AI'nın Web3'e ihtiyacı var

Yazar: Catrina Wang Derleme: Catrina SevenUp DAO Kaynak: Coin Time

Resim kredisi: Unbounded AI araçları tarafından oluşturulmuştur

Yakın zamana kadar startuplar, hızları, çeviklikleri, girişimci kültürleri ve örgütsel ataletten kurtulmaları nedeniyle teknolojik inovasyonda başı çekiyordu. Ancak, hızla büyüyen yapay zeka çağında işler değişti. Microsoft'un sahibi olduğu OpenAI, Nvidia, Google ve hatta Meta gibi büyük teknoloji devleri şimdiye kadar çığır açan AI ürünlerine hakim oldu.

Peki ters giden ne oldu? Neden "Golyatlar" bu sefer "Davutlar"ı geride bıraktı? Başlangıçlar harika kodlar yazabilse de, çeşitli zorluklar nedeniyle genellikle büyük teknoloji devleriyle rekabet edemezler:

1. Hesaplama maliyeti hala çok yüksek;
2. Yapay zekanın "ters çıkıntı" olarak adlandırılan bir sorunu var: gerekli düzenleyici önlemlerin olmaması, sosyal etki konusundaki endişeler ve belirsizlikler nedeniyle yeniliği engelleyecektir;
3. AI bir kara kutudur;
4. Halihazırda genişleyen oyuncuların (büyük teknoloji şirketleri) veri uçurumu, ortaya çıkan rakipler için engeller oluşturuyor.

Peki bunun blockchain teknolojisi ile nasıl bir ilişkisi var ve yapay zeka ile nerede kesişiyor? Web3'te her derde deva olmasa da **DePIN (Merkezi Olmayan Fiziksel Altyapı Ağı), yukarıdaki zorlukları çözerek yapay zeka teknolojisini geliştirebilir. **Bu yazıda, yapay zekayı dört boyutta geliştirmek için DePIN'in arkasındaki teknolojinin nasıl kullanılacağını açıklayacağım:

1. Altyapı maliyetlerini azaltın; 2. Üreticinin kimliğini ve insanlığını doğrulamak; 3. Yapay zekaya demokrasi ve şeffaflık katın; **4. Veri katkısı için bir teşvik mekanizması kurun. **

Bu makale bağlamında,

1. "Web3", İnternet'in yeni nesli olarak tanımlanır, blockchain teknolojisi bunun önemli bir parçasıdır ve mevcut diğer teknolojileri de içerir;
2. "Blockchain", merkezi olmayan ve dağıtılmış defter teknolojisi anlamına gelir;
3. "Kripto para birimi", belirteçlerin bir teşvik ve ademi merkeziyet mekanizması olarak kullanılması anlamına gelir.

Önce altyapı maliyetlerini azaltın (bilgi işlem ve depolama)

Carlota Perez'in "Teknolojik Devrim" çerçevesinde altyapının karşılanabilirliğinin önemi (yapay zeka bağlamında, verileri hesaplamak, teslim etmek ve depolamak için donanım maliyeti) vurgulanmıştır. Çerçeve, her teknolojik atılımın iki aşaması olduğunu önermektedir:

1) Kurulum aşaması, müşterinin yeni teknoloji için değer önerisi henüz net olmadığından, ağır VC yatırımı, altyapı oluşturma ve pazara "itme" (GTM) yaklaşımı ile karakterize edilir. 2) Dağıtım aşaması, müşterilerin henüz kurulmamış bir ürünü daha çok arzuladığını gösteren bir "çekme" GTM yaklaşımı ile karakterize edilirken, yeni giriş yapanlar için giriş engelini azaltan altyapı arzında hızlı bir artış ile karakterize edilir ve güçlü bir ürün-pazar uyumu Harcama olduğunu. ChatGPT halihazırda net bir ürün-pazar uyumuna ve büyük bir müşteri talebine sahip olsa da, yapay zekanın çoktan dağıtım aşamasına girdiği düşünülebilir. **Ancak, bir şey hala eksik: fiyata duyarlı yeni başlayanların inşa edip denemeleri için onu yeterince ucuz hale getirmek için fazladan bir altyapı arzı. ** 1. Sorun Sorun şu ki, fiziksel altyapı alanındaki mevcut pazar dinamikleri, AWS, GCP, Azure, Nvidia, Cloudflare ve Akamai gibi şirketlerin yüksek kar elde ettiği büyük ölçüde dikey olarak entegre edilmiş oligopollerdir. Örneğin, AWS'nin emtia bilgi işlem donanımında tahmini %61 brüt kar marjı vardır.

• Özellikle LLM'de yeni yapay zeka katılımcıları için hesaplama açısından pahalı.
• ChatGPT'nin eğitim maliyeti yaklaşık 4 milyon ABD dolarıdır ve donanım çıkarım maliyeti günlük yaklaşık 700.000 ABD dolarıdır.
• Bloom'un ikinci sürümünün eğitilmesi ve yeniden eğitilmesi için 10 milyon dolara mal olması bekleniyor.
• ChatGPT, Google Arama'ya dağıtılırsa, Google'a 36 milyar $'a mal olur, bu da yazılım platformundan (Google) donanım sağlayıcısına (Nvidia) büyük bir kâr kayması anlamına gelir.

2. Çözüm DePIN ağları (Filecoin, Bacalhau, Render Network ve ExaBits gibi), aşağıdaki üç kaldıraç sayesinde %75 - %90'ın üzerinde altyapı maliyeti tasarrufu sağlayabilir. Bu ağlar, 2014'ten beri merkezi olmayan veri depolama için büyük ölçekli İnternet donanımı biriktirmeye odaklanan öncülerdir. Bacalhau, Render Network ve ExaBits ise talebi CPU/GPU kaynağıyla karşılayan koordinasyon katmanlarıdır. ** (Sorumluluk Reddi: Yazar, Protocol Labs'ın eski bir çalışanı ve ExaBits'in danışmanıydı)

1) Arz eğrisini yükseltin ve daha rekabetçi bir pazar yaratın DePIN, donanım tedarikçilerinin hizmet sağlayıcı olmalarını sağlayarak donanım tedarikçisi katılımını demokratikleştirir. Herkesin ağa bir "madenci" olarak katılabileceği, CPU/GPU veya depolama gücünü finansal ödüller karşılığında sunabileceği bir pazar yaratarak bu kazanılmış çıkarlar için rekabet yaratır. AWS gibi şirketler, kullanıcı arabirimi, operasyonel mükemmellik ve dikey entegrasyonda 17 yıllık avantajlı bir başlangıcın şüphesiz tadını çıkarırken, DePIN daha önce merkezi sağlayıcılar tarafından aşırı fiyatlandırılan yeni bir müşteri tabanının kilidini açar. Tıpkı Ebay'in Bloomingdale ile doğrudan rekabet etmeyeceği, ancak benzer ihtiyaçları karşılamak için daha uygun fiyatlı alternatifler sunacağı gibi, DePIN ağı da merkezi sağlayıcıların yerini almayacak, bunun yerine fiyat konusunda daha bilinçli bir kullanıcı tabanına hizmet etmeyi amaçlıyor.

2) Kripto ekonomik tasarım yoluyla bu pazarların ekonomisini dengeleyin DePIN, donanım tedarikçilerini ağa katılmaya teşvik etmek için bir sübvansiyon mekanizması oluşturur ve böylece son kullanıcılar için maliyetleri düşürür. Nasıl çalıştığını anlamak için önce AWS ve Filecoin'deki depolama sağlayıcılarının maliyetlerini ve gelirlerini karşılaştıralım.

C. DePIN ağı, müşteriler için maliyetleri azaltabilir: DePIN ağı, rekabetçi bir pazar yaratır ve Bertrand tarzı rekabeti başlatarak müşteriler için maliyetleri düşürür. Buna karşılık, AWS EC2'nin ayakta kalabilmesi için orta düzeyde %50'lik bir kar marjına ve %31'lik bir brüt kar marjına ihtiyacı vardır. B. DePIN ağı, yeni bir gelir kaynağı olarak jeton ödülleri/blok ödülleri düzenleyerek daha fazla fayda sağlayabilir. Filecoin bağlamında, daha fazla gerçek veri barındırmak, depolama sağlayıcının daha fazla blok ödülü (jeton) kazanması anlamına gelir. Bu nedenle, depolama sağlayıcıları geliri en üst düzeye çıkarmak için daha fazla müşteri çekmek ve daha fazla anlaşma kazanmak için bir teşvike sahiptir. Gelişmekte olan birkaç hesaplamalı DePIN ağının token yapısı gizli tutuluyor, ancak muhtemelen benzer bir model izleyecek. Bu ağların örnekleri şunları içerir: Bacalhau: Büyük miktarda veri taşımadan hesaplamayı verilerin depolandığı yere getiren bir koordinasyon katmanı ExaBITS: Yapay Zeka ve Hesaplama Yoğunluğuna Sahip Uygulamalar için Merkezi Olmayan Bir Bilgi İşlem Ağı

3) Genel giderleri azaltın: Bacalhau ve ExaBITS gibi DePIN ağlarının ve IPFS/içerik adresli depolamanın avantajları şunları içerir: A. Gizli Verilerden Kullanılabilirlik Oluşturma: Büyük veri kümelerini aktarmanın yüksek bant genişliği maliyeti nedeniyle, büyük miktarda kullanılmayan veri vardır. Örneğin, spor stadyumları şu anda kullanılmayan büyük miktarda etkinlik verisi üretir. DePIN projesi, verileri yerinde işleyerek ve yalnızca anlamlı çıktılar ileterek bu tür gizli verilerin kullanılabilirliğini ortaya çıkarır. B. Veri girişi, iletimi ve içe/dışa aktarma gibi verilerin yerel olarak alınması yoluyla operasyonel maliyetleri azaltın. C. Hassas verileri manuel olarak paylaşma sürecini en aza indirin: Örneğin, A ve B hastanelerinin analiz için ilgili hassas hasta verilerini birleştirmeleri gerekiyorsa, hassas verileri zahmetli işlemlerden geçmek yerine doğrudan yerel olarak işlemek üzere GPU gücünü koordine etmek için Bacalhau'yu kullanabilirler. ile idari prosedürler Karşı taraf, PII (Kişisel Olarak Tanımlanabilir Bilgiler) alışverişini işler. D. Altta yatan veri kümesini yeniden hesaplama gereksinimini ortadan kaldırın: IPFS/içerik adresli depolama, verilerin tekilleştirilmesi, kökeninin izlenmesi ve verilerin doğrulanması için yerleşik özelliklere sahiptir. İşte IPFS'nin getirdiği özellikler ve maliyet avantajları hakkında daha fazla okuma. 3. ÖzetAI, uygun fiyatlı altyapı elde etmek için DePIN'e ihtiyaç duyar ve mevcut pazar, dikey olarak entegre olmuş oligopollerin tekelindedir. Filecoin, Bacalhau, Render Network ve ExaBits gibi DePIN ağları, donanım tedarikçilerine erişimi demokratikleştirerek ve rekabeti getirerek, kripto ekonomik tasarım yoluyla pazar ekonomilerini dengeleyerek ve genel giderleri azaltarak %75 - %90 + maliyet tasarrufu sağlayabilir.

İkincisi, Yaratıcılık ve İnsanlık Doğrulaması

1. Soru Yakın zamanda yapılan bir araştırmaya göre, yapay zeka bilim adamlarının %50'si, yapay zekanın insanlığın yok olmasına yol açma olasılığının en az %10 olduğuna inanıyor. Bu ayıltıcı bir düşünce. AI zaten toplumsal bozulmaya neden oluyor ve şu anda hükümetin "ters sıçrama tahtası" dediği bir düzenleyici veya teknolojik güvence yapısına sahip değiliz. **

Ne yazık ki yapay zekanın toplumsal etkisi, sahte podcast tartışmalarının ve görüntülerinin çok ötesine geçiyor:

1. 2024 cumhurbaşkanlığı seçim döngüsü, gerçek olandan ayırt edilmesi zor olan, yapay zeka tarafından oluşturulmuş derin bir siyasi kampanya olacak.
2. Senatör Elizabeth Warren'ın videosu, Warren'ın Cumhuriyetçilerin oy kullanmasına izin verilmemesi gerektiğini söylüyormuş gibi görünmesi için düzenlendi (çürütüldü).
3. Trans kadınları eleştirdiği için Biden'ın ses klonlaması numarası yapmak.
4. Bir grup sanatçı, sanatçıların ticari markalarını ihlal eden ve geçim kaynaklarını tehdit eden AI görüntülerini eğitmek için sanatçıların çalışmalarının izinsiz kullanıldığını iddia ederek Midjourney ve Stability AI aleyhine bir toplu dava açtı.
5. The Weeknd ve Drake'in yer aldığı "Heart on My Sleeve" adlı yapay zeka tarafından oluşturulmuş derin bir film müziği, akış hizmetinden çekilmeden önce ilgi gördü. Telif hakkı ihlalini çevreleyen tartışmalar, yeni bir teknolojinin gerekli kurallar olmadan ana akım bilince girmesi durumunda ortaya çıkabilecek komplikasyonların habercisidir. Diğer bir deyişle ters sıçrama tahtası problemidir. Ya Web3'teki kriptografik kanıtlar aracılığıyla yapay zeka için bir miktar koruma elde edebilseydik? **2. Çözüm 1) Blok zincirindeki şifrelenmiş kaynak sertifikası aracılığıyla yaratıcının kimliğini ve insan kimliğini kanıtlayın. ** Blok zinciri teknolojisinden yararlanabileceğimiz yer burasıdır - blok zincirinde değişmez kayıtlar içeren dağıtılmış bir defter olarak. Bu, kriptografik kanıtlarını kontrol ederek dijital içeriğin orijinalliğini doğrulamayı mümkün kılar.

2) Dijital imza, yaratıcının kimliğini ve insanlığını kanıtlar Deepfake'leri önlemek için, içeriğin orijinal yaratıcısına özgü bir dijital imza kullanılarak kriptografik kanıtlar üretilebilir. Bu imza, yalnızca oluşturan kişi tarafından bilinen, genel bir anahtar kullanılarak doğrulanabilen ve herkes tarafından kullanılabilen özel bir anahtar kullanılarak oluşturulabilir. İçeriğe bu imzanın atılmasıyla, içeriğin insan veya yapay zeka olmasına bakılmaksızın orijinal yaratıcı tarafından oluşturulduğunu ve bu içerikte yetkili/yetkisiz değişiklikler yapıldığını kanıtlamak mümkündür.

3) Gerçekliği kanıtlamak için IPFS ve Merkle ağacını kullanın IPFS, büyük veri kümelerine başvurmak için içerik adresleme ve Merkle ağaçlarını kullanan merkezi olmayan bir protokoldür. Bir dosyanın içeriğindeki değişiklikleri kanıtlamak için, Merkle ağacında belirli bir veri bloğunu gösteren karmaların bir listesi olan bir Merkle kanıtı oluşturulur. Her değişiklik olduğunda, yeni bir hash oluşturulur ve Merkle ağacı güncellenerek dosya değişikliğinin kanıtı sağlanır.

Bu tür kriptografik çözümler, teşvik ve ödüller sorunuyla karşılaşabilir: Ne de olsa, derin sahte jeneratörleri yakalamanın, olumsuz sosyal dışsallıkları azaltmak kadar finansal maliyeti olmayacak. Sorumluluk muhtemelen Twitter, Meta, Google gibi zaten işaretlemekte olan büyük medya dağıtım platformlarına düşecektir. **Öyleyse neden blockchain'e ihtiyacımız var? **Yanıt, bu kriptografik imzaların ve özgünlük kanıtlarının daha verimli, doğrulanabilir ve belirleyici olduğudur. Bugün, deepfake'leri tespit etme süreci, görsel içerikteki kalıpları ve anormallikleri belirlemek için temel olarak makine öğrenimi algoritmaları (Meta'nın "Deepfake Detection Challenge", "Google'ın Asimetrik Sayı Sistemi" (ANS) ve c2pa gibi) aracılığıyla yapılıyor ki bu bazen doğru değil. Doğru ve giderek daha karmaşık hale gelen derin sahtekarlıkların gerisinde kalıyorlar. Gerçekliği değerlendirmek için genellikle insan moderatörlerin müdahalesi gerekir, bu da verimsiz ve pahalıdır.

Her içeriğin kendi kriptografik imzasına sahip olduğu bir dünya hayal edin, böylece herkes bir yaratılışın ve işaret manipülasyonunun veya sahteciliğin kökenini doğrulanabilir bir şekilde kanıtlayabilir - cesur yeni bir dünya. 3. Özet Yapay zeka, derin sahtekarlıklar ve içeriğin yetkisiz kullanımı başlıca kaygılar olduğundan, toplum için büyük bir tehdit oluşturmaktadır. Yaratıcı kimliğini ve insanlığı kanıtlayan dijital imzalar ve orijinalliği kanıtlamak için IPFS ve Merkle ağaçlarını kullanan Web3 teknolojileri, dijital içeriğin gerçekliğini doğrulayarak ve yetkisiz değişiklikleri önleyerek yapay zeka için güvenlik sağlayabilir.

Üçüncü olarak, yapay zekaya demokrasi enjekte edin

1. Sorun Günümüzde yapay zeka, özel veriler ve özel algoritmalardan oluşan bir kara kutudur. Bu tür büyük teknoloji şirketlerinin kapalı doğası, "AI demokrasisinin" imkansızlığına yol açar, yani her geliştirici ve hatta kullanıcı, LLM modellerine algoritmalar ve verilerle katkıda bulunabilmeli ve modelin gelecekteki kârından pay alabilmelidir (daha önce tartışıldığı gibi). bu makale) tartışılmıştır).

AI Democracy = Görünürlük (modele beslenen verileri ve algoritmaları görme yeteneği) + Katkı (modele veri veya algoritmalar ekleme yeteneği). 2. Çözüm Yapay Zeka Demokrasisi, üretken yapay zeka modellerini erişilebilir, ilgili ve herkes tarafından sahiplenilebilir hale getirmeyi amaçlar. Aşağıdaki tablo, bugünün mümkün olanı ile Web3'te blockchain teknolojisinin mümkün kılacağı şeyleri karşılaştırmaktadır.

1) Günümüzde A. Tüketiciler için: B. Geliştiriciler için: Veriler üzerinde gerçekleştirilen ETL'nin izlenebilirliği olmadığından çok az tekrarlanabilirlik Veri bilimci zamanının %80'i, paylaşılan veri çıktısını doğrulama yeteneğinin olmaması nedeniyle düşük düzeyli veri temizleme işlemi gerçekleştirerek boşa gidiyor

2. Blockchain şunları mümkün kılacaktır: A. Tüketiciler için: Kullanıcılar, sürekli ince ayar için girdi olarak geri bildirim (ör. önyargı, içerik denetimi, çıktı hakkında ayrıntılı geri bildirim) sağlayabilir

B. Geliştiriciler için: Merkezi olmayan veri iyileştirme katmanı: Crowdsource, veri etiketleme gibi zahmetli ve zaman alan veri hazırlama süreçleri Görünürlük ve algoritmaları doğrulanabilir ve soy tabanlı ile birleştirme ve ince ayar yapma yeteneği (yani, tüm geçmiş değişikliklerin kurcalamaya dayanıklı geçmişini görebilirler) Veri egemenliği (içerik adresleme/IPFS aracılığıyla elde edilir) ve algoritma egemenliği (örneğin, Urbit, veri ve algoritmaların noktadan noktaya kombinasyonunu ve taşınabilirliğini gerçekleştirir) Açık kaynak modelinin temel değişkenlerinden ortaya çıkan yenilikçi LLM'ler, inovasyonu hızlandırmak için bir itici güç oluşturur. Geçmiş ETL işlemlerinin ve sorgularının (ör. Kamu) blok zinciri değişmez kaydı aracılığıyla çoğaltılabilir eğitim verisi çıktısı Web2'nin açık kaynak platformunun bir uzlaşma olduğu tartışılabilir, ancak bu makalede açıklanan nedenlerden dolayı hala optimal olmaktan uzaktır. 3. Özet Büyük teknoloji şirketlerinin kapalı doğası, "AI demokrasisinin" imkansızlığına yol açtı; yani her geliştirici veya kullanıcı, LLM modeline algoritmalar ve verilerle katkıda bulunabilmeli ve gelecekteki kârlardan elde edebilmelidir. model kısmından. AI erişilebilir, alakalı ve herkes tarafından sahiplenilmelidir. Blockchain ağı, kullanıcıların geri bildirimde bulunmasına, modelden para kazanmaya veriyle katkıda bulunmasına olanak sağlayacak ve geliştiricilere doğrulanabilir ve soy tabanlı özelliklerle algoritmalar oluşturma ve ince ayar yapma görünürlüğü ve yeteneği sağlayacaktır. İçerik adresleme/IPFS ve Urbit gibi Web3 yenilikleri, veri ve algoritma egemenliğini sağlayacaktır. Geçmiş ETL işlemlerinden ve sorgularından tekrarlanabilir eğitim verileri çıkışı, blok zincirinin değişmez kaydı aracılığıyla da mümkün olacaktır.

Dördüncüsü, veri katkısı teşviklerini ayarlayın

1. Sorun Günümüzde en değerli tüketici verileri, büyük teknoloji platformlarının tescilli iş bölümüdür. Teknoloji devlerinin bu verileri dış taraflarla paylaşmak için pek bir teşviki yok.

Öyleyse, neden bu verileri doğrudan verilerin kaynağından/kullanıcısından almıyorsunuz? Verilerimize katkıda bulunarak ve yetenekli veri bilimcileri için açık kaynak sağlayarak neden verileri bir kamu malı haline getirmiyorsunuz?

Kısacası bunu sağlayacak bir teşvik ya da koordinasyon mekanizması yok. Verileri koruma ve ETL gerçekleştirme (çıkarma, dönüştürme ve yükleme) görevleri önemli ölçüde ek yüke neden olur. Aslında, tek başına veri depolama endüstrisi, bilgi işlem maliyeti hariç, 2030'da 777 milyar dolarlık bir endüstri olacak. Karşılığında hiçbir şey yokken neden veri tesisatı işini ve maliyetlerini kimse üstlensin?

Örneğin, OpenAI başlangıçta açık kaynak kodlu ve kâr amacı gütmeyen bir platformdu, ancak para kazanmak kolay olmadığı için belaya girdi. Son olarak 2019'da Microsoft'tan sermaye enjeksiyonu yapmak zorunda kaldı ve algoritmasını halka kapattı. OpenAI'nin 2024 yılına kadar 1 milyar dolar gelir elde etmesi bekleniyor. 2. Çözüm Web3, AI modeli sahiplerinden elde edilen gelirin verilere katkıda bulunanlara yeniden dağıtılmasını kolaylaştıran ve kitle kaynaklı veri katkıları için bir teşvik katmanı oluşturan dataDAO adlı yeni bir mekanizma sunar.

Çözüm

Sonuç olarak, DePIN, Web3 ve AI inovasyonunun rönesansını ateşlemek için donanımda alternatif bir yakıt sağlayan heyecan verici yeni bir kategoridir. Yapay zeka endüstrisine büyük teknoloji şirketleri hakim olsa da, blockchain teknolojisi ile rekabet eden gelişmekte olan oyuncular aynı zamanda şunları yapma potansiyeline sahiptir:

DePIN ağı, bilgi işlem maliyetlerinin eşiğini düşürür; blok zincirinin doğrulanabilir ve merkezi olmayan yapısı, gerçek açık yapay zekayı mümkün kılar; dataDAO gibi yenilikçi mekanizmalar, veri katkılarını teşvik eder; blok zincirinin değiştirilemez ve kurcalamaya karşı korumalı özellikleri, kimlik kanıtı sağlar yazarın yapay zekanın olumsuz toplumsal etkisi hakkındaki endişeleri ele alması.