AI приближается — криптовалюта может помочь все исправить
Оригинал статьи - https://www.grayscale.com/research/reports/ai-is-coming-crypto-can-help-make-it-right
Искусственный интеллект является одной из самых многообещающих новых технологий этого века, обладающей потенциалом экспоненциально улучшить человеческую производительность и способствовать медицинским прорывам. Хотя ИИ важен уже сегодня, его влияние только растет, так как PwC оценивает, что к 2030 году он станет индустрией стоимостью 15 триллионов долларов.
Однако у этой многообещающей технологии есть свои проблемы. Поскольку технологии ИИ становятся все более мощными, индустрия ИИ стала чрезвычайно централизованной, сосредоточив власть в руках нескольких компаний, что может негативно сказаться на обществе. Это также вызывает серьезные опасения по поводу дипфейков, встроенных предвзятостей и рисков конфиденциальности данных. К счастью, криптовалюта — со своими свойствами децентрализации и прозрачности — предлагает потенциальные решения для некоторых из этих проблем.
Ниже мы рассмотрим проблемы, вызванные централизацией, и то, как децентрализованный ИИ может помочь решить некоторые из этих недостатков, а также обсудим текущее состояние пересечения криптовалют и ИИ, выделяя крипто-приложения в этой области, которые уже демонстрируют признаки принятия.
На сегодняшний день разработка ИИ сталкивается с определенными вызовами и рисками. Сетевые эффекты и значительные капитальные требования в области ИИ настолько велики, что многие разработчики ИИ за пределами крупных технологических компаний, такие как небольшие компании или академические исследователи, либо испытывают трудности с доступом к необходимым ресурсам для разработки ИИ, либо не могут монетизировать свою работу. Это ограничивает общую конкуренцию и инновации в области ИИ.
В результате влияние на эту критически важную технологию в значительной степени сосредоточено в руках нескольких компаний, таких как OpenAI и Google, что вызывает серьезные вопросы о управлении ИИ. Например, в феврале этого года генератор изображений ИИ от Google, Gemini, выявил расовые предвзятости и исторические неточности, иллюстрируя, как компании могут манипулировать своими моделями. Кроме того, совет из шести человек решил уволить CEO OpenAI Сэма Олтмана в прошлом ноябре, что подчеркнуло тот факт, что небольшой круг людей контролирует компании, разрабатывающие эти модели.
По мере роста влияния и значимости ИИ многие беспокоятся, что одна компания может обладать полномочиями принимать решения по ИИ-моделям, которые оказывают непропорциональное влияние на общество, потенциально устанавливая ограничения, действуя за закрытыми дверями или манипулируя моделями в своих интересах — но за счет остальных членов общества.
Как может помочь децентрализованный ИИ
Децентрализованный ИИ относится к ИИ-сервисам, которые используют блокчейн-технологии для распределения собственности и управления ИИ таким образом, чтобы увеличить прозрачность и доступность. Grayscale Research считает, что децентрализованный ИИ имеет потенциал вывести эти важные решения из закрытых систем и сделать их доступными для общественности.
Блокчейн-технологии могут помочь увеличить доступ разработчиков к ИИ, снижая барьеры для независимых разработчиков, чтобы они могли создавать и монетизировать свои работы. Мы считаем, что это может способствовать улучшению общей инновации в области ИИ и конкуренции, а также обеспечить баланс с моделями, разработанными технологическими гигантами.
Кроме того, децентрализованный ИИ может помочь демократизировать доступ к инвестициям в ИИ. В настоящее время существует очень мало способов получить финансовую выгоду, связанную с развитием ИИ, кроме как через несколько технологических акций. Тем временем значительные суммы частного капитала были выделены на стартапы ИИ и частные компании (47 миллиардов долларов в 2022 году и 42 миллиарда долларов в 2023 году). В результате финансовые выгоды от этих компаний доступны лишь небольшой части венчурных капиталистов и аккредитованных инвесторов. В отличие от этого, децентрализованные криптоактивы в области ИИ доступны для всех, позволяя каждому владеть частью будущего ИИ.
Где сейчас находится это пересечение?
На сегодняшний день пересечение криптовалют и ИИ все еще находится на ранней стадии зрелости, однако рынок реагирует обнадеживающе. В 2024 году, по состоянию на май, вселенная криптоактивов в области ИИ принесла 20% прибыли, превзойдя все сектора криптоиндустрии, за исключением сектора валют (см. рисунок 1). Кроме того, по данным провайдера Kaito, тема ИИ в настоящее время занимает наибольшую долю «умственного пространства» на социальных платформах — в отличие от других тем, таких как децентрализованные финансы, Layer 2, мемкоины и реальные активы.
В последнее время несколько выдающихся личностей приняли это новое пересечение, сосредоточив внимание на устранении недостатков централизованного ИИ. В марте Эмад Мостаки, основатель известной компании Stability AI, покинул компанию, чтобы заняться децентрализованным ИИ, отметив, что «пришло время обеспечить открытость и децентрализацию ИИ». Кроме того, криппредприниматель Эрик Ворхиз недавно запустил Venice.ai — сервис ИИ с акцентом на конфиденциальность и сквозным шифрованием.
Сегодня мы можем разделить пересечение криптовалют и ИИ на три основные подкатегории:
Инфраструктурный уровень: Сети, которые предоставляют платформы для разработки ИИ (например, NEAR, TAO, FET).
Ресурсы, необходимые для ИИ: Активы, которые обеспечивают критически важные ресурсы (вычисления, хранение, данные), необходимые для разработки ИИ (например, RNDR, AKT, LPT, FIL, AR, MASA).
Решение проблем ИИ: Активы, которые пытаются решить проблемы, связанные с ИИ, такие как рост ботов и дипфейков, а также проверка моделей (например, WLD, TRAC, NUM).
Сети, предоставляющие инфраструктуру для разработки ИИ
Первая категория включает сети, которые предлагают открытую архитектуру без разрешений, специально созданную для общего развития ИИ-сервисов. Вместо того чтобы сосредоточиться на одном ИИ-продукте или услуге, эти активы нацелены на создание базовой инфраструктуры и механизмов стимулов для разнообразных ИИ-приложений.
В этой категории выделяется Near, основанная соавтором архитектуры «Transformer», которая используется в таких ИИ-системах, как ChatGPT. Однако недавно компания усилила свои усилия в области ИИ, представив инициативы по разработке «ИИ, принадлежащего пользователям», через свой исследовательский отдел, возглавляемый бывшим инженером-исследователем OpenAI. В конце июня 2024 года Near запустила свою программу инкубатора ИИ для разработки базовых моделей, платформ данных для ИИ-приложений, фреймворков ИИ-агентов и вычислительных рынков.
Bittensor предлагает еще один потенциально привлекательный пример. Bittensor — это платформа, которая использует токен TAO для экономического стимулирования разработки ИИ. Bittensor служит базовой платформой для 38 подсетей (subnets), каждая из которых имеет свои уникальные случаи использования, такие как чат-боты, генерация изображений, финансовые прогнозы, перевод языков, обучение моделей, хранение и вычисления. Сеть Bittensor вознаграждает лучших майнеров и валидаторов в каждой подсети токенами TAO и предоставляет открытое API для разработчиков, позволяя им создавать конкретные ИИ-приложения, запрашивая майнеров из подсетей Bittensor.
Эта категория также включает другие протоколы, такие как Fetch.ai и Allora Network. Fetch.ai — это платформа для разработчиков, создающих сложных ИИ-ассистентов (т.е. «ИИ-агентов»), которая недавно объединилась с AGIX и OCEAN, общая стоимость которых составляет около 7,5 миллиарда долларов. Другим примером является Allora Network, платформа, ориентированная на применение ИИ в финансовых приложениях, включая автоматизированные торговые стратегии для децентрализованных бирж и рынков прогнозов. Allora пока не выпустила токен и в июне привлекла стратегический раунд финансирования, что довело общую сумму инвестиций до 35 миллионов долларов в частном капитале.
Ресурсы, необходимые для разработки ИИ
Вторая категория включает активы, предлагающие ресурсы, необходимые для разработки ИИ, в виде вычислительных мощностей, хранения или данных.
Рост ИИ вызвал беспрецедентный спрос на вычислительные ресурсы в виде GPU. Децентрализованные рынки GPU, такие как Render (RNDR), Akash (AKT) и Livepeer (LPT), предлагают доступ к неиспользуемым GPU для разработчиков, нуждающихся в вычислениях для обучения моделей, их вывода или рендеринга 3D генеративного ИИ. На сегодняшний день оценочно Render предлагает около 10 000 GPU с акцентом на художников и генеративный ИИ, в то время как Akash предлагает мощность в 400 GPU, ориентируясь на разработчиков и исследователей ИИ. Между тем, Livepeer недавно объявила о планах создания новой подсети ИИ, которая планируется на август 2024 года для задач, таких как преобразование текста в изображение, текст в видео и изображение в видео.
Помимо значительных вычислительных мощностей, моделям ИИ также требуется огромное количество данных. В результате наблюдается резкий рост спроса на хранение данных. Решения для хранения данных, такие как Filecoin (FIL) и Arweave (AR), могут служить децентрализованными и безопасными сетевыми альтернативами для хранения данных ИИ на централизованных серверах AWS. Эти решения не только обеспечивают экономичное и масштабируемое хранилище, но также повышают безопасность и целостность данных, устраняя единую точку отказа и снижая риск утечки данных.
Наконец, существующие ИИ-сервисы, такие как OpenAI и Gemini, имеют постоянный доступ к данным в реальном времени через Bing и Google Search соответственно. Это ставит всех остальных разработчиков ИИ-моделей, не относящихся к этим технологическим компаниям, в невыгодное положение. Однако сервисы по сбору данных, такие как Grass и Masa (MASA), могут помочь выровнять условия, позволяя людям монетизировать свои данные приложений, предлагая их для обучения ИИ-моделей, при этом сохраняя контроль и конфиденциальность личной информации.
Активы, пытающиеся решить проблемы, связанные с ИИ
Третья категория включает активы, которые пытаются решить проблемы, связанные с ИИ, включая рост ботов, дипфейков и проверку подлинности контента.
Значительной проблемой, усугубленной ИИ, является распространение ботов и дезинформации. Дипфейки, созданные с помощью ИИ, уже показали, что могут повлиять на президентские выборы в Индии и Европе, и эксперты «совершенно напуганы» тем, что предстоящие президентские выборы могут столкнуться с «цуной дезинформации», вызванной дипфейками. Активы, стремящиеся помочь решить проблемы, связанные с дипфейками, путем установления проверяемой подлинности контента, включают Origin Trail (TRAC), Numbers Protocol (NUM) и Story Protocol. Кроме того, Worldcoin (WLD) пытается решить проблему ботов, подтверждая человечность человека с помощью уникальных биометрических идентификаторов.
Другим риском в области ИИ является обеспечение доверия к самим моделям. Как мы можем доверять тому, что результаты ИИ, которые мы получаем, не были подделаны или манипулированы? В настоящее время существует несколько протоколов, работающих над решением этой проблемы с помощью криптографии, нулевых доказательств и полностью гомоморфного шифрования (FHE), включая Modulus Labs и Zama.
Хотя эти децентрализованные активы в области ИИ сделали первые шаги, мы все еще находимся на начальном этапе этого пересечения. В начале этого года известный венчурный капиталист Фред Уилсон заявил, что ИИ и криптовалюта — это «две стороны одной медали» и что «web3 поможет нам доверять ИИ». По мере того как индустрия ИИ продолжает развиваться, Grayscale Research считает, что связанные с ИИ крипто-примеры использования будут становиться все более важными и что эти две быстро развивающиеся технологии могут взаимно поддерживать рост друг друга.
По многим признакам ИИ уже на горизонте и готов оказать глубокое влияние как положительное, так и отрицательное. Используя преимущества блокчейн-технологий, мы считаем, что криптовалюта в конечном итоге сможет помочь смягчить некоторые опасности, связанные с ИИ.