Khi cuộc cách mạng kỹ thuật số tiếp tục thay đổi thế giới của chúng ta, tôi tin rằng có hai công nghệ đặc biệt có tiềm năng đột phá: trí tuệ nhân tạo (AI) và tiền điện tử. Trí tuệ nhân tạo (AI) gần đây đã vươn lên đi đầu trong đổi mới công nghệ bằng cách bắt chước các chức năng nhận thức của con người và khả năng học hỏi từ dữ liệu. Quy mô của các ứng dụng AI, từ chăm sóc sức khỏe đến giải trí, là rất lớn và biến đổi. Được hỗ trợ bởi công nghệ blockchain mạnh mẽ, tiền điện tử hứa hẹn một tương lai tài chính phi tập trung trao quyền cho các cá nhân và hợp lý hóa các quy trình. Sự kết hợp giữa trí tuệ nhân tạo và tiền điện tử đang cho thấy sức mạnh to lớn, báo hiệu bình minh của một kỷ nguyên cộng sinh công nghệ mới.
1. Các vấn đề mã hóa mà AI có thể giải quyết
Mặc dù tiền điện tử đã trở thành một phương tiện giao dịch và đầu tư mang tính cách mạng, nhưng chúng không phải là không có những thách thức. Biến động thị trường là mối quan tâm cấp bách đối với các nhà đầu tư. Khả năng phân tích dữ liệu của AI có thể sàng lọc một lượng lớn dữ liệu lịch sử để dự đoán biến động giá với độ chính xác cao hơn.
Ngoài ra, khi tiền điện tử được chấp nhận chính thống hơn, bảo mật trở nên tối quan trọng. Bản chất phi tập trung của các loại tiền kỹ thuật số này khiến chúng dễ bị gian lận và hack hơn. Các mô hình học máy có thể được đào tạo để phát hiện các mẫu giao dịch bất thường và tăng cường phòng thủ chống lại các vi phạm bảo mật tiềm ẩn.
Khả năng mở rộng và tốc độ giao dịch là những thách thức đáng kể khác trong thế giới tiền điện tử. Khi ngày càng có nhiều người tham gia mạng blockchain, các giao dịch nhanh chóng và liền mạch trở nên cần thiết. Các thuật toán AI tiên tiến tối ưu hóa lưu lượng mạng, đảm bảo luồng dữ liệu hiệu quả và thời gian giao dịch nhanh hơn.
Cuối cùng, mức tiêu thụ năng lượng liên quan đến khai thác tiền điện tử là mối quan tâm toàn cầu. AI có thể đóng một vai trò quan trọng trong việc tối ưu hóa quá trình khai thác, giảm dấu chân năng lượng và mở đường cho một hệ sinh thái tiền điện tử bền vững hơn.
2, Các trường hợp sử dụng chéo để mã hóa và AI
(1) Thị trường AI phi tập trung: Lợi thế tiền điện tử
Trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, các nền tảng như Hugging Face đã thu hút được sự chú ý đáng kể vì vai trò của họ trong việc phổ biến các mô hình AI được đào tạo trước. Tuy nhiên, sự xuất hiện của một thị trường AI bị phân mảnh trong không gian tiền điện tử đã giới thiệu một chiều hướng mới của dân chủ hóa và phi tập trung, thậm chí vượt ra ngoài những nỗ lực nguồn mở được thực hiện bởi các nền tảng truyền thống như GitHub, bao gồm mã web3 và hợp đồng thông minh.
Ôm mặt &; Thư viện mô hình AI truyền thống:
Hugging Face, với tư cách là một thư viện mô hình AI xuất sắc, đã đóng một vai trò quan trọng trong việc dân chủ hóa các mô hình AI tiên tiến cho nhiều đối tượng. Nó cung cấp một nền tảng trung tâm, nơi người dùng có thể truy cập, chia sẻ và tinh chỉnh các mô hình được đào tạo trước. Điều này làm giảm đáng kể rào cản gia nhập cho các học viên và nhà phát triển AI, cho phép họ tận dụng các mô hình hiện đại cho một loạt các nhiệm vụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP).
Thị trường AI phi tập trung được hỗ trợ bởi tiền điện tử:
Tuy nhiên, các thị trường AI phi tập trung được hỗ trợ bởi tiền điện tử, chẳng hạn như các thị trường được xây dựng trên công nghệ blockchain, đưa dân chủ hóa và phân cấp lên cấp độ tiếp theo. Cụ thể như sau:
Quyền sở hữu và kiểm soát thực sự: Trong các cơ sở mã truyền thống như Hugging Face, trong khi quyền truy cập được dân chủ hóa, việc kiểm soát và sở hữu cơ sở hạ tầng và dữ liệu cơ bản vẫn được tập trung. Ngược lại, các thị trường dựa trên tiền điện tử thường sử dụng các mạng blockchain phi tập trung, đảm bảo rằng quyền kiểm soát được phân phối giữa những người tham gia mạng. Người dùng có tiếng nói trong các quyết định quản lý, làm cho nó trở thành một hệ sinh thái dân chủ và hướng đến cộng đồng hơn.
Ưu đãi: Thị trường tiền điện tử chứa các ưu đãi dựa trên mã thông báo thưởng cho những nỗ lực của những người đóng góp, từ nhà cung cấp dữ liệu đến nhà phát triển mô hình. Điều này kích thích sự hợp tác và đổi mới, đồng thời đảm bảo phân phối lợi ích công bằng. Ngược lại, các nền tảng truyền thống có thể thiếu các ưu đãi tài chính trực tiếp này, điều này làm cho các nền tảng tiền điện tử trở nên hấp dẫn hơn đối với người tham gia.
Quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu: Công nghệ Blockchain đảm bảo mức độ minh bạch cao trong khi vẫn duy trì quyền riêng tư dữ liệu thông qua các công nghệ như bằng chứng không có kiến thức. Điều này giải quyết những lo ngại về vi phạm dữ liệu, đây là một cân nhắc quan trọng cho các ứng dụng AI. Các nền tảng truyền thống có thể không cung cấp cùng một mức độ đảm bảo quyền riêng tư.
Khả năng tương tác: Các thị trường dựa trên tiền điện tử thường được tạo ra dựa trên các tiêu chuẩn blockchain và được thiết kế với khả năng tương tác. Điều này có nghĩa là các mô hình và dịch vụ AI có thể được tích hợp liền mạch với nhiều ứng dụng dựa trên blockchain, hợp đồng thông minh và ứng dụng phi tập trung (dApps) để tạo thành một hệ sinh thái kết nối với nhau hơn.
Về cơ bản, trong khi các nền tảng như Hugging Face đã có những bước tiến đáng kể trong việc dân chủ hóa các mô hình AI, các thị trường AI phi tập trung được hỗ trợ bởi tiền điện tử được xây dựng dựa trên điều này bằng cách kết hợp sự phân cấp, quyền sở hữu thực sự và các ưu đãi dựa trên mã thông báo của blockchain. Sự gia tăng dân chủ hóa và phân cấp này có khả năng định hình lại cảnh quan AI bằng cách thúc đẩy sự hợp tác, đổi mới và phân phối lợi ích công bằng hơn giữa những người tham gia.
(2) Hợp đồng thông minh được tăng cường AI:
Hợp đồng thông minh truyền thống được mã hóa trước với các điều kiện cụ thể. Thông qua tích hợp với trí tuệ nhân tạo, các hợp đồng này có thể thích ứng, phản ứng linh hoạt với dữ liệu và điều kiện bên ngoài, cho phép các ứng dụng phi tập trung hiệu quả và linh hoạt hơn.
Hãy xem xét một ví dụ thực tế hơn.
Hãy tưởng tượng một nền tảng bảo hiểm phi tập trung dựa trên công nghệ blockchain cung cấp cho nông dân các chính sách bảo hiểm liên quan đến thời tiết. Hợp đồng bảo hiểm truyền thống dựa trên các điều kiện được xác định trước và xử lý khiếu nại thủ công, một quá trình có thể chậm và dễ xảy ra tranh chấp. Trong trường hợp này, các hợp đồng thông minh được tăng cường AI sẽ phát huy tác dụng và cách mạng hóa ngành bảo hiểm.
Dữ liệu thời tiết và phân tích AI:
Hợp đồng thông minh được thiết kế để tương tác với các nguồn dữ liệu bên ngoài, chẳng hạn như API thời tiết, để có được dữ liệu thời tiết theo thời gian thực cho khu vực được bảo hiểm. Mô hình AI được tích hợp vào hợp đồng thông minh để liên tục phân tích dữ liệu thời tiết. Mô hình AI này được đào tạo để xác định các điều kiện thời tiết bất lợi, chẳng hạn như hạn hán hoặc lũ lụt, có thể ảnh hưởng đến cây trồng được bảo hiểm.
Điều chỉnh phí bảo hiểm động:
Theo truyền thống, phí bảo hiểm là cố định và yêu cầu bồi thường được xử lý sau sự kiện. Trong hợp đồng thông minh được tăng cường AI này, phí bảo hiểm được điều chỉnh động dựa trên đánh giá thời gian thực của AI về điều kiện thời tiết. Nếu AI phát hiện nguy cơ cao về thời tiết khắc nghiệt có thể gây thiệt hại cho cây trồng, phí bảo hiểm của các chính sách bị ảnh hưởng sẽ được tự động điều chỉnh lên để phản ánh rủi ro gia tăng. Ngược lại, khi AI dự đoán điều kiện thời tiết thuận lợi, phí bảo hiểm có thể được hạ xuống, khuyến khích nhiều nông dân mua bảo hiểm hơn.
Thanh toán tự động:
Nếu mô hình AI phát hiện các điều kiện thời tiết khắc nghiệt (ví dụ: hạn hán dai dẳng) đáp ứng các tiêu chí thanh toán được xác định trước, mô hình này sẽ kích hoạt khoản thanh toán tự động cho chủ hợp đồng bị ảnh hưởng. AI giám sát xem các khiếu nại có được thực hiện nhanh chóng hay không, giảm nhu cầu xử lý khiếu nại thủ công và sự chậm trễ liên quan.
(3) Phân tích dữ liệu on-chain: Tận dụng machine learning
Blockchain, với lượng dữ liệu giao dịch khổng lồ, là một mỏ vàng cho các nhà khoa học dữ liệu và những người đam mê học máy. Các công ty như CertiK và TokenMetrics đang khai thác sức mạnh của các công cụ học máy để rút ra những hiểu biết có giá trị từ dữ liệu này để tăng cường bảo mật, cải thiện chiến lược đầu tư và tối ưu hóa hiệu quả blockchain trên diện rộng.
(4) Chia sẻ GPU phi tập trung: Trao quyền cho AI và kiếm tiền điện tử
Chia sẻ GPU phi tập trung là một khái niệm hoàn toàn mới đã cách mạng hóa cách sử dụng tài nguyên điện toán trong cộng đồng AI và học máy. Tương tự như cách Filecoin phá vỡ lưu trữ dữ liệu bằng cách khuyến khích người dùng chia sẻ không gian lưu trữ không sử dụng của họ, chia sẻ GPU phi tập trung dựa trên nguyên tắc tương tự.
Tại sao đóng góp GPU của bạn?
GPU (đơn vị xử lý đồ họa) rất cần thiết cho việc đào tạo và tinh chỉnh các mô hình học máy và trí tuệ nhân tạo phức tạp. Các quy trình này đòi hỏi rất nhiều sức mạnh tính toán, đây là một quá trình tốn thời gian và tài nguyên trên máy tính cá nhân. Bằng cách đóng góp GPU của bạn vào mạng chia sẻ GPU phi tập trung, bạn có thể đóng góp tài nguyên máy tính của mình vào một nhóm lớn hơn mà bất kỳ ai cũng có thể truy cập. Đổi lại, bạn sẽ được thưởng bằng tiền điện tử. Mô hình này cho phép các cá nhân và tổ chức truy cập tài nguyên GPU hiệu suất cao mà không cần phải đầu tư trả trước vào phần cứng chuyên dụng hoặc dựa vào các dịch vụ đám mây trung tâm. Nó dân chủ hóa việc sử dụng các tính năng GPU, làm cho nó toàn diện hơn và tiết kiệm chi phí hơn cho những người đam mê AI và học máy.
Đơn vị kinh tế:
Kinh tế đơn vị trong một mạng chia sẻ GPU phi tập trung xoay quanh phần thưởng tiền điện tử. Khi bạn cho mạng mượn GPU của mình, bạn sẽ nhận được mã thông báo dưới dạng bồi thường.
Số lượng mã thông báo bạn kiếm được phụ thuộc vào một số yếu tố, bao gồm sức mạnh tính toán của GPU, thời gian đóng góp và nhu cầu của mạng đối với tài nguyên GPU.
Các nền tảng chia sẻ GPU phi tập trung thường có cấu trúc phần thưởng minh bạch và được xác định trước để đảm bảo sự tham gia công bằng và có thể dự đoán được.
Nhìn chung, chia sẻ GPU phi tập trung không chỉ cho phép các cá nhân và tổ chức truy cập vào các tài nguyên điện toán mạnh mẽ cần thiết cho các tác vụ AI mà còn cho phép chủ sở hữu GPU kiếm tiền hiệu quả từ phần cứng của họ. Đó là một mô hình đôi bên cùng có lợi, thúc đẩy sự hợp tác, hiệu quả về chi phí và khả năng tiếp cận trong hệ sinh thái AI và ML.
(5) Mô hình mã thông báo RLHF: Kết nối AI và ưu đãi
Mô hình mã thông báo Học tăng cường dựa trên phản hồi của con người (RLHF) cung cấp một giao điểm thú vị của trí tuệ nhân tạo và các ưu đãi dựa trên mã thông báo. Khái niệm này đặc biệt hiệu quả trong các lĩnh vực chuyên ngành, nơi các ưu đãi tài chính truyền thống có thể không hoạt động. Một lời giải thích đầy đủ được cung cấp dưới đây:
Trong mô hình mã thông báo RLHF, ý tưởng chính xoay quanh việc sử dụng phần thưởng mã thông báo để khuyến khích người dùng cung cấp phản hồi và đào tạo có giá trị cho hệ thống AI. Hãy tưởng tượng một hệ thống AI cần được đào tạo về một nhiệm vụ cụ thể, chẳng hạn như kiểm duyệt nội dung trên nền tảng truyền thông xã hội.
Theo truyền thống, đào tạo các mô hình AI thường yêu cầu thuê người đào tạo để gắn nhãn dữ liệu hoặc tinh chỉnh thuật toán, một quá trình có thể rất tốn tài nguyên. Tuy nhiên, mô hình mã thông báo RLHF giới thiệu một cách tiếp cận sáng tạo hơn. Họ khuyến khích người dùng tích cực tham gia vào hệ thống AI và nhận phản hồi bằng cách thưởng cho họ mã thông báo cho những đóng góp của họ.
Ví dụ, Mechanical Turk (MTurk) của Amazon là một nền tảng crowdsourcing nổi tiếng, nơi mọi người được trả tiền để hoàn thành các nhiệm vụ nhỏ. Trong mô hình mã thông báo RLHF, người dùng về cơ bản đóng vai trò là "huấn luyện viên AI", cung cấp phản hồi tương tự như người hoàn thành nhiệm vụ MTurk thực hiện các nhiệm vụ để được trả tiền. Sự khác biệt chính là trong mô hình mã thông báo RLHF, người dùng nhận được mã thông báo dưới dạng phần thưởng thay vì tiền tệ truyền thống. Các mã thông báo này có giá trị nội tại trong hệ sinh thái, mở đường cho tiện ích của chúng, chẳng hạn như mua nội dung do AI tạo ra hoặc truy cập các dịch vụ AI tiên tiến. Hệ thống khuyến khích dựa trên mã thông báo này không chỉ hợp lý hóa quy trình tài chính đào tạo AI mà còn thúc đẩy một hệ sinh thái năng động, trong đó người dùng tích cực cộng tác để nâng cao hệ thống AI.
3. Mối quan tâm về sự hội tụ của AI và tiền điện tử
Mặc dù sự kết hợp giữa AI và tiền điện tử hứa hẹn rất lớn, nhưng nó cũng mang theo những thách thức riêng. Các mô hình AI, đặc biệt là các mô hình học sâu, thường được gọi là "hộp đen" do độ mờ của chúng. Kết hợp sự mờ đục này với tính minh bạch của blockchain có thể làm dấy lên lo ngại về trách nhiệm giải trình và sự tin tưởng. Giải quyết những vấn đề này là rất quan trọng để xây dựng một môi trường an toàn và đáng tin cậy tại giao điểm của các công nghệ này.
Ngoài ra, những cân nhắc về đạo đức trở nên rất quan trọng. Với việc triển khai các thuật toán AI nguồn mở trên các mạng phi tập trung, các vấn đề liên quan đến trách nhiệm pháp lý và bồi thường chắc chắn sẽ phát sinh trong trường hợp có kết quả tiêu cực ngoài ý muốn. Đạt được sự cân bằng hợp lý giữa đổi mới và trách nhiệm đạo đức là một thách thức đang diễn ra đòi hỏi phải xem xét cẩn thận.
Một thách thức khác là quyền riêng tư dữ liệu. Cân bằng tính minh bạch và nhu cầu riêng tư dữ liệu của blockchain có thể khó khăn trong một số ứng dụng AI. Duy trì tinh thần phi tập trung của blockchain trong khi vẫn đảm bảo tuân thủ các quy tắc như GDPR là một thách thức duy nhất đòi hỏi các giải pháp sáng tạo.
4. Triển vọng tương lai
Khi AI và mật mã tiếp tục trưởng thành, sự hội tụ của cả hai dự kiến sẽ dẫn đến các ứng dụng chưa từng có.
(1)zkML (Học máy không có kiến thức):
Một trong những tính năng cơ bản của zkML là khả năng chứng minh bằng mật mã các kết quả được tạo ra bởi một mô hình học máy cụ thể mà không tiết lộ chi tiết của mô hình, mở ra những khả năng mới để xử lý dữ liệu an toàn và minh bạch. zkML mở ra cánh cửa cho các ứng dụng sáng tạo cho các doanh nghiệp lớn, bao gồm:
Dịch vụ tài chính: Các tổ chức tài chính có thể sử dụng zkML để xác minh tính toàn vẹn của các mô hình chấm điểm tín dụng và quyết định đủ điều kiện cho vay mà không tiết lộ dữ liệu khách hàng nhạy cảm, tăng cường niềm tin và độ chính xác trong quá trình cho vay.
Chăm sóc sức khỏe: Các bệnh viện và tổ chức nghiên cứu có thể sử dụng zkML để đánh giá hiệu quả của các mô hình chẩn đoán y tế trong khi vẫn giữ bí mật dữ liệu bệnh nhân, đảm bảo quyền riêng tư dữ liệu và độ chính xác y tế.
Tuân thủ pháp luật: zkML có thể giúp các công ty tuân thủ các quy định, cho phép các công ty xác thực các mô hình tuân thủ dựa trên AI của họ để tuân thủ các quy định của ngành mà không để lộ các thuật toán độc quyền.
Hợp đồng thông minh: Trong các ứng dụng dựa trên blockchain, zkML có thể đảm bảo rằng các hợp đồng thông minh thực hiện chính xác các mô hình học máy, cung cấp sự tin cậy và minh bạch cho các dịch vụ tài chính, bảo hiểm phi tập trung và hơn thế nữa.
(2) Tính xác thực của nội dung do AI tạo:
Xác minh tính xác thực của nội dung do AI tạo ra thông qua công nghệ blockchain dự kiến sẽ định hình lại việc tạo và phân phối nội dung. Sự đổi mới này giải quyết một vấn đề cấp bách trong thời đại kỹ thuật số, nơi AI có thể bắt chước một cách thuyết phục nội dung do con người tạo ra, dẫn đến lo ngại về thông tin sai lệch, sở hữu trí tuệ và niềm tin vào phương tiện kỹ thuật số. Bằng cách neo tính xác thực nội dung trên blockchain – một sổ cái phân tán minh bạch và chống giả mạo – người tiêu dùng, người sáng tạo và tổ chức có thể dễ dàng xác định nguồn gốc và tính toàn vẹn của nội dung kỹ thuật số. Điều này không chỉ giúp phát hiện và giảm thiểu deepfake độc hại và nội dung gian lận mà còn bảo vệ tài sản trí tuệ của người sáng tạo và cung cấp cho người tiêu dùng nguồn thông tin đáng tin cậy. Ví dụ, blockchain có thể chứng minh tính hợp pháp của các bài phát biểu chính trị hoặc bằng chứng video trong tố tụng pháp lý, giảm thiểu rủi ro thông tin sai lệch và đảm bảo trách nhiệm giải trình. Trong các ngành công nghiệp sáng tạo, nó có thể theo dõi việc tạo ra và sở hữu các tác phẩm âm nhạc, đảm bảo rằng các nghệ sĩ được tin tưởng và bồi thường xứng đáng. Trong lĩnh vực giáo dục, nó có thể xác minh quyền tác giả của các tác phẩm học thuật, ngăn chặn đạo văn và duy trì tính toàn vẹn học thuật. Trong lĩnh vực báo chí, nó có thể xác minh các bài báo và giúp người đọc phân biệt giữa tin tức thực và nội dung do AI tạo ra. Về cơ bản, việc sử dụng blockchain để xác minh tính xác thực của nội dung do AI tạo ra vượt ra ngoài công nghệ - nó củng cố độ tin cậy, minh bạch và tính toàn vẹn của nội dung kỹ thuật số trong thời đại AI, định hình lại cách thông tin được tạo, tiêu thụ và tin cậy, đồng thời giải quyết các thách thức trong thế giới thực.
(3) Đảm bảo quyền riêng tư &; bảo mật:
Một trong những thách thức cấp bách mà các doanh nghiệp phải đối mặt hiện nay là sự không chắc chắn về cách xử lý dữ liệu khi chia sẻ dữ liệu độc quyền của họ với các nền tảng AI như OpenAI. Đây là nơi phát sinh các vấn đề về quyền riêng tư dữ liệu, bao gồm liệu dữ liệu có được sử dụng để đào tạo hay không, ai có quyền truy cập vào dữ liệu và liệu dữ liệu có an toàn trong suốt quá trình tính toán hay không. Trong khi các mô hình tại chỗ, các dịch vụ đám mây như Azure và các giải pháp phi blockchain như thỏa thuận pháp lý tồn tại, blockchain có những lợi thế độc đáo trong việc cung cấp hồ sơ minh bạch và chống giả mạo các tương tác dữ liệu. Nó cho phép các doanh nghiệp xác minh rằng dữ liệu của họ vẫn không thể đọc được trong quá trình tính toán, cung cấp mức độ tin cậy cao hơn về quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu. Sự đảm bảo này rất cần thiết cho các ngành xử lý thông tin nhạy cảm, chẳng hạn như chăm sóc sức khỏe hoặc tài chính, nơi bảo mật dữ liệu là rất quan trọng.
Về cơ bản, khả năng tạo ra một sổ cái bất biến của blockchain có thể giúp các doanh nghiệp duy trì quyền kiểm soát dữ liệu của họ và đảm bảo rằng quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu được duy trì trong quá trình tương tác với các hệ thống AI, giúp doanh nghiệp yên tâm và tuân thủ các quy tắc bảo vệ dữ liệu.
5. Các dự án hiện có
Một nhóm các dự án có tầm nhìn xa đã đi tiên phong trong việc kết hợp giữa tiền điện tử và trí tuệ nhân tạo.
(1)Together.ai
Nhiệm vụ của Together là cách mạng hóa thế giới AI bằng cách xây dựng một nền tảng đám mây phi tập trung, mã nguồn mở phục vụ cho các mô hình quỹ lớn. Họ đã xây dựng một nền tảng đám mây phi tập trung khá lớn dành riêng cho nghiên cứu AI, với nhiều mô hình mở trên đó, chẳng hạn như Bloom, OPT, T0pp, GPT-J và Stable Diffusion. Trọng tâm chính trong công việc nghiên cứu của họ là tạo ra các lựa chọn thay thế có thể truy cập được cho các hệ thống AI nguồn đóng, đồng thời làm sâu sắc thêm sự hiểu biết của chúng ta về hiệu suất của các mô hình này. Thông qua cách tiếp cận có tầm nhìn, Together đặt mục tiêu xây dựng một siêu máy tính phi tập trung kết nối liền mạch đám mây toàn cầu, cơ sở hạ tầng khai thác, phần cứng chơi game và máy tính xách tay, tất cả đều được phối hợp thông qua công nghệ blockchain. Tầm nhìn của Together bao gồm quyền truy cập công bằng vào AI và điện toán hứa hẹn sẽ có tác động biến đổi trong lĩnh vực này.
(2)Bittensor
Bittensor tìm cách đi tiên phong trong việc phát triển các mạng AI phi tập trung, với trọng tâm chính là tăng cường các oracle dữ liệu hợp đồng thông minh. Công nghệ tiên tiến này thúc đẩy blockchain để tạo ra một khuôn khổ an toàn, hiệu quả, phi tập trung để lấy dữ liệu trong thế giới thực và phân phối nó cho các hợp đồng thông minh. Cách tiếp cận oracle phi tập trung độc đáo của Bittensor cải thiện đáng kể độ chính xác, tốc độ và độ tin cậy của nguồn cấp dữ liệu, khiến nó trở thành người chơi cốt lõi tại giao điểm của tiền điện tử và AI.
(3)Akash网络
Mạng Akash đang chuyển đổi điện toán đám mây thông qua thị trường phi tập trung của mình, cung cấp một giải pháp thay thế năng động cho các nhà cung cấp đám mây truyền thống. Nó cung cấp cho người dùng quyền truy cập hiệu quả về chi phí, linh hoạt và chống kiểm duyệt vào các tài nguyên máy tính. Điều làm cho Akash trở nên độc đáo là tác động tiềm năng của nó đối với trí tuệ nhân tạo. Thông qua điện toán đám mây phi tập trung, Akash mở ra cánh cửa cho các nhà phát triển AI truy cập các tài nguyên có thể mở rộng, an toàn và hiệu quả. Điều này đặc biệt quan trọng vì AI phụ thuộc rất nhiều vào một loạt các sức mạnh tính toán. Cách tiếp cận phi tập trung của Akash hỗ trợ các dự án AI, khiến chúng trở thành những người chơi chính trong việc phát triển công nghệ AI.
(4)Đoàn tụ协议
Giao thức Gensyn thiết lập một hệ sinh thái phi tập trung cho điện toán học máy. Giao thức này cho phép các nhà nghiên cứu và học viên AI phân phối liền mạch khối lượng công việc điện toán của họ. Trong khi bộ giải đóng góp tài nguyên tính toán của mình, cho phép truy cập vào phần cứng hiệu suất cao để đào tạo và suy luận, veryfier đảm bảo tính chính xác và đầy đủ của nhiệm vụ AI, điều cần thiết để duy trì độ tin cậy của mô hình AI. Ngoài ra, Gensyn ưu tiên bảo mật quyền riêng tư bằng cách cung cấp các phương pháp như lớp ánh xạ an toàn và mã hóa dữ liệu đào tạo để bảo vệ thông tin nhạy cảm trong các ứng dụng AI. Bản chất phi tập trung, khả năng mở rộng hiệu quả và khả năng tiếp cận toàn cầu của giao thức dân chủ hóa AI, giúp người dùng dễ tiếp cận và tiết kiệm chi phí hơn.
(5)Nexus AI
Nexus AI đi đầu trong việc trao quyền tài chính, tận dụng các thuật toán AI tiên tiến để cung cấp cho các nhà đầu tư những hiểu biết sâu sắc vô song về xu hướng thị trường. Điều khiến Nexus AI khác biệt là cam kết vững chắc về phân cấp, đảm bảo rằng các nhà đầu tư duy trì toàn quyền kiểm soát tài sản của họ khỏi những rủi ro liên quan đến các sàn giao dịch tập trung. Một trong những dịch vụ sáng tạo của nền tảng là thị trường NFT tiên tiến được hỗ trợ bởi trí tuệ nhân tạo để tăng cường định giá, khám phá và xác thực, phân phối phần thưởng cho các nhà đầu tư. Ngoài ra, Telegram AI Bot, được cung cấp bởi GPT-3, cung cấp tư vấn tài chính theo thời gian thực và phân tích thị trường miễn phí cho tất cả người dùng Telegram. Nexus AI tiếp tục hỗ trợ các quyết định đầu tư sáng suốt thông qua các báo cáo Asset Intelligence, cung cấp thông tin chi tiết toàn diện về tài sản tiền điện tử. Với các giải pháp được hỗ trợ bởi AI như bảng điều khiển đặt cọc và bot đầu tư thông minh, Nexus AI cho phép người dùng vận hành thị trường một cách tự tin và đạt được các mục tiêu tài chính của họ với độ chính xác và hiệu quả.
(6)Phòng thí nghiệm mô đun
Modulus Labs đã đưa ra một giải pháp sáng tạo nhằm tích hợp trí tuệ nhân tạo vào công nghệ blockchain. Họ đã đưa ra một prover không có kiến thức (ZK) được thiết kế riêng cho các ứng dụng AI, giải quyết thách thức đảm bảo quyền truy cập AI chống giả mạo cho các ứng dụng phi tập trung (dApps). Giải pháp này cho phép các hợp đồng thông minh tận dụng các khả năng AI mạnh mẽ mà không ảnh hưởng đến các nguyên tắc cơ bản của phân cấp. Modulus đang tích cực làm việc để tung ra các ứng dụng AI quan trọng trên nền tảng Ethereum thông qua hợp tác với các đối tác như Upshot và Ion Protocol. Ngoài ra, họ là người chứng minh ZKML nguồn mở cho cộng đồng rộng lớn hơn. Modulus hình dung ra một tương lai nơi trách nhiệm giải trình mật mã có thể đảm bảo tích hợp AI vào tất cả các lĩnh vực, bao gồm tài chính và chăm sóc sức khỏe, mà không ảnh hưởng đến bảo mật.
(7)Kết xuất网络
Render Network là một nền tảng cung cấp khả năng kết xuất GPU phi tập trung. Mạng sáng tạo này cho phép người dùng mở rộng quy mô công việc kết xuất GPU trên toàn cầu với các nút GPU hiệu suất cao thông qua thị trường dựa trên blockchain về tài nguyên điện toán GPU nhàn rỗi. Tầm nhìn của nền tảng là dân chủ hóa kết xuất đám mây GPU, làm cho nó hiệu quả hơn, có thể mở rộng và có sẵn để tạo nội dung 3D thế hệ tiếp theo. Nó giải quyết những thách thức liên quan đến khả năng mở rộng mạng, sử dụng cơ sở hạ tầng hiệu quả, tối ưu hóa năng lượng GPU và quản lý quyền kỹ thuật số cho các ứng dụng AI và phương tiện nhập vai. Render Network biến mức tiêu thụ điện năng GPU thành một nền kinh tế phi tập trung của các tài sản 3D được kết nối với nhau, cung cấp các giải pháp cho các nhà phát triển trong các ngành, bao gồm phương tiện truyền thông, thực tế tăng cường, thực tế ảo, chơi game, v.v.
(8)Nghi lễ
Ritual là một công ty đứng ở giao điểm của mật mã và trí tuệ nhân tạo và đã cách mạng hóa cách các nhà phát triển tạo, phân phối và tăng cường các mô hình AI. Bằng cách khai thác sức mạnh của mã hóa, Ritual cung cấp một lớp thực thi mở, mô-đun, có chủ quyền cho AI. Nó kết nối một mạng lưới các nút phân tán với tài nguyên máy tính và người tạo mô hình, cho phép người sáng tạo lưu trữ các mô hình AI của họ. Đổi lại, người dùng có thể dễ dàng truy cập vào một loạt các mô hình AI thông qua một API thống nhất, đồng thời được hưởng lợi từ cơ sở hạ tầng mật mã đảm bảo tính toàn vẹn tính toán và quyền riêng tư. Sản phẩm đầu tiên của nền tảng, Infernet, đánh dấu sự khởi đầu của một bộ giao thức và tiện ích đầy đủ cho các nhà phát triển và ứng dụng để tích hợp liền mạch với Ritual và có quyền truy cập không cần cấp phép vào các mô hình và mạng lưới nhà cung cấp dịch vụ điện toán của họ. Tầm nhìn của Ritual là trở thành trung tâm AI trong thế giới web3, thúc đẩy sự đổi mới, khả năng tiếp cận và dân chủ hóa trong thế giới AI.
6. Kết luận
Sự hợp tác của AI và mã hóa không chỉ là sự hội tụ của các công nghệ, mà còn là sự hội tụ của các khả năng. Nó đại diện cho một tương lai nơi máy móc suy nghĩ, học hỏi và giao dịch trong một môi trường phi tập trung, an toàn. Con đường phía trước đầy thách thức, nhưng mỗi thách thức là một cơ hội để khai sinh ra sự đổi mới và tiến bộ. Các nhà đổi mới và nhà tư tưởng ở ngã tư này có tiềm năng viết một chương định nghĩa lại thời đại kỹ thuật số. Khi chúng ta tiến về phía trước, chúng ta phải thận trọng, khôn ngoan và có tầm nhìn xa để đảm bảo rằng chúng ta gặt hái những lợi ích trong khi giải quyết các thách thức một cách thông minh, cuối cùng định hình một tương lai tươi sáng hơn, công nghệ tiên tiến hơn cho tất cả mọi người.
Xem bản gốc
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
Đối tác Pantera: Các trường hợp sử dụng kết hợp tiền điện tử và AI và các dự án hiện có
作者:Paul Veradittakit,Pantera Capital合伙人;翻译:金色财经xiaozou
Khi cuộc cách mạng kỹ thuật số tiếp tục thay đổi thế giới của chúng ta, tôi tin rằng có hai công nghệ đặc biệt có tiềm năng đột phá: trí tuệ nhân tạo (AI) và tiền điện tử. Trí tuệ nhân tạo (AI) gần đây đã vươn lên đi đầu trong đổi mới công nghệ bằng cách bắt chước các chức năng nhận thức của con người và khả năng học hỏi từ dữ liệu. Quy mô của các ứng dụng AI, từ chăm sóc sức khỏe đến giải trí, là rất lớn và biến đổi. Được hỗ trợ bởi công nghệ blockchain mạnh mẽ, tiền điện tử hứa hẹn một tương lai tài chính phi tập trung trao quyền cho các cá nhân và hợp lý hóa các quy trình. Sự kết hợp giữa trí tuệ nhân tạo và tiền điện tử đang cho thấy sức mạnh to lớn, báo hiệu bình minh của một kỷ nguyên cộng sinh công nghệ mới.
1. Các vấn đề mã hóa mà AI có thể giải quyết
Mặc dù tiền điện tử đã trở thành một phương tiện giao dịch và đầu tư mang tính cách mạng, nhưng chúng không phải là không có những thách thức. Biến động thị trường là mối quan tâm cấp bách đối với các nhà đầu tư. Khả năng phân tích dữ liệu của AI có thể sàng lọc một lượng lớn dữ liệu lịch sử để dự đoán biến động giá với độ chính xác cao hơn.
Ngoài ra, khi tiền điện tử được chấp nhận chính thống hơn, bảo mật trở nên tối quan trọng. Bản chất phi tập trung của các loại tiền kỹ thuật số này khiến chúng dễ bị gian lận và hack hơn. Các mô hình học máy có thể được đào tạo để phát hiện các mẫu giao dịch bất thường và tăng cường phòng thủ chống lại các vi phạm bảo mật tiềm ẩn.
Khả năng mở rộng và tốc độ giao dịch là những thách thức đáng kể khác trong thế giới tiền điện tử. Khi ngày càng có nhiều người tham gia mạng blockchain, các giao dịch nhanh chóng và liền mạch trở nên cần thiết. Các thuật toán AI tiên tiến tối ưu hóa lưu lượng mạng, đảm bảo luồng dữ liệu hiệu quả và thời gian giao dịch nhanh hơn.
Cuối cùng, mức tiêu thụ năng lượng liên quan đến khai thác tiền điện tử là mối quan tâm toàn cầu. AI có thể đóng một vai trò quan trọng trong việc tối ưu hóa quá trình khai thác, giảm dấu chân năng lượng và mở đường cho một hệ sinh thái tiền điện tử bền vững hơn.
2, Các trường hợp sử dụng chéo để mã hóa và AI
(1) Thị trường AI phi tập trung: Lợi thế tiền điện tử
Trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, các nền tảng như Hugging Face đã thu hút được sự chú ý đáng kể vì vai trò của họ trong việc phổ biến các mô hình AI được đào tạo trước. Tuy nhiên, sự xuất hiện của một thị trường AI bị phân mảnh trong không gian tiền điện tử đã giới thiệu một chiều hướng mới của dân chủ hóa và phi tập trung, thậm chí vượt ra ngoài những nỗ lực nguồn mở được thực hiện bởi các nền tảng truyền thống như GitHub, bao gồm mã web3 và hợp đồng thông minh.
Hugging Face, với tư cách là một thư viện mô hình AI xuất sắc, đã đóng một vai trò quan trọng trong việc dân chủ hóa các mô hình AI tiên tiến cho nhiều đối tượng. Nó cung cấp một nền tảng trung tâm, nơi người dùng có thể truy cập, chia sẻ và tinh chỉnh các mô hình được đào tạo trước. Điều này làm giảm đáng kể rào cản gia nhập cho các học viên và nhà phát triển AI, cho phép họ tận dụng các mô hình hiện đại cho một loạt các nhiệm vụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP).
Tuy nhiên, các thị trường AI phi tập trung được hỗ trợ bởi tiền điện tử, chẳng hạn như các thị trường được xây dựng trên công nghệ blockchain, đưa dân chủ hóa và phân cấp lên cấp độ tiếp theo. Cụ thể như sau:
Quyền sở hữu và kiểm soát thực sự: Trong các cơ sở mã truyền thống như Hugging Face, trong khi quyền truy cập được dân chủ hóa, việc kiểm soát và sở hữu cơ sở hạ tầng và dữ liệu cơ bản vẫn được tập trung. Ngược lại, các thị trường dựa trên tiền điện tử thường sử dụng các mạng blockchain phi tập trung, đảm bảo rằng quyền kiểm soát được phân phối giữa những người tham gia mạng. Người dùng có tiếng nói trong các quyết định quản lý, làm cho nó trở thành một hệ sinh thái dân chủ và hướng đến cộng đồng hơn.
Ưu đãi: Thị trường tiền điện tử chứa các ưu đãi dựa trên mã thông báo thưởng cho những nỗ lực của những người đóng góp, từ nhà cung cấp dữ liệu đến nhà phát triển mô hình. Điều này kích thích sự hợp tác và đổi mới, đồng thời đảm bảo phân phối lợi ích công bằng. Ngược lại, các nền tảng truyền thống có thể thiếu các ưu đãi tài chính trực tiếp này, điều này làm cho các nền tảng tiền điện tử trở nên hấp dẫn hơn đối với người tham gia.
Quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu: Công nghệ Blockchain đảm bảo mức độ minh bạch cao trong khi vẫn duy trì quyền riêng tư dữ liệu thông qua các công nghệ như bằng chứng không có kiến thức. Điều này giải quyết những lo ngại về vi phạm dữ liệu, đây là một cân nhắc quan trọng cho các ứng dụng AI. Các nền tảng truyền thống có thể không cung cấp cùng một mức độ đảm bảo quyền riêng tư.
Khả năng tương tác: Các thị trường dựa trên tiền điện tử thường được tạo ra dựa trên các tiêu chuẩn blockchain và được thiết kế với khả năng tương tác. Điều này có nghĩa là các mô hình và dịch vụ AI có thể được tích hợp liền mạch với nhiều ứng dụng dựa trên blockchain, hợp đồng thông minh và ứng dụng phi tập trung (dApps) để tạo thành một hệ sinh thái kết nối với nhau hơn.
Về cơ bản, trong khi các nền tảng như Hugging Face đã có những bước tiến đáng kể trong việc dân chủ hóa các mô hình AI, các thị trường AI phi tập trung được hỗ trợ bởi tiền điện tử được xây dựng dựa trên điều này bằng cách kết hợp sự phân cấp, quyền sở hữu thực sự và các ưu đãi dựa trên mã thông báo của blockchain. Sự gia tăng dân chủ hóa và phân cấp này có khả năng định hình lại cảnh quan AI bằng cách thúc đẩy sự hợp tác, đổi mới và phân phối lợi ích công bằng hơn giữa những người tham gia.
(2) Hợp đồng thông minh được tăng cường AI:
Hợp đồng thông minh truyền thống được mã hóa trước với các điều kiện cụ thể. Thông qua tích hợp với trí tuệ nhân tạo, các hợp đồng này có thể thích ứng, phản ứng linh hoạt với dữ liệu và điều kiện bên ngoài, cho phép các ứng dụng phi tập trung hiệu quả và linh hoạt hơn.
Hãy xem xét một ví dụ thực tế hơn.
Hãy tưởng tượng một nền tảng bảo hiểm phi tập trung dựa trên công nghệ blockchain cung cấp cho nông dân các chính sách bảo hiểm liên quan đến thời tiết. Hợp đồng bảo hiểm truyền thống dựa trên các điều kiện được xác định trước và xử lý khiếu nại thủ công, một quá trình có thể chậm và dễ xảy ra tranh chấp. Trong trường hợp này, các hợp đồng thông minh được tăng cường AI sẽ phát huy tác dụng và cách mạng hóa ngành bảo hiểm.
Hợp đồng thông minh được thiết kế để tương tác với các nguồn dữ liệu bên ngoài, chẳng hạn như API thời tiết, để có được dữ liệu thời tiết theo thời gian thực cho khu vực được bảo hiểm. Mô hình AI được tích hợp vào hợp đồng thông minh để liên tục phân tích dữ liệu thời tiết. Mô hình AI này được đào tạo để xác định các điều kiện thời tiết bất lợi, chẳng hạn như hạn hán hoặc lũ lụt, có thể ảnh hưởng đến cây trồng được bảo hiểm.
Theo truyền thống, phí bảo hiểm là cố định và yêu cầu bồi thường được xử lý sau sự kiện. Trong hợp đồng thông minh được tăng cường AI này, phí bảo hiểm được điều chỉnh động dựa trên đánh giá thời gian thực của AI về điều kiện thời tiết. Nếu AI phát hiện nguy cơ cao về thời tiết khắc nghiệt có thể gây thiệt hại cho cây trồng, phí bảo hiểm của các chính sách bị ảnh hưởng sẽ được tự động điều chỉnh lên để phản ánh rủi ro gia tăng. Ngược lại, khi AI dự đoán điều kiện thời tiết thuận lợi, phí bảo hiểm có thể được hạ xuống, khuyến khích nhiều nông dân mua bảo hiểm hơn.
Nếu mô hình AI phát hiện các điều kiện thời tiết khắc nghiệt (ví dụ: hạn hán dai dẳng) đáp ứng các tiêu chí thanh toán được xác định trước, mô hình này sẽ kích hoạt khoản thanh toán tự động cho chủ hợp đồng bị ảnh hưởng. AI giám sát xem các khiếu nại có được thực hiện nhanh chóng hay không, giảm nhu cầu xử lý khiếu nại thủ công và sự chậm trễ liên quan.
(3) Phân tích dữ liệu on-chain: Tận dụng machine learning
Blockchain, với lượng dữ liệu giao dịch khổng lồ, là một mỏ vàng cho các nhà khoa học dữ liệu và những người đam mê học máy. Các công ty như CertiK và TokenMetrics đang khai thác sức mạnh của các công cụ học máy để rút ra những hiểu biết có giá trị từ dữ liệu này để tăng cường bảo mật, cải thiện chiến lược đầu tư và tối ưu hóa hiệu quả blockchain trên diện rộng.
(4) Chia sẻ GPU phi tập trung: Trao quyền cho AI và kiếm tiền điện tử
Chia sẻ GPU phi tập trung là một khái niệm hoàn toàn mới đã cách mạng hóa cách sử dụng tài nguyên điện toán trong cộng đồng AI và học máy. Tương tự như cách Filecoin phá vỡ lưu trữ dữ liệu bằng cách khuyến khích người dùng chia sẻ không gian lưu trữ không sử dụng của họ, chia sẻ GPU phi tập trung dựa trên nguyên tắc tương tự.
GPU (đơn vị xử lý đồ họa) rất cần thiết cho việc đào tạo và tinh chỉnh các mô hình học máy và trí tuệ nhân tạo phức tạp. Các quy trình này đòi hỏi rất nhiều sức mạnh tính toán, đây là một quá trình tốn thời gian và tài nguyên trên máy tính cá nhân. Bằng cách đóng góp GPU của bạn vào mạng chia sẻ GPU phi tập trung, bạn có thể đóng góp tài nguyên máy tính của mình vào một nhóm lớn hơn mà bất kỳ ai cũng có thể truy cập. Đổi lại, bạn sẽ được thưởng bằng tiền điện tử. Mô hình này cho phép các cá nhân và tổ chức truy cập tài nguyên GPU hiệu suất cao mà không cần phải đầu tư trả trước vào phần cứng chuyên dụng hoặc dựa vào các dịch vụ đám mây trung tâm. Nó dân chủ hóa việc sử dụng các tính năng GPU, làm cho nó toàn diện hơn và tiết kiệm chi phí hơn cho những người đam mê AI và học máy.
Kinh tế đơn vị trong một mạng chia sẻ GPU phi tập trung xoay quanh phần thưởng tiền điện tử. Khi bạn cho mạng mượn GPU của mình, bạn sẽ nhận được mã thông báo dưới dạng bồi thường.
Số lượng mã thông báo bạn kiếm được phụ thuộc vào một số yếu tố, bao gồm sức mạnh tính toán của GPU, thời gian đóng góp và nhu cầu của mạng đối với tài nguyên GPU.
Các nền tảng chia sẻ GPU phi tập trung thường có cấu trúc phần thưởng minh bạch và được xác định trước để đảm bảo sự tham gia công bằng và có thể dự đoán được.
Nhìn chung, chia sẻ GPU phi tập trung không chỉ cho phép các cá nhân và tổ chức truy cập vào các tài nguyên điện toán mạnh mẽ cần thiết cho các tác vụ AI mà còn cho phép chủ sở hữu GPU kiếm tiền hiệu quả từ phần cứng của họ. Đó là một mô hình đôi bên cùng có lợi, thúc đẩy sự hợp tác, hiệu quả về chi phí và khả năng tiếp cận trong hệ sinh thái AI và ML.
(5) Mô hình mã thông báo RLHF: Kết nối AI và ưu đãi
Mô hình mã thông báo Học tăng cường dựa trên phản hồi của con người (RLHF) cung cấp một giao điểm thú vị của trí tuệ nhân tạo và các ưu đãi dựa trên mã thông báo. Khái niệm này đặc biệt hiệu quả trong các lĩnh vực chuyên ngành, nơi các ưu đãi tài chính truyền thống có thể không hoạt động. Một lời giải thích đầy đủ được cung cấp dưới đây:
Trong mô hình mã thông báo RLHF, ý tưởng chính xoay quanh việc sử dụng phần thưởng mã thông báo để khuyến khích người dùng cung cấp phản hồi và đào tạo có giá trị cho hệ thống AI. Hãy tưởng tượng một hệ thống AI cần được đào tạo về một nhiệm vụ cụ thể, chẳng hạn như kiểm duyệt nội dung trên nền tảng truyền thông xã hội.
Theo truyền thống, đào tạo các mô hình AI thường yêu cầu thuê người đào tạo để gắn nhãn dữ liệu hoặc tinh chỉnh thuật toán, một quá trình có thể rất tốn tài nguyên. Tuy nhiên, mô hình mã thông báo RLHF giới thiệu một cách tiếp cận sáng tạo hơn. Họ khuyến khích người dùng tích cực tham gia vào hệ thống AI và nhận phản hồi bằng cách thưởng cho họ mã thông báo cho những đóng góp của họ.
Ví dụ, Mechanical Turk (MTurk) của Amazon là một nền tảng crowdsourcing nổi tiếng, nơi mọi người được trả tiền để hoàn thành các nhiệm vụ nhỏ. Trong mô hình mã thông báo RLHF, người dùng về cơ bản đóng vai trò là "huấn luyện viên AI", cung cấp phản hồi tương tự như người hoàn thành nhiệm vụ MTurk thực hiện các nhiệm vụ để được trả tiền. Sự khác biệt chính là trong mô hình mã thông báo RLHF, người dùng nhận được mã thông báo dưới dạng phần thưởng thay vì tiền tệ truyền thống. Các mã thông báo này có giá trị nội tại trong hệ sinh thái, mở đường cho tiện ích của chúng, chẳng hạn như mua nội dung do AI tạo ra hoặc truy cập các dịch vụ AI tiên tiến. Hệ thống khuyến khích dựa trên mã thông báo này không chỉ hợp lý hóa quy trình tài chính đào tạo AI mà còn thúc đẩy một hệ sinh thái năng động, trong đó người dùng tích cực cộng tác để nâng cao hệ thống AI.
3. Mối quan tâm về sự hội tụ của AI và tiền điện tử
Mặc dù sự kết hợp giữa AI và tiền điện tử hứa hẹn rất lớn, nhưng nó cũng mang theo những thách thức riêng. Các mô hình AI, đặc biệt là các mô hình học sâu, thường được gọi là "hộp đen" do độ mờ của chúng. Kết hợp sự mờ đục này với tính minh bạch của blockchain có thể làm dấy lên lo ngại về trách nhiệm giải trình và sự tin tưởng. Giải quyết những vấn đề này là rất quan trọng để xây dựng một môi trường an toàn và đáng tin cậy tại giao điểm của các công nghệ này.
Ngoài ra, những cân nhắc về đạo đức trở nên rất quan trọng. Với việc triển khai các thuật toán AI nguồn mở trên các mạng phi tập trung, các vấn đề liên quan đến trách nhiệm pháp lý và bồi thường chắc chắn sẽ phát sinh trong trường hợp có kết quả tiêu cực ngoài ý muốn. Đạt được sự cân bằng hợp lý giữa đổi mới và trách nhiệm đạo đức là một thách thức đang diễn ra đòi hỏi phải xem xét cẩn thận.
Một thách thức khác là quyền riêng tư dữ liệu. Cân bằng tính minh bạch và nhu cầu riêng tư dữ liệu của blockchain có thể khó khăn trong một số ứng dụng AI. Duy trì tinh thần phi tập trung của blockchain trong khi vẫn đảm bảo tuân thủ các quy tắc như GDPR là một thách thức duy nhất đòi hỏi các giải pháp sáng tạo.
4. Triển vọng tương lai
Khi AI và mật mã tiếp tục trưởng thành, sự hội tụ của cả hai dự kiến sẽ dẫn đến các ứng dụng chưa từng có.
(1)zkML (Học máy không có kiến thức):
Một trong những tính năng cơ bản của zkML là khả năng chứng minh bằng mật mã các kết quả được tạo ra bởi một mô hình học máy cụ thể mà không tiết lộ chi tiết của mô hình, mở ra những khả năng mới để xử lý dữ liệu an toàn và minh bạch. zkML mở ra cánh cửa cho các ứng dụng sáng tạo cho các doanh nghiệp lớn, bao gồm:
(2) Tính xác thực của nội dung do AI tạo:
Xác minh tính xác thực của nội dung do AI tạo ra thông qua công nghệ blockchain dự kiến sẽ định hình lại việc tạo và phân phối nội dung. Sự đổi mới này giải quyết một vấn đề cấp bách trong thời đại kỹ thuật số, nơi AI có thể bắt chước một cách thuyết phục nội dung do con người tạo ra, dẫn đến lo ngại về thông tin sai lệch, sở hữu trí tuệ và niềm tin vào phương tiện kỹ thuật số. Bằng cách neo tính xác thực nội dung trên blockchain – một sổ cái phân tán minh bạch và chống giả mạo – người tiêu dùng, người sáng tạo và tổ chức có thể dễ dàng xác định nguồn gốc và tính toàn vẹn của nội dung kỹ thuật số. Điều này không chỉ giúp phát hiện và giảm thiểu deepfake độc hại và nội dung gian lận mà còn bảo vệ tài sản trí tuệ của người sáng tạo và cung cấp cho người tiêu dùng nguồn thông tin đáng tin cậy. Ví dụ, blockchain có thể chứng minh tính hợp pháp của các bài phát biểu chính trị hoặc bằng chứng video trong tố tụng pháp lý, giảm thiểu rủi ro thông tin sai lệch và đảm bảo trách nhiệm giải trình. Trong các ngành công nghiệp sáng tạo, nó có thể theo dõi việc tạo ra và sở hữu các tác phẩm âm nhạc, đảm bảo rằng các nghệ sĩ được tin tưởng và bồi thường xứng đáng. Trong lĩnh vực giáo dục, nó có thể xác minh quyền tác giả của các tác phẩm học thuật, ngăn chặn đạo văn và duy trì tính toàn vẹn học thuật. Trong lĩnh vực báo chí, nó có thể xác minh các bài báo và giúp người đọc phân biệt giữa tin tức thực và nội dung do AI tạo ra. Về cơ bản, việc sử dụng blockchain để xác minh tính xác thực của nội dung do AI tạo ra vượt ra ngoài công nghệ - nó củng cố độ tin cậy, minh bạch và tính toàn vẹn của nội dung kỹ thuật số trong thời đại AI, định hình lại cách thông tin được tạo, tiêu thụ và tin cậy, đồng thời giải quyết các thách thức trong thế giới thực.
(3) Đảm bảo quyền riêng tư &; bảo mật:
Một trong những thách thức cấp bách mà các doanh nghiệp phải đối mặt hiện nay là sự không chắc chắn về cách xử lý dữ liệu khi chia sẻ dữ liệu độc quyền của họ với các nền tảng AI như OpenAI. Đây là nơi phát sinh các vấn đề về quyền riêng tư dữ liệu, bao gồm liệu dữ liệu có được sử dụng để đào tạo hay không, ai có quyền truy cập vào dữ liệu và liệu dữ liệu có an toàn trong suốt quá trình tính toán hay không. Trong khi các mô hình tại chỗ, các dịch vụ đám mây như Azure và các giải pháp phi blockchain như thỏa thuận pháp lý tồn tại, blockchain có những lợi thế độc đáo trong việc cung cấp hồ sơ minh bạch và chống giả mạo các tương tác dữ liệu. Nó cho phép các doanh nghiệp xác minh rằng dữ liệu của họ vẫn không thể đọc được trong quá trình tính toán, cung cấp mức độ tin cậy cao hơn về quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu. Sự đảm bảo này rất cần thiết cho các ngành xử lý thông tin nhạy cảm, chẳng hạn như chăm sóc sức khỏe hoặc tài chính, nơi bảo mật dữ liệu là rất quan trọng.
Về cơ bản, khả năng tạo ra một sổ cái bất biến của blockchain có thể giúp các doanh nghiệp duy trì quyền kiểm soát dữ liệu của họ và đảm bảo rằng quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu được duy trì trong quá trình tương tác với các hệ thống AI, giúp doanh nghiệp yên tâm và tuân thủ các quy tắc bảo vệ dữ liệu.
5. Các dự án hiện có
Một nhóm các dự án có tầm nhìn xa đã đi tiên phong trong việc kết hợp giữa tiền điện tử và trí tuệ nhân tạo.
(1)Together.ai
Nhiệm vụ của Together là cách mạng hóa thế giới AI bằng cách xây dựng một nền tảng đám mây phi tập trung, mã nguồn mở phục vụ cho các mô hình quỹ lớn. Họ đã xây dựng một nền tảng đám mây phi tập trung khá lớn dành riêng cho nghiên cứu AI, với nhiều mô hình mở trên đó, chẳng hạn như Bloom, OPT, T0pp, GPT-J và Stable Diffusion. Trọng tâm chính trong công việc nghiên cứu của họ là tạo ra các lựa chọn thay thế có thể truy cập được cho các hệ thống AI nguồn đóng, đồng thời làm sâu sắc thêm sự hiểu biết của chúng ta về hiệu suất của các mô hình này. Thông qua cách tiếp cận có tầm nhìn, Together đặt mục tiêu xây dựng một siêu máy tính phi tập trung kết nối liền mạch đám mây toàn cầu, cơ sở hạ tầng khai thác, phần cứng chơi game và máy tính xách tay, tất cả đều được phối hợp thông qua công nghệ blockchain. Tầm nhìn của Together bao gồm quyền truy cập công bằng vào AI và điện toán hứa hẹn sẽ có tác động biến đổi trong lĩnh vực này.
(2)Bittensor
Bittensor tìm cách đi tiên phong trong việc phát triển các mạng AI phi tập trung, với trọng tâm chính là tăng cường các oracle dữ liệu hợp đồng thông minh. Công nghệ tiên tiến này thúc đẩy blockchain để tạo ra một khuôn khổ an toàn, hiệu quả, phi tập trung để lấy dữ liệu trong thế giới thực và phân phối nó cho các hợp đồng thông minh. Cách tiếp cận oracle phi tập trung độc đáo của Bittensor cải thiện đáng kể độ chính xác, tốc độ và độ tin cậy của nguồn cấp dữ liệu, khiến nó trở thành người chơi cốt lõi tại giao điểm của tiền điện tử và AI.
(3)Akash网络
Mạng Akash đang chuyển đổi điện toán đám mây thông qua thị trường phi tập trung của mình, cung cấp một giải pháp thay thế năng động cho các nhà cung cấp đám mây truyền thống. Nó cung cấp cho người dùng quyền truy cập hiệu quả về chi phí, linh hoạt và chống kiểm duyệt vào các tài nguyên máy tính. Điều làm cho Akash trở nên độc đáo là tác động tiềm năng của nó đối với trí tuệ nhân tạo. Thông qua điện toán đám mây phi tập trung, Akash mở ra cánh cửa cho các nhà phát triển AI truy cập các tài nguyên có thể mở rộng, an toàn và hiệu quả. Điều này đặc biệt quan trọng vì AI phụ thuộc rất nhiều vào một loạt các sức mạnh tính toán. Cách tiếp cận phi tập trung của Akash hỗ trợ các dự án AI, khiến chúng trở thành những người chơi chính trong việc phát triển công nghệ AI.
(4)Đoàn tụ协议
Giao thức Gensyn thiết lập một hệ sinh thái phi tập trung cho điện toán học máy. Giao thức này cho phép các nhà nghiên cứu và học viên AI phân phối liền mạch khối lượng công việc điện toán của họ. Trong khi bộ giải đóng góp tài nguyên tính toán của mình, cho phép truy cập vào phần cứng hiệu suất cao để đào tạo và suy luận, veryfier đảm bảo tính chính xác và đầy đủ của nhiệm vụ AI, điều cần thiết để duy trì độ tin cậy của mô hình AI. Ngoài ra, Gensyn ưu tiên bảo mật quyền riêng tư bằng cách cung cấp các phương pháp như lớp ánh xạ an toàn và mã hóa dữ liệu đào tạo để bảo vệ thông tin nhạy cảm trong các ứng dụng AI. Bản chất phi tập trung, khả năng mở rộng hiệu quả và khả năng tiếp cận toàn cầu của giao thức dân chủ hóa AI, giúp người dùng dễ tiếp cận và tiết kiệm chi phí hơn.
(5)Nexus AI
Nexus AI đi đầu trong việc trao quyền tài chính, tận dụng các thuật toán AI tiên tiến để cung cấp cho các nhà đầu tư những hiểu biết sâu sắc vô song về xu hướng thị trường. Điều khiến Nexus AI khác biệt là cam kết vững chắc về phân cấp, đảm bảo rằng các nhà đầu tư duy trì toàn quyền kiểm soát tài sản của họ khỏi những rủi ro liên quan đến các sàn giao dịch tập trung. Một trong những dịch vụ sáng tạo của nền tảng là thị trường NFT tiên tiến được hỗ trợ bởi trí tuệ nhân tạo để tăng cường định giá, khám phá và xác thực, phân phối phần thưởng cho các nhà đầu tư. Ngoài ra, Telegram AI Bot, được cung cấp bởi GPT-3, cung cấp tư vấn tài chính theo thời gian thực và phân tích thị trường miễn phí cho tất cả người dùng Telegram. Nexus AI tiếp tục hỗ trợ các quyết định đầu tư sáng suốt thông qua các báo cáo Asset Intelligence, cung cấp thông tin chi tiết toàn diện về tài sản tiền điện tử. Với các giải pháp được hỗ trợ bởi AI như bảng điều khiển đặt cọc và bot đầu tư thông minh, Nexus AI cho phép người dùng vận hành thị trường một cách tự tin và đạt được các mục tiêu tài chính của họ với độ chính xác và hiệu quả.
(6)Phòng thí nghiệm mô đun
Modulus Labs đã đưa ra một giải pháp sáng tạo nhằm tích hợp trí tuệ nhân tạo vào công nghệ blockchain. Họ đã đưa ra một prover không có kiến thức (ZK) được thiết kế riêng cho các ứng dụng AI, giải quyết thách thức đảm bảo quyền truy cập AI chống giả mạo cho các ứng dụng phi tập trung (dApps). Giải pháp này cho phép các hợp đồng thông minh tận dụng các khả năng AI mạnh mẽ mà không ảnh hưởng đến các nguyên tắc cơ bản của phân cấp. Modulus đang tích cực làm việc để tung ra các ứng dụng AI quan trọng trên nền tảng Ethereum thông qua hợp tác với các đối tác như Upshot và Ion Protocol. Ngoài ra, họ là người chứng minh ZKML nguồn mở cho cộng đồng rộng lớn hơn. Modulus hình dung ra một tương lai nơi trách nhiệm giải trình mật mã có thể đảm bảo tích hợp AI vào tất cả các lĩnh vực, bao gồm tài chính và chăm sóc sức khỏe, mà không ảnh hưởng đến bảo mật.
(7)Kết xuất网络
Render Network là một nền tảng cung cấp khả năng kết xuất GPU phi tập trung. Mạng sáng tạo này cho phép người dùng mở rộng quy mô công việc kết xuất GPU trên toàn cầu với các nút GPU hiệu suất cao thông qua thị trường dựa trên blockchain về tài nguyên điện toán GPU nhàn rỗi. Tầm nhìn của nền tảng là dân chủ hóa kết xuất đám mây GPU, làm cho nó hiệu quả hơn, có thể mở rộng và có sẵn để tạo nội dung 3D thế hệ tiếp theo. Nó giải quyết những thách thức liên quan đến khả năng mở rộng mạng, sử dụng cơ sở hạ tầng hiệu quả, tối ưu hóa năng lượng GPU và quản lý quyền kỹ thuật số cho các ứng dụng AI và phương tiện nhập vai. Render Network biến mức tiêu thụ điện năng GPU thành một nền kinh tế phi tập trung của các tài sản 3D được kết nối với nhau, cung cấp các giải pháp cho các nhà phát triển trong các ngành, bao gồm phương tiện truyền thông, thực tế tăng cường, thực tế ảo, chơi game, v.v.
(8)Nghi lễ
Ritual là một công ty đứng ở giao điểm của mật mã và trí tuệ nhân tạo và đã cách mạng hóa cách các nhà phát triển tạo, phân phối và tăng cường các mô hình AI. Bằng cách khai thác sức mạnh của mã hóa, Ritual cung cấp một lớp thực thi mở, mô-đun, có chủ quyền cho AI. Nó kết nối một mạng lưới các nút phân tán với tài nguyên máy tính và người tạo mô hình, cho phép người sáng tạo lưu trữ các mô hình AI của họ. Đổi lại, người dùng có thể dễ dàng truy cập vào một loạt các mô hình AI thông qua một API thống nhất, đồng thời được hưởng lợi từ cơ sở hạ tầng mật mã đảm bảo tính toàn vẹn tính toán và quyền riêng tư. Sản phẩm đầu tiên của nền tảng, Infernet, đánh dấu sự khởi đầu của một bộ giao thức và tiện ích đầy đủ cho các nhà phát triển và ứng dụng để tích hợp liền mạch với Ritual và có quyền truy cập không cần cấp phép vào các mô hình và mạng lưới nhà cung cấp dịch vụ điện toán của họ. Tầm nhìn của Ritual là trở thành trung tâm AI trong thế giới web3, thúc đẩy sự đổi mới, khả năng tiếp cận và dân chủ hóa trong thế giới AI.
6. Kết luận
Sự hợp tác của AI và mã hóa không chỉ là sự hội tụ của các công nghệ, mà còn là sự hội tụ của các khả năng. Nó đại diện cho một tương lai nơi máy móc suy nghĩ, học hỏi và giao dịch trong một môi trường phi tập trung, an toàn. Con đường phía trước đầy thách thức, nhưng mỗi thách thức là một cơ hội để khai sinh ra sự đổi mới và tiến bộ. Các nhà đổi mới và nhà tư tưởng ở ngã tư này có tiềm năng viết một chương định nghĩa lại thời đại kỹ thuật số. Khi chúng ta tiến về phía trước, chúng ta phải thận trọng, khôn ngoan và có tầm nhìn xa để đảm bảo rằng chúng ta gặt hái những lợi ích trong khi giải quyết các thách thức một cách thông minh, cuối cùng định hình một tương lai tươi sáng hơn, công nghệ tiên tiến hơn cho tất cả mọi người.