Orijinal yazar: Filecoin; içgörü yazarı, Portal Ventures yatırım ortağı Catrina
Orijinal kaynak: Filecoin Ağı
Geçmişte, start-up'lar hızları, çeviklikleri ve girişimci kültürleriyle örgütsel atalet zincirlerinden kurtulmuş ve uzun süre teknolojik inovasyona öncülük etmişlerdir. **Ancak, tüm bunlar yapay zeka çağı tarafından yeniden yazılmıştır. **Şimdiye kadar çığır açan "AI" ürünlerinin yaratıcıları "Microsoft", OpenAI, Nvidia, Google ve hatta "Meta" gibi geleneksel teknoloji devleridir.
**Ne oldu? **Dev, bu sefer start-up'ı neden kazandı? Başlangıçlar harika kodlar yazabilir, ancak teknoloji devlerine kıyasla birkaç engelle karşılaşırlar:
Hesaplama maliyetleri yüksek olmaya devam ediyor
*Yapay zeka; geliştirmenin ters lobu vardır: Yapay zeka etrafındaki endişeler ve belirsizlik; gerekli yönergelerin bulunmaması nedeniyle sosyal etki inovasyonu engeller
AI; kara kutu sorunları
Büyük teknoloji şirketlerinin kurduğu "veri hendekleri" giriş engelleri oluşturuyor
Peki blockchain teknolojisine neden ihtiyaç duyulur? Yapay zeka ile nerede kesişiyor? Tüm sorunlar bir anda çözülemese de Web3'teki Dağıtılmış Fiziksel Altyapı Ağı (DePIN) yukarıdaki sorunları çözmek için gerekli koşulları oluşturur. Aşağıda, "DePIN"in arkasındaki teknolojinin yapay zekaya esas olarak dört boyutta nasıl yardımcı olabileceği açıklanacaktır:
Altyapı maliyetlerini azaltın
DOĞRULAYIN Yaratıcı ve Kişilik
FILL AI; Demokrasi ve Şeffaflık
Ayar veri katkısı ödül mekanizması
Altında:
"web3" yeni nesil İnternet'i ifade eder ve blockchain teknolojisi ve diğer mevcut teknolojiler onun organik bileşenleridir.
"Blockchain" merkezi olmayan ve dağıtılmış defter teknolojisi anlamına gelir.
"Kripto", teşvikler ve ademi merkeziyetçilik için belirteç mekanizmalarının kullanımını ifade eder.
1. Altyapı maliyetlerini azaltın (bilgi işlem ve depolama)
Her teknolojik yenilik dalgası, pahalı bir şeyin boşa harcanacak kadar ucuz hale gelmesiyle başlar.
– Society's Tech Debt and Software's Gutenberg Moment, aracılığıyla; SK Ventures
Altyapının satın alınabilirliği ne kadar önemli (yapay zekanın altyapısı, bilgi işlem, veri iletme ve depolamanın donanım maliyetini ifade eder), Carlota Perez; Teknolojik devrim teorisi, teorinin teknolojik atılımları öne sürdüğünü göstermiştir. iki aşama içerir:
Kaynak: Carlota Perez, Teknolojik Devrim Teorisi
Kurulum aşaması, müşteriler yeni ürünün değer teklifini anlamadığından, ağır risk sermayesi yatırımı, altyapı inşası ve "pazara açılma" (GTM) stratejilerini "itme" ile karakterize edilir teknoloji.
Dağıtım aşaması, altyapı arzında büyük bir artış, yeni gelenleri çekme eşiğinin düşürülmesi ve bir "çekme"** pazar promosyonu (GTM) stratejisinin benimsenmesi ile karakterize edilir; ürün pazarı eşleşmesi, Müşteriler henüz oluşturulmamış daha fazla ürün bekler.
Artık 'ChatGPT' gibi girişimler pazara uygunluğu ve müşteri talebini gösterdiğine göre, 'AI'nın dağıtım aşamasına girdiği hissedilebilir. **Ancak yapay zekanın önemli bir parçası eksik: fiyata duyarlı start-up'lar için inşa edip denemeler yapacak altyapı fazlası. **
soru
Mevcut fiziksel altyapı alanı, ağırlıklı olarak AWS, GCP, Azure, Nvidia, Cloudflare, Akamai vb. dahil olmak üzere dikey olarak entegre edilmiş oligopol tarafından tekelleştirilmektedir, sektörün yüksek bir kar marjına sahiptir ve AWS'nin brüt kar marjının emtia bilgi işlem donanımı;% 61;. Bu nedenle, yapay zeka alanında, özellikle LLM alanında yeni girenler, son derece yüksek hesaplama maliyetleriyle yüzleşmek zorundadır.
ChatGPT; bir eğitimin maliyeti 4 milyon ABD doları, donanım çıkarımının işletme maliyeti ise yaklaşık 700.000 ABD doları/gün olarak tahmin edilmektedir.
Bloom; sürüm 2, eğitmek ve yeniden eğitmek için; 10 milyon $; milyona mal olabilir.
"Google" aramasına "ChatGPT" girerse Google'ın geliri 36 milyar dolar azalacak, ** Yazılım platformundan (Google) donanım sağlayıcısına (Nvidia) büyük kâr aktarılacak. **
Kaynaklar: Katman Katman Analizi — LLM; Arama Mimarisi ve Maliyet
çözüm
DePIN; Filecoin (başlangıç tarihi; 2014; DePIN; öncü, İnternet düzeyinde donanım toplamaya ve dağıtılmış veri depolamaya hizmet etmeye odaklanan), Bacalhau, Gensyn.ai, Render Network, ExaBits (eşleştirme için; CPU/GPU; the arz ve talebin koordinasyon katmanı), aşağıdaki üç açıdan altyapı maliyetlerinden %75 ila %90+ tasarruf sağlayabilir:
1. Arz eğrisini zorlayın ve piyasa rekabetini teşvik edin
DePIN; donanım tedarikçilerinin hizmet sağlayıcı olabilmeleri için eşit fırsatlar sunar. Herkesin bir "madenci" olarak katılabileceği ve finansal tazminat karşılığında CPU/GPU veya depolama gücü değiş tokuşu yapabileceği bir pazar yaratır, böylece mevcut sağlayıcılar için rekabet yaratır.
"AWS" gibi bir şirket, kullanıcı arayüzü, operasyonlar ve dikey entegrasyonda şüphesiz "17" ilk hamle avantajına sahipken, **DePIN; merkezi tedarikçilerden fiyatlandırma kabul edemeyen yeni bir müşteri kitlesini cezbeder. **Like;Ebay;Bloomingdale ile doğrudan rekabet etmez, bunun yerine benzer ihtiyaçları karşılamak için daha ekonomik bir alternatif sunar, dağıtılmış depolama ağları merkezi sağlayıcıların yerini almaz, bunun yerine Fiyata duyarlı kullanıcılara hizmet vermeyi amaçlar gruplar.
2. Şifreli ekonomik tasarım yoluyla pazarın ekonomik dengesini destekleyin
DePIN tarafından oluşturulan sübvansiyon mekanizması donanım tedarikçilerinin ağa katılmaları için rehberlik edebilir ve böylece son kullanıcıların maliyetini düşürür. Prensip olarak, Web2 ve Web3'teki depolama sağlayıcıları için AWS ve Filecoin'e bakabiliriz.
**Müşteriler fiyat indirimi elde eder: **DePIN ağı rekabetçi bir pazar yaratır ve Bertrand tarzı rekabeti başlatır, böylece müşteri ödeme ücretlerini azaltır. Buna karşılık, AWS EC2;2;ayakta kalabilmek için yaklaşık %55 marj ve %31 genel marj gerektirir. DePIN; Ağ tarafından sağlanan jeton; teşvik/blok ödülü aynı zamanda yeni bir gelir kaynağıdır. Filecoin bağlamında, bir depolama sağlayıcısı ne kadar çok gerçek veri barındırırsa, o kadar çok blok ödülü (jeton) kazanabilir. **Bu nedenle, depolama sağlayıcıları anlaşmaları tamamlamak ve geliri artırmak için daha fazla müşteri çekmek için bir teşvike sahiptir. **Ağ için birkaç Gelişen Bilgi İşlem; DePIN; Token yapıları açıklanmadı, ancak muhtemelen benzer bir model izliyor. Benzer ağlar şunları içerir:
Bacalhau: Büyük miktarda verinin taşınmasını önleyerek hesaplamayı verilerin depolandığı yere getiren bir koordinasyon katmanı.
exaBITS: Dağıtılmış bir bilgi işlem ağı; yapay zeka ve yoğun işlem gerektiren uygulamalar.
Gensyn.ai: Derin Öğrenme Modeli Bilgi İşlem Protokolü.
3. Genel giderleri azaltın: Bacalhau, exaBITS; vb.; DePIN; ağ ve; IPFS/içerik adresli depolamanın avantajları şunları içerir:
Gizli veri kullanılabilirliğinin kilidini açma: Spor stadyumları tarafından oluşturulan çok büyük olay verileri gibi büyük veri kümelerini iletmenin yüksek bant genişliği maliyeti nedeniyle şu anda büyük hacimli verilerden yararlanılmıyor. DePIN; projeler, verileri yerinde işleyebilir ve yalnızca anlamlı çıktılar ileterek potansiyel veri kullanılabilirliğini ortaya çıkarabilir.
Düşük Operasyonel Maliyetler: Verileri yerel olarak alarak veri girişi, aktarımı ve ithalat/ihracat maliyetlerini azaltın.
**Hassas veri paylaşımında manuel çalışmayı en aza indirin: **A ve B hastanelerinin analiz için ilgili hastalarının hassas verilerini birleştirmeleri gerekiyorsa, Bacalhau; koordinasyon; GPU; bilgi işlem gücünü doğrudan Proses duyarlı içinde kullanabilirler hantal idari süreçler aracılığıyla karşı taraflarla kişisel olarak tanımlanabilir bilgileri (PII) değiş tokuş etmek zorunda kalmadan verileri yerel olarak.
**Temel veri kümesini yeniden hesaplamaya gerek yok: **IPFS/içerik adreslenebilir depolama, verileri tekilleştirme, verileri izleme ve doğrulama becerisiyle birlikte gelir. "IPFS"nin işlevleri ve maliyet performansı için lütfen bu makaleye bakınız.
**AI;bir özet oluşturur: **AI;dePIN'e ihtiyaç duyar;uygun fiyatlı altyapı sağlar ve altyapı pazarına şu anda dikey olarak entegre olmuş oligopoller hakimdir. Filecoin, Bacalhau, Render Network, ExaBits gibi ağlar; örneğin; DePIN; ağlar, bir donanım tedarikçisi olma, rekabet getirme, şifreleme ekonomik tasarımı yoluyla piyasa ekonomik dengesini sağlama ve maliyetleri düşürme; %75; -%90; üzeri, ve genel giderleri azaltır.
2. Yaratıcıyı ve kişiliği doğrulayın
soru
Yakın zamanda yapılan bir araştırma, AI bilim adamlarının **%50'sinin "AI" nın insanlara yıkıcı zarar verme olasılığının %10'u aştığına inandığını gösteriyor. **
Yapay zekanın sosyal kaosa neden olduğu ve hala bir düzenleme veya teknik şartname eksikliği olduğu konusunda insanların uyanık olması gerekiyor.Bu duruma "ters lob" denir.
Örneğin, bu Twitter'da video, podcast sunucusu Joe Rogan ve muhafazakar yorumcu Ben Shapiro "Ratatouille" filmini tartışıyorlar, ancak bu video yapay zeka tarafından üretildi.
Kaynak: Bloomberg
Yapay zekanın sosyal etkisinin, sahte bloglar, konuşmalar ve görsellerin yarattığı sorunların çok ötesine geçtiğini belirtmekte fayda var:
2024 ABD seçimleri sırasında yapay zeka; ilk kez oluşturulan; deepfake; kampanya içerikleri, gerçek içeriklerin etkisini elde etti.
Senatör Elizabeth Warren'ın bir videosu, "Cumhuriyetçilerin oy kullanmasına izin verilmemeli" gibi şeyler "söylemesi" için düzenlendi (söylenti çürütüldü).
Konuşma sentezli Biden'ın sesi trans kadınları eleştiriyor.
Bir grup sanatçı, Midjourney ve Stability;;;
*The Weeknd ve Drake tarafından oluşturulan AI düet şarkısı "Heart on My Sleeve" akış platformunda viral oldu, ancak daha sonra çekildi. Yeni teknoloji, düzenleme olmadan ana akıma girdiğinde, birçok sorun yaratır, **telif hakkı ihlali bir "ters lob" sorunudur. **
Öyleyse, Web3'e ilgili "AI" özelliklerini ekleyebilir miyiz?
çözüm
Şifrelenmiş zincirdeki kaynak kanıtını kullanarak kişilik kanıtı ve yaratıcı kanıtı sağlayın
Blockchain teknolojisinin gerçekten çalışmasını sağlayın - değişmez bir zincir geçmişi içeren dağıtılmış bir defter olarak, dijital içeriğin orijinalliği içerik kriptografik kanıtlarıyla doğrulanabilir.
Yaratıcının ve kişiliğin kanıtı olarak dijital imza
Bir "deepfake" tanımlamak için, orijinal içeriğin yaratıcısına özgü bir dijital imza kullanılarak bir kriptografik kanıt üretilebilir; . Bir imzaya sahip olmak, içeriği oluşturanın ister insan ister yapay zeka olsun orijinal yaratıcı tarafından oluşturulduğunu kanıtlayabilir ve ayrıca içerikte yetkili veya yetkisiz değişiklikleri doğrulayabilir.
Özgünlük kanıtı için; IPFS ve Merkle ağacını kullanın
IPFS; içerik adresleme ve Merkle ağaçlarını kullanarak büyük veri setlerini referanslamak için dağıtılmış bir protokoldür. Dosya içeriğinin alındığını ve değiştirildiğini kanıtlamak için, Merkle ağacındaki belirli bir veri bloğunun konumunu gösteren bir karma dizisi olan bir Merkle kanıtı oluşturulur. Her değişiklikle birlikte, dosya değişikliğinin kanıtını sağlayan Merkle ağacına bir hash eklenir.
**Şifreleme şemasının sorunlu noktası teşvik mekanizmasıdır.**Sonuçta, "deepfake" üreticisinin belirlenmesi olumsuz sosyal etkiyi azaltabilir, ancak aynı ekonomik faydaları sağlamaz. Bu sorumluluk muhtemelen Twitter, Meta ve Google gibi ana akım medya dağıtım platformlarına düşmektedir ve gerçekten de öyledir. **Öyleyse neden blockchain'e ihtiyacımız var? **
Cevap, blockchain'in kriptografik imzalarının ve orijinallik kanıtlarının** daha verimli, doğrulanabilir ve kesin olmasıdır. **Şu anda, "deepfake" tespit etme süreci temel olarak makine öğrenimi algoritmaları ("Meta;'nın "Deepfake Detection Challenge", Google;'ın "Asymmetric Numerals" (ANS) ve ;c;2;pa: ) içerikteki görsel kanunları ve anormallikleri tespit etmek için ** ancak çoğu zaman yeterince doğru değil, "deepfake" geliştirme hızının gerisinde kalıyor. **Genellikle orijinalliği belirlemek için verimsiz ve pahalı olan manuel inceleme gerektirir.
Bir gün her içeriğin kriptografik bir imzası varsa, herkes yaratımın kaynağını doğrulanabilir bir şekilde kanıtlayabilir, kurcalamayı veya sahteciliği işaretlerse, o zaman güzel bir dünyayı başlatacağız.
**AI;Özet Oluşturma: **AI; özellikle derin sahtekarlıklar ve yetkisiz içerik kullanımı için toplum için önemli bir tehdit oluşturabilirken, kaynak kanıtı ve dijital imza kullanımı gibi Web3 teknolojileri; IPFS; ve Merkel Orijinallik Kanıtı dijital içeriğin gerçekliğini doğrulayabilen, yetkisiz değişiklikleri önleyebilen ve "AI" için spesifikasyonlar sağlayabilen ağacın.
3. AI; demokratikleşme
soru
Günümüzün "AI"sı, tescilli verilerden ve özel algoritmalardan oluşan bir kara kutudur. Büyük teknoloji şirketlerinin kapalı doğası; LLM; benim gözümde "AI;demokrasiyi" öldürüyor, yani her geliştirici ve hatta kullanıcı "LLM; modeline algoritmalar ve veriler katkıda bulunabilir ve Modelde Kâr ettiğinizde kârınızdan pay alın (ilgili makale).
AI; Demokrasi = Görünürlük (modele girilen verileri ve algoritmaları görebilir)** + Katkı** (modele veri veya algoritmalar ekleyebilir).
çözüm
Yapay zeka demokrasisinin amacı, üretken yapay zeka modellerini kamuya açık, ilgili ve kamuya ait hale getirmektir. Aşağıdaki tablo, AI'nın mevcut durumunu Web3 blockchain teknolojisi ile elde edilebilecek gelecekle karşılaştırmaktadır.
şu anda--
Müşteriler için:**
Tek yönlü alma; LLM; çıktı
Kişisel verilerin nasıl kullanıldığını kontrol edemiyorum
Geliştiriciler için:**
Düşük şekillendirilebilirlik
ETL; veri işleme izlenebilir değildir ve çoğaltılması zordur
Veri katkısının kaynağı veri sahibi ile sınırlıdır
Kapalı kaynak modellere yalnızca API üzerinden erişilebilir; Ücretli erişim
Paylaşılan veri çıkışı doğrulanabilirlikten yoksundur, veri bilimcileri zamanlarının %80'ini düşük kaliteli veri temizlemeye harcar
Blockchain'i birleştirdikten sonra——
Müşteriler için:**
Kullanıcılar, ince ayar için bir temel olarak geri bildirim (önyargı, içerik denetimi, çıktı üzerinde ayrıntılı geri bildirim gibi) sağlayabilir.
Kullanıcılar, model kârlı hale geldikten sonra kâr karşılığında verilere katkıda bulunmayı seçebilir.
Geliştiriciler için:**
**Dağıtılmış veri yönetimi katmanı: **Kitle kaynaklı, tekrarlayan, zaman alan veri etiketleme ve diğer veri hazırlama çalışmaları
Görünürlük ve algoritmaları doğrulanabilir kaynaklarla birleştirme ve ince ayar yapma yeteneği (tüm değişikliklerin kurcalamaya dayanıklı geçmişi görülebilir)
Veri Egemenliği (içerik adresleme/IPFS yoluyla; etkin) ve algoritmik egemenlik (ör. Urbit; etkin eşler arası kombinasyon ve veri ve algoritmaların taşınabilirliği)
**Accelerate;LLM;Innovate, **Accelerate;LLM;Temel açık kaynak modelinin çeşitli varyantlarından yenilik yapın.
**tekrarlanabilir eğitim verisi çıktısı, **blok zincirinin geçmişin değişmez kaydı; ETL; işlemler ve sorgular (örn; Kamu).
Bazı insanlar, Web2'nin açık kaynak platformunun da uzlaşmacı bir çözüm sağladığını söylüyor, ancak etki ideal değil.İlgili tartışmalar için exaBITS'in blog gönderisine bakın.
Yapay Zeka Üretimi Özeti: Big Tech kapandı "AI;demokrasi" kapandı, yani her geliştirici veya kullanıcı algoritmalar ve verilerle bir "LLM" modeline katkıda bulunabilir ve model yenilendiğinde kârın bir kısmını alabilir. karlı. AI; halka açık, halkla ilgili ve kamuya ait olmalıdır. Blockchain ağının yardımıyla, kullanıcılar geri bildirim sağlayabilir, gerçekleşen karlar karşılığında modele veri katkıda bulunabilir ve geliştiriciler ayrıca algoritmaları birleştirmek ve ince ayar yapmak için görünürlük ve doğrulanabilir kaynaklar elde edebilir. İçerik Adresleme/IPFS ve Urbit gibi Web3 yenilikleri, veri ve algoritmik egemenliği mümkün kılacaktır. Eğitim verisi çıktısının tekrarlanabilirliği, blockchain'in değişmez geçmiş kaydı, ETL, işlemler ve sorgular aracılığıyla da mümkün olacaktır.
4. Veri katkısı ödül mekanizmasını kurun
soru
Bugün, en değerli tüketici verileri, temel bir iş engeli oluşturan büyük teknoloji şirketlerinin münhasır varlığıdır. Teknoloji devlerinin bu verileri dış taraflarla paylaşmak için hiçbir teşviki yok.
Öyleyse neden doğrudan yaratıcılarından veya kullanıcılarından veri alamıyoruz? Neden verileri halka açık bir kaynak haline getiremiyoruz, verilere katkıda bulunamıyoruz ve veri bilimcilerin kullanması için açık kaynak yapamıyoruz?
Basitçe söylemek gerekirse, teşvik mekanizması ve koordinasyon mekanizması eksikliğinden kaynaklanmaktadır. Verilerin bakımı ve yürütülmesi; ETL (çıkarma, dönüştürme ve yükleme) büyük bir genel gider maliyetidir. Aslında, tek başına veri depolama, bilgi işlem maliyetleri hariç, 2030 yılına kadar 777 milyar dolarlık bir sektör olacak. Hiç kimse veri işleme işini ve masraflarını ücretsiz olarak üstlenmez.
Bir göz atalım; OpenAI başlangıçta açık kaynak kodlu ve kar amacı gütmeyen olarak ayarlanmıştı, ancak maliyeti gerçekleştirmek zor ve maliyeti karşılayamıyor. 2019'da OpenAI, Microsoft'tan sermaye enjeksiyonunu kabul etmek zorunda kaldı ve algoritma artık halka açık değildi. 2024 yılına kadar OpenAI'nin kârının 1 milyar ABD dolarına ulaşacağı tahmin ediliyor.
çözüm
Web3, kitle kaynaklı veri katkıları için bir teşvik katmanı oluşturarak model sahipleri ve veri katkıda bulunanlar arasında gelirin yeniden dağıtımını kolaylaştıran "dataDAO" adlı yeni bir mekanizma sunar. Alan sınırlaması nedeniyle burada genişletilmeyecek, daha fazla bilgi edinmek isterseniz aşağıdaki iki makaleyi okuyabilirsiniz:
DataDAO nasıl çalışır/DataDAO; ilke, yazar; Protocol Labs; of; HQ Han
web3/web3'te veri katkısı ve para kazanma nasıl çalışır Veri katkısı ve para kazanma nasıl çalışır, bu makalede "dataDAO" mekanizmasını, eksikliklerini ve fırsatlarını derinlemesine tartıştım.
Genel olarak, DePIN başka bir yaklaşım benimser ve Web3'ü ve yapay zekayı teşvik etmek için yeni donanım enerjisi sağlar; yenilik. Teknoloji devleri yapay zeka endüstrisine hakim olsa da, gelişmekte olan oyuncular mücadeleye katılmak için blok zinciri teknolojisinden yararlanabilirler: DePIN; Ağlar, hesaplama maliyetlerini düşürerek giriş engellerini azaltır; blok zincirinin doğrulanabilir ve dağıtılmış doğası, gerçekten Açık, yapay zeka; mümkün; dataDAO; ve veri katkısını teşvik eden diğer yenilikçi mekanizmalar: Blockchain'in değişmezliği ve kurcalamaya karşı korumalı özellikleri, yaratıcının kimlik sertifikasını sağlayarak insanların "AI"nın olumsuz sosyal etkisi hakkındaki endişelerini giderir.
View Original
The content is for reference only, not a solicitation or offer. No investment, tax, or legal advice provided. See Disclaimer for more risks disclosure.
DePIN'in çok boyutlu analizi yapay zekaya nasıl yardımcı olur?
Orijinal yazar: Filecoin; içgörü yazarı, Portal Ventures yatırım ortağı Catrina
Orijinal kaynak: Filecoin Ağı
Geçmişte, start-up'lar hızları, çeviklikleri ve girişimci kültürleriyle örgütsel atalet zincirlerinden kurtulmuş ve uzun süre teknolojik inovasyona öncülük etmişlerdir. **Ancak, tüm bunlar yapay zeka çağı tarafından yeniden yazılmıştır. **Şimdiye kadar çığır açan "AI" ürünlerinin yaratıcıları "Microsoft", OpenAI, Nvidia, Google ve hatta "Meta" gibi geleneksel teknoloji devleridir.
**Ne oldu? **Dev, bu sefer start-up'ı neden kazandı? Başlangıçlar harika kodlar yazabilir, ancak teknoloji devlerine kıyasla birkaç engelle karşılaşırlar:
Peki blockchain teknolojisine neden ihtiyaç duyulur? Yapay zeka ile nerede kesişiyor? Tüm sorunlar bir anda çözülemese de Web3'teki Dağıtılmış Fiziksel Altyapı Ağı (DePIN) yukarıdaki sorunları çözmek için gerekli koşulları oluşturur. Aşağıda, "DePIN"in arkasındaki teknolojinin yapay zekaya esas olarak dört boyutta nasıl yardımcı olabileceği açıklanacaktır:
Altında:
1. Altyapı maliyetlerini azaltın (bilgi işlem ve depolama)
Altyapının satın alınabilirliği ne kadar önemli (yapay zekanın altyapısı, bilgi işlem, veri iletme ve depolamanın donanım maliyetini ifade eder), Carlota Perez; Teknolojik devrim teorisi, teorinin teknolojik atılımları öne sürdüğünü göstermiştir. iki aşama içerir:
Kaynak: Carlota Perez, Teknolojik Devrim Teorisi
Artık 'ChatGPT' gibi girişimler pazara uygunluğu ve müşteri talebini gösterdiğine göre, 'AI'nın dağıtım aşamasına girdiği hissedilebilir. **Ancak yapay zekanın önemli bir parçası eksik: fiyata duyarlı start-up'lar için inşa edip denemeler yapacak altyapı fazlası. **
soru
Mevcut fiziksel altyapı alanı, ağırlıklı olarak AWS, GCP, Azure, Nvidia, Cloudflare, Akamai vb. dahil olmak üzere dikey olarak entegre edilmiş oligopol tarafından tekelleştirilmektedir, sektörün yüksek bir kar marjına sahiptir ve AWS'nin brüt kar marjının emtia bilgi işlem donanımı;% 61;. Bu nedenle, yapay zeka alanında, özellikle LLM alanında yeni girenler, son derece yüksek hesaplama maliyetleriyle yüzleşmek zorundadır.
Kaynaklar: Katman Katman Analizi — LLM; Arama Mimarisi ve Maliyet
çözüm
DePIN; Filecoin (başlangıç tarihi; 2014; DePIN; öncü, İnternet düzeyinde donanım toplamaya ve dağıtılmış veri depolamaya hizmet etmeye odaklanan), Bacalhau, Gensyn.ai, Render Network, ExaBits (eşleştirme için; CPU/GPU; the arz ve talebin koordinasyon katmanı), aşağıdaki üç açıdan altyapı maliyetlerinden %75 ila %90+ tasarruf sağlayabilir:
1. Arz eğrisini zorlayın ve piyasa rekabetini teşvik edin
DePIN; donanım tedarikçilerinin hizmet sağlayıcı olabilmeleri için eşit fırsatlar sunar. Herkesin bir "madenci" olarak katılabileceği ve finansal tazminat karşılığında CPU/GPU veya depolama gücü değiş tokuşu yapabileceği bir pazar yaratır, böylece mevcut sağlayıcılar için rekabet yaratır.
"AWS" gibi bir şirket, kullanıcı arayüzü, operasyonlar ve dikey entegrasyonda şüphesiz "17" ilk hamle avantajına sahipken, **DePIN; merkezi tedarikçilerden fiyatlandırma kabul edemeyen yeni bir müşteri kitlesini cezbeder. **Like;Ebay;Bloomingdale ile doğrudan rekabet etmez, bunun yerine benzer ihtiyaçları karşılamak için daha ekonomik bir alternatif sunar, dağıtılmış depolama ağları merkezi sağlayıcıların yerini almaz, bunun yerine Fiyata duyarlı kullanıcılara hizmet vermeyi amaçlar gruplar.
2. Şifreli ekonomik tasarım yoluyla pazarın ekonomik dengesini destekleyin
DePIN tarafından oluşturulan sübvansiyon mekanizması donanım tedarikçilerinin ağa katılmaları için rehberlik edebilir ve böylece son kullanıcıların maliyetini düşürür. Prensip olarak, Web2 ve Web3'teki depolama sağlayıcıları için AWS ve Filecoin'e bakabiliriz.
**Müşteriler fiyat indirimi elde eder: **DePIN ağı rekabetçi bir pazar yaratır ve Bertrand tarzı rekabeti başlatır, böylece müşteri ödeme ücretlerini azaltır. Buna karşılık, AWS EC2;2;ayakta kalabilmek için yaklaşık %55 marj ve %31 genel marj gerektirir. DePIN; Ağ tarafından sağlanan jeton; teşvik/blok ödülü aynı zamanda yeni bir gelir kaynağıdır. Filecoin bağlamında, bir depolama sağlayıcısı ne kadar çok gerçek veri barındırırsa, o kadar çok blok ödülü (jeton) kazanabilir. **Bu nedenle, depolama sağlayıcıları anlaşmaları tamamlamak ve geliri artırmak için daha fazla müşteri çekmek için bir teşvike sahiptir. **Ağ için birkaç Gelişen Bilgi İşlem; DePIN; Token yapıları açıklanmadı, ancak muhtemelen benzer bir model izliyor. Benzer ağlar şunları içerir:
3. Genel giderleri azaltın: Bacalhau, exaBITS; vb.; DePIN; ağ ve; IPFS/içerik adresli depolamanın avantajları şunları içerir:
**AI;bir özet oluşturur: **AI;dePIN'e ihtiyaç duyar;uygun fiyatlı altyapı sağlar ve altyapı pazarına şu anda dikey olarak entegre olmuş oligopoller hakimdir. Filecoin, Bacalhau, Render Network, ExaBits gibi ağlar; örneğin; DePIN; ağlar, bir donanım tedarikçisi olma, rekabet getirme, şifreleme ekonomik tasarımı yoluyla piyasa ekonomik dengesini sağlama ve maliyetleri düşürme; %75; -%90; üzeri, ve genel giderleri azaltır.
2. Yaratıcıyı ve kişiliği doğrulayın
soru
Yakın zamanda yapılan bir araştırma, AI bilim adamlarının **%50'sinin "AI" nın insanlara yıkıcı zarar verme olasılığının %10'u aştığına inandığını gösteriyor. **
Yapay zekanın sosyal kaosa neden olduğu ve hala bir düzenleme veya teknik şartname eksikliği olduğu konusunda insanların uyanık olması gerekiyor.Bu duruma "ters lob" denir.
Örneğin, bu Twitter'da video, podcast sunucusu Joe Rogan ve muhafazakar yorumcu Ben Shapiro "Ratatouille" filmini tartışıyorlar, ancak bu video yapay zeka tarafından üretildi.
Kaynak: Bloomberg
Yapay zekanın sosyal etkisinin, sahte bloglar, konuşmalar ve görsellerin yarattığı sorunların çok ötesine geçtiğini belirtmekte fayda var:
Öyleyse, Web3'e ilgili "AI" özelliklerini ekleyebilir miyiz?
çözüm
Şifrelenmiş zincirdeki kaynak kanıtını kullanarak kişilik kanıtı ve yaratıcı kanıtı sağlayın
Blockchain teknolojisinin gerçekten çalışmasını sağlayın - değişmez bir zincir geçmişi içeren dağıtılmış bir defter olarak, dijital içeriğin orijinalliği içerik kriptografik kanıtlarıyla doğrulanabilir.
Yaratıcının ve kişiliğin kanıtı olarak dijital imza
Bir "deepfake" tanımlamak için, orijinal içeriğin yaratıcısına özgü bir dijital imza kullanılarak bir kriptografik kanıt üretilebilir; . Bir imzaya sahip olmak, içeriği oluşturanın ister insan ister yapay zeka olsun orijinal yaratıcı tarafından oluşturulduğunu kanıtlayabilir ve ayrıca içerikte yetkili veya yetkisiz değişiklikleri doğrulayabilir.
Özgünlük kanıtı için; IPFS ve Merkle ağacını kullanın
IPFS; içerik adresleme ve Merkle ağaçlarını kullanarak büyük veri setlerini referanslamak için dağıtılmış bir protokoldür. Dosya içeriğinin alındığını ve değiştirildiğini kanıtlamak için, Merkle ağacındaki belirli bir veri bloğunun konumunu gösteren bir karma dizisi olan bir Merkle kanıtı oluşturulur. Her değişiklikle birlikte, dosya değişikliğinin kanıtını sağlayan Merkle ağacına bir hash eklenir.
**Şifreleme şemasının sorunlu noktası teşvik mekanizmasıdır.**Sonuçta, "deepfake" üreticisinin belirlenmesi olumsuz sosyal etkiyi azaltabilir, ancak aynı ekonomik faydaları sağlamaz. Bu sorumluluk muhtemelen Twitter, Meta ve Google gibi ana akım medya dağıtım platformlarına düşmektedir ve gerçekten de öyledir. **Öyleyse neden blockchain'e ihtiyacımız var? **
Cevap, blockchain'in kriptografik imzalarının ve orijinallik kanıtlarının** daha verimli, doğrulanabilir ve kesin olmasıdır. **Şu anda, "deepfake" tespit etme süreci temel olarak makine öğrenimi algoritmaları ("Meta;'nın "Deepfake Detection Challenge", Google;'ın "Asymmetric Numerals" (ANS) ve ;c;2;pa: ) içerikteki görsel kanunları ve anormallikleri tespit etmek için ** ancak çoğu zaman yeterince doğru değil, "deepfake" geliştirme hızının gerisinde kalıyor. **Genellikle orijinalliği belirlemek için verimsiz ve pahalı olan manuel inceleme gerektirir.
Bir gün her içeriğin kriptografik bir imzası varsa, herkes yaratımın kaynağını doğrulanabilir bir şekilde kanıtlayabilir, kurcalamayı veya sahteciliği işaretlerse, o zaman güzel bir dünyayı başlatacağız.
**AI;Özet Oluşturma: **AI; özellikle derin sahtekarlıklar ve yetkisiz içerik kullanımı için toplum için önemli bir tehdit oluşturabilirken, kaynak kanıtı ve dijital imza kullanımı gibi Web3 teknolojileri; IPFS; ve Merkel Orijinallik Kanıtı dijital içeriğin gerçekliğini doğrulayabilen, yetkisiz değişiklikleri önleyebilen ve "AI" için spesifikasyonlar sağlayabilen ağacın.
3. AI; demokratikleşme
soru
Günümüzün "AI"sı, tescilli verilerden ve özel algoritmalardan oluşan bir kara kutudur. Büyük teknoloji şirketlerinin kapalı doğası; LLM; benim gözümde "AI;demokrasiyi" öldürüyor, yani her geliştirici ve hatta kullanıcı "LLM; modeline algoritmalar ve veriler katkıda bulunabilir ve Modelde Kâr ettiğinizde kârınızdan pay alın (ilgili makale).
AI; Demokrasi = Görünürlük (modele girilen verileri ve algoritmaları görebilir)** + Katkı** (modele veri veya algoritmalar ekleyebilir).
çözüm
Yapay zeka demokrasisinin amacı, üretken yapay zeka modellerini kamuya açık, ilgili ve kamuya ait hale getirmektir. Aşağıdaki tablo, AI'nın mevcut durumunu Web3 blockchain teknolojisi ile elde edilebilecek gelecekle karşılaştırmaktadır.
şu anda--
Müşteriler için:**
Geliştiriciler için:**
Blockchain'i birleştirdikten sonra——
Müşteriler için:**
Kullanıcılar, ince ayar için bir temel olarak geri bildirim (önyargı, içerik denetimi, çıktı üzerinde ayrıntılı geri bildirim gibi) sağlayabilir.
Kullanıcılar, model kârlı hale geldikten sonra kâr karşılığında verilere katkıda bulunmayı seçebilir.
Geliştiriciler için:**
Bazı insanlar, Web2'nin açık kaynak platformunun da uzlaşmacı bir çözüm sağladığını söylüyor, ancak etki ideal değil.İlgili tartışmalar için exaBITS'in blog gönderisine bakın.
Yapay Zeka Üretimi Özeti: Big Tech kapandı "AI;demokrasi" kapandı, yani her geliştirici veya kullanıcı algoritmalar ve verilerle bir "LLM" modeline katkıda bulunabilir ve model yenilendiğinde kârın bir kısmını alabilir. karlı. AI; halka açık, halkla ilgili ve kamuya ait olmalıdır. Blockchain ağının yardımıyla, kullanıcılar geri bildirim sağlayabilir, gerçekleşen karlar karşılığında modele veri katkıda bulunabilir ve geliştiriciler ayrıca algoritmaları birleştirmek ve ince ayar yapmak için görünürlük ve doğrulanabilir kaynaklar elde edebilir. İçerik Adresleme/IPFS ve Urbit gibi Web3 yenilikleri, veri ve algoritmik egemenliği mümkün kılacaktır. Eğitim verisi çıktısının tekrarlanabilirliği, blockchain'in değişmez geçmiş kaydı, ETL, işlemler ve sorgular aracılığıyla da mümkün olacaktır.
4. Veri katkısı ödül mekanizmasını kurun
soru
Bugün, en değerli tüketici verileri, temel bir iş engeli oluşturan büyük teknoloji şirketlerinin münhasır varlığıdır. Teknoloji devlerinin bu verileri dış taraflarla paylaşmak için hiçbir teşviki yok.
Öyleyse neden doğrudan yaratıcılarından veya kullanıcılarından veri alamıyoruz? Neden verileri halka açık bir kaynak haline getiremiyoruz, verilere katkıda bulunamıyoruz ve veri bilimcilerin kullanması için açık kaynak yapamıyoruz?
Basitçe söylemek gerekirse, teşvik mekanizması ve koordinasyon mekanizması eksikliğinden kaynaklanmaktadır. Verilerin bakımı ve yürütülmesi; ETL (çıkarma, dönüştürme ve yükleme) büyük bir genel gider maliyetidir. Aslında, tek başına veri depolama, bilgi işlem maliyetleri hariç, 2030 yılına kadar 777 milyar dolarlık bir sektör olacak. Hiç kimse veri işleme işini ve masraflarını ücretsiz olarak üstlenmez.
Bir göz atalım; OpenAI başlangıçta açık kaynak kodlu ve kar amacı gütmeyen olarak ayarlanmıştı, ancak maliyeti gerçekleştirmek zor ve maliyeti karşılayamıyor. 2019'da OpenAI, Microsoft'tan sermaye enjeksiyonunu kabul etmek zorunda kaldı ve algoritma artık halka açık değildi. 2024 yılına kadar OpenAI'nin kârının 1 milyar ABD dolarına ulaşacağı tahmin ediliyor.
çözüm
Web3, kitle kaynaklı veri katkıları için bir teşvik katmanı oluşturarak model sahipleri ve veri katkıda bulunanlar arasında gelirin yeniden dağıtımını kolaylaştıran "dataDAO" adlı yeni bir mekanizma sunar. Alan sınırlaması nedeniyle burada genişletilmeyecek, daha fazla bilgi edinmek isterseniz aşağıdaki iki makaleyi okuyabilirsiniz:
Genel olarak, DePIN başka bir yaklaşım benimser ve Web3'ü ve yapay zekayı teşvik etmek için yeni donanım enerjisi sağlar; yenilik. Teknoloji devleri yapay zeka endüstrisine hakim olsa da, gelişmekte olan oyuncular mücadeleye katılmak için blok zinciri teknolojisinden yararlanabilirler: DePIN; Ağlar, hesaplama maliyetlerini düşürerek giriş engellerini azaltır; blok zincirinin doğrulanabilir ve dağıtılmış doğası, gerçekten Açık, yapay zeka; mümkün; dataDAO; ve veri katkısını teşvik eden diğer yenilikçi mekanizmalar: Blockchain'in değişmezliği ve kurcalamaya karşı korumalı özellikleri, yaratıcının kimlik sertifikasını sağlayarak insanların "AI"nın olumsuz sosyal etkisi hakkındaki endişelerini giderir.