Как многомерный анализ DePIN помогает искусственному интеллекту?

Первоначальный автор: Filecoin; писатель, инвестиционный партнер Portal Ventures Катрина

Первоисточник: Сеть Filecoin

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. ** Пока что создателями прорывных продуктов «ИИ» являются традиционные технологические гиганты, такие как «Майкрософт», OpenAI, Nvidia, Google и даже «Мета».

**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
  • ИИ; у развития есть обратная доля: опасения и неопределенность в отношении ИИ; социальные последствия препятствуют инновациям из-за отсутствия необходимых руководств
  • ИИ; проблемы с черным ящиком
  • «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 ИИ; Демократия и прозрачность
  • 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), Карлота Перес; Теория технологической революции показала, что теория предполагает, что технологические прорывы включают два этапа :Как многомерный анализ DePIN помогает искусственному интеллекту?

Источник: Карлота Перес, Теория технологической революции.

  • 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 ИИ не хватает важной части: избытка инфраструктуры для стартапов, чувствительных к цене, для создания и экспериментов. **

вопрос

Текущая область физической инфраструктуры в основном монополизирована вертикально интегрированной олигополией, в том числе AWS, GCP, Azure, Nvidia, Cloudflare, Akamai и т. д., отрасль имеет высокую прибыль, и, по оценкам, валовая прибыль AWS на товарное вычислительное оборудование составляет 61%;. Поэтому новичкам в области ИИ, особенно в области LLM, приходится сталкиваться с чрезвычайно высокими вычислительными затратами.

  • ChatGPT; стоимость одного обучения оценивается в; 4; млн долларов США, а эксплуатационные расходы на аппаратный вывод составляют около; 700 000 долларов США/день.
  • Блум; версия 2 может стоить; 10 миллионов долларов; миллион на обучение и переобучение.
  • Если «ChatGPT» войдет в поиск «Google», доход Google сократится; 36 миллиардов долларов, ** Огромная прибыль будет переведена с программной платформы (Google) на поставщика оборудования (Nvidia). **

Как многомерный анализ DePIN помогает искусственному интеллекту?

Источники: Послойный анализ — LLM, Архитектура поиска и стоимость.

решение

DePIN; такие сети, как Filecoin (создан в 2014 году; DePIN; пионер, специализирующийся на сборе оборудования интернет-уровня и обслуживании распределенного хранилища данных), Bacalhau, Gensyn.ai, Render Network, ExaBits (для сопоставления; CPU/GPU; уровень координации спроса и предложения) 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 обменивать CPU/GPU или ресурсы хранения за финансовую компенсацию, тем самым создавая конкуренцию существующим поставщикам.

В то время как такая компания, как «AWS», несомненно, обладает преимуществом первопроходца «17» в пользовательском интерфейсе, операциях и вертикальной интеграции, **DePIN; привлекает новую клиентскую базу, которая не может принять цены от централизованных поставщиков. **Как и Ebay, не конкурирует напрямую с Bloomingdale, а скорее предлагает более экономичную альтернативу для удовлетворения аналогичных потребностей, распределенные сети хранения не заменяют централизованных поставщиков, а вместо этого предназначены для обслуживания чувствительных к цене пользователей. группы.

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 AWS и Filecoin, затраты и доходы поставщиков хранилищ в Web2 и Web3. Как многомерный анализ DePIN помогает искусственному интеллекту?

**Клиенты получают снижение цен: **DePIN; сеть создает конкурентный рынок и представляет Bertrand; стиль конкуренции, тем самым снижая комиссию за платежи клиентов. Напротив, AWS EC;2;нужно около;55%;маржи и;31%;общей маржи, чтобы оставаться на плаву. DePIN; Токен, предоставленный сетью; поощрение/вознаграждение за блок 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. **Несколько Emerging Computing; DePIN; Структуры токенов для сети 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: Bacalhau, exaBITS и т. д., DePIN, сеть и преимущества IPFS/хранилища с адресацией содержимого включают в себя:

  • 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. DePIN; проекты могут 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, координацию, графический процессор, вычислительную мощность непосредственно в процессе. данные локально без необходимости обмениваться информацией, позволяющей установить личность (PII), с контрагентами через громоздкие административные процессы.
  • ** Нет необходимости пересчитывать базовый набор данных: ** Хранилище с адресацией IPFS/контента поставляется с возможностью дедупликации, отслеживания и проверки данных. Информацию о функциях и стоимости «IPFS» см. в этой статье.

**AI генерирует сводку: **AI;требует;DePIN;обеспечивает доступную инфраструктуру, а на рынке инфраструктуры в настоящее время доминируют вертикально интегрированные олигополии. Такие сети, как Filecoin, Bacalhau, Render Network, ExaBits; например, DePIN; сети демократизируют возможность стать поставщиком оборудования, внедряют конкуренцию, поддерживают рыночный экономический баланс за счет экономичного шифрования и снижают затраты; 75%; -90%; выше , и сократить 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 начеку, что ИИ вызвал социальный хаос, и до сих пор не хватает регулирования или технических спецификаций.Эта ситуация называется «обратный лепесток».

Например, в этом Твиттере ведущий подкаста Джо Роган и консервативный комментатор Бен Шапиро обсуждают фильм «Рататуй», но это видео сгенерировано искусственным интеллектом. Как многомерный анализ DePIN помогает искусственному интеллекту?

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 ИИ, сгенерированный дипфейк, контент кампании впервые добился эффекта реального.
  • Видео с сенатором 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. *Искусственный интеллект, сгенерированный The Weeknd и Дрейком. Песня дуэта «Heart on My Sleeve» 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 соответствующие спецификации «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», криптографическое доказательство может быть сгенерировано с использованием цифровой подписи, уникальной для создателя исходного контента, которая может быть создана с использованием закрытого ключа, известного только создателю и проверяемого с помощью открытого ключа, доступного для всех. . Наличие подписи может доказать, что контент был создан первоначальным создателем, независимо от того, является ли создатель человеком или искусственным интеллектом, а также может подтвердить санкционированные или несанкционированные изменения контента.

Используйте IPFS и дерево Меркла для подтверждения подлинности

IPFS — это распределенный протокол для ссылок на большие наборы данных с использованием адресации контента 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 стимулирования.**В конце концов, выявление производителя «дипфейка» 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 процесс обнаружения «дипфейков» осуществляется в основном с помощью алгоритмов машинного обучения (таких как «Вызов по обнаружению дипфейков» от «Meta», «Асимметричные цифры» (ANS) от Google и ;c;2;pa: ) выявлять визуальные закономерности и аномалии в содержании, ** но часто недостаточно точно, отставая от скорости развития «дипфейка». ** Обычно требуется ручная проверка для определения подлинности, 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.

**ИИ; Генерация резюме: **ИИ может представлять серьезную угрозу для общества, особенно дипфейки и несанкционированное использование контента, в то время как технологии Web3, такие как доказательство происхождения и использование цифровых подписей, IPFS и доказательство подлинности Merkel дерева, которое может проверять подлинность цифрового контента, предотвращать несанкционированные изменения и предоставлять спецификации для «ИИ».

3. ИИ, демократизация

вопрос

Сегодняшний «ИИ» — это черный ящик, состоящий из закрытых данных и собственных алгоритмов. Закрытость крупных технологических компаний LLM убивает в моих глазах "ИИ;демократию", то есть каждый разработчик и даже пользователь может вносить алгоритмы и данные в модель "LLM" и в модели Получайте часть прибыли, когда получаете прибыль (статья по теме).

ИИ; демократия = 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 генеративные модели ИИ открытыми, актуальными и принадлежащими общественности. В приведенной ниже таблице сравнивается текущее состояние ИИ с будущим, которого можно достичь с помощью технологии блокчейна Web3.

Как многомерный анализ DePIN помогает искусственному интеллекту?

в настоящий момент--

Для клиентов:

  • Односторонний прием; LLM; вывод
  • Не может контролировать, как используются личные данные

Для разработчиков:

  • Низкая компоновка
  • ETL; обработка данных не отслеживается и ее трудно воспроизвести
  • Источник ввода данных ограничен владельцем данных
  • Модели с закрытым исходным кодом доступны только через; API; Платный доступ
  • Общий вывод данных не поддается проверке, 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 (через адресацию контента/IPFS; включен) и алгоритмический суверенитет (например, Urbit; включена одноранговая комбинация и переносимость данных и алгоритмов)
  • **Accelerate;LLM;Innovate, **Accelerate;LLM;Innovate из различных вариантов базовой модели с открытым исходным кодом.
  • **воспроизводимый вывод обучающих данных, **через неизменную запись прошлого в блокчейне, ETL, операции и запросы (например, Kamu).

Некоторые люди говорят, что платформа Web2 с открытым исходным кодом также предоставляет компромиссное решение, но эффект не идеален.

ИИ; краткое изложение поколения: закрытый, LLM, крупный технологический институт убил «ИИ; демократию», то есть каждый разработчик или пользователь может вносить алгоритмы и данные в модель «LLM» и получать часть прибыли, когда модель становится выгодно. ИИ; должен быть открыт для публики, иметь отношение к публике и принадлежать публике. С помощью сети блокчейна пользователи могут оставлять отзывы, вносить данные в модель в обмен на полученную прибыль, а разработчики также могут получать видимость и проверенные источники для объединения и точной настройки алгоритмов. Инновации Web3, такие как Content Addressing/IPFS и Urbit, обеспечат независимость данных и алгоритмов. Воспроизводимость вывода обучающих данных также будет возможна благодаря неизменной записи прошлого в блокчейне, ETL, операциям и запросам.

4. Настройте механизм вознаграждения за вклад данных

вопрос

Сегодня наиболее 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. Поддержание данных и выполнение; ETL (извлечение, преобразование и загрузка) — это большие накладные расходы. На самом деле, к 2030 году объем производства только для хранения данных составит 777 миллиардов долларов, не считая вычислительных затрат. Никто не берет на себя работу и расходы по обработке данных бесплатно.

Давайте посмотрим: OpenAI изначально планировался как открытый и некоммерческий, но трудно осознать стоимость и не может покрыть затраты. В 2019 году OpenAI пришлось принять вливание капитала от Microsoft, и алгоритм больше не был открыт для публики. По оценкам, к 2024 году прибыль OpenAI достигнет 1 миллиарда долларов США.

решение

Web3 представляет новый механизм названный «dataDAO», который облегчает; ИИ; перераспределение доходов между владельцами моделей 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/DataDAO; принцип, автор; Protocol Labs; of; HQ Han
  • Как работает передача данных и монетизация в web3/web3 Как работает передача данных и монетизация, я подробно обсудил механизм, недостатки и возможности «dataDAO» в этой статье.

В целом, DePIN использует другой подход и обеспечивает 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: DePIN; Сети снижают барьеры для входа за счет снижения вычислительных затрат; проверяемый и распределенный характер блокчейна позволяет по-настоящему открыть; AI; возможно; dataDAO; и другие инновационные механизмы для поощрения ввода данных; неизменность и защита от несанкционированного доступа функции блокчейна 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».
  • Награда
  • комментарий
  • Поделиться
комментарий
0/400
Нет комментариев
  • Закрепить