Взаємозв'язок Web3 та AI: відкриття нової ери інтернету

Web3 як нове покоління децентралізованої інтернет-парадигми має природну можливість інтеграції з технологією AI. У традиційній централізованій архітектурі обчислення AI та дані стикаються з численними обмеженнями, такими як обмеження обчислювальної потужності, ризики конфіденційності тощо. Водночас Web3, заснований на розподілених технологіях, може надати новий імпульс розвитку AI через мережі спільної обчислювальної потужності, відкриті ринки даних та інші способи. AI також може надати підтримку екосистемі Web3, оптимізуючи смарт-контракти, вдосконалюючи механізми протидії шахрайству тощо. Дослідження поєднання Web3 та AI має важливе значення для побудови інфраструктури наступного покоління інтернету, а також для вивільнення цінності даних і обчислювальної потужності.

Дані на основі: Міцний фундамент AI та Web3

Дані є основним двигуном розвитку ШІ. Моделям ШІ необхідні великі обсяги якісних даних для отримання глибокого розуміння та потужних здібностей до міркування, при цьому якість даних безпосередньо впливає на точність і надійність моделей.

Традиційна централізована модель даних штучного інтелекту має такі проблеми:

1. Вартість отримання даних дуже висока, і малим та середнім підприємствам важко це витримати.
2. Ресурси даних монополізовані великими технологічними компаніями, що призводить до утворення ізольованих даних.
3. Особисті дані піддаються ризику витоку та зловживання

Web3 надає нову децентралізовану парадигму даних для вирішення цих проблем:

• Децентралізована платформа збору даних дозволяє користувачам продавати невикористані мережеві ресурси, надаючи реальні високоякісні дані для навчання ШІ
• Модель "Заробіток на маркуванні" стимулює глобальних працівників брати участь у маркуванні даних, об'єднуючи професійні знання
• Платформа торгівлі даними на блокчейні забезпечує відкритий та прозорий торговий середовище для сторін попиту та пропозиції даних, сприяючи інноваціям та обміну даними.

Попри це, отримання даних з реального світу все ще стикається з такими проблемами, як нерівна якість і складність обробки. Синтетичні дані можуть стати яскравою особливістю майбутнього, оскільки вони можуть імітувати властивості реальних даних, слугуючи ефективним доповненням для підвищення ефективності використання даних. У таких сферах, як автономне водіння, фінансові交易, розробка ігор та ін., синтетичні дані вже показали зрілий потенціал застосування.

Захист конфіденційності: застосування FHE у Web3

У епоху, керовану даними, захист приватності став глобальною проблемою. Введення суворих норм щодо приватності відображає цю тенденцію, але також створює виклики: частина чутливих даних не може бути повноцінно використана через ризики для приватності, що обмежує потенціал AI-моделей.

Повна гомоморфна криптографія ( FHE ) дозволяє виконувати обчислення безпосередньо над зашифрованими даними, отримуючи результати, що відповідають обчисленням над відкритими даними, без необхідності їх розшифровувати. FHE забезпечує надійний захист для приватних обчислень у сфері ШІ, дозволяючи GPU виконувати навчання моделей і інференцію в середовищі, де немає доступу до сирих даних. Це надає величезні переваги компаніям, що займаються ШІ, оскільки дозволяє безпечно відкривати API-сервіси, захищаючи при цьому комерційну таємницю.

FHEML підтримує шифрування даних і моделей на всьому протязі циклу машинного навчання, забезпечуючи безпеку чутливої інформації та запобігаючи витоку даних. FHEML зміцнює конфіденційність даних, надаючи безпечну обчислювальну платформу для AI-додатків. Він доповнює ZKML, де ZKML підтверджує правильність виконання машинного навчання, а FHEML зосереджується на обчисленні зашифрованих даних для підтримки конфіденційності.

Революція обчислювальної потужності: AI-обчислення в децентралізованих мережах

Поточна складність обчислень у системах штучного інтелекту швидко зростає, що призводить до різкого збільшення попиту на обчислювальні потужності, що значно перевищує наявні запаси. Наприклад, навчання великої мовної моделі потребує обчислювальної потужності, еквівалентної 355 рокам роботи одного пристрою. Цей дефіцит не лише обмежує прогрес технологій штучного інтелекту, але й ускладнює доступ до розвинутих моделей для більшості дослідників та розробників.

Водночас, глобальне використання GPU становить менше 40%, а також уповільнення підвищення продуктивності процесорів, проблеми з постачанням та інші фактори сприяють ще більшій напрузі в постачанні обчислювальної потужності. Працівники AI стикаються з дилемою: купувати власне обладнання або орендувати хмарні ресурси, що викликає термінову потребу в ефективних та гнучких способах обчислень.

Децентралізована мережа обчислювальної потужності AI об'єднує глобальні вільні ресурси GPU, надаючи економічно зручний ринок потужностей для компаній AI. Сторона, що потребує послуг, може публікувати обчислювальні завдання, смарт-контракт розподіляє завдання між майнерами, які виконують їх і надсилають результати, після перевірки отримують винагороду. Така схема підвищує ефективність використання ресурсів і допомагає пом'якшити вузькі місця в потужностях в таких сферах, як AI.

Окрім загальної мережі обчислювальної потужності, є також спеціалізовані платформи, що зосереджені на навчанні та інференції ШІ. Децентралізовані мережі обчислювальної потужності забезпечують справедливий і прозорий ринок, розриваючи монополії, знижуючи бар'єри входу і підвищуючи ефективність. У екосистемі Web3 такі мережі відіграватимуть ключову роль, залучаючи інноваційні застосунки та сприяючи розвитку технологій ШІ.

DePIN: Web3 надає можливості краєвим AI

Edge AI дозволяє виконувати обчислення на джерелі даних, забезпечуючи низьку затримку, обробку в реальному часі, одночасно захищаючи конфіденційність користувачів. Цю технологію вже застосовують у критично важливих сферах, таких як автономне водіння. У Web3 більш знайомою назвою є DePIN. Web3 підкреслює децентралізацію та суверенітет даних користувачів, DePIN підвищує захист конфіденційності через обробку на місці, зменшуючи ризик витоку даних. Урожайна економіка токенів Web3 може стимулювати вузли надавати обчислювальні ресурси, створюючи стійку екосистему.

Наразі DePIN швидко розвивається в екосистемі певного високопродуктивного блокчейну, ставши однією з платформ першого вибору для розгортання проектів. Висока пропускна здатність, низькі витрати та технологічні інновації цього блокчейну забезпечують потужну підтримку проектам DePIN. Наразі ринкова капіталізація проектів DePIN на цьому блокчейні перевищила 10 мільярдів доларів США, кілька відомих проектів досягли значного прогресу.

IMO: Випуск нової парадигми AI моделей

IMO( початкова модель випуску ) концепція для токенізації AI моделей пропонує нові ідеї. У традиційній моделі розробникам важко отримувати постійний дохід від подальшого використання моделі, особливо коли модель інтегрується в інші продукти. Крім того, продуктивність і ефективність моделей AI часто не мають прозорості, що обмежує визнання на ринку та комерційний потенціал.

IMO надає інноваційну фінансову підтримку та спосіб поділу вартості для відкритих AI моделей. Інвестори можуть купувати токени IMO, щоб ділитися подальшими доходами від моделі. Певний протокол використовує специфічні технологічні стандарти в поєднанні з AI оракулами та технологією машинного навчання на блокчейні, щоб забезпечити автентичність моделі та поділ доходів між власниками токенів.

Модель IMO підвищила прозорість і довіру, сприяла відкритій співпраці, адаптувалася до тенденцій криптовалютного ринку та надала імпульс сталому розвитку технологій ШІ. Хоча вона перебуває на початковому етапі випробувань, з ростом прийнятності на ринку та розширенням кола учасників, інноваційність і потенційна цінність IMO заслуговують на увагу.

AI Агент: нова ера інтерактивного досвіду

AI агент може сприймати навколишнє середовище, самостійно мислити та вживати дії для досягнення цілей. Підтримувані великими мовними моделями, вони не лише розуміють природну мову, але й можуть планувати рішення, виконувати складні завдання. Як віртуальний помічник, AI агент через взаємодію вивчає переваги користувачів, надає персоналізовані рішення і навіть може самостійно вирішувати проблеми без чітких інструкцій.

Деяка платформа для відкритих AI-додатків пропонує всебічні та зручні інструменти для створення, підтримуючи користувачів у налаштуванні функцій, зовнішнього вигляду, голосу роботів та підключення зовнішніх баз знань, прагнучи створити справедливу та відкриту екосистему AI-контенту. Ця платформа навчила спеціалізовану велику мовну модель, що робить рольову гру більш людяною; її технологія клонування голосу значно знизила витрати на синтез голосу, пришвидшуючи персоналізовану взаємодію AI-продуктів. AI-агент, налаштований на цій платформі, може бути застосований у багатьох сферах, таких як відеочат, вивчення мов, генерація зображень тощо.

Зараз інтеграція Web3 та AI більше зосереджена на інфраструктурному рівні, досліджуючи ключові питання, такі як отримання даних, захист конфіденційності, хостинг моделей на ланцюгу, ефективне використання децентралізованих обчислювальних потужностей, перевірка великих мовних моделей тощо. З поступовим вдосконаленням цих інфраструктур інтеграція Web3 та AI має потенціал для виникнення ряду інноваційних бізнес-моделей та послуг.