Autor: Catrina Wang
Compilação: Catrina SevenUp DAO Fonte: Coin Time
Crédito da imagem: Gerado por ferramentas Unbounded AI
Até recentemente, as startups lideravam a inovação tecnológica por causa de sua velocidade, agilidade, cultura empreendedora e isenção de inércia organizacional. No entanto, na era da IA em rápido crescimento, as coisas mudaram. Grandes gigantes da tecnologia, como OpenAI, Nvidia, Google e até Meta, da Microsoft, dominaram produtos inovadores de IA até agora.
Então, o que deu errado? Por que "Golias" superou "Davids" desta vez? Embora as startups possam escrever ótimos códigos, muitas vezes não conseguem competir com os grandes gigantes da tecnologia devido a vários desafios:
O custo computacional ainda é extremamente alto;
A IA tem um problema chamado "reverse salient": a falta de medidas regulatórias necessárias dificultará a inovação devido a preocupações e incertezas sobre o impacto social;
AI é uma caixa preta;
A divisão de dados de players já em expansão (grandes empresas de tecnologia) cria barreiras para concorrentes emergentes.
Então, como isso se relaciona com a tecnologia blockchain e onde ela se cruza com a inteligência artificial? Embora não seja uma panaceia, na Web3, **DePIN (Rede de Infraestrutura Física Descentralizada) pode melhorar a tecnologia de IA resolvendo os desafios acima. **Neste artigo, explicarei como usar a tecnologia por trás do DePIN para aprimorar a inteligência artificial de quatro dimensões:
1. Reduzir custos de infraestrutura;2. Verifique a identidade e humanidade do produtor;3. Injetar democracia e transparência na IA;
**4.Instalar um mecanismo de incentivo para contribuição de dados. **
No contexto deste artigo,
"Web3" é definida como a próxima geração da Internet, a tecnologia blockchain é uma parte importante dela e também inclui outras tecnologias existentes;
"Blockchain" significa tecnologia de contabilidade descentralizada e distribuída;
"Criptomoeda" refere-se ao uso de tokens como um mecanismo de incentivo e descentralização.
Primeiro, reduza os custos de infraestrutura (computação e armazenamento)
A importância da acessibilidade da infraestrutura (no contexto da IA, o custo do hardware para computar, entregar e armazenar dados) é destacada na estrutura "Revolução Tecnológica" de Carlota Perez. A estrutura propõe que todo avanço tecnológico tenha duas fases:
1) A fase de instalação é caracterizada por um forte investimento em VC, construção de infraestrutura e uma abordagem "push" to market (GTM), pois a proposta de valor do cliente para a nova tecnologia ainda não está clara.
2) A fase de implantação é caracterizada por um rápido aumento na oferta de infraestrutura, o que diminui a barreira à entrada de novos entrantes, enquanto é caracterizada por uma abordagem GTM "pull", indicando que os clientes desejam mais de um produto ainda não estabelecido e que há um forte gasto de adequação do produto ao mercado.
Embora o ChatGPT já tenha uma clara adequação ao mercado de produtos e uma enorme demanda de clientes, pode-se pensar que a IA já entrou na fase de implantação.
**No entanto, ainda falta uma coisa: um excesso de oferta de infraestrutura para torná-la barata o suficiente para que startups sensíveis a preços construam e experimentem. **
1. O problema O problema é que a dinâmica atual do mercado no espaço da infraestrutura física são oligopólios amplamente integrados verticalmente, onde empresas como AWS, GCP, Azure, Nvidia, Cloudflare e Akamai desfrutam de altos lucros. Por exemplo, a AWS tem uma margem bruta estimada de 61% em hardware de computação de commodity.
Computacionalmente caro para novos entrantes em IA, especialmente em LLM.
O custo de treinamento do ChatGPT é de cerca de US$ 4 milhões, e o custo de inferência de hardware é de cerca de US$ 700.000 por dia.
Espera-se que a segunda versão de Bloom custe US$ 10 milhões para treinar e retreinar.
Se o ChatGPT fosse implantado na Pesquisa do Google, custaria ao Google $ 36 bilhões em receita, uma enorme mudança de lucro da plataforma de software (Google) para o fornecedor de hardware (Nvidia).
2.Solução As redes DePIN (como Filecoin, Bacalhau, Render Network e ExaBits) podem obter economias de custo de infraestrutura de mais de 75% a 90% por meio das três alavancas a seguir. Essas redes são pioneiras desde 2014 focadas em acumular hardware de Internet em grande escala para armazenamento de dados descentralizado, enquanto Bacalhau, Render Network e ExaBits são as camadas de coordenação que combinam a demanda com o fornecimento de CPU/GPU. ** (Isenção de responsabilidade: o autor era ex-funcionário do Protocol Labs e consultor da ExaBits)
1) Eleve a curva de oferta e crie um mercado mais competitivo
O DePIN democratiza a integração do fornecedor de hardware, permitindo que os fornecedores de hardware se tornem provedores de serviços. Ele cria competição para esses interesses investidos ao criar um mercado onde qualquer um pode ingressar na rede como um "minerador", oferecendo sua CPU/GPU ou poder de armazenamento em troca de recompensas financeiras.
Enquanto empresas como a AWS, sem dúvida, desfrutam de uma vantagem de 17 anos em interface do usuário, excelência operacional e integração vertical, o DePIN desbloqueia uma nova base de clientes que anteriormente era superfaturada por provedores centralizados. Assim como o Ebay não competirá diretamente com a Bloomingdale, mas apresentará alternativas mais acessíveis para atender a necessidades semelhantes, a rede DePIN não substituirá provedores centralizados, mas visa atender a uma base de usuários mais preocupada com o preço.
2) Equilibrar a economia desses mercados por meio do design criptoeconômico
O DePIN cria um mecanismo de subsídio para induzir os fornecedores de hardware a participar da rede, reduzindo assim os custos para os usuários finais. Para entender como funciona, vamos primeiro comparar os custos e receitas dos provedores de armazenamento em AWS e Filecoin.
A. A rede DePIN pode reduzir os custos para os clientes: A rede DePIN cria um mercado competitivo e introduz a concorrência no estilo Bertrand, reduzindo assim os custos para os clientes. Por outro lado, o AWS EC2 precisa de uma margem de lucro média de 50% e uma margem bruta de 31% para se manter à tona.
B. Ao emitir recompensas de token/recompensas de bloco como uma nova fonte de renda, a rede DePIN pode fornecer mais benefícios. No contexto do Filecoin, hospedar mais dados reais significa que o provedor de armazenamento ganha mais recompensas em bloco (tokens). Portanto, os provedores de armazenamento têm um incentivo para atrair mais clientes e fechar mais negócios para maximizar a receita. A estrutura de token de várias redes DePIN computacionais emergentes permanece em sigilo, mas provavelmente seguirá um padrão semelhante. Exemplos dessas redes incluem:
Bacalhau: Uma camada de coordenação que traz a computação para onde os dados são armazenados sem mover grandes quantidades de dados
ExaBITS: uma rede de computação descentralizada para inteligência artificial e aplicativos computacionalmente intensivos
3) Reduzir custos indiretos:
Os benefícios das redes DePIN, como Bacalhau e ExaBITS e IPFS/armazenamento endereçado a conteúdo, incluem:
A. Criar disponibilidade a partir de dados latentes: devido ao alto custo de largura de banda da transferência de grandes conjuntos de dados, há uma grande quantidade de dados inexplorados. Por exemplo, estádios esportivos geram grandes quantidades de dados de eventos, que atualmente não são utilizados. O projeto DePIN desbloqueia a disponibilidade de tais dados latentes processando os dados no local e transmitindo apenas saídas significativas.
B. Reduza os custos operacionais por meio da ingestão local de dados, como entrada, transmissão e importação/exportação de dados.
C. Minimize o processo manual de compartilhamento de dados confidenciais: Por exemplo, se os hospitais A e B precisarem mesclar seus respectivos dados confidenciais de pacientes para análise, eles podem usar o Bacalhau para coordenar o poder da GPU para processar diretamente os dados confidenciais localmente, em vez de passar por processos complicados procedimentos administrativos com A contraparte processa a troca de PII (Informações Pessoais Identificáveis).
D. Elimine a necessidade de recalcular o conjunto de dados subjacente: IPFS/armazenamento endereçado a conteúdo tem propriedades integradas para desduplicar, rastrear linhagem e verificar dados. Aqui está uma leitura adicional sobre os recursos e benefícios de custo que o IPFS traz.
3. ResumoA AI precisa do DePIN para obter infraestrutura acessível, e o mercado atual é monopolizado por oligopólios verticalmente integrados. As redes DePIN, como Filecoin, Bacalhau, Render Network e ExaBits, podem fornecer economia de custos de 75% a 90% ou mais, democratizando o acesso a fornecedores de hardware e introduzindo concorrência, equilibrando economias de mercado por meio de design criptoeconômico e reduzindo custos indiretos.
Em segundo lugar, verificação de criação e humanidade
** 1. Pergunta ** De acordo com uma pesquisa recente, 50% dos cientistas de inteligência artificial acreditam que há pelo menos 10% de chance de que a inteligência artificial leve à destruição da humanidade.
Este é um pensamento preocupante. A IA já está causando disrupção social e atualmente não temos uma estrutura de garantia regulatória ou tecnológica – o que o governo chama de “trampolim reverso”. **
Infelizmente, o impacto social da IA vai muito além dos falsos debates e imagens de podcasts:
O ciclo das eleições presidenciais de 2024 será um, uma campanha política gerada por IA deepfake que é difícil de distinguir da real.
Vídeo da senadora Elizabeth Warren sendo editado para fazer parecer que Warren está dizendo que os republicanos não deveriam ter permissão para votar (desmascarado).
Fingindo a clonagem de voz de Biden para criticar mulheres trans.
Um grupo de artistas entrou com uma ação coletiva contra Midjourney e Stability AI alegando o uso não autorizado do trabalho dos artistas para treinar imagens de IA que violavam as marcas registradas dos artistas e ameaçavam seus meios de subsistência.
Uma trilha sonora deepfake gerada por IA intitulada "Heart on My Sleeve", com The Weeknd e Drake, ganhou força antes de ser retirada do serviço de streaming. A controvérsia em torno da violação de direitos autorais é um prenúncio das complicações que podem surgir quando uma nova tecnologia entra na consciência dominante sem as regras necessárias. Em outras palavras, é um problema de trampolim reverso.
E se pudéssemos ter alguma proteção para IA por meio de provas criptográficas na Web3?
**2. Solução 1) Prove a identidade do criador e a identidade humana por meio do certificado de origem criptografado no blockchain. **
É aqui que podemos alavancar a tecnologia blockchain - como um livro-razão distribuído contendo registros imutáveis no blockchain. Isso possibilita verificar a autenticidade do conteúdo digital verificando suas provas criptográficas.
2) A assinatura digital comprova a identidade e a humanidade do criador
Para evitar deepfakes, as provas criptográficas podem ser geradas usando uma assinatura digital exclusiva do criador original do conteúdo. Essa assinatura pode ser criada usando uma chave privada, conhecida apenas pelo criador, verificável usando uma chave pública e disponível para todos. Ao anexar essa assinatura ao conteúdo, é possível provar que o conteúdo foi criado pelo criador original, seja ele humano ou uma IA, e que alterações autorizadas/não autorizadas foram feitas nesse conteúdo.
3) Use IPFS e árvore Merkle para provar a autenticidade
O IPFS é um protocolo descentralizado que usa endereçamento de conteúdo e árvores Merkle para fazer referência a grandes conjuntos de dados. Para provar alterações no conteúdo de um arquivo, é gerada uma prova Merkle, que é uma lista de hashes que mostra um determinado bloco de dados na árvore Merkle. Toda vez que há uma alteração, um novo hash é gerado e a árvore Merkle é atualizada, comprovando a modificação do arquivo.
Tais soluções criptográficas podem enfrentar o problema de incentivos e recompensas:
Afinal, pegar geradores de deepfake não terá tanto custo financeiro quanto reduzir externalidades sociais negativas. A responsabilidade provavelmente recairá sobre as principais plataformas de distribuição de mídia, como Twitter, Meta, Google etc., que já estão sinalizando.
**Então, por que precisamos de blockchain? **A resposta é que essas assinaturas criptográficas e provas de autenticidade são mais eficientes, verificáveis e determinísticas. Hoje, o processo de detecção de deepfakes é amplamente feito por meio de algoritmos de aprendizado de máquina (como o "Desafio de detecção de deepfake" da Meta, "Sistema de números assimétricos do Google" (ANS) e c2pa) para identificar padrões e anomalias no conteúdo visual, que às vezes são imprecisos. , e estão ficando para trás dos deepfakes cada vez mais sofisticados. Muitas vezes é necessária a intervenção de moderadores humanos para avaliar a autenticidade, o que é ineficiente e caro.
Imagine um mundo onde cada parte do conteúdo tenha sua assinatura criptográfica para que todos possam provar a origem de uma criação e sinalizar manipulação ou falsificação - um admirável mundo novo.
3. Resumo A inteligência artificial representa uma grande ameaça para a sociedade, com deepfakes e uso não autorizado de conteúdo sendo as principais preocupações. As tecnologias Web3, como assinaturas digitais que comprovam a identidade e a humanidade do criador e o uso de árvores IPFS e Merkle para provar a autenticidade, podem fornecer segurança para a IA, verificando a autenticidade do conteúdo digital e evitando alterações não autorizadas.
Terceiro, injetar democracia na IA
1. Problema Hoje, a inteligência artificial é uma caixa preta composta de dados proprietários e algoritmos proprietários. A natureza fechada dessas grandes empresas de tecnologia leva à impossibilidade de "democracia de IA", ou seja, todo desenvolvedor e até usuário deve poder contribuir com algoritmos e dados para modelos LLM e receber uma parte dos lucros futuros do modelo (conforme discutido em este artigo). discutido).
AI Democracy = Visibilidade (a capacidade de ver os dados e algoritmos inseridos no modelo) + Contribuição (a capacidade de contribuir com dados ou algoritmos para o modelo).
2.Solução A AI Democracy visa tornar os modelos generativos de IA acessíveis, relevantes e pertencentes a todos. A tabela abaixo compara o que é possível hoje com o que a tecnologia blockchain tornará possível na Web3.
1) Hoje em dia
A. Para consumidores:
B. Para desenvolvedores:
Pouca repetibilidade, pois não há rastreabilidade do ETL realizado nos dados
80% do tempo do cientista de dados é desperdiçado realizando limpeza de dados de baixo nível devido à falta de capacidade de verificar a saída de dados compartilhados
Blockchain possibilitará:
A. Para consumidores:
Os usuários podem fornecer feedback (por exemplo, feedback refinado sobre viés, moderação de conteúdo, saída) como entrada para ajuste fino contínuo
B. Para desenvolvedores:
Camada de curadoria de dados descentralizada: Crowdsource processos de preparação de dados tediosos e demorados, como rotulagem de dados
Visibilidade e capacidade de combinar e ajustar algoritmos verificáveis e baseados em linhagem (ou seja, eles podem ver um histórico inviolável de todas as alterações anteriores)
Soberania de dados (obtida por meio de endereçamento de conteúdo/IPFS) e soberania de algoritmo (por exemplo, Urbit realiza combinação ponto a ponto e portabilidade de dados e algoritmos)
LLMs inovadores emergentes de variantes fundamentais do modelo de código aberto geram um impulso para acelerar a inovação
Saída de dados de treinamento reproduzível por meio de gravação imutável de blockchain de operações e consultas ETL anteriores (por exemplo, Kamu)
Pode-se argumentar que a plataforma de código aberto do Web2 é um compromisso, mas ainda está longe de ser ideal pelas razões descritas neste artigo.
3. Resumo A natureza fechada de grandes empresas de tecnologia levou à impossibilidade de "democracia de IA", ou seja, todo desenvolvedor ou usuário deve ser capaz de contribuir com algoritmos e dados para o modelo LLM e obter lucros futuros da peça modelo. A IA deve ser acessível, relevante e de propriedade de todos. A rede blockchain permitirá que os usuários forneçam feedback, contribuam com dados para modelar a monetização e dê aos desenvolvedores a visibilidade e a capacidade de compor e ajustar algoritmos com recursos verificáveis e baseados em linhagem. As inovações da Web3, como endereçamento de conteúdo/IPFS e Urbit, permitirão a soberania de dados e algoritmos. A saída de dados de treinamento repetíveis de operações e consultas ETL anteriores também será possível por meio do registro imutável do blockchain.
Quarto, defina incentivos de contribuição de dados
1. Problema Hoje, os dados mais valiosos do consumidor são a divisão de negócios proprietários das grandes plataformas de tecnologia. Os gigantes da tecnologia não têm muito incentivo para compartilhar esses dados com terceiros.
Então, por que não obter esses dados diretamente do originador/usuário dos dados? Por que não tornar os dados um bem público, contribuindo com nossos dados e abrindo seu código para cientistas de dados talentosos?
Em suma, não há nenhum mecanismo de incentivo ou coordenação para que isso aconteça. As tarefas de manutenção de dados e execução de ETL (extrair, transformar e carregar) incorrem em sobrecarga significativa. Na verdade, somente a indústria de armazenamento de dados será uma indústria de US$ 777 bilhões em 2030, sem contar o custo da computação. Por que alguém assumiria o trabalho e os custos de encanamento de dados quando não há nada em troca?
Por exemplo, OpenAI era originalmente de código aberto e sem fins lucrativos, mas como não é fácil ganhar dinheiro, caiu em apuros. Finalmente, em 2019, teve que receber uma injeção de capital da Microsoft e fechar seu algoritmo para o público. Espera-se que a OpenAI gere US$ 1 bilhão em receita até 2024.
2.Solução O Web3 apresenta um novo mecanismo chamado dataDAO, que facilita a redistribuição de renda dos proprietários de modelos de IA para os contribuintes de dados, criando uma camada de incentivo para contribuições de dados de crowdsourcing.
Conclusão
Em conclusão, o DePIN é uma nova categoria empolgante que fornece um combustível alternativo em hardware para alimentar o renascimento da inovação da Web3 e da IA.
Enquanto as grandes empresas de tecnologia dominam a indústria de IA, os players emergentes que competem com a tecnologia blockchain também têm potencial para:
A rede DePIN reduz o limite dos custos de computação; a natureza verificável e descentralizada do blockchain possibilita a verdadeira IA aberta; mecanismos inovadores, como dataDAO, incentivam contribuições de dados; as propriedades imutáveis e invioláveis do blockchain fornecem prova da identidade do autor para abordar as preocupações sobre o impacto social negativo da IA.
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O conteúdo é apenas para referência, não uma solicitação ou oferta. Nenhum aconselhamento fiscal, de investimento ou jurídico é fornecido. Consulte a isenção de responsabilidade para obter mais informações sobre riscos.
A IA precisa da Web3
Autor: Catrina Wang Compilação: Catrina SevenUp DAO Fonte: Coin Time
Até recentemente, as startups lideravam a inovação tecnológica por causa de sua velocidade, agilidade, cultura empreendedora e isenção de inércia organizacional. No entanto, na era da IA em rápido crescimento, as coisas mudaram. Grandes gigantes da tecnologia, como OpenAI, Nvidia, Google e até Meta, da Microsoft, dominaram produtos inovadores de IA até agora.
Então, o que deu errado? Por que "Golias" superou "Davids" desta vez? Embora as startups possam escrever ótimos códigos, muitas vezes não conseguem competir com os grandes gigantes da tecnologia devido a vários desafios:
Então, como isso se relaciona com a tecnologia blockchain e onde ela se cruza com a inteligência artificial? Embora não seja uma panaceia, na Web3, **DePIN (Rede de Infraestrutura Física Descentralizada) pode melhorar a tecnologia de IA resolvendo os desafios acima. **Neste artigo, explicarei como usar a tecnologia por trás do DePIN para aprimorar a inteligência artificial de quatro dimensões:
1. Reduzir custos de infraestrutura; 2. Verifique a identidade e humanidade do produtor; 3. Injetar democracia e transparência na IA; **4.Instalar um mecanismo de incentivo para contribuição de dados. **
No contexto deste artigo,
Primeiro, reduza os custos de infraestrutura (computação e armazenamento)
A importância da acessibilidade da infraestrutura (no contexto da IA, o custo do hardware para computar, entregar e armazenar dados) é destacada na estrutura "Revolução Tecnológica" de Carlota Perez. A estrutura propõe que todo avanço tecnológico tenha duas fases:
1) Eleve a curva de oferta e crie um mercado mais competitivo O DePIN democratiza a integração do fornecedor de hardware, permitindo que os fornecedores de hardware se tornem provedores de serviços. Ele cria competição para esses interesses investidos ao criar um mercado onde qualquer um pode ingressar na rede como um "minerador", oferecendo sua CPU/GPU ou poder de armazenamento em troca de recompensas financeiras. Enquanto empresas como a AWS, sem dúvida, desfrutam de uma vantagem de 17 anos em interface do usuário, excelência operacional e integração vertical, o DePIN desbloqueia uma nova base de clientes que anteriormente era superfaturada por provedores centralizados. Assim como o Ebay não competirá diretamente com a Bloomingdale, mas apresentará alternativas mais acessíveis para atender a necessidades semelhantes, a rede DePIN não substituirá provedores centralizados, mas visa atender a uma base de usuários mais preocupada com o preço.
2) Equilibrar a economia desses mercados por meio do design criptoeconômico O DePIN cria um mecanismo de subsídio para induzir os fornecedores de hardware a participar da rede, reduzindo assim os custos para os usuários finais. Para entender como funciona, vamos primeiro comparar os custos e receitas dos provedores de armazenamento em AWS e Filecoin.
3) Reduzir custos indiretos: Os benefícios das redes DePIN, como Bacalhau e ExaBITS e IPFS/armazenamento endereçado a conteúdo, incluem: A. Criar disponibilidade a partir de dados latentes: devido ao alto custo de largura de banda da transferência de grandes conjuntos de dados, há uma grande quantidade de dados inexplorados. Por exemplo, estádios esportivos geram grandes quantidades de dados de eventos, que atualmente não são utilizados. O projeto DePIN desbloqueia a disponibilidade de tais dados latentes processando os dados no local e transmitindo apenas saídas significativas. B. Reduza os custos operacionais por meio da ingestão local de dados, como entrada, transmissão e importação/exportação de dados. C. Minimize o processo manual de compartilhamento de dados confidenciais: Por exemplo, se os hospitais A e B precisarem mesclar seus respectivos dados confidenciais de pacientes para análise, eles podem usar o Bacalhau para coordenar o poder da GPU para processar diretamente os dados confidenciais localmente, em vez de passar por processos complicados procedimentos administrativos com A contraparte processa a troca de PII (Informações Pessoais Identificáveis). D. Elimine a necessidade de recalcular o conjunto de dados subjacente: IPFS/armazenamento endereçado a conteúdo tem propriedades integradas para desduplicar, rastrear linhagem e verificar dados. Aqui está uma leitura adicional sobre os recursos e benefícios de custo que o IPFS traz. 3. ResumoA AI precisa do DePIN para obter infraestrutura acessível, e o mercado atual é monopolizado por oligopólios verticalmente integrados. As redes DePIN, como Filecoin, Bacalhau, Render Network e ExaBits, podem fornecer economia de custos de 75% a 90% ou mais, democratizando o acesso a fornecedores de hardware e introduzindo concorrência, equilibrando economias de mercado por meio de design criptoeconômico e reduzindo custos indiretos.
Em segundo lugar, verificação de criação e humanidade
** 1. Pergunta ** De acordo com uma pesquisa recente, 50% dos cientistas de inteligência artificial acreditam que há pelo menos 10% de chance de que a inteligência artificial leve à destruição da humanidade. Este é um pensamento preocupante. A IA já está causando disrupção social e atualmente não temos uma estrutura de garantia regulatória ou tecnológica – o que o governo chama de “trampolim reverso”. **
2) A assinatura digital comprova a identidade e a humanidade do criador Para evitar deepfakes, as provas criptográficas podem ser geradas usando uma assinatura digital exclusiva do criador original do conteúdo. Essa assinatura pode ser criada usando uma chave privada, conhecida apenas pelo criador, verificável usando uma chave pública e disponível para todos. Ao anexar essa assinatura ao conteúdo, é possível provar que o conteúdo foi criado pelo criador original, seja ele humano ou uma IA, e que alterações autorizadas/não autorizadas foram feitas nesse conteúdo.
3) Use IPFS e árvore Merkle para provar a autenticidade O IPFS é um protocolo descentralizado que usa endereçamento de conteúdo e árvores Merkle para fazer referência a grandes conjuntos de dados. Para provar alterações no conteúdo de um arquivo, é gerada uma prova Merkle, que é uma lista de hashes que mostra um determinado bloco de dados na árvore Merkle. Toda vez que há uma alteração, um novo hash é gerado e a árvore Merkle é atualizada, comprovando a modificação do arquivo.
Tais soluções criptográficas podem enfrentar o problema de incentivos e recompensas: Afinal, pegar geradores de deepfake não terá tanto custo financeiro quanto reduzir externalidades sociais negativas. A responsabilidade provavelmente recairá sobre as principais plataformas de distribuição de mídia, como Twitter, Meta, Google etc., que já estão sinalizando. **Então, por que precisamos de blockchain? **A resposta é que essas assinaturas criptográficas e provas de autenticidade são mais eficientes, verificáveis e determinísticas. Hoje, o processo de detecção de deepfakes é amplamente feito por meio de algoritmos de aprendizado de máquina (como o "Desafio de detecção de deepfake" da Meta, "Sistema de números assimétricos do Google" (ANS) e c2pa) para identificar padrões e anomalias no conteúdo visual, que às vezes são imprecisos. , e estão ficando para trás dos deepfakes cada vez mais sofisticados. Muitas vezes é necessária a intervenção de moderadores humanos para avaliar a autenticidade, o que é ineficiente e caro.
Imagine um mundo onde cada parte do conteúdo tenha sua assinatura criptográfica para que todos possam provar a origem de uma criação e sinalizar manipulação ou falsificação - um admirável mundo novo. 3. Resumo A inteligência artificial representa uma grande ameaça para a sociedade, com deepfakes e uso não autorizado de conteúdo sendo as principais preocupações. As tecnologias Web3, como assinaturas digitais que comprovam a identidade e a humanidade do criador e o uso de árvores IPFS e Merkle para provar a autenticidade, podem fornecer segurança para a IA, verificando a autenticidade do conteúdo digital e evitando alterações não autorizadas.
Terceiro, injetar democracia na IA
1. Problema Hoje, a inteligência artificial é uma caixa preta composta de dados proprietários e algoritmos proprietários. A natureza fechada dessas grandes empresas de tecnologia leva à impossibilidade de "democracia de IA", ou seja, todo desenvolvedor e até usuário deve poder contribuir com algoritmos e dados para modelos LLM e receber uma parte dos lucros futuros do modelo (conforme discutido em este artigo). discutido).
AI Democracy = Visibilidade (a capacidade de ver os dados e algoritmos inseridos no modelo) + Contribuição (a capacidade de contribuir com dados ou algoritmos para o modelo). 2.Solução A AI Democracy visa tornar os modelos generativos de IA acessíveis, relevantes e pertencentes a todos. A tabela abaixo compara o que é possível hoje com o que a tecnologia blockchain tornará possível na Web3.
B. Para desenvolvedores: Camada de curadoria de dados descentralizada: Crowdsource processos de preparação de dados tediosos e demorados, como rotulagem de dados Visibilidade e capacidade de combinar e ajustar algoritmos verificáveis e baseados em linhagem (ou seja, eles podem ver um histórico inviolável de todas as alterações anteriores) Soberania de dados (obtida por meio de endereçamento de conteúdo/IPFS) e soberania de algoritmo (por exemplo, Urbit realiza combinação ponto a ponto e portabilidade de dados e algoritmos) LLMs inovadores emergentes de variantes fundamentais do modelo de código aberto geram um impulso para acelerar a inovação Saída de dados de treinamento reproduzível por meio de gravação imutável de blockchain de operações e consultas ETL anteriores (por exemplo, Kamu) Pode-se argumentar que a plataforma de código aberto do Web2 é um compromisso, mas ainda está longe de ser ideal pelas razões descritas neste artigo. 3. Resumo A natureza fechada de grandes empresas de tecnologia levou à impossibilidade de "democracia de IA", ou seja, todo desenvolvedor ou usuário deve ser capaz de contribuir com algoritmos e dados para o modelo LLM e obter lucros futuros da peça modelo. A IA deve ser acessível, relevante e de propriedade de todos. A rede blockchain permitirá que os usuários forneçam feedback, contribuam com dados para modelar a monetização e dê aos desenvolvedores a visibilidade e a capacidade de compor e ajustar algoritmos com recursos verificáveis e baseados em linhagem. As inovações da Web3, como endereçamento de conteúdo/IPFS e Urbit, permitirão a soberania de dados e algoritmos. A saída de dados de treinamento repetíveis de operações e consultas ETL anteriores também será possível por meio do registro imutável do blockchain.
Quarto, defina incentivos de contribuição de dados
1. Problema Hoje, os dados mais valiosos do consumidor são a divisão de negócios proprietários das grandes plataformas de tecnologia. Os gigantes da tecnologia não têm muito incentivo para compartilhar esses dados com terceiros.
Então, por que não obter esses dados diretamente do originador/usuário dos dados? Por que não tornar os dados um bem público, contribuindo com nossos dados e abrindo seu código para cientistas de dados talentosos?
Em suma, não há nenhum mecanismo de incentivo ou coordenação para que isso aconteça. As tarefas de manutenção de dados e execução de ETL (extrair, transformar e carregar) incorrem em sobrecarga significativa. Na verdade, somente a indústria de armazenamento de dados será uma indústria de US$ 777 bilhões em 2030, sem contar o custo da computação. Por que alguém assumiria o trabalho e os custos de encanamento de dados quando não há nada em troca?
Por exemplo, OpenAI era originalmente de código aberto e sem fins lucrativos, mas como não é fácil ganhar dinheiro, caiu em apuros. Finalmente, em 2019, teve que receber uma injeção de capital da Microsoft e fechar seu algoritmo para o público. Espera-se que a OpenAI gere US$ 1 bilhão em receita até 2024. 2.Solução O Web3 apresenta um novo mecanismo chamado dataDAO, que facilita a redistribuição de renda dos proprietários de modelos de IA para os contribuintes de dados, criando uma camada de incentivo para contribuições de dados de crowdsourcing.
Conclusão
Em conclusão, o DePIN é uma nova categoria empolgante que fornece um combustível alternativo em hardware para alimentar o renascimento da inovação da Web3 e da IA. Enquanto as grandes empresas de tecnologia dominam a indústria de IA, os players emergentes que competem com a tecnologia blockchain também têm potencial para:
A rede DePIN reduz o limite dos custos de computação; a natureza verificável e descentralizada do blockchain possibilita a verdadeira IA aberta; mecanismos inovadores, como dataDAO, incentivam contribuições de dados; as propriedades imutáveis e invioláveis do blockchain fornecem prova da identidade do autor para abordar as preocupações sobre o impacto social negativo da IA.