В прошлом стартапы с их скоростью, гибкостью и предпринимательской культурой были свободны от оков организационной инерции и долгое время вели технологические инновации. **Однако все это переписывает эпоха искусственного интеллекта. ** На сегодняшний день создателями прорывных продуктов ИИ были традиционные технологические гиганты, такие как Microsoft OpenAI, Nvidia, Google и даже Meta.
**что случилось? **Почему на этот раз гигант победил стартап? Стартапы могут писать отличный код, но они сталкиваются с рядом препятствий по сравнению с технологическими гигантами:
Вычислительные затраты остаются высокими
Развитие ИИ имеет обратную сторону: обеспокоенность и неопределенность в отношении воздействия ИИ на общество мешают инновациям из-за отсутствия необходимых рекомендаций.
Проблема с черным ящиком ИИ
«Рвы данных», построенные крупными технологическими компаниями, создают барьеры для входа
Итак, зачем нужна технология блокчейн? Где он пересекается с искусственным интеллектом? Хотя не все проблемы можно решить сразу, распределенная сеть физической инфраструктуры (DePIN) в Web3 создает условия для решения вышеуказанных проблем. Ниже объясняется, как технология, лежащая в основе DePIN, может помочь искусственному интеллекту, в основном в четырех измерениях:
Сокращение затрат на инфраструктуру
ПРОВЕРЬТЕ Создателя и личность
ЗАПОЛНИТЬ Демократия и прозрачность ИИ
Настройка механизма вознаграждения за вклад данных
Ниже:
"web3" относится к Интернету следующего поколения, а технология блокчейн и другие существующие технологии являются его органическими компонентами.
«Блокчейн» относится к технологии децентрализованной и распределенной бухгалтерской книги.
«Криптовалюта» относится к использованию механизмов токенов для поощрения и децентрализации.
1. Сокращение затрат на инфраструктуру (вычисления и хранение)
Каждая волна технологических инноваций начинается с того, что что-то дорогое становится настолько дешевым, что его можно выбрасывать.
– Технический долг общества и момент Гутенберга в программном обеспечении, через SK Ventures
Насколько важна доступность инфраструктуры (под инфраструктурой искусственного интеллекта понимается стоимость оборудования для вычислений, передачи и хранения данных), теория технологической революции Карлоты Перес показала, что теория предполагает, что технологические прорывы включают два этапы:
Источник: Теория технологической революции Карлоты Перес.
Фаза установки характеризуется крупными венчурными инвестициями, созданием инфраструктуры и стратегиями «проталкивания» выхода на рынок (GTM), поскольку клиенты не понимают ценности нового предложения. технологии.
Этап развертывания характеризуется большим увеличением предложения инфраструктуры, снижением порога для привлечения новичков и принятием стратегии "вытягивания"** продвижения на рынок (GTM),** что указывает на высокую степень соответствие рынку продуктов, клиенты ожидают больше продуктов, которые еще предстоит сформировать.
Теперь, когда такие попытки, как ChatGPT, продемонстрировали соответствие рынку и потребительский спрос, можно подумать, что ИИ вступил в фазу развертывания. **Однако в ИИ отсутствует важная часть: избыточная инфраструктура для стартапов, чувствительных к цене, для создания и экспериментов. **
вопрос
Текущая сфера физической инфраструктуры в основном монополизирована вертикально интегрированной олигополией, включая AWS, GCP, Azure, Nvidia, Cloudflare, Akamai и т. д. Отрасль имеет высокую прибыль. 61%. Поэтому новым участникам в области ИИ, особенно в области LLM, приходится сталкиваться с чрезвычайно высокими вычислительными затратами.
Стоимость обучения ChatGPT оценивается в 4 миллиона долларов США, а эксплуатационные расходы на аппаратный вывод составляют около 700 000 долларов США в день.
*Обучение и переобучение второй версии Bloom может стоить 10 миллионов долларов.
Если ChatGPT войдет в Google Search, доход Google сократится на 36 миллиардов долларов. ** Огромная прибыль будет перенесена с программных платформ (Google) на поставщиков оборудования (Nvidia). **
Источник: Послойный анализ — Архитектура и стоимость поиска LLM
решение
Сети DePIN, такие как Filecoin (пионер DePIN, созданный в 2014 году и ориентированный на сбор оборудования интернет-уровня и обслуживание распределенного хранилища данных), Bacalhau, Gensyn.ai, Render Network, ExaBits (уровень координации для согласования спроса и предложения ЦП/ГП) может сэкономить от 75% до 90%+ затрат на инфраструктуру благодаря следующим трем аспектам:
1. Стимулируйте кривую предложения и стимулируйте рыночную конкуренцию
DePIN предоставляет поставщикам оборудования равные возможности стать поставщиками услуг. Это создает рынок, на котором каждый может присоединиться в качестве «майнера» и обменять CPU/GPU или ресурсы хранения на финансовую компенсацию, тем самым создавая конкуренцию существующим провайдерам.
В то время как такая компания, как AWS, несомненно, имеет 17-летнее преимущество в пользовательском интерфейсе, операциях и вертикальной интеграции, **DePIN привлекает новую клиентскую базу, которая не может принять цены от централизованных поставщиков. **Точно так же, как Ebay не конкурирует напрямую с Bloomingdale, а вместо этого предлагает более экономичные альтернативы для удовлетворения аналогичных потребностей, распределенные сети хранения не заменяют централизованных поставщиков, а предназначены для обслуживания группы пользователей, чувствительных к цене.
2. Содействуйте рыночному экономическому балансу с помощью зашифрованного экономического дизайна
Механизм субсидирования, созданный DePIN, может направлять поставщиков оборудования для участия в сети, тем самым снижая затраты конечных пользователей. В принципе, мы можем посмотреть на затраты и доходы поставщиков хранилищ AWS и Filecoin в Web2 и Web3.
** Клиенты получают снижение цен: ** Сеть DePIN создает конкурентный рынок и вводит конкуренцию в стиле Бертрана, тем самым снижая комиссию за платежи клиентов. Для сравнения, AWS EC2 требуется около 55 % маржи и 31 % общей маржи, чтобы оставаться на плаву. Награда за токен/блок, предоставляемая сетью DePIN, также является новым источником дохода. В контексте Filecoin, чем больше реальных данных размещает поставщик хранилища, тем больше вознаграждений за блок (токенов) он может заработать. **Поэтому поставщики систем хранения данных заинтересованы в привлечении большего числа клиентов для заключения сделок и увеличения доходов. ** Структуры токенов нескольких новых вычислительных сетей DePIN остаются нераскрытыми, но, вероятно, следуют аналогичному шаблону. К подобным сетям относятся:
Bacalhau: уровень координации, который переносит вычисления туда, где хранятся данные, избегая перемещения больших объемов данных.
exaBITS: распределенная вычислительная сеть, обслуживающая ИИ и приложения с интенсивными вычислениями.
Gensyn.ai: Протокол вычисления модели глубокого обучения.
3. Сокращение накладных расходов. К преимуществам сетей Bacalhau, exaBITS и других сетей DePIN, а также адресуемого хранилища IPFS/контента относятся:
Раскрытие доступности скрытых данных: Большие объемы данных в настоящее время не используются из-за высокой стоимости полосы пропускания при передаче больших наборов данных, таких как массивные данные о событиях, генерируемые спортивными стадионами. Проект DePIN может обрабатывать данные на месте и передавать только значимые выходные данные, раскрывая потенциальную доступность данных.
Снижение эксплуатационных расходов: Сокращение затрат на ввод, передачу и импорт/экспорт данных за счет локального получения данных.
** Минимизируйте ручную работу при обмене конфиденциальными данными: ** Если больницам A и B необходимо объединить конфиденциальные данные своих пациентов для анализа, они могут использовать Bacalhau для координации вычислительной мощности графического процессора и прямой локальной обработки конфиденциальных данных без необходимости обмена персональными данными. информации (PII) с контрагентами через громоздкие административные процессы.
** Нет необходимости пересчитывать базовый набор данных: ** Хранилище IPFS/адресуемое содержимое поставляется с возможностью дедупликации, трассировки и проверки данных. Информацию о функциях и экономической эффективности IPFS см. в этой статье.
Резюме, созданное ИИ: ИИ требует доступной инфраструктуры, предоставляемой DePIN, а на рынке инфраструктуры в настоящее время доминируют вертикально интегрированные олигополии. Сети DePIN, такие как Filecoin, Bacalhau, Render Network, ExaBits, демократизируют возможность стать поставщиком оборудования, внедряют конкуренцию, поддерживают рыночный экономический баланс за счет криптоэкономического дизайна, снижают затраты более чем на 75–90% и сокращают накладные расходы.
2. Подтвердите создателя и личность
вопрос
Недавний опрос показывает, что **50% ученых, занимающихся ИИ, считают, что вероятность того, что ИИ нанесет сокрушительный вред людям, превышает 10%. **
Люди должны быть готовы к тому, что ИИ вызвал социальный хаос, и до сих пор не хватает регулирования или технических спецификаций.Эта ситуация называется «обратный лепесток».
Например, в этом видео в Твиттере ведущий подкаста Джо Роган и консервативный комментатор Бен Шапиро обсуждают фильм «Рататуй», но это видео создано искусственным интеллектом.
Источник: Блумберг.
Стоит отметить, что социальное влияние ИИ выходит далеко за рамки проблем, создаваемых поддельными блогами, разговорами и изображениями:
Во время выборов в США в 2024 году контент дипфейковой кампании, созданный искусственным интеллектом, впервые достиг эффекта подделки.
*Видео с участием сенатора Элизабет Уоррен было отредактировано, чтобы она могла «говорить» такие вещи, как «Республиканцы не должны иметь права голосовать» (слух опровергнут).
Синтезированный голос Байдена критикует трансгендерных женщин.
Группа художников подала коллективный иск против Midjourney и Stability AI, заявляя о несанкционированном использовании работ художников для обучения ИИ, нарушении авторских прав и угрозе средствам к существованию художников.
Созданная искусственным интеллектом песня «Heart on My Sleeve» с участием The Weeknd и Drake стала вирусной на стриминговой платформе, но позже была удалена. Когда новая технология входит в мейнстрим без регулирования, это создает много проблем, ** нарушение авторских прав является проблемой «обратного лепестка». **
Итак, можем ли мы добавить спецификации, связанные с ИИ, в Web3?
решение
** Предоставьте подтверждение личности и доказательство создателя, используя доказательство происхождения в зашифрованной цепочке **
Сделайте так, чтобы технология блокчейна действительно работала — в качестве распределенного реестра, содержащего неизменную историю сети, подлинность цифрового контента может быть проверена с помощью криптографических доказательств контента.
Цифровая подпись как доказательство создателя и подтверждение личности
Чтобы идентифицировать дипфейк, можно сгенерировать криптографическое доказательство с использованием цифровой подписи, уникальной для создателя оригинального контента.Подпись может быть создана с использованием закрытого ключа, известного только создателю и проверяемого с помощью общедоступного ключа, доступного всем. Наличие подписи доказывает, что контент был создан первоначальным создателем, будь то человек или ИИ, и подтверждает авторизованные или несанкционированные изменения контента.
Использование IPFS и дерева Меркла для подтверждения подлинности
IPFS — это распределенный протокол для ссылок на большие наборы данных с использованием адресации содержимого и деревьев Меркла. Чтобы доказать, что содержимое файла было получено и изменено, генерируется доказательство Меркла, представляющее собой строку хэшей, показывающую положение определенного блока данных в дереве Меркла. При каждом изменении к дереву Меркла добавляется хэш, подтверждающий модификацию файла.
**Больной точкой схемы шифрования является механизм поощрения.**В конце концов, выявление производителя дипфейков может снизить негативное социальное воздействие, но не принесет такой же экономической выгоды. Эта ответственность, вероятно, ляжет на основные платформы распространения медиа, такие как Twitter, Meta и Google, и это действительно так. **Так зачем нам нужен блокчейн? **
Ответ заключается в том, что криптографические подписи и доказательства подлинности** блокчейна более эффективны, проверяемы и надежны. В настоящее время в процессе обнаружения дипфейков в основном используются алгоритмы машинного обучения (такие как «Deepfake Detection Challenge» от Meta, «Асимметричные цифры» (ANS) от Google и c2pa: для выявления закономерностей и аномалий в визуальном контенте, но часто это недостаточно точны и отстают от скорости разработки дипфейков.** Как правило, для определения подлинности требуется ручная проверка, что неэффективно и дорого.
Если однажды каждый фрагмент контента будет иметь криптографическую подпись, каждый сможет достоверно доказать источник создания, пометив фальсификацию или подделку, тогда мы откроем прекрасный мир.
Резюме, созданное ИИ: ИИ может представлять серьезную угрозу для общества, особенно дипфейки и несанкционированное использование контента, в то время как технологии Web3, такие как Proof of Creator с использованием цифровых подписей и Proof of Authenticity с использованием IPFS и деревьев Меркла, Аутентичность цифровых контент может быть проверен, предотвращая несанкционированные изменения и обеспечивая нормы для ИИ.
3. Демократизация ИИ
вопрос
Сегодня ИИ — это черный ящик, состоящий из закрытых данных и собственных алгоритмов. Закрытость LLM, крупной технологической компании, убила в моих глазах "демократию ИИ", то есть каждый разработчик и даже пользователь может внести алгоритмы и данные в модель LLM и получить часть прибыли, когда модель прибыльна (статьи по теме).
Демократия ИИ = видимость (можно видеть данные и алгоритмы, вводимые в модель)** + вклад** (можно вносить данные или алгоритмы в модель).
решение
Цель демократии ИИ состоит в том, чтобы сделать модели генеративного ИИ открытыми, актуальными и принадлежащими публике. В приведенной ниже таблице сравнивается текущее состояние ИИ с будущим, которого можно достичь с помощью технологии блокчейна Web3.
в настоящий момент--
Для клиентов:
Односторонний прием на выходе LLM
Не может контролировать, как используются личные данные
Для разработчиков:
Низкая компоновка
Обработка данных ETL не отслеживается и ее трудно воспроизвести
Источник ввода данных ограничен владельцем данных
Доступ к моделям с закрытым исходным кодом возможен только через API за определенную плату.
Общий вывод данных не поддается проверке, и специалисты по данным тратят 80% своего времени на очистку низкоуровневых данных.
После объединения блокчейна——
Для клиентов:
Пользователи могут оставлять отзывы (такие как предвзятость, модерация контента, подробные отзывы о выводе) в качестве основы для тонкой настройки.
Пользователи могут вносить данные в обмен на прибыль после того, как модель станет прибыльной.
Для разработчиков:
** Уровень управления распределенными данными: ** Краудсорсинг повторяющихся трудоемких работ по маркировке данных и другой подготовке данных
Видимость и возможность комбинировать и настраивать алгоритмы с проверенными источниками (можно увидеть защищенную от несанкционированного доступа историю всех изменений)
Суверенитет данных (достигается за счет адресации контента/IPFS) и суверенитет алгоритмов (например, Urbit реализует двухточечную комбинацию и переносимость данных и алгоритмов)
**Ускоряет инновации LLM, **Ускоряет инновации LLM из различных вариантов базовой модели с открытым исходным кодом.
Воспроизводимый вывод обучающих данных достигается за счет неизменной записи прошлых операций ETL и запросов в блокчейне (например, Kamu).
Некоторые люди говорят, что платформа Web2 с открытым исходным кодом также предоставляет компромиссное решение, но эффект не идеален.
Краткое изложение поколения ИИ: Закрытое LLM крупных технологических компаний убивает «демократию ИИ», то есть каждый разработчик или пользователь может вносить алгоритмы и данные в модель LLM и получать часть прибыли, когда модель приносит прибыль. ИИ должен быть открыт для публики, иметь отношение к публике и принадлежать публике. С помощью сети блокчейна пользователи могут предоставлять отзывы и вносить данные в модель в обмен на полученную прибыль, а разработчики также могут получать видимость и проверяемые источники для объединения и точной настройки алгоритмов. Инновации Web3, такие как адресация контента/IPFS и Urbit, обеспечат независимость данных и алгоритмов. Воспроизводимость вывода обучающих данных также будет возможна благодаря неизменной записи в блокчейне прошлых операций и запросов ETL.
4. Настройте механизм вознаграждения за вклад данных
вопрос
Сегодня самые ценные потребительские данные являются исключительным достоянием крупных технологических компаний, формируя основной барьер для бизнеса. У технологических гигантов нет стимула делиться этими данными с внешними сторонами.
Так почему же мы не можем получить данные напрямую от его создателей или пользователей? Почему мы не можем сделать данные публичным ресурсом, предоставить данные и сделать их открытыми для использования специалистами по обработке и анализу данных?
Проще говоря, это происходит из-за отсутствия механизма стимулирования и механизма координации. Обслуживание данных и выполнение ETL (извлечение, преобразование и загрузка) требуют больших накладных расходов. На самом деле, к 2030 году объем производства одного только хранилища данных составит 777 миллиардов долларов, не считая вычислительных затрат. Никто не берет на себя работу и расходы по обработке данных бесплатно.
Давайте взглянем на OpenAI, Первоначально он был задуман как открытый и некоммерческий, но его стоимость трудно осознать, и он не может покрыть затраты. В 2019 году OpenAI пришлось принять вливание капитала от Microsoft, и алгоритм больше не был открыт для публики. Ожидается, что к 2024 году выручка OpenAI составит 1 миллиард долларов.
решение
Web3 представляет новый механизм названный «dataDAO», который облегчает перераспределение доходов между владельцами модели ИИ и участниками данных, создавая уровень стимулов для предоставления краудсорсинговых данных. Из-за нехватки места он не будет здесь расширяться.Если вы хотите узнать больше, вы можете прочитать следующие две статьи:
Как работает DataDAO/принцип DataDAO, автор HQ Han из Protocol Labs
Как работает ввод данных и монетизация в web3/web3 Как работает ввод данных и монетизация В этой статье я подробно рассмотрел механизм, недостатки и возможности dataDAO
В целом, DePIN применил другой подход и предоставил новую аппаратную энергию для продвижения инноваций Web3 и AI. В то время как технологические гиганты доминируют в индустрии искусственного интеллекта, новые игроки могут использовать технологию блокчейна, чтобы присоединиться к битве: сеть DePIN снижает входные барьеры за счет снижения вычислительных затрат; проверяемый и распределенный характер блокчейна делает возможным по-настоящему открытый ИИ; инновационные механизмы, такие как Поскольку dataDAO поощряет внесение данных, неизменность и защита от несанкционированного доступа в блокчейне обеспечивают сертификат личности создателя, рассеивая опасения людей по поводу негативного социального воздействия ИИ.
Посмотреть Оригинал
Содержание носит исключительно справочный характер и не является предложением или офертой. Консультации по инвестициям, налогообложению или юридическим вопросам не предоставляются. Более подробную информацию о рисках см. в разделе «Дисклеймер».
Как многомерный анализ DePIN помогает искусственному интеллекту?
В прошлом стартапы с их скоростью, гибкостью и предпринимательской культурой были свободны от оков организационной инерции и долгое время вели технологические инновации. **Однако все это переписывает эпоха искусственного интеллекта. ** На сегодняшний день создателями прорывных продуктов ИИ были традиционные технологические гиганты, такие как Microsoft OpenAI, Nvidia, Google и даже Meta.
**что случилось? **Почему на этот раз гигант победил стартап? Стартапы могут писать отличный код, но они сталкиваются с рядом препятствий по сравнению с технологическими гигантами:
Итак, зачем нужна технология блокчейн? Где он пересекается с искусственным интеллектом? Хотя не все проблемы можно решить сразу, распределенная сеть физической инфраструктуры (DePIN) в Web3 создает условия для решения вышеуказанных проблем. Ниже объясняется, как технология, лежащая в основе DePIN, может помочь искусственному интеллекту, в основном в четырех измерениях:
Ниже:
1. Сокращение затрат на инфраструктуру (вычисления и хранение)
Насколько важна доступность инфраструктуры (под инфраструктурой искусственного интеллекта понимается стоимость оборудования для вычислений, передачи и хранения данных), теория технологической революции Карлоты Перес показала, что теория предполагает, что технологические прорывы включают два этапы:
Источник: Теория технологической революции Карлоты Перес.
Теперь, когда такие попытки, как ChatGPT, продемонстрировали соответствие рынку и потребительский спрос, можно подумать, что ИИ вступил в фазу развертывания. **Однако в ИИ отсутствует важная часть: избыточная инфраструктура для стартапов, чувствительных к цене, для создания и экспериментов. **
вопрос
Текущая сфера физической инфраструктуры в основном монополизирована вертикально интегрированной олигополией, включая AWS, GCP, Azure, Nvidia, Cloudflare, Akamai и т. д. Отрасль имеет высокую прибыль. 61%. Поэтому новым участникам в области ИИ, особенно в области LLM, приходится сталкиваться с чрезвычайно высокими вычислительными затратами.
Источник: Послойный анализ — Архитектура и стоимость поиска LLM
решение
Сети DePIN, такие как Filecoin (пионер DePIN, созданный в 2014 году и ориентированный на сбор оборудования интернет-уровня и обслуживание распределенного хранилища данных), Bacalhau, Gensyn.ai, Render Network, ExaBits (уровень координации для согласования спроса и предложения ЦП/ГП) может сэкономить от 75% до 90%+ затрат на инфраструктуру благодаря следующим трем аспектам:
1. Стимулируйте кривую предложения и стимулируйте рыночную конкуренцию
DePIN предоставляет поставщикам оборудования равные возможности стать поставщиками услуг. Это создает рынок, на котором каждый может присоединиться в качестве «майнера» и обменять CPU/GPU или ресурсы хранения на финансовую компенсацию, тем самым создавая конкуренцию существующим провайдерам.
В то время как такая компания, как AWS, несомненно, имеет 17-летнее преимущество в пользовательском интерфейсе, операциях и вертикальной интеграции, **DePIN привлекает новую клиентскую базу, которая не может принять цены от централизованных поставщиков. **Точно так же, как Ebay не конкурирует напрямую с Bloomingdale, а вместо этого предлагает более экономичные альтернативы для удовлетворения аналогичных потребностей, распределенные сети хранения не заменяют централизованных поставщиков, а предназначены для обслуживания группы пользователей, чувствительных к цене.
2. Содействуйте рыночному экономическому балансу с помощью зашифрованного экономического дизайна
Механизм субсидирования, созданный DePIN, может направлять поставщиков оборудования для участия в сети, тем самым снижая затраты конечных пользователей. В принципе, мы можем посмотреть на затраты и доходы поставщиков хранилищ AWS и Filecoin в Web2 и Web3.
** Клиенты получают снижение цен: ** Сеть DePIN создает конкурентный рынок и вводит конкуренцию в стиле Бертрана, тем самым снижая комиссию за платежи клиентов. Для сравнения, AWS EC2 требуется около 55 % маржи и 31 % общей маржи, чтобы оставаться на плаву. Награда за токен/блок, предоставляемая сетью DePIN, также является новым источником дохода. В контексте Filecoin, чем больше реальных данных размещает поставщик хранилища, тем больше вознаграждений за блок (токенов) он может заработать. **Поэтому поставщики систем хранения данных заинтересованы в привлечении большего числа клиентов для заключения сделок и увеличения доходов. ** Структуры токенов нескольких новых вычислительных сетей DePIN остаются нераскрытыми, но, вероятно, следуют аналогичному шаблону. К подобным сетям относятся:
3. Сокращение накладных расходов. К преимуществам сетей Bacalhau, exaBITS и других сетей DePIN, а также адресуемого хранилища IPFS/контента относятся:
Резюме, созданное ИИ: ИИ требует доступной инфраструктуры, предоставляемой DePIN, а на рынке инфраструктуры в настоящее время доминируют вертикально интегрированные олигополии. Сети DePIN, такие как Filecoin, Bacalhau, Render Network, ExaBits, демократизируют возможность стать поставщиком оборудования, внедряют конкуренцию, поддерживают рыночный экономический баланс за счет криптоэкономического дизайна, снижают затраты более чем на 75–90% и сокращают накладные расходы.
2. Подтвердите создателя и личность
вопрос
Недавний опрос показывает, что **50% ученых, занимающихся ИИ, считают, что вероятность того, что ИИ нанесет сокрушительный вред людям, превышает 10%. **
Люди должны быть готовы к тому, что ИИ вызвал социальный хаос, и до сих пор не хватает регулирования или технических спецификаций.Эта ситуация называется «обратный лепесток».
Например, в этом видео в Твиттере ведущий подкаста Джо Роган и консервативный комментатор Бен Шапиро обсуждают фильм «Рататуй», но это видео создано искусственным интеллектом.
Источник: Блумберг.
Стоит отметить, что социальное влияние ИИ выходит далеко за рамки проблем, создаваемых поддельными блогами, разговорами и изображениями:
Итак, можем ли мы добавить спецификации, связанные с ИИ, в Web3?
решение
** Предоставьте подтверждение личности и доказательство создателя, используя доказательство происхождения в зашифрованной цепочке **
Сделайте так, чтобы технология блокчейна действительно работала — в качестве распределенного реестра, содержащего неизменную историю сети, подлинность цифрового контента может быть проверена с помощью криптографических доказательств контента.
Цифровая подпись как доказательство создателя и подтверждение личности
Чтобы идентифицировать дипфейк, можно сгенерировать криптографическое доказательство с использованием цифровой подписи, уникальной для создателя оригинального контента.Подпись может быть создана с использованием закрытого ключа, известного только создателю и проверяемого с помощью общедоступного ключа, доступного всем. Наличие подписи доказывает, что контент был создан первоначальным создателем, будь то человек или ИИ, и подтверждает авторизованные или несанкционированные изменения контента.
Использование IPFS и дерева Меркла для подтверждения подлинности
IPFS — это распределенный протокол для ссылок на большие наборы данных с использованием адресации содержимого и деревьев Меркла. Чтобы доказать, что содержимое файла было получено и изменено, генерируется доказательство Меркла, представляющее собой строку хэшей, показывающую положение определенного блока данных в дереве Меркла. При каждом изменении к дереву Меркла добавляется хэш, подтверждающий модификацию файла.
**Больной точкой схемы шифрования является механизм поощрения.**В конце концов, выявление производителя дипфейков может снизить негативное социальное воздействие, но не принесет такой же экономической выгоды. Эта ответственность, вероятно, ляжет на основные платформы распространения медиа, такие как Twitter, Meta и Google, и это действительно так. **Так зачем нам нужен блокчейн? **
Ответ заключается в том, что криптографические подписи и доказательства подлинности** блокчейна более эффективны, проверяемы и надежны. В настоящее время в процессе обнаружения дипфейков в основном используются алгоритмы машинного обучения (такие как «Deepfake Detection Challenge» от Meta, «Асимметричные цифры» (ANS) от Google и c2pa: для выявления закономерностей и аномалий в визуальном контенте, но часто это недостаточно точны и отстают от скорости разработки дипфейков.** Как правило, для определения подлинности требуется ручная проверка, что неэффективно и дорого.
Если однажды каждый фрагмент контента будет иметь криптографическую подпись, каждый сможет достоверно доказать источник создания, пометив фальсификацию или подделку, тогда мы откроем прекрасный мир.
Резюме, созданное ИИ: ИИ может представлять серьезную угрозу для общества, особенно дипфейки и несанкционированное использование контента, в то время как технологии Web3, такие как Proof of Creator с использованием цифровых подписей и Proof of Authenticity с использованием IPFS и деревьев Меркла, Аутентичность цифровых контент может быть проверен, предотвращая несанкционированные изменения и обеспечивая нормы для ИИ.
3. Демократизация ИИ
вопрос
Сегодня ИИ — это черный ящик, состоящий из закрытых данных и собственных алгоритмов. Закрытость LLM, крупной технологической компании, убила в моих глазах "демократию ИИ", то есть каждый разработчик и даже пользователь может внести алгоритмы и данные в модель LLM и получить часть прибыли, когда модель прибыльна (статьи по теме).
Демократия ИИ = видимость (можно видеть данные и алгоритмы, вводимые в модель)** + вклад** (можно вносить данные или алгоритмы в модель).
решение
Цель демократии ИИ состоит в том, чтобы сделать модели генеративного ИИ открытыми, актуальными и принадлежащими публике. В приведенной ниже таблице сравнивается текущее состояние ИИ с будущим, которого можно достичь с помощью технологии блокчейна Web3.
в настоящий момент--
Для клиентов:
Для разработчиков:
После объединения блокчейна——
Для клиентов:
Пользователи могут оставлять отзывы (такие как предвзятость, модерация контента, подробные отзывы о выводе) в качестве основы для тонкой настройки.
Пользователи могут вносить данные в обмен на прибыль после того, как модель станет прибыльной.
Для разработчиков:
Некоторые люди говорят, что платформа Web2 с открытым исходным кодом также предоставляет компромиссное решение, но эффект не идеален.
Краткое изложение поколения ИИ: Закрытое LLM крупных технологических компаний убивает «демократию ИИ», то есть каждый разработчик или пользователь может вносить алгоритмы и данные в модель LLM и получать часть прибыли, когда модель приносит прибыль. ИИ должен быть открыт для публики, иметь отношение к публике и принадлежать публике. С помощью сети блокчейна пользователи могут предоставлять отзывы и вносить данные в модель в обмен на полученную прибыль, а разработчики также могут получать видимость и проверяемые источники для объединения и точной настройки алгоритмов. Инновации Web3, такие как адресация контента/IPFS и Urbit, обеспечат независимость данных и алгоритмов. Воспроизводимость вывода обучающих данных также будет возможна благодаря неизменной записи в блокчейне прошлых операций и запросов ETL.
4. Настройте механизм вознаграждения за вклад данных
вопрос
Сегодня самые ценные потребительские данные являются исключительным достоянием крупных технологических компаний, формируя основной барьер для бизнеса. У технологических гигантов нет стимула делиться этими данными с внешними сторонами.
Так почему же мы не можем получить данные напрямую от его создателей или пользователей? Почему мы не можем сделать данные публичным ресурсом, предоставить данные и сделать их открытыми для использования специалистами по обработке и анализу данных?
Проще говоря, это происходит из-за отсутствия механизма стимулирования и механизма координации. Обслуживание данных и выполнение ETL (извлечение, преобразование и загрузка) требуют больших накладных расходов. На самом деле, к 2030 году объем производства одного только хранилища данных составит 777 миллиардов долларов, не считая вычислительных затрат. Никто не берет на себя работу и расходы по обработке данных бесплатно.
Давайте взглянем на OpenAI, Первоначально он был задуман как открытый и некоммерческий, но его стоимость трудно осознать, и он не может покрыть затраты. В 2019 году OpenAI пришлось принять вливание капитала от Microsoft, и алгоритм больше не был открыт для публики. Ожидается, что к 2024 году выручка OpenAI составит 1 миллиард долларов.
решение
Web3 представляет новый механизм названный «dataDAO», который облегчает перераспределение доходов между владельцами модели ИИ и участниками данных, создавая уровень стимулов для предоставления краудсорсинговых данных. Из-за нехватки места он не будет здесь расширяться.Если вы хотите узнать больше, вы можете прочитать следующие две статьи:
В целом, DePIN применил другой подход и предоставил новую аппаратную энергию для продвижения инноваций Web3 и AI. В то время как технологические гиганты доминируют в индустрии искусственного интеллекта, новые игроки могут использовать технологию блокчейна, чтобы присоединиться к битве: сеть DePIN снижает входные барьеры за счет снижения вычислительных затрат; проверяемый и распределенный характер блокчейна делает возможным по-настоящему открытый ИИ; инновационные механизмы, такие как Поскольку dataDAO поощряет внесение данных, неизменность и защита от несанкционированного доступа в блокчейне обеспечивают сертификат личности создателя, рассеивая опасения людей по поводу негативного социального воздействия ИИ.