Поскольку цифровая революция продолжает менять наш мир, я считаю, что есть две технологии, которые имеют разрушительный потенциал: искусственный интеллект (ИИ) и криптовалюта. Искусственный интеллект (ИИ) недавно вышел на передний край технологических инноваций, имитируя когнитивные функции человека и способность учиться на основе данных. Масштабы применения ИИ, от здравоохранения до развлечений, огромны и преобразуют. Криптовалюты, основанные на мощной технологии блокчейн, обещают децентрализованное финансовое будущее, которое расширяет возможности людей и оптимизирует процессы. Сочетание искусственного интеллекта и криптовалют демонстрирует большую силу, сигнализируя о начале новой эры технологического симбиоза.
1. Проблемы шифрования, которые может решить ИИ
Несмотря на то, что криптовалюты стали революционным средством торговли и инвестирования, они не лишены проблем. Волатильность рынка является насущной проблемой для инвесторов. Возможности искусственного интеллекта в анализе данных могут просеивать большие объемы исторических данных для прогнозирования колебаний цен с большей точностью.
Кроме того, по мере того, как криптовалюты получают все более широкое распространение, безопасность становится первостепенной. Децентрализованный характер этих цифровых валют делает их более восприимчивыми к мошенничеству и взлому. Модели машинного обучения можно обучить выявлять аномальные шаблоны транзакций и усиливать защиту от потенциальных нарушений безопасности.
Масштабируемость и скорость транзакций являются другими важными проблемами в мире криптовалют. По мере того, как все больше и больше людей присоединяются к сети блокчейн, быстрые и бесшовные транзакции становятся необходимыми. Усовершенствованные алгоритмы искусственного интеллекта оптимизируют сетевой трафик, обеспечивая эффективный поток данных и более быстрое время транзакций.
Наконец, потребление энергии, связанное с майнингом криптовалют, является глобальной проблемой. Искусственный интеллект может сыграть ключевую роль в оптимизации процесса майнинга, снижении энергопотребления и прокладывании пути к более устойчивой криптоэкосистеме.
2, Перекрестные сценарии использования шифрования и искусственного интеллекта
(1) Децентрализованный рынок ИИ: преимущества криптовалют
В области искусственного интеллекта такие платформы, как Hugging Face, привлекли значительное внимание благодаря своей роли в популяризации предварительно обученных моделей ИИ. Однако появление фрагментированного рынка ИИ в криптопространстве привнесло новое измерение демократизации и децентрализации, даже помимо усилий по открытому исходному коду, предпринятых традиционными платформами, такими как GitHub, включая код web3 и смарт-контракты.
Обнимающее лицо и традиционная библиотека моделей ИИ:
Hugging Face, как выдающаяся библиотека моделей ИИ, сыграла ключевую роль в демократизации передовых моделей ИИ для широкой аудитории. Он предоставляет центральную платформу, на которой пользователи могут получать доступ к предварительно обученным моделям, делиться ими и точно настраивать их. Это значительно снижает входной барьер для практиков и разработчиков ИИ, позволяя им использовать самые современные модели для широкого спектра задач обработки естественного языка (NLP).
Децентрализованный рынок искусственного интеллекта на основе криптовалюты:
Тем не менее, децентрализованные рынки искусственного интеллекта на основе криптовалют, такие как те, которые построены на технологии блокчейн, выводят демократизацию и децентрализацию на новый уровень. Подробная информация приведена ниже:
Истинное владение и контроль: В традиционных кодовых базах, таких как Hugging Face, в то время как доступ демократизирован, контроль и владение базовой инфраструктурой и данными остаются централизованными. Напротив, криптовалютные маркетплейсы обычно используют децентрализованные блокчейн-сети, гарантируя, что контроль распределяется между участниками сети. Пользователи имеют право голоса в принятии управленческих решений, что делает ее более демократичной и управляемой сообществом экосистемой.
--Стимулы: Криптовалютный рынок содержит стимулы на основе токенов, которые вознаграждают усилия участников, от поставщиков данных до разработчиков моделей. Это стимулирует сотрудничество и инновации, обеспечивая при этом справедливое распределение выгод. Напротив, традиционным платформам может отсутствовать эти прямые финансовые стимулы, что делает криптоплатформы более привлекательными для участников.
--Конфиденциальность и безопасность данных: Технология блокчейн обеспечивает высокий уровень прозрачности, сохраняя при этом конфиденциальность данных с помощью таких технологий, как доказательства с нулевым разглашением. Это позволяет решить проблему утечки данных, что является ключевым фактором для приложений ИИ. Традиционные платформы могут не предлагать такой же уровень гарантий конфиденциальности.
--Функциональная совместимость: Торговые площадки на основе криптовалют часто создаются на основе стандартов блокчейна и разрабатываются с учетом совместимости. Это означает, что модели и сервисы ИИ могут быть легко интегрированы с различными приложениями на основе блокчейна, смарт-контрактами и децентрализованными приложениями (dApps) для формирования более взаимосвязанной экосистемы.
По сути, в то время как такие платформы, как Hugging Face, добились значительных успехов в демократизации моделей ИИ, децентрализованные рынки ИИ на основе криптовалют построены на основе этого, сочетая децентрализацию блокчейна, истинное владение и стимулы на основе токенов. Эта растущая демократизация и децентрализация могут изменить ландшафт ИИ, способствуя сотрудничеству, инновациям и более справедливому распределению выгод между участниками.
(2) смарт-контракты с поддержкой ИИ:
Традиционные смарт-контракты предварительно закодированы с определенными условиями. Благодаря интеграции с искусственным интеллектом эти контракты могут быть адаптивными, динамически реагирующими на внешние данные и условия, что позволяет создавать более эффективные и универсальные децентрализованные приложения.
Давайте рассмотрим более практичный пример.
Представьте себе децентрализованную страховую платформу, основанную на технологии блокчейн, которая предоставляет фермерам страховые полисы, связанные с погодой. Традиционные договоры страхования полагаются на заранее определенные условия и ручную обработку претензий, процесс, который может быть медленным и подверженным спорам. В этом случае смарт-контракты с искусственным интеллектом вступят в игру и произведут революцию в страховой отрасли.
Данные о погоде и анализ ИИ:
Смарт-контракты предназначены для взаимодействия с внешними источниками данных, такими как погодные API, для получения данных о погоде в режиме реального времени для застрахованной территории. Модель искусственного интеллекта интегрирована в смарт-контракт для непрерывного анализа данных о погоде. Эта модель искусственного интеллекта обучена выявлять неблагоприятные погодные условия, такие как засуха или наводнение, которые могут повлиять на застрахованные культуры.
Динамическая регулировка премиум-класса:
Традиционно страховые взносы фиксируются, а претензии обрабатываются после события. В этом смарт-контракте с искусственным интеллектом премии динамически корректируются на основе оценки ИИ погодных условий в режиме реального времени. Если искусственный интеллект обнаружит высокий риск суровых погодных условий, которые могут повредить посевы, страховые взносы по затронутым полисам будут автоматически скорректированы в сторону увеличения, чтобы отразить повышенный риск. И наоборот, когда ИИ предсказывает благоприятные погодные условия, страховые взносы могут быть снижены, что стимулирует больше фермеров покупать страховку.
Автоматическая выплата:
Если модель искусственного интеллекта обнаруживает суровые погодные условия (например, постоянную засуху), которые соответствуют заранее определенным критериям выплаты, она запускает автоматическую выплату пострадавшему страхователю. Искусственный интеллект отслеживает, быстро ли подаются претензии, снижая необходимость ручной обработки претензий и связанные с этим задержки.
(3) Ончейн-анализ данных: использование машинного обучения
Блокчейн с его огромным количеством транзакционных данных — это золотая жила для специалистов по обработке и анализу данных и энтузиастов машинного обучения. Такие компании, как CertiK и TokenMetrics, используют возможности инструментов машинного обучения, чтобы извлекать ценную информацию из этих данных для повышения безопасности, улучшения инвестиционных стратегий и оптимизации эффективности блокчейна по всем направлениям.
(4) Децентрализованное совместное использование графических процессоров: расширяйте возможности ИИ и зарабатывайте криптовалюту
Децентрализованное совместное использование графических процессоров — это совершенно новая концепция, которая произвела революцию в использовании вычислительных ресурсов в сообществе искусственного интеллекта и машинного обучения. Точно так же, как Filecoin подрывает хранение данных, стимулируя пользователей делиться своим неиспользуемым пространством для хранения, децентрализованное совместное использование графических процессоров основано на аналогичном принципе.
Зачем вкладывать свой графический процессор?
GPU (графические процессоры) необходимы для обучения и тонкой настройки сложных моделей машинного обучения и искусственного интеллекта. Эти процессы требуют большой вычислительной мощности, что является трудоемким и ресурсоемким процессом на персональном компьютере. Внося свой графический процессор в децентрализованную сеть совместного использования графических процессоров, вы можете внести свои вычислительные ресурсы в более крупный пул, к которому может получить доступ любой желающий. Взамен вы будете вознаграждены криптовалютой. Эта модель позволяет частным лицам и организациям получать доступ к высокопроизводительным ресурсам GPU без необходимости предварительных инвестиций в выделенное оборудование или полагаться на центральные облачные сервисы. Он демократизирует использование функций графического процессора, делая его более инклюзивным и экономичным для энтузиастов искусственного интеллекта и машинного обучения.
Юнит-экономика:
Юнит-экономика в децентрализованной сети совместного использования графических процессоров вращается вокруг вознаграждения в криптовалюте. Когда вы одалживаете свой графический процессор сети, вы получаете токены в качестве компенсации.
--Количество токенов, которые вы зарабатываете, зависит от нескольких факторов, включая вычислительную мощность графического процессора, продолжительность вклада и потребность сети в ресурсах графического процессора.
--Децентрализованные платформы для совместного использования графических процессоров часто имеют прозрачную и заранее определенную структуру вознаграждений, чтобы обеспечить честное и предсказуемое участие.
В целом, децентрализованное совместное использование графических процессоров не только дает частным лицам и организациям доступ к мощным вычислительным ресурсам, необходимым для задач ИИ, но и позволяет владельцам графических процессоров эффективно монетизировать свое оборудование. Это беспроигрышная модель, которая способствует сотрудничеству, экономической эффективности и доступности в экосистемах искусственного интеллекта и машинного обучения.
(5) Модель токенов RLHF: соединение ИИ и стимулов
Модель токенов Human Feedback-Based Reinforcement Learning (RLHF) предлагает интересное пересечение искусственного интеллекта и стимулов на основе токенов. Эта концепция особенно эффективна в специализированных секторах, где традиционные финансовые стимулы могут не сработать. Полное объяснение приведено ниже:
В модели токенов RLHF основная идея вращается вокруг использования вознаграждений в токенах для стимулирования пользователей-людей предоставлять ценную обратную связь и обучение для системы ИИ. Представьте себе систему искусственного интеллекта, которую нужно обучить на конкретной задаче, например, модерации контента на платформе социальных сетей.
Традиционно для обучения моделей ИИ часто требуется нанять инструкторов-людей для маркировки данных или тонкой настройки алгоритмов, что может быть очень ресурсоемким процессом. Однако модель токенов RLHF предлагает более инновационный подход. Они побуждают пользователей активно участвовать в системе ИИ и получать обратную связь, вознаграждая их токенами за их вклад.
Например, Amazon Mechanical Turk (MTurk) — это известная краудсорсинговая платформа, где людям платят за выполнение небольших задач. В модели токенов RLHF пользователи, по сути, выступают в роли «тренеров ИИ», предоставляя обратную связь, аналогичную тому, как выполняют задачи MTurk, чтобы получить оплату. Ключевое отличие заключается в том, что в модели токенов RLHF пользователи получают токены в качестве вознаграждения вместо традиционной валюты. Эти токены имеют внутреннюю ценность в экосистеме, открывая путь для их полезности, такой как покупка контента, созданного ИИ, или доступ к передовым сервисам ИИ. Эта система поощрения на основе токенов не только оптимизирует финансовый процесс обучения ИИ, но и способствует созданию динамичной экосистемы, в рамках которой пользователи активно сотрудничают для улучшения систем ИИ.
3. Опасения по поводу конвергенции ИИ и криптовалют
Несмотря на то, что сочетание искусственного интеллекта и криптовалют имеет большие перспективы, оно также несет с собой свой собственный набор проблем. Модели ИИ, особенно модели глубокого обучения, часто называют «черными ящиками» из-за их непрозрачности. Сочетание этой непрозрачности с прозрачностью блокчейна может вызвать опасения по поводу подотчетности и доверия. Решение этих проблем имеет решающее значение для создания безопасной и надежной среды на стыке этих технологий.
Кроме того, решающее значение приобретают этические соображения. С внедрением алгоритмов искусственного интеллекта с открытым исходным кодом в децентрализованных сетях неизбежно возникнут вопросы, связанные с ответственностью и компенсациями, в случае непреднамеренных негативных последствий. Достижение правильного баланса между инновациями и этической ответственностью является постоянной проблемой, требующей тщательного рассмотрения.
Еще одной проблемой является конфиденциальность данных. В некоторых приложениях ИИ может быть сложно найти баланс между прозрачностью и конфиденциальностью данных блокчейна. Поддержание децентрализованного духа блокчейна при одновременном соблюдении таких правил, как GDPR, является уникальной задачей, требующей инновационных решений.
4. Перспективы на будущее
По мере того, как искусственный интеллект и криптография продолжают развиваться, ожидается, что их конвергенция приведет к беспрецедентным приложениям.
(1)zkML (машинное обучение с нулевым разглашением):
Одной из фундаментальных особенностей zkML является его способность криптографически доказывать результаты, выдаваемые той или иной моделью машинного обучения, не раскрывая деталей модели, открывая новые возможности для безопасной и прозрачной обработки данных. zkML открывает двери для инновационных приложений для крупных предприятий, в том числе:
Финансовые услуги: Финансовые учреждения могут использовать zkML для проверки целостности моделей кредитного скоринга и решений о праве на получение кредита без раскрытия конфиденциальных данных клиентов, повышая доверие и точность в процессе кредитования.
Здравоохранение: Больницы и научно-исследовательские институты могут использовать zkML для оценки эффективности медицинских диагностических моделей, сохраняя при этом конфиденциальность данных пациентов, обеспечивая конфиденциальность данных и медицинскую точность.
Соответствие законодательству: zkML может помочь компаниям соблюдать нормативные требования, позволяя компаниям проверять свои модели соответствия на основе искусственного интеллекта для соответствия отраслевым нормам, не раскрывая запатентованные алгоритмы.
Смарт-контракты: В приложениях на основе блокчейна zkML может гарантировать, что смарт-контракты точно выполняют модели машинного обучения, обеспечивая доверие и прозрачность для децентрализованных финансовых услуг, страхования и многого другого.
Ожидается, что проверка подлинности контента, созданного искусственным интеллектом, с помощью технологии блокчейн изменит процесс создания и распространения контента. Эта инновация решает насущную проблему в цифровую эпоху, когда ИИ может убедительно имитировать контент, созданный человеком, что приводит к опасениям по поводу дезинформации, интеллектуальной собственности и доверия к цифровым медиа. Закрепив подлинность контента в блокчейне — защищенном от несанкционированного доступа и прозрачном распределенном реестре — потребители, создатели и учреждения могут легко определить происхождение и целостность цифрового контента. Это не только помогает обнаруживать и бороться с вредоносными дипфейками и мошенническим контентом, но и защищает интеллектуальную собственность авторов и предоставляет потребителям надежный источник информации. Например, блокчейн может доказать легитимность политических выступлений или видеодоказательств в судебных разбирательствах, снижая риск дезинформации и обеспечивая подотчетность. В творческих отраслях он может отслеживать создание музыкальных произведений и право собственности на них, гарантируя, что артистам будет оказано доверие и вознаграждение, которых они заслуживают. В сфере образования он может проверять авторство научных работ, предотвращать плагиат и поддерживать академическую честность. В области журналистики он может проверять новостные статьи и помогать читателям отличать настоящие новости от контента, созданного искусственным интеллектом. По сути, использование блокчейна для проверки подлинности контента, созданного ИИ, выходит за рамки технологий — он поддерживает надежность, прозрачность и целостность цифрового контента в эпоху ИИ, изменяя способы создания, потребления и доверия к информации, одновременно решая реальные проблемы.
(3) Гарантия конфиденциальности и безопасности:
Одной из насущных проблем, стоящих сегодня перед компаниями, является неопределенность в отношении того, как обрабатывать данные при обмене своими проприетарными данными с платформами искусственного интеллекта, такими как OpenAI. Именно здесь возникают вопросы конфиденциальности данных, в том числе о том, используются ли данные для обучения, кто имеет доступ к данным и защищены ли данные на протяжении всего вычислительного процесса. Несмотря на то, что существуют локальные модели, облачные сервисы, такие как Azure, и решения, не связанные с блокчейном, такие как юридические соглашения, блокчейн имеет уникальные преимущества в обеспечении прозрачной и защищенной от несанкционированного доступа записи взаимодействий с данными. Это позволяет компаниям проверять, что их данные остаются нечитаемыми во время вычислений, обеспечивая более высокую степень уверенности в конфиденциальности и безопасности данных. Эта гарантия важна для отраслей, которые имеют дело с конфиденциальной информацией, таких как здравоохранение или финансы, где конфиденциальность данных имеет решающее значение.
По сути, способность блокчейна создавать неизменяемый реестр может помочь предприятиям сохранить контроль над своими данными и обеспечить конфиденциальность и безопасность данных во время взаимодействия с системами искусственного интеллекта, что дает предприятиям душевное спокойствие и соблюдение правил защиты данных.
5. Существующие проекты
Группа дальновидных проектов стала пионером в объединении криптовалют и искусственного интеллекта.
(1)Together.ai
Миссия Together состоит в том, чтобы произвести революцию в мире искусственного интеллекта, создав децентрализованную облачную платформу с открытым исходным кодом, которая обслуживает модели крупных фондов. Они создали крупную децентрализованную облачную платформу, предназначенную для исследований в области искусственного интеллекта, с множеством открытых моделей на ней, таких как Bloom, OPT, T0pp, GPT-J и Stable Diffusion. Ключевым направлением их исследовательской работы является создание доступных альтернатив системам ИИ с закрытым исходным кодом, углубляя при этом наше понимание производительности этих моделей. Используя дальновидный подход, Together стремится создать децентрализованный суперкомпьютер, который легко соединяет глобальное облако, инфраструктуру майнинга, игровое оборудование и ноутбуки, и все это координируется с помощью технологии блокчейн. Видение Together включает в себя равный доступ к искусственному интеллекту и вычислениям, которые обещают оказать преобразующее влияние на эту сферу.
(2)Биттензор
Bittensor стремится стать пионером в разработке децентрализованных сетей искусственного интеллекта, уделяя основное внимание расширению оракулов данных смарт-контрактов. Эта передовая технология использует блокчейн для создания безопасной, эффективной, децентрализованной структуры для сбора реальных данных и доставки их в смарт-контракты. Уникальный децентрализованный подход Bittensor к оракулам значительно повышает точность, скорость и надежность потоков данных, что делает его ключевым игроком на стыке криптовалют и искусственного интеллекта.
(3)Акаш网络
Сеть Akash трансформирует облачные вычисления через свой децентрализованный рынок, предлагая динамичную альтернативу традиционным облачным провайдерам. Он предоставляет пользователям экономичный, отказоустойчивый и устойчивый к цензуре доступ к вычислительным ресурсам. Что делает Akash уникальным, так это его потенциальное влияние на искусственный интеллект. Благодаря децентрализованным облачным вычислениям Akash открывает разработчикам ИИ доступ к масштабируемым, безопасным и эффективным ресурсам. Это особенно важно, потому что ИИ в значительной степени зависит от широкого диапазона вычислительных мощностей. Децентрализованный подход Akash поддерживает проекты ИИ, делая их ключевыми игроками в развитии технологии ИИ.
(4)Воссоединение协议
Протокол Gensyn создает децентрализованную экосистему для вычислений с машинным обучением. Протокол позволяет исследователям и практикам в области ИИ беспрепятственно распределять свои вычислительные нагрузки. В то время как решатель предоставляет свои вычислительные ресурсы, предоставляя доступ к высокопроизводительному оборудованию для обучения и логического вывода, верификатор обеспечивает точность и полноту задачи ИИ, что необходимо для поддержания надежности модели ИИ. Кроме того, Gensyn уделяет первостепенное внимание безопасности конфиденциальности, предоставляя такие методы, как безопасный уровень сопоставления и шифрование обучающих данных для защиты конфиденциальной информации в приложениях ИИ. Децентрализованный характер протокола, эффективная масштабируемость и глобальная доступность демократизируют ИИ, делая его более доступным и экономичным для пользователей.
(5)Искусственный интеллект Nexus
Nexus AI находится на переднем крае расширения финансовых возможностей, используя передовые алгоритмы искусственного интеллекта, чтобы предоставить инвесторам беспрецедентную информацию о тенденциях рынка. Что отличает Nexus AI, так это его непоколебимая приверженность децентрализации, гарантируя, что инвесторы сохранят полный контроль над своими активами от рисков, связанных с централизованными биржами. Одним из инновационных предложений платформы является передовая торговая площадка NFT на базе искусственного интеллекта для улучшения ценообразования, обнаружения и аутентификации, распределения вознаграждений среди инвесторов. Кроме того, Telegram AI Bot, работающий на GPT-3, бесплатно предоставляет финансовые консультации и анализ рынка в режиме реального времени всем пользователям Telegram. Nexus AI также поддерживает обоснованные инвестиционные решения с помощью отчетов Asset Intelligence, предоставляющих всестороннюю информацию о криптоактивах. Благодаря решениям на основе искусственного интеллекта, таким как панели управления для стейкинга и интеллектуальные инвестиционные боты, Nexus AI позволяет пользователям уверенно управлять рынком и достигать своих финансовых целей с точностью и эффективностью.
(6)Лаборатории по модулю
Компания Modulus Labs запустила инновационное решение, которое направлено на интеграцию искусственного интеллекта в технологию блокчейн. Они запустили доказательство с нулевым разглашением (ZK), предназначенное для приложений ИИ, решая проблему обеспечения защищенного от несанкционированного доступа ИИ для децентрализованных приложений (dApps). Это решение позволяет смарт-контрактам использовать мощные возможности искусственного интеллекта без ущерба для фундаментальных принципов децентрализации. Modulus активно работает над запуском важных приложений искусственного интеллекта на платформе Ethereum благодаря сотрудничеству с такими партнерами, как Upshot и Ion Protocol. Кроме того, они являются доказательством ZKML с открытым исходным кодом для более широкого сообщества. Modulus предвидит будущее, в котором криптографическая подотчетность может обеспечить интеграцию ИИ во все секторы, включая финансы и здравоохранение, без ущерба для безопасности.
(7)Render网络
Render Network — это платформа, которая предоставляет возможности децентрализованного рендеринга на GPU. Эта инновационная сеть позволяет пользователям масштабировать задания рендеринга на GPU по всему миру с помощью высокопроизводительных узлов GPU через рынок простаивающих вычислительных ресурсов GPU на основе блокчейна. Видение платформы состоит в том, чтобы демократизировать облачный рендеринг на GPU, сделав его более эффективным, масштабируемым и доступным для создания 3D-контента следующего поколения. Он решает проблемы, связанные с масштабируемостью сети, эффективным использованием инфраструктуры, оптимизацией энергопотребления графического процессора и управлением цифровыми правами для иммерсивных мультимедийных приложений и приложений искусственного интеллекта. Render Network преобразует энергопотребление графического процессора в децентрализованную экономику взаимосвязанных 3D-активов, предоставляя решения для разработчиков из разных отраслей, включая медиа, дополненную реальность, виртуальную реальность, игры и многое другое.
(8)Ритуал
Ritual — это компания, которая находится на стыке криптографии и искусственного интеллекта и произвела революцию в том, как разработчики создают, распространяют и дополняют модели ИИ. Используя возможности шифрования, Ritual предоставляет открытый, модульный, суверенный уровень выполнения для ИИ. Он соединяет распределенную сеть узлов с вычислительными ресурсами и создателями моделей, позволяя создателям размещать свои модели ИИ. В свою очередь, пользователи могут легко получить доступ к широкому спектру моделей ИИ через унифицированный API, используя при этом преимущества криптографической инфраструктуры, обеспечивающей вычислительную целостность и конфиденциальность. Первый продукт платформы, Infernet, знаменует собой начало полного набора протоколов и утилит для разработчиков и приложений, позволяющих легко интегрироваться с Ritual и получать несанкционированный доступ к своим моделям и сети поставщиков вычислительных ресурсов. Видение Ritual заключается в том, чтобы стать центром искусственного интеллекта в мире web3, стимулируя инновации, доступность и демократизацию в мире искусственного интеллекта.
6. Заключение
Сотрудничество ИИ и шифрования — это не только конвергенция технологий, но и конвергенция возможностей. Он представляет собой будущее, в котором машины думают, учатся и торгуют в децентрализованной, безопасной среде. Впереди нас ждет множество вызовов, но каждый вызов – это возможность для инноваций и прогресса. Новаторы и мыслители, находящиеся на этом перепутье, могут написать главу, которая переосмыслит цифровую эпоху. По мере того, как мы движемся вперед, мы должны быть осторожными, мудрыми и дальновидными, чтобы гарантировать, что мы пожинаем плоды, разумно решая проблемы, в конечном итоге формируя более светлое и технологически продвинутое будущее для всех.
Посмотреть Оригинал
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
Партнер Pantera: сочетание криптовалют и искусственного интеллекта и существующих проектов
作者:Paul Veradittakit,Pantera Capital合伙人;翻译:金色财经xiaozou
Поскольку цифровая революция продолжает менять наш мир, я считаю, что есть две технологии, которые имеют разрушительный потенциал: искусственный интеллект (ИИ) и криптовалюта. Искусственный интеллект (ИИ) недавно вышел на передний край технологических инноваций, имитируя когнитивные функции человека и способность учиться на основе данных. Масштабы применения ИИ, от здравоохранения до развлечений, огромны и преобразуют. Криптовалюты, основанные на мощной технологии блокчейн, обещают децентрализованное финансовое будущее, которое расширяет возможности людей и оптимизирует процессы. Сочетание искусственного интеллекта и криптовалют демонстрирует большую силу, сигнализируя о начале новой эры технологического симбиоза.
1. Проблемы шифрования, которые может решить ИИ
Несмотря на то, что криптовалюты стали революционным средством торговли и инвестирования, они не лишены проблем. Волатильность рынка является насущной проблемой для инвесторов. Возможности искусственного интеллекта в анализе данных могут просеивать большие объемы исторических данных для прогнозирования колебаний цен с большей точностью.
Кроме того, по мере того, как криптовалюты получают все более широкое распространение, безопасность становится первостепенной. Децентрализованный характер этих цифровых валют делает их более восприимчивыми к мошенничеству и взлому. Модели машинного обучения можно обучить выявлять аномальные шаблоны транзакций и усиливать защиту от потенциальных нарушений безопасности.
Масштабируемость и скорость транзакций являются другими важными проблемами в мире криптовалют. По мере того, как все больше и больше людей присоединяются к сети блокчейн, быстрые и бесшовные транзакции становятся необходимыми. Усовершенствованные алгоритмы искусственного интеллекта оптимизируют сетевой трафик, обеспечивая эффективный поток данных и более быстрое время транзакций.
Наконец, потребление энергии, связанное с майнингом криптовалют, является глобальной проблемой. Искусственный интеллект может сыграть ключевую роль в оптимизации процесса майнинга, снижении энергопотребления и прокладывании пути к более устойчивой криптоэкосистеме.
2, Перекрестные сценарии использования шифрования и искусственного интеллекта
(1) Децентрализованный рынок ИИ: преимущества криптовалют
В области искусственного интеллекта такие платформы, как Hugging Face, привлекли значительное внимание благодаря своей роли в популяризации предварительно обученных моделей ИИ. Однако появление фрагментированного рынка ИИ в криптопространстве привнесло новое измерение демократизации и децентрализации, даже помимо усилий по открытому исходному коду, предпринятых традиционными платформами, такими как GitHub, включая код web3 и смарт-контракты.
Hugging Face, как выдающаяся библиотека моделей ИИ, сыграла ключевую роль в демократизации передовых моделей ИИ для широкой аудитории. Он предоставляет центральную платформу, на которой пользователи могут получать доступ к предварительно обученным моделям, делиться ими и точно настраивать их. Это значительно снижает входной барьер для практиков и разработчиков ИИ, позволяя им использовать самые современные модели для широкого спектра задач обработки естественного языка (NLP).
Тем не менее, децентрализованные рынки искусственного интеллекта на основе криптовалют, такие как те, которые построены на технологии блокчейн, выводят демократизацию и децентрализацию на новый уровень. Подробная информация приведена ниже:
Истинное владение и контроль: В традиционных кодовых базах, таких как Hugging Face, в то время как доступ демократизирован, контроль и владение базовой инфраструктурой и данными остаются централизованными. Напротив, криптовалютные маркетплейсы обычно используют децентрализованные блокчейн-сети, гарантируя, что контроль распределяется между участниками сети. Пользователи имеют право голоса в принятии управленческих решений, что делает ее более демократичной и управляемой сообществом экосистемой.
--Стимулы: Криптовалютный рынок содержит стимулы на основе токенов, которые вознаграждают усилия участников, от поставщиков данных до разработчиков моделей. Это стимулирует сотрудничество и инновации, обеспечивая при этом справедливое распределение выгод. Напротив, традиционным платформам может отсутствовать эти прямые финансовые стимулы, что делает криптоплатформы более привлекательными для участников.
--Конфиденциальность и безопасность данных: Технология блокчейн обеспечивает высокий уровень прозрачности, сохраняя при этом конфиденциальность данных с помощью таких технологий, как доказательства с нулевым разглашением. Это позволяет решить проблему утечки данных, что является ключевым фактором для приложений ИИ. Традиционные платформы могут не предлагать такой же уровень гарантий конфиденциальности.
--Функциональная совместимость: Торговые площадки на основе криптовалют часто создаются на основе стандартов блокчейна и разрабатываются с учетом совместимости. Это означает, что модели и сервисы ИИ могут быть легко интегрированы с различными приложениями на основе блокчейна, смарт-контрактами и децентрализованными приложениями (dApps) для формирования более взаимосвязанной экосистемы.
По сути, в то время как такие платформы, как Hugging Face, добились значительных успехов в демократизации моделей ИИ, децентрализованные рынки ИИ на основе криптовалют построены на основе этого, сочетая децентрализацию блокчейна, истинное владение и стимулы на основе токенов. Эта растущая демократизация и децентрализация могут изменить ландшафт ИИ, способствуя сотрудничеству, инновациям и более справедливому распределению выгод между участниками.
(2) смарт-контракты с поддержкой ИИ:
Традиционные смарт-контракты предварительно закодированы с определенными условиями. Благодаря интеграции с искусственным интеллектом эти контракты могут быть адаптивными, динамически реагирующими на внешние данные и условия, что позволяет создавать более эффективные и универсальные децентрализованные приложения.
Давайте рассмотрим более практичный пример.
Представьте себе децентрализованную страховую платформу, основанную на технологии блокчейн, которая предоставляет фермерам страховые полисы, связанные с погодой. Традиционные договоры страхования полагаются на заранее определенные условия и ручную обработку претензий, процесс, который может быть медленным и подверженным спорам. В этом случае смарт-контракты с искусственным интеллектом вступят в игру и произведут революцию в страховой отрасли.
Смарт-контракты предназначены для взаимодействия с внешними источниками данных, такими как погодные API, для получения данных о погоде в режиме реального времени для застрахованной территории. Модель искусственного интеллекта интегрирована в смарт-контракт для непрерывного анализа данных о погоде. Эта модель искусственного интеллекта обучена выявлять неблагоприятные погодные условия, такие как засуха или наводнение, которые могут повлиять на застрахованные культуры.
Традиционно страховые взносы фиксируются, а претензии обрабатываются после события. В этом смарт-контракте с искусственным интеллектом премии динамически корректируются на основе оценки ИИ погодных условий в режиме реального времени. Если искусственный интеллект обнаружит высокий риск суровых погодных условий, которые могут повредить посевы, страховые взносы по затронутым полисам будут автоматически скорректированы в сторону увеличения, чтобы отразить повышенный риск. И наоборот, когда ИИ предсказывает благоприятные погодные условия, страховые взносы могут быть снижены, что стимулирует больше фермеров покупать страховку.
Если модель искусственного интеллекта обнаруживает суровые погодные условия (например, постоянную засуху), которые соответствуют заранее определенным критериям выплаты, она запускает автоматическую выплату пострадавшему страхователю. Искусственный интеллект отслеживает, быстро ли подаются претензии, снижая необходимость ручной обработки претензий и связанные с этим задержки.
(3) Ончейн-анализ данных: использование машинного обучения
Блокчейн с его огромным количеством транзакционных данных — это золотая жила для специалистов по обработке и анализу данных и энтузиастов машинного обучения. Такие компании, как CertiK и TokenMetrics, используют возможности инструментов машинного обучения, чтобы извлекать ценную информацию из этих данных для повышения безопасности, улучшения инвестиционных стратегий и оптимизации эффективности блокчейна по всем направлениям.
(4) Децентрализованное совместное использование графических процессоров: расширяйте возможности ИИ и зарабатывайте криптовалюту
Децентрализованное совместное использование графических процессоров — это совершенно новая концепция, которая произвела революцию в использовании вычислительных ресурсов в сообществе искусственного интеллекта и машинного обучения. Точно так же, как Filecoin подрывает хранение данных, стимулируя пользователей делиться своим неиспользуемым пространством для хранения, децентрализованное совместное использование графических процессоров основано на аналогичном принципе.
GPU (графические процессоры) необходимы для обучения и тонкой настройки сложных моделей машинного обучения и искусственного интеллекта. Эти процессы требуют большой вычислительной мощности, что является трудоемким и ресурсоемким процессом на персональном компьютере. Внося свой графический процессор в децентрализованную сеть совместного использования графических процессоров, вы можете внести свои вычислительные ресурсы в более крупный пул, к которому может получить доступ любой желающий. Взамен вы будете вознаграждены криптовалютой. Эта модель позволяет частным лицам и организациям получать доступ к высокопроизводительным ресурсам GPU без необходимости предварительных инвестиций в выделенное оборудование или полагаться на центральные облачные сервисы. Он демократизирует использование функций графического процессора, делая его более инклюзивным и экономичным для энтузиастов искусственного интеллекта и машинного обучения.
--Количество токенов, которые вы зарабатываете, зависит от нескольких факторов, включая вычислительную мощность графического процессора, продолжительность вклада и потребность сети в ресурсах графического процессора.
--Децентрализованные платформы для совместного использования графических процессоров часто имеют прозрачную и заранее определенную структуру вознаграждений, чтобы обеспечить честное и предсказуемое участие.
В целом, децентрализованное совместное использование графических процессоров не только дает частным лицам и организациям доступ к мощным вычислительным ресурсам, необходимым для задач ИИ, но и позволяет владельцам графических процессоров эффективно монетизировать свое оборудование. Это беспроигрышная модель, которая способствует сотрудничеству, экономической эффективности и доступности в экосистемах искусственного интеллекта и машинного обучения.
(5) Модель токенов RLHF: соединение ИИ и стимулов
Модель токенов Human Feedback-Based Reinforcement Learning (RLHF) предлагает интересное пересечение искусственного интеллекта и стимулов на основе токенов. Эта концепция особенно эффективна в специализированных секторах, где традиционные финансовые стимулы могут не сработать. Полное объяснение приведено ниже:
В модели токенов RLHF основная идея вращается вокруг использования вознаграждений в токенах для стимулирования пользователей-людей предоставлять ценную обратную связь и обучение для системы ИИ. Представьте себе систему искусственного интеллекта, которую нужно обучить на конкретной задаче, например, модерации контента на платформе социальных сетей.
Традиционно для обучения моделей ИИ часто требуется нанять инструкторов-людей для маркировки данных или тонкой настройки алгоритмов, что может быть очень ресурсоемким процессом. Однако модель токенов RLHF предлагает более инновационный подход. Они побуждают пользователей активно участвовать в системе ИИ и получать обратную связь, вознаграждая их токенами за их вклад.
Например, Amazon Mechanical Turk (MTurk) — это известная краудсорсинговая платформа, где людям платят за выполнение небольших задач. В модели токенов RLHF пользователи, по сути, выступают в роли «тренеров ИИ», предоставляя обратную связь, аналогичную тому, как выполняют задачи MTurk, чтобы получить оплату. Ключевое отличие заключается в том, что в модели токенов RLHF пользователи получают токены в качестве вознаграждения вместо традиционной валюты. Эти токены имеют внутреннюю ценность в экосистеме, открывая путь для их полезности, такой как покупка контента, созданного ИИ, или доступ к передовым сервисам ИИ. Эта система поощрения на основе токенов не только оптимизирует финансовый процесс обучения ИИ, но и способствует созданию динамичной экосистемы, в рамках которой пользователи активно сотрудничают для улучшения систем ИИ.
3. Опасения по поводу конвергенции ИИ и криптовалют
Несмотря на то, что сочетание искусственного интеллекта и криптовалют имеет большие перспективы, оно также несет с собой свой собственный набор проблем. Модели ИИ, особенно модели глубокого обучения, часто называют «черными ящиками» из-за их непрозрачности. Сочетание этой непрозрачности с прозрачностью блокчейна может вызвать опасения по поводу подотчетности и доверия. Решение этих проблем имеет решающее значение для создания безопасной и надежной среды на стыке этих технологий.
Кроме того, решающее значение приобретают этические соображения. С внедрением алгоритмов искусственного интеллекта с открытым исходным кодом в децентрализованных сетях неизбежно возникнут вопросы, связанные с ответственностью и компенсациями, в случае непреднамеренных негативных последствий. Достижение правильного баланса между инновациями и этической ответственностью является постоянной проблемой, требующей тщательного рассмотрения.
Еще одной проблемой является конфиденциальность данных. В некоторых приложениях ИИ может быть сложно найти баланс между прозрачностью и конфиденциальностью данных блокчейна. Поддержание децентрализованного духа блокчейна при одновременном соблюдении таких правил, как GDPR, является уникальной задачей, требующей инновационных решений.
4. Перспективы на будущее
По мере того, как искусственный интеллект и криптография продолжают развиваться, ожидается, что их конвергенция приведет к беспрецедентным приложениям.
(1)zkML (машинное обучение с нулевым разглашением):
Одной из фундаментальных особенностей zkML является его способность криптографически доказывать результаты, выдаваемые той или иной моделью машинного обучения, не раскрывая деталей модели, открывая новые возможности для безопасной и прозрачной обработки данных. zkML открывает двери для инновационных приложений для крупных предприятий, в том числе:
(2) Подлинность контента, созданного искусственным интеллектом:
Ожидается, что проверка подлинности контента, созданного искусственным интеллектом, с помощью технологии блокчейн изменит процесс создания и распространения контента. Эта инновация решает насущную проблему в цифровую эпоху, когда ИИ может убедительно имитировать контент, созданный человеком, что приводит к опасениям по поводу дезинформации, интеллектуальной собственности и доверия к цифровым медиа. Закрепив подлинность контента в блокчейне — защищенном от несанкционированного доступа и прозрачном распределенном реестре — потребители, создатели и учреждения могут легко определить происхождение и целостность цифрового контента. Это не только помогает обнаруживать и бороться с вредоносными дипфейками и мошенническим контентом, но и защищает интеллектуальную собственность авторов и предоставляет потребителям надежный источник информации. Например, блокчейн может доказать легитимность политических выступлений или видеодоказательств в судебных разбирательствах, снижая риск дезинформации и обеспечивая подотчетность. В творческих отраслях он может отслеживать создание музыкальных произведений и право собственности на них, гарантируя, что артистам будет оказано доверие и вознаграждение, которых они заслуживают. В сфере образования он может проверять авторство научных работ, предотвращать плагиат и поддерживать академическую честность. В области журналистики он может проверять новостные статьи и помогать читателям отличать настоящие новости от контента, созданного искусственным интеллектом. По сути, использование блокчейна для проверки подлинности контента, созданного ИИ, выходит за рамки технологий — он поддерживает надежность, прозрачность и целостность цифрового контента в эпоху ИИ, изменяя способы создания, потребления и доверия к информации, одновременно решая реальные проблемы.
(3) Гарантия конфиденциальности и безопасности:
Одной из насущных проблем, стоящих сегодня перед компаниями, является неопределенность в отношении того, как обрабатывать данные при обмене своими проприетарными данными с платформами искусственного интеллекта, такими как OpenAI. Именно здесь возникают вопросы конфиденциальности данных, в том числе о том, используются ли данные для обучения, кто имеет доступ к данным и защищены ли данные на протяжении всего вычислительного процесса. Несмотря на то, что существуют локальные модели, облачные сервисы, такие как Azure, и решения, не связанные с блокчейном, такие как юридические соглашения, блокчейн имеет уникальные преимущества в обеспечении прозрачной и защищенной от несанкционированного доступа записи взаимодействий с данными. Это позволяет компаниям проверять, что их данные остаются нечитаемыми во время вычислений, обеспечивая более высокую степень уверенности в конфиденциальности и безопасности данных. Эта гарантия важна для отраслей, которые имеют дело с конфиденциальной информацией, таких как здравоохранение или финансы, где конфиденциальность данных имеет решающее значение.
По сути, способность блокчейна создавать неизменяемый реестр может помочь предприятиям сохранить контроль над своими данными и обеспечить конфиденциальность и безопасность данных во время взаимодействия с системами искусственного интеллекта, что дает предприятиям душевное спокойствие и соблюдение правил защиты данных.
5. Существующие проекты
Группа дальновидных проектов стала пионером в объединении криптовалют и искусственного интеллекта.
(1)Together.ai
Миссия Together состоит в том, чтобы произвести революцию в мире искусственного интеллекта, создав децентрализованную облачную платформу с открытым исходным кодом, которая обслуживает модели крупных фондов. Они создали крупную децентрализованную облачную платформу, предназначенную для исследований в области искусственного интеллекта, с множеством открытых моделей на ней, таких как Bloom, OPT, T0pp, GPT-J и Stable Diffusion. Ключевым направлением их исследовательской работы является создание доступных альтернатив системам ИИ с закрытым исходным кодом, углубляя при этом наше понимание производительности этих моделей. Используя дальновидный подход, Together стремится создать децентрализованный суперкомпьютер, который легко соединяет глобальное облако, инфраструктуру майнинга, игровое оборудование и ноутбуки, и все это координируется с помощью технологии блокчейн. Видение Together включает в себя равный доступ к искусственному интеллекту и вычислениям, которые обещают оказать преобразующее влияние на эту сферу.
(2)Биттензор
Bittensor стремится стать пионером в разработке децентрализованных сетей искусственного интеллекта, уделяя основное внимание расширению оракулов данных смарт-контрактов. Эта передовая технология использует блокчейн для создания безопасной, эффективной, децентрализованной структуры для сбора реальных данных и доставки их в смарт-контракты. Уникальный децентрализованный подход Bittensor к оракулам значительно повышает точность, скорость и надежность потоков данных, что делает его ключевым игроком на стыке криптовалют и искусственного интеллекта.
(3)Акаш网络
Сеть Akash трансформирует облачные вычисления через свой децентрализованный рынок, предлагая динамичную альтернативу традиционным облачным провайдерам. Он предоставляет пользователям экономичный, отказоустойчивый и устойчивый к цензуре доступ к вычислительным ресурсам. Что делает Akash уникальным, так это его потенциальное влияние на искусственный интеллект. Благодаря децентрализованным облачным вычислениям Akash открывает разработчикам ИИ доступ к масштабируемым, безопасным и эффективным ресурсам. Это особенно важно, потому что ИИ в значительной степени зависит от широкого диапазона вычислительных мощностей. Децентрализованный подход Akash поддерживает проекты ИИ, делая их ключевыми игроками в развитии технологии ИИ.
(4)Воссоединение协议
Протокол Gensyn создает децентрализованную экосистему для вычислений с машинным обучением. Протокол позволяет исследователям и практикам в области ИИ беспрепятственно распределять свои вычислительные нагрузки. В то время как решатель предоставляет свои вычислительные ресурсы, предоставляя доступ к высокопроизводительному оборудованию для обучения и логического вывода, верификатор обеспечивает точность и полноту задачи ИИ, что необходимо для поддержания надежности модели ИИ. Кроме того, Gensyn уделяет первостепенное внимание безопасности конфиденциальности, предоставляя такие методы, как безопасный уровень сопоставления и шифрование обучающих данных для защиты конфиденциальной информации в приложениях ИИ. Децентрализованный характер протокола, эффективная масштабируемость и глобальная доступность демократизируют ИИ, делая его более доступным и экономичным для пользователей.
(5)Искусственный интеллект Nexus
Nexus AI находится на переднем крае расширения финансовых возможностей, используя передовые алгоритмы искусственного интеллекта, чтобы предоставить инвесторам беспрецедентную информацию о тенденциях рынка. Что отличает Nexus AI, так это его непоколебимая приверженность децентрализации, гарантируя, что инвесторы сохранят полный контроль над своими активами от рисков, связанных с централизованными биржами. Одним из инновационных предложений платформы является передовая торговая площадка NFT на базе искусственного интеллекта для улучшения ценообразования, обнаружения и аутентификации, распределения вознаграждений среди инвесторов. Кроме того, Telegram AI Bot, работающий на GPT-3, бесплатно предоставляет финансовые консультации и анализ рынка в режиме реального времени всем пользователям Telegram. Nexus AI также поддерживает обоснованные инвестиционные решения с помощью отчетов Asset Intelligence, предоставляющих всестороннюю информацию о криптоактивах. Благодаря решениям на основе искусственного интеллекта, таким как панели управления для стейкинга и интеллектуальные инвестиционные боты, Nexus AI позволяет пользователям уверенно управлять рынком и достигать своих финансовых целей с точностью и эффективностью.
(6)Лаборатории по модулю
Компания Modulus Labs запустила инновационное решение, которое направлено на интеграцию искусственного интеллекта в технологию блокчейн. Они запустили доказательство с нулевым разглашением (ZK), предназначенное для приложений ИИ, решая проблему обеспечения защищенного от несанкционированного доступа ИИ для децентрализованных приложений (dApps). Это решение позволяет смарт-контрактам использовать мощные возможности искусственного интеллекта без ущерба для фундаментальных принципов децентрализации. Modulus активно работает над запуском важных приложений искусственного интеллекта на платформе Ethereum благодаря сотрудничеству с такими партнерами, как Upshot и Ion Protocol. Кроме того, они являются доказательством ZKML с открытым исходным кодом для более широкого сообщества. Modulus предвидит будущее, в котором криптографическая подотчетность может обеспечить интеграцию ИИ во все секторы, включая финансы и здравоохранение, без ущерба для безопасности.
(7)Render网络
Render Network — это платформа, которая предоставляет возможности децентрализованного рендеринга на GPU. Эта инновационная сеть позволяет пользователям масштабировать задания рендеринга на GPU по всему миру с помощью высокопроизводительных узлов GPU через рынок простаивающих вычислительных ресурсов GPU на основе блокчейна. Видение платформы состоит в том, чтобы демократизировать облачный рендеринг на GPU, сделав его более эффективным, масштабируемым и доступным для создания 3D-контента следующего поколения. Он решает проблемы, связанные с масштабируемостью сети, эффективным использованием инфраструктуры, оптимизацией энергопотребления графического процессора и управлением цифровыми правами для иммерсивных мультимедийных приложений и приложений искусственного интеллекта. Render Network преобразует энергопотребление графического процессора в децентрализованную экономику взаимосвязанных 3D-активов, предоставляя решения для разработчиков из разных отраслей, включая медиа, дополненную реальность, виртуальную реальность, игры и многое другое.
(8)Ритуал
Ritual — это компания, которая находится на стыке криптографии и искусственного интеллекта и произвела революцию в том, как разработчики создают, распространяют и дополняют модели ИИ. Используя возможности шифрования, Ritual предоставляет открытый, модульный, суверенный уровень выполнения для ИИ. Он соединяет распределенную сеть узлов с вычислительными ресурсами и создателями моделей, позволяя создателям размещать свои модели ИИ. В свою очередь, пользователи могут легко получить доступ к широкому спектру моделей ИИ через унифицированный API, используя при этом преимущества криптографической инфраструктуры, обеспечивающей вычислительную целостность и конфиденциальность. Первый продукт платформы, Infernet, знаменует собой начало полного набора протоколов и утилит для разработчиков и приложений, позволяющих легко интегрироваться с Ritual и получать несанкционированный доступ к своим моделям и сети поставщиков вычислительных ресурсов. Видение Ritual заключается в том, чтобы стать центром искусственного интеллекта в мире web3, стимулируя инновации, доступность и демократизацию в мире искусственного интеллекта.
6. Заключение
Сотрудничество ИИ и шифрования — это не только конвергенция технологий, но и конвергенция возможностей. Он представляет собой будущее, в котором машины думают, учатся и торгуют в децентрализованной, безопасной среде. Впереди нас ждет множество вызовов, но каждый вызов – это возможность для инноваций и прогресса. Новаторы и мыслители, находящиеся на этом перепутье, могут написать главу, которая переосмыслит цифровую эпоху. По мере того, как мы движемся вперед, мы должны быть осторожными, мудрыми и дальновидными, чтобы гарантировать, что мы пожинаем плоды, разумно решая проблемы, в конечном итоге формируя более светлое и технологически продвинутое будущее для всех.