Web3 та AI: побудова децентралізованої інтелектуальної екосистеми

Нещодавно швидкий розвиток штучного інтелекту (AI) викликав широкий інтерес. На Всесвітньому урядовому саміті в Дубаї деякі експерти висунули концепцію "суверенного ШІ". Це визначення спровокувало роздуми про те, як створити системи штучного інтелекту, які відповідали б інтересам і вимогам криптоспільноти.

Засновник Ethereum у своїй статті обговорював синергію між ШІ та криптотехнологіями. Він зазначив, що децентралізація криптотехнологій може збалансувати централізовану тенденцію ШІ; прозорість блокчейну може компенсувати непрозорість ШІ; а технологія блокчейн також сприяє зберіганню та відстеженню даних, необхідних для ШІ. Ця синергія пронизує всю індустрію інтеграції Web3 та ШІ.

Наразі більшість проектів Web3+AI прагнуть використовувати технологію блокчейн для вирішення проблеми будівництва інфраструктури в індустрії AI, тоді як деякі проекти намагаються вирішити конкретні проблеми в додатках Web3 за допомогою AI. Поєднання Web3 та AI в основному проявляється в чотирьох аспектах:

1. Шар обчислювальної потужності: активізація обчислювальної потужності

З ростом експоненціального попиту на обчислювальну потужність для навчання великих моделей ШІ, довгостроковий дисбаланс між попитом і пропозицією на обчислювальну потужність призводить до швидкого зростання цін на апаратуру та витрат на обчислювальну потужність. Технологія Web3 може створити децентралізовану мережу обчислювальної потужності, використовуючи невикористані ресурси середнього та низького класу, щоб знизити витрати на обчислювальну потужність ШІ за рахунок оренди та спільного використання. До таких проектів відносяться загальна децентралізована обчислювальна потужність, обчислювальна потужність для навчання ШІ, обчислювальна потужність для висновків ШІ, а також обчислювальна потужність для 3D рендерингу та інші сегменти.

2. Дані: активи даних

Дані є ключовим ресурсом для розвитку ШІ. Злиття Web3+ШІ може зробити процеси збору даних, маркування, дистрибутивного зберігання тощо більш економічними, прозорими та вигідними для користувачів. Завдяки дистрибутивній мережі та механізму стимулювання токенами, можна отримувати високоякісні, широкі дані низькими витратами за допомогою краудсорсингу. Відповідні проекти охоплюють кілька напрямків, включаючи збір даних, торгівлю, маркування, блокчейн-джерела даних та децентралізоване зберігання.

3. Платформний рівень: платформна вартість активів

Платформні проекти прагнуть інтегрувати різні ресурси AI-індустрії, включаючи дані, обчислювальні потужності, моделі, спільноти розробників тощо. Деякі проекти зосереджені на створенні zkML операційних платформ, які мають на меті підвищення довіри та прозорості в машинному навчанні. Є також проекти, які прагнуть розробити спеціалізовані блокчейни або другорядні мережі для AI, а також платформи Agent Network. Ці платформи через механізм токенів захоплюють цінність, стимулюючи усіх учасників до спільного створення екосистеми.

4. Застосунковий рівень: АІ-ціннісна активізація

Проекти на рівні застосунків в основному досліджують конкретні застосування ШІ в сценах Web3. Наприклад, ШІ може виступати в ролі учасника у Web3-іграх, здійснювати арбітражні угоди на DEX або надавати аналітичні послуги на ринках прогнозів. Іншим важливим напрямком є створення масштабованого децентралізованого приватного ШІ, що підвищує прозорість та довіру до системи ШІ через управління спільнотою.

Хоча область Web3+AI все ще перебуває на ранній стадії, в індустрії існують різні погляди на її перспективи розвитку, проте ця тенденція злиття варта постійної уваги. Ми сподіваємося, що поєднання Web3 та AI зможе створити продукти, які мають більшу цінність, ніж централізований AI, позбавившись ярликів "контроль гігантів" та "монополія", реалізуючи більш спільну модель "спільного управління AI". У процесі більш глибокої участі та управління AI, людство, можливо, зможе отримати більше раціонального розуміння AI, зменшивши непотрібний "страх" в "шанобі".