Auteur : Catrina Wang
Compilation : Catrina SevenUp DAO Source : Coin Time
Crédit image : Généré par les outils Unbounded AI
Jusqu'à récemment, les startups ont ouvert la voie à l'innovation technologique en raison de leur rapidité, de leur agilité, de leur culture entrepreneuriale et de leur absence d'inertie organisationnelle. Cependant, à l'ère de l'IA en pleine croissance, les choses ont changé. Les grands géants de la technologie comme OpenAI, Nvidia, Google et même Meta, propriété de Microsoft, ont jusqu'à présent dominé les produits d'IA révolutionnaires.
Alors qu'est-ce qui n'allait pas ? Pourquoi les « Goliaths » ont-ils supplanté les « Davids » cette fois-ci ? Bien que les startups puissent écrire du bon code, elles ne peuvent souvent pas rivaliser avec les grands géants de la technologie en raison de plusieurs défis :
Le coût de calcul est encore extrêmement élevé ;
L'IA a un problème appelé "saillant inverse": le manque de mesures réglementaires nécessaires entravera l'innovation en raison des préoccupations et des incertitudes concernant l'impact social ;
L'IA est une boîte noire ;
La fracture des données entre les acteurs qui s'élargissent déjà (les grandes entreprises technologiques) crée des barrières pour les concurrents émergents.
Alors, quel est le lien avec la technologie blockchain et où se recoupe-t-elle avec l'intelligence artificielle ? Bien qu'il ne s'agisse pas d'une panacée, dans Web3, **DePIN (Decentralized Physical Infrastructure Network) peut améliorer la technologie de l'IA en résolvant les défis ci-dessus. ** Dans cet article, j'expliquerai comment utiliser la technologie derrière DePIN pour améliorer l'intelligence artificielle à partir de quatre dimensions :
1. Réduire les coûts d'infrastructure ;2. Vérifier l'identité et l'humanité du producteur ;3. Injecter démocratie et transparence dans l'IA ;
**4. Installer un mécanisme incitatif pour la contribution des données. **
Dans le cadre de cet article,
« Web3 » est défini comme la prochaine génération d'Internet, la technologie blockchain en est une partie importante, et inclut également d'autres technologies existantes ;
« Blockchain » désigne la technologie de grand livre décentralisée et distribuée ;
"Crypto-monnaie" fait référence à l'utilisation de jetons comme mécanisme d'incitation et de décentralisation.
Premièrement, réduire les coûts d'infrastructure (informatique et stockage)
L'importance de l'abordabilité de l'infrastructure (dans le contexte de l'IA, le coût du matériel pour calculer, fournir et stocker des données) est mise en évidence dans le cadre de la « révolution technologique » de Carlota Perez . Le cadre propose que chaque percée technologique comporte deux phases :
1) La phase d'installation se caractérise par de lourds investissements en capital-risque, la construction d'infrastructures et une approche "push" to market (GTM), car la proposition de valeur du client pour la nouvelle technologie n'est pas encore claire.
2) La phase de déploiement se caractérise par une augmentation rapide de l'offre d'infrastructures, qui abaisse la barrière à l'entrée pour les nouveaux entrants, tout en étant caractérisée par une approche GTM "pull", indiquant que les clients souhaitent davantage un produit encore non établi et qu'il existe une forte adéquation produit-marché Dépenses.
Alors que ChatGPT a déjà une adéquation claire avec le marché des produits et une énorme demande des clients, on pourrait penser que l'IA est déjà entrée dans la phase de déploiement.
**Cependant, il manque encore une chose : une offre excédentaire d'infrastructures pour la rendre suffisamment bon marché pour que les startups sensibles aux prix puissent les construire et les expérimenter. **
** 1. Le problème ** Le problème est que la dynamique actuelle du marché dans l'espace des infrastructures physiques est en grande partie des oligopoles intégrés verticalement, où des entreprises comme AWS, GCP, Azure, Nvidia, Cloudflare et Akamai réalisent des bénéfices élevés. Par exemple, AWS a une marge brute estimée à 61 % sur le matériel informatique de base.
Calcul coûteux pour les nouveaux entrants en IA, en particulier en LLM.
Le coût de formation de ChatGPT est d'environ 4 millions de dollars et le coût de l'inférence matérielle est d'environ 700 000 dollars par jour.
La deuxième version de Bloom devrait coûter 10 millions de dollars pour former et recycler.
Si ChatGPT était déployé dans la recherche Google, cela coûterait à Google 36 milliards de dollars de revenus, un énorme transfert de bénéfices de la plate-forme logicielle (Google) au fournisseur de matériel (Nvidia).
2. Solution Les réseaux DePIN (tels que Filecoin, Bacalhau, Render Network et ExaBits) peuvent réaliser des économies de coûts d'infrastructure de plus de 75 % à 90 % grâce aux trois leviers suivants. ** Ces réseaux sont des pionniers depuis 2014 axés sur l'accumulation de matériel Internet à grande échelle pour le stockage décentralisé des données, ** tandis que Bacalhau, Render Network et ExaBits sont les couches de coordination qui correspondent à la demande avec l'offre CPU/GPU. ** (Avertissement : l'auteur était un ancien employé de Protocol Labs et un consultant d'ExaBits)
1) Augmentez la courbe de l'offre et créez un marché plus compétitif
DePIN démocratise l'intégration des fournisseurs de matériel en permettant aux fournisseurs de matériel de devenir des fournisseurs de services. Il crée une concurrence pour ces intérêts acquis en créant un marché où n'importe qui peut rejoindre le réseau en tant que "mineur", offrant son CPU/GPU ou sa puissance de stockage en échange de récompenses financières.
Alors que des entreprises comme AWS bénéficient sans aucun doute d'une longueur d'avance de 17 ans en matière d'interface utilisateur, d'excellence opérationnelle et d'intégration verticale, DePIN débloque une nouvelle base de clients qui était auparavant surévaluée par les fournisseurs centralisés. Tout comme Ebay ne concurrencera pas directement Bloomingdale, mais introduira des alternatives plus abordables pour répondre à des besoins similaires, le réseau DePIN ne remplacera pas les fournisseurs centralisés, mais vise plutôt à servir une base d'utilisateurs plus soucieuse des prix.
2) Équilibrer l'économie de ces marchés grâce à la conception cryptoéconomique
DePIN crée un mécanisme de subvention pour inciter les fournisseurs de matériel à participer au réseau, réduisant ainsi les coûts pour les utilisateurs finaux. Pour comprendre comment cela fonctionne, comparons d'abord les coûts et les revenus des fournisseurs de stockage dans AWS et Filecoin.
A. Le réseau DePIN peut réduire les coûts pour les clients : Le réseau DePIN crée un marché concurrentiel et introduit une concurrence à la Bertrand, réduisant ainsi les coûts pour les clients. En revanche, AWS EC2 a besoin d'une marge bénéficiaire moyenne de 50 % et d'une marge brute de 31 % pour rester à flot.
B. En émettant des récompenses symboliques/récompenses en bloc comme nouvelle source de revenus, le réseau DePIN peut offrir plus d'avantages. Dans le contexte de Filecoin, héberger plus de données réelles signifie que le fournisseur de stockage gagne plus de récompenses en bloc (jetons). Par conséquent, les fournisseurs de stockage sont incités à attirer plus de clients et à remporter plus de contrats pour maximiser leurs revenus. La structure de jetons de plusieurs réseaux DePIN informatiques émergents reste secrète, mais suivra probablement un schéma similaire. Voici des exemples de ces réseaux :
Bacalhau : une couche de coordination qui amène le calcul là où les données sont stockées sans déplacer de grandes quantités de données
ExaBITS : un réseau informatique décentralisé pour l'intelligence artificielle et les applications à forte intensité de calcul
3) Réduisez les frais généraux :
Les avantages des réseaux DePIN tels que Bacalhau et ExaBITS et le stockage IPFS/contenu adressé incluent :
A. Créer une disponibilité à partir de données latentes : en raison du coût élevé de la bande passante pour transférer de grands ensembles de données, il existe une grande quantité de données inexploitées. Par exemple, les stades de sport génèrent de grandes quantités de données d'événements, qui ne sont actuellement pas utilisées. Le projet DePIN libère la disponibilité de ces données latentes en traitant les données sur place et en ne transmettant que des sorties significatives.
B. Réduire les coûts opérationnels grâce à l'ingestion locale de données, telles que la saisie, la transmission et l'importation/exportation de données.
C. Minimiser le processus manuel de partage des données sensibles : par exemple, si les hôpitaux A et B doivent fusionner leurs données patient sensibles respectives à des fins d'analyse, ils peuvent utiliser Bacalhau pour coordonner la puissance du GPU afin de traiter directement les données sensibles localement au lieu de passer par de lourdes procédures administratives avec La contrepartie traite l'échange de PII (Personally Identifiable Information).
D. Éliminer le besoin de recalculer l'ensemble de données sous-jacent : le stockage IPFS/adressé par le contenu a des propriétés intégrées pour dédupliquer, suivre le lignage et vérifier les données. Voici d'autres lectures sur les fonctionnalités et les avantages financiers apportés par IPFS.
** 3. Résumé ** AI a besoin de DePIN pour obtenir une infrastructure abordable, et le marché actuel est monopolisé par des oligopoles intégrés verticalement. Les réseaux DePIN tels que Filecoin, Bacalhau, Render Network et ExaBits peuvent fournir des économies de 75% à 90% + en démocratisant l'accès aux fournisseurs de matériel et en introduisant la concurrence, en équilibrant les économies de marché grâce à une conception cryptoéconomique et en réduisant les frais généraux.
** Deuxièmement, la vérification de la qualité de créateur et de l'humanité **
1. Question Selon un récent sondage, 50 % des scientifiques de l'intelligence artificielle pensent qu'il y a au moins 10 % de chances que l'intelligence artificielle conduise à la destruction d'êtres humains.
C'est une pensée qui donne à réfléchir. L'IA provoque déjà des perturbations sociétales, et nous manquons actuellement d'une structure d'assurance réglementaire ou technologique - ce que le gouvernement appelle un « tremplin inversé ». **
Malheureusement, l'impact sociétal de l'IA va bien au-delà des faux débats et images de podcast :
Le cycle des élections présidentielles de 2024 en sera un, une campagne politique deepfake générée par l'IA qu'il est difficile de distinguer de la vraie.
Vidéo de la sénatrice Elizabeth Warren en cours de montage pour donner l'impression que Warren dit que les républicains ne devraient pas être autorisés à voter (démystifié).
Faire semblant de cloner la voix de Biden pour avoir critiqué les femmes trans.
Un groupe d'artistes a intenté un recours collectif contre Midjourney et Stability AI alléguant l'utilisation non autorisée du travail des artistes pour former des images d'IA qui violaient les marques déposées des artistes et menaçaient leurs moyens de subsistance.
Une bande-son deepfake générée par l'IA intitulée "Heart on My Sleeve", mettant en vedette The Weeknd et Drake, a gagné du terrain avant d'être retirée du service de streaming. La controverse entourant la violation du droit d'auteur est un signe avant-coureur des complications qui peuvent survenir lorsqu'une nouvelle technologie entre dans la conscience dominante sans les règles nécessaires. En d'autres termes, c'est un problème de tremplin inversé.
Et si nous pouvions avoir une certaine protection pour l'IA grâce à des preuves cryptographiques dans Web3 ?
** 2. Solution 1) Prouvez l'identité du créateur et l'identité humaine grâce au certificat source crypté sur la blockchain. **
C'est là que nous pouvons tirer parti de la technologie blockchain - en tant que grand livre distribué contenant des enregistrements immuables sur la blockchain. Cela permet de vérifier l'authenticité d'un contenu numérique en vérifiant ses preuves cryptographiques.
2) La signature numérique prouve l'identité et l'humanité du créateur
Pour éviter les deepfakes, des preuves cryptographiques peuvent être générées à l'aide d'une signature numérique unique au créateur original du contenu. Cette signature peut être créée à l'aide d'une clé privée, connue du seul créateur, vérifiable à l'aide d'une clé publique et accessible à tous. En attachant cette signature au contenu, il est possible de prouver que le contenu a été créé par le créateur d'origine, qu'il soit un humain ou une IA, et que des modifications autorisées/non autorisées ont été apportées à ce contenu.
3) Utilisez IPFS et l'arbre de Merkle pour prouver l'authenticité
IPFS est un protocole décentralisé qui utilise l'adressage de contenu et les arbres Merkle pour référencer de grands ensembles de données. Afin de prouver les modifications apportées au contenu d'un fichier, une preuve Merkle est générée, qui est une liste de hachages montrant un bloc de données particulier dans l'arbre Merkle. Chaque fois qu'il y a un changement, un nouveau hachage est généré et l'arbre Merkle est mis à jour, fournissant la preuve de la modification du fichier.
De telles solutions cryptographiques peuvent être confrontées au problème des incitations et des récompenses :
Après tout, attraper les générateurs de deepfake n'aura pas autant de coût financier que de réduire les externalités sociales négatives. La responsabilité en incombera probablement aux grandes plateformes de distribution de médias telles que Twitter, Meta, Google, etc., qui s'essoufflent déjà.
**Alors pourquoi avons-nous besoin de la blockchain ? **La réponse est que ces signatures cryptographiques et preuves d'authenticité sont plus efficaces, vérifiables et déterministes. Aujourd'hui, le processus de détection des deepfakes repose en grande partie sur des algorithmes d'apprentissage automatique (tels que le "Deepfake Detection Challenge" de Meta, le "Google's Asymmetric Number System" (ANS) et le c2pa) pour identifier les modèles et les anomalies dans le contenu visuel, qui sont parfois inexacts. , et prennent du retard sur les deepfakes de plus en plus sophistiqués. L'intervention de modérateurs humains est souvent nécessaire pour évaluer l'authenticité, ce qui est inefficace et coûteux.
Imaginez un monde où chaque élément de contenu a sa signature cryptographique afin que chacun puisse prouver de manière vérifiable l'origine d'une création et signaler une manipulation ou une falsification - un nouveau monde courageux.
3. Résumé L'intelligence artificielle représente une menace majeure pour la société, les deepfakes et l'utilisation non autorisée de contenu étant des préoccupations majeures. Les technologies Web3, telles que les signatures numériques prouvant l'identité et l'humanité du créateur et utilisant les arbres IPFS et Merkle pour prouver l'authenticité, peuvent assurer la sécurité de l'IA en vérifiant l'authenticité du contenu numérique et en empêchant les modifications non autorisées.
** Troisièmement, injectez de la démocratie dans l'IA **
1. Problématique Aujourd'hui, l'intelligence artificielle est une boîte noire composée de données propriétaires et d'algorithmes propriétaires. La nature fermée de ces grandes entreprises technologiques conduit à l'impossibilité de la «démocratie de l'IA», c'est-à-dire que chaque développeur et même utilisateur devrait pouvoir contribuer des algorithmes et des données aux modèles LLM et recevoir une part des bénéfices futurs du modèle (comme discuté dans cet article). discuté).
Démocratie IA = Visibilité (la capacité de voir les données et les algorithmes intégrés au modèle) + Contribution (la capacité de contribuer des données ou des algorithmes au modèle).
2. Solution AI Democracy vise à rendre les modèles d'IA génératifs accessibles, pertinents et possédés par tous. Le tableau ci-dessous compare ce qui est possible aujourd'hui avec ce que la technologie blockchain rendra possible dans Web3.
1) De nos jours
A. Pour les consommateurs :
B. Pour les développeurs :
Peu de répétabilité car il n'y a pas de traçabilité des ETL effectués sur les données
80 % du temps des data scientists est perdu à effectuer un nettoyage de bas niveau des données en raison du manque de capacité à vérifier la sortie des données partagées
La blockchain va permettre de :
A. Pour les consommateurs :
Les utilisateurs peuvent fournir des commentaires (par exemple, des commentaires précis sur les préjugés, la modération du contenu, la sortie) comme entrée pour un réglage fin continu
B. Pour les développeurs :
Couche de conservation des données décentralisée : Crowdsourcez les processus de préparation des données fastidieux et chronophages tels que l'étiquetage des données
Visibilité et capacité à combiner et à affiner les algorithmes avec des algorithmes vérifiables et basés sur la lignée (c'est-à-dire qu'ils peuvent voir un historique infalsifiable de tous les changements passés)
Souveraineté des données (obtenue grâce à l'adressage de contenu/IPFS) et souveraineté des algorithmes (par exemple, Urbit réalise une combinaison point à point et la portabilité des données et des algorithmes)
Les LLM innovants issus de variantes fondamentales du modèle open source génèrent une impulsion pour accélérer l'innovation
Sortie de données de formation reproductible via l'enregistrement immuable de la blockchain des opérations ETL passées et des requêtes (par exemple Kamu)
On pourrait dire que la plate-forme open source de Web2 est un compromis, mais elle est encore loin d'être optimale pour les raisons décrites dans cet article.
3. Résumé La nature fermée des grandes entreprises technologiques a conduit à l'impossibilité de la "démocratie de l'IA", c'est-à-dire que chaque développeur ou utilisateur devrait pouvoir contribuer des algorithmes et des données au modèle LLM et tirer des bénéfices futurs de la partie modèle. L'IA doit être accessible, pertinente et appartenir à tous. Le réseau blockchain permettra aux utilisateurs de fournir des commentaires, de contribuer des données à la monétisation du modèle et de donner aux développeurs la visibilité et la capacité de composer et d'affiner les algorithmes avec des fonctionnalités vérifiables et basées sur la lignée. Les innovations Web3 telles que l'adressage de contenu/IPFS et Urbit permettront la souveraineté des données et des algorithmes. La sortie de données de formation répétables à partir d'opérations et de requêtes ETL passées sera également possible grâce à l'enregistrement immuable de la blockchain.
** Quatrièmement, définissez des incitations à la contribution de données **
** 1. Problème ** Aujourd'hui, les données les plus précieuses sur les consommateurs sont la division commerciale exclusive des grandes plates-formes technologiques. Les géants de la technologie ne sont pas très incités à partager ces données avec des tiers.
Alors, pourquoi ne pas obtenir ces données directement auprès de l'auteur/utilisateur des données ? Pourquoi ne pas faire des données un bien public en apportant nos données et en les ouvrant à des data scientists talentueux ?
En bref, il n'existe aucun mécanisme d'incitation ou de coordination pour y parvenir. Les tâches de maintenance des données et d'exécution d'ETL (extraction, transformation et chargement) entraînent des frais généraux importants. En fait, l'industrie du stockage de données représentera à elle seule une industrie de 777 milliards de dollars en 2030, sans compter le coût de l'informatique. Pourquoi quelqu'un assumerait-il le travail et les coûts de plomberie de données alors qu'il n'y a rien en retour ?
Par exemple, OpenAI était à l'origine open source et à but non lucratif, mais parce qu'il n'est pas facile de gagner de l'argent, il est tombé en difficulté. Enfin, en 2019, il a dû prendre une injection de capital de Microsoft et fermer son algorithme au public. OpenAI devrait générer 1 milliard de dollars de revenus d'ici 2024.
2. Solution Web3 introduit un nouveau mécanisme appelé dataDAO, qui facilite la redistribution des revenus des propriétaires de modèles d'IA aux contributeurs de données, créant une couche incitative pour les contributions de données crowdsourcées.
Conclusion
En conclusion, DePIN est une nouvelle catégorie passionnante qui fournit un carburant alternatif dans le matériel pour alimenter la renaissance de l'innovation Web3 et AI.
Alors que les grandes entreprises technologiques dominent l'industrie de l'IA, les acteurs émergents en concurrence avec la technologie blockchain ont également le potentiel de :
Le réseau DePIN abaisse le seuil des coûts de calcul ; la nature vérifiable et décentralisée de la blockchain rend possible une véritable IA ouverte ; des mécanismes innovants, tels que dataDAO, encouragent les contributions de données ; les propriétés immuables et inviolables de la blockchain fournissent la preuve de l'identité de l'auteur pour répondre aux préoccupations concernant l'impact sociétal négatif de l'IA.
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L'IA a besoin du Web3
Auteur : Catrina Wang Compilation : Catrina SevenUp DAO Source : Coin Time
Jusqu'à récemment, les startups ont ouvert la voie à l'innovation technologique en raison de leur rapidité, de leur agilité, de leur culture entrepreneuriale et de leur absence d'inertie organisationnelle. Cependant, à l'ère de l'IA en pleine croissance, les choses ont changé. Les grands géants de la technologie comme OpenAI, Nvidia, Google et même Meta, propriété de Microsoft, ont jusqu'à présent dominé les produits d'IA révolutionnaires.
Alors qu'est-ce qui n'allait pas ? Pourquoi les « Goliaths » ont-ils supplanté les « Davids » cette fois-ci ? Bien que les startups puissent écrire du bon code, elles ne peuvent souvent pas rivaliser avec les grands géants de la technologie en raison de plusieurs défis :
Alors, quel est le lien avec la technologie blockchain et où se recoupe-t-elle avec l'intelligence artificielle ? Bien qu'il ne s'agisse pas d'une panacée, dans Web3, **DePIN (Decentralized Physical Infrastructure Network) peut améliorer la technologie de l'IA en résolvant les défis ci-dessus. ** Dans cet article, j'expliquerai comment utiliser la technologie derrière DePIN pour améliorer l'intelligence artificielle à partir de quatre dimensions :
1. Réduire les coûts d'infrastructure ; 2. Vérifier l'identité et l'humanité du producteur ; 3. Injecter démocratie et transparence dans l'IA ; **4. Installer un mécanisme incitatif pour la contribution des données. **
Dans le cadre de cet article,
Premièrement, réduire les coûts d'infrastructure (informatique et stockage)
L'importance de l'abordabilité de l'infrastructure (dans le contexte de l'IA, le coût du matériel pour calculer, fournir et stocker des données) est mise en évidence dans le cadre de la « révolution technologique » de Carlota Perez . Le cadre propose que chaque percée technologique comporte deux phases :
1) Augmentez la courbe de l'offre et créez un marché plus compétitif DePIN démocratise l'intégration des fournisseurs de matériel en permettant aux fournisseurs de matériel de devenir des fournisseurs de services. Il crée une concurrence pour ces intérêts acquis en créant un marché où n'importe qui peut rejoindre le réseau en tant que "mineur", offrant son CPU/GPU ou sa puissance de stockage en échange de récompenses financières. Alors que des entreprises comme AWS bénéficient sans aucun doute d'une longueur d'avance de 17 ans en matière d'interface utilisateur, d'excellence opérationnelle et d'intégration verticale, DePIN débloque une nouvelle base de clients qui était auparavant surévaluée par les fournisseurs centralisés. Tout comme Ebay ne concurrencera pas directement Bloomingdale, mais introduira des alternatives plus abordables pour répondre à des besoins similaires, le réseau DePIN ne remplacera pas les fournisseurs centralisés, mais vise plutôt à servir une base d'utilisateurs plus soucieuse des prix.
2) Équilibrer l'économie de ces marchés grâce à la conception cryptoéconomique DePIN crée un mécanisme de subvention pour inciter les fournisseurs de matériel à participer au réseau, réduisant ainsi les coûts pour les utilisateurs finaux. Pour comprendre comment cela fonctionne, comparons d'abord les coûts et les revenus des fournisseurs de stockage dans AWS et Filecoin.
3) Réduisez les frais généraux : Les avantages des réseaux DePIN tels que Bacalhau et ExaBITS et le stockage IPFS/contenu adressé incluent : A. Créer une disponibilité à partir de données latentes : en raison du coût élevé de la bande passante pour transférer de grands ensembles de données, il existe une grande quantité de données inexploitées. Par exemple, les stades de sport génèrent de grandes quantités de données d'événements, qui ne sont actuellement pas utilisées. Le projet DePIN libère la disponibilité de ces données latentes en traitant les données sur place et en ne transmettant que des sorties significatives. B. Réduire les coûts opérationnels grâce à l'ingestion locale de données, telles que la saisie, la transmission et l'importation/exportation de données. C. Minimiser le processus manuel de partage des données sensibles : par exemple, si les hôpitaux A et B doivent fusionner leurs données patient sensibles respectives à des fins d'analyse, ils peuvent utiliser Bacalhau pour coordonner la puissance du GPU afin de traiter directement les données sensibles localement au lieu de passer par de lourdes procédures administratives avec La contrepartie traite l'échange de PII (Personally Identifiable Information). D. Éliminer le besoin de recalculer l'ensemble de données sous-jacent : le stockage IPFS/adressé par le contenu a des propriétés intégrées pour dédupliquer, suivre le lignage et vérifier les données. Voici d'autres lectures sur les fonctionnalités et les avantages financiers apportés par IPFS. ** 3. Résumé ** AI a besoin de DePIN pour obtenir une infrastructure abordable, et le marché actuel est monopolisé par des oligopoles intégrés verticalement. Les réseaux DePIN tels que Filecoin, Bacalhau, Render Network et ExaBits peuvent fournir des économies de 75% à 90% + en démocratisant l'accès aux fournisseurs de matériel et en introduisant la concurrence, en équilibrant les économies de marché grâce à une conception cryptoéconomique et en réduisant les frais généraux.
** Deuxièmement, la vérification de la qualité de créateur et de l'humanité **
1. Question Selon un récent sondage, 50 % des scientifiques de l'intelligence artificielle pensent qu'il y a au moins 10 % de chances que l'intelligence artificielle conduise à la destruction d'êtres humains. C'est une pensée qui donne à réfléchir. L'IA provoque déjà des perturbations sociétales, et nous manquons actuellement d'une structure d'assurance réglementaire ou technologique - ce que le gouvernement appelle un « tremplin inversé ». **
2) La signature numérique prouve l'identité et l'humanité du créateur Pour éviter les deepfakes, des preuves cryptographiques peuvent être générées à l'aide d'une signature numérique unique au créateur original du contenu. Cette signature peut être créée à l'aide d'une clé privée, connue du seul créateur, vérifiable à l'aide d'une clé publique et accessible à tous. En attachant cette signature au contenu, il est possible de prouver que le contenu a été créé par le créateur d'origine, qu'il soit un humain ou une IA, et que des modifications autorisées/non autorisées ont été apportées à ce contenu.
3) Utilisez IPFS et l'arbre de Merkle pour prouver l'authenticité IPFS est un protocole décentralisé qui utilise l'adressage de contenu et les arbres Merkle pour référencer de grands ensembles de données. Afin de prouver les modifications apportées au contenu d'un fichier, une preuve Merkle est générée, qui est une liste de hachages montrant un bloc de données particulier dans l'arbre Merkle. Chaque fois qu'il y a un changement, un nouveau hachage est généré et l'arbre Merkle est mis à jour, fournissant la preuve de la modification du fichier.
De telles solutions cryptographiques peuvent être confrontées au problème des incitations et des récompenses : Après tout, attraper les générateurs de deepfake n'aura pas autant de coût financier que de réduire les externalités sociales négatives. La responsabilité en incombera probablement aux grandes plateformes de distribution de médias telles que Twitter, Meta, Google, etc., qui s'essoufflent déjà. **Alors pourquoi avons-nous besoin de la blockchain ? **La réponse est que ces signatures cryptographiques et preuves d'authenticité sont plus efficaces, vérifiables et déterministes. Aujourd'hui, le processus de détection des deepfakes repose en grande partie sur des algorithmes d'apprentissage automatique (tels que le "Deepfake Detection Challenge" de Meta, le "Google's Asymmetric Number System" (ANS) et le c2pa) pour identifier les modèles et les anomalies dans le contenu visuel, qui sont parfois inexacts. , et prennent du retard sur les deepfakes de plus en plus sophistiqués. L'intervention de modérateurs humains est souvent nécessaire pour évaluer l'authenticité, ce qui est inefficace et coûteux.
Imaginez un monde où chaque élément de contenu a sa signature cryptographique afin que chacun puisse prouver de manière vérifiable l'origine d'une création et signaler une manipulation ou une falsification - un nouveau monde courageux. 3. Résumé L'intelligence artificielle représente une menace majeure pour la société, les deepfakes et l'utilisation non autorisée de contenu étant des préoccupations majeures. Les technologies Web3, telles que les signatures numériques prouvant l'identité et l'humanité du créateur et utilisant les arbres IPFS et Merkle pour prouver l'authenticité, peuvent assurer la sécurité de l'IA en vérifiant l'authenticité du contenu numérique et en empêchant les modifications non autorisées.
** Troisièmement, injectez de la démocratie dans l'IA **
1. Problématique Aujourd'hui, l'intelligence artificielle est une boîte noire composée de données propriétaires et d'algorithmes propriétaires. La nature fermée de ces grandes entreprises technologiques conduit à l'impossibilité de la «démocratie de l'IA», c'est-à-dire que chaque développeur et même utilisateur devrait pouvoir contribuer des algorithmes et des données aux modèles LLM et recevoir une part des bénéfices futurs du modèle (comme discuté dans cet article). discuté).
Démocratie IA = Visibilité (la capacité de voir les données et les algorithmes intégrés au modèle) + Contribution (la capacité de contribuer des données ou des algorithmes au modèle). 2. Solution AI Democracy vise à rendre les modèles d'IA génératifs accessibles, pertinents et possédés par tous. Le tableau ci-dessous compare ce qui est possible aujourd'hui avec ce que la technologie blockchain rendra possible dans Web3.
B. Pour les développeurs : Couche de conservation des données décentralisée : Crowdsourcez les processus de préparation des données fastidieux et chronophages tels que l'étiquetage des données Visibilité et capacité à combiner et à affiner les algorithmes avec des algorithmes vérifiables et basés sur la lignée (c'est-à-dire qu'ils peuvent voir un historique infalsifiable de tous les changements passés) Souveraineté des données (obtenue grâce à l'adressage de contenu/IPFS) et souveraineté des algorithmes (par exemple, Urbit réalise une combinaison point à point et la portabilité des données et des algorithmes) Les LLM innovants issus de variantes fondamentales du modèle open source génèrent une impulsion pour accélérer l'innovation Sortie de données de formation reproductible via l'enregistrement immuable de la blockchain des opérations ETL passées et des requêtes (par exemple Kamu) On pourrait dire que la plate-forme open source de Web2 est un compromis, mais elle est encore loin d'être optimale pour les raisons décrites dans cet article. 3. Résumé La nature fermée des grandes entreprises technologiques a conduit à l'impossibilité de la "démocratie de l'IA", c'est-à-dire que chaque développeur ou utilisateur devrait pouvoir contribuer des algorithmes et des données au modèle LLM et tirer des bénéfices futurs de la partie modèle. L'IA doit être accessible, pertinente et appartenir à tous. Le réseau blockchain permettra aux utilisateurs de fournir des commentaires, de contribuer des données à la monétisation du modèle et de donner aux développeurs la visibilité et la capacité de composer et d'affiner les algorithmes avec des fonctionnalités vérifiables et basées sur la lignée. Les innovations Web3 telles que l'adressage de contenu/IPFS et Urbit permettront la souveraineté des données et des algorithmes. La sortie de données de formation répétables à partir d'opérations et de requêtes ETL passées sera également possible grâce à l'enregistrement immuable de la blockchain.
** Quatrièmement, définissez des incitations à la contribution de données **
** 1. Problème ** Aujourd'hui, les données les plus précieuses sur les consommateurs sont la division commerciale exclusive des grandes plates-formes technologiques. Les géants de la technologie ne sont pas très incités à partager ces données avec des tiers.
Alors, pourquoi ne pas obtenir ces données directement auprès de l'auteur/utilisateur des données ? Pourquoi ne pas faire des données un bien public en apportant nos données et en les ouvrant à des data scientists talentueux ?
En bref, il n'existe aucun mécanisme d'incitation ou de coordination pour y parvenir. Les tâches de maintenance des données et d'exécution d'ETL (extraction, transformation et chargement) entraînent des frais généraux importants. En fait, l'industrie du stockage de données représentera à elle seule une industrie de 777 milliards de dollars en 2030, sans compter le coût de l'informatique. Pourquoi quelqu'un assumerait-il le travail et les coûts de plomberie de données alors qu'il n'y a rien en retour ?
Par exemple, OpenAI était à l'origine open source et à but non lucratif, mais parce qu'il n'est pas facile de gagner de l'argent, il est tombé en difficulté. Enfin, en 2019, il a dû prendre une injection de capital de Microsoft et fermer son algorithme au public. OpenAI devrait générer 1 milliard de dollars de revenus d'ici 2024. 2. Solution Web3 introduit un nouveau mécanisme appelé dataDAO, qui facilite la redistribution des revenus des propriétaires de modèles d'IA aux contributeurs de données, créant une couche incitative pour les contributions de données crowdsourcées.
Conclusion
En conclusion, DePIN est une nouvelle catégorie passionnante qui fournit un carburant alternatif dans le matériel pour alimenter la renaissance de l'innovation Web3 et AI. Alors que les grandes entreprises technologiques dominent l'industrie de l'IA, les acteurs émergents en concurrence avec la technologie blockchain ont également le potentiel de :
Le réseau DePIN abaisse le seuil des coûts de calcul ; la nature vérifiable et décentralisée de la blockchain rend possible une véritable IA ouverte ; des mécanismes innovants, tels que dataDAO, encouragent les contributions de données ; les propriétés immuables et inviolables de la blockchain fournissent la preuve de l'identité de l'auteur pour répondre aux préoccupations concernant l'impact sociétal négatif de l'IA.