jakiro
المؤلف: Will Ogden Moore ، ربحية.
AI هي واحدة من أكثر التقنيات الناشئة الواعدة في القرن.على الرغم من أن الذكاء الاصطناعي قد يكون مهمًا اليوم ، إلا أن تأثيرها سيصبح أكبر وأكبر.
ومع ذلك ، فإن هذا الاحتمال مع آفاق مشرقة يواجه أيضًا تحديات.نظرًا لأن تقنية الذكاء الاصطناعى تصبح أقوى وأقوى ، أصبحت صناعة الذكاء الاصطناعى مركزة للغاية ، وتركز القوة في أيدي بعض الشركات ، مما قد يضر بالمجتمع.وقد أثار هذا أيضًا مخاوف جدية بشأن مخاطر الناس من التزوير العميق والتحامل المضمن وخصوصية البيانات.لحسن الحظ ، توفر خصائص التشفير واللامركزية والشفافية حلولًا محتملة لبعضها.
في هذه المقالة ، سوف نستكشف المشكلات الناجمة عن الذكاء الاصطناعى المركزية وكيفية المساعدة في حل بعض عيوبها ومناقشة التقاطع الحالي للتشفير و AI ، مع التركيز على تقديم التطبيقات المشفرة للتبني المبكر في هذا المجال.
مشكلة منظمة العفو الدولية المركزية
اليوم ، يواجه تطوير الذكاء الاصطناعي بعض التحديات والمخاطر.تعد تأثيرات شبكة الذكاء الاصطناعى والطلب الكثيف على رأس المال كبيرًا ، بحيث يصعب الحصول على العديد من شركات التكنولوجيا الكبيرة غير المطورين بخلاف مطوري الذكاء الاصطناعى ، مثل الشركات الصغيرة أو الباحثين الأكاديميين ، إما الحصول على الموارد التي يتطلبها تطوير AI أو لا تتمثل في استثمار أعمالهم.هذا يحد من المنافسة العامة والابتكار من الذكاء الاصطناعي.
لذلك ، يتركز تأثير هذه التكنولوجيا الرئيسية بشكل أساسي في أيدي بعض الشركات مثل Openai و Google ، والتي تسببت في شكوك جدية حول حوكمة الذكاء الاصطناعي.على سبيل المثال ، في فبراير من هذا العام ، كشف مولد الصور من AI من Google Gemini التحيز العنصري والأخطاء التاريخية ، مما يوضح كيف تعاملت الشركة مع نماذجها.بالإضافة إلى ذلك ، في نوفمبر من العام الماضي ، قرر مجلس الإدارة الذي يتألف من ستة أشخاص رفض الرئيس التنفيذي لشركة Openai ، سام ألتمان ، وفضح حقيقة أن عدد قليل من الأشخاص يسيطرون على شركات الشركة.
مع زيادة التأثير وأهمية الذكاء الاصطناعى ، يشعر الكثير من الناس بالاتصال بالقرار -اتخاذ قرار لنماذج الذكاء الاصطناعى التي لها تأثير كبير على المجتمع. الربح لأنفسهم – ولكن على حساب التضحية بأعضاء آخرين في المجتمع.
كيف تساعد اللامركزية على الذكاء الاصطناعي
يشير AI اللامركزي إلى خدمات الذكاء الاصطناعي التي تستخدم تقنية blockchain لتخصيص حقوق ملكية الذكاء الاصطناعى والحوكمة بطريقة لاستخدام تكنولوجيا blockchain لتحسين الشفافية والوصول إليها.يعتقد Rayscale Research أن الذكاء الاصطناعي اللامركزي لديه القدرة على تحرير هذه القرارات المهمة من النظام المغلق ودمجها في الجمهور.
يمكن أن تساعد تقنية blockchain المطورين على اتصال مع الذكاء الاصطناعي أكثر ، وتقليل عتبة تطوير المطورين المستقلة وتسييل أعمالهم.نعتقد أن هذا يمكن أن يساعد في تحسين الابتكار والمنافسة الإجمالي للنيابة ، والحفاظ على توازن مع النموذج الذي طوره عمالقة التكنولوجيا.
بالإضافة إلى ذلك ، يساعد اللامركزية على تحقيق الديمقراطية لاستثمار الذكاء الاصطناعي.في الوقت الحاضر ، لا توجد طرق أخرى تقريبًا للحصول على الدخل المالي المتعلق بتطوير الذكاء الاصطناعي باستثناء عدد قليل من أسهم التكنولوجيا.في الوقت نفسه ، تم تعيين عدد كبير من رأس المال الخاص لشركات الناشئة والشركات الخاصة (47 مليار دولار أمريكي في عام 2022 و 42 مليار دولار في عام 2023).لذلك ، يمكن لعدد صغير فقط من أصحاب رأس المال الاستثماري والمستثمرين المؤهلين الحصول على الدخل المالي لهذه الشركات.في المقابل ، تتوفر أصول تشفير الذكاء الاصطناعى اللامركزية للجميع ، بحيث يمكن للجميع أن يكون لديهم جزء من مستقبل الذكاء الاصطناعي.
أين تقاطع Crypto و AI؟
اليوم ، لا يزال تبادل العملات المشفرة و AI في المرحلة المبكرة من حيث النضج ، ولكن يتم تشجيع استجابة السوق.اعتبارًا من مايو 2024 ، كانت عودة حقل الذكاء الاصطناعي للأصول المشفرة 20 ٪ ، والتي كانت أداء أفضل من كل مسار مشفر باستثناء مسار العملات (الشكل 1).بالإضافة إلى ذلك ، وفقًا لبيانات مزود البيانات Kaito ، مقارنةً بموضوعات أخرى مثل التمويل اللامركزي ، الطبقة 2. Monchen و Real World Assets ، يحتل موضوع الذكاء الاصطناعي حاليًا “حصة السرد” على المنصات الاجتماعية.
في الآونة الأخيرة ، بدأ بعض الأشخاص المعروفين في احتضان هذا المنحى الناشئ ويلتزمون بحل عيوب الذكاء الاصطناعى المركزي.في شهر مارس من هذا العام ، غادر عصر موستاك ، مؤسس شركة الذكاء الاصطناعى المعروفة من الذكاء الاصطناعى ، الشركة ومتابعة AI اللامركزية ، قائلاً “لقد حان الوقت لضمان أن AI مفتوح وغير مركزي”.بالإضافة إلى ذلك ، أطلق رائد الأعمال المشفرة إريك فورهيس مؤخراً Venice.ai ، وهي خدمة منظمة العفو الدولية التي تركز على الخصوصية من خلال تشفير النهاية.
الشكل 1: حتى الآن هذا العام ، يكون أداء مسار الذكاء الاصطناعى أفضل من جميع مسارات التشفير
يمكننا تقسيم تقاطع التشفير و AI إلى ثلاث فئات فرعية رئيسية:
1. طبقة البنية التحتية: توفر منصة لتطوير الذكاء الاصطناعي (مثل القريب ، Tao ، FET)
2. الموارد المطلوبة من قبل الذكاء الاصطناعي: الأصول (مثل RNDR ، AKT ، LPT ، FIL ، AR ، MASA) المطلوبة لتطوير الذكاء الاصطناعي (مثل RNDR ، AKT ، LPT ، FIL ، AR ، MASA)
3. حل مشاكل الذكاء الاصطناعي: الأصول التي تحاول حل المشكلات المرتبطة بمنظمة العفو الدولية ، مثل صعود الروبوتات وتزوير العمق والتحقق النموذجي (مثل WLD ، TRAC ، NUM)
الشكل 2: خريطة سوق الذكاء الاصطناعي والتشفير
المصدر: استثمارات رمادية
توفير شبكة بنية تحتية لتطوير الذكاء الاصطناعي
الفئة الأولى هي الشبكة التي توفر بنية مفتوحة لا تحتاج إلى ترخيصها ، وتم تصميمها للتطوير العام لخدمات الذكاء الاصطناعى.لا تركز هذه الأصول على منتج أو خدمة معينة من الذكاء الاصطناعي ، ولكنها تركز على إنشاء بنية تحتية وآليات الحوافز الأساسية لتطبيقات الذكاء الاصطناعي.
بالقرب من هذه الفئة ، وكان مؤسسها هو مؤسس الهندسة المعمارية “Transformer” ، والتي قدمت الدعم لنظام الذكاء الاصطناعى مثل ChatGPT.ومع ذلك ، استخدمت الشركة مؤخرًا معرفتها المهنية منظمة العفو الدولية للإعلان عن الجهود المبذولة لتطوير “الذكاء الاصطناعي الذي يملكه المستخدمون” من خلال قسم البحث والتطوير بقيادة مستشار أبحاث Openai السابق.في أواخر يونيو 2024 ، تم إطلاق خطة حاضنة AI الخاصة بها لتطوير النماذج الأساسية القريبة من النماذج الأساسية الأصلية ، ومنصات بيانات تطبيق الذكاء الاصطناعي ، والأطر الذكية من الذكاء الاصطناعي وأسواق الحوسبة.
يوفر البيرة وسيلة أخرى لجذب الانتباه.Bittersor هو منصة تشجع تنمية الذكاء الاصطناعي في التشجيع الاقتصادي على تطوير Tao Tokens.Bittersor هي المنصة الأساسية لـ 38 Sub -Networks (الشبكات الفرعية).تستخدم شبكة Bittensor رمزًا Tao لمكافأة أفضل لاعبي المناجم والتحققات في كل شبكة فرعية ، وتوفر للمطورين واجهة برمجة تطبيقات لا تحتاج إلى ترخيص.
تتضمن هذه الفئة أيضًا بروتوكولات أخرى ، مثل شبكات Fetch.ai و Allora.Fetch.ai هي منصة للمطورين لإنشاء مساعدين معقدين من الذكاء الاصطناعي (أي “الذكاء الذكي”).والآخر هو شبكة Allora ، التي تركز على تطبيق الذكاء الاصطناعي على التطبيقات المالية ، بما في ذلك استراتيجيات التداول التلقائي للتبادلات اللامركزية وأسواق التنبؤ.لم تطلق Allora بعد رموزًا وقدمت جولة من التمويل الاستراتيجي في يونيو / حزيران لجعل إجمالي تمويلها البالغ 35 مليون دولار في رأس المال الخاص.
الموارد اللازمة لتطوير الذكاء الاصطناعي
تتضمن الفئة الثانية الأصول التي توفر الموارد اللازمة لتطوير الذكاء الاصطناعي في شكل الحوسبة أو التخزين أو البيانات.
إن صعود الذكاء الاصطناعي لديه احتياجات غير مسبوقة لموارد الحوسبة لأشكال GPU.توفر أسواق GPU اللامركزية مثل Render (RNDR) و Akash (AKT) و LivePeer (LPT) إمدادات GPU الخاملة للمطورين مع التدريب النموذجي أو التفكير النموذجي أو تقديم AI التوليدي ثلاثي الأبعاد.اليوم ، تشير التقديرات إلى أن Render يوفر حوالي 10000 وحدات معالجة الرسومات ، مع التركيز على الفنانين و AI Generation ، بينما تقدم Akash 400 وحدات معالجة الرسومات ، مع التركيز على مطوري الذكاء الاصطناعي والباحثين.في الوقت نفسه ، أعلنت LivePeer مؤخرًا عن برنامج الشبكات الفرعية الجديدة لمنظمة العفو الدولية ، بهدف إكمال المهام مثل صور نقل النص ، ومقاطع فيديو نقل النص ، ومقاطع فيديو نقل الصور في أغسطس 2024.
بالإضافة إلى كمية كبيرة من الحساب ، تحتاج نماذج الذكاء الاصطناعى أيضًا إلى الكثير من البيانات.لذلك ، زاد الطلب على تخزين البيانات بشكل كبير.يمكن استخدام حلول تخزين البيانات مثل FileCoin (FIL) و ARWeave (AR) كخطط استبدال شبكة الأمان اللامركزية التي تخزن بيانات AI على خوادم AWS المركزية.لا توفر هذه الحلول تخزينًا فعالًا وقابل للتطوير فحسب ، بل تعمل أيضًا على تعزيز أمان البيانات والسلامة من خلال القضاء على أخطاء نقطة واحدة وتقليل مخاطر تسرب البيانات.
أخيرًا ، تستمر خدمات الذكاء الاصطناعى الحالية مثل Openai و Gemini في الوصول إلى بيانات الوقت الحقيقي من خلال Bing و Google Search.هذا يجعل جميع مطوري نماذج الذكاء الاصطناعى خارج شركات التكنولوجيا هذه في وضع غير موات.ومع ذلك ، يمكن أن تساعد خدمات التقاط البيانات مثل Grass و MASA (MASA) في إنشاء بيئة تنافسية عادلة ، لأنها تتيح للأفراد تسييلها باستخدام بيانات التطبيق الخاصة بهم للتدريب على نموذج الذكاء الاصطناعي ، مع الحفاظ على التحكم في البيانات الشخصية والتحكم في البيانات الشخصية .
الأصول التي تحاول حل المشكلات المتعلقة بـ AI
تتضمن الفئة الثالثة أصولًا تحاول حل المشكلات المتعلقة بالنيابة ، بما في ذلك الروبوتات والتزوير العميق وصعود مصادر المحتوى.
هناك مشكلة كبيرة مع الذكاء الاصطناعي المكثف وهي فيضان الروبوتات والمعلومات الخاطئة.إن عمق التزوير الناتج عن الذكاء الاصطناعي قد أثر على الانتخابات الرئاسية في الهند وأوروبا.من المأمول أن تتضمن الأصول التي يمكن أن تساعد في حل المشكلات المتعلقة بالتزوير المتعمق فيما يتعلق بالتزوير العمق على Trail Origin (TRAC) ، وبروتوكول الأرقام (NUM) ، وبروتوكول القصة.بالإضافة إلى ذلك ، يحاول WorldCoin (WLD) إثبات إنسانية الشخص من خلال رموز بيومترية فريدة ، وبالتالي حل مشاكل الروبوت.
خطر آخر من الذكاء الاصطناعي هو ضمان الثقة في النموذج نفسه.كيف نعتقد أن النتائج التي تلقيناها لم يتم العبث بها أو التلاعب بها؟تعمل العديد من البروتوكولات حاليًا بجد لحل هذه المشكلة من خلال التشفير ، والتعرف على الإثبات والتشفير الكامل (FHE) ، بما في ذلك معامل المعامل و Zama.
ختاماً
على الرغم من أن أصول الذكاء الاصطناعى اللامركزية هذه أحرزت تقدمًا أوليًا ، إلا أننا ما زلنا في اللعبة الأولى من هذه النقطة المتقاطعة.في وقت سابق من هذا العام ، قال فريد ويلسون ، وهو رأس مال مغامر معروف ، إن الذكاء الاصطناعى والعملات المشفرة هما “جانبان من نفس العملة” و “Web3 سيساعدنا على الوثوق بالنيابة”.مع النضج المستمر لصناعة الذكاء الاصطناعى ، يعتقد أبحاث الرمادي أن حالات استخدام التشفير هذه المتعلقة بـ AI ستصبح أكثر وأكثر أهمية ، وقد تدعم هاتان التقنيات النامية السريعة نمو بعضهما البعض.
تظهر العديد من العلامات أن الذكاء الاصطناعي قادم وسيكون له تأثير عميق.باستخدام خصائص تقنية blockchain ، نعتقد أن التشفير يمكن أن يساعد في النهاية في تقليل بعض المخاطر التي يلفها الذكاء الاصطناعي.
