No passado, as startups, com sua velocidade, agilidade e cultura empreendedora, se libertaram das amarras da inércia organizacional e lideraram a inovação tecnológica por muito tempo. **No entanto, tudo isso foi reescrito pela era da inteligência artificial. **Até o momento, os criadores de produtos inovadores de IA foram gigantes da tecnologia tradicional, como OpenAI da Microsoft, Nvidia, Google e até Meta.
**o que aconteceu? **Por que a gigante venceu a start-up dessa vez? As startups podem escrever ótimos códigos, mas enfrentam vários obstáculos em comparação com os gigantes da tecnologia:
Os custos computacionais permanecem altos
O desenvolvimento da IA tem um lobo reverso: a preocupação e a incerteza sobre o impacto social da IA impedem a inovação devido à falta de diretrizes necessárias
Problema de caixa preta AI
"Fossos de dados" construídos por grandes empresas de tecnologia formam barreiras à entrada
Então, por que a tecnologia blockchain é necessária? Onde ela se cruza com a inteligência artificial? Embora nem todos os problemas possam ser resolvidos de uma só vez, a Distributed Physical Infrastructure Network (DePIN) na Web3 cria as condições para resolver os problemas acima. A seguir será explicado como a tecnologia por trás do DePIN pode ajudar a inteligência artificial, principalmente a partir de quatro dimensões:
Reduzir custos de infraestrutura
VERIFICAR Criador e Personalidade
PREENCHA IA Democracia e Transparência
Configuração do mecanismo de recompensa da contribuição de dados
Abaixo:
"web3" refere-se à Internet de próxima geração, e a tecnologia blockchain e outras tecnologias existentes são seus componentes orgânicos.
"Blockchain" refere-se à tecnologia de contabilidade descentralizada e distribuída.
"Crypto" refere-se ao uso de mecanismos de token para incentivos e descentralização.
1. Reduza os custos de infraestrutura (computação e armazenamento)
Toda onda de inovação tecnológica começa com algo caro se tornando barato o suficiente para ser desperdiçado.
– Dívida Tecnológica da Sociedade e Momento Gutenberg do Software, via SK Ventures
Quão importante é a acessibilidade da infraestrutura (a infraestrutura da inteligência artificial refere-se ao custo de hardware de computação, transmissão e armazenamento de dados), a teoria da revolução tecnológica de Carlota Perez indicou que a teoria propõe que os avanços tecnológicos incluem dois estágios:
Fonte: Teoria da Revolução Tecnológica de Carlota Perez
A fase de instalação é caracterizada por pesados investimentos de capital de risco, construção de infraestrutura e estratégias "push" go-to-market (GTM), pois os clientes não entendem a proposta de valor do novo tecnologia.
A fase de implantação é caracterizada por um grande aumento na oferta de infraestrutura, diminuindo o limiar para atrair novos entrantes e adotando uma estratégia de promoção de mercado "pull"** (GTM),** indicando um alto grau de correspondência do mercado de produtos, os clientes esperam mais produtos que ainda não foram formados.
Agora que tentativas como o ChatGPT demonstraram adequação ao mercado e demanda do cliente, pode-se sentir que a IA entrou na fase de implantação. **No entanto, a IA está perdendo uma peça importante: excesso de infraestrutura para start-ups sensíveis ao preço construir e experimentar. **
pergunta
O atual campo de infraestrutura física é monopolizado principalmente por oligopólios integrados verticalmente, incluindo AWS, GCP, Azure, Nvidia, Cloudflare, Akamai, etc. 61%. Portanto, novos entrantes no campo de IA, especialmente no campo LLM, precisam enfrentar custos computacionais extremamente altos.
O custo do treinamento do ChatGPT é estimado em 4 milhões de dólares americanos, e o custo operacional da inferência de hardware é de cerca de 700.000 dólares americanos por dia.
*Bloom versão 2 pode custar $ 10 milhões para treinar e retreinar.
Se o ChatGPT entrar na Pesquisa do Google, a receita do Google será reduzida em $ 36 bilhões, ** Lucros enormes serão transferidos de plataformas de software (Google) para fornecedores de hardware (Nvidia). **
Fonte: Análise Camada por Camada - LLM Search Architecture and Cost
solução
Redes DePIN como Filecoin (o pioneiro do DePIN originado em 2014, com foco em reunir hardware de nível de Internet e servir de armazenamento de dados distribuídos), Bacalhau, Gensyn.ai, Render Network, ExaBits (camada de coordenação para combinar oferta e demanda de CPU/GPU) pode economizar de 75% a 90%+ nos custos de infraestrutura por meio dos três aspectos a seguir:
1. Empurre a curva de oferta e estimule a concorrência no mercado
O DePIN oferece oportunidades iguais para fornecedores de hardware se tornarem provedores de serviços. Ele cria um mercado onde qualquer um pode ingressar como um "minerador" e trocar CPU/GPU ou poder de armazenamento por compensação financeira, criando assim concorrência para os provedores existentes.
Enquanto uma empresa como a AWS, sem dúvida, desfruta de uma vantagem de 17 anos em interface de usuário, operações e integração vertical, **DePIN atrai uma nova base de clientes que não pode aceitar preços de fornecedores centralizados. **Assim como o Ebay não compete diretamente com a Bloomingdale, mas fornece alternativas mais econômicas para atender a necessidades semelhantes, as redes de armazenamento distribuído não substituem fornecedores centralizados, mas são projetadas para atender a grupos de usuários sensíveis a preço.
2. Promova o equilíbrio econômico do mercado por meio de design econômico criptografado
O mecanismo de subsídio criado pelo DePIN pode orientar os fornecedores de hardware a participar da rede, reduzindo assim o custo dos usuários finais. Em princípio, podemos observar os custos e receitas dos provedores de armazenamento AWS e Filecoin em Web2 e Web3.
**Os clientes obtêm redução de preço: **A rede DePIN cria um mercado competitivo e introduz a concorrência no estilo Bertrand, reduzindo assim as taxas de pagamento do cliente. Em comparação, o AWS EC2 precisa de cerca de 55% de margem e 31% de margem geral para se manter à tona. O incentivo de token/recompensa de bloco fornecido pela rede DePIN também é uma nova fonte de renda. No contexto do Filecoin, quanto mais dados reais um provedor de armazenamento hospeda, mais recompensas em bloco (tokens) ele pode ganhar. **Portanto, os provedores de armazenamento têm um incentivo para atrair mais clientes para fechar negócios e aumentar a receita. **As estruturas de token de várias redes DePIN de computação emergentes permanecem não divulgadas, mas provavelmente seguem um padrão semelhante. Redes semelhantes incluem:
Bacalhau: Uma camada de coordenação que traz a computação para onde os dados são armazenados, evitando a movimentação de grandes quantidades de dados.
exaBITS: uma rede de computação distribuída que atende aplicativos de IA e computação intensiva.
Gensyn.ai: Protocolo de Computação de Modelo de Aprendizagem Profunda.
3. Reduza os custos indiretos: As vantagens do Bacalhau, exaBITS e outras redes DePIN e IPFS/armazenamento endereçável de conteúdo incluem:
Desbloqueando a disponibilidade de dados latentes: Grandes volumes de dados estão atualmente inexplorados devido ao alto custo de largura de banda de transmissão de grandes conjuntos de dados, como os dados de eventos massivos gerados por estádios esportivos. O projeto DePIN pode processar dados no local e transmitir apenas resultados significativos, desenterrando a disponibilidade potencial de dados.
Custos operacionais reduzidos: Reduza os custos de entrada, transferência e importação/exportação de dados adquirindo dados localmente.
**Minimize o trabalho manual no compartilhamento de dados confidenciais: **Se os hospitais A e B precisarem combinar dados confidenciais de seus pacientes para análise, eles podem usar o Bacalhau para coordenar o poder de computação da GPU e processar diretamente dados confidenciais localmente sem precisar trocar dados pessoalmente identificáveis informações (PII) com contrapartes por meio de processos administrativos complicados.
**Não há necessidade de recalcular o conjunto de dados básico: **IPFS/armazenamento endereçável de conteúdo vem com a capacidade de desduplicar, rastrear e verificar dados. Para as funções e desempenho de custo do IPFS, consulte este artigo.
Resumo gerado pela IA: A IA requer infraestrutura acessível fornecida pelo DePIN, e o mercado de infraestrutura é atualmente dominado por oligopólios verticalmente integrados. As redes DePIN como Filecoin, Bacalhau, Render Network, ExaBits democratizam a oportunidade de se tornar um fornecedor de hardware, introduzem a concorrência, mantêm o equilíbrio econômico do mercado por meio do design criptográfico, reduzem os custos em mais de 75% a 90% e reduzem os custos indiretos.
2. Verifique o criador e a personalidade
pergunta
Uma pesquisa recente mostra que **50% dos estudiosos da IA acreditam que a possibilidade de a IA causar danos devastadores aos humanos excede 10%. **
As pessoas precisam ficar atentas que a IA tem causado um caos social, e ainda falta regulamentação ou especificações técnicas, situação chamada de "lobo reverso".
Por exemplo, neste vídeo do Twitter, o apresentador de podcast Joe Rogan e o comentarista conservador Ben Shapiro estão debatendo o filme "Ratatouille", mas este vídeo é gerado por IA.
Fonte: Bloomberg
Vale a pena notar que o impacto social da IA vai muito além dos problemas apresentados por blogs, conversas e imagens falsas:
Durante a eleição de 2024 nos EUA, o conteúdo de campanha deepfake gerado por IA alcançou o efeito de ser falso pela primeira vez.
*Um vídeo da senadora Elizabeth Warren foi editado para que ela "disse" coisas como "os republicanos não deveriam ter permissão para votar" (rumor desmascarado).
A voz sintetizada de Biden critica mulheres trans.
Um grupo de artistas entrou com uma ação coletiva contra Midjourney e Stability AI, alegando uso não autorizado do trabalho dos artistas para treinar AI, violação de direitos autorais e ameaças aos meios de subsistência dos artistas.
A música gerada por IA "Heart on My Sleeve", com The Weeknd e Drake, se tornou viral na plataforma de streaming, mas foi posteriormente retirada. Quando uma nova tecnologia entra no mainstream sem regulamentação, ela cria muitos problemas, ** a violação de direitos autorais é um problema de "lóbulo reverso". **
Então, podemos adicionar especificações relacionadas à IA ao Web3?
solução
Forneça prova de personalidade e prova de criador usando a prova de origem na cadeia criptografada
Faça a tecnologia blockchain realmente funcionar - como um livro-razão distribuído contendo um histórico on-chain imutável, a autenticidade do conteúdo digital pode ser verificada por meio de provas criptográficas de conteúdo.
Assinatura digital como prova do criador e prova de personalidade
Para identificar um deepfake, uma prova criptográfica pode ser gerada usando uma assinatura digital exclusiva do criador do conteúdo original. A assinatura pode ser criada usando uma chave privada conhecida apenas pelo criador e verificável por uma chave pública disponível para todos. Ter uma assinatura prova que o conteúdo foi criado pelo criador original, seja humano ou AI, e verifica alterações autorizadas ou não autorizadas no conteúdo.
Usando IPFS e árvore Merkle para prova de autenticidade
O IPFS é um protocolo distribuído para referenciar grandes conjuntos de dados usando endereçamento de conteúdo e árvores Merkle. Para provar que o conteúdo do arquivo foi recebido e alterado, é gerada uma prova Merkle, que é uma string de hashes que mostra a posição de um bloco de dados específico na árvore Merkle. A cada alteração, um hash é adicionado à árvore Merkle, fornecendo prova da modificação do arquivo.
**O ponto problemático do esquema de criptografia é o mecanismo de incentivo.**Afinal, identificar o criador do deepfake pode reduzir o impacto social negativo, mas não trará os mesmos benefícios econômicos. Essa responsabilidade provavelmente recairá sobre as principais plataformas de distribuição de mídia, como Twitter, Meta e Google, e é de fato o caso. **Então, por que precisamos de blockchain? **
A resposta é que as assinaturas criptográficas e as provas de autenticidade** do blockchain são mais eficientes, verificáveis e certas. **Atualmente, o processo de detecção de deepfakes usa principalmente algoritmos de aprendizado de máquina (como o "Desafio de detecção de deepfake" da Meta, "Números assimétricos" (ANS) do Google e c2pa: para identificar regularidades e anomalias no conteúdo visual,**mas muitas vezes é não é preciso o suficiente e fica atrás da velocidade de desenvolvimento do deepfake. **Geralmente, a revisão manual é necessária para determinar a autenticidade, o que é ineficiente e caro.
Se um dia cada parte do conteúdo tiver uma assinatura criptográfica, todos puderem provar de forma verificável a origem da criação, sinalizando adulteração ou falsificação, então daremos início a um belo mundo.
Resumo gerado por IA: IA pode representar uma ameaça significativa para a sociedade, especialmente deepfakes e uso não autorizado de conteúdo, enquanto tecnologias Web3, como Prova de Criador usando assinaturas digitais e Prova de Autenticidade usando IPFS e árvores Merkle, A autenticidade de dados digitais o conteúdo pode ser verificado, evitando alterações não autorizadas e fornecendo normas para IA.
3. Democratização da IA
pergunta
A IA hoje é uma caixa preta feita de dados proprietários e algoritmos proprietários. A natureza fechada da LLM, uma grande empresa de tecnologia, matou a "democracia AI" aos meus olhos, ou seja, todo desenvolvedor e até usuário pode contribuir com algoritmos e dados para o modelo LLM e fazer parte do lucro quando o modelo é lucrativo (artigos relacionados).
AI Democracy = Visibility (pode ver a entrada de dados e algoritmos no modelo)** + Contribuição** (pode contribuir com dados ou algoritmos para o modelo).
solução
O objetivo da democracia de IA é tornar os modelos de IA generativos abertos, relevantes e pertencentes ao público. A tabela abaixo compara o estado atual da IA com o futuro que pode ser alcançado por meio da tecnologia blockchain Web3.
Atualmente--
Para clientes:**
Saída LLM de recepção unidirecional
Não pode controlar como os dados pessoais são usados
Para desenvolvedores:
Baixa capacidade de composição
O processamento de dados ETL não é rastreável e é difícil de reproduzir
A fonte de contribuição de dados é limitada ao proprietário dos dados
Modelos de código fechado só podem ser acessados via API por uma taxa
A saída de dados compartilhados carece de verificabilidade e os cientistas de dados gastam 80% de seu tempo em limpeza de dados de baixo custo
Depois de combinar o blockchain——
Para clientes:**
Os usuários podem fornecer feedback (como viés, moderação de conteúdo, feedback granular sobre a saída) como base para o ajuste fino
Os usuários podem optar por contribuir com dados em troca do lucro depois que o modelo for lucrativo
Para desenvolvedores:
**Camada de gerenciamento de dados distribuídos: **Crowdsourcing repetitivo e demorado rotulagem de dados e outros trabalhos de preparação de dados
Visibilidade e a capacidade de combinar e ajustar algoritmos, com fontes verificáveis (um histórico inviolável de todas as alterações pode ser visto)
Soberania de dados (obtida por meio de endereçamento de conteúdo/IPFS) e soberania de algoritmo (por exemplo, Urbit realiza a combinação ponto a ponto e a portabilidade de dados e algoritmos)
**Acelera a inovação LLM, **Acelera a inovação LLM de várias variantes do modelo de código aberto subjacente.
Saída de dados de treinamento reproduzíveis obtida por meio de um registro imutável de operações ETL anteriores e consultas no blockchain (como Kamu).
Algumas pessoas dizem que a plataforma de código aberto da Web2 também fornece uma solução de compromisso, mas o efeito não é ideal. Para discussões relacionadas, consulte a postagem no blog de exaBITS.
Resumo da geração de IA: O LLM fechado de grandes empresas de tecnologia mata a "democracia de IA", ou seja, todo desenvolvedor ou usuário pode contribuir com algoritmos e dados para um modelo LLM e obter uma parte do lucro quando o modelo for lucrativo. A IA deve ser aberta ao público, relevante para o público e de propriedade do público. Com a ajuda da rede blockchain, os usuários podem fornecer feedback e contribuir com dados para o modelo em troca de lucros realizados, e os desenvolvedores também podem obter visibilidade e fontes verificáveis para combinar e ajustar algoritmos. As inovações da Web3, como endereçamento de conteúdo/IPFS e Urbit, permitirão dados e soberania algorítmica. A reprodutibilidade da saída de dados de treinamento também será possível por meio do registro imutável da blockchain de operações e consultas ETL anteriores.
4. Configure o mecanismo de recompensa da contribuição de dados
pergunta
Hoje, os dados mais valiosos do consumidor são patrimônio exclusivo de grandes empresas de tecnologia, formando uma barreira central para os negócios. Os gigantes da tecnologia não têm incentivo para compartilhar esses dados com terceiros.
Então, por que não podemos obter dados diretamente de seus criadores ou usuários? Por que não podemos tornar os dados um recurso público, contribuir com dados e abri-los para uso dos cientistas de dados?
Simplificando, é por causa da falta de mecanismo de incentivo e mecanismo de coordenação. Manter dados e executar ETL (extrair, transformar e carregar) é um grande custo indireto. Na verdade, apenas o armazenamento de dados representará uma indústria de US$ 777 bilhões em 2030, sem incluir os custos de computação. Ninguém assume o trabalho e os custos do processamento de dados gratuitamente.
Vamos dar uma olhada no OpenAI. Ele foi originalmente definido para ser de código aberto e sem fins lucrativos, mas é difícil perceber o custo e não pode cobrir o custo. Em 2019, a OpenAI teve que aceitar injeção de capital da Microsoft e o algoritmo não estava mais aberto ao público. Espera-se que a OpenAI gere US$ 1 bilhão em receita até 2024.
solução
O Web3 apresenta um novo mecanismo chamado "dataDAO" que facilita a redistribuição de renda entre proprietários de modelos de IA e contribuidores de dados, criando uma camada de incentivo para contribuições de dados de crowdsourcing. Devido a limitações de espaço, não será expandido aqui. Se você quiser saber mais, pode ler os dois artigos a seguir:
Como o DataDAO funciona/princípio do DataDAO, de autoria de HQ Han do Protocol Labs
Como funciona a monetização e a contribuição de dados no web3/web3 Como funciona a monetização e a contribuição de dados? Neste artigo, discuti em profundidade o mecanismo, as deficiências e as oportunidades do dataDAO
Em geral, o DePIN adotou uma abordagem diferente e forneceu nova energia de hardware para promover a inovação da Web3 e da IA. Enquanto os gigantes da tecnologia dominam a indústria de IA, os players emergentes podem aproveitar a tecnologia blockchain para entrar na briga: a rede DePIN reduz as barreiras à entrada, diminuindo os custos de computação; a natureza verificável e distribuída da blockchain permite uma IA verdadeiramente aberta. Torna-se possível; mecanismos inovadores, como como o dataDAO incentiva a contribuição de dados; os recursos imutáveis e resistentes a adulterações do blockchain fornecem o certificado de identidade do criador, dissipando as preocupações das pessoas sobre o impacto social negativo da IA.
Ver original
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.
Como a análise multidimensional do DePIN ajuda a inteligência artificial?
No passado, as startups, com sua velocidade, agilidade e cultura empreendedora, se libertaram das amarras da inércia organizacional e lideraram a inovação tecnológica por muito tempo. **No entanto, tudo isso foi reescrito pela era da inteligência artificial. **Até o momento, os criadores de produtos inovadores de IA foram gigantes da tecnologia tradicional, como OpenAI da Microsoft, Nvidia, Google e até Meta.
**o que aconteceu? **Por que a gigante venceu a start-up dessa vez? As startups podem escrever ótimos códigos, mas enfrentam vários obstáculos em comparação com os gigantes da tecnologia:
Então, por que a tecnologia blockchain é necessária? Onde ela se cruza com a inteligência artificial? Embora nem todos os problemas possam ser resolvidos de uma só vez, a Distributed Physical Infrastructure Network (DePIN) na Web3 cria as condições para resolver os problemas acima. A seguir será explicado como a tecnologia por trás do DePIN pode ajudar a inteligência artificial, principalmente a partir de quatro dimensões:
Abaixo:
1. Reduza os custos de infraestrutura (computação e armazenamento)
Quão importante é a acessibilidade da infraestrutura (a infraestrutura da inteligência artificial refere-se ao custo de hardware de computação, transmissão e armazenamento de dados), a teoria da revolução tecnológica de Carlota Perez indicou que a teoria propõe que os avanços tecnológicos incluem dois estágios:
Fonte: Teoria da Revolução Tecnológica de Carlota Perez
Agora que tentativas como o ChatGPT demonstraram adequação ao mercado e demanda do cliente, pode-se sentir que a IA entrou na fase de implantação. **No entanto, a IA está perdendo uma peça importante: excesso de infraestrutura para start-ups sensíveis ao preço construir e experimentar. **
pergunta
O atual campo de infraestrutura física é monopolizado principalmente por oligopólios integrados verticalmente, incluindo AWS, GCP, Azure, Nvidia, Cloudflare, Akamai, etc. 61%. Portanto, novos entrantes no campo de IA, especialmente no campo LLM, precisam enfrentar custos computacionais extremamente altos.
Fonte: Análise Camada por Camada - LLM Search Architecture and Cost
solução
Redes DePIN como Filecoin (o pioneiro do DePIN originado em 2014, com foco em reunir hardware de nível de Internet e servir de armazenamento de dados distribuídos), Bacalhau, Gensyn.ai, Render Network, ExaBits (camada de coordenação para combinar oferta e demanda de CPU/GPU) pode economizar de 75% a 90%+ nos custos de infraestrutura por meio dos três aspectos a seguir:
1. Empurre a curva de oferta e estimule a concorrência no mercado
O DePIN oferece oportunidades iguais para fornecedores de hardware se tornarem provedores de serviços. Ele cria um mercado onde qualquer um pode ingressar como um "minerador" e trocar CPU/GPU ou poder de armazenamento por compensação financeira, criando assim concorrência para os provedores existentes.
Enquanto uma empresa como a AWS, sem dúvida, desfruta de uma vantagem de 17 anos em interface de usuário, operações e integração vertical, **DePIN atrai uma nova base de clientes que não pode aceitar preços de fornecedores centralizados. **Assim como o Ebay não compete diretamente com a Bloomingdale, mas fornece alternativas mais econômicas para atender a necessidades semelhantes, as redes de armazenamento distribuído não substituem fornecedores centralizados, mas são projetadas para atender a grupos de usuários sensíveis a preço.
2. Promova o equilíbrio econômico do mercado por meio de design econômico criptografado
O mecanismo de subsídio criado pelo DePIN pode orientar os fornecedores de hardware a participar da rede, reduzindo assim o custo dos usuários finais. Em princípio, podemos observar os custos e receitas dos provedores de armazenamento AWS e Filecoin em Web2 e Web3.
**Os clientes obtêm redução de preço: **A rede DePIN cria um mercado competitivo e introduz a concorrência no estilo Bertrand, reduzindo assim as taxas de pagamento do cliente. Em comparação, o AWS EC2 precisa de cerca de 55% de margem e 31% de margem geral para se manter à tona. O incentivo de token/recompensa de bloco fornecido pela rede DePIN também é uma nova fonte de renda. No contexto do Filecoin, quanto mais dados reais um provedor de armazenamento hospeda, mais recompensas em bloco (tokens) ele pode ganhar. **Portanto, os provedores de armazenamento têm um incentivo para atrair mais clientes para fechar negócios e aumentar a receita. **As estruturas de token de várias redes DePIN de computação emergentes permanecem não divulgadas, mas provavelmente seguem um padrão semelhante. Redes semelhantes incluem:
3. Reduza os custos indiretos: As vantagens do Bacalhau, exaBITS e outras redes DePIN e IPFS/armazenamento endereçável de conteúdo incluem:
Resumo gerado pela IA: A IA requer infraestrutura acessível fornecida pelo DePIN, e o mercado de infraestrutura é atualmente dominado por oligopólios verticalmente integrados. As redes DePIN como Filecoin, Bacalhau, Render Network, ExaBits democratizam a oportunidade de se tornar um fornecedor de hardware, introduzem a concorrência, mantêm o equilíbrio econômico do mercado por meio do design criptográfico, reduzem os custos em mais de 75% a 90% e reduzem os custos indiretos.
2. Verifique o criador e a personalidade
pergunta
Uma pesquisa recente mostra que **50% dos estudiosos da IA acreditam que a possibilidade de a IA causar danos devastadores aos humanos excede 10%. **
As pessoas precisam ficar atentas que a IA tem causado um caos social, e ainda falta regulamentação ou especificações técnicas, situação chamada de "lobo reverso".
Por exemplo, neste vídeo do Twitter, o apresentador de podcast Joe Rogan e o comentarista conservador Ben Shapiro estão debatendo o filme "Ratatouille", mas este vídeo é gerado por IA.
Fonte: Bloomberg
Vale a pena notar que o impacto social da IA vai muito além dos problemas apresentados por blogs, conversas e imagens falsas:
Então, podemos adicionar especificações relacionadas à IA ao Web3?
solução
Forneça prova de personalidade e prova de criador usando a prova de origem na cadeia criptografada
Faça a tecnologia blockchain realmente funcionar - como um livro-razão distribuído contendo um histórico on-chain imutável, a autenticidade do conteúdo digital pode ser verificada por meio de provas criptográficas de conteúdo.
Assinatura digital como prova do criador e prova de personalidade
Para identificar um deepfake, uma prova criptográfica pode ser gerada usando uma assinatura digital exclusiva do criador do conteúdo original. A assinatura pode ser criada usando uma chave privada conhecida apenas pelo criador e verificável por uma chave pública disponível para todos. Ter uma assinatura prova que o conteúdo foi criado pelo criador original, seja humano ou AI, e verifica alterações autorizadas ou não autorizadas no conteúdo.
Usando IPFS e árvore Merkle para prova de autenticidade
O IPFS é um protocolo distribuído para referenciar grandes conjuntos de dados usando endereçamento de conteúdo e árvores Merkle. Para provar que o conteúdo do arquivo foi recebido e alterado, é gerada uma prova Merkle, que é uma string de hashes que mostra a posição de um bloco de dados específico na árvore Merkle. A cada alteração, um hash é adicionado à árvore Merkle, fornecendo prova da modificação do arquivo.
**O ponto problemático do esquema de criptografia é o mecanismo de incentivo.**Afinal, identificar o criador do deepfake pode reduzir o impacto social negativo, mas não trará os mesmos benefícios econômicos. Essa responsabilidade provavelmente recairá sobre as principais plataformas de distribuição de mídia, como Twitter, Meta e Google, e é de fato o caso. **Então, por que precisamos de blockchain? **
A resposta é que as assinaturas criptográficas e as provas de autenticidade** do blockchain são mais eficientes, verificáveis e certas. **Atualmente, o processo de detecção de deepfakes usa principalmente algoritmos de aprendizado de máquina (como o "Desafio de detecção de deepfake" da Meta, "Números assimétricos" (ANS) do Google e c2pa: para identificar regularidades e anomalias no conteúdo visual,**mas muitas vezes é não é preciso o suficiente e fica atrás da velocidade de desenvolvimento do deepfake. **Geralmente, a revisão manual é necessária para determinar a autenticidade, o que é ineficiente e caro.
Se um dia cada parte do conteúdo tiver uma assinatura criptográfica, todos puderem provar de forma verificável a origem da criação, sinalizando adulteração ou falsificação, então daremos início a um belo mundo.
Resumo gerado por IA: IA pode representar uma ameaça significativa para a sociedade, especialmente deepfakes e uso não autorizado de conteúdo, enquanto tecnologias Web3, como Prova de Criador usando assinaturas digitais e Prova de Autenticidade usando IPFS e árvores Merkle, A autenticidade de dados digitais o conteúdo pode ser verificado, evitando alterações não autorizadas e fornecendo normas para IA.
3. Democratização da IA
pergunta
A IA hoje é uma caixa preta feita de dados proprietários e algoritmos proprietários. A natureza fechada da LLM, uma grande empresa de tecnologia, matou a "democracia AI" aos meus olhos, ou seja, todo desenvolvedor e até usuário pode contribuir com algoritmos e dados para o modelo LLM e fazer parte do lucro quando o modelo é lucrativo (artigos relacionados).
AI Democracy = Visibility (pode ver a entrada de dados e algoritmos no modelo)** + Contribuição** (pode contribuir com dados ou algoritmos para o modelo).
solução
O objetivo da democracia de IA é tornar os modelos de IA generativos abertos, relevantes e pertencentes ao público. A tabela abaixo compara o estado atual da IA com o futuro que pode ser alcançado por meio da tecnologia blockchain Web3.
Atualmente--
Para clientes:**
Para desenvolvedores:
Depois de combinar o blockchain——
Para clientes:**
Os usuários podem fornecer feedback (como viés, moderação de conteúdo, feedback granular sobre a saída) como base para o ajuste fino
Os usuários podem optar por contribuir com dados em troca do lucro depois que o modelo for lucrativo
Para desenvolvedores:
Algumas pessoas dizem que a plataforma de código aberto da Web2 também fornece uma solução de compromisso, mas o efeito não é ideal. Para discussões relacionadas, consulte a postagem no blog de exaBITS.
Resumo da geração de IA: O LLM fechado de grandes empresas de tecnologia mata a "democracia de IA", ou seja, todo desenvolvedor ou usuário pode contribuir com algoritmos e dados para um modelo LLM e obter uma parte do lucro quando o modelo for lucrativo. A IA deve ser aberta ao público, relevante para o público e de propriedade do público. Com a ajuda da rede blockchain, os usuários podem fornecer feedback e contribuir com dados para o modelo em troca de lucros realizados, e os desenvolvedores também podem obter visibilidade e fontes verificáveis para combinar e ajustar algoritmos. As inovações da Web3, como endereçamento de conteúdo/IPFS e Urbit, permitirão dados e soberania algorítmica. A reprodutibilidade da saída de dados de treinamento também será possível por meio do registro imutável da blockchain de operações e consultas ETL anteriores.
4. Configure o mecanismo de recompensa da contribuição de dados
pergunta
Hoje, os dados mais valiosos do consumidor são patrimônio exclusivo de grandes empresas de tecnologia, formando uma barreira central para os negócios. Os gigantes da tecnologia não têm incentivo para compartilhar esses dados com terceiros.
Então, por que não podemos obter dados diretamente de seus criadores ou usuários? Por que não podemos tornar os dados um recurso público, contribuir com dados e abri-los para uso dos cientistas de dados?
Simplificando, é por causa da falta de mecanismo de incentivo e mecanismo de coordenação. Manter dados e executar ETL (extrair, transformar e carregar) é um grande custo indireto. Na verdade, apenas o armazenamento de dados representará uma indústria de US$ 777 bilhões em 2030, sem incluir os custos de computação. Ninguém assume o trabalho e os custos do processamento de dados gratuitamente.
Vamos dar uma olhada no OpenAI. Ele foi originalmente definido para ser de código aberto e sem fins lucrativos, mas é difícil perceber o custo e não pode cobrir o custo. Em 2019, a OpenAI teve que aceitar injeção de capital da Microsoft e o algoritmo não estava mais aberto ao público. Espera-se que a OpenAI gere US$ 1 bilhão em receita até 2024.
solução
O Web3 apresenta um novo mecanismo chamado "dataDAO" que facilita a redistribuição de renda entre proprietários de modelos de IA e contribuidores de dados, criando uma camada de incentivo para contribuições de dados de crowdsourcing. Devido a limitações de espaço, não será expandido aqui. Se você quiser saber mais, pode ler os dois artigos a seguir:
Em geral, o DePIN adotou uma abordagem diferente e forneceu nova energia de hardware para promover a inovação da Web3 e da IA. Enquanto os gigantes da tecnologia dominam a indústria de IA, os players emergentes podem aproveitar a tecnologia blockchain para entrar na briga: a rede DePIN reduz as barreiras à entrada, diminuindo os custos de computação; a natureza verificável e distribuída da blockchain permite uma IA verdadeiramente aberta. Torna-se possível; mecanismos inovadores, como como o dataDAO incentiva a contribuição de dados; os recursos imutáveis e resistentes a adulterações do blockchain fornecem o certificado de identidade do criador, dissipando as preocupações das pessoas sobre o impacto social negativo da IA.