими гигантами из-за нескольких проблем:
Стоимость вычислений по-прежнему чрезвычайно высока;
У ИИ есть проблема, называемая «обратной значимостью»: отсутствие необходимых регулирующих мер будет препятствовать инновациям из-за опасений и неуверенности в отношении социального воздействия;
ИИ — это черный ящик;
Разрыв в данных уже расширяющихся игроков (крупных технологических компаний) создает барьеры для новых конкурентов.
Итак, как это связано с технологией блокчейн и где пересекается с искусственным интеллектом? Хотя это и не панацея, в Web3 **DePIN (децентрализованная сеть физической инфраструктуры) может улучшить технологию ИИ, решив вышеуказанные проблемы. **В этой статье я объясню, как использовать технологию DePIN для улучшения искусственного интеллекта в четырех измерениях:
1. Сокращение расходов на инфраструктуру.
2. Подтвердить личность и человечность производителя.
3. Внесите демократию и прозрачность в ИИ;
**4. Установите механизм поощрения за предоставление данных. **
В контексте этой статьи,
«Web3» определяется как следующее поколение Интернета, технология блокчейна является важной его частью, а также включает в себя другие существующие технологии;
«Блокчейн» означает технологию децентрализованного и распределенного реестра;
«Криптовалюта» относится к использованию токенов в качестве механизма стимулирования и децентрализации.
Во-первых, уменьшите затраты на инфраструктуру (вычисления и хранение)
Важность доступности инфраструктуры (в контексте ИИ стоимость оборудования для вычислений, доставки и хранения данных) подчеркивается в концепции «Технологическая революция» Карлоты Перес. Структура предлагает, чтобы каждый технологический прорыв состоял из двух фаз:
1) Этап установки характеризуется крупными венчурными инвестициями, созданием инфраструктуры и подходом «выталкивания» на рынок (GTM), поскольку ценностное предложение клиента по новой технологии еще не ясно.
2) Фаза развертывания характеризуется быстрым увеличением предложения инфраструктуры, что снижает барьер для входа для новых участников, и в то же время характеризуется подходом «вытягивания» GTM, указывающим на то, что клиенты желают получить больше от еще не зарекомендовавшего себя продукта и что есть сильное соответствие продукта рынку Расходы.
Хотя ChatGPT уже имеет четкое соответствие продукта рынку и огромный потребительский спрос, можно подумать, что ИИ уже вступил в фазу развертывания.
**Однако одной вещи по-прежнему не хватает: избыточного предложения инфраструктуры, чтобы сделать ее достаточно дешевой для стартапов, чувствительных к цене, для создания и экспериментов. **
1. Проблема Проблема заключается в том, что текущая динамика рынка в пространстве физической инфраструктуры в основном представляет собой вертикально интегрированную олигополию, где такие компании, как AWS, GCP, Azure, Nvidia, Cloudflare и Akamai, получают высокие прибыли. Например, AWS оценивает валовую прибыль в 61% на обычном вычислительном оборудовании.
Вычислительно дорого для новых участников ИИ, особенно в LLM.
Стоимость обучения ChatGPT составляет около 4 миллионов долларов, а стоимость аппаратного логического вывода — около 700 000 долларов в день.
Ожидается, что обучение и переобучение второй версии Блума обойдется в 10 миллионов долларов.
Если бы ChatGPT был развернут в поиске Google, это стоило бы Google 36 миллиардов долларов дохода, что означает огромный перенос прибыли от программной платформы (Google) к поставщику оборудования (Nvidia).
2. Решение Сети DePIN (такие как Filecoin, Bacalhau, Render Network и ExaBits) могут обеспечить экономию затрат на инфраструктуру более чем на 75–90 % благодаря следующим трем рычагам. Эти сети являются пионерами с 2014 года, ориентированными на накопление крупномасштабного интернет-оборудования для децентрализованного хранения данных, а Bacalhau, Render Network и ExaBits являются уровнями координации, которые соответствуют спросу с предложением CPU/GPU. ** (Отказ от ответственности: автор был бывшим сотрудником Protocol Labs и консультантом ExaBits)
1) Увеличьте кривую предложения и создайте более конкурентный рынок
DePIN упрощает регистрацию поставщиков оборудования, позволяя поставщикам оборудования стать поставщиками услуг. Он создает конкуренцию этим корыстным интересам, создавая рынок, на котором любой может присоединиться к сети в качестве «майнера», предлагая свои процессоры/графические процессоры или ресурсы хранения в обмен на финансовые вознаграждения.
В то время как такие компании, как AWS, несомненно, имеют 17-летнее преимущество в пользовательском интерфейсе, совершенствовании операций и вертикальной интеграции, DePIN открывает новую клиентскую базу, которая ранее была переоценена централизованными поставщиками. Точно так же, как Ebay не будет напрямую конкурировать с Bloomingdale, а представит более доступные альтернативы для удовлетворения аналогичных потребностей, сеть DePIN не заменит централизованных поставщиков, а вместо этого будет обслуживать более сознательную базу пользователей.
2) Сбалансируйте экономику этих рынков с помощью криптоэкономического дизайна
DePIN создает механизм субсидирования, чтобы побудить поставщиков оборудования участвовать в сети, тем самым снижая затраты для конечных пользователей. Чтобы понять, как это работает, давайте сначала сравним затраты и доходы поставщиков хранилищ в AWS и Filecoin.
A. Сеть DePIN может снизить затраты для клиентов: Сеть DePIN создает конкурентный рынок и вводит конкуренцию в стиле Бертрана, тем самым снижая затраты для клиентов. В отличие от этого, AWS EC2 нуждается в среднем уровне прибыли в 50% и валовой прибыли в 31%, чтобы оставаться на плаву.
B. Выдавая вознаграждения за токены/блоки в качестве нового источника дохода, сеть DePIN может предоставить больше преимуществ. В контексте Filecoin размещение более актуальных данных означает, что поставщик хранилища получает больше вознаграждений за блок (токенов). Таким образом, у поставщиков систем хранения есть стимул привлекать больше клиентов и заключать больше сделок, чтобы максимизировать доход. Структура токенов нескольких новых вычислительных сетей DePIN остается в тайне, но, вероятно, будет следовать аналогичному шаблону. Примеры таких сетей включают:
Bacalhau: уровень координации, который переносит вычисления туда, где хранятся данные, без перемещения больших объемов данных.
ExaBITS: децентрализованная вычислительная сеть для искусственного интеллекта и приложений с интенсивными вычислениями
3) Сокращение накладных расходов:
Преимущества сетей DePIN, таких как Bacalhau и ExaBITS, а также IPFS/хранилища с адресацией контента включают в себя:
A. Обеспечить доступность из скрытых данных. Из-за высокой стоимости полосы пропускания при передаче больших наборов данных существует большое количество неиспользованных данных. Например, спортивные стадионы генерируют большие объемы данных о событиях, которые в настоящее время не используются. Проект DePIN открывает доступ к таким скрытым данным, обрабатывая данные на месте и передавая только значимые выходные данные.
B. Сократите эксплуатационные расходы за счет локального приема данных, таких как ввод, передача и импорт/экспорт данных.
C. Сведите к минимуму ручной процесс обмена конфиденциальными данными: например, если больницам A и B необходимо объединить свои соответствующие конфиденциальные данные о пациентах для анализа, они могут использовать Bacalhau для координации мощности графического процессора для непосредственной локальной обработки конфиденциальных данных вместо выполнения громоздких операций. административные процедуры с контрагентом обрабатывает обмен PII (персональной информацией).
D. Устранение необходимости повторного вычисления базового набора данных: IPFS/хранилище с адресацией содержимого имеет встроенные свойства для дедупликации, отслеживания происхождения и проверки данных. Далее читайте о функциях и выгодах, которые дает IPFS.
3. РезюмеИИ нуждается в DePIN, чтобы получить доступную инфраструктуру, а текущий рынок монополизирован вертикально интегрированными олигополиями. Сети DePIN, такие как Filecoin, Bacalhau, Render Network и ExaBits, могут обеспечить экономию средств на 75-90%+ за счет демократизации доступа к поставщикам оборудования и внедрения конкуренции, балансировки рыночной экономики за счет криптоэкономического дизайна и снижения накладных расходов.
Во-вторых, Подтверждение Творчества и Человечества
1.Вопрос Согласно недавнему опросу, 50% ученых, занимающихся искусственным интеллектом, считают, что существует как минимум 10%-ная вероятность того, что искусственный интеллект приведет к уничтожению людей.
Это трезвая мысль. ИИ уже вызывает социальные потрясения, и в настоящее время нам не хватает регулирующей или технологической структуры обеспечения — того, что правительство называет «обратным трамплином». **
К сожалению, влияние ИИ на общество выходит далеко за рамки поддельных дебатов и изображений в подкастах:
Цикл президентских выборов 2024 года будет одним, фальшивой политической кампанией, созданной искусственным интеллектом, которую трудно отличить от настоящей.
Видео, на котором сенатор Элизабет Уоррен редактируют, чтобы оно выглядело так, как будто Уоррен говорит, что республиканцам нельзя разрешать голосовать (опровергнуто).
Имитация клонирования голоса Байдена для критики трансгендерных женщин.
Группа художников подала коллективный иск против Midjourney и Stability AI, утверждая, что несанкционированное использование работ художников для обучения изображений ИИ нарушало права художников на товарные знаки и угрожало их средствам к существованию.
Созданный искусственным интеллектом саундтрек под названием «Heart on My Sleeve» с участием The Weeknd и Drake набрал популярность еще до того, как его удалили из стримингового сервиса. Полемика вокруг нарушения авторских прав является предвестником осложнений, которые могут возникнуть, когда новая технология входит в массовое сознание без необходимых правил. Другими словами, это проблема обратного трамплина.
Что, если бы у нас была некоторая защита для ИИ с помощью криптографических доказательств в Web3?
**2.Решение 1) Подтвердите личность создателя и человеческую личность с помощью зашифрованного исходного сертификата в блокчейне. **
Именно здесь мы можем использовать технологию блокчейна — как распределенный реестр, содержащий неизменяемые записи в блокчейне. Это позволяет проверять подлинность цифрового контента путем проверки его криптографических доказательств.
2) Цифровая подпись подтверждает личность и человечность создателя
Чтобы предотвратить дипфейки, криптографические доказательства могут быть созданы с использованием цифровой подписи, уникальной для первоначального создателя контента. Эта подпись может быть создана с использованием закрытого ключа, известного только создателю, проверяемого с помощью открытого ключа и доступного для всех. Прикрепив эту подпись к контенту, можно доказать, что контент был создан первоначальным создателем, будь то человек или искусственный интеллект, и что в этот контент были внесены санкционированные/несанкционированные изменения.
3) Используйте IPFS и дерево Меркла для подтверждения подлинности
IPFS — это децентрализованный протокол, который использует адресацию контента и деревья Меркла для ссылки на большие наборы данных. Чтобы подтвердить изменения в содержимом файла, создается доказательство Меркла, представляющее собой список хэшей, показывающих определенный блок данных в дереве Меркла. Каждый раз, когда происходит изменение, генерируется новый хеш и обновляется дерево Меркла, предоставляя доказательство модификации файла.
Такие криптографические решения могут столкнуться с проблемой поощрений и вознаграждений:
В конце концов, отлов генераторов дипфейков потребует не таких больших финансовых затрат, как снижение негативных социальных последствий. Ответственность, скорее всего, ляжет на основные платформы распространения медиа, такие как Twitter, Meta, Google и т. д., которые уже помечаются.
**Так зачем нам нужен блокчейн? ** Ответ заключается в том, что эти криптографические подписи и доказательства подлинности более эффективны, проверяемы и детерминированы. Сегодня процесс обнаружения дипфейков в основном осуществляется с помощью алгоритмов машинного обучения (таких как Meta «Deepfake Detection Challenge», «Асимметричная система счисления Google» (ANS) и c2pa) для выявления закономерностей и аномалий в визуальном контенте, которые иногда неточны. , и отстают от все более изощренных дипфейков. Для оценки подлинности часто требуется вмешательство модераторов, что неэффективно и дорого.
Представьте себе мир, в котором каждая часть контента имеет свою криптографическую подпись, чтобы каждый мог достоверно доказать происхождение творения и отметить манипуляцию или подделку — дивный новый мир.
3. Резюме Искусственный интеллект представляет серьезную угрозу для общества, при этом основные проблемы вызывают дипфейки и несанкционированное использование контента. Технологии Web3, такие как цифровые подписи, подтверждающие личность создателя и личность, а также использование IPFS и деревьев Меркла для подтверждения подлинности, могут обеспечить безопасность для ИИ, проверяя подлинность цифрового контента и предотвращая несанкционированные изменения.
В-третьих, внедрить демократию в ИИ
1. Проблема Сегодня искусственный интеллект — это черный ящик, состоящий из закрытых данных и собственных алгоритмов. Закрытый характер таких крупных технологических компаний приводит к невозможности «демократии ИИ», то есть каждый разработчик и даже пользователь должен иметь возможность вносить алгоритмы и данные в модели LLM и получать долю будущей прибыли модели (как обсуждалось в этот документ).
Демократия ИИ = Видимость (способность видеть данные и алгоритмы, загруженные в модель) + Вклад (способность вносить данные или алгоритмы в модель).
2.Решение AI Democracy стремится сделать генеративные модели ИИ доступными, актуальными и доступными для всех. В таблице ниже сравнивается то, что возможно сегодня, с тем, что технология блокчейна сделает возможной в Web3.
1) В настоящее время
А. Для потребителей:
Б. Для разработчиков:
Небольшая повторяемость, поскольку нет возможности проследить ETL, выполненный с данными.
80 % времени специалиста по данным тратится на низкоуровневую очистку данных из-за отсутствия возможности проверки общих выходных данных.
Блокчейн позволит:
А. Для потребителей:
Пользователи могут оставлять отзывы (например, подробные отзывы о предвзятости, модерации контента, выводе) в качестве входных данных для непрерывной тонкой настройки.
Б. Для разработчиков:
Уровень децентрализованной обработки данных: краудсорсинг утомительных и трудоемких процессов подготовки данных, таких как маркировка данных.
Наглядность и возможность комбинировать и настраивать алгоритмы с проверяемыми и основанными на происхождении (т. е. они могут видеть защищенную от несанкционированного доступа историю всех прошлых изменений)
Суверенитет данных (достигаемый посредством адресации контента/IPFS) и суверенитет алгоритмов (например, Urbit реализует двухточечную комбинацию и переносимость данных и алгоритмов)
Инновационные LLM, возникающие из фундаментальных вариантов модели с открытым исходным кодом, создают толчок для ускорения инноваций.
Воспроизводимый вывод обучающих данных через блок-цепочку, неизменяемая запись прошлых операций и запросов ETL (например, Kamu)
Можно возразить, что платформа Web2 с открытым исходным кодом является компромиссом, но она все еще далека от оптимальной по причинам, описанным в этой статье.
3. Резюме Закрытая природа крупных технологических компаний привела к невозможности «ИИ-демократии», то есть каждый разработчик или пользователь должен иметь возможность вносить алгоритмы и данные в модель LLM и получать от этого прибыль в будущем. модельной части. ИИ должен быть доступным, актуальным и принадлежать каждому. Блокчейн-сеть позволит пользователям оставлять отзывы, вносить данные для монетизации модели, а также даст разработчикам возможность создавать и настраивать алгоритмы с поддающимися проверке и основанными на происхождении функциями. Инновации Web3, такие как адресация контента/IPFS и Urbit, обеспечат независимость данных и алгоритмов. Повторяющийся вывод обучающих данных из прошлых операций и запросов ETL также будет возможен через неизменяемую запись блокчейна.
В-четвертых, установите поощрения за сбор данных
1. Проблема Сегодня самые ценные потребительские данные — это проприетарный бизнес-раздел крупных технологических платформ. Технологические гиганты не заинтересованы в том, чтобы делиться этими данными с внешними сторонами.
Итак, почему бы не получить эти данные непосредственно от создателя/пользователя данных? Почему бы не сделать данные общественным достоянием, предоставив наши данные и открыв их для талантливых специалистов по данным?
Короче говоря, нет никакого стимула или механизма координации, чтобы это произошло. Задачи обслуживания данных и выполнения ETL (извлечение, преобразование и загрузка) сопряжены со значительными накладными расходами. Фактически, только индустрия хранения данных будет стоить 777 миллиардов долларов в 2030 году, не считая стоимости вычислений. Зачем кому-то брать на себя работу по сбору данных и затратам, если взамен ничего нет?
Например, OpenAI изначально был открытым исходным кодом и некоммерческим, но из-за того, что на нем нелегко зарабатывать деньги, у него возникли проблемы. Наконец, в 2019 году ему пришлось принять вливание капитала от Microsoft и закрыть свой алгоритм для публики. Ожидается, что к 2024 году OpenAI принесет доход в 1 миллиард долларов.
2.Решение В Web3 представлен новый механизм под названием dataDAO, который облегчает перераспределение доходов от владельцев моделей ИИ к тем, кто предоставляет данные, создавая уровень стимулов для предоставления краудсорсинговых данных.
Заключение
В заключение, DePIN — это захватывающая новая категория, которая обеспечивает альтернативное топливо в аппаратном обеспечении для возрождения инноваций Web3 и AI.
В то время как крупные технологические компании доминируют в индустрии искусственного интеллекта, новые игроки, конкурирующие с технологией блокчейн, также могут:
Сеть DePIN снижает порог вычислительных затрат; проверяемый и децентрализованный характер блокчейна делает возможным по-настоящему открытый ИИ; инновационные механизмы, такие как dataDAO, стимулируют ввод данных; неизменяемые и защищенные от несанкционированного доступа свойства блокчейна обеспечивают подтверждение личности автора, чтобы развеять опасения по поводу негативного воздействия ИИ на общество.
Посмотреть Оригинал
Содержание носит исключительно справочный характер и не является предложением или офертой. Консультации по инвестициям, налогообложению или юридическим вопросам не предоставляются. Более подробную информацию о рисках см. в разделе «Дисклеймер».
ИИ нужен Web3
Автор: Катрина Ван Компиляция: Catrina SevenUp DAO Источник: Coin Time
До недавнего времени стартапы лидировали в технологических инновациях благодаря своей скорости, гибкости, предпринимательской культуре и свободе от организационной инерции. Однако в быстро развивающуюся эпоху ИИ все изменилось. Крупные технологические гиганты, такие как OpenAI, Nvidia, Google и даже Meta, принадлежащие Microsoft, до сих пор доминировали в новаторских продуктах искусственного интеллекта.
Так что же пошло не так? Почему на этот раз "Голиафы" превзошли "Давидов"? Хотя стартапы могут писать отличный код, они часто не могут конкурировать с крупными технологическими гигантами из-за нескольких проблем:
Итак, как это связано с технологией блокчейн и где пересекается с искусственным интеллектом? Хотя это и не панацея, в Web3 **DePIN (децентрализованная сеть физической инфраструктуры) может улучшить технологию ИИ, решив вышеуказанные проблемы. **В этой статье я объясню, как использовать технологию DePIN для улучшения искусственного интеллекта в четырех измерениях:
1. Сокращение расходов на инфраструктуру. 2. Подтвердить личность и человечность производителя. 3. Внесите демократию и прозрачность в ИИ; **4. Установите механизм поощрения за предоставление данных. **
В контексте этой статьи,
Во-первых, уменьшите затраты на инфраструктуру (вычисления и хранение)
Важность доступности инфраструктуры (в контексте ИИ стоимость оборудования для вычислений, доставки и хранения данных) подчеркивается в концепции «Технологическая революция» Карлоты Перес. Структура предлагает, чтобы каждый технологический прорыв состоял из двух фаз:
1) Увеличьте кривую предложения и создайте более конкурентный рынок DePIN упрощает регистрацию поставщиков оборудования, позволяя поставщикам оборудования стать поставщиками услуг. Он создает конкуренцию этим корыстным интересам, создавая рынок, на котором любой может присоединиться к сети в качестве «майнера», предлагая свои процессоры/графические процессоры или ресурсы хранения в обмен на финансовые вознаграждения. В то время как такие компании, как AWS, несомненно, имеют 17-летнее преимущество в пользовательском интерфейсе, совершенствовании операций и вертикальной интеграции, DePIN открывает новую клиентскую базу, которая ранее была переоценена централизованными поставщиками. Точно так же, как Ebay не будет напрямую конкурировать с Bloomingdale, а представит более доступные альтернативы для удовлетворения аналогичных потребностей, сеть DePIN не заменит централизованных поставщиков, а вместо этого будет обслуживать более сознательную базу пользователей.
2) Сбалансируйте экономику этих рынков с помощью криптоэкономического дизайна DePIN создает механизм субсидирования, чтобы побудить поставщиков оборудования участвовать в сети, тем самым снижая затраты для конечных пользователей. Чтобы понять, как это работает, давайте сначала сравним затраты и доходы поставщиков хранилищ в AWS и Filecoin.
3) Сокращение накладных расходов: Преимущества сетей DePIN, таких как Bacalhau и ExaBITS, а также IPFS/хранилища с адресацией контента включают в себя: A. Обеспечить доступность из скрытых данных. Из-за высокой стоимости полосы пропускания при передаче больших наборов данных существует большое количество неиспользованных данных. Например, спортивные стадионы генерируют большие объемы данных о событиях, которые в настоящее время не используются. Проект DePIN открывает доступ к таким скрытым данным, обрабатывая данные на месте и передавая только значимые выходные данные. B. Сократите эксплуатационные расходы за счет локального приема данных, таких как ввод, передача и импорт/экспорт данных. C. Сведите к минимуму ручной процесс обмена конфиденциальными данными: например, если больницам A и B необходимо объединить свои соответствующие конфиденциальные данные о пациентах для анализа, они могут использовать Bacalhau для координации мощности графического процессора для непосредственной локальной обработки конфиденциальных данных вместо выполнения громоздких операций. административные процедуры с контрагентом обрабатывает обмен PII (персональной информацией). D. Устранение необходимости повторного вычисления базового набора данных: IPFS/хранилище с адресацией содержимого имеет встроенные свойства для дедупликации, отслеживания происхождения и проверки данных. Далее читайте о функциях и выгодах, которые дает IPFS. 3. РезюмеИИ нуждается в DePIN, чтобы получить доступную инфраструктуру, а текущий рынок монополизирован вертикально интегрированными олигополиями. Сети DePIN, такие как Filecoin, Bacalhau, Render Network и ExaBits, могут обеспечить экономию средств на 75-90%+ за счет демократизации доступа к поставщикам оборудования и внедрения конкуренции, балансировки рыночной экономики за счет криптоэкономического дизайна и снижения накладных расходов.
Во-вторых, Подтверждение Творчества и Человечества
1.Вопрос Согласно недавнему опросу, 50% ученых, занимающихся искусственным интеллектом, считают, что существует как минимум 10%-ная вероятность того, что искусственный интеллект приведет к уничтожению людей. Это трезвая мысль. ИИ уже вызывает социальные потрясения, и в настоящее время нам не хватает регулирующей или технологической структуры обеспечения — того, что правительство называет «обратным трамплином». **
2) Цифровая подпись подтверждает личность и человечность создателя Чтобы предотвратить дипфейки, криптографические доказательства могут быть созданы с использованием цифровой подписи, уникальной для первоначального создателя контента. Эта подпись может быть создана с использованием закрытого ключа, известного только создателю, проверяемого с помощью открытого ключа и доступного для всех. Прикрепив эту подпись к контенту, можно доказать, что контент был создан первоначальным создателем, будь то человек или искусственный интеллект, и что в этот контент были внесены санкционированные/несанкционированные изменения.
3) Используйте IPFS и дерево Меркла для подтверждения подлинности IPFS — это децентрализованный протокол, который использует адресацию контента и деревья Меркла для ссылки на большие наборы данных. Чтобы подтвердить изменения в содержимом файла, создается доказательство Меркла, представляющее собой список хэшей, показывающих определенный блок данных в дереве Меркла. Каждый раз, когда происходит изменение, генерируется новый хеш и обновляется дерево Меркла, предоставляя доказательство модификации файла.
Такие криптографические решения могут столкнуться с проблемой поощрений и вознаграждений: В конце концов, отлов генераторов дипфейков потребует не таких больших финансовых затрат, как снижение негативных социальных последствий. Ответственность, скорее всего, ляжет на основные платформы распространения медиа, такие как Twitter, Meta, Google и т. д., которые уже помечаются. **Так зачем нам нужен блокчейн? ** Ответ заключается в том, что эти криптографические подписи и доказательства подлинности более эффективны, проверяемы и детерминированы. Сегодня процесс обнаружения дипфейков в основном осуществляется с помощью алгоритмов машинного обучения (таких как Meta «Deepfake Detection Challenge», «Асимметричная система счисления Google» (ANS) и c2pa) для выявления закономерностей и аномалий в визуальном контенте, которые иногда неточны. , и отстают от все более изощренных дипфейков. Для оценки подлинности часто требуется вмешательство модераторов, что неэффективно и дорого.
Представьте себе мир, в котором каждая часть контента имеет свою криптографическую подпись, чтобы каждый мог достоверно доказать происхождение творения и отметить манипуляцию или подделку — дивный новый мир. 3. Резюме Искусственный интеллект представляет серьезную угрозу для общества, при этом основные проблемы вызывают дипфейки и несанкционированное использование контента. Технологии Web3, такие как цифровые подписи, подтверждающие личность создателя и личность, а также использование IPFS и деревьев Меркла для подтверждения подлинности, могут обеспечить безопасность для ИИ, проверяя подлинность цифрового контента и предотвращая несанкционированные изменения.
В-третьих, внедрить демократию в ИИ
1. Проблема Сегодня искусственный интеллект — это черный ящик, состоящий из закрытых данных и собственных алгоритмов. Закрытый характер таких крупных технологических компаний приводит к невозможности «демократии ИИ», то есть каждый разработчик и даже пользователь должен иметь возможность вносить алгоритмы и данные в модели LLM и получать долю будущей прибыли модели (как обсуждалось в этот документ).
Демократия ИИ = Видимость (способность видеть данные и алгоритмы, загруженные в модель) + Вклад (способность вносить данные или алгоритмы в модель). 2.Решение AI Democracy стремится сделать генеративные модели ИИ доступными, актуальными и доступными для всех. В таблице ниже сравнивается то, что возможно сегодня, с тем, что технология блокчейна сделает возможной в Web3.
Б. Для разработчиков: Уровень децентрализованной обработки данных: краудсорсинг утомительных и трудоемких процессов подготовки данных, таких как маркировка данных. Наглядность и возможность комбинировать и настраивать алгоритмы с проверяемыми и основанными на происхождении (т. е. они могут видеть защищенную от несанкционированного доступа историю всех прошлых изменений) Суверенитет данных (достигаемый посредством адресации контента/IPFS) и суверенитет алгоритмов (например, Urbit реализует двухточечную комбинацию и переносимость данных и алгоритмов) Инновационные LLM, возникающие из фундаментальных вариантов модели с открытым исходным кодом, создают толчок для ускорения инноваций. Воспроизводимый вывод обучающих данных через блок-цепочку, неизменяемая запись прошлых операций и запросов ETL (например, Kamu) Можно возразить, что платформа Web2 с открытым исходным кодом является компромиссом, но она все еще далека от оптимальной по причинам, описанным в этой статье. 3. Резюме Закрытая природа крупных технологических компаний привела к невозможности «ИИ-демократии», то есть каждый разработчик или пользователь должен иметь возможность вносить алгоритмы и данные в модель LLM и получать от этого прибыль в будущем. модельной части. ИИ должен быть доступным, актуальным и принадлежать каждому. Блокчейн-сеть позволит пользователям оставлять отзывы, вносить данные для монетизации модели, а также даст разработчикам возможность создавать и настраивать алгоритмы с поддающимися проверке и основанными на происхождении функциями. Инновации Web3, такие как адресация контента/IPFS и Urbit, обеспечат независимость данных и алгоритмов. Повторяющийся вывод обучающих данных из прошлых операций и запросов ETL также будет возможен через неизменяемую запись блокчейна.
В-четвертых, установите поощрения за сбор данных
1. Проблема Сегодня самые ценные потребительские данные — это проприетарный бизнес-раздел крупных технологических платформ. Технологические гиганты не заинтересованы в том, чтобы делиться этими данными с внешними сторонами.
Итак, почему бы не получить эти данные непосредственно от создателя/пользователя данных? Почему бы не сделать данные общественным достоянием, предоставив наши данные и открыв их для талантливых специалистов по данным?
Короче говоря, нет никакого стимула или механизма координации, чтобы это произошло. Задачи обслуживания данных и выполнения ETL (извлечение, преобразование и загрузка) сопряжены со значительными накладными расходами. Фактически, только индустрия хранения данных будет стоить 777 миллиардов долларов в 2030 году, не считая стоимости вычислений. Зачем кому-то брать на себя работу по сбору данных и затратам, если взамен ничего нет?
Например, OpenAI изначально был открытым исходным кодом и некоммерческим, но из-за того, что на нем нелегко зарабатывать деньги, у него возникли проблемы. Наконец, в 2019 году ему пришлось принять вливание капитала от Microsoft и закрыть свой алгоритм для публики. Ожидается, что к 2024 году OpenAI принесет доход в 1 миллиард долларов. 2.Решение В Web3 представлен новый механизм под названием dataDAO, который облегчает перераспределение доходов от владельцев моделей ИИ к тем, кто предоставляет данные, создавая уровень стимулов для предоставления краудсорсинговых данных.
Заключение
В заключение, DePIN — это захватывающая новая категория, которая обеспечивает альтернативное топливо в аппаратном обеспечении для возрождения инноваций Web3 и AI. В то время как крупные технологические компании доминируют в индустрии искусственного интеллекта, новые игроки, конкурирующие с технологией блокчейн, также могут:
Сеть DePIN снижает порог вычислительных затрат; проверяемый и децентрализованный характер блокчейна делает возможным по-настоящему открытый ИИ; инновационные механизмы, такие как dataDAO, стимулируют ввод данных; неизменяемые и защищенные от несанкционированного доступа свойства блокчейна обеспечивают подтверждение личности автора, чтобы развеять опасения по поводу негативного воздействия ИИ на общество.