Оскільки цифрова революція продовжує змінювати наш світ, я вважаю, що є дві технології, які мають проривний потенціал: штучний інтелект (ШІ) та криптовалюта. Штучний інтелект (ШІ) нещодавно вийшов на передній край технологічних інновацій, імітуючи людські когнітивні функції та здатність навчатися на даних. Масштаби застосування штучного інтелекту, від охорони здоров'я до розваг, величезні та трансформаційні. Завдяки потужній технології блокчейн криптовалюти обіцяють децентралізоване фінансове майбутнє, яке розширює можливості людей і оптимізує процеси. Поєднання штучного інтелекту та криптовалют демонструє велику силу, сигналізуючи про світанок нової ери технологічного симбіозу.
1. Проблеми шифрування, які може вирішити ШІ
Хоча криптовалюти стали революційним засобом торгівлі та інвестування, вони не позбавлені проблем. Волатильність ринку є нагальною проблемою для інвесторів. Здатність штучного інтелекту в аналітиці даних може просіювати великі обсяги історичних даних, щоб прогнозувати коливання цін з більшою точністю.
Крім того, у міру того, як криптовалюти набувають все більшого поширення, безпека стає першочерговою. Децентралізований характер цих цифрових валют робить їх більш сприйнятливими до шахрайства та злому. Моделі машинного навчання можна навчити виявляти аномальні моделі транзакцій і посилювати захист від потенційних порушень безпеки.
Масштабованість і швидкість транзакцій є іншими значними проблемами в криптосвіті. Оскільки все більше і більше людей приєднуються до мережі блокчейн, швидкі та безперебійні транзакції стають важливими. Передові алгоритми штучного інтелекту оптимізують мережевий трафік, забезпечуючи ефективний потік даних і швидший час транзакцій.
Нарешті, споживання енергії, пов'язане з майнінгом криптовалют, є глобальною проблемою. Штучний інтелект може відігравати ключову роль в оптимізації процесу майнінгу, зменшенні енергетичного сліду та прокладанні шляху до більш стійкої криптоекосистеми.
2, Варіанти перехресного використання шифрування та штучного інтелекту
(1) Децентралізований ринок штучного інтелекту: переваги криптовалюти
У сфері штучного інтелекту такі платформи, як Hugging Face, привернули значну увагу своєю роллю в популяризації попередньо навчених моделей штучного інтелекту. Однак поява фрагментованого ринку штучного інтелекту в криптопросторі представила новий вимір демократизації та децентралізації, навіть за межами зусиль з відкритим вихідним кодом, зроблених традиційними платформами, такими як GitHub, включаючи код web3 та смарт-контракти.
Обіймаюче обличчя та традиційна бібліотека моделей штучного інтелекту:
Hugging Face, як видатна бібліотека моделей штучного інтелекту, зіграла ключову роль у демократизації передових моделей штучного інтелекту для широкої аудиторії. Він забезпечує центральну платформу, де користувачі можуть отримувати доступ, ділитися та налаштовувати попередньо навчені моделі. Це різко знижує вхідний бар'єр для практиків і розробників ШІ, дозволяючи їм використовувати найсучасніші моделі для широкого спектру завдань обробки природної мови (NLP).
Однак децентралізовані ринки штучного інтелекту на основі криптовалют, такі як ті, що побудовані на технології блокчейн, виводять демократизацію та децентралізацію на новий рівень. Подробиці такі:
--Справжнє право власності та контроль: У традиційних кодових базах, таких як Hugging Face, хоча доступ демократизований, контроль і володіння базовою інфраструктурою та даними залишається централізованим. Навпаки, маркетплейси на основі криптовалют зазвичай використовують децентралізовані блокчейн-мережі, забезпечуючи розподіл контролю між учасниками мережі. Користувачі мають право голосу при прийнятті управлінських рішень, що робить її більш демократичною та керованою спільнотою екосистемою.
--Стимули: Крипторинок містить стимули на основі токенів, які винагороджують зусилля учасників, від постачальників даних до розробників моделей. Це стимулює співпрацю та інновації, забезпечуючи при цьому справедливий розподіл переваг. Навпаки, традиційні платформи можуть не мати цих прямих фінансових стимулів, що робить криптоплатформи більш привабливими для учасників.
Конфіденційність і безпека даних: Технологія блокчейн забезпечує високий рівень прозорості, зберігаючи конфіденційність даних за допомогою таких технологій, як докази з нульовим розголошенням. Це вирішує занепокоєння щодо витоку даних, що є ключовим фактором для додатків штучного інтелекту. Традиційні платформи можуть не пропонувати такий самий рівень гарантій конфіденційності.
--Сумісність: Маркетплейси на основі криптовалюти часто створюються на основі стандартів блокчейну та розроблені з урахуванням сумісності. Це означає, що моделі та сервіси штучного інтелекту можна легко інтегрувати з різноманітними програмами на основі блокчейну, смарт-контрактами та децентралізованими програмами (dApps), щоб сформувати більш взаємопов'язану екосистему.
По суті, в той час як такі платформи, як Hugging Face, досягли значних успіхів у демократизації моделей штучного інтелекту, децентралізовані маркетплейси штучного інтелекту на основі криптовалют побудовані на основі цього, поєднуючи децентралізацію блокчейну, справжнє право власності та стимули на основі токенів. Ця посилена демократизація та децентралізація мають потенціал змінити ландшафт штучного інтелекту, сприяючи співпраці, інноваціям та більш справедливому розподілу переваг між учасниками.
(2) Смарт-контракти, посилені штучним інтелектом:
Традиційні смарт-контракти заздалегідь кодуються з певними умовами. Завдяки інтеграції зі штучним інтелектом ці контракти можуть бути адаптивними, динамічно реагуючи на зовнішні дані та умови, забезпечуючи більш ефективні та універсальні децентралізовані програми.
Розглянемо більш практичний приклад.
Уявіть собі децентралізовану страхову платформу, засновану на технології блокчейн, яка надає фермерам страхові поліси, пов'язані з погодними умовами. Традиційні договори страхування покладаються на заздалегідь визначені умови та ручну обробку претензій, процес, який може бути повільним і схильним до суперечок. У цьому випадку в гру вступлять смарт-контракти, посилені штучним інтелектом, які зроблять революцію в страховій галузі.
Дані про погоду та аналіз штучного інтелекту:
Смарт-контракти призначені для взаємодії із зовнішніми джерелами даних, такими як погодні API, для отримання даних про погоду в режимі реального часу для застрахованої території. Модель штучного інтелекту інтегрована в смарт-контракт для безперервного аналізу даних про погоду. Ця модель штучного інтелекту навчена виявляти несприятливі погодні умови, такі як посуха або повені, які можуть вплинути на застраховані посіви.
Динамічне регулювання преміум-класу:
Традиційно страхові внески фіксуються, а претензії обробляються вже після події. У цьому смарт-контракті, посиленому штучним інтелектом, премії динамічно коригуються на основі оцінки погодних умов штучним інтелектом у реальному часі. Якщо штучний інтелект виявить високий ризик несприятливих погодних умов, які можуть пошкодити посіви, страхові внески відповідних полісів будуть автоматично скориговані в бік збільшення, щоб відобразити підвищений ризик. І навпаки, коли штучний інтелект прогнозує сприятливі погодні умови, премії можуть бути знижені, що стимулюватиме більше фермерів купувати страховку.
Автоматична виплата:
Якщо модель штучного інтелекту виявляє суворі погодні умови (наприклад, постійну посуху), які відповідають заздалегідь визначеним критеріям виплати, вона запускає автоматичну виплату постраждалому страхувальнику. Штучний інтелект відстежує, чи швидко подаються заявки, зменшуючи потребу в ручній обробці претензій і пов'язаних із цим затримок.
(3) Аналіз даних у мережі: використання машинного навчання
Блокчейн з його величезною кількістю транзакційних даних є золотою жилою для фахівців з обробки даних та ентузіастів машинного навчання. Такі компанії, як CertiK і TokenMetrics, використовують можливості інструментів машинного навчання, щоб отримати цінну інформацію з цих даних для підвищення безпеки, поліпшення інвестиційних стратегій та оптимізації ефективності блокчейну в усіх напрямках.
(4) Децентралізоване спільне використання графічних процесорів: розширюйте можливості штучного інтелекту та заробляйте криптовалюту
Децентралізоване спільне використання графічних процесорів — це абсолютно нова концепція, яка революціонізувала спосіб використання обчислювальних ресурсів у спільноті штучного інтелекту та машинного навчання. Подібно до того, як Filecoin підриває зберігання даних, заохочуючи користувачів ділитися своїм невикористаним простором для зберігання, децентралізоване спільне використання графічних процесорів базується на аналогічному принципі.
Навіщо додавати свій графічний процесор?
Графічні процесори (графічні процесори) необхідні для навчання та тонкого налаштування складних моделей машинного навчання та штучного інтелекту. Ці процеси вимагають великої обчислювальної потужності, що є трудомістким і ресурсомістким процесом на персональному комп'ютері. Внісши свій графічний процесор у децентралізовану мережу спільного використання графічного процесора, ви можете внести свої обчислювальні ресурси в більший пул, до якого може отримати доступ будь-хто. Натомість ви будете винагороджені криптовалютою. Ця модель дозволяє окремим особам і організаціям отримувати доступ до високопродуктивних ресурсів графічного процесора без необхідності інвестувати заздалегідь у виділене обладнання або покладатися на центральні хмарні служби. Він демократизує використання функцій графічного процесора, роблячи його більш інклюзивним і економічно ефективним для ентузіастів штучного інтелекту та машинного навчання.
Юніт-економіка:
--Юніт-економіка в децентралізованій мережі спільного використання графічних процесорів обертається навколо криптовалютних винагород. Коли ви позичаєте свій графічний процесор мережі, ви отримуєте токени як компенсацію.
--Кількість токенів, які ви заробляєте, залежить від кількох факторів, включаючи обчислювальну потужність графічного процесора, тривалість внеску та попит мережі на ресурси графічного процесора.
--Децентралізовані платформи спільного використання графічних процесорів часто мають прозорі та заздалегідь визначені структури винагород, щоб забезпечити справедливу та передбачувану участь.
Загалом, децентралізоване спільне використання графічних процесорів не тільки дає окремим особам і організаціям доступ до потужних обчислювальних ресурсів, необхідних для завдань штучного інтелекту, але й дозволяє власникам графічних процесорів ефективно монетизувати своє обладнання. Це безпрограшна модель, яка сприяє співпраці, економічній ефективності та доступності в екосистемах штучного інтелекту та машинного навчання.
(5) Модель токена RLHF: підключення штучного інтелекту та стимулів
Модель токенів Human Feedback-Based Reinforcement Learning (RLHF) пропонує цікавий перетин штучного інтелекту та стимулів на основі токенів. Ця концепція особливо ефективна в спеціалізованих секторах, де традиційні фінансові стимули можуть не спрацювати. Повне пояснення наводиться нижче:
У моделі токенів RLHF основна ідея обертається навколо використання винагород у токенах для стимулювання користувачів-людей надавати цінний зворотний зв'язок і навчання для системи штучного інтелекту. Уявіть собі систему штучного інтелекту, яку потрібно навчити виконувати конкретне завдання, наприклад, модерацію контенту на платформі соціальних мереж.
Традиційно навчання моделей штучного інтелекту часто вимагає найму людей-інструкторів для маркування даних або точного налаштування алгоритмів, що може бути дуже ресурсомістким. Однак модель токенів RLHF представляє більш інноваційний підхід. Вони заохочують користувачів брати активну участь у системі штучного інтелекту та отримувати зворотний зв'язок, винагороджуючи їх токенами за їхній внесок.
Наприклад, Mechanical Turk від Amazon (MTurk) — це відома краудсорсингова платформа, де людям платять за виконання невеликих завдань. У моделі токенів RLHF користувачі, по суті, діють як «тренери зі штучного інтелекту», надаючи зворотний зв'язок, подібний до тих, хто виконує завдання MTurk, виконуючи завдання, щоб отримати оплату. Ключова відмінність полягає в тому, що в моделі токенів RLHF користувачі отримують токени як винагороду замість традиційної валюти. Ці токени мають внутрішню цінність в екосистемі, відкриваючи шлях для їх корисності, наприклад, для придбання контенту, створеного штучним інтелектом, або доступу до передових послуг штучного інтелекту. Ця система заохочення на основі токенів не тільки оптимізує фінансовий процес навчання ШІ, але й сприяє динамічній екосистемі, в рамках якої користувачі активно співпрацюють для вдосконалення систем штучного інтелекту.
3. Занепокоєння з приводу конвергенції ШІ та криптовалют
Хоча поєднання штучного інтелекту та криптовалют має великі перспективи, воно також несе з собою власний набір проблем. Моделі штучного інтелекту, особливо моделі глибокого навчання, часто називають «чорними скриньками» через їхню непрозорість. Поєднання цієї непрозорості з прозорістю блокчейну може викликати занепокоєння щодо підзвітності та довіри. Вирішення цих проблем має вирішальне значення для створення безпечного та надійного середовища на перетині цих технологій.
Крім того, вирішальне значення набувають етичні міркування. З розгортанням алгоритмів штучного інтелекту з відкритим вихідним кодом у децентралізованих мережах у разі ненавмисних негативних наслідків обов'язково виникнуть питання відповідальності та компенсації. Пошук правильного балансу між інноваціями та етичною відповідальністю є постійним завданням, яке потребує ретельного розгляду.
Ще одним викликом є конфіденційність даних. Збалансувати потреби блокчейну в прозорості та конфіденційності даних може бути складно в деяких програмах штучного інтелекту. Підтримка децентралізованого духу блокчейну при забезпеченні дотримання таких правил, як GDPR, є унікальним завданням, яке вимагає інноваційних рішень.
4. Перспективи на майбутнє
У міру того, як штучний інтелект і криптографія продовжують розвиватися, очікується, що їх зближення призведе до безпрецедентних застосувань.
(1)zkML (машинне навчання з нульовим розголошенням):
Однією з фундаментальних особливостей zkML є його здатність криптографічно доводити результати, отримані певною моделлю машинного навчання, не розкриваючи деталей моделі, відкриваючи нові можливості для безпечної та прозорої обробки даних. zkML відкриває двері для інноваційних додатків для великих підприємств, серед яких:
Фінансові послуги: Фінансові установи можуть використовувати zkML для перевірки цілісності моделей кредитного скорингу та рішень щодо прийнятності кредитів без розкриття конфіденційних даних клієнтів, підвищуючи довіру та точність у процесі кредитування.
Охорона здоров'я: Лікарні та науково-дослідні установи можуть використовувати zkML для оцінки ефективності медичних діагностичних моделей, зберігаючи при цьому конфіденційність даних пацієнтів, забезпечуючи конфіденційність даних та медичну точність.
Дотримання законодавства: zkML може допомогти компаніям дотримуватися нормативних вимог, дозволяючи компаніям перевіряти свої моделі відповідності на основі штучного інтелекту для відповідності галузевим нормам, не розкриваючи власні алгоритми.
Смарт-контракти: У програмах на основі блокчейну zkML може гарантувати, що смарт-контракти точно виконують моделі машинного навчання, забезпечуючи довіру та прозорість для децентралізованих фінансових послуг, страхування тощо.
Очікується, що перевірка автентичності контенту, створеного штучним інтелектом, за допомогою технології блокчейн змінить створення та розповсюдження контенту. Ця інновація вирішує нагальну проблему в цифрову епоху, де штучний інтелект може переконливо імітувати контент, створений людиною, що призводить до занепокоєння щодо дезінформації, інтелектуальної власності та довіри до цифрових медіа. Закріплюючи автентичність контенту на блокчейні – захищеному від несанкціонованого доступу та прозорому розподіленому реєстрі – споживачі, творці та установи можуть легко визначити походження та цілісність цифрового контенту. Це не тільки допомагає виявляти та пом'якшувати шкідливі діпфейки та шахрайський контент, але й захищає інтелектуальну власність творців і надає споживачам надійне джерело інформації. Наприклад, блокчейн може доводити легітимність політичних виступів або відеодоказів у судових процесах, знижуючи ризик дезінформації та забезпечуючи підзвітність. У креативних індустріях він може відстежувати створення музичних творів і право власності на них, гарантуючи, що артисти отримають довіру та компенсацію, на яку вони заслуговують. У сфері освіти він може верифікувати авторство академічних робіт, запобігати плагіату, підтримувати академічну доброчесність. У сфері журналістики він може перевіряти новинні статті та допомагати читачам відрізняти справжні новини від контенту, створеного штучним інтелектом. По суті, використання блокчейну для перевірки автентичності контенту, створеного штучним інтелектом, виходить за рамки технологій – воно лежить в основі надійності, прозорості та цілісності цифрового контенту в епоху штучного інтелекту, змінюючи спосіб створення, споживання та довіри до інформації, одночасно вирішуючи реальні проблеми.
(3) Гарантія конфіденційності та безпеки:
Однією з нагальних проблем, з якими стикаються компанії сьогодні, є невизначеність щодо того, як обробляти дані під час обміну власними даними з платформами штучного інтелекту, такими як OpenAI. Саме тут виникають питання конфіденційності даних, у тому числі щодо того, чи використовуються дані для навчання, хто має доступ до даних і чи захищені дані протягом усього обчислювального процесу. Незважаючи на те, що існують локальні моделі, хмарні сервіси, такі як Azure, і неблокчейн-рішення, такі як юридичні угоди, блокчейн має унікальні переваги, забезпечуючи прозорий і захищений від несанкціонованого доступу запис взаємодії з даними. Це дозволяє компаніям перевіряти, що їхні дані залишаються нечитабельними під час обчислень, забезпечуючи вищий ступінь впевненості в конфіденційності та безпеці даних. Ця гарантія має важливе значення для галузей, які мають справу з конфіденційною інформацією, таких як охорона здоров'я або фінанси, де конфіденційність даних має вирішальне значення.
По суті, здатність блокчейну створювати незмінний реєстр може допомогти компаніям зберегти контроль над своїми даними та забезпечити конфіденційність і безпеку даних під час взаємодії з системами штучного інтелекту, що дає компаніям спокій і дотримання правил захисту даних.
5. Існуючі проекти
Група далекоглядних проєктів стала піонером поєднання криптовалюти та штучного інтелекту.
(1)Together.ai
Місія Together полягає в тому, щоб революціонізувати світ штучного інтелекту, створивши децентралізовану хмарну платформу з відкритим вихідним кодом, яка обслуговує моделі великих фондів. Вони створили значну децентралізовану хмарну платформу, призначену для досліджень штучного інтелекту, з безліччю відкритих моделей на ній, таких як Bloom, OPT, T0pp, GPT-J і Stable Diffusion. Ключовим напрямком їхньої дослідницької роботи є створення доступних альтернатив системам штучного інтелекту із закритим вихідним кодом, одночасно поглиблюючи наше розуміння продуктивності цих моделей. Завдяки далекоглядному підходу Together прагне створити децентралізований суперкомп'ютер, який безперешкодно з'єднує глобальну хмару, інфраструктуру майнінгу, ігрове обладнання та ноутбуки, і все це координується за допомогою технології блокчейн. Бачення Together охоплює рівний доступ до штучного інтелекту та обчислень, що обіцяє мати трансформаційний вплив на цю сферу.
(2)Bittensor
Bittensor прагне стати піонером у розробці децентралізованих мереж штучного інтелекту, приділяючи основну увагу розширенню оракулів даних смарт-контрактів. Ця передова технологія використовує блокчейн для створення безпечної, ефективної, децентралізованої структури для збору реальних даних і доставки їх у смарт-контракти. Унікальний підхід децентралізованих оракулів Bittensor значно підвищує точність, швидкість і надійність каналів даних, що робить його основним гравцем на стику криптовалют і штучного інтелекту.
(3)Akash网络
Мережа Akash трансформує хмарні обчислення за допомогою свого децентралізованого ринку, пропонуючи динамічну альтернативу традиційним хмарним провайдерам. Він надає користувачам економічно ефективний, стійкий і стійкий до цензури доступ до обчислювальних ресурсів. Унікальність Akash полягає в його потенційному впливі на штучний інтелект. Завдяки децентралізованим хмарним обчисленням Akash відкриває розробникам штучного інтелекту двері для доступу до масштабованих, безпечних та ефективних ресурсів. Це особливо важливо, оскільки штучний інтелект значною мірою покладається на широкий спектр обчислювальних потужностей. Децентралізований підхід Akash підтримує проєкти штучного інтелекту, що робить їх ключовими гравцями в розвитку технології штучного інтелекту.
(4)Возз'єднання协议
Протокол Gensyn створює децентралізовану екосистему для обчислень машинного навчання. Протокол дозволяє дослідникам і практикам штучного інтелекту безперешкодно розподіляти свої обчислювальні навантаження. У той час як розв'язувач вкладає свої обчислювальні ресурси, надаючи доступ до високопродуктивного апаратного забезпечення для навчання та висновків, верифікатор забезпечує точність і повноту завдання ШІ, що має важливе значення для підтримки довіри до моделі ШІ. Крім того, Gensyn надає пріоритет безпеці конфіденційності, надаючи такі методи, як безпечний рівень картографування та шифрування навчальних даних для захисту конфіденційної інформації в програмах штучного інтелекту. Децентралізований характер протоколу, ефективна масштабованість і глобальна доступність демократизують штучний інтелект, роблячи його більш доступним і економічно вигідним для користувачів.
(5)Нексус ШІ
Nexus AI знаходиться в авангарді розширення фінансових можливостей, використовуючи передові алгоритми штучного інтелекту, щоб надати інвесторам безпрецедентне розуміння ринкових тенденцій. Що відрізняє Nexus AI, так це його непохитна прихильність децентралізації, що гарантує, що інвестори зберігають повний контроль над своїми активами від ризиків, пов'язаних із централізованими біржами. Однією з інноваційних пропозицій платформи є передовий NFT-маркетплейс на основі штучного інтелекту для підвищення ціноутворення, виявлення та автентифікації, розподіляючи винагороди серед інвесторів. Крім того, бот Telegram AI Bot на базі GPT-3 безкоштовно надає фінансові консультації та аналіз ринку в режимі реального часу всім користувачам Telegram. Nexus AI також підтримує обґрунтовані інвестиційні рішення за допомогою звітів Asset Intelligence, надаючи вичерпну інформацію про криптоактиви. Завдяки рішенням на основі штучного інтелекту, таким як інформаційні панелі стейкінгу та розумні інвестиційні боти, Nexus AI дає користувачам можливість впевнено керувати ринком і досягати своїх фінансових цілей з точністю та ефективністю.
(6)Лабораторії Modulus
Компанія Modulus Labs запустила інноваційне рішення, яке спрямоване на інтеграцію штучного інтелекту в технологію блокчейн. Вони запустили програму з нульовим розголошенням (ZK), розроблену для додатків штучного інтелекту, вирішуючи проблему забезпечення захищеного від несанкціонованого доступу штучного інтелекту для децентралізованих додатків (dApps). Це рішення дозволяє смарт-контрактам використовувати потужні можливості штучного інтелекту без шкоди для фундаментальних принципів децентралізації. Modulus активно працює над запуском важливих додатків штучного інтелекту на платформі Ethereum завдяки співпраці з такими партнерами, як Upshot та Ion Protocol. Крім того, вони є відкритим вихідним кодом ZKML для широкої спільноти. Modulus бачить майбутнє, в якому криптографічна підзвітність може забезпечити інтеграцію штучного інтелекту в усі сектори, включаючи фінанси та охорону здоров'я, без шкоди для безпеки.
(7)Render网络
Render Network — це платформа, яка надає можливості децентралізованого рендерингу графічного процесора. Ця інноваційна мережа дозволяє користувачам масштабувати завдання рендерингу графічного процесора по всьому світу за допомогою високопродуктивних вузлів графічного процесора через ринок незадіяних обчислювальних ресурсів GPU на основі блокчейну. Бачення платформи полягає в тому, щоб демократизувати хмарний рендеринг GPU, зробивши його більш ефективним, масштабованим і доступним для створення 3D-контенту наступного покоління. Він вирішує проблеми, пов'язані з масштабованістю мережі, ефективним використанням інфраструктури, оптимізацією живлення графічного процесора та управлінням цифровими правами для імерсивних медіа та додатків штучного інтелекту. Render Network перетворює енергоспоживання GPU на децентралізовану економіку взаємопов'язаних 3D-активів, надаючи рішення для розробників у різних галузях, включаючи медіа, доповнену реальність, віртуальну реальність, ігри тощо.
(8)Ритуал
Ritual — це компанія, яка стоїть на стику криптографії та штучного інтелекту та революціонізувала спосіб створення, розповсюдження та доповнення моделей штучного інтелекту розробниками. Використовуючи можливості шифрування, Ritual забезпечує відкритий, модульний, суверенний рівень виконання для штучного інтелекту. Він з'єднує розподілену мережу вузлів з обчислювальними ресурсами та творцями моделей, дозволяючи творцям розміщувати свої моделі штучного інтелекту. У свою чергу, користувачі можуть легко отримати доступ до широкого спектру моделей штучного інтелекту через уніфікований API, отримуючи при цьому вигоду від криптографічної інфраструктури, яка забезпечує обчислювальну цілісність і конфіденційність. Перший продукт платформи, Infernet, знаменує собою початок повного набору протоколів і утиліт для розробників і додатків для безперешкодної інтеграції з Ritual і отримання інклюзивного доступу до своїх моделей і мережі постачальників обчислювальних послуг. Бачення Rit полягає в тому, щоб стати центром штучного інтелекту у світі web3, стимулюючи інновації, доступність і демократизацію у світі штучного інтелекту.
6. Висновок
Колаборація штучного інтелекту та шифрування – це не лише конвергенція технологій, а й конвергенція можливостей. Це майбутнє, де машини думають, навчаються та торгують у децентралізованому, безпечному середовищі. Попереду багато викликів, але кожен виклик – це можливість народити інновації та прогрес. Новатори та мислителі на цьому роздоріжжі мають потенціал написати главу, яка переосмислює цифрову епоху. Рухаючись вперед, ми повинні бути обережними, мудрими та далекоглядними, щоб гарантувати, що ми пожинаємо плоди, розумно вирішуючи проблеми, зрештою формуючи світліше, більш технологічно просунуте майбутнє для всіх.
Переглянути оригінал
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
Партнер Pantera: комбіновані сценарії використання криптовалют та штучного інтелекту та існуючі проєкти
作者:Paul Veradittakit,Pantera Capital合伙人;翻译:金色财经xiaozou
Оскільки цифрова революція продовжує змінювати наш світ, я вважаю, що є дві технології, які мають проривний потенціал: штучний інтелект (ШІ) та криптовалюта. Штучний інтелект (ШІ) нещодавно вийшов на передній край технологічних інновацій, імітуючи людські когнітивні функції та здатність навчатися на даних. Масштаби застосування штучного інтелекту, від охорони здоров'я до розваг, величезні та трансформаційні. Завдяки потужній технології блокчейн криптовалюти обіцяють децентралізоване фінансове майбутнє, яке розширює можливості людей і оптимізує процеси. Поєднання штучного інтелекту та криптовалют демонструє велику силу, сигналізуючи про світанок нової ери технологічного симбіозу.
1. Проблеми шифрування, які може вирішити ШІ
Хоча криптовалюти стали революційним засобом торгівлі та інвестування, вони не позбавлені проблем. Волатильність ринку є нагальною проблемою для інвесторів. Здатність штучного інтелекту в аналітиці даних може просіювати великі обсяги історичних даних, щоб прогнозувати коливання цін з більшою точністю.
Крім того, у міру того, як криптовалюти набувають все більшого поширення, безпека стає першочерговою. Децентралізований характер цих цифрових валют робить їх більш сприйнятливими до шахрайства та злому. Моделі машинного навчання можна навчити виявляти аномальні моделі транзакцій і посилювати захист від потенційних порушень безпеки.
Масштабованість і швидкість транзакцій є іншими значними проблемами в криптосвіті. Оскільки все більше і більше людей приєднуються до мережі блокчейн, швидкі та безперебійні транзакції стають важливими. Передові алгоритми штучного інтелекту оптимізують мережевий трафік, забезпечуючи ефективний потік даних і швидший час транзакцій.
Нарешті, споживання енергії, пов'язане з майнінгом криптовалют, є глобальною проблемою. Штучний інтелект може відігравати ключову роль в оптимізації процесу майнінгу, зменшенні енергетичного сліду та прокладанні шляху до більш стійкої криптоекосистеми.
2, Варіанти перехресного використання шифрування та штучного інтелекту
(1) Децентралізований ринок штучного інтелекту: переваги криптовалюти
У сфері штучного інтелекту такі платформи, як Hugging Face, привернули значну увагу своєю роллю в популяризації попередньо навчених моделей штучного інтелекту. Однак поява фрагментованого ринку штучного інтелекту в криптопросторі представила новий вимір демократизації та децентралізації, навіть за межами зусиль з відкритим вихідним кодом, зроблених традиційними платформами, такими як GitHub, включаючи код web3 та смарт-контракти.
Hugging Face, як видатна бібліотека моделей штучного інтелекту, зіграла ключову роль у демократизації передових моделей штучного інтелекту для широкої аудиторії. Він забезпечує центральну платформу, де користувачі можуть отримувати доступ, ділитися та налаштовувати попередньо навчені моделі. Це різко знижує вхідний бар'єр для практиків і розробників ШІ, дозволяючи їм використовувати найсучасніші моделі для широкого спектру завдань обробки природної мови (NLP).
Однак децентралізовані ринки штучного інтелекту на основі криптовалют, такі як ті, що побудовані на технології блокчейн, виводять демократизацію та децентралізацію на новий рівень. Подробиці такі:
--Справжнє право власності та контроль: У традиційних кодових базах, таких як Hugging Face, хоча доступ демократизований, контроль і володіння базовою інфраструктурою та даними залишається централізованим. Навпаки, маркетплейси на основі криптовалют зазвичай використовують децентралізовані блокчейн-мережі, забезпечуючи розподіл контролю між учасниками мережі. Користувачі мають право голосу при прийнятті управлінських рішень, що робить її більш демократичною та керованою спільнотою екосистемою.
--Стимули: Крипторинок містить стимули на основі токенів, які винагороджують зусилля учасників, від постачальників даних до розробників моделей. Це стимулює співпрацю та інновації, забезпечуючи при цьому справедливий розподіл переваг. Навпаки, традиційні платформи можуть не мати цих прямих фінансових стимулів, що робить криптоплатформи більш привабливими для учасників.
--Сумісність: Маркетплейси на основі криптовалюти часто створюються на основі стандартів блокчейну та розроблені з урахуванням сумісності. Це означає, що моделі та сервіси штучного інтелекту можна легко інтегрувати з різноманітними програмами на основі блокчейну, смарт-контрактами та децентралізованими програмами (dApps), щоб сформувати більш взаємопов'язану екосистему.
По суті, в той час як такі платформи, як Hugging Face, досягли значних успіхів у демократизації моделей штучного інтелекту, децентралізовані маркетплейси штучного інтелекту на основі криптовалют побудовані на основі цього, поєднуючи децентралізацію блокчейну, справжнє право власності та стимули на основі токенів. Ця посилена демократизація та децентралізація мають потенціал змінити ландшафт штучного інтелекту, сприяючи співпраці, інноваціям та більш справедливому розподілу переваг між учасниками.
(2) Смарт-контракти, посилені штучним інтелектом:
Традиційні смарт-контракти заздалегідь кодуються з певними умовами. Завдяки інтеграції зі штучним інтелектом ці контракти можуть бути адаптивними, динамічно реагуючи на зовнішні дані та умови, забезпечуючи більш ефективні та універсальні децентралізовані програми.
Розглянемо більш практичний приклад.
Уявіть собі децентралізовану страхову платформу, засновану на технології блокчейн, яка надає фермерам страхові поліси, пов'язані з погодними умовами. Традиційні договори страхування покладаються на заздалегідь визначені умови та ручну обробку претензій, процес, який може бути повільним і схильним до суперечок. У цьому випадку в гру вступлять смарт-контракти, посилені штучним інтелектом, які зроблять революцію в страховій галузі.
Смарт-контракти призначені для взаємодії із зовнішніми джерелами даних, такими як погодні API, для отримання даних про погоду в режимі реального часу для застрахованої території. Модель штучного інтелекту інтегрована в смарт-контракт для безперервного аналізу даних про погоду. Ця модель штучного інтелекту навчена виявляти несприятливі погодні умови, такі як посуха або повені, які можуть вплинути на застраховані посіви.
Традиційно страхові внески фіксуються, а претензії обробляються вже після події. У цьому смарт-контракті, посиленому штучним інтелектом, премії динамічно коригуються на основі оцінки погодних умов штучним інтелектом у реальному часі. Якщо штучний інтелект виявить високий ризик несприятливих погодних умов, які можуть пошкодити посіви, страхові внески відповідних полісів будуть автоматично скориговані в бік збільшення, щоб відобразити підвищений ризик. І навпаки, коли штучний інтелект прогнозує сприятливі погодні умови, премії можуть бути знижені, що стимулюватиме більше фермерів купувати страховку.
Якщо модель штучного інтелекту виявляє суворі погодні умови (наприклад, постійну посуху), які відповідають заздалегідь визначеним критеріям виплати, вона запускає автоматичну виплату постраждалому страхувальнику. Штучний інтелект відстежує, чи швидко подаються заявки, зменшуючи потребу в ручній обробці претензій і пов'язаних із цим затримок.
(3) Аналіз даних у мережі: використання машинного навчання
Блокчейн з його величезною кількістю транзакційних даних є золотою жилою для фахівців з обробки даних та ентузіастів машинного навчання. Такі компанії, як CertiK і TokenMetrics, використовують можливості інструментів машинного навчання, щоб отримати цінну інформацію з цих даних для підвищення безпеки, поліпшення інвестиційних стратегій та оптимізації ефективності блокчейну в усіх напрямках.
(4) Децентралізоване спільне використання графічних процесорів: розширюйте можливості штучного інтелекту та заробляйте криптовалюту
Децентралізоване спільне використання графічних процесорів — це абсолютно нова концепція, яка революціонізувала спосіб використання обчислювальних ресурсів у спільноті штучного інтелекту та машинного навчання. Подібно до того, як Filecoin підриває зберігання даних, заохочуючи користувачів ділитися своїм невикористаним простором для зберігання, децентралізоване спільне використання графічних процесорів базується на аналогічному принципі.
Графічні процесори (графічні процесори) необхідні для навчання та тонкого налаштування складних моделей машинного навчання та штучного інтелекту. Ці процеси вимагають великої обчислювальної потужності, що є трудомістким і ресурсомістким процесом на персональному комп'ютері. Внісши свій графічний процесор у децентралізовану мережу спільного використання графічного процесора, ви можете внести свої обчислювальні ресурси в більший пул, до якого може отримати доступ будь-хто. Натомість ви будете винагороджені криптовалютою. Ця модель дозволяє окремим особам і організаціям отримувати доступ до високопродуктивних ресурсів графічного процесора без необхідності інвестувати заздалегідь у виділене обладнання або покладатися на центральні хмарні служби. Він демократизує використання функцій графічного процесора, роблячи його більш інклюзивним і економічно ефективним для ентузіастів штучного інтелекту та машинного навчання.
--Юніт-економіка в децентралізованій мережі спільного використання графічних процесорів обертається навколо криптовалютних винагород. Коли ви позичаєте свій графічний процесор мережі, ви отримуєте токени як компенсацію.
--Кількість токенів, які ви заробляєте, залежить від кількох факторів, включаючи обчислювальну потужність графічного процесора, тривалість внеску та попит мережі на ресурси графічного процесора.
--Децентралізовані платформи спільного використання графічних процесорів часто мають прозорі та заздалегідь визначені структури винагород, щоб забезпечити справедливу та передбачувану участь.
Загалом, децентралізоване спільне використання графічних процесорів не тільки дає окремим особам і організаціям доступ до потужних обчислювальних ресурсів, необхідних для завдань штучного інтелекту, але й дозволяє власникам графічних процесорів ефективно монетизувати своє обладнання. Це безпрограшна модель, яка сприяє співпраці, економічній ефективності та доступності в екосистемах штучного інтелекту та машинного навчання.
(5) Модель токена RLHF: підключення штучного інтелекту та стимулів
Модель токенів Human Feedback-Based Reinforcement Learning (RLHF) пропонує цікавий перетин штучного інтелекту та стимулів на основі токенів. Ця концепція особливо ефективна в спеціалізованих секторах, де традиційні фінансові стимули можуть не спрацювати. Повне пояснення наводиться нижче:
У моделі токенів RLHF основна ідея обертається навколо використання винагород у токенах для стимулювання користувачів-людей надавати цінний зворотний зв'язок і навчання для системи штучного інтелекту. Уявіть собі систему штучного інтелекту, яку потрібно навчити виконувати конкретне завдання, наприклад, модерацію контенту на платформі соціальних мереж.
Традиційно навчання моделей штучного інтелекту часто вимагає найму людей-інструкторів для маркування даних або точного налаштування алгоритмів, що може бути дуже ресурсомістким. Однак модель токенів RLHF представляє більш інноваційний підхід. Вони заохочують користувачів брати активну участь у системі штучного інтелекту та отримувати зворотний зв'язок, винагороджуючи їх токенами за їхній внесок.
Наприклад, Mechanical Turk від Amazon (MTurk) — це відома краудсорсингова платформа, де людям платять за виконання невеликих завдань. У моделі токенів RLHF користувачі, по суті, діють як «тренери зі штучного інтелекту», надаючи зворотний зв'язок, подібний до тих, хто виконує завдання MTurk, виконуючи завдання, щоб отримати оплату. Ключова відмінність полягає в тому, що в моделі токенів RLHF користувачі отримують токени як винагороду замість традиційної валюти. Ці токени мають внутрішню цінність в екосистемі, відкриваючи шлях для їх корисності, наприклад, для придбання контенту, створеного штучним інтелектом, або доступу до передових послуг штучного інтелекту. Ця система заохочення на основі токенів не тільки оптимізує фінансовий процес навчання ШІ, але й сприяє динамічній екосистемі, в рамках якої користувачі активно співпрацюють для вдосконалення систем штучного інтелекту.
3. Занепокоєння з приводу конвергенції ШІ та криптовалют
Хоча поєднання штучного інтелекту та криптовалют має великі перспективи, воно також несе з собою власний набір проблем. Моделі штучного інтелекту, особливо моделі глибокого навчання, часто називають «чорними скриньками» через їхню непрозорість. Поєднання цієї непрозорості з прозорістю блокчейну може викликати занепокоєння щодо підзвітності та довіри. Вирішення цих проблем має вирішальне значення для створення безпечного та надійного середовища на перетині цих технологій.
Крім того, вирішальне значення набувають етичні міркування. З розгортанням алгоритмів штучного інтелекту з відкритим вихідним кодом у децентралізованих мережах у разі ненавмисних негативних наслідків обов'язково виникнуть питання відповідальності та компенсації. Пошук правильного балансу між інноваціями та етичною відповідальністю є постійним завданням, яке потребує ретельного розгляду.
Ще одним викликом є конфіденційність даних. Збалансувати потреби блокчейну в прозорості та конфіденційності даних може бути складно в деяких програмах штучного інтелекту. Підтримка децентралізованого духу блокчейну при забезпеченні дотримання таких правил, як GDPR, є унікальним завданням, яке вимагає інноваційних рішень.
4. Перспективи на майбутнє
У міру того, як штучний інтелект і криптографія продовжують розвиватися, очікується, що їх зближення призведе до безпрецедентних застосувань.
(1)zkML (машинне навчання з нульовим розголошенням):
Однією з фундаментальних особливостей zkML є його здатність криптографічно доводити результати, отримані певною моделлю машинного навчання, не розкриваючи деталей моделі, відкриваючи нові можливості для безпечної та прозорої обробки даних. zkML відкриває двері для інноваційних додатків для великих підприємств, серед яких:
(2) Автентичність контенту, створеного штучним інтелектом:
Очікується, що перевірка автентичності контенту, створеного штучним інтелектом, за допомогою технології блокчейн змінить створення та розповсюдження контенту. Ця інновація вирішує нагальну проблему в цифрову епоху, де штучний інтелект може переконливо імітувати контент, створений людиною, що призводить до занепокоєння щодо дезінформації, інтелектуальної власності та довіри до цифрових медіа. Закріплюючи автентичність контенту на блокчейні – захищеному від несанкціонованого доступу та прозорому розподіленому реєстрі – споживачі, творці та установи можуть легко визначити походження та цілісність цифрового контенту. Це не тільки допомагає виявляти та пом'якшувати шкідливі діпфейки та шахрайський контент, але й захищає інтелектуальну власність творців і надає споживачам надійне джерело інформації. Наприклад, блокчейн може доводити легітимність політичних виступів або відеодоказів у судових процесах, знижуючи ризик дезінформації та забезпечуючи підзвітність. У креативних індустріях він може відстежувати створення музичних творів і право власності на них, гарантуючи, що артисти отримають довіру та компенсацію, на яку вони заслуговують. У сфері освіти він може верифікувати авторство академічних робіт, запобігати плагіату, підтримувати академічну доброчесність. У сфері журналістики він може перевіряти новинні статті та допомагати читачам відрізняти справжні новини від контенту, створеного штучним інтелектом. По суті, використання блокчейну для перевірки автентичності контенту, створеного штучним інтелектом, виходить за рамки технологій – воно лежить в основі надійності, прозорості та цілісності цифрового контенту в епоху штучного інтелекту, змінюючи спосіб створення, споживання та довіри до інформації, одночасно вирішуючи реальні проблеми.
(3) Гарантія конфіденційності та безпеки:
Однією з нагальних проблем, з якими стикаються компанії сьогодні, є невизначеність щодо того, як обробляти дані під час обміну власними даними з платформами штучного інтелекту, такими як OpenAI. Саме тут виникають питання конфіденційності даних, у тому числі щодо того, чи використовуються дані для навчання, хто має доступ до даних і чи захищені дані протягом усього обчислювального процесу. Незважаючи на те, що існують локальні моделі, хмарні сервіси, такі як Azure, і неблокчейн-рішення, такі як юридичні угоди, блокчейн має унікальні переваги, забезпечуючи прозорий і захищений від несанкціонованого доступу запис взаємодії з даними. Це дозволяє компаніям перевіряти, що їхні дані залишаються нечитабельними під час обчислень, забезпечуючи вищий ступінь впевненості в конфіденційності та безпеці даних. Ця гарантія має важливе значення для галузей, які мають справу з конфіденційною інформацією, таких як охорона здоров'я або фінанси, де конфіденційність даних має вирішальне значення.
По суті, здатність блокчейну створювати незмінний реєстр може допомогти компаніям зберегти контроль над своїми даними та забезпечити конфіденційність і безпеку даних під час взаємодії з системами штучного інтелекту, що дає компаніям спокій і дотримання правил захисту даних.
5. Існуючі проекти
Група далекоглядних проєктів стала піонером поєднання криптовалюти та штучного інтелекту.
(1)Together.ai
Місія Together полягає в тому, щоб революціонізувати світ штучного інтелекту, створивши децентралізовану хмарну платформу з відкритим вихідним кодом, яка обслуговує моделі великих фондів. Вони створили значну децентралізовану хмарну платформу, призначену для досліджень штучного інтелекту, з безліччю відкритих моделей на ній, таких як Bloom, OPT, T0pp, GPT-J і Stable Diffusion. Ключовим напрямком їхньої дослідницької роботи є створення доступних альтернатив системам штучного інтелекту із закритим вихідним кодом, одночасно поглиблюючи наше розуміння продуктивності цих моделей. Завдяки далекоглядному підходу Together прагне створити децентралізований суперкомп'ютер, який безперешкодно з'єднує глобальну хмару, інфраструктуру майнінгу, ігрове обладнання та ноутбуки, і все це координується за допомогою технології блокчейн. Бачення Together охоплює рівний доступ до штучного інтелекту та обчислень, що обіцяє мати трансформаційний вплив на цю сферу.
(2)Bittensor
Bittensor прагне стати піонером у розробці децентралізованих мереж штучного інтелекту, приділяючи основну увагу розширенню оракулів даних смарт-контрактів. Ця передова технологія використовує блокчейн для створення безпечної, ефективної, децентралізованої структури для збору реальних даних і доставки їх у смарт-контракти. Унікальний підхід децентралізованих оракулів Bittensor значно підвищує точність, швидкість і надійність каналів даних, що робить його основним гравцем на стику криптовалют і штучного інтелекту.
(3)Akash网络
Мережа Akash трансформує хмарні обчислення за допомогою свого децентралізованого ринку, пропонуючи динамічну альтернативу традиційним хмарним провайдерам. Він надає користувачам економічно ефективний, стійкий і стійкий до цензури доступ до обчислювальних ресурсів. Унікальність Akash полягає в його потенційному впливі на штучний інтелект. Завдяки децентралізованим хмарним обчисленням Akash відкриває розробникам штучного інтелекту двері для доступу до масштабованих, безпечних та ефективних ресурсів. Це особливо важливо, оскільки штучний інтелект значною мірою покладається на широкий спектр обчислювальних потужностей. Децентралізований підхід Akash підтримує проєкти штучного інтелекту, що робить їх ключовими гравцями в розвитку технології штучного інтелекту.
(4)Возз'єднання协议
Протокол Gensyn створює децентралізовану екосистему для обчислень машинного навчання. Протокол дозволяє дослідникам і практикам штучного інтелекту безперешкодно розподіляти свої обчислювальні навантаження. У той час як розв'язувач вкладає свої обчислювальні ресурси, надаючи доступ до високопродуктивного апаратного забезпечення для навчання та висновків, верифікатор забезпечує точність і повноту завдання ШІ, що має важливе значення для підтримки довіри до моделі ШІ. Крім того, Gensyn надає пріоритет безпеці конфіденційності, надаючи такі методи, як безпечний рівень картографування та шифрування навчальних даних для захисту конфіденційної інформації в програмах штучного інтелекту. Децентралізований характер протоколу, ефективна масштабованість і глобальна доступність демократизують штучний інтелект, роблячи його більш доступним і економічно вигідним для користувачів.
(5)Нексус ШІ
Nexus AI знаходиться в авангарді розширення фінансових можливостей, використовуючи передові алгоритми штучного інтелекту, щоб надати інвесторам безпрецедентне розуміння ринкових тенденцій. Що відрізняє Nexus AI, так це його непохитна прихильність децентралізації, що гарантує, що інвестори зберігають повний контроль над своїми активами від ризиків, пов'язаних із централізованими біржами. Однією з інноваційних пропозицій платформи є передовий NFT-маркетплейс на основі штучного інтелекту для підвищення ціноутворення, виявлення та автентифікації, розподіляючи винагороди серед інвесторів. Крім того, бот Telegram AI Bot на базі GPT-3 безкоштовно надає фінансові консультації та аналіз ринку в режимі реального часу всім користувачам Telegram. Nexus AI також підтримує обґрунтовані інвестиційні рішення за допомогою звітів Asset Intelligence, надаючи вичерпну інформацію про криптоактиви. Завдяки рішенням на основі штучного інтелекту, таким як інформаційні панелі стейкінгу та розумні інвестиційні боти, Nexus AI дає користувачам можливість впевнено керувати ринком і досягати своїх фінансових цілей з точністю та ефективністю.
(6)Лабораторії Modulus
Компанія Modulus Labs запустила інноваційне рішення, яке спрямоване на інтеграцію штучного інтелекту в технологію блокчейн. Вони запустили програму з нульовим розголошенням (ZK), розроблену для додатків штучного інтелекту, вирішуючи проблему забезпечення захищеного від несанкціонованого доступу штучного інтелекту для децентралізованих додатків (dApps). Це рішення дозволяє смарт-контрактам використовувати потужні можливості штучного інтелекту без шкоди для фундаментальних принципів децентралізації. Modulus активно працює над запуском важливих додатків штучного інтелекту на платформі Ethereum завдяки співпраці з такими партнерами, як Upshot та Ion Protocol. Крім того, вони є відкритим вихідним кодом ZKML для широкої спільноти. Modulus бачить майбутнє, в якому криптографічна підзвітність може забезпечити інтеграцію штучного інтелекту в усі сектори, включаючи фінанси та охорону здоров'я, без шкоди для безпеки.
(7)Render网络
Render Network — це платформа, яка надає можливості децентралізованого рендерингу графічного процесора. Ця інноваційна мережа дозволяє користувачам масштабувати завдання рендерингу графічного процесора по всьому світу за допомогою високопродуктивних вузлів графічного процесора через ринок незадіяних обчислювальних ресурсів GPU на основі блокчейну. Бачення платформи полягає в тому, щоб демократизувати хмарний рендеринг GPU, зробивши його більш ефективним, масштабованим і доступним для створення 3D-контенту наступного покоління. Він вирішує проблеми, пов'язані з масштабованістю мережі, ефективним використанням інфраструктури, оптимізацією живлення графічного процесора та управлінням цифровими правами для імерсивних медіа та додатків штучного інтелекту. Render Network перетворює енергоспоживання GPU на децентралізовану економіку взаємопов'язаних 3D-активів, надаючи рішення для розробників у різних галузях, включаючи медіа, доповнену реальність, віртуальну реальність, ігри тощо.
(8)Ритуал
Ritual — це компанія, яка стоїть на стику криптографії та штучного інтелекту та революціонізувала спосіб створення, розповсюдження та доповнення моделей штучного інтелекту розробниками. Використовуючи можливості шифрування, Ritual забезпечує відкритий, модульний, суверенний рівень виконання для штучного інтелекту. Він з'єднує розподілену мережу вузлів з обчислювальними ресурсами та творцями моделей, дозволяючи творцям розміщувати свої моделі штучного інтелекту. У свою чергу, користувачі можуть легко отримати доступ до широкого спектру моделей штучного інтелекту через уніфікований API, отримуючи при цьому вигоду від криптографічної інфраструктури, яка забезпечує обчислювальну цілісність і конфіденційність. Перший продукт платформи, Infernet, знаменує собою початок повного набору протоколів і утиліт для розробників і додатків для безперешкодної інтеграції з Ritual і отримання інклюзивного доступу до своїх моделей і мережі постачальників обчислювальних послуг. Бачення Rit полягає в тому, щоб стати центром штучного інтелекту у світі web3, стимулюючи інновації, доступність і демократизацію у світі штучного інтелекту.
6. Висновок
Колаборація штучного інтелекту та шифрування – це не лише конвергенція технологій, а й конвергенція можливостей. Це майбутнє, де машини думають, навчаються та торгують у децентралізованому, безпечному середовищі. Попереду багато викликів, але кожен виклик – це можливість народити інновації та прогрес. Новатори та мислителі на цьому роздоріжжі мають потенціал написати главу, яка переосмислює цифрову епоху. Рухаючись вперед, ми повинні бути обережними, мудрими та далекоглядними, щоб гарантувати, що ми пожинаємо плоди, розумно вирішуючи проблеми, зрештою формуючи світліше, більш технологічно просунуте майбутнє для всіх.