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Autor: Will Ogden Moore, Investigación de escala de grises;
La IA es una de las tecnologías emergentes más prometedoras en el siglo.Aunque la IA puede ser importante hoy en día, su influencia solo se volverá cada vez más grande.
Sin embargo, esta perspectiva con perspectivas brillantes también enfrenta desafíos.A medida que la tecnología de IA se vuelve más fuerte y más fuerte, la industria de la IA se ha vuelto extremadamente concentrada, y el poder se concentra en manos de algunas compañías, lo que puede dañar a la sociedad.Esto también ha despertado serias preocupaciones de los riesgos de las personas de falsificación profunda, prejuicio integrado y privacidad de datos.Afortunadamente, las características de la criptografía y su descentralización y transparencia proporcionan soluciones potenciales para algunos de ellos.
En este artículo, exploraremos los problemas causados por la IA centralizada y cómo ayudar a resolver algunas de sus desventajas y discutir la intersección actual de criptografía e IA, enfocándose en introducir aplicaciones cifradas de adopción temprana en este campo.
El problema de la IA centralizada
Hoy, el desarrollo de la IA enfrenta ciertos desafíos y riesgos.Los efectos de la red de IA y la densa demanda de capital son muy significativos, por lo que muchas compañías de tecnología a gran escala que no sean desarrolladores de IA, como pequeñas empresas o investigadores académicos, son difíciles de obtener los recursos requeridos por el desarrollo de IA o no monetizar su trabajo.Esto limita la competencia general y la innovación de la IA.
Por lo tanto, la influencia de esta tecnología clave se concentra principalmente en manos de unas pocas compañías como OpenAi y Google, lo que ha causado serias dudas sobre la gobernanza de la IA.Por ejemplo, en febrero de este año, el generador de imágenes AI de Google Gemini expuso prejuicio racial y errores históricos, que muestran cómo la compañía manipulaba sus modelos.Además, en noviembre del año pasado, la junta directiva que consta de seis personas decidió despedir al CEO de OpenAI, Sam Altman, exponiendo el hecho de que algunas personas controlaban las empresas de la compañía.
Con la creciente influencia e importancia de la IA, muchas personas están preocupadas de que una empresa pueda tener el poder de decisión de los modelos de IA que tienen un gran impacto en la sociedad. ganancias para sí mismos, pero a costa de sacrificar a otros miembros de la sociedad.
Cómo ayudar a descentralizar la IA
La IA descentralizada se refiere a los servicios de IA que utilizan la tecnología blockchain para asignar los derechos de propiedad y gobernanza de IA de manera que utilice la tecnología blockchain para mejorar la transparencia y el accesible.Grayscale Research cree que la IA descentralizada tiene el potencial de liberar estas decisiones importantes del sistema cerrado e incorporarlo al público.
La tecnología blockchain puede ayudar a los desarrolladores a entrar en contacto con AI más y reducir el umbral del desarrollo independiente del desarrollador y la monetización de sus obras.Creemos que esto puede ayudar a mejorar la innovación y la competencia general de la IA, y mantener un equilibrio con el modelo desarrollado por los gigantes tecnológicos.
Además, la IA de descentralización ayuda a lograr la democratización de la inversión de IA.En la actualidad, casi no hay otras formas de obtener ingresos financieros relacionados con el desarrollo de la IA, excepto por un pequeño número de acciones tecnológicas.Al mismo tiempo, se asignó una gran cantidad de capital privado a nuevas empresas de IA y empresas privadas (US $ 47 mil millones en 2022 y $ 42 mil millones en 2023).Por lo tanto, solo un pequeño número de capitalistas de riesgo e inversores calificados pueden obtener los ingresos financieros de estas empresas.En contraste, los activos de cifrado de IA descentralizados están disponibles para todos, para que todos puedan tener parte del futuro de la IA.
¿Dónde está la intersección de cripto y ai?
Hoy, el intercambio de criptomonedas e IA todavía está en la etapa inicial en términos de madurez, pero se alienta la respuesta al mercado.A partir de mayo de 2024, el retorno del campo AI de los activos cifrados fue del 20%, que funcionó mejor que cada pista cifrada, excepto la pista de monedas (Figura 1).Además, según los datos del proveedor de datos Kaito, en comparación con otros temas, como las finanzas descentralizadas, Layer 2. Monchen y activos del mundo real, el tema de la IA actualmente ocupa la «parte de la mente narrativa» en plataformas sociales.
Recientemente, algunas personas bien conocidas han comenzado a abrazar este área cruzada emergente y están comprometidas a resolver los defectos de la IA centralizada.En marzo de este año, Emad Mostaque, el fundador de la conocida AI Stability AI, dejó la compañía y persiguió una IA descentralizada, diciendo que «es hora de asegurarse de que la IA esté abierta y descentralizada».Además, el empresario de criptomonedas Erik Vorhees lanzó recientemente Venecia.ai, que es un servicio de IA que se centra en la privacidad con el cifrado final a fin.
Figura 1: En lo que va del año, el rendimiento de la pista de IA es casi mejor que todas las pistas criptográficas
Podemos dividir la intersección de cripto y IA en tres subclases principales:
1. Capa de infraestructura: proporciona una plataforma para el desarrollo de IA (como Near, Tao, FET)
2. Recursos requeridos por AI: Activos (como RNDR, AKT, LPT, FIL, AR, MASA) requeridos para el desarrollo de AI (como RNDR, AKT, LPT, FIL, AR, MASA)
3. Resolución de problemas de IA: Activos que intentan resolver problemas relacionados con la IA, como el aumento de los robots y la falsificación y la verificación del modelo en profundidad (como WLD, TRAC, NUM)
Figura 2: Mapa de mercado de IA y Cripto
Fuente: Inversiones en escala de grises
Proporcionar una red de infraestructura para el desarrollo de IA
La primera categoría es la red que proporciona una arquitectura abierta que no necesita tener licencia, y está construida para el desarrollo general de los servicios de IA.Estos activos no se centran en un determinado producto o servicio de IA, sino que se centran en crear infraestructura subyacente e mecanismos de incentivos para varias aplicaciones de IA.
Cerca se destacó en esta categoría, y su fundador fue el co -fundador de la arquitectura de «transformador», que proporcionó soporte para el sistema AI como ChatGPT.Sin embargo, la compañía utilizó recientemente su conocimiento profesional de IA para anunciar los esfuerzos para desarrollar «IA propiedad de los usuarios» a través del departamento de investigación y desarrollo dirigido por el ex consultor de ingeniero de investigación de Openai.A fines de junio de 2024, Near lanzó su plan de incubadora AI para desarrollar modelos básicos nativos, plataformas de datos de aplicaciones de IA, marcos inteligentes de inteligencia artificial y mercados informáticos.
Bittersor proporciona otra forma de atraer la atención.Bittersor es una plataforma que fomenta el desarrollo de la IA en el estímulo económico para desarrollar tokens Tao.Bittersor es la plataforma subyacente de 38 sub -networks (subredes).Bittensor Network utiliza un token Tao para recompensar a los mejores mineros y verificaciones en cada subred, y proporciona a los desarrolladores una API que no necesita ser licenciada.
Esta categoría también incluye otros protocolos, como Fetch.ai y Allora Networks.Fetch.ai es una plataforma para que los desarrolladores creen asistentes complejos de IA (es decir, «AI Smart»).La otra es la red Allora, que se centra en la aplicación de IA a aplicaciones financieras, incluidas estrategias de comercio automáticas para intercambios descentralizados y mercados de pronóstico.Allora aún no ha lanzado tokens y ha realizado una ronda de financiamiento estratégico en junio para hacer que su financiamiento total de $ 35 millones en capital de capital privado.
Los recursos requeridos para el desarrollo de IA
La segunda categoría incluye activos que proporcionan recursos necesarios para el desarrollo de inteligencia artificial en forma de computación, almacenamiento o datos.
El surgimiento de la inteligencia artificial tiene necesidades sin precedentes para los recursos informáticos de las formas de GPU.Los mercados de GPU descentralizados como Render (RNDR), AKASH (AKT) y Liveepeer (LPT) proporcionan un suministro de GPU inactivo para los desarrolladores de capacitación modelo, razonamiento modelo o IA generativa 3D.Hoy, se estima que Render proporciona alrededor de 10,000 GPU, centrándose en artistas y IA de generación, mientras que AKASH ofrece 400 GPU, centrándose en desarrolladores e investigadores de IA.Al mismo tiempo, Liveepeer anunció recientemente su nuevo programa de subred de IA, con el objetivo de completar las tareas tales como imágenes de transferencia de texto, videos de transferencia de texto y videos de transferencia de imágenes en agosto de 2024.
Además de una gran cantidad de cálculo, los modelos de IA también necesitan muchos datos.Por lo tanto, la demanda de almacenamiento de datos ha aumentado significativamente.Las soluciones de almacenamiento de datos como Filecoin (FIL) y Arweave (AR) pueden usarse como esquemas de reemplazo de red de seguridad descentralizados que almacenan datos de IA en servidores AWS centralizados.Estas soluciones no solo proporcionan un almacenamiento económicamente eficiente y escalable, sino que también mejoran la seguridad y la integridad de los datos al eliminar las fallas de punto único y reducir los riesgos de fuga de datos.
Finalmente, los servicios de IA existentes como Openai y Gemini continúan accediendo a datos de tiempo real a través de Bing y Google Search.Esto hace que todos los demás desarrolladores de modelos de IA fuera de estas compañías de tecnología en una posición desfavorable.Sin embargo, los servicios de captura de datos como Grass y MASA (MASA) pueden ayudar a crear un entorno competitivo justo, ya que permiten a las personas monetizarlos utilizando sus datos de aplicaciones para la capacitación de modelos de IA, al tiempo que mantienen el control de los datos personales y el control de los datos personales. .
Activos que intentan resolver problemas relacionados con la IA
La tercera categoría incluye activos que intentan resolver problemas relacionados con la IA, incluidos los robots, la falsificación profunda y el aumento de las fuentes de contenido.
Un problema importante con una IA intensificada es la avalancha de robots e información falsa.La profundidad de la falsificación generada por la inteligencia artificial ha afectado las elecciones presidenciales en India y Europa.Se espera que los activos que puedan ayudar a resolver problemas relacionados con la falsificación en profundidad relacionada con las falsificaciones en profundidad incluyen Origin Trail (TRAC), protocolo de números (NUM) y protocolo de historia.Además, WorldCoin (WLD) intenta demostrar la humanidad de una persona a través de símbolos biométricos únicos, resolviendo así problemas de robots.
Otro riesgo de IA es garantizar la confianza en el modelo en sí.¿Cómo creemos que los resultados que recibimos no fueron manipulados o manipulados?Varios protocolos actualmente están trabajando duro para resolver este problema a través de la criptografía, la prueba de conocimiento cero y el cifrado de estado completo (FHE), incluidos Modulus Labs y Zama.
en conclusión
Aunque estos activos de IA descentralizados han hecho un progreso preliminar, todavía estamos en el primer juego de este punto cruzado.A principios de este año, Fred Wilson, un conocido capitalista de riesgo, dijo que la IA y las criptomonedas son «dos caras de la misma moneda» y «Web3 nos ayudará a confiar en IA».Con la madurez continua de la industria de la IA, Grayscale Research cree que estos casos de uso de cifrado relacionados con la IA serán cada vez más importantes, y estas dos tecnologías en rápido desarrollo pueden apoyar el crecimiento de los demás.
Muchos signos muestran que la IA viene y tendrá un impacto profundo.Al utilizar las características de la tecnología blockchain, creemos que el cifrado puede ayudar a reducir algunos peligros traídos por la IA.
