У минулому стартапи з їхньою швидкістю, гнучкістю та підприємницькою культурою були вільні від пут організаційної інерції та тривалий час вели технологічні інновації. **Проте все це переписано епохою штучного інтелекту. **Поки що творцями проривних продуктів «AI» є традиційні технологічні гіганти, такі як «Microsoft», OpenAI, Nvidia, Google і навіть «Meta».
**що сталося? **Чому цього разу гігант переміг стартап? Стартапи можуть писати чудовий код, але вони стикаються з кількома перешкодами порівняно з технологічними гігантами:
Витрати на обчислення залишаються високими
*Штучний інтелект; розвиток має зворотну частку: занепокоєння та невизначеність навколо ШІ; соціальний вплив перешкоджає інноваціям через відсутність необхідних інструкцій
ШІ; проблеми з чорним ящиком
«Рови даних», створені великими технологічними компаніями, створюють бар’єри для входу
Отже, навіщо потрібна технологія блокчейн? Де він перетинається зі штучним інтелектом? Хоча не всі проблеми можна вирішити одночасно, Мережа розподіленої фізичної інфраструктури (DePIN) у Web3 створює умови для вирішення вищезгаданих проблем. Далі пояснюється, як технологія, що лежить в основі «DePIN», може допомогти штучному інтелекту, головним чином у чотирьох вимірах:
Зменшити витрати на інфраструктуру
ПЕРЕВІРИТИ Творця та Особистість
ЗАПОВНИТИ AI; Демократія та прозорість
Налаштування механізму винагороди за внесення даних
нижче:
"web3" відноситься до Інтернету нового покоління, а технологія блокчейн та інші існуючі технології є його органічними компонентами.
"Блокчейн" відноситься до технології децентралізованої та розподіленої книги.
"Крипто" означає використання механізмів токенів для заохочення та децентралізації.
1. Зменшіть витрати на інфраструктуру (обчислення та зберігання)
Кожна хвиля технологічних інновацій починається з того, що щось дороге стає достатньо дешевим, щоб витрачати його.
– Society’s Tech Debt and Software’s Gutenberg Moment, через; SK Ventures
Наскільки важливою є доступність інфраструктури (інфраструктура штучного інтелекту відноситься до апаратних витрат на обчислення, передачу та зберігання даних), Карлота Перес; Теорія технологічної революції вказала, що теорія передбачає, що технологічні прориви включає два етапи :
Джерело: Карлота Перес, Теорія технічної революції
Фаза встановлення характеризується великими інвестиціями венчурного капіталу, будівництвом інфраструктури та стратегіями виходу на ринок (GTM), оскільки клієнти не розуміють ціннісної пропозиції нового технології.
Етап розгортання характеризується значним збільшенням пропозиції інфраструктури, зниженням порогу для залучення новачків і прийняттям стратегії "витягування"** на ринок просування (GTM),** що вказує на високий ступінь відповідність ринку продукції, клієнти очікують більше продуктів, які ще мають бути сформовані.
Тепер, коли такі спроби, як «ChatGPT», продемонстрували відповідність ринку та попит споживачів, можна відчути, що «AI» увійшов у фазу розгортання. **Однак штучному інтелекту не вистачає важливої частини: надлишку інфраструктури для чутливих до ціни стартапів, які можна створювати та експериментувати. **
питання
Поточна галузь фізичної інфраструктури в основному монополізована вертикально інтегрованою олігополією, включаючи AWS, GCP, Azure, Nvidia, Cloudflare, Akamai тощо, рентабельність галузі висока, і, за оцінками, валовий прибуток AWS на товарі обчислювальне обладнання становить; 61 %;. Таким чином, нові учасники сфери штучного інтелекту, особливо в галузі LLM, повинні стикатися з надзвичайно високими обчислювальними витратами.
ChatGPT; вартість одного навчання оцінюється в; 4; мільйони доларів США, а операційна вартість апаратного висновку становить близько; 700 000 доларів США на день.
Блум; версія 2 може коштувати; 10 мільйонів доларів; мільйон для навчання та перенавчання.
Якщо «ChatGPT» увійде в пошук «Google», дохід Google зменшиться; 36 мільярдів доларів США, ** Величезні прибутки будуть переведені з програмної платформи (Google) до постачальника обладнання (Nvidia). **
Джерела: Layer by Layer Analysis — LLM; Search Architecture and Cost
рішення
DePIN; мережі, такі як; Filecoin (виникла; 2014; DePIN; піонер, зосереджений на зборі апаратного забезпечення рівня Інтернету та обслуговуванні розподіленого зберігання даних), Bacalhau, Gensyn.ai, Render Network, ExaBits (для відповідності; CPU/GPU; the рівень координації попиту та пропозиції) може заощадити від; 75%; до; 90%;+ витрат на інфраструктуру за допомогою таких трьох аспектів:
1. Розсувайте криву пропозиції та стимулюйте конкуренцію на ринку
DePIN; забезпечує рівні можливості для постачальників апаратного забезпечення стати постачальниками послуг. Це створює ринок, на якому будь-хто може приєднатися як «майнер» і обмінюватися ЦП/ГП або потужністю накопичувача за фінансову компенсацію, тим самим створюючи конкуренцію для існуючих постачальників.
У той час як така компанія, як «AWS», безсумнівно, має перевагу «17» першокласника в користувальницькому інтерфейсі, операціях і вертикальній інтеграції, **DePIN; залучає нову клієнтську базу, яка не може прийняти ціни від централізованих постачальників. **Як;Ebay;не конкурує безпосередньо з;Bloomingdale;а скоріше надає більш економічну альтернативу для задоволення подібних потреб, розподілені мережі зберігання не замінюють централізованих постачальників, а натомість спрямовані на обслуговування користувачів, чутливих до ціни групи.
2. Сприяти ринковому економічному балансу через зашифрований економічний дизайн
Механізм субсидій, створений DePIN, може скеровувати постачальників апаратного забезпечення до участі в мережі, тим самим зменшуючи витрати кінцевих користувачів. В принципі, ми можемо розглянути; AWS; і; Filecoin; витрати та доходи постачальників сховищ у Web2 та Web3.
**Клієнти отримують знижку ціни: **DePIN; мережа створює конкурентний ринок і запроваджує конкуренцію в стилі Bertrand; тим самим зменшуючи комісію клієнта за оплату. Натомість AWS EC;2;потрібно близько;55%;маржі та;31%;загальної маржі, щоб залишатися на плаву. DePIN; Токен, наданий мережею; стимул/нагорода за блокування також є новим джерелом доходу. У контексті Filecoin, чим більше реальних даних розміщує постачальник сховищ, тим більше винагород за блок (токенів) він може отримати. **Отже, постачальники сховищ мають стимул залучати більше клієнтів для укладання угод і збільшення прибутку. **Кілька нових комп’ютерів; DePIN; Структури маркерів для мережі залишаються нерозкритими, але, ймовірно, слідують подібній моделі. Подібні мережі включають:
Bacalhau: рівень координації, який переносить обчислення до місця зберігання даних, уникаючи переміщення великих обсягів даних.
exaBITS: розподілена обчислювальна мережа, що обслуговує; штучний інтелект; і програми з інтенсивним обчисленням.
Gensyn.ai: обчислювальний протокол моделі глибокого навчання.
3. Зменшення накладних витрат: Bacalhau, exaBITS тощо; DePIN; мережа та; переваги IPFS/сховища з адресацією вмісту включають:
Розблокування доступності прихованих даних: Великі обсяги даних наразі не використовуються через високу вартість смуги пропускання для передачі великих наборів даних, таких як масивні дані про події, створені спортивними стадіонами. DePIN; проекти можуть обробляти дані на місці та передавати лише значущі результати, виявляючи потенційну доступність даних.
Зниження операційних витрат: Зменште витрати на введення, передачу та імпорт/експорт даних шляхом отримання даних локально.
**Мінімізуйте ручну роботу в обміні конфіденційними даними: **Якщо лікарням; A; і; B; потрібно об’єднати конфіденційні дані своїх відповідних пацієнтів для аналізу, вони можуть використовувати Bacalhau; координацію; GPU; обчислювальну потужність, безпосередньо в чутливому до процесу дані локально без необхідності обмінюватися особистою інформацією (PII) з контрагентами через громіздкі адміністративні процеси.
**Немає необхідності перераховувати базовий набір даних: **IPFS/адресоване сховище вмісту забезпечує можливість дедуплікації, відстеження та перевірки даних. Щоб дізнатися про функції та економічні характеристики "IPFS", зверніться до цієї статті.
**AI;генерує підсумок: **AI;потребує;DePIN;надає доступну інфраструктуру, а на ринку інфраструктури зараз домінують вертикально інтегровані олігополії. Такі мережі, як Filecoin, Bacalhau, Render Network, ExaBits; наприклад; DePIN; мережі демократизують можливість стати постачальником обладнання, запроваджують конкуренцію, підтримують ринковий економічний баланс за допомогою економічного дизайну шифрування та знижують витрати; 75%; -90%; вище, і зменшити накладні витрати.
2. Перевірте творця та особистість
питання
Нещодавнє опитування показує, що **50%;вчених;ШІ;вірять, що ймовірність «ШІ» заподіяти нищівну шкоду людям перевищує;10%;. **
Люди повинні бути напоготові, що штучний інтелект спричинив соціальний хаос, і досі не вистачає регулювання чи технічних специфікацій. Ця ситуація називається «зворотним пелюстком».
Наприклад, у цьому Twitter; відео, ведучий подкастів; Джо Роган; і консервативний коментатор; Бен Шапіро; обговорюють фільм «Рататуй», але це відео створено штучним інтелектом.
Джерело: Bloomberg
Варто зазначити, що соціальний вплив штучного інтелекту виходить далеко за межі проблем, створених фейковими блогами, розмовами та зображеннями:
Під час виборів у США 2024 року AI;генерований;deepfake;контент кампанії вперше досяг ефекту справжнього.
Відео сенатора Елізабет Уоррен було відредаговано, щоб вона «казала» такі речі, як «Республіканцям не можна дозволяти голосувати» (чутки розвінчані).
Синтезований голос Байдена критикує транс-жінок.
Група художників подала колективний позов проти; Midjourney; і; Stability;;;
*AI;generated;The Weeknd;and;Drake;Пісня дуету «Heart on My Sleeve» стала вірусною на платформі потокового передавання, але згодом її зняли. Коли нова технологія входить у мейнстрим без регулювання, це створює багато проблем, **порушення авторських прав є проблемою «зворотного пелюстка». **
Отже, чи можемо ми додати відповідні специфікації «AI» до Web3?
рішення
Надайте підтвердження особистості та підтвердження творця, використовуючи підтвердження походження в зашифрованому ланцюжку
Зробіть так, щоб технологія блокчейну справді працювала – як розподілений реєстр, що містить незмінну історію в ланцюжку, автентичність цифрового вмісту можна перевірити за допомогою криптографічних доказів вмісту.
Цифровий підпис як доказ творця та підтвердження особистості
Щоб ідентифікувати «deepfake», криптографічний доказ може бути згенерований за допомогою цифрового підпису, унікального для творця оригінального вмісту, який можна створити за допомогою закритого ключа, відомого лише творцю та перевіреного відкритим ключем, доступним для всіх . Наявність підпису може підтвердити, що контент створено оригінальним творцем, незалежно від того, чи є він творцем людиною чи штучним інтелектом, а також підтвердити авторизовані чи неавторизовані зміни вмісту.
Використовуйте; IPFS; і дерево Merkle для підтвердження автентичності
IPFS; це розподілений протокол для посилань на великі набори даних за допомогою адресації вмісту та дерев Merkle. Щоб довести, що вміст файлу було отримано та змінено, генерується підтвердження Merkle, яке є рядком хешів, що показує позицію певного блоку даних у дереві Merkle. З кожною зміною до дерева Merkle додається хеш, який є доказом модифікації файлу.
**Більшою точкою схеми шифрування є механізм заохочення.**Зрештою, ідентифікація виробника «deepfake» може зменшити негативний соціальний вплив, але не принесе таких же економічних вигод. Ймовірно, ця відповідальність ляже на мейнстрімні медіа-платформи, такі як Twitter, Meta та Google, і це справді так. **То навіщо нам блокчейн? **
Відповідь полягає в тому, що криптографічні підписи блокчейну та докази автентичності** є більш ефективними, перевіреними та надійними. **Наразі процес виявлення «deepfake» здійснюється переважно за допомогою алгоритмів машинного навчання (таких як «Deepfake Detection Challenge» від «Meta», «Asymmetric Numerals» (ANS) від Google і ;c;2;pa: ) для виявлення візуальних законів і аномалій у контенті, ** але часто недостатньо точно, відстаючи за швидкістю розвитку «діпфейків». **Загалом для визначення автентичності потрібна перевірка вручну, що є неефективним і дорогим.
Якщо одного дня кожен фрагмент вмісту матиме криптографічний підпис, кожен зможе підтвердити джерело створення, позначаючи підробку чи підробку, тоді ми відкриємо прекрасний світ.
**Штучний інтелект; Генерування резюме: **Штучний інтелект; може становити значну загрозу для суспільства, особливо; дипфейки; і несанкціоноване використання вмісту, тоді як технології Web3, такі як сертифікація творців і використання цифрових підписів; IPFS; і Меркель Доказ автентичності дерево, яке може перевіряти автентичність цифрового вмісту, запобігати несанкціонованим змінам і надавати специфікації для «AI».
3. ШІ; демократизація
питання
Сьогоднішній «ШІ» — це чорна скринька, створена із запатентованих даних і запатентованих алгоритмів. Закрита природа великих технологічних компаній; LLM; вбиває "AI;демократію" в моїх очах, тобто кожен розробник і навіть користувач може вносити алгоритми та дані в "модель LLM; і у моделі Отримайте частину свого прибутку, коли ви отримуєте прибуток (пов’язана стаття).
ШІ; Демократія = Видимість (може бачити дані та алгоритми, введені в модель)** + Внесок** (може вносити дані або алгоритми в модель).
рішення
Мета AI;демократії полягає в тому, щоб зробити генеративні;AI;моделі відкритими для громадськості, актуальними для них і належати їм. У таблиці нижче порівнюється поточний стан штучного інтелекту з майбутнім, якого можна досягти за допомогою технології блокчейн Web3.
наразі--
Для клієнтів:
Односторонній прийом; LLM; вихід
Неможливо контролювати використання особистих даних
Для розробників:
Низька компонування
ETL; обробка даних не простежується і її важко відтворити
Джерело надання даних обмежено власником даних
Доступ до закритих моделей доступний лише через; API; Платний доступ
Спільний вихід даних не піддається перевірці, науковці витрачають 80% свого часу на очищення даних низького класу
Після об’єднання блокчейну——
Для клієнтів:
Користувачі можуть надавати відгуки (наприклад, упередженість, модерація вмісту, детальні відгуки про результати) як основу для точного налаштування
Користувачі можуть вибрати надання даних в обмін на прибуток після того, як модель стане прибутковою
Для розробників:
**Рівень керування розподіленими даними: **Краудсорсинг повторюваних і трудомістких маркування даних та іншої роботи з підготовки даних
Видимість і можливість комбінувати та точно налаштовувати алгоритми з джерелами, які можна перевірити (можна переглянути захищену від несанкціонованого втручання історію всіх змін)
Суверенітет даних (через адресацію вмісту/IPFS; увімкнено) та алгоритмічний суверенітет (наприклад, Urbit; увімкнено однорангове поєднання та переносимість даних і алгоритмів)
**Accelerate;LLM;Innovate, **Accelerate;LLM;Innovation з різних варіантів основної моделі з відкритим кодом.
**відтворюваний вихід навчальних даних, **через незмінний запис блокчейна про минулі; ETL; операції та запити (наприклад, Kamu).
Деякі люди кажуть, що платформа з відкритим вихідним кодом Web2 також забезпечує компромісне рішення, але ефект не ідеальний. Відповідні обговорення див. у публікації блогу exaBITS.
ШІ;Підсумок покоління: компанія Big Tech закрила;LLM;знищила «ШІ;демократію», тобто кожен розробник або користувач може вносити алгоритми та дані в «модель LLM» і отримувати частину прибутку, коли модель стає прибутковий. AI; має бути відкритим для громадськості, відповідним для громадськості та належати громадськості. За допомогою мережі блокчейн користувачі можуть надавати відгуки, вносити дані в модель в обмін на реалізований прибуток, а розробники також можуть отримувати видимість і перевірені джерела для комбінування та точного налаштування алгоритмів. Інновації Web3, такі як Content Addressing/IPFS; і; Urbit; забезпечать суверенітет даних і алгоритмів. Відтворюваність вихідних даних навчання також стане можливою завдяки незмінному запису блокчейна про минулі; ETL; операції та запити.
4. Налаштуйте механізм винагороди за внесок даних
питання
Сьогодні найцінніші споживчі дані є ексклюзивним активом великих технологічних компаній, утворюючи основний бізнес-бар’єр. Технічні гіганти не мають стимулу ділитися цими даними із сторонніми сторонами.
Тож чому ми не можемо отримати дані безпосередньо від його творців або користувачів? Чому ми не можемо зробити дані загальнодоступним ресурсом, надати дані та відкрити їх для використання вченими?
Простіше кажучи, це через відсутність механізму стимулювання та механізму координації. Обслуговування даних і виконання; ETL (вилучення, перетворення та завантаження) є великими накладними витратами. Фактично до 2030 року тільки зберігання даних складе 777 мільярдів доларів, не враховуючи витрати на обчислення. Ніхто не бере на себе роботу та витрати на обробку даних безкоштовно.
Давайте подивимося; OpenAI спочатку був налаштований як відкритий і некомерційний, але важко усвідомити вартість і не може покрити витрати. У 2019 році OpenAI був змушений погодитися на вливання капіталу від Microsoft, і алгоритм більше не був відкритим для громадськості. Передбачається, що до 2024 року прибуток OpenAI досягне 1 мільярда доларів США.
рішення
Web3 представляє новий механізм під назвою «dataDAO», який полегшує; AI; перерозподіл доходу між власниками моделей і розробниками даних, створюючи рівень стимулів для краудсорсингових внесків даних. Через обмежений простір його тут не розгортатимуть. Якщо ви хочете дізнатися більше, ви можете прочитати наступні дві статті:
Як працює DataDAO/DataDAO; принцип, автор; Protocol Labs; of; HQ Han
Як працює надсилання даних і монетизація в web3/web3 Як працює надсилання даних і монетизація. У цій статті я докладно обговорив механізм, недоліки та можливості «dataDAO».
Загалом, DePIN використовує інший підхід і надає нову апаратну енергію для просування інновацій Web3 та ШІ. У той час як технічні гіганти домінують в індустрії штучного інтелекту, нові гравці можуть використовувати технологію блокчейну, щоб приєднатися до боротьби: DePIN; мережі знижують бар’єри входу за рахунок зниження витрат на обчислення; перевіряється та розподілена природа блокчейну забезпечує справді відкритість; штучний інтелект; можливо; dataDAO; і інші інноваційні механізми для заохочення надання даних; незмінність і захищеність від втручання функції блокчейну забезпечують ідентифікаційний сертифікат творця, розвіюючи занепокоєння людей щодо негативного соціального впливу «ШІ».
Переглянути оригінал
Контент має виключно довідковий характер і не є запрошенням до участі або пропозицією. Інвестиційні, податкові чи юридичні консультації не надаються. Перегляньте Відмову від відповідальності , щоб дізнатися більше про ризики.
Як багатовимірний аналіз DePIN допомагає штучному інтелекту?
Оригінальний автор: Filecoin; аналітик, інвестиційний партнер Portal Ventures Catrina
Джерело: Filecoin Network
У минулому стартапи з їхньою швидкістю, гнучкістю та підприємницькою культурою були вільні від пут організаційної інерції та тривалий час вели технологічні інновації. **Проте все це переписано епохою штучного інтелекту. **Поки що творцями проривних продуктів «AI» є традиційні технологічні гіганти, такі як «Microsoft», OpenAI, Nvidia, Google і навіть «Meta».
**що сталося? **Чому цього разу гігант переміг стартап? Стартапи можуть писати чудовий код, але вони стикаються з кількома перешкодами порівняно з технологічними гігантами:
Отже, навіщо потрібна технологія блокчейн? Де він перетинається зі штучним інтелектом? Хоча не всі проблеми можна вирішити одночасно, Мережа розподіленої фізичної інфраструктури (DePIN) у Web3 створює умови для вирішення вищезгаданих проблем. Далі пояснюється, як технологія, що лежить в основі «DePIN», може допомогти штучному інтелекту, головним чином у чотирьох вимірах:
нижче:
1. Зменшіть витрати на інфраструктуру (обчислення та зберігання)
Наскільки важливою є доступність інфраструктури (інфраструктура штучного інтелекту відноситься до апаратних витрат на обчислення, передачу та зберігання даних), Карлота Перес; Теорія технологічної революції вказала, що теорія передбачає, що технологічні прориви включає два етапи :
Джерело: Карлота Перес, Теорія технічної революції
Тепер, коли такі спроби, як «ChatGPT», продемонстрували відповідність ринку та попит споживачів, можна відчути, що «AI» увійшов у фазу розгортання. **Однак штучному інтелекту не вистачає важливої частини: надлишку інфраструктури для чутливих до ціни стартапів, які можна створювати та експериментувати. **
питання
Поточна галузь фізичної інфраструктури в основному монополізована вертикально інтегрованою олігополією, включаючи AWS, GCP, Azure, Nvidia, Cloudflare, Akamai тощо, рентабельність галузі висока, і, за оцінками, валовий прибуток AWS на товарі обчислювальне обладнання становить; 61 %;. Таким чином, нові учасники сфери штучного інтелекту, особливо в галузі LLM, повинні стикатися з надзвичайно високими обчислювальними витратами.
Джерела: Layer by Layer Analysis — LLM; Search Architecture and Cost
рішення
DePIN; мережі, такі як; Filecoin (виникла; 2014; DePIN; піонер, зосереджений на зборі апаратного забезпечення рівня Інтернету та обслуговуванні розподіленого зберігання даних), Bacalhau, Gensyn.ai, Render Network, ExaBits (для відповідності; CPU/GPU; the рівень координації попиту та пропозиції) може заощадити від; 75%; до; 90%;+ витрат на інфраструктуру за допомогою таких трьох аспектів:
1. Розсувайте криву пропозиції та стимулюйте конкуренцію на ринку
DePIN; забезпечує рівні можливості для постачальників апаратного забезпечення стати постачальниками послуг. Це створює ринок, на якому будь-хто може приєднатися як «майнер» і обмінюватися ЦП/ГП або потужністю накопичувача за фінансову компенсацію, тим самим створюючи конкуренцію для існуючих постачальників.
У той час як така компанія, як «AWS», безсумнівно, має перевагу «17» першокласника в користувальницькому інтерфейсі, операціях і вертикальній інтеграції, **DePIN; залучає нову клієнтську базу, яка не може прийняти ціни від централізованих постачальників. **Як;Ebay;не конкурує безпосередньо з;Bloomingdale;а скоріше надає більш економічну альтернативу для задоволення подібних потреб, розподілені мережі зберігання не замінюють централізованих постачальників, а натомість спрямовані на обслуговування користувачів, чутливих до ціни групи.
2. Сприяти ринковому економічному балансу через зашифрований економічний дизайн
Механізм субсидій, створений DePIN, може скеровувати постачальників апаратного забезпечення до участі в мережі, тим самим зменшуючи витрати кінцевих користувачів. В принципі, ми можемо розглянути; AWS; і; Filecoin; витрати та доходи постачальників сховищ у Web2 та Web3.
**Клієнти отримують знижку ціни: **DePIN; мережа створює конкурентний ринок і запроваджує конкуренцію в стилі Bertrand; тим самим зменшуючи комісію клієнта за оплату. Натомість AWS EC;2;потрібно близько;55%;маржі та;31%;загальної маржі, щоб залишатися на плаву. DePIN; Токен, наданий мережею; стимул/нагорода за блокування також є новим джерелом доходу. У контексті Filecoin, чим більше реальних даних розміщує постачальник сховищ, тим більше винагород за блок (токенів) він може отримати. **Отже, постачальники сховищ мають стимул залучати більше клієнтів для укладання угод і збільшення прибутку. **Кілька нових комп’ютерів; DePIN; Структури маркерів для мережі залишаються нерозкритими, але, ймовірно, слідують подібній моделі. Подібні мережі включають:
3. Зменшення накладних витрат: Bacalhau, exaBITS тощо; DePIN; мережа та; переваги IPFS/сховища з адресацією вмісту включають:
**AI;генерує підсумок: **AI;потребує;DePIN;надає доступну інфраструктуру, а на ринку інфраструктури зараз домінують вертикально інтегровані олігополії. Такі мережі, як Filecoin, Bacalhau, Render Network, ExaBits; наприклад; DePIN; мережі демократизують можливість стати постачальником обладнання, запроваджують конкуренцію, підтримують ринковий економічний баланс за допомогою економічного дизайну шифрування та знижують витрати; 75%; -90%; вище, і зменшити накладні витрати.
2. Перевірте творця та особистість
питання
Нещодавнє опитування показує, що **50%;вчених;ШІ;вірять, що ймовірність «ШІ» заподіяти нищівну шкоду людям перевищує;10%;. **
Люди повинні бути напоготові, що штучний інтелект спричинив соціальний хаос, і досі не вистачає регулювання чи технічних специфікацій. Ця ситуація називається «зворотним пелюстком».
Наприклад, у цьому Twitter; відео, ведучий подкастів; Джо Роган; і консервативний коментатор; Бен Шапіро; обговорюють фільм «Рататуй», але це відео створено штучним інтелектом.
Джерело: Bloomberg
Варто зазначити, що соціальний вплив штучного інтелекту виходить далеко за межі проблем, створених фейковими блогами, розмовами та зображеннями:
Отже, чи можемо ми додати відповідні специфікації «AI» до Web3?
рішення
Надайте підтвердження особистості та підтвердження творця, використовуючи підтвердження походження в зашифрованому ланцюжку
Зробіть так, щоб технологія блокчейну справді працювала – як розподілений реєстр, що містить незмінну історію в ланцюжку, автентичність цифрового вмісту можна перевірити за допомогою криптографічних доказів вмісту.
Цифровий підпис як доказ творця та підтвердження особистості
Щоб ідентифікувати «deepfake», криптографічний доказ може бути згенерований за допомогою цифрового підпису, унікального для творця оригінального вмісту, який можна створити за допомогою закритого ключа, відомого лише творцю та перевіреного відкритим ключем, доступним для всіх . Наявність підпису може підтвердити, що контент створено оригінальним творцем, незалежно від того, чи є він творцем людиною чи штучним інтелектом, а також підтвердити авторизовані чи неавторизовані зміни вмісту.
Використовуйте; IPFS; і дерево Merkle для підтвердження автентичності
IPFS; це розподілений протокол для посилань на великі набори даних за допомогою адресації вмісту та дерев Merkle. Щоб довести, що вміст файлу було отримано та змінено, генерується підтвердження Merkle, яке є рядком хешів, що показує позицію певного блоку даних у дереві Merkle. З кожною зміною до дерева Merkle додається хеш, який є доказом модифікації файлу.
**Більшою точкою схеми шифрування є механізм заохочення.**Зрештою, ідентифікація виробника «deepfake» може зменшити негативний соціальний вплив, але не принесе таких же економічних вигод. Ймовірно, ця відповідальність ляже на мейнстрімні медіа-платформи, такі як Twitter, Meta та Google, і це справді так. **То навіщо нам блокчейн? **
Відповідь полягає в тому, що криптографічні підписи блокчейну та докази автентичності** є більш ефективними, перевіреними та надійними. **Наразі процес виявлення «deepfake» здійснюється переважно за допомогою алгоритмів машинного навчання (таких як «Deepfake Detection Challenge» від «Meta», «Asymmetric Numerals» (ANS) від Google і ;c;2;pa: ) для виявлення візуальних законів і аномалій у контенті, ** але часто недостатньо точно, відстаючи за швидкістю розвитку «діпфейків». **Загалом для визначення автентичності потрібна перевірка вручну, що є неефективним і дорогим.
Якщо одного дня кожен фрагмент вмісту матиме криптографічний підпис, кожен зможе підтвердити джерело створення, позначаючи підробку чи підробку, тоді ми відкриємо прекрасний світ.
**Штучний інтелект; Генерування резюме: **Штучний інтелект; може становити значну загрозу для суспільства, особливо; дипфейки; і несанкціоноване використання вмісту, тоді як технології Web3, такі як сертифікація творців і використання цифрових підписів; IPFS; і Меркель Доказ автентичності дерево, яке може перевіряти автентичність цифрового вмісту, запобігати несанкціонованим змінам і надавати специфікації для «AI».
3. ШІ; демократизація
питання
Сьогоднішній «ШІ» — це чорна скринька, створена із запатентованих даних і запатентованих алгоритмів. Закрита природа великих технологічних компаній; LLM; вбиває "AI;демократію" в моїх очах, тобто кожен розробник і навіть користувач може вносити алгоритми та дані в "модель LLM; і у моделі Отримайте частину свого прибутку, коли ви отримуєте прибуток (пов’язана стаття).
ШІ; Демократія = Видимість (може бачити дані та алгоритми, введені в модель)** + Внесок** (може вносити дані або алгоритми в модель).
рішення
Мета AI;демократії полягає в тому, щоб зробити генеративні;AI;моделі відкритими для громадськості, актуальними для них і належати їм. У таблиці нижче порівнюється поточний стан штучного інтелекту з майбутнім, якого можна досягти за допомогою технології блокчейн Web3.
наразі--
Для клієнтів:
Для розробників:
Після об’єднання блокчейну——
Для клієнтів:
Користувачі можуть надавати відгуки (наприклад, упередженість, модерація вмісту, детальні відгуки про результати) як основу для точного налаштування
Користувачі можуть вибрати надання даних в обмін на прибуток після того, як модель стане прибутковою
Для розробників:
Деякі люди кажуть, що платформа з відкритим вихідним кодом Web2 також забезпечує компромісне рішення, але ефект не ідеальний. Відповідні обговорення див. у публікації блогу exaBITS.
ШІ;Підсумок покоління: компанія Big Tech закрила;LLM;знищила «ШІ;демократію», тобто кожен розробник або користувач може вносити алгоритми та дані в «модель LLM» і отримувати частину прибутку, коли модель стає прибутковий. AI; має бути відкритим для громадськості, відповідним для громадськості та належати громадськості. За допомогою мережі блокчейн користувачі можуть надавати відгуки, вносити дані в модель в обмін на реалізований прибуток, а розробники також можуть отримувати видимість і перевірені джерела для комбінування та точного налаштування алгоритмів. Інновації Web3, такі як Content Addressing/IPFS; і; Urbit; забезпечать суверенітет даних і алгоритмів. Відтворюваність вихідних даних навчання також стане можливою завдяки незмінному запису блокчейна про минулі; ETL; операції та запити.
4. Налаштуйте механізм винагороди за внесок даних
питання
Сьогодні найцінніші споживчі дані є ексклюзивним активом великих технологічних компаній, утворюючи основний бізнес-бар’єр. Технічні гіганти не мають стимулу ділитися цими даними із сторонніми сторонами.
Тож чому ми не можемо отримати дані безпосередньо від його творців або користувачів? Чому ми не можемо зробити дані загальнодоступним ресурсом, надати дані та відкрити їх для використання вченими?
Простіше кажучи, це через відсутність механізму стимулювання та механізму координації. Обслуговування даних і виконання; ETL (вилучення, перетворення та завантаження) є великими накладними витратами. Фактично до 2030 року тільки зберігання даних складе 777 мільярдів доларів, не враховуючи витрати на обчислення. Ніхто не бере на себе роботу та витрати на обробку даних безкоштовно.
Давайте подивимося; OpenAI спочатку був налаштований як відкритий і некомерційний, але важко усвідомити вартість і не може покрити витрати. У 2019 році OpenAI був змушений погодитися на вливання капіталу від Microsoft, і алгоритм більше не був відкритим для громадськості. Передбачається, що до 2024 року прибуток OpenAI досягне 1 мільярда доларів США.
рішення
Web3 представляє новий механізм під назвою «dataDAO», який полегшує; AI; перерозподіл доходу між власниками моделей і розробниками даних, створюючи рівень стимулів для краудсорсингових внесків даних. Через обмежений простір його тут не розгортатимуть. Якщо ви хочете дізнатися більше, ви можете прочитати наступні дві статті:
Загалом, DePIN використовує інший підхід і надає нову апаратну енергію для просування інновацій Web3 та ШІ. У той час як технічні гіганти домінують в індустрії штучного інтелекту, нові гравці можуть використовувати технологію блокчейну, щоб приєднатися до боротьби: DePIN; мережі знижують бар’єри входу за рахунок зниження витрат на обчислення; перевіряється та розподілена природа блокчейну забезпечує справді відкритість; штучний інтелект; можливо; dataDAO; і інші інноваційні механізми для заохочення надання даних; незмінність і захищеність від втручання функції блокчейну забезпечують ідентифікаційний сертифікат творця, розвіюючи занепокоєння людей щодо негативного соціального впливу «ШІ».