Інтеграція Web3 та штучного інтелекту: відкриття нової генерації інфраструктури Інтернету
Web3 як нова парадигма Інтернету, що характеризується децентралізацією, відкритістю та прозорістю, має природну можливість для інтеграції з штучним інтелектом. У традиційній централізованій архітектурі обчислення AI та дані контролюються суворо, і існує безліч викликів, таких як обмеження обчислювальної потужності, витоки конфіденційності, алгоритмічна "чорна скринька" тощо. Web3, заснований на розподілених технологіях, може забезпечити нові можливості для розвитку AI через спільні мережі обчислювальної потужності, відкриті ринки даних, обчислення конфіденційності та інші методи. Водночас AI також може надати безліч можливостей для Web3, таких як оптимізація смарт-контрактів, алгоритми протидії шахрайству тощо, сприяючи його екосистемному розвитку. Тому дослідження поєднання Web3 і AI є надзвичайно важливим для побудови інфраструктури наступного покоління Інтернету та розкриття цінності даних і обчислювальної потужності.
Дані, що керують: міцна основа AI та Web3
Дані є основним двигуном розвитку ШІ, як паливо для двигуна. Моделі ШІ потребують обробки великої кількості якісних даних, щоб отримати глибоке розуміння та потужні навички міркування. Дані не лише забезпечують навчальну базу для моделей машинного навчання, але й визначають точність та надійність моделей.
У традиційній централізованій моделі отримання та використання даних штучного інтелекту існують кілька основних проблем:
Вартість отримання даних висока, і малим та середнім підприємствам важко це витримати.
Ресурси даних монополізовані технологічними гігантами, що призводить до утворення острівців даних.
Персональні дані підпадають під ризик витоку та зловживання.
Web3 може вирішити проблеми традиційних моделей за допомогою нової децентралізованої парадигми даних:
За допомогою децентралізованого способу збору мережевих даних, після очищення та перетворення, надається реальнісні та високоякісні дані для навчання AI моделей.
Використання моделі "label to earn", за допомогою токенів стимулюючи глобальних працівників брати участь у розмітці даних, об'єднуючи світовий професійний досвід, підвищуючи аналітичні можливості даних.
Блокчейн платформа для торгівлі даними забезпечує відкритий і прозорий торговий простір для обох сторін попиту та пропозиції даних, стимулюючи інновації та обмін даними.
Незважаючи на це, отримання даних з реального світу також має деякі проблеми, такі як нерівномірна якість даних, велика складність обробки, недостатня різноманітність та репрезентативність. Синтетичні дані можуть стати зіркою майбутнього в області даних Web3. На основі технологій генеративного ШІ та моделювання, синтетичні дані можуть імітувати характеристики реальних даних, виступаючи як ефективне доповнення до реальних даних, підвищуючи ефективність використання даних. У таких сферах, як автономне водіння, торгівля на фінансових ринках, розробка ігор тощо, синтетичні дані вже продемонстрували свій зрілий потенціал застосування.
Захист приватності: Роль FHE у Web3
У епоху, керовану даними, захист приватності став глобальною проблемою, і введення таких законодавств, як Загальний регламент захисту даних ЄС (GDPR), відображає сувору охорону особистої приватності. Однак це також створює виклики: деякі чутливі дані не можуть бути повністю використані через ризики приватності, що безсумнівно обмежує потенціал і здатність моделі ШІ до міркування.
FHE — це повна гомоморфна криптографія, яка дозволяє виконувати обчислювальні операції безпосередньо над зашифрованими даними, не розшифровуючи їх, і результати обчислень збігаються з результатами, отриманими при виконанні тих же обчислень над відкритими даними.
FHE забезпечує надійний захист для приватних обчислень AI, дозволяючи потужностям GPU виконувати навчання моделей та завдання інференції в середовищі, яке не торкається вихідних даних. Це приносить величезні переваги компаніям AI. Вони можуть безпечно відкривати API-сервіси, захищаючи комерційну таємницю.
FHEML підтримує шифрування даних та моделей на всьому протязі циклу машинного навчання, забезпечуючи безпеку чутливої інформації та запобігаючи ризику витоку даних. Таким чином, FHEML зміцнює конфіденційність даних, надаючи безпечну обчислювальну основу для AI-додатків.
FHEML є доповненням до ZKML, де ZKML підтверджує правильність виконання машинного навчання, а FHEML підкреслює обчислення над зашифрованими даними для збереження конфіденційності даних.
Революція обчислювальної потужності: AI-обчислення в децентралізованих мережах
Складність обчислень сучасних AI-систем подвоюється кожні 3 місяці, що призводить до різкого зростання попиту на обчислювальні потужності, який значно перевищує доступні обчислювальні ресурси. Наприклад, для навчання великої мовної моделі потрібні величезні обчислювальні потужності, що еквівалентно 355 рокам навчання на одному пристрої. Такий дефіцит обчислювальних потужностей не лише обмежує прогрес технологій AI, але й робить ці складні AI-моделі недоступними для більшості дослідників та розробників.
Водночас, глобальна завантаженість GPU складає менше 40%, а також уповільнення підвищення продуктивності мікропроцесорів, а також нестача чіпів, викликана факторами постачання та геополітики, роблять проблему постачання обчислювальної потужності ще більш серйозною. Працівники у сфері ШІ опинилися в двозначній ситуації: або купувати апаратне забезпечення, або орендувати хмарні ресурси, їм терміново потрібен економічний і ефективний спосіб надання обчислювальних послуг за потребою.
Децентралізована мережа обчислювальної потужності AI, об'єднуючи непотрібні ресурси GPU з усього світу, забезпечує економічний і легкодоступний ринок обчислювальної потужності для компаній AI. Сторони, які потребують обчислювальну потужність, можуть публікувати обчислювальні завдання в мережі, смарт-контракт розподіляє завдання між майнерами, які надають обчислювальну потужність, майнери виконують завдання і подають результати, після перевірки отримують бали у вигляді винагороди. Ця схема підвищує ефективність використання ресурсів і допомагає вирішити проблему обчислювальної потужності в таких сферах, як AI.
Окрім загальної децентралізованої мережі обчислювальної потужності, існують спеціалізовані мережі обчислювальної потужності, які зосереджені на навчанні та інференції ШІ. Ці мережі пропонують справедливий та прозорий ринок обчислювальної потужності, руйнуючи монополії, знижуючи бар'єри для застосування та підвищуючи ефективність використання обчислювальної потужності. У веб3 екосистемі децентралізовані мережі обчислювальної потужності відіграватимуть ключову роль, залучаючи більше інноваційних dapp до участі, спільно сприяючи розвитку та застосуванню технологій ШІ.
DePIN: Web3 надає можливості краєвим AI
Уявіть собі, що ваш телефон, розумні годинники і навіть розумні пристрої вдома мають можливість виконувати AI – ось у чому привабливість крайового AI. Він дозволяє обробляти дані на джерелі їх виникнення, забезпечуючи низьку затримку та обробку в реальному часі, одночасно захищаючи конфіденційність користувача. Технології крайового AI вже застосовуються в таких ключових сферах, як автономне водіння.
У сфері Web3 ми маємо більш знайоме ім'я — DePIN. Web3 підкреслює децентралізацію та суверенітет даних користувачів, DePIN, обробляючи дані локально, може посилити захист конфіденційності користувачів та зменшити ризик витоку даних; рідна токеноміка Web3 може стимулювати вузли DePIN на надання обчислювальних ресурсів, формуючи стійку екосистему.
Наразі DePIN швидко розвивається в деяких екосистемах публічних блокчейнів, ставши однією з платформ, що обираються для розгортання проєктів. Високий TPS, низькі комісії за транзакції та інновації в технологіях забезпечують потужну підтримку проєктам DePIN. Наразі ринкова капіталізація проєктів DePIN на цьому публічному блокчейні є значною, деякі відомі проєкти досягли суттєвого прогресу.
IMO：AIмоделі випуск нової парадигми
Концепція IMO була вперше запропонована певним протоколом, що передбачає токенізацію моделей штучного інтелекту.
У традиційній моделі, через відсутність механізму розподілу прибутку, як тільки модель ШІ розроблена і виходить на ринок, розробникам часто важко отримувати постійний дохід від подальшого використання моделі, особливо коли модель інтегрована в інші продукти та послуги, оригінальним творцям важко відстежувати використання, не кажучи вже про отримання прибутку. Крім того, продуктивність та ефективність моделей ШІ часто не є прозорими, що ускладнює потенційним інвесторам та користувачам оцінити їх справжню цінність, обмежуючи визнання моделей на ринку та їх комерційний потенціал.
IMO надає новий спосіб фінансової підтримки та розподілу вартості для відкритих AI моделей, інвестори можуть купувати токени IMO, щоб ділитися прибутком, що генерується моделлю в подальшому. Один з протоколів використовує специфічний стандарт ERC, поєднуючи технології AI-оракула та OPML, щоб забезпечити достовірність AI моделі та можливість власників токенів ділитися прибутком.
Модель IMO підвищила прозорість та довіру, заохочуючи відкриту співпрацю, адаптуючись до тенденцій криптовалютного ринку та впроваджуючи імпульс для сталого розвитку технологій ШІ. IMO наразі перебуває на початковій стадії випробувань, але з підвищенням прийнятності на ринку та розширенням сфери участі її інноваційність та потенційна цінність заслуговують на нашу увагу.
AI Агент: нова ера взаємодії
AI Агент може сприймати середовище, здійснювати незалежне мислення та вживати відповідних дій для досягнення визначених цілей. За підтримки великих мовних моделей AI Агент не лише розуміє природну мову, але й може планувати рішення та виконувати складні завдання. Вони можуть виступати в ролі віртуального помічника, навчаючись на основі взаємодії з користувачем, щоб враховувати його вподобання та надавати персоналізовані рішення. Навіть без чітких інструкцій AI Агент може самостійно вирішувати проблеми, підвищуючи ефективність та створюючи нову цінність.
Деяка відкрита платформа для додатків на базі ШІ пропонує повний і зручний набір інструментів для створення, що дозволяє користувачам налаштовувати функції, зовнішній вигляд, голос роботів, а також підключати зовнішні бази знань, прагнучи створити справедливу і відкриту екосистему контенту на основі ШІ. Використовуючи технології генеративного ШІ, платформа наділяє особистостей можливістю стати супер-креаторами. Ця платформа навчила спеціалізовану велику мовну модель, що робить рольові ігри більш людяними; технологія клонування голосу може прискорити персоналізовану взаємодію продуктів ШІ, знизивши витрати на синтез голосу на 99%, клонування голосу може бути реалізовано всього за 1 хвилину. Використовуючи спеціально налаштованого AI Agent на цій платформі, наразі можна застосовувати в багатьох сферах, таких як відеочати, вивчення мов, генерування зображень та ін.
У злитті Web3 та AI на даний момент більше уваги приділяється дослідженню інфраструктурного рівня, як отримати якісні дані, захистити конфіденційність даних, як розміщувати моделі в блокчейні, як підвищити ефективне використання децентралізованих обчислювальних потужностей, як перевіряти великі мовні моделі та інші ключові питання. Оскільки ця інфраструктура поступово вдосконалюється, ми маємо підстави вважати, що злиття Web3 та AI призведе до виникнення низки інноваційних бізнес-моделей та послуг.
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
Web3 та AI: відкриття нової парадигми наступного покоління Інтернету
Інтеграція Web3 та штучного інтелекту: відкриття нової генерації інфраструктури Інтернету
Web3 як нова парадигма Інтернету, що характеризується децентралізацією, відкритістю та прозорістю, має природну можливість для інтеграції з штучним інтелектом. У традиційній централізованій архітектурі обчислення AI та дані контролюються суворо, і існує безліч викликів, таких як обмеження обчислювальної потужності, витоки конфіденційності, алгоритмічна "чорна скринька" тощо. Web3, заснований на розподілених технологіях, може забезпечити нові можливості для розвитку AI через спільні мережі обчислювальної потужності, відкриті ринки даних, обчислення конфіденційності та інші методи. Водночас AI також може надати безліч можливостей для Web3, таких як оптимізація смарт-контрактів, алгоритми протидії шахрайству тощо, сприяючи його екосистемному розвитку. Тому дослідження поєднання Web3 і AI є надзвичайно важливим для побудови інфраструктури наступного покоління Інтернету та розкриття цінності даних і обчислювальної потужності.
Дані, що керують: міцна основа AI та Web3
Дані є основним двигуном розвитку ШІ, як паливо для двигуна. Моделі ШІ потребують обробки великої кількості якісних даних, щоб отримати глибоке розуміння та потужні навички міркування. Дані не лише забезпечують навчальну базу для моделей машинного навчання, але й визначають точність та надійність моделей.
У традиційній централізованій моделі отримання та використання даних штучного інтелекту існують кілька основних проблем:
Web3 може вирішити проблеми традиційних моделей за допомогою нової децентралізованої парадигми даних:
Незважаючи на це, отримання даних з реального світу також має деякі проблеми, такі як нерівномірна якість даних, велика складність обробки, недостатня різноманітність та репрезентативність. Синтетичні дані можуть стати зіркою майбутнього в області даних Web3. На основі технологій генеративного ШІ та моделювання, синтетичні дані можуть імітувати характеристики реальних даних, виступаючи як ефективне доповнення до реальних даних, підвищуючи ефективність використання даних. У таких сферах, як автономне водіння, торгівля на фінансових ринках, розробка ігор тощо, синтетичні дані вже продемонстрували свій зрілий потенціал застосування.
Захист приватності: Роль FHE у Web3
У епоху, керовану даними, захист приватності став глобальною проблемою, і введення таких законодавств, як Загальний регламент захисту даних ЄС (GDPR), відображає сувору охорону особистої приватності. Однак це також створює виклики: деякі чутливі дані не можуть бути повністю використані через ризики приватності, що безсумнівно обмежує потенціал і здатність моделі ШІ до міркування.
FHE — це повна гомоморфна криптографія, яка дозволяє виконувати обчислювальні операції безпосередньо над зашифрованими даними, не розшифровуючи їх, і результати обчислень збігаються з результатами, отриманими при виконанні тих же обчислень над відкритими даними.
FHE забезпечує надійний захист для приватних обчислень AI, дозволяючи потужностям GPU виконувати навчання моделей та завдання інференції в середовищі, яке не торкається вихідних даних. Це приносить величезні переваги компаніям AI. Вони можуть безпечно відкривати API-сервіси, захищаючи комерційну таємницю.
FHEML підтримує шифрування даних та моделей на всьому протязі циклу машинного навчання, забезпечуючи безпеку чутливої інформації та запобігаючи ризику витоку даних. Таким чином, FHEML зміцнює конфіденційність даних, надаючи безпечну обчислювальну основу для AI-додатків.
FHEML є доповненням до ZKML, де ZKML підтверджує правильність виконання машинного навчання, а FHEML підкреслює обчислення над зашифрованими даними для збереження конфіденційності даних.
Революція обчислювальної потужності: AI-обчислення в децентралізованих мережах
Складність обчислень сучасних AI-систем подвоюється кожні 3 місяці, що призводить до різкого зростання попиту на обчислювальні потужності, який значно перевищує доступні обчислювальні ресурси. Наприклад, для навчання великої мовної моделі потрібні величезні обчислювальні потужності, що еквівалентно 355 рокам навчання на одному пристрої. Такий дефіцит обчислювальних потужностей не лише обмежує прогрес технологій AI, але й робить ці складні AI-моделі недоступними для більшості дослідників та розробників.
Водночас, глобальна завантаженість GPU складає менше 40%, а також уповільнення підвищення продуктивності мікропроцесорів, а також нестача чіпів, викликана факторами постачання та геополітики, роблять проблему постачання обчислювальної потужності ще більш серйозною. Працівники у сфері ШІ опинилися в двозначній ситуації: або купувати апаратне забезпечення, або орендувати хмарні ресурси, їм терміново потрібен економічний і ефективний спосіб надання обчислювальних послуг за потребою.
Децентралізована мережа обчислювальної потужності AI, об'єднуючи непотрібні ресурси GPU з усього світу, забезпечує економічний і легкодоступний ринок обчислювальної потужності для компаній AI. Сторони, які потребують обчислювальну потужність, можуть публікувати обчислювальні завдання в мережі, смарт-контракт розподіляє завдання між майнерами, які надають обчислювальну потужність, майнери виконують завдання і подають результати, після перевірки отримують бали у вигляді винагороди. Ця схема підвищує ефективність використання ресурсів і допомагає вирішити проблему обчислювальної потужності в таких сферах, як AI.
Окрім загальної децентралізованої мережі обчислювальної потужності, існують спеціалізовані мережі обчислювальної потужності, які зосереджені на навчанні та інференції ШІ. Ці мережі пропонують справедливий та прозорий ринок обчислювальної потужності, руйнуючи монополії, знижуючи бар'єри для застосування та підвищуючи ефективність використання обчислювальної потужності. У веб3 екосистемі децентралізовані мережі обчислювальної потужності відіграватимуть ключову роль, залучаючи більше інноваційних dapp до участі, спільно сприяючи розвитку та застосуванню технологій ШІ.
DePIN: Web3 надає можливості краєвим AI
Уявіть собі, що ваш телефон, розумні годинники і навіть розумні пристрої вдома мають можливість виконувати AI – ось у чому привабливість крайового AI. Він дозволяє обробляти дані на джерелі їх виникнення, забезпечуючи низьку затримку та обробку в реальному часі, одночасно захищаючи конфіденційність користувача. Технології крайового AI вже застосовуються в таких ключових сферах, як автономне водіння.
У сфері Web3 ми маємо більш знайоме ім'я — DePIN. Web3 підкреслює децентралізацію та суверенітет даних користувачів, DePIN, обробляючи дані локально, може посилити захист конфіденційності користувачів та зменшити ризик витоку даних; рідна токеноміка Web3 може стимулювати вузли DePIN на надання обчислювальних ресурсів, формуючи стійку екосистему.
Наразі DePIN швидко розвивається в деяких екосистемах публічних блокчейнів, ставши однією з платформ, що обираються для розгортання проєктів. Високий TPS, низькі комісії за транзакції та інновації в технологіях забезпечують потужну підтримку проєктам DePIN. Наразі ринкова капіталізація проєктів DePIN на цьому публічному блокчейні є значною, деякі відомі проєкти досягли суттєвого прогресу.
IMO：AIмоделі випуск нової парадигми
Концепція IMO була вперше запропонована певним протоколом, що передбачає токенізацію моделей штучного інтелекту.
У традиційній моделі, через відсутність механізму розподілу прибутку, як тільки модель ШІ розроблена і виходить на ринок, розробникам часто важко отримувати постійний дохід від подальшого використання моделі, особливо коли модель інтегрована в інші продукти та послуги, оригінальним творцям важко відстежувати використання, не кажучи вже про отримання прибутку. Крім того, продуктивність та ефективність моделей ШІ часто не є прозорими, що ускладнює потенційним інвесторам та користувачам оцінити їх справжню цінність, обмежуючи визнання моделей на ринку та їх комерційний потенціал.
IMO надає новий спосіб фінансової підтримки та розподілу вартості для відкритих AI моделей, інвестори можуть купувати токени IMO, щоб ділитися прибутком, що генерується моделлю в подальшому. Один з протоколів використовує специфічний стандарт ERC, поєднуючи технології AI-оракула та OPML, щоб забезпечити достовірність AI моделі та можливість власників токенів ділитися прибутком.
Модель IMO підвищила прозорість та довіру, заохочуючи відкриту співпрацю, адаптуючись до тенденцій криптовалютного ринку та впроваджуючи імпульс для сталого розвитку технологій ШІ. IMO наразі перебуває на початковій стадії випробувань, але з підвищенням прийнятності на ринку та розширенням сфери участі її інноваційність та потенційна цінність заслуговують на нашу увагу.
AI Агент: нова ера взаємодії
AI Агент може сприймати середовище, здійснювати незалежне мислення та вживати відповідних дій для досягнення визначених цілей. За підтримки великих мовних моделей AI Агент не лише розуміє природну мову, але й може планувати рішення та виконувати складні завдання. Вони можуть виступати в ролі віртуального помічника, навчаючись на основі взаємодії з користувачем, щоб враховувати його вподобання та надавати персоналізовані рішення. Навіть без чітких інструкцій AI Агент може самостійно вирішувати проблеми, підвищуючи ефективність та створюючи нову цінність.
Деяка відкрита платформа для додатків на базі ШІ пропонує повний і зручний набір інструментів для створення, що дозволяє користувачам налаштовувати функції, зовнішній вигляд, голос роботів, а також підключати зовнішні бази знань, прагнучи створити справедливу і відкриту екосистему контенту на основі ШІ. Використовуючи технології генеративного ШІ, платформа наділяє особистостей можливістю стати супер-креаторами. Ця платформа навчила спеціалізовану велику мовну модель, що робить рольові ігри більш людяними; технологія клонування голосу може прискорити персоналізовану взаємодію продуктів ШІ, знизивши витрати на синтез голосу на 99%, клонування голосу може бути реалізовано всього за 1 хвилину. Використовуючи спеціально налаштованого AI Agent на цій платформі, наразі можна застосовувати в багатьох сферах, таких як відеочати, вивчення мов, генерування зображень та ін.
У злитті Web3 та AI на даний момент більше уваги приділяється дослідженню інфраструктурного рівня, як отримати якісні дані, захистити конфіденційність даних, як розміщувати моделі в блокчейні, як підвищити ефективне використання децентралізованих обчислювальних потужностей, як перевіряти великі мовні моделі та інші ключові питання. Оскільки ця інфраструктура поступово вдосконалюється, ми маємо підстави вважати, що злиття Web3 та AI призведе до виникнення низки інноваційних бізнес-моделей та послуг.