Geçmişte, start-up'lar hızları, çeviklikleri ve girişimci kültürleriyle örgütsel atalet zincirlerinden kurtulmuş ve uzun süre teknolojik inovasyona öncülük etmişlerdir. **Ancak, tüm bunlar yapay zeka çağı tarafından yeniden yazılmıştır. **Bugüne kadar çığır açan AI ürünlerinin yaratıcıları, Microsoft'un OpenAI, Nvidia, Google ve hatta Meta gibi geleneksel teknoloji devleri olmuştur.
**Ne oldu? **Dev, bu sefer start-up'ı neden kazandı? Başlangıçlar harika kodlar yazabilir, ancak teknoloji devlerine kıyasla birkaç engelle karşılaşırlar:
Hesaplama maliyetleri yüksek olmaya devam ediyor
Yapay zeka gelişiminin ters lobu vardır: Yapay zekanın toplumsal etkisine ilişkin endişe ve belirsizlik, gerekli yönergelerin bulunmaması nedeniyle yeniliği engellemektedir.
AI kara kutu sorunu
Büyük teknoloji şirketlerinin kurduğu "veri hendekleri" giriş engelleri oluşturuyor
Peki blockchain teknolojisine neden ihtiyaç duyulur? Yapay zeka ile nerede kesişiyor? Tüm sorunlar bir anda çözülemese de Web3'teki Dağıtılmış Fiziksel Altyapı Ağı (DePIN) yukarıdaki sorunları çözmek için gerekli koşulları oluşturur. Aşağıda, DePIN'in arkasındaki teknolojinin yapay zekaya esas olarak dört boyutta nasıl yardımcı olabileceği açıklanacaktır:
Altyapı maliyetlerini azaltın
DOĞRULAYIN Yaratıcı ve Kişilik
FILL AI Demokrasi ve Şeffaflık
Ayar veri katkısı ödül mekanizması
Altında:
"web3" yeni nesil İnternet'i ifade eder ve blockchain teknolojisi ve diğer mevcut teknolojiler onun organik bileşenleridir.
"Blockchain" merkezi olmayan ve dağıtılmış defter teknolojisi anlamına gelir.
"Kripto", teşvikler ve ademi merkeziyetçilik için belirteç mekanizmalarının kullanımını ifade eder.
1. Altyapı maliyetlerini azaltın (bilgi işlem ve depolama)
Her teknolojik yenilik dalgası, pahalı bir şeyin boşa harcanacak kadar ucuz hale gelmesiyle başlar.
– SK Ventures aracılığıyla Toplumun Teknoloji Borçları ve Yazılımın Gutenberg Anı
Altyapının satın alınabilirliği ne kadar önemlidir (yapay zekanın altyapısı, bilgi işlem, veri iletme ve depolamanın donanım maliyetini ifade eder), Carlota Perez'in teknolojik devrim teorisi, teorinin teknolojik atılımların iki tane içerdiğini öne sürdüğünü göstermiştir. aşamalar:
Kurulum aşaması, müşteriler yeni ürünün değer teklifini anlamadığından, ağır risk sermayesi yatırımı, altyapı inşası ve "pazara açılma" (GTM) stratejilerini "itme" ile karakterize edilir teknoloji.
Dağıtım aşaması, altyapı arzında büyük bir artış, yeni gelenleri çekme eşiğinin düşürülmesi ve bir "çekme"** pazar promosyonu (GTM) stratejisinin benimsenmesi ile karakterize edilir; ürün pazarı eşleşmesi, Müşteriler henüz oluşturulmamış daha fazla ürün bekler.
Artık ChatGPT gibi girişimler pazar uyumunu ve müşteri talebini gösterdiğine göre, yapay zekanın dağıtım aşamasına girdiği hissedilebilir. **Ancak, AI'da önemli bir parça eksik: fiyata duyarlı start-up'lar için inşa edilecek ve denenecek fazladan altyapı. **
soru
Mevcut fiziksel altyapı alanı, ağırlıklı olarak AWS, GCP, Azure, Nvidia, Cloudflare, Akamai vb. dahil olmak üzere dikey olarak entegre edilmiş oligopol tarafından tekelleştirilmektedir. %61 Bu nedenle, AI alanına, özellikle LLM alanına yeni girenler, son derece yüksek hesaplama maliyetleriyle yüzleşmek zorundadır.
ChatGPT eğitiminin maliyetinin 4 milyon ABD doları olduğu ve donanım çıkarımının işletme maliyetinin günlük yaklaşık 700.000 ABD doları olduğu tahmin edilmektedir.
*Bloom sürüm 2, eğitmek ve yeniden eğitmek için 10 milyon dolara mal olabilir.
ChatGPT Google Arama'ya girerse, Google geliri 36 milyar dolar azalacak, **Büyük kârlar yazılım platformlarından (Google) donanım sağlayıcılarına (Nvidia) aktarılacak. **
Kaynak: Katman Katmanı Analizi - LLM Arama Mimarisi ve Maliyeti
çözüm
Filecoin (DePIN'in öncüsü, 2014'te ortaya çıktı, İnternet düzeyinde donanım toplamaya ve dağıtılmış veri depolama sunmaya odaklandı), Bacalhau, Gensyn.ai, Render Network, ExaBits (CPU/GPU arz ve talebini eşleştirmek için koordinasyon katmanı) gibi DePIN ağları Aşağıdaki üç açıdan altyapı maliyetlerinde %75 ila %90'dan fazla tasarruf sağlayabilir:
1. Arz eğrisini zorlayın ve piyasa rekabetini teşvik edin
DePIN, donanım tedarikçilerinin hizmet sağlayıcı olmaları için eşit fırsatlar sunar. Herkesin bir "madenci" olarak katılabileceği ve finansal tazminat karşılığında CPU/GPU veya depolama gücü değiş tokuşu yapabileceği bir pazar yaratır, böylece mevcut sağlayıcılar için rekabet yaratır.
AWS gibi bir şirket, kullanıcı arayüzü, operasyonlar ve dikey entegrasyonda şüphesiz 17 yıllık bir avantaja sahipken, **DePIN, merkezi tedarikçilerden fiyatlandırma kabul edemeyen yeni bir müşteri tabanı çekiyor. **Ebay'in Bloomingdale ile doğrudan rekabet etmemesi ve bunun yerine benzer ihtiyaçları karşılamak için daha ekonomik alternatifler sunması gibi, dağıtık depolama ağları da merkezi tedarikçilerin yerine geçmez, fiyata duyarlı kullanıcı grubuna hizmet vermek üzere tasarlanmıştır.
2. Şifreli ekonomik tasarım yoluyla pazarın ekonomik dengesini destekleyin
DePIN tarafından oluşturulan sübvansiyon mekanizması donanım tedarikçilerinin ağa katılmaları için rehberlik edebilir ve böylece son kullanıcıların maliyetini düşürür. Prensip olarak Web2 ve Web3'te AWS ve Filecoin depolama sağlayıcılarının maliyetlerine ve gelirlerine bakabiliriz.
**Müşteriler fiyat indirimi elde eder: **DePIN ağı rekabetçi bir pazar yaratır ve Bertrand tarzı rekabeti başlatarak müşteri ödeme ücretlerini düşürür. Buna karşılık, AWS EC2'nin ayakta kalabilmesi için yaklaşık %55 marj ve %31 genel marja ihtiyacı vardır. DePIN ağı tarafından sağlanan Token teşviki/blok ödülü de yeni bir gelir kaynağıdır. Filecoin bağlamında, bir depolama sağlayıcısı ne kadar çok gerçek veri barındırırsa, o kadar çok blok ödülü (jeton) kazanabilir. **Bu nedenle, depolama sağlayıcıları anlaşmaları tamamlamak ve geliri artırmak için daha fazla müşteri çekmek için bir teşvike sahiptir. **Gelişmekte olan çeşitli bilgi işlem DePIN ağlarının token yapıları açıklanmamıştır, ancak muhtemelen benzer bir model izlemektedir. Benzer ağlar şunları içerir:
Bacalhau: Büyük miktarda verinin taşınmasını önleyerek hesaplamayı verilerin depolandığı yere getiren bir koordinasyon katmanı.
exaBITS: AI ve bilgi işlem açısından yoğun uygulamalara hizmet veren dağıtılmış bir bilgi işlem ağı.
Gensyn.ai: Derin Öğrenme Modeli Bilgi İşlem Protokolü.
3. Genel giderleri azaltın: Bacalhau, exaBITS ve diğer DePIN ağlarının ve IPFS/içerik adreslenebilir depolamanın avantajları şunları içerir:
Gizli veri kullanılabilirliğinin kilidini açma: Spor stadyumları tarafından oluşturulan çok büyük olay verileri gibi büyük veri kümelerini iletmenin yüksek bant genişliği maliyeti nedeniyle şu anda büyük hacimli verilerden yararlanılmıyor. DePIN projesi, verileri yerinde işleyebilir ve yalnızca anlamlı çıktılar ileterek potansiyel veri kullanılabilirliğini ortaya çıkarabilir.
Düşük Operasyonel Maliyetler: Verileri yerel olarak alarak veri girişi, aktarımı ve ithalat/ihracat maliyetlerini azaltın.
**Hassas veri paylaşımında manuel çalışmayı en aza indirin: **A ve B hastanelerinin hastalarının hassas verilerini analiz için birleştirmeleri gerekiyorsa, GPU bilgi işlem gücünü koordine etmek ve kişisel olarak tanımlanabilir Exchange'e gerek kalmadan hassas verileri doğrudan yerel olarak işlemek için Bacalhau'yu kullanabilirler. hantal idari süreçler yoluyla karşı taraflarla bilgi (PII).
**Temel veri kümesini yeniden hesaplamaya gerek yok: **IPFS/içerik adreslenebilir depolama, verileri tekilleştirme, verileri izleme ve doğrulama becerisiyle birlikte gelir. IPFS'nin işlevleri ve maliyet performansı için lütfen bu makaleye bakın.
Yapay Zeka Tarafından Oluşturulan Özet: Yapay zeka, DePIN tarafından sağlanan uygun fiyatlı altyapı gerektirir ve altyapı pazarına şu anda dikey olarak entegre olmuş oligopoller hakimdir. Filecoin, Bacalhau, Render Network, ExaBits gibi DePIN ağları, bir donanım tedarikçisi olma, rekabet getirme, kripto ekonomik tasarım yoluyla pazar ekonomik dengesini sağlama, maliyetleri %75-90'dan fazla düşürme ve genel giderleri azaltma fırsatını demokratikleştirir.
2. Yaratıcıyı ve kişiliği doğrulayın
soru
Yakın zamanda yapılan bir araştırma, **Yapay zeka akademisyenlerinin %50'sinin, yapay zekanın insanlara yıkıcı zararlar verme olasılığının %10'u aştığına inandığını gösteriyor. **
Yapay zekanın sosyal kaosa neden olduğu ve hala bir düzenleme veya teknik şartname eksikliği olduğu konusunda insanların uyanık olması gerekiyor.Bu duruma "ters lob" denir.
Örneğin, bu Twitter videosunda, podcast sunucusu Joe Rogan ve muhafazakar yorumcu Ben Shapiro "Ratatouille" filmini tartışıyorlar, ancak bu video yapay zeka tarafından üretildi.
Kaynak: Bloomberg
Yapay zekanın sosyal etkisinin, sahte bloglar, konuşmalar ve görsellerin yarattığı sorunların çok ötesine geçtiğini belirtmekte fayda var:
2024 ABD seçimleri sırasında yapay zeka tarafından üretilen deepfake kampanya içeriği ilk kez fake olma etkisine ulaştı.
*Senatör Elizabeth Warren'ın bir videosu, "Cumhuriyetçilerin oy kullanmasına izin verilmemeli" gibi şeyler "söylemesi" için düzenlendi (söylenti çürütüldü).
Konuşma sentezli Biden'ın sesi trans kadınları eleştiriyor.
Bir grup sanatçı, Midjourney ve Stability AI aleyhine, sanatçıların çalışmalarının AI'yi eğitmek için yetkisiz kullanımı, telif hakkı ihlali ve sanatçıların geçim kaynaklarına yönelik tehditler iddiasıyla toplu dava açtı.
The Weeknd ve Drake'in yer aldığı yapay zeka yapımı şarkı "Heart on My Sleeve" yayın platformunda viral oldu ancak daha sonra çekildi. Yeni teknoloji düzenleme olmadan ana akıma girdiğinde, birçok sorun yaratır, **telif hakkı ihlali bir "ters lob" sorunudur. **
Öyleyse, Web3'e AI ile ilgili spesifikasyonlar ekleyebilir miyiz?
çözüm
Şifrelenmiş zincirdeki kaynak kanıtını kullanarak kişilik kanıtı ve yaratıcı kanıtı sağlayın
Blockchain teknolojisinin gerçekten çalışmasını sağlayın - değişmez bir zincir geçmişi içeren dağıtılmış bir defter olarak, dijital içeriğin orijinalliği içerik kriptografik kanıtlarıyla doğrulanabilir.
Yaratıcının ve kişiliğin kanıtı olarak dijital imza
Bir derin sahtekarlığı tanımlamak için, orijinal içeriğin yaratıcısına özgü bir dijital imza kullanılarak bir kriptografik kanıt oluşturulabilir.İmza, yalnızca yaratıcı tarafından bilinen ve herkes tarafından kullanılabilen bir genel anahtar tarafından doğrulanabilen özel bir anahtar kullanılarak oluşturulabilir. İmzaya sahip olmak, içeriğin ister insan ister yapay zeka olsun orijinal yaratıcı tarafından oluşturulduğunu kanıtlar ve içerikte yapılan yetkili veya yetkisiz değişiklikleri doğrular.
Orijinallik kanıtı için IPFS ve Merkle ağacı kullanma
IPFS, içerik adresleme ve Merkle ağaçlarını kullanarak büyük veri kümelerine başvurmak için dağıtılmış bir protokoldür. Dosya içeriğinin alındığını ve değiştirildiğini kanıtlamak için, Merkle ağacındaki belirli bir veri bloğunun konumunu gösteren bir karma dizisi olan bir Merkle kanıtı oluşturulur. Her değişiklikle birlikte, dosya değişikliğinin kanıtını sağlayan Merkle ağacına bir hash eklenir.
**Şifreleme şemasının sorunlu noktası teşvik mekanizmasıdır.**Sonuçta, derin sahtekarlığı yapanın belirlenmesi olumsuz sosyal etkiyi azaltabilir, ancak aynı ekonomik faydaları sağlamaz. Bu sorumluluk muhtemelen Twitter, Meta ve Google gibi ana akım medya dağıtım platformlarına düşmektedir ve gerçekten de öyledir. **Öyleyse neden blockchain'e ihtiyacımız var? **
Cevap, blockchain'in kriptografik imzalarının ve orijinallik kanıtlarının** daha verimli, doğrulanabilir ve kesin olmasıdır. **Şu anda, derin sahtekarlıkları tespit etme süreci, görsel içerikteki düzenlilikleri ve anormallikleri belirlemek için temel olarak makine öğrenimi algoritmalarını (Meta'nın "Deepfake Detection Challenge", Google'ın "Asimetrik Sayılar" (ANS) ve c2pa gibi) kullanır, ancak genellikle yeterince doğru değil ve deepfake'in geliştirme hızının gerisinde kalıyor **Genellikle, orijinalliği belirlemek için verimsiz ve pahalı olan manuel inceleme gerekir.
Bir gün her içeriğin kriptografik bir imzası varsa, herkes yaratımın kaynağını doğrulanabilir bir şekilde kanıtlayabilir, kurcalamayı veya sahteciliği işaretlerse, o zaman güzel bir dünyayı başlatacağız.
AI Generated Summary: AI toplum için önemli bir tehdit oluşturabilir, özellikle de derin sahtekarlıklar ve içeriğin izinsiz kullanımı; dijital imzalar kullanan Proof of Creator ve IPFS ve Merkle ağaçları kullanan Proof of Authenticity gibi Web3 teknolojileri, Dijitalin özgünlüğü içerik doğrulanabilir, yetkisiz değişiklikler önlenir ve yapay zeka için normlar sağlanır.
3. AI demokratikleştirme
soru
Bugün yapay zeka, özel verilerden ve özel algoritmalardan oluşan bir kara kutu. Büyük bir teknoloji şirketi olan LLM'nin kapalı yapısı benim gözümde "AI demokrasisini" öldürdü, yani her geliştirici ve hatta kullanıcı LLM modeline algoritmalar ve veriler katkıda bulunabilir ve yer alabilir model karlı olduğunda kar (ilgili makaleler).
AI Demokrasi = Görünürlük (modele girilen verileri ve algoritmaları görebilir)** + Katkı** (modele veri veya algoritmalarla katkıda bulunabilir).
çözüm
Yapay zeka demokrasisinin amacı, üretken yapay zeka modellerini halka açık, ilgili ve kamuya ait hale getirmektir. Aşağıdaki tablo, AI'nın mevcut durumunu Web3 blockchain teknolojisi ile elde edilebilecek gelecekle karşılaştırmaktadır.
şu anda--
Müşteriler için:**
Tek yönlü alma LLM çıktısı
Kişisel verilerin nasıl kullanıldığını kontrol edemiyorum
Geliştiriciler için:**
Düşük şekillendirilebilirlik
ETL veri işlemesi izlenebilir değildir ve çoğaltılması zordur
Veri katkısının kaynağı veri sahibi ile sınırlıdır
Kapalı kaynak modellere yalnızca API üzerinden ücretli olarak erişilebilir.
Paylaşılan veri çıkışı doğrulanabilirlikten yoksundur ve veri bilimcileri zamanlarının %80'ini düşük kaliteli veri temizlemeye harcar
Blockchain'i birleştirdikten sonra——
Müşteriler için:**
Kullanıcılar, ince ayar için bir temel olarak geri bildirim (önyargı, içerik denetimi, çıktı üzerinde ayrıntılı geri bildirim gibi) sağlayabilir.
Kullanıcılar, model kârlı hale geldikten sonra kâr karşılığında verilere katkıda bulunmayı seçebilir.
Geliştiriciler için:**
**Dağıtılmış veri yönetimi katmanı: **Kitle kaynaklı, tekrarlayan, zaman alan veri etiketleme ve diğer veri hazırlama çalışmaları
Görünürlük ve algoritmaları doğrulanabilir kaynaklarla birleştirme ve ince ayar yapma yeteneği (tüm değişikliklerin kurcalamaya dayanıklı geçmişi görülebilir)
Veri egemenliği (içerik adresleme/IPFS yoluyla elde edilir) ve algoritma egemenliği (örneğin, Urbit, veri ve algoritmaların noktadan noktaya birleşimini ve taşınabilirliğini gerçekleştirir)
**LLM inovasyonunu hızlandırır, **Temel açık kaynak modelinin çeşitli türevlerinden LLM inovasyonunu hızlandırır.
Tekrarlanabilir eğitim verisi çıktısı, blok zincirindeki (Kamu gibi) geçmiş ETL işlemlerinin ve sorguların sabit bir kaydı aracılığıyla elde edilir.
Bazı insanlar, Web2'nin açık kaynak platformunun da uzlaşmacı bir çözüm sağladığını söylüyor, ancak etki ideal değil.İlgili tartışmalar için exaBITS'in blog gönderisine bakın.
AI üretimi özeti: Büyük teknoloji şirketlerinin kapalı LLM'si "AI demokrasisini" öldürür, yani her geliştirici veya kullanıcı bir LLM modeline algoritmalar ve verilerle katkıda bulunabilir ve model karlı olduğunda karın bir kısmını alabilir. AI halka açık, halkla ilgili ve kamuya ait olmalıdır. Blockchain ağının yardımıyla, kullanıcılar geri bildirim sağlayabilir, gerçekleşen karlar karşılığında modele veri katkıda bulunabilir ve geliştiriciler ayrıca algoritmaları birleştirmek ve ince ayar yapmak için görünürlük ve doğrulanabilir kaynaklar elde edebilir. İçerik adresleme/IPFS ve Urbit gibi Web3 yenilikleri, veri ve algoritmik egemenliği mümkün kılacaktır. Eğitim veri çıktısının tekrarlanabilirliği, blok zincirinin geçmiş ETL işlemlerinin ve sorgularının değişmez kaydı aracılığıyla da mümkün olacaktır.
4. Veri katkısı ödül mekanizmasını kurun
soru
Bugün, en değerli tüketici verileri, temel bir iş engeli oluşturan büyük teknoloji şirketlerinin münhasır varlığıdır. Teknoloji devlerinin bu verileri dış taraflarla paylaşmak için hiçbir teşviki yok.
Öyleyse neden doğrudan yaratıcılarından veya kullanıcılarından veri alamıyoruz? Neden verileri halka açık bir kaynak haline getiremiyoruz, verilere katkıda bulunamıyoruz ve veri bilimcilerin kullanması için açık kaynak yapamıyoruz?
Basitçe söylemek gerekirse, teşvik mekanizması ve koordinasyon mekanizması eksikliğinden kaynaklanmaktadır. Verilerin bakımı ve ETL'nin gerçekleştirilmesi (çıkarma, dönüştürme ve yükleme) büyük bir genel giderdir. Aslında, tek başına veri depolama, bilgi işlem maliyetleri hariç, 2030'da 777 milyar dolarlık bir sektör olacak. Hiç kimse veri işleme işini ve masraflarını ücretsiz olarak üstlenmez.
OpenAI'ye bir göz atalım, başlangıçta açık kaynak kodlu ve kar amacı gütmeyen olarak ayarlanmıştı, ancak maliyeti gerçekleştirmek zor ve maliyeti karşılayamıyor. 2019'da OpenAI, Microsoft'tan sermaye enjeksiyonunu kabul etmek zorunda kaldı ve algoritma artık halka açık değildi. OpenAI'nin 2024 yılına kadar 1 milyar dolar gelir elde etmesi bekleniyor.
çözüm
Web3, AI modeli sahipleri ile veri katkıda bulunanlar arasında gelirin yeniden dağıtımını kolaylaştıran, kitle kaynaklı veri katkıları için bir teşvik katmanı oluşturan "dataDAO" adlı yeni bir mekanizma sunar. Alan sınırlaması nedeniyle burada genişletilmeyecek, daha fazla bilgi edinmek isterseniz aşağıdaki iki makaleyi okuyabilirsiniz:
DataDAO nasıl çalışır/DataDAO ilkesi, HQ Han of Protocol Labs tarafından yazılmıştır.
web3/web3'te veri katkısı ve para kazanma nasıl çalışır Veri katkısı ve para kazanma nasıl çalışır? Bu makalede, dataDAO'nun mekanizmasını, eksikliklerini ve fırsatlarını derinlemesine tartıştım.
Genel olarak, DePIN farklı bir yaklaşım benimsedi ve Web3 ile yapay zeka inovasyonunu desteklemek için yeni donanım enerjisi sağladı. Teknoloji devleri AI endüstrisine hakim olsa da, gelişmekte olan oyuncular mücadeleye katılmak için blockchain teknolojisinden yararlanabilir: DePIN Network, bilgi işlem maliyetlerini düşürerek giriş engellerini azaltır; blockchain'in doğrulanabilir ve dağıtılmış doğası, gerçekten açık AI'yı mümkün kılar; yenilikçi mekanizmalar gibi dataDAO veri katkısını teşvik ederken, blok zincirinin değişmezliği ve kurcalamaya karşı dayanıklı özellikleri, oluşturucunun kimlik sertifikasını sağlayarak insanların yapay zekanın olumsuz sosyal etkisi hakkındaki endişelerini giderir.
View Original
The content is for reference only, not a solicitation or offer. No investment, tax, or legal advice provided. See Disclaimer for more risks disclosure.
DePIN'in çok boyutlu analizi yapay zekaya nasıl yardımcı olur?
Geçmişte, start-up'lar hızları, çeviklikleri ve girişimci kültürleriyle örgütsel atalet zincirlerinden kurtulmuş ve uzun süre teknolojik inovasyona öncülük etmişlerdir. **Ancak, tüm bunlar yapay zeka çağı tarafından yeniden yazılmıştır. **Bugüne kadar çığır açan AI ürünlerinin yaratıcıları, Microsoft'un OpenAI, Nvidia, Google ve hatta Meta gibi geleneksel teknoloji devleri olmuştur.
**Ne oldu? **Dev, bu sefer start-up'ı neden kazandı? Başlangıçlar harika kodlar yazabilir, ancak teknoloji devlerine kıyasla birkaç engelle karşılaşırlar:
Peki blockchain teknolojisine neden ihtiyaç duyulur? Yapay zeka ile nerede kesişiyor? Tüm sorunlar bir anda çözülemese de Web3'teki Dağıtılmış Fiziksel Altyapı Ağı (DePIN) yukarıdaki sorunları çözmek için gerekli koşulları oluşturur. Aşağıda, DePIN'in arkasındaki teknolojinin yapay zekaya esas olarak dört boyutta nasıl yardımcı olabileceği açıklanacaktır:
Altında:
1. Altyapı maliyetlerini azaltın (bilgi işlem ve depolama)
Altyapının satın alınabilirliği ne kadar önemlidir (yapay zekanın altyapısı, bilgi işlem, veri iletme ve depolamanın donanım maliyetini ifade eder), Carlota Perez'in teknolojik devrim teorisi, teorinin teknolojik atılımların iki tane içerdiğini öne sürdüğünü göstermiştir. aşamalar:
Kaynak: Carlota Perez'in Teknolojik Devrim Teorisi
Artık ChatGPT gibi girişimler pazar uyumunu ve müşteri talebini gösterdiğine göre, yapay zekanın dağıtım aşamasına girdiği hissedilebilir. **Ancak, AI'da önemli bir parça eksik: fiyata duyarlı start-up'lar için inşa edilecek ve denenecek fazladan altyapı. **
soru
Mevcut fiziksel altyapı alanı, ağırlıklı olarak AWS, GCP, Azure, Nvidia, Cloudflare, Akamai vb. dahil olmak üzere dikey olarak entegre edilmiş oligopol tarafından tekelleştirilmektedir. %61 Bu nedenle, AI alanına, özellikle LLM alanına yeni girenler, son derece yüksek hesaplama maliyetleriyle yüzleşmek zorundadır.
Kaynak: Katman Katmanı Analizi - LLM Arama Mimarisi ve Maliyeti
çözüm
Filecoin (DePIN'in öncüsü, 2014'te ortaya çıktı, İnternet düzeyinde donanım toplamaya ve dağıtılmış veri depolama sunmaya odaklandı), Bacalhau, Gensyn.ai, Render Network, ExaBits (CPU/GPU arz ve talebini eşleştirmek için koordinasyon katmanı) gibi DePIN ağları Aşağıdaki üç açıdan altyapı maliyetlerinde %75 ila %90'dan fazla tasarruf sağlayabilir:
1. Arz eğrisini zorlayın ve piyasa rekabetini teşvik edin
DePIN, donanım tedarikçilerinin hizmet sağlayıcı olmaları için eşit fırsatlar sunar. Herkesin bir "madenci" olarak katılabileceği ve finansal tazminat karşılığında CPU/GPU veya depolama gücü değiş tokuşu yapabileceği bir pazar yaratır, böylece mevcut sağlayıcılar için rekabet yaratır.
AWS gibi bir şirket, kullanıcı arayüzü, operasyonlar ve dikey entegrasyonda şüphesiz 17 yıllık bir avantaja sahipken, **DePIN, merkezi tedarikçilerden fiyatlandırma kabul edemeyen yeni bir müşteri tabanı çekiyor. **Ebay'in Bloomingdale ile doğrudan rekabet etmemesi ve bunun yerine benzer ihtiyaçları karşılamak için daha ekonomik alternatifler sunması gibi, dağıtık depolama ağları da merkezi tedarikçilerin yerine geçmez, fiyata duyarlı kullanıcı grubuna hizmet vermek üzere tasarlanmıştır.
2. Şifreli ekonomik tasarım yoluyla pazarın ekonomik dengesini destekleyin
DePIN tarafından oluşturulan sübvansiyon mekanizması donanım tedarikçilerinin ağa katılmaları için rehberlik edebilir ve böylece son kullanıcıların maliyetini düşürür. Prensip olarak Web2 ve Web3'te AWS ve Filecoin depolama sağlayıcılarının maliyetlerine ve gelirlerine bakabiliriz.
**Müşteriler fiyat indirimi elde eder: **DePIN ağı rekabetçi bir pazar yaratır ve Bertrand tarzı rekabeti başlatarak müşteri ödeme ücretlerini düşürür. Buna karşılık, AWS EC2'nin ayakta kalabilmesi için yaklaşık %55 marj ve %31 genel marja ihtiyacı vardır. DePIN ağı tarafından sağlanan Token teşviki/blok ödülü de yeni bir gelir kaynağıdır. Filecoin bağlamında, bir depolama sağlayıcısı ne kadar çok gerçek veri barındırırsa, o kadar çok blok ödülü (jeton) kazanabilir. **Bu nedenle, depolama sağlayıcıları anlaşmaları tamamlamak ve geliri artırmak için daha fazla müşteri çekmek için bir teşvike sahiptir. **Gelişmekte olan çeşitli bilgi işlem DePIN ağlarının token yapıları açıklanmamıştır, ancak muhtemelen benzer bir model izlemektedir. Benzer ağlar şunları içerir:
3. Genel giderleri azaltın: Bacalhau, exaBITS ve diğer DePIN ağlarının ve IPFS/içerik adreslenebilir depolamanın avantajları şunları içerir:
Yapay Zeka Tarafından Oluşturulan Özet: Yapay zeka, DePIN tarafından sağlanan uygun fiyatlı altyapı gerektirir ve altyapı pazarına şu anda dikey olarak entegre olmuş oligopoller hakimdir. Filecoin, Bacalhau, Render Network, ExaBits gibi DePIN ağları, bir donanım tedarikçisi olma, rekabet getirme, kripto ekonomik tasarım yoluyla pazar ekonomik dengesini sağlama, maliyetleri %75-90'dan fazla düşürme ve genel giderleri azaltma fırsatını demokratikleştirir.
2. Yaratıcıyı ve kişiliği doğrulayın
soru
Yakın zamanda yapılan bir araştırma, **Yapay zeka akademisyenlerinin %50'sinin, yapay zekanın insanlara yıkıcı zararlar verme olasılığının %10'u aştığına inandığını gösteriyor. **
Yapay zekanın sosyal kaosa neden olduğu ve hala bir düzenleme veya teknik şartname eksikliği olduğu konusunda insanların uyanık olması gerekiyor.Bu duruma "ters lob" denir.
Örneğin, bu Twitter videosunda, podcast sunucusu Joe Rogan ve muhafazakar yorumcu Ben Shapiro "Ratatouille" filmini tartışıyorlar, ancak bu video yapay zeka tarafından üretildi.
Kaynak: Bloomberg
Yapay zekanın sosyal etkisinin, sahte bloglar, konuşmalar ve görsellerin yarattığı sorunların çok ötesine geçtiğini belirtmekte fayda var:
Öyleyse, Web3'e AI ile ilgili spesifikasyonlar ekleyebilir miyiz?
çözüm
Şifrelenmiş zincirdeki kaynak kanıtını kullanarak kişilik kanıtı ve yaratıcı kanıtı sağlayın
Blockchain teknolojisinin gerçekten çalışmasını sağlayın - değişmez bir zincir geçmişi içeren dağıtılmış bir defter olarak, dijital içeriğin orijinalliği içerik kriptografik kanıtlarıyla doğrulanabilir.
Yaratıcının ve kişiliğin kanıtı olarak dijital imza
Bir derin sahtekarlığı tanımlamak için, orijinal içeriğin yaratıcısına özgü bir dijital imza kullanılarak bir kriptografik kanıt oluşturulabilir.İmza, yalnızca yaratıcı tarafından bilinen ve herkes tarafından kullanılabilen bir genel anahtar tarafından doğrulanabilen özel bir anahtar kullanılarak oluşturulabilir. İmzaya sahip olmak, içeriğin ister insan ister yapay zeka olsun orijinal yaratıcı tarafından oluşturulduğunu kanıtlar ve içerikte yapılan yetkili veya yetkisiz değişiklikleri doğrular.
Orijinallik kanıtı için IPFS ve Merkle ağacı kullanma
IPFS, içerik adresleme ve Merkle ağaçlarını kullanarak büyük veri kümelerine başvurmak için dağıtılmış bir protokoldür. Dosya içeriğinin alındığını ve değiştirildiğini kanıtlamak için, Merkle ağacındaki belirli bir veri bloğunun konumunu gösteren bir karma dizisi olan bir Merkle kanıtı oluşturulur. Her değişiklikle birlikte, dosya değişikliğinin kanıtını sağlayan Merkle ağacına bir hash eklenir.
**Şifreleme şemasının sorunlu noktası teşvik mekanizmasıdır.**Sonuçta, derin sahtekarlığı yapanın belirlenmesi olumsuz sosyal etkiyi azaltabilir, ancak aynı ekonomik faydaları sağlamaz. Bu sorumluluk muhtemelen Twitter, Meta ve Google gibi ana akım medya dağıtım platformlarına düşmektedir ve gerçekten de öyledir. **Öyleyse neden blockchain'e ihtiyacımız var? **
Cevap, blockchain'in kriptografik imzalarının ve orijinallik kanıtlarının** daha verimli, doğrulanabilir ve kesin olmasıdır. **Şu anda, derin sahtekarlıkları tespit etme süreci, görsel içerikteki düzenlilikleri ve anormallikleri belirlemek için temel olarak makine öğrenimi algoritmalarını (Meta'nın "Deepfake Detection Challenge", Google'ın "Asimetrik Sayılar" (ANS) ve c2pa gibi) kullanır, ancak genellikle yeterince doğru değil ve deepfake'in geliştirme hızının gerisinde kalıyor **Genellikle, orijinalliği belirlemek için verimsiz ve pahalı olan manuel inceleme gerekir.
Bir gün her içeriğin kriptografik bir imzası varsa, herkes yaratımın kaynağını doğrulanabilir bir şekilde kanıtlayabilir, kurcalamayı veya sahteciliği işaretlerse, o zaman güzel bir dünyayı başlatacağız.
AI Generated Summary: AI toplum için önemli bir tehdit oluşturabilir, özellikle de derin sahtekarlıklar ve içeriğin izinsiz kullanımı; dijital imzalar kullanan Proof of Creator ve IPFS ve Merkle ağaçları kullanan Proof of Authenticity gibi Web3 teknolojileri, Dijitalin özgünlüğü içerik doğrulanabilir, yetkisiz değişiklikler önlenir ve yapay zeka için normlar sağlanır.
3. AI demokratikleştirme
soru
Bugün yapay zeka, özel verilerden ve özel algoritmalardan oluşan bir kara kutu. Büyük bir teknoloji şirketi olan LLM'nin kapalı yapısı benim gözümde "AI demokrasisini" öldürdü, yani her geliştirici ve hatta kullanıcı LLM modeline algoritmalar ve veriler katkıda bulunabilir ve yer alabilir model karlı olduğunda kar (ilgili makaleler).
AI Demokrasi = Görünürlük (modele girilen verileri ve algoritmaları görebilir)** + Katkı** (modele veri veya algoritmalarla katkıda bulunabilir).
çözüm
Yapay zeka demokrasisinin amacı, üretken yapay zeka modellerini halka açık, ilgili ve kamuya ait hale getirmektir. Aşağıdaki tablo, AI'nın mevcut durumunu Web3 blockchain teknolojisi ile elde edilebilecek gelecekle karşılaştırmaktadır.
şu anda--
Müşteriler için:**
Geliştiriciler için:**
Blockchain'i birleştirdikten sonra——
Müşteriler için:**
Kullanıcılar, ince ayar için bir temel olarak geri bildirim (önyargı, içerik denetimi, çıktı üzerinde ayrıntılı geri bildirim gibi) sağlayabilir.
Kullanıcılar, model kârlı hale geldikten sonra kâr karşılığında verilere katkıda bulunmayı seçebilir.
Geliştiriciler için:**
Bazı insanlar, Web2'nin açık kaynak platformunun da uzlaşmacı bir çözüm sağladığını söylüyor, ancak etki ideal değil.İlgili tartışmalar için exaBITS'in blog gönderisine bakın.
AI üretimi özeti: Büyük teknoloji şirketlerinin kapalı LLM'si "AI demokrasisini" öldürür, yani her geliştirici veya kullanıcı bir LLM modeline algoritmalar ve verilerle katkıda bulunabilir ve model karlı olduğunda karın bir kısmını alabilir. AI halka açık, halkla ilgili ve kamuya ait olmalıdır. Blockchain ağının yardımıyla, kullanıcılar geri bildirim sağlayabilir, gerçekleşen karlar karşılığında modele veri katkıda bulunabilir ve geliştiriciler ayrıca algoritmaları birleştirmek ve ince ayar yapmak için görünürlük ve doğrulanabilir kaynaklar elde edebilir. İçerik adresleme/IPFS ve Urbit gibi Web3 yenilikleri, veri ve algoritmik egemenliği mümkün kılacaktır. Eğitim veri çıktısının tekrarlanabilirliği, blok zincirinin geçmiş ETL işlemlerinin ve sorgularının değişmez kaydı aracılığıyla da mümkün olacaktır.
4. Veri katkısı ödül mekanizmasını kurun
soru
Bugün, en değerli tüketici verileri, temel bir iş engeli oluşturan büyük teknoloji şirketlerinin münhasır varlığıdır. Teknoloji devlerinin bu verileri dış taraflarla paylaşmak için hiçbir teşviki yok.
Öyleyse neden doğrudan yaratıcılarından veya kullanıcılarından veri alamıyoruz? Neden verileri halka açık bir kaynak haline getiremiyoruz, verilere katkıda bulunamıyoruz ve veri bilimcilerin kullanması için açık kaynak yapamıyoruz?
Basitçe söylemek gerekirse, teşvik mekanizması ve koordinasyon mekanizması eksikliğinden kaynaklanmaktadır. Verilerin bakımı ve ETL'nin gerçekleştirilmesi (çıkarma, dönüştürme ve yükleme) büyük bir genel giderdir. Aslında, tek başına veri depolama, bilgi işlem maliyetleri hariç, 2030'da 777 milyar dolarlık bir sektör olacak. Hiç kimse veri işleme işini ve masraflarını ücretsiz olarak üstlenmez.
OpenAI'ye bir göz atalım, başlangıçta açık kaynak kodlu ve kar amacı gütmeyen olarak ayarlanmıştı, ancak maliyeti gerçekleştirmek zor ve maliyeti karşılayamıyor. 2019'da OpenAI, Microsoft'tan sermaye enjeksiyonunu kabul etmek zorunda kaldı ve algoritma artık halka açık değildi. OpenAI'nin 2024 yılına kadar 1 milyar dolar gelir elde etmesi bekleniyor.
çözüm
Web3, AI modeli sahipleri ile veri katkıda bulunanlar arasında gelirin yeniden dağıtımını kolaylaştıran, kitle kaynaklı veri katkıları için bir teşvik katmanı oluşturan "dataDAO" adlı yeni bir mekanizma sunar. Alan sınırlaması nedeniyle burada genişletilmeyecek, daha fazla bilgi edinmek isterseniz aşağıdaki iki makaleyi okuyabilirsiniz:
Genel olarak, DePIN farklı bir yaklaşım benimsedi ve Web3 ile yapay zeka inovasyonunu desteklemek için yeni donanım enerjisi sağladı. Teknoloji devleri AI endüstrisine hakim olsa da, gelişmekte olan oyuncular mücadeleye katılmak için blockchain teknolojisinden yararlanabilir: DePIN Network, bilgi işlem maliyetlerini düşürerek giriş engellerini azaltır; blockchain'in doğrulanabilir ve dağıtılmış doğası, gerçekten açık AI'yı mümkün kılar; yenilikçi mekanizmalar gibi dataDAO veri katkısını teşvik ederken, blok zincirinin değişmezliği ve kurcalamaya karşı dayanıklı özellikleri, oluşturucunun kimlik sertifikasını sağlayarak insanların yapay zekanın olumsuz sosyal etkisi hakkındaki endişelerini giderir.