การสำรวจล่าสุดแสดงให้เห็นว่า **50% ของ AI นักวิชาการเชื่อว่าความเป็นไปได้ที่ "AI" ก่อให้เกิดอันตรายร้ายแรงต่อมนุษย์มีมากกว่า 10%; **
ผู้คนต้องตื่นตัวว่า AI ทำให้เกิดความสับสนวุ่นวายในสังคมและยังขาดระเบียบหรือข้อกำหนดทางเทคนิค สถานการณ์นี้เรียกว่า "สมองกลีบกลับ"
ตัวอย่างเช่น ใน Twitter นี้ วิดีโอ พิธีกรรายการพอดแคสต์ Joe Rogan และผู้วิจารณ์เชิงอนุรักษ์นิยม Ben Shapiro กำลังถกเถียงกันเรื่องภาพยนตร์เรื่อง "Ratatouille" แต่วิดีโอนี้ถูกสร้างโดย AI
ที่มา: บลูมเบิร์ก
เป็นที่น่าสังเกตว่าผลกระทบทางสังคมของ AI นั้นครอบคลุมมากกว่าปัญหาที่เกิดจากบล็อก การสนทนา และรูปภาพปลอม:
ในระหว่างการเลือกตั้งสหรัฐฯ ปี 2024 AI ที่สร้างขึ้น เนื้อหาของแคมเปญแบบ Deepfake ประสบความสำเร็จเป็นครั้งแรก
"AI" ในปัจจุบันคือกล่องดำที่สร้างจากข้อมูลที่เป็นกรรมสิทธิ์และอัลกอริทึมที่เป็นกรรมสิทธิ์ ธรรมชาติแบบปิดของบริษัทเทคโนโลยีขนาดใหญ่ LLM ทำลาย "AI;ประชาธิปไตย" ในสายตาของฉัน นั่นคือ นักพัฒนาทุกคนและแม้แต่ผู้ใช้ก็สามารถสนับสนุน อัลกอริทึมและข้อมูล ให้กับ "LLM; โมเดล และ ในรูปแบบ Take part of profits when you make profit (บทความที่เกี่ยวข้อง)
จุดประสงค์ของ AI ประชาธิปไตยคือการสร้างแบบจำลอง AI ที่เปิดกว้าง เกี่ยวข้องกับ และเป็นเจ้าของโดยสาธารณะ ตารางด้านล่างเปรียบเทียบสถานะปัจจุบันของ AI กับอนาคตที่สามารถทำได้ผ่านเทคโนโลยี Web3 blockchain
การวิเคราะห์หลายมิติของ DePIN ช่วยปัญญาประดิษฐ์ได้อย่างไร
ผู้เขียนต้นฉบับ: Filecoin นักเขียนข้อมูลเชิงลึก Catrina หุ้นส่วนการลงทุนของ Portal Ventures
แหล่งที่มาดั้งเดิม: Filecoin Network
ในอดีต สตาร์ทอัพที่มีความเร็ว ความคล่องตัว และวัฒนธรรมการเป็นผู้ประกอบการ เป็นอิสระจากพันธนาการของความเฉื่อยขององค์กรและเป็นผู้นำนวัตกรรมทางเทคโนโลยีมาเป็นเวลานาน **อย่างไรก็ตาม ทั้งหมดนี้ถูกเขียนขึ้นใหม่ในยุคของปัญญาประดิษฐ์ **จนถึงตอนนี้ ผู้สร้างผลิตภัณฑ์ "AI" สุดล้ำคือยักษ์ใหญ่ด้านเทคโนโลยีแบบดั้งเดิม เช่น "Microsoft" OpenAI, Nvidia, Google และแม้แต่ "Meta"
**เกิดอะไรขึ้น? **ทำไมยักษ์ใหญ่ถึงชนะสตาร์ตอัพในครั้งนี้? สตาร์ทอัพสามารถเขียนโค้ดที่ยอดเยี่ยมได้ แต่ต้องเผชิญกับอุปสรรคหลายประการเมื่อเทียบกับยักษ์ใหญ่ด้านเทคโนโลยี:
เหตุใดเทคโนโลยีบล็อกเชนจึงจำเป็น มันตัดกับปัญญาประดิษฐ์ตรงไหน? แม้ว่าปัญหาทั้งหมดจะไม่สามารถแก้ไขได้ในคราวเดียว Distributed Physical Infrastructure Network (DePIN) ใน Web3 จะสร้างเงื่อนไขเพื่อแก้ปัญหาข้างต้น ต่อไปนี้จะอธิบายว่าเทคโนโลยีที่อยู่เบื้องหลัง "DePIN" สามารถช่วยปัญญาประดิษฐ์ได้อย่างไร ซึ่งส่วนใหญ่มาจากสี่มิติ:
ด้านล่าง:
1. ลดต้นทุนโครงสร้างพื้นฐาน (คอมพิวเตอร์และพื้นที่จัดเก็บ)
ความสามารถในการจ่ายของโครงสร้างพื้นฐานมีความสำคัญเพียงใด (โครงสร้างพื้นฐานของปัญญาประดิษฐ์หมายถึงต้นทุนฮาร์ดแวร์ในการคำนวณ การส่ง และการจัดเก็บข้อมูล) Carlota Perez; ทฤษฎีการปฏิวัติทางเทคโนโลยีได้ระบุว่าทฤษฎีนี้เสนอว่าความก้าวหน้าทางเทคโนโลยี รวมสองขั้นตอน :
ที่มา: Carlota Perez; ทฤษฎีการปฏิวัติทางเทคโนโลยี
เมื่อความพยายามเช่น 'ChatGPT' ได้แสดงให้เห็นถึงความพอดีของตลาดและความต้องการของลูกค้า บางคนอาจรู้สึกว่า 'AI' ได้เข้าสู่ขั้นตอนการปรับใช้แล้ว **อย่างไรก็ตาม AI ขาดส่วนสำคัญ: โครงสร้างพื้นฐานส่วนเกินสำหรับสตาร์ทอัพที่คำนึงถึงราคาเพื่อสร้างและทดลองด้วย **
คำถาม
ฟิลด์โครงสร้างพื้นฐานทางกายภาพในปัจจุบันส่วนใหญ่ผูกขาดโดยผู้ขายน้อยรายที่ผสานรวมในแนวตั้ง ได้แก่ AWS, GCP, Azure, Nvidia, Cloudflare, Akamai เป็นต้น อุตสาหกรรมมีอัตรากำไรสูง และคาดว่าอัตรากำไรขั้นต้นของ AWS บน ฮาร์ดแวร์คอมพิวเตอร์สินค้าคือ 61 %; ดังนั้นผู้ที่เข้ามาใหม่ในด้าน AI โดยเฉพาะในสาขา LLM จึงต้องเผชิญกับต้นทุนการคำนวณที่สูงมาก
ที่มา: Layer by Layer Analysis — LLM; Search Architecture and Cost
สารละลาย
DePIN; เครือข่ายต่างๆ เช่น Filecoin (เริ่มต้นในปี 2014; DePIN; ผู้บุกเบิกที่มุ่งเน้นการรวบรวมฮาร์ดแวร์ระดับอินเทอร์เน็ตและให้บริการพื้นที่เก็บข้อมูลแบบกระจาย), Bacalhau, Gensyn.ai, Render Network, ExaBits (สำหรับการจับคู่ CPU/ GPU; ชั้นประสานงานของอุปสงค์และอุปทาน) สามารถประหยัด; 75% ถึง; 90%;+ ของต้นทุนโครงสร้างพื้นฐานผ่านสามด้านต่อไปนี้:
1. ผลักดันเส้นอุปทานและกระตุ้นการแข่งขันในตลาด
DePIN ให้โอกาสที่เท่าเทียมกันสำหรับซัพพลายเออร์ฮาร์ดแวร์ในการเป็นผู้ให้บริการ มันสร้างตลาดที่ทุกคนสามารถเข้าร่วมในฐานะ "คนขุดแร่" และแลกเปลี่ยน CPU/GPU หรือพลังการจัดเก็บข้อมูลเพื่อชดเชยทางการเงิน ด้วยเหตุนี้จึงเป็นการสร้างการแข่งขันสำหรับผู้ให้บริการที่มีอยู่
ในขณะที่บริษัทอย่าง "AWS" ได้รับประโยชน์จากผู้เสนอญัตติรายแรก "17" อย่างไม่ต้องสงสัยในส่วนติดต่อผู้ใช้ การดำเนินงาน และการผสานรวมแนวดิ่ง **DePIN ดึงดูดฐานลูกค้าใหม่ที่ไม่สามารถยอมรับราคาจากซัพพลายเออร์ส่วนกลางได้ **Like;Ebay;ไม่ได้แข่งขันโดยตรงกับ Bloomingdale แต่ ให้ทางเลือกที่ประหยัดกว่า เพื่อตอบสนองความต้องการที่คล้ายคลึงกัน เครือข่ายพื้นที่เก็บข้อมูลแบบกระจายไม่ได้แทนที่ผู้ให้บริการแบบรวมศูนย์ แต่มุ่งให้บริการผู้ใช้ที่คำนึงถึงราคาเป็นหลัก กลุ่ม
2. ส่งเสริมความสมดุลทางเศรษฐกิจของตลาดด้วยการออกแบบเศรษฐกิจแบบเข้ารหัส
กลไกการอุดหนุนที่สร้างขึ้นโดย DePIN สามารถ แนะนำซัพพลายเออร์ฮาร์ดแวร์ให้เข้าร่วมในเครือข่าย ซึ่งจะช่วยลดค่าใช้จ่ายของผู้ใช้ปลายทาง โดยหลักการแล้ว เราสามารถดูที่ AWS และ Filecoin ต้นทุนและรายได้สำหรับผู้ให้บริการพื้นที่เก็บข้อมูลใน Web2 และ Web3
**ลูกค้าได้รับการลดราคา: **DePIN; เครือข่ายสร้างตลาดที่มีการแข่งขันและแนะนำ Bertrand; รูปแบบการแข่งขัน ซึ่งช่วยลดค่าธรรมเนียมการชำระเงินของลูกค้า ในทางตรงกันข้าม AWS EC;2;ต้องการประมาณ;55%;ระยะขอบ และ;31%;ระยะขอบโดยรวมเพื่อให้คงอยู่ได้ DePIN; Token จัดทำโดยเครือข่าย รางวัลจูงใจ/บล็อก ยังเป็น แหล่งรายได้ใหม่ ในบริบทของ Filecoin ยิ่งข้อมูลจริงที่ผู้ให้บริการพื้นที่จัดเก็บโฮสต์มากเท่าใด รางวัลบล็อก (โทเค็น) ก็ยิ่งได้รับมากขึ้นเท่านั้น **ดังนั้น ผู้ให้บริการพื้นที่จัดเก็บจึงมีแรงจูงใจในการดึงดูดลูกค้าให้มากขึ้นเพื่อปิดดีลและเพิ่มรายได้ **คอมพิวเตอร์เกิดใหม่หลายรายการ DePIN โครงสร้างโทเค็นสำหรับเครือข่ายยังไม่เปิดเผย แต่น่าจะเป็นไปตามรูปแบบที่คล้ายกัน เครือข่ายที่คล้ายกันรวมถึง:
3. ลดต้นทุนค่าโสหุ้ย: Bacalhau, exaBITS; ฯลฯ; DePIN; เครือข่าย และ; ข้อดีของ IPFS/พื้นที่จัดเก็บระบุที่อยู่เนื้อหาได้ ได้แก่:
**AI;สร้างบทสรุป: **AI;needs;DePIN;จัดหาโครงสร้างพื้นฐานราคาไม่แพง และปัจจุบันตลาดโครงสร้างพื้นฐานถูกครอบงำโดยผู้ขายน้อยรายที่บูรณาการในแนวดิ่ง เครือข่ายเช่น Filecoin, Bacalhau, Render Network, ExaBits; เช่น; DePIN; เครือข่ายทำให้โอกาสในการเป็นซัพพลายเออร์ฮาร์ดแวร์เป็นประชาธิปไตย, แนะนำการแข่งขัน, รักษาสมดุลทางเศรษฐกิจของตลาดผ่านการออกแบบเชิงเศรษฐกิจแบบเข้ารหัส และลดต้นทุน 75%;-90%; สูงกว่า และ ลดต้นทุนค่าใช้จ่าย
2 ตรวจสอบผู้สร้างและบุคลิกภาพ
คำถาม
การสำรวจล่าสุดแสดงให้เห็นว่า **50% ของ AI นักวิชาการเชื่อว่าความเป็นไปได้ที่ "AI" ก่อให้เกิดอันตรายร้ายแรงต่อมนุษย์มีมากกว่า 10%; **
ผู้คนต้องตื่นตัวว่า AI ทำให้เกิดความสับสนวุ่นวายในสังคมและยังขาดระเบียบหรือข้อกำหนดทางเทคนิค สถานการณ์นี้เรียกว่า "สมองกลีบกลับ"
ตัวอย่างเช่น ใน Twitter นี้ วิดีโอ พิธีกรรายการพอดแคสต์ Joe Rogan และผู้วิจารณ์เชิงอนุรักษ์นิยม Ben Shapiro กำลังถกเถียงกันเรื่องภาพยนตร์เรื่อง "Ratatouille" แต่วิดีโอนี้ถูกสร้างโดย AI
ที่มา: บลูมเบิร์ก
เป็นที่น่าสังเกตว่าผลกระทบทางสังคมของ AI นั้นครอบคลุมมากกว่าปัญหาที่เกิดจากบล็อก การสนทนา และรูปภาพปลอม:
เราสามารถเพิ่มข้อกำหนดที่เกี่ยวข้องของ "AI" ลงใน Web3 ได้หรือไม่
สารละลาย
แสดงหลักฐานบุคลิกภาพและหลักฐานผู้สร้างโดยใช้หลักฐานแหล่งกำเนิดบนห่วงโซ่ที่เข้ารหัส
ทำให้เทคโนโลยีบล็อกเชนใช้งานได้จริง - ในฐานะบัญชีแยกประเภทที่มีประวัติออนเชนที่ไม่เปลี่ยนรูป ความถูกต้องของเนื้อหาดิจิทัลสามารถตรวจสอบได้ผ่านการพิสูจน์การเข้ารหัสเนื้อหา
ลายเซ็นดิจิทัลเป็นหลักฐานของผู้สร้างและหลักฐานบุคลิกภาพ
ในการระบุ "deepfake" สามารถสร้างหลักฐานการเข้ารหัสได้โดยใช้ลายเซ็นดิจิทัลเฉพาะของผู้สร้างเนื้อหาต้นฉบับ ซึ่งสามารถสร้างได้โดยใช้รหัสส่วนตัวที่รู้จักเฉพาะผู้สร้างและตรวจสอบได้ด้วยรหัสสาธารณะที่มีให้สำหรับทุกคน . การมีลายเซ็นสามารถพิสูจน์ได้ว่าเนื้อหาถูกสร้างขึ้นโดยผู้สร้างต้นฉบับ ไม่ว่าผู้สร้างจะเป็นมนุษย์หรือ AI และยังสามารถตรวจสอบการเปลี่ยนแปลงที่ได้รับอนุญาตหรือไม่ได้รับอนุญาตกับเนื้อหา
ใช้ IPFS และ Merkle tree เพื่อพิสูจน์ความถูกต้อง
IPFS เป็นโปรโตคอลแบบกระจายสำหรับอ้างอิงชุดข้อมูลขนาดใหญ่โดยใช้การกำหนดที่อยู่เนื้อหาและต้นไม้ Merkle เพื่อพิสูจน์ว่าได้รับและเปลี่ยนแปลงเนื้อหาของไฟล์แล้ว ระบบจะสร้างหลักฐาน Merkle ซึ่งเป็นสตริงของแฮชที่แสดงตำแหน่งของบล็อกข้อมูลเฉพาะในแผนผัง Merkle ในการเปลี่ยนแปลงแต่ละครั้ง แฮชจะถูกเพิ่มเข้าไปใน Merkle tree เพื่อพิสูจน์การแก้ไขไฟล์
**จุดบอดของรูปแบบการเข้ารหัสคือกลไกการจูงใจ **ท้ายที่สุด การระบุผู้สร้าง "deepfake" สามารถลดผลกระทบด้านลบทางสังคมได้ ความรับผิดชอบนี้น่าจะตกอยู่กับแพลตฟอร์มการเผยแพร่สื่อกระแสหลัก เช่น Twitter, Meta และ Google และมันก็เป็นเช่นนั้นจริงๆ **แล้วทำไมเราถึงต้องการบล็อคเชน? **
คำตอบคือลายเซ็นเข้ารหัสของบล็อกเชนและการพิสูจน์ความถูกต้อง** นั้นมีประสิทธิภาพ ตรวจสอบได้ และแน่นอนกว่า **ปัจจุบัน กระบวนการตรวจจับ "deepfake" ส่วนใหญ่จะผ่านอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่อง (เช่น "Deepfake Detection Challenge" ของ "Meta", "Asymmetric Numerals" (ANS) ของ Google และ ;c;2;pa: ) เพื่อระบุภาพ กฎหมายและความผิดปกติในเนื้อหา ** แต่มักจะไม่แม่นยำเพียงพอ ซึ่งล้าหลังความเร็วการพัฒนาของ "deepfake" **โดยทั่วไป ต้องมีการตรวจสอบด้วยตนเองเพื่อตรวจสอบความถูกต้อง ซึ่งไม่มีประสิทธิภาพและมีราคาแพง
หากวันหนึ่งเนื้อหาทุกชิ้นมีลายเซ็นเข้ารหัส ทุกคนสามารถพิสูจน์ยืนยันแหล่งที่มาของการสร้าง ตั้งค่าสถานะการปลอมแปลงหรือการปลอมแปลง เราจะนำเข้าสู่โลกที่สวยงาม
**AI; การสร้างบทสรุป: **AI; อาจเป็นภัยคุกคามที่สำคัญต่อสังคม โดยเฉพาะอย่างยิ่ง การปลอมแบบลึก และการใช้เนื้อหาโดยไม่ได้รับอนุญาต ในขณะที่เทคโนโลยี Web3 เช่น การพิสูจน์แหล่งที่มาและการใช้ลายเซ็นดิจิทัล IPFS และการพิสูจน์ความถูกต้องของ Merkel ของแผนผังซึ่งสามารถตรวจสอบความถูกต้องของเนื้อหาดิจิทัล ป้องกันการเปลี่ยนแปลงที่ไม่ได้รับอนุญาต และระบุข้อกำหนดสำหรับ "AI"
3. AI ประชาธิปไตย
คำถาม
"AI" ในปัจจุบันคือกล่องดำที่สร้างจากข้อมูลที่เป็นกรรมสิทธิ์และอัลกอริทึมที่เป็นกรรมสิทธิ์ ธรรมชาติแบบปิดของบริษัทเทคโนโลยีขนาดใหญ่ LLM ทำลาย "AI;ประชาธิปไตย" ในสายตาของฉัน นั่นคือ นักพัฒนาทุกคนและแม้แต่ผู้ใช้ก็สามารถสนับสนุน อัลกอริทึมและข้อมูล ให้กับ "LLM; โมเดล และ ในรูปแบบ Take part of profits when you make profit (บทความที่เกี่ยวข้อง)
AI; Democracy = Visibility (สามารถดูข้อมูลและอัลกอริทึมที่ป้อนเข้าสู่โมเดล)** + Contribution** (สามารถให้ข้อมูลหรืออัลกอริทึมที่ป้อนให้กับโมเดล)
สารละลาย
จุดประสงค์ของ AI ประชาธิปไตยคือการสร้างแบบจำลอง AI ที่เปิดกว้าง เกี่ยวข้องกับ และเป็นเจ้าของโดยสาธารณะ ตารางด้านล่างเปรียบเทียบสถานะปัจจุบันของ AI กับอนาคตที่สามารถทำได้ผ่านเทคโนโลยี Web3 blockchain
ในปัจจุบัน--
สำหรับ ลูกค้า:
สำหรับ ผู้พัฒนา:
หลังจากรวม blockchain——
สำหรับ ลูกค้า:
ผู้ใช้สามารถให้ข้อเสนอแนะ (เช่น อคติ การกลั่นกรองเนื้อหา ข้อเสนอแนะแบบละเอียดเกี่ยวกับผลลัพธ์) เพื่อเป็นพื้นฐานในการปรับแต่งอย่างละเอียด
ผู้ใช้สามารถเลือกที่จะให้ข้อมูลเพื่อแลกกับกำไรหลังจากที่แบบจำลองมีกำไร
สำหรับ ผู้พัฒนา:
บางคนบอกว่าแพลตฟอร์มโอเพ่นซอร์สของ Web2 มีวิธีแก้ปัญหาที่ประนีประนอมด้วย แต่ผลที่ได้นั้นไม่เหมาะ สำหรับการสนทนาที่เกี่ยวข้อง โปรดดูบล็อกโพสต์ของ exaBITS
AI;Generation Summary: Big Tech ปิดตัวลง;LLM;ฆ่า "AI;democracy" นั่นคือ นักพัฒนาหรือผู้ใช้แต่ละรายสามารถสนับสนุนอัลกอริทึมและข้อมูลให้กับ "LLM;model และรับส่วนหนึ่งของผลกำไรเมื่อโมเดลกลายเป็น มีกำไร AI ควรเปิดต่อสาธารณะ เกี่ยวข้องกับสาธารณะ และเป็นเจ้าของโดยสาธารณะ ด้วยความช่วยเหลือของเครือข่ายบล็อกเชน ผู้ใช้สามารถให้ข้อเสนอแนะ ให้ข้อมูลกับโมเดลเพื่อแลกกับผลกำไรที่รับรู้ได้ และนักพัฒนายังสามารถรับการมองเห็นและแหล่งที่มาที่ตรวจสอบได้เพื่อรวมและปรับแต่งอัลกอริทึมอย่างละเอียด นวัตกรรม Web3 เช่น Content Addressing/IPFS และ Urbit จะช่วยให้ข้อมูลและอัลกอริทึมมีอำนาจอธิปไตย ความสามารถในการทำซ้ำของเอาต์พุตข้อมูลการฝึกอบรมจะทำได้ผ่านบันทึกในอดีตที่ไม่เปลี่ยนรูปของ blockchain, ETL, การดำเนินการและการสืบค้น
4. ตั้งค่ากลไกรางวัลการให้ข้อมูล
คำถาม
ปัจจุบัน ข้อมูลผู้บริโภคที่มีค่าที่สุดคือทรัพย์สินเฉพาะของบริษัทเทคโนโลยีขนาดใหญ่ ซึ่งสร้างอุปสรรคทางธุรกิจหลัก ยักษ์ใหญ่ด้านเทคโนโลยีไม่มีแรงจูงใจในการแบ่งปันข้อมูลนี้กับบุคคลภายนอก
เหตุใดเราจึงรับข้อมูลโดยตรงจากผู้สร้างหรือผู้ใช้ไม่ได้ ทำไมเราไม่สามารถทำให้ข้อมูลเป็นทรัพยากรสาธารณะ ให้ข้อมูลและเปิดแหล่งที่มาเพื่อให้นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลใช้
พูดง่ายๆ เป็นเพราะ ขาดกลไกจูงใจและกลไกการประสานงาน การรักษาข้อมูลและการดำเนินการ ETL (แยก แปลง และโหลด) เป็นค่าใช้จ่ายจำนวนมาก ในความเป็นจริง การจัดเก็บข้อมูลเพียงอย่างเดียวจะเป็นอุตสาหกรรมมูลค่า 777 พันล้านดอลลาร์ภายในปี 2573 โดยไม่รวมต้นทุนการประมวลผล ไม่มีใครรับงานและค่าใช้จ่ายในการประมวลผลข้อมูลฟรี
ลองดูสิ เดิมที OpenAI ถูกกำหนดให้เป็นโอเพ่นซอร์สและไม่หวังผลกำไร แต่เป็นการยากที่จะรับรู้ต้นทุนและไม่สามารถครอบคลุมต้นทุนได้ ในปี 2019 OpenAI ต้องยอมรับการอัดฉีดทุนจาก Microsoft และอัลกอริทึมดังกล่าวไม่ได้เปิดให้สาธารณชนเข้าชมอีกต่อไป คาดว่าภายในปี 2567 กำไรของ OpenAI จะสูงถึง 1 พันล้านดอลลาร์สหรัฐ
สารละลาย
Web3 แนะนำกลไกใหม่ ชื่อ "dataDAO" ที่ช่วยอำนวยความสะดวก เช่น AI การกระจายรายได้ระหว่างเจ้าของโมเดลและผู้ร่วมให้ข้อมูล สร้างชั้นแรงจูงใจสำหรับการสนับสนุนข้อมูลที่รวบรวมจากฝูงชน เนื่องจากข้อจำกัดของพื้นที่ จึงไม่ขยายที่นี่ หากคุณต้องการทราบข้อมูลเพิ่มเติม คุณสามารถอ่านบทความสองบทความต่อไปนี้:
โดยทั่วไปแล้ว DePIN ใช้วิธีการอื่นและจัดหาพลังงานฮาร์ดแวร์ใหม่สำหรับการส่งเสริม Web3 และ AI และนวัตกรรม ในขณะที่ยักษ์ใหญ่ด้านเทคโนโลยีครองอุตสาหกรรม AI ผู้เล่นหน้าใหม่สามารถใช้ประโยชน์จากเทคโนโลยีบล็อกเชนเพื่อเข้าร่วมการต่อสู้: DePIN; เครือข่ายลดอุปสรรคในการเข้าถึงโดยลดต้นทุนการคำนวณ ธรรมชาติที่ตรวจสอบได้และกระจายของบล็อกเชนช่วยให้เปิดได้อย่างแท้จริง AI เป็นไปได้ dataDAO และ กลไกที่เป็นนวัตกรรมอื่นๆ เพื่อส่งเสริมการมีส่วนร่วมของข้อมูล คุณสมบัติที่ไม่เปลี่ยนรูปและป้องกันการดัดแปลงของบล็อกเชนให้ใบรับรองตัวตนของผู้สร้าง ขจัดความกังวลของผู้คนเกี่ยวกับผลกระทบทางสังคมเชิงลบของ "AI"