Перспективи об’єднання штучного інтелекту та криптовалют
Конвергенція між штучним інтелектом та криптовалютами вважається наступним великим досягненням у технологіях. Протягом останніх кількох років AI токени досягли ринкових капіталізацій понад 1 мільярд доларів.
Проте, незважаючи на значний інтерес інвесторів, досі не спостерігається відповідної хвилі споживчого попиту.
Запитайте середнього користувача AI, якою програмою він користується для повсякденного використання, і, ймовірно, він згадає такі програми, як ChatGPT, пошуковий додаток Leo від Brave або Microsoft Copilot.
Рідко хто з користувачів скаже, що використовує блокчейн чи протокол криптовалют.
Але чи прийде цей споживчий попит у майбутньому? Чи справді блокчейн AI зможе революціонізувати світ, чи це лише новий хайп для збору коштів?
CryptoAcademy провів бесіду з керівниками деяких провідних блокчейн AI протоколів, щоб поставити їм це питання.
Попит на графічні процесори зростає
Гурав Шарма, технічний директор AI проекту IO, заявив, що сьогоднішні централізовані системи хмарних обчислень не можуть задовольнити попит на графічні процесори (GPU), які терміново потрібні розробникам AI, і це створює можливості для децентралізованих блокчейн проектів.
Перш ніж працювати над проектом, Шарма працював у готельній індустрії, розробляючи AI моделі, які допомагали прогнозувати, які готелі користувач, ймовірно, забронює, і яку ціну потрібно встановити. Але коли він звернувся до Amazon за достатньою кількістю GPU для навчання своєї моделі, компанія нібито стверджувала, що не має достатнього запасу для виконання його вимог. Він зазначив:
“Ми пішли до Amazon, чесно кажучи, спочатку ми думали про купівлю. Ми не змогли цього зробити. Потім ми звернулися до хмари. Ми теж не знайшли там GPU, і нам просто довелося чекати місяцями, щоб отримати ці запаси від AWS у той час.”
Основна проблема, за словами Шарми, полягає в тому, що централізовані постачальники хмарних обчислень витрачають місяці на налаштування серверів у певному місці і за великі кошти для середнього користувача.
Тим часом можуть бути деякі GPU, які лежать у точно тому місці, де клієнт хоче, але оскільки вони не належать постачальнику, вони не пропонуються.
Наприклад, якщо клієнт йде до Amazon і запитує 10,000 GPU в Амстердамі, вони не будуть співпрацювати з Google, щоб надати ці сервери. “Це не те, як вони це роблять, так?” – риторично запитав Шарма.
На його думку, децентралізовані протоколи, такі як IO, можуть вирішити цю проблему, створюючи ринок для потужності GPU.
Клієнти можуть приходити на платформу, щоб знаходити сервери, а постачальники можуть пропонувати свої GPU на платформі, дозволяючи клієнтам знаходити GPU незалежно від постачальника. Враховуючи зростаючий попит на GPU, в міру популяризації AI застосунків, він вважає, що це єдиний спосіб ефективно поєднувати покупців з продавцями.
Навіть так, Шарма визнала, що деякі AI команди не пропонують багато цінності, як у блокчейн AI, так і у ширшій індустрії AI.
Деякі команди стверджують, що вони збираються створити наступну велику модель всього з трьома або п’ятьма людьми, тоді як насправді це потребує набагато більшої команди.
Інші мають інженерів, які працювали у великих компаніях, але не мають портфоліо для показу інвесторам.
Шарма запропонував, що інвестори повинні бути обережними і ретельно досліджувати команду за кожним проектом. Ті, які, ймовірно, створять хорошу роботу в майбутньому, вже, ймовірно, виконали хорошу роботу в минулому.
Інвестори також повинні вимагати відкритого коду та регулярних аудітів, щоб громадськість була обізнана про те, наскільки людська участь втручалася в проект, стверджував він, оскільки деякі “AI проекти” є більш людськими, ніж AI.
Прогнозні ринки можуть потребувати AI
Згідно з Картином Вонгом, співзасновником ORA, блокчейн прогнозні ринки в майбутньому потребуватимуть використання AI, і це вимагатиме конвергенції між двома технологіями.
Вонг вказав на підйом Polymarket як доказ необхідності цього. Хоча Polymarket працює на блокчейні, “він не може мати жодного оракула, щоб адресувати та розв’язувати [питання, хто виграв ставку].”
Натомість, “він переважно заснований на людському судженні.” Але блокчейн AI може створити оракулів, які “відповідають на що завгодно у світі, якщо це сталося в [інтернеті].”
Він також стверджував, що токенізація може полегшити збір коштів для AI моделей. ORA стала піонером ідеї “початкового модульного пропозиції”, що дозволяє непідготовленим AI моделям запускати токени. Зібрані кошти використовуються на навчання моделі, яке є дуже обчислювальним і дорогим.
За словами Вонга, моделі, запущені на ORA, належать токенхолдерам, що дозволяє цим власникам отримувати прибуток зі свого успіху.
Вони також є відкритими, що створює прозорість для інвесторів. Вонг стверджував, що це вирішує поширену проблему в AI, а саме, що більшість моделей повинні бути приватними, щоб інвестори могли заробляти гроші.
На ORA творці моделей зобов’язані дотримуватись ліцензій на відкритий код, що, за його словами, запобігає розробникам просто копіювати код, щоб знищити прибуток творців.
Однак Вонг також визнав, що існують деякі фейкові блокчейн AI проекти або загалом фейкові AI проекти. Деякі моделі можуть стверджувати, що генерують результати з AI, але вони можуть використовувати людей для перевірки роботи, виробленої моделлю, і це може робити модель зайвою.
Він запропонував, що відрізнити фейки від реальних AI іноді може бути дуже важко.
Однак найкращий спосіб для інвесторів оцінити, чи насправді продукт є AI, – це користуватися ним, стверджує він. Він згадав ChatOLM, чат-бота, створеного через ORA, як приклад продукту, який очевидно використовує AI, оскільки він відповідає на питання швидше, ніж це можливо для людини.
Блокчейн може дозволити “справжній автономний AI”
Згідно з Роном Чаном, співзасновником блокчейн AI проекту Inference Labs, блокчейн надає єдиний спосіб досягти “справжнього автономного AI.” З цієї причини людство не зможе обійтися без нього в майбутньому.
Чан заявив, що централізований AI “розвивається відповідно до цілей підприємства.” Хоча це має своє місце у світі, децентралізований AI задовольняє іншу потребу.
Він “є своєрідним – його розвиток відбувається за участі та швидкості попиту на ринку,” що “створює умови для інновацій, орієнтованих на людину, здатних вирішувати великі виклики.”
Він стверджує, що децентралізований AI розвиватиме системи для “доказів висновків” або можливості довести, що певна відповідь походить з певної AI моделі. Це, на його думку, є “невідкладною потребою” для індустрії.
Чан визнав, що розрізняти людські та AI проекти іноді може бути важко або навіть неможливо. Він вказав на приклад користувача X з ніком Error Error Ttyl, акаунта, який стверджує, що ним керує AI модель.
“Як спостерігачі можуть перевірити, що за кадром не стоїть людський оператор, що приймає рішення?” – риторично запитав він, зазначивши, що оскільки як AI, так і його творець мають пароль до акаунта, перевірити, хто генерує пости, може бути непросто.
Відповідь полягає в тому, щоб надати AI виключний контроль, перевіряємий незалежно та безповоротну делегування, запропонував Чан.
AI повинен мати “єдиний доступ до акаунта” і треті сторони повинні мати можливість перевірити цей факт.
Крім того, після передачі контролю над акаунтом AI, має бути неможливо для людей відновити цей контроль. Лише тоді можна знати, що все, що він робить, справді ініційовано AI моделлю, а не людиною, що діє за кадром.
На думку Чана, цей тип доказового AI висновку – це сфера, в якій лише децентралізовані протоколи можуть запропонувати рішення.
Найбільші вигоди можуть прийти пізніше
CryptoAcademy запитав учасників інтерв’ю про приклади споживчих блокчейн AI додатків, якими користувачі можуть насолоджуватись вже зараз, а не в майбутньому.
У відповідь Вонг згадав чат-додаток OLMChat, тоді як Чан обговорював AI проект відстеження літаків та додаток ліквідного стекингу, створений командою Inference Labs.
Хоча ці додатки можуть мати невелику кількість користувачів у порівнянні з суперзірками програмного забезпечення, такими як ChatGPT, учасники інтерв’ю висловили великі сподівання, що блокчейн AI справді революціонізує світ, навіть якщо його вигоди можуть зайняти деякий час, щоб повністю реалізуватися для кінцевих користувачів.
