Автор: Катріна Ван
Компіляція: Catrina SevenUp DAO Джерело: Coin Time
Кредит зображення: створено інструментами Unbounded AI
Донедавна стартапи лідирували в технологічних інноваціях завдяки своїй швидкості, гнучкості, підприємницькій культурі та свободі від організаційної інерції. Однак в епоху штучного інтелекту, яка швидко розвивається, все змінилося. Великі технологічні гіганти, такі як OpenAI, Nvidia, Google і навіть Meta, що належать Microsoft, наразі домінували в інноваційних продуктах ШІ.
Так що пішло не так? Чому цього разу «Голіафи» перемогли «Давидів»? Хоча стартапи можуть писати чудовий код, вони часто не можуть конкурувати з великими технологічними гігантами через кілька проблем:
Обчислювальна вартість все ще надзвичайно висока;
ШІ має проблему, яка називається «зворотним виразом»: відсутність необхідних регуляторних заходів перешкоджатиме інноваціям через занепокоєння та невизначеність щодо соціального впливу;
ШІ – чорний ящик;
Розрив даних між гравцями, які вже зростають (великі технологічні компанії), створює перешкоди для нових конкурентів.
Отже, як це пов’язано з технологією блокчейн і де вона перетинається зі штучним інтелектом? Незважаючи на те, що в Web3 **DePIN (децентралізована мережа фізичної інфраструктури) не є панацеєю, вона може покращити технологію штучного інтелекту, вирішуючи вищезазначені проблеми. **У цій статті я поясню, як використовувати технологію DePIN для покращення штучного інтелекту в чотирьох вимірах:
1. Зменшити витрати на інфраструктуру;2. Перевірте особу та гуманність виробника;3. Впровадьте демократію та прозорість у ШІ;
**4. Встановіть механізм заохочення для надання даних. **
У контексті цієї статті
«Web3» визначається як наступне покоління Інтернету, технологія блокчейн є його важливою частиною, а також включає інші існуючі технології;
«Блокчейн» означає технологію децентралізованої та розподіленої книги;
«Криптовалюта» стосується використання токенів як механізму стимулювання та децентралізації.
По-перше, зменшити витрати на інфраструктуру (обчислення та зберігання)
Важливість доступності інфраструктури (в контексті штучного інтелекту, вартість апаратного забезпечення для обчислення, доставки та зберігання даних) підкреслюється в рамках «Технологічної революції» Карлоти Перес. Концепція передбачає, що кожен технологічний прорив має дві фази:
1) Етап інсталяції характеризується великими венчурними інвестиціями, розбудовою інфраструктури та підходом «виведення» на ринок (GTM), оскільки пропозиція клієнта щодо нової технології ще не зрозуміла.
2) Етап розгортання характеризується швидким збільшенням пропозиції інфраструктури, що знижує бар’єр входу для нових учасників, водночас характеризуючись підходом «витягування» GTM, що вказує на те, що клієнти бажають більше продукту, який ще не створений, і що існує сильна відповідність продукту ринку.
Незважаючи на те, що ChatGPT уже має чітку відповідність ринку продукту та величезний попит клієнтів, можна подумати, що ШІ вже увійшов у фазу розгортання.
**Однак не вистачає однієї речі: надлишкової пропозиції інфраструктури, щоб зробити її достатньо дешевою для створення та експериментів стартапів, чутливих до ціни. **
1. Проблема Проблема полягає в тому, що поточна динаміка ринку фізичної інфраструктури — це переважно вертикально інтегровані олігополії, де такі компанії, як AWS, GCP, Azure, Nvidia, Cloudflare і Akamai, отримують високі прибутки. Наприклад, AWS має приблизно 61% валової рентабельності на товарному обчислювальному обладнанні.
Обчислювально дорого для нових учасників ШІ, особливо в LLM.
Вартість навчання ChatGPT становить близько 4 мільйонів доларів США, а вартість апаратного висновку – близько 700 000 доларів США на день.
Очікується, що навчання та перепідготовка другої версії Блума коштуватиме 10 мільйонів доларів.
Якби ChatGPT було розгорнуто в Пошуку Google, це коштувало б Google 36 мільярдів доларів доходу, величезний перехід прибутку від програмної платформи (Google) до постачальника обладнання (Nvidia).
2. Рішення Мережі DePIN (такі як Filecoin, Bacalhau, Render Network і ExaBits) можуть досягти економії витрат на інфраструктуру понад 75%-90% за допомогою наступних трьох важелів. Ці мережі є піонерами з 2014 року, зосередженими на накопиченні великомасштабного Інтернет-обладнання для децентралізованого зберігання даних, тоді як Bacalhau, Render Network і ExaBits є координаційними рівнями, які відповідають попиту та пропозиції CPU/GPU. ** (Відмова від відповідальності: автор був колишнім співробітником Protocol Labs і консультантом ExaBits)
1) Підніміть криву пропозиції та створіть більш конкурентний ринок
DePIN демократизує підключення постачальників обладнання, дозволяючи постачальникам обладнання стати постачальниками послуг. Це створює конкуренцію для цих особистих інтересів, створюючи ринок, де будь-хто може приєднатися до мережі як «майнер», пропонуючи свій ЦП/ГП або потужність накопичувача в обмін на фінансову винагороду.
У той час як такі компанії, як AWS, безсумнівно, мають 17-річну перевагу в користувальницькому інтерфейсі, операційній досконалості та вертикальній інтеграції, DePIN відкриває нову клієнтську базу, вартість якої раніше була завищеною централізованими постачальниками. Подібно до того, як Ebay не конкуруватиме безпосередньо з Bloomingdale, а запровадить більш доступні альтернативи для задоволення подібних потреб, мережа DePIN не замінить централізованих постачальників, а натомість має на меті обслуговувати базу користувачів, яка має більшу ціну.
2) Збалансуйте економіку цих ринків за допомогою криптоекономічного дизайну
DePIN створює механізм субсидій, щоб спонукати постачальників обладнання до участі в мережі, тим самим зменшуючи витрати для кінцевих користувачів. Щоб зрозуміти, як це працює, давайте спочатку порівняємо витрати та доходи постачальників сховищ в AWS і Filecoin.
A. Мережа DePIN може зменшити витрати для клієнтів: мережа DePIN створює конкурентний ринок і запроваджує конкуренцію в стилі Бертрана, тим самим зменшуючи витрати для клієнтів. Натомість AWS EC2 потребує середньої рентабельності 50% і 31% валової рентабельності, щоб залишатися на плаву.
B. Видаючи символічні винагороди/блокові винагороди як нове джерело доходу, мережа DePIN може надати більше переваг. У контексті Filecoin розміщення більшої кількості фактичних даних означає, що постачальник сховищ отримує більше винагород за блок (токенів). Тому постачальники сховищ мають стимул залучати більше клієнтів і вигравати більше угод, щоб максимізувати дохід. Структура маркерів кількох нових обчислювальних мереж DePIN залишається в таємниці, але, ймовірно, буде слідувати подібній моделі. Приклади таких мереж:
Bacalhau: рівень координації, який переносить обчислення на місце зберігання даних без переміщення великих обсягів даних
ExaBITS: децентралізована обчислювальна мережа для штучного інтелекту та інтенсивних обчислювальних програм
3) Зменшення накладних витрат:
Переваги мереж DePIN, таких як Bacalhau і ExaBITS, а також IPFS/сховище з адресою вмісту включають:
A. Створення доступності з прихованих даних: через високу вартість пропускної здатності передачі великих наборів даних існує велика кількість невикористаних даних. Наприклад, спортивні стадіони генерують велику кількість даних про події, які зараз не використовуються. Проект DePIN відкриває доступність таких прихованих даних шляхом обробки даних на місці та передачі лише значущих результатів.
B. Зменшення операційних витрат шляхом локального прийому даних, таких як введення, передача та імпорт/експорт даних.
C. Зведіть до мінімуму ручний процес обміну конфіденційними даними: наприклад, якщо лікарням A і B потрібно об’єднати відповідні конфіденційні дані пацієнтів для аналізу, вони можуть використовувати Bacalhau для координації потужності графічного процесора для безпосередньої локальної обробки конфіденційних даних, а не виконувати громіздкі процедури. адміністративні процедури з Контрагент обробляє обмін ідентифікаційною інформацією (PII).
D. Усуньте необхідність повторно обчислювати базовий набір даних: IPFS/сховище з адресою вмісту має вбудовані властивості для дедуплікації, відстеження походження та перевірки даних. Ось додаткові відомості про функції та економічні переваги IPFS.
3. Резюме ШІ потрібен DePIN, щоб отримати доступну інфраструктуру, а поточний ринок монополізований вертикально інтегрованими олігополіями. Мережі DePIN, такі як Filecoin, Bacalhau, Render Network і ExaBits, можуть забезпечити 75%-90%+ економію коштів за рахунок демократизації доступу до постачальників обладнання та запровадження конкуренції, балансування ринкової економіки за допомогою криптоекономічного дизайну та зменшення накладних витрат.
По-друге, перевірка творіння та людства
1. Питання Згідно з нещодавнім опитуванням, 50% вчених у галузі штучного інтелекту вважають, що ймовірність того, що штучний інтелект призведе до знищення людства, становить принаймні 10%.
Це протвереза думка. Штучний інтелект вже спричиняє суспільство, і наразі нам не вистачає регуляторної чи технологічної гарантійної структури — того, що уряд називає «зворотним плацдармом». **
На жаль, вплив штучного інтелекту на суспільство виходить далеко за рамки фальшивих дебатів і зображень подкастів:
Цикл президентських виборів 2024 року буде єдиним, глибоко фейковою політичною кампанією, згенерованою ШІ, яку важко відрізнити від справжньої.
Відео сенатора Елізабет Уоррен редагують, щоб виглядало так, ніби Уоррен каже, що республіканцям не можна дозволяти голосувати (розвінчано).
Підробка клонування голосу Байдена за критику транс-жінок.
Група художників подала колективний позов проти Midjourney і Stability AI, стверджуючи про несанкціоноване використання робіт художників для тренування зображень штучного інтелекту, що порушувало торгові марки художників і загрожувало їхнім засобам існування.
Саундтрек, створений штучним інтелектом, під назвою «Heart on My Sleeve» за участю The Weeknd і Drake отримав популярність до того, як його було вилучено з потокового сервісу. Суперечка навколо порушення авторських прав є передвісником ускладнень, які можуть виникнути, коли нова технологія входить у загальну свідомість без необхідних правил. Іншими словами, це проблема зворотного трампліна.
Що, якби ми могли захистити ШІ за допомогою криптографічних доказів у Web3?
**2. Рішення 1) Доведіть особу творця та особу людини за допомогою зашифрованого сертифіката джерела в блокчейні. **
Саме тут ми можемо використовувати технологію блокчейну – як розподілену книгу, що містить незмінні записи в блокчейні. Це дає змогу перевірити автентичність цифрового вмісту шляхом перевірки його криптографічних доказів.
2) Цифровий підпис підтверджує особу та людяність творця
Щоб запобігти глибоким підробкам, криптографічні докази можна створити за допомогою цифрового підпису, унікального для оригінального творця вмісту. Цей підпис можна створити за допомогою закритого ключа, відомого лише автору, який можна перевірити за допомогою відкритого ключа та доступний для всіх. Додавши цей підпис до вмісту, можна довести, що вміст було створено оригінальним творцем, незалежно від того, чи це людина чи штучний інтелект, і що до цього вмісту було внесено санкціоновані/несанкціоновані зміни.
3) Використовуйте IPFS і дерево Merkle для підтвердження автентичності
IPFS — це децентралізований протокол, який використовує адресацію вмісту та дерева Merkle для посилань на великі набори даних. Щоб підтвердити зміни вмісту файлу, створюється доказ Merkle, який є списком хешів, що показує певний блок даних у дереві Merkle. Щоразу, коли відбувається зміна, генерується новий хеш і оновлюється дерево Merkle, надаючи доказ модифікації файлу.
Такі криптографічні рішення можуть зіткнутися з проблемою стимулів і винагород:
Зрештою, виявлення генераторів глибоких фейків не матиме таких великих фінансових витрат, як зменшення негативних соціальних зовнішніх ефектів. Відповідальність, ймовірно, ляже на основні медіа-платформи, такі як Twitter, Meta, Google тощо, які вже позначають.
**То навіщо нам блокчейн? ** Відповідь полягає в тому, що ці криптографічні підписи та докази автентичності є більш ефективними, такими, що піддаються перевірці, і детермінованими. Сьогодні процес виявлення дипфейків відбувається в основному за допомогою алгоритмів машинного навчання (таких як Meta "Deepfake Detection Challenge", "Google's Asymmetric Number System" (ANS) і c2pa) для виявлення шаблонів і аномалій у візуальному вмісті, що іноді не відповідає дійсності. Точні та відстають від дедалі складніших дипфейків. Для оцінки автентичності часто потрібне втручання людей-модераторів, що є неефективним і дорогим.
Уявіть собі світ, де кожна частина вмісту має свій криптографічний підпис, щоб кожен міг підтвердити походження твору та маніпуляції з прапором або підробки, — чудовий новий світ.
3. Резюме Штучний інтелект становить серйозну загрозу для суспільства, головними проблемами є дипфейки та несанкціоноване використання контенту. Технології Web3, такі як цифрові підписи, що підтверджують особу творця та людськість, а також використання дерев IPFS і Merkle для підтвердження автентичності, можуть забезпечити безпеку ШІ шляхом перевірки автентичності цифрового вмісту та запобігання неавторизованим змінам.
По-третє, впровадьте демократію в ШІ
1. Проблема Сьогодні штучний інтелект — це чорна скринька, що складається з власних даних і власних алгоритмів. Закритий характер таких великих технологічних компаній призводить до неможливості «демократії ШІ», тобто кожен розробник і навіть користувач повинні мати можливість вносити алгоритми та дані в моделі LLM і отримувати частку майбутніх прибутків моделі (як обговорювалося в цей документ).
Демократія штучного інтелекту = видимість (можливість бачити дані та алгоритми, що вводяться в модель) + внесок (можливість вносити дані або алгоритми в модель).
2. Рішення AI Democracy прагне зробити генеративні моделі ШІ доступними, актуальними та доступними для всіх. У таблиці нижче порівнюється те, що можливо сьогодні, з тим, що технологія блокчейн зробить можливим у Web3.
1) У наш час
A. Для споживачів:
B. Для розробників:
Невелика повторюваність, оскільки немає відстеження ETL, виконаного на даних
80% часу спеціаліста з обробки даних витрачається даремно на очищення даних низького рівня через відсутність можливості перевірити спільний вихід даних
Блокчейн дозволить:
A. Для споживачів:
Користувачі можуть надавати відгуки (наприклад, детальні відгуки про упередженість, модерацію вмісту, результати) як вхідні дані для постійного тонкого налаштування
B. Для розробників:
Рівень децентралізованого контролю даних: нудні та трудомісткі процеси підготовки даних у Crowdsource, такі як маркування даних
Видимість і здатність поєднувати та точно налаштовувати алгоритми з перевіреними та на основі походження (тобто вони можуть бачити захищену від несанкціонованого втручання історію всіх минулих змін)
Суверенітет даних (досягається за допомогою адресації вмісту/IPFS) і суверенітет алгоритмів (наприклад, Urbit реалізує поєднання «точка-точка» та переносимість даних і алгоритмів)
Інноваційні LLM, що виникають на основі фундаментальних варіантів моделі з відкритим кодом, створюють поштовх для прискорення інновацій
Виведення відтворюваних навчальних даних через незмінний запис минулих ETL-операцій і запитів у блокчейні (наприклад, Kamu)
Можна стверджувати, що платформа з відкритим вихідним кодом Web2 є компромісом, але вона все ще далека від оптимальної з причин, описаних у цій статті.
3. Резюме Закрита природа великих технологічних компаній призвела до неможливості «демократії штучного інтелекту», тобто кожен розробник або користувач повинен мати можливість вносити алгоритми та дані в модель LLM і отримувати від цього майбутні прибутки. модельної частини. ШІ має бути доступним, актуальним і належати кожному. Мережа блокчейну дозволить користувачам надавати відгуки, вносити дані для моделювання монетизації, а розробникам дасть видимість і можливість створювати й точно налаштовувати алгоритми з функціями, які можна перевірити та на основі родоводу. Інновації Web3, такі як адресація вмісту/IPFS і Urbit, забезпечать суверенітет даних і алгоритмів. Через незмінний запис блокчейну також буде можливий повторюваний вихід навчальних даних із минулих операцій і запитів ETL.
По-четверте, встановіть стимули для надання даних
1. Проблема Сьогодні найцінніші споживчі дані — це власний бізнес-розділ великих технологічних платформ. Технічні гіганти не мають особливого стимулу ділитися цими даними з іншими сторонами.
Отже, чому б не отримати ці дані безпосередньо від автора/користувача даних? Чому б не зробити дані суспільним надбанням, надавши наші дані та відкривши їх для талановитих спеціалістів із обробки даних?
Коротше кажучи, немає жодного стимулу чи механізму координації, щоб це сталося. Завдання підтримки даних і виконання ETL (вилучення, перетворення та завантаження) спричиняють значні накладні витрати. Фактично, лише індустрія зберігання даних у 2030 році складе 777 мільярдів доларів, не враховуючи витрати на обчислення. Навіщо комусь брати на себе роботу та кошти з обробки даних, якщо взамін нічого немає?
Наприклад, OpenAI спочатку був відкритим вихідним кодом і був некомерційним, але через те, що заробити гроші нелегко, він потрапив у проблеми. Нарешті, у 2019 році їй довелося отримати капітальну ін’єкцію від Microsoft і закрити свій алгоритм для громадськості. Очікується, що OpenAI принесе 1 мільярд доларів доходу до 2024 року.
2. Рішення Web3 представляє новий механізм під назвою dataDAO, який полегшує перерозподіл доходу від власників моделей штучного інтелекту до розповсюджувачів даних, створюючи рівень стимулів для краудсорсингових внесків даних.
Висновок
Підсумовуючи, DePIN — це захоплююча нова категорія, яка забезпечує альтернативне паливо в апаратному забезпеченні для відродження інновацій Web3 та AI.
Хоча великі технологічні компанії домінують в індустрії штучного інтелекту, нові гравці, які конкурують із технологією блокчейн, також мають потенціал для:
Мережа DePIN знижує поріг витрат на обчислення; перевіряється та децентралізована природа блокчейну робить можливим справжній відкритий штучний інтелект; інноваційні механізми, такі як dataDAO, стимулюють внески даних; незмінні та захищені від втручання властивості блокчейну забезпечують підтвердження ідентичності автора, щоб відповісти на занепокоєння щодо негативного впливу ШІ на суспільство.
Переглянути оригінал
Контент має виключно довідковий характер і не є запрошенням до участі або пропозицією. Інвестиційні, податкові чи юридичні консультації не надаються. Перегляньте Відмову від відповідальності , щоб дізнатися більше про ризики.
AI потребує Web3
Автор: Катріна Ван Компіляція: Catrina SevenUp DAO Джерело: Coin Time
Донедавна стартапи лідирували в технологічних інноваціях завдяки своїй швидкості, гнучкості, підприємницькій культурі та свободі від організаційної інерції. Однак в епоху штучного інтелекту, яка швидко розвивається, все змінилося. Великі технологічні гіганти, такі як OpenAI, Nvidia, Google і навіть Meta, що належать Microsoft, наразі домінували в інноваційних продуктах ШІ.
Так що пішло не так? Чому цього разу «Голіафи» перемогли «Давидів»? Хоча стартапи можуть писати чудовий код, вони часто не можуть конкурувати з великими технологічними гігантами через кілька проблем:
Отже, як це пов’язано з технологією блокчейн і де вона перетинається зі штучним інтелектом? Незважаючи на те, що в Web3 **DePIN (децентралізована мережа фізичної інфраструктури) не є панацеєю, вона може покращити технологію штучного інтелекту, вирішуючи вищезазначені проблеми. **У цій статті я поясню, як використовувати технологію DePIN для покращення штучного інтелекту в чотирьох вимірах:
1. Зменшити витрати на інфраструктуру; 2. Перевірте особу та гуманність виробника; 3. Впровадьте демократію та прозорість у ШІ; **4. Встановіть механізм заохочення для надання даних. **
У контексті цієї статті
По-перше, зменшити витрати на інфраструктуру (обчислення та зберігання)
Важливість доступності інфраструктури (в контексті штучного інтелекту, вартість апаратного забезпечення для обчислення, доставки та зберігання даних) підкреслюється в рамках «Технологічної революції» Карлоти Перес. Концепція передбачає, що кожен технологічний прорив має дві фази:
1) Підніміть криву пропозиції та створіть більш конкурентний ринок DePIN демократизує підключення постачальників обладнання, дозволяючи постачальникам обладнання стати постачальниками послуг. Це створює конкуренцію для цих особистих інтересів, створюючи ринок, де будь-хто може приєднатися до мережі як «майнер», пропонуючи свій ЦП/ГП або потужність накопичувача в обмін на фінансову винагороду. У той час як такі компанії, як AWS, безсумнівно, мають 17-річну перевагу в користувальницькому інтерфейсі, операційній досконалості та вертикальній інтеграції, DePIN відкриває нову клієнтську базу, вартість якої раніше була завищеною централізованими постачальниками. Подібно до того, як Ebay не конкуруватиме безпосередньо з Bloomingdale, а запровадить більш доступні альтернативи для задоволення подібних потреб, мережа DePIN не замінить централізованих постачальників, а натомість має на меті обслуговувати базу користувачів, яка має більшу ціну.
2) Збалансуйте економіку цих ринків за допомогою криптоекономічного дизайну DePIN створює механізм субсидій, щоб спонукати постачальників обладнання до участі в мережі, тим самим зменшуючи витрати для кінцевих користувачів. Щоб зрозуміти, як це працює, давайте спочатку порівняємо витрати та доходи постачальників сховищ в AWS і Filecoin.
3) Зменшення накладних витрат: Переваги мереж DePIN, таких як Bacalhau і ExaBITS, а також IPFS/сховище з адресою вмісту включають: A. Створення доступності з прихованих даних: через високу вартість пропускної здатності передачі великих наборів даних існує велика кількість невикористаних даних. Наприклад, спортивні стадіони генерують велику кількість даних про події, які зараз не використовуються. Проект DePIN відкриває доступність таких прихованих даних шляхом обробки даних на місці та передачі лише значущих результатів. B. Зменшення операційних витрат шляхом локального прийому даних, таких як введення, передача та імпорт/експорт даних. C. Зведіть до мінімуму ручний процес обміну конфіденційними даними: наприклад, якщо лікарням A і B потрібно об’єднати відповідні конфіденційні дані пацієнтів для аналізу, вони можуть використовувати Bacalhau для координації потужності графічного процесора для безпосередньої локальної обробки конфіденційних даних, а не виконувати громіздкі процедури. адміністративні процедури з Контрагент обробляє обмін ідентифікаційною інформацією (PII). D. Усуньте необхідність повторно обчислювати базовий набір даних: IPFS/сховище з адресою вмісту має вбудовані властивості для дедуплікації, відстеження походження та перевірки даних. Ось додаткові відомості про функції та економічні переваги IPFS. 3. Резюме ШІ потрібен DePIN, щоб отримати доступну інфраструктуру, а поточний ринок монополізований вертикально інтегрованими олігополіями. Мережі DePIN, такі як Filecoin, Bacalhau, Render Network і ExaBits, можуть забезпечити 75%-90%+ економію коштів за рахунок демократизації доступу до постачальників обладнання та запровадження конкуренції, балансування ринкової економіки за допомогою криптоекономічного дизайну та зменшення накладних витрат.
По-друге, перевірка творіння та людства
1. Питання Згідно з нещодавнім опитуванням, 50% вчених у галузі штучного інтелекту вважають, що ймовірність того, що штучний інтелект призведе до знищення людства, становить принаймні 10%. Це протвереза думка. Штучний інтелект вже спричиняє суспільство, і наразі нам не вистачає регуляторної чи технологічної гарантійної структури — того, що уряд називає «зворотним плацдармом». **
2) Цифровий підпис підтверджує особу та людяність творця Щоб запобігти глибоким підробкам, криптографічні докази можна створити за допомогою цифрового підпису, унікального для оригінального творця вмісту. Цей підпис можна створити за допомогою закритого ключа, відомого лише автору, який можна перевірити за допомогою відкритого ключа та доступний для всіх. Додавши цей підпис до вмісту, можна довести, що вміст було створено оригінальним творцем, незалежно від того, чи це людина чи штучний інтелект, і що до цього вмісту було внесено санкціоновані/несанкціоновані зміни.
3) Використовуйте IPFS і дерево Merkle для підтвердження автентичності IPFS — це децентралізований протокол, який використовує адресацію вмісту та дерева Merkle для посилань на великі набори даних. Щоб підтвердити зміни вмісту файлу, створюється доказ Merkle, який є списком хешів, що показує певний блок даних у дереві Merkle. Щоразу, коли відбувається зміна, генерується новий хеш і оновлюється дерево Merkle, надаючи доказ модифікації файлу.
Такі криптографічні рішення можуть зіткнутися з проблемою стимулів і винагород: Зрештою, виявлення генераторів глибоких фейків не матиме таких великих фінансових витрат, як зменшення негативних соціальних зовнішніх ефектів. Відповідальність, ймовірно, ляже на основні медіа-платформи, такі як Twitter, Meta, Google тощо, які вже позначають. **То навіщо нам блокчейн? ** Відповідь полягає в тому, що ці криптографічні підписи та докази автентичності є більш ефективними, такими, що піддаються перевірці, і детермінованими. Сьогодні процес виявлення дипфейків відбувається в основному за допомогою алгоритмів машинного навчання (таких як Meta "Deepfake Detection Challenge", "Google's Asymmetric Number System" (ANS) і c2pa) для виявлення шаблонів і аномалій у візуальному вмісті, що іноді не відповідає дійсності. Точні та відстають від дедалі складніших дипфейків. Для оцінки автентичності часто потрібне втручання людей-модераторів, що є неефективним і дорогим.
Уявіть собі світ, де кожна частина вмісту має свій криптографічний підпис, щоб кожен міг підтвердити походження твору та маніпуляції з прапором або підробки, — чудовий новий світ. 3. Резюме Штучний інтелект становить серйозну загрозу для суспільства, головними проблемами є дипфейки та несанкціоноване використання контенту. Технології Web3, такі як цифрові підписи, що підтверджують особу творця та людськість, а також використання дерев IPFS і Merkle для підтвердження автентичності, можуть забезпечити безпеку ШІ шляхом перевірки автентичності цифрового вмісту та запобігання неавторизованим змінам.
По-третє, впровадьте демократію в ШІ
1. Проблема Сьогодні штучний інтелект — це чорна скринька, що складається з власних даних і власних алгоритмів. Закритий характер таких великих технологічних компаній призводить до неможливості «демократії ШІ», тобто кожен розробник і навіть користувач повинні мати можливість вносити алгоритми та дані в моделі LLM і отримувати частку майбутніх прибутків моделі (як обговорювалося в цей документ).
Демократія штучного інтелекту = видимість (можливість бачити дані та алгоритми, що вводяться в модель) + внесок (можливість вносити дані або алгоритми в модель). 2. Рішення AI Democracy прагне зробити генеративні моделі ШІ доступними, актуальними та доступними для всіх. У таблиці нижче порівнюється те, що можливо сьогодні, з тим, що технологія блокчейн зробить можливим у Web3.
B. Для розробників: Рівень децентралізованого контролю даних: нудні та трудомісткі процеси підготовки даних у Crowdsource, такі як маркування даних Видимість і здатність поєднувати та точно налаштовувати алгоритми з перевіреними та на основі походження (тобто вони можуть бачити захищену від несанкціонованого втручання історію всіх минулих змін) Суверенітет даних (досягається за допомогою адресації вмісту/IPFS) і суверенітет алгоритмів (наприклад, Urbit реалізує поєднання «точка-точка» та переносимість даних і алгоритмів) Інноваційні LLM, що виникають на основі фундаментальних варіантів моделі з відкритим кодом, створюють поштовх для прискорення інновацій Виведення відтворюваних навчальних даних через незмінний запис минулих ETL-операцій і запитів у блокчейні (наприклад, Kamu) Можна стверджувати, що платформа з відкритим вихідним кодом Web2 є компромісом, але вона все ще далека від оптимальної з причин, описаних у цій статті. 3. Резюме Закрита природа великих технологічних компаній призвела до неможливості «демократії штучного інтелекту», тобто кожен розробник або користувач повинен мати можливість вносити алгоритми та дані в модель LLM і отримувати від цього майбутні прибутки. модельної частини. ШІ має бути доступним, актуальним і належати кожному. Мережа блокчейну дозволить користувачам надавати відгуки, вносити дані для моделювання монетизації, а розробникам дасть видимість і можливість створювати й точно налаштовувати алгоритми з функціями, які можна перевірити та на основі родоводу. Інновації Web3, такі як адресація вмісту/IPFS і Urbit, забезпечать суверенітет даних і алгоритмів. Через незмінний запис блокчейну також буде можливий повторюваний вихід навчальних даних із минулих операцій і запитів ETL.
По-четверте, встановіть стимули для надання даних
1. Проблема Сьогодні найцінніші споживчі дані — це власний бізнес-розділ великих технологічних платформ. Технічні гіганти не мають особливого стимулу ділитися цими даними з іншими сторонами.
Отже, чому б не отримати ці дані безпосередньо від автора/користувача даних? Чому б не зробити дані суспільним надбанням, надавши наші дані та відкривши їх для талановитих спеціалістів із обробки даних?
Коротше кажучи, немає жодного стимулу чи механізму координації, щоб це сталося. Завдання підтримки даних і виконання ETL (вилучення, перетворення та завантаження) спричиняють значні накладні витрати. Фактично, лише індустрія зберігання даних у 2030 році складе 777 мільярдів доларів, не враховуючи витрати на обчислення. Навіщо комусь брати на себе роботу та кошти з обробки даних, якщо взамін нічого немає?
Наприклад, OpenAI спочатку був відкритим вихідним кодом і був некомерційним, але через те, що заробити гроші нелегко, він потрапив у проблеми. Нарешті, у 2019 році їй довелося отримати капітальну ін’єкцію від Microsoft і закрити свій алгоритм для громадськості. Очікується, що OpenAI принесе 1 мільярд доларів доходу до 2024 року. 2. Рішення Web3 представляє новий механізм під назвою dataDAO, який полегшує перерозподіл доходу від власників моделей штучного інтелекту до розповсюджувачів даних, створюючи рівень стимулів для краудсорсингових внесків даних.
Висновок
Підсумовуючи, DePIN — це захоплююча нова категорія, яка забезпечує альтернативне паливо в апаратному забезпеченні для відродження інновацій Web3 та AI. Хоча великі технологічні компанії домінують в індустрії штучного інтелекту, нові гравці, які конкурують із технологією блокчейн, також мають потенціал для:
Мережа DePIN знижує поріг витрат на обчислення; перевіряється та децентралізована природа блокчейну робить можливим справжній відкритий штучний інтелект; інноваційні механізми, такі як dataDAO, стимулюють внески даних; незмінні та захищені від втручання властивості блокчейну забезпечують підтвердження ідентичності автора, щоб відповісти на занепокоєння щодо негативного впливу ШІ на суспільство.