Tiêu đề gốc: "AI x Crypto"

Tác giả gốc: Paul Veradittakit

Tác giả gốc: Luccy, BlockBeats

Ghi chú của biên tập viên:

Gần đây, giá TAO tăng cao đã thu hút sự chú ý của cộng đồng. Theo dữ liệu của CoinGeko, mức giá là 266,41 USD tại thời điểm viết bài, và giá đã tăng 79,59% trong 7 ngày qua. .

TAO là mã thông báo TAO được sử dụng để đào tạo cộng tác trên Bittensor hoặc TAO được dùng để mua các dịch vụ học máy của Bittensor. Là mạng POW lớp 1 trên Polkadot, Bittensor là thị trường P2P dành cho các mô hình học máy và là một trong những dự án đáng xem trong câu chuyện De-AI (trí tuệ nhân tạo phi tập trung).

Bài đọc liên quan: "4 lĩnh vực mà thị trường chịu ảnh hưởng có thể tập trung vào》

Với ứng dụng rộng rãi của tiền điện tử, sự biến động của thị trường, tính bảo mật và độ tin cậy Các vấn đề như khả năng mở rộng dần dần xuất hiện. Paul Veradittakit, Đối tác quản lý tại Pantera Capital, đi sâu vào các thách thức về biến động, bảo mật và khả năng mở rộng của thị trường mà AI và tiền điện tử phải đối mặt, đồng thời giải thích vai trò quan trọng của AI trong việc giải quyết những vấn đề này.

Bài viết khám phá nhiều trường hợp ứng dụng ở điểm giao thoa giữa trí tuệ nhân tạo và tiền điện tử, từ phân tích dữ liệu, các biện pháp phòng ngừa bảo mật cho đến các triển vọng trong tương lai, như thị trường De-AI, AI Hợp đồng thông minh nâng cao, phân tích dữ liệu trên chuỗi, chia sẻ GPU phi tập trung và mô hình mã thông báo RLHF. Bài báo cũng chỉ ra những thách thức mà việc tích hợp trí tuệ nhân tạo và tiền điện tử có thể gặp phải, chẳng hạn như đạo đức và quyền riêng tư dữ liệu, đồng thời xem xét triển vọng của các công nghệ trong tương lai, như zkML và blockchain để xác minh tính xác thực của nội dung do AI tạo ra, và vai trò của blockchain trong việc đảm bảo quyền riêng tư của dữ liệu và lợi thế bảo mật.

Bài học rút ra quan trọng

· Trí tuệ nhân tạo (AI) và tiền điện tử là những công nghệ hội tụ có tiềm năng biến đổi thế giới kỹ thuật số.

·AI có thể giải quyết các thách thức về tiền điện tử như tính biến động, bảo mật, khả năng mở rộng và mức tiêu thụ năng lượng.

·Các kịch bản ứng dụng bao gồm thị trường AI phi tập trung, hợp đồng thông minh được AI nâng cao, phân tích dữ liệu trên chuỗi, chia sẻ GPU phi tập trung và mô hình mã thông báo RLHF.

·Các mối quan tâm bao gồm tính minh bạch, đạo đức và quyền riêng tư dữ liệu.

· Triển vọng trong tương lai bao gồm zkML và xác minh nội dung dựa trên blockchain.

· Quy định sẽ đóng vai trò quan trọng trong việc định hình tương lai của AI và tiền điện tử.

Giao thoa AI và tiền điện tử: Khám phá các cơ hội, thách thức và triển vọng

Giới thiệu

Khi cuộc cách mạng kỹ thuật số tiếp tục thay đổi thế giới của chúng ta Tôi nghĩ hai công nghệ nổi bật có tiềm năng đột phá: AI và tiền điện tử. AI gần đây đã nổi lên đi đầu trong đổi mới công nghệ với khả năng bắt chước các chức năng nhận thức của con người và học hỏi từ dữ liệu. Các lĩnh vực ứng dụng của nó trải rộng trên những chuyển đổi sâu rộng và sâu sắc từ chăm sóc sức khỏe đến giải trí. Tiền điện tử, được hỗ trợ bởi công nghệ chuỗi khối mạnh mẽ, hứa hẹn một tương lai tài chính phi tập trung giúp trao quyền cho các cá nhân và hợp lý hóa các quy trình. Sự kết hợp giữa AI và tiền điện tử thể hiện sự hội tụ mạnh mẽ, đánh dấu sự khởi đầu của một kỷ nguyên mới của sự cộng sinh công nghệ.

Các vấn đề về tiền điện tử mà AI có thể giải quyết

Mặc dù tiền điện tử đã trở thành một phương tiện mang tính cách mạng trong giao dịch và đầu tư nhưng không phải là không có thách thức. Sự biến động của thị trường là một vấn đề cấp bách đối với các nhà đầu tư. Ưu điểm của AI trong phân tích dữ liệu có thể sàng lọc lượng lớn dữ liệu lịch sử để dự đoán biến động giá chính xác hơn.

Ngoài ra, khi tiền điện tử được chấp nhận rộng rãi, vấn đề bảo mật trở nên quan trọng. Bản chất phi tập trung của các loại tiền kỹ thuật số này khiến chúng dễ bị lừa đảo và hack. Tại đây, các mô hình học máy có thể được đào tạo để phát hiện các mô hình giao dịch bất thường và tăng cường khả năng bảo vệ trước các lỗ hổng bảo mật tiềm ẩn.

Khả năng mở rộng và tốc độ giao dịch là một thách thức lớn khác trong thế giới tiền điện tử. Khi ngày càng có nhiều người tham gia mạng lưới blockchain, việc đảm bảo các giao dịch nhanh chóng và liền mạch trở nên quan trọng. Các thuật toán AI tiên tiến tối ưu hóa lưu lượng mạng, đảm bảo luồng dữ liệu hiệu quả và thời gian giao dịch nhanh hơn.

Cuối cùng, mức tiêu thụ năng lượng liên quan đến khai thác tiền điện tử là mối quan tâm toàn cầu. AI có thể đóng một vai trò quan trọng trong việc tối ưu hóa quy trình khai thác, giảm lượng tiêu thụ năng lượng và mở đường cho một hệ sinh thái tiền điện tử bền vững hơn.

Các trường hợp ứng dụng ở điểm giao thoa giữa tiền điện tử và AI

Thị trường phi AI: Ưu điểm của tiền điện tử

Trong lĩnh vực AI, các nền tảng như Hugging Face đã thu hút được sự chú ý đáng kể vì vai trò của chúng trong việc dân chủ hóa quyền truy cập vào các mô hình AI được đào tạo trước. Tuy nhiên, sự xuất hiện của thị trường De-AI trong không gian tiền điện tử mang đến một chiều hướng mới về dân chủ hóa và phân cấp, thậm chí vượt xa sự hỗ trợ được cung cấp bởi các nền tảng truyền thống như GitHub cho mã nguồn mở, bao gồm mã web3 và hợp đồng thông minh.

Ôm mặt và kho mô hình AI truyền thống:

Ôm Face, với tư cách là kho lưu trữ mô hình AI nổi tiếng, đóng vai trò quan trọng trong việc tạo ra các mô hình AI tiên tiến có thể tiếp cận được với nhiều người dùng. Nó cung cấp một nền tảng tập trung nơi người dùng có thể truy cập, chia sẻ và tinh chỉnh các mô hình được đào tạo trước. Điều này làm giảm đáng kể rào cản gia nhập đối với những người thực hành và phát triển AI, cho phép họ tận dụng các mô hình tiên tiến cho nhiều tác vụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP).

Thị trường phi AI dựa trên tiền điện tử:

Tuy nhiên , các thị trường De-AI dựa trên tiền điện tử, chẳng hạn như các thị trường được xây dựng trên công nghệ blockchain, đưa quá trình dân chủ hóa và phân quyền lên một tầm cao mới. Đây là cách chúng hoạt động:

Quyền sở hữu và kiểm soát thực sự:Trong các nhà kho truyền thống, như Ôm Mặt, mặc dù quyền truy cập được dân chủ hóa nhưng quyền kiểm soát và quyền sở hữu cơ sở hạ tầng và dữ liệu cơ bản vẫn được tập trung. Ngược lại, các thị trường dựa trên tiền điện tử thường sử dụng mạng blockchain phi tập trung, đảm bảo rằng quyền kiểm soát được phân tán giữa những người tham gia mạng. Người dùng có tiếng nói trong các quyết định quản trị, biến nó thành một hệ sinh thái dân chủ và hướng tới cộng đồng hơn.

Cơ chế khuyến khích:Thị trường tiền điện tử sử dụng cơ chế khuyến khích dựa trên token để khen thưởng nỗ lực của những người đóng góp, từ nhà cung cấp dữ liệu đến nhà phát triển mô hình . Điều này khuyến khích sự hợp tác và đổi mới đồng thời đảm bảo phân phối lợi ích một cách công bằng. Ngược lại, các nền tảng truyền thống có thể thiếu các ưu đãi tài chính trực tiếp này, khiến các phiên bản tiền điện tử trở nên hấp dẫn hơn đối với người tham gia.

Quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu:Công nghệ chuỗi khối đảm bảo mức độ minh bạch cao thông qua các công nghệ như bằng chứng không có kiến thức, trong khi các Công nghệ như bằng chứng về kiến thức bảo vệ quyền riêng tư dữ liệu. Điều này giải quyết mối lo ngại về việc lộ dữ liệu, một yếu tố quan trọng cần cân nhắc đối với các ứng dụng AI. Các nền tảng truyền thống có thể không cung cấp mức độ riêng tư như nhau.

Khả năng tương tác: Các thị trường dựa trên tiền điện tử, thường được xây dựng trên tiêu chuẩn blockchain, được thiết kế để có thể tương tác. Điều này có nghĩa là các mô hình và dịch vụ AI có thể được tích hợp liền mạch với nhiều ứng dụng dựa trên blockchain, hợp đồng thông minh và ứng dụng phi tập trung (dApps), thúc đẩy một hệ sinh thái được kết nối và linh hoạt hơn.

Về cơ bản, trong khi các nền tảng như Hugging Face đã đạt được những bước tiến đáng kể trong việc dân chủ hóa quyền truy cập vào các mô hình AI, thì các thị trường De-AI dựa trên tiền điện tử vẫn đang gặp khó khăn với những nền tảng này. nền tảng kết hợp các nguyên tắc phân cấp, quyền sở hữu thực sự và các ưu đãi dựa trên mã thông báo của blockchain. Mức độ dân chủ hóa và phân cấp ngày càng tăng này hứa hẹn sẽ định hình lại bối cảnh của AI bằng cách thúc đẩy hợp tác, đổi mới và phân phối lợi ích công bằng hơn.

Hợp đồng thông minh được nâng cao bởi AI:

Hợp đồng thông minh truyền thống có các điều kiện cụ thể được mã hóa trước. Bằng cách tích hợp AI, các hợp đồng này có thể trở nên thích ứng và phản ứng linh hoạt với dữ liệu và điều kiện bên ngoài, cho phép các ứng dụng phi tập trung linh hoạt và hiệu quả hơn.

Ví dụ thực tế:

Hãy tưởng tượng một hệ thống phi tập trung dựa trên công nghệ blockchain Nền tảng bảo hiểm hóa chất cung cấp nông dân với các chính sách bảo hiểm liên quan đến thời tiết. Hợp đồng bảo hiểm truyền thống dựa trên các điều kiện được xác định trước và xử lý yêu cầu bồi thường thủ công, việc này có thể chậm và dễ xảy ra tranh chấp. Trong bối cảnh này, các hợp đồng thông minh được tăng cường AI đang đóng một vai trò mang tính cách mạng và thay đổi ngành bảo hiểm.

Dữ liệu thời tiết và phân tích AI: Hợp đồng thông minh được thiết kế để tương tác với các nguồn dữ liệu bên ngoài (chẳng hạn như API thời tiết) để có được Real được đảm bảo -dữ liệu thời tiết thời gian cho khu vực. Các mô hình AI được tích hợp vào hợp đồng thông minh liên tục phân tích dữ liệu thời tiết. Mô hình AI đã được đào tạo để xác định các điều kiện thời tiết bất lợi như hạn hán hoặc lũ lụt có thể ảnh hưởng đến cây trồng được bảo hiểm.

Điều chỉnh phí bảo hiểm động:Theo truyền thống, phí bảo hiểm là cố định và các yêu cầu bồi thường được xử lý sau khi một sự kiện xảy ra. Trong hợp đồng thông minh được tăng cường AI này, phí bảo hiểm được điều chỉnh linh hoạt dựa trên đánh giá thời tiết theo thời gian thực của AI. Nếu AI phát hiện thời tiết bất lợi có thể gây hại cho cây trồng, phí bảo hiểm cho các hợp đồng bị ảnh hưởng sẽ tự động được điều chỉnh tăng lên để phản ánh rủi ro gia tăng. Ngược lại, khi AI dự đoán điều kiện thời tiết thuận lợi, phí bảo hiểm có thể giảm, khuyến khích nhiều nông dân mua bảo hiểm hơn.

Thanh toán tự động: Nếu mô hình AI phát hiện các điều kiện thời tiết bất lợi được xác định trước đủ điều kiện để thanh toán (ví dụ: hạn hán kéo dài) , nó sẽ Tự động kích hoạt thanh toán cho các chủ hợp đồng bị ảnh hưởng. Giám sát AI đảm bảo thanh toán được thực hiện kịp thời, giảm nhu cầu xử lý yêu cầu thủ công và sự chậm trễ liên quan.

Phân tích dữ liệu trên chuỗi: tận dụng tối đa công nghệ học máy

Blockchain, với kho dữ liệu giao dịch khổng lồ , Một kho báu dành cho các nhà khoa học dữ liệu và những người đam mê học máy. Các công ty như CertiK và TokenMetrics đang tận dụng các công cụ học máy để rút ra những hiểu biết có giá trị từ dữ liệu này nhằm tăng cường bảo mật, tối ưu hóa chiến lược đầu tư và tối ưu hóa hiệu quả tổng thể của chuỗi khối.

Chia sẻ GPU phi tập trung: Trao quyền cho AI và kiếm tiền điện tử

Chia sẻ GPU phi tập trung là một khái niệm mới điều đó thay đổi căn bản cách sử dụng tài nguyên máy tính trong cộng đồng AI và máy học. Giống như Filecoin đã phá vỡ việc lưu trữ dữ liệu bằng cách khuyến khích người dùng chia sẻ dung lượng lưu trữ chưa sử dụng.

Tại sao lại dành riêng GPU của bạn?

GPU (Bộ xử lý đồ họa) rất quan trọng trong việc đào tạo và tinh chỉnh các mô hình AI và máy học phức tạp. Các quy trình này đòi hỏi sức mạnh tính toán đáng kể và có thể tốn nhiều thời gian cũng như tài nguyên trên máy tính cá nhân. Bằng cách dành GPU của bạn cho mạng chia sẻ GPU phi tập trung, bạn đóng góp tài nguyên máy tính của mình vào một nhóm lớn hơn mà bất kỳ ai cần nó đều có thể truy cập được. Đổi lại, bạn sẽ được thưởng bằng tiền điện tử cho những đóng góp của mình. Mô hình này cho phép các cá nhân và tổ chức truy cập tài nguyên GPU hiệu suất cao mà không cần mua phần cứng chuyên dụng hoặc dựa vào các dịch vụ đám mây tập trung. Nó dân chủ hóa quyền truy cập vào sức mạnh tính toán GPU, giúp nó trở nên toàn diện hơn và tiết kiệm chi phí hơn cho những người đam mê AI và học máy.

Kinh tế học đơn vị:

Về GPU phi tập trung Trong một hệ thống chia sẻ mạng, kinh tế đơn vị xoay quanh phần thưởng tiền điện tử. Khi bạn cho mạng lưới mượn GPU của mình, bạn sẽ được thưởng bằng token.

Số lượng mã thông báo bạn nhận được tùy thuộc vào một số yếu tố, bao gồm sức mạnh tính toán của GPU, thời gian đóng góp của bạn và nhu cầu về tài nguyên GPU trong mạng .

Các nền tảng chia sẻ GPU phi tập trung thường có cấu trúc phần thưởng minh bạch và được xác định trước để đảm bảo tính công bằng và khả năng dự đoán cho người tham gia.

Nhìn chung, việc chia sẻ GPU phi tập trung không chỉ mang lại cho các cá nhân và tổ chức khả năng truy cập các tài nguyên điện toán mạnh mẽ cho các tác vụ AI mà còn cho phép chủ sở hữu GPU chuyển chúng phần cứng một cách hiệu quả kiếm tiền. Đây là mô hình đôi bên cùng có lợi nhằm thúc đẩy sự hợp tác, tiết kiệm chi phí và khả năng tiếp cận trong hệ sinh thái AI và máy học.

Mô hình mã thông báo RLHF: Kết nối AI và các ưu đãi thông qua Tương tự cơ khí Thổ Nhĩ Kỳ

Học tập tăng cường từ phản hồi của con người ( RLHF ) mô hình mã thông báo cung cấp sự giao thoa hấp dẫn giữa AI và các ưu đãi dựa trên mã thông báo. Khái niệm này có thể đặc biệt có tác dụng mạnh mẽ trong các lĩnh vực chuyên biệt nơi mà các biện pháp khuyến khích tài chính truyền thống có thể không khả thi. Sau đây là lời giải thích mạch lạc:

Trong mô hình mã thông báo RLHF, ý tưởng chính là sử dụng phần thưởng mã thông báo để thúc đẩy người dùng cung cấp phản hồi có giá trị cho AI ​hệ thống và đào tạo. Hãy tưởng tượng một hệ thống AI cần được đào tạo để thực hiện một nhiệm vụ cụ thể, chẳng hạn như quản lý nội dung trên nền tảng truyền thông xã hội.

Theo truyền thống, việc đào tạo các mô hình AI thường liên quan đến việc thuê người huấn luyện con người để gắn nhãn dữ liệu hoặc tinh chỉnh các thuật toán, một quy trình có thể tiêu tốn nhiều tài nguyên. Tuy nhiên, mô hình mã thông báo RLHF giới thiệu một cách tiếp cận sáng tạo hơn. Họ khuyến khích người dùng tích cực tham gia vào hệ thống AI và đưa ra phản hồi bằng cách khen thưởng những đóng góp của họ.

Ví dụ: hãy tưởng tượng Mechanical Turk (MTurk) của Amazon, một nền tảng cung cấp dịch vụ cộng đồng nơi các cá nhân hoàn thành các nhiệm vụ nhỏ để đổi lấy thanh toán. Trong mô hình mã thông báo RLHF, người dùng thực sự đóng vai trò là “người đào tạo AI” và đưa ra phản hồi, tương tự như những công nhân MTurk thực hiện nhiệm vụ để được trả thù lao. Điểm khác biệt chính là trong mô hình mã thông báo RLHF, người dùng được thưởng dưới dạng mã thông báo thay vì tiền tệ truyền thống. Các mã thông báo này có giá trị nội tại trong hệ sinh thái, mở ra con đường cho việc sử dụng chúng, chẳng hạn như mua nội dung do AI tạo hoặc truy cập các dịch vụ AI tiên tiến. Hệ thống khuyến khích dựa trên mã thông báo này không chỉ đơn giản hóa các khía cạnh tài chính của việc đào tạo AI mà còn thúc đẩy một hệ sinh thái năng động gồm những người dùng tích cực cộng tác để nâng cao hệ thống AI.

Mối lo ngại về sự tích hợp giữa AI và tiền điện tử

Sự tích hợp giữa AI và tiền điện tử đã tăng lên một niềm hy vọng lớn nhưng cũng mang lại hàng loạt thách thức. Các mô hình AI, đặc biệt là các mô hình deep learning, thường được gọi là “hộp đen” vì tính mờ đục của chúng. Việc kết hợp tính mờ đục này với tính chất minh bạch của blockchain có thể gây lo ngại về trách nhiệm giải trình và sự tin cậy. Giải quyết những vấn đề này là rất quan trọng để thiết lập một môi trường an toàn và đáng tin cậy ở điểm giao thoa của hai công nghệ này.

Ngoài ra, những cân nhắc về mặt đạo đức cũng trở nên quan trọng. Khi các thuật toán AI nguồn mở được triển khai trên các mạng phi tập trung, các câu hỏi về trách nhiệm pháp lý và giải pháp khắc phục đối với các kết quả tiêu cực ngoài ý muốn sẽ nảy sinh. Đạt được sự cân bằng hợp lý giữa đổi mới và trách nhiệm đạo đức là một thách thức đang diễn ra đòi hỏi phải xem xét cẩn thận.

Một thách thức khác là quyền riêng tư dữ liệu. Cân bằng tính chất minh bạch của blockchain với nhu cầu bảo mật dữ liệu có thể khó khăn trong một số ứng dụng AI. Việc đảm bảo rằng các nguyên tắc phân cấp blockchain được duy trì trong khi tuân thủ các quy định như GDPR đặt ra một thách thức đặc biệt đòi hỏi các giải pháp sáng tạo.

Triển vọng trong tương lai

Khi AI và công nghệ mã hóa tiếp tục phát triển, việc tích hợp chúng mang lại triển vọng ứng dụng chưa từng có.

zkML (học máy không kiến thức): Khả năng cơ bản của zkML là chứng minh bằng mật mã Các mô hình học máy cụ thể tạo ra kết quả mang lại những khả năng mới để xử lý dữ liệu an toàn và minh bạch. Trong không gian doanh nghiệp lớn, zkML mở ra cánh cửa cho các ứng dụng đổi mới, bao gồm:

Dịch vụ tài chính: Các tổ chức tài chính có thể tận dụng zkML để xác minh credit Tính toàn vẹn của mô hình chấm điểm và quyết định xét duyệt khoản vay mà không cần tiết lộ dữ liệu nhạy cảm của khách hàng, tăng độ tin cậy và độ chính xác trong quy trình tín dụng.

Chăm sóc sức khỏe: Các bệnh viện và tổ chức nghiên cứu có thể sử dụng zkML để đánh giá hiệu quả của các mô hình chẩn đoán y tế trong khi vẫn duy trì tính bảo mật của dữ liệu bệnh nhân, Đảm bảo quyền riêng tư dữ liệu và độ chính xác y tế.

Pháp lý và tuân thủ: zkML có thể giúp doanh nghiệp xác minh sự tuân thủ do AI điều khiển mà không để lộ các thuật toán độc quyền. Cho dù mô hình có tuân thủ các quy định của ngành hay không, từ đó thúc đẩy việc tuân thủ quy định.

Hợp đồng thông minh: Trong các ứng dụng dựa trên blockchain, zkML có thể đảm bảo rằng các hợp đồng thông minh thực hiện chính xác các mô hình học máy và đóng vai trò là Cung cấp phi tập trung sự tin cậy và minh bạch trong các dịch vụ tài chính, bảo hiểm và các lĩnh vực khác.

Tính xác thực của nội dung do AI tạo: Việc xác minh tính xác thực của nội dung do AI tạo thông qua công nghệ chuỗi khối có khả năng định hình lại việc tạo nội dung và tiềm năng phân phối. Sự đổi mới này giải quyết một vấn đề cấp bách trong thời đại kỹ thuật số, nơi AI có thể bắt chước một cách thuyết phục nội dung do con người tạo ra, gây lo ngại về thông tin sai lệch, sở hữu trí tuệ và niềm tin vào phương tiện truyền thông kỹ thuật số. Bằng cách đảm bảo tính xác thực của nội dung trên blockchain, một sổ cái minh bạch và chống giả mạo, người tiêu dùng, người sáng tạo và tổ chức có thể dễ dàng xác định nguồn gốc và tính toàn vẹn của nội dung số.

Điều này không chỉ giúp phát hiện và giảm thiểu nội dung giả mạo độc hại và gian lận mà còn bảo vệ tài sản trí tuệ của người sáng tạo và cung cấp cho người tiêu dùng nguồn thông tin đáng tin cậy. Ví dụ: blockchain có thể chứng minh tính hợp pháp của bằng chứng video trong các bài phát biểu chính trị hoặc thủ tục pháp lý, giảm thiểu rủi ro về thông tin sai lệch và đảm bảo trách nhiệm giải trình. Trong các ngành công nghiệp sáng tạo, nó có thể theo dõi quá trình sáng tạo và quyền sở hữu các tác phẩm âm nhạc, đảm bảo các nghệ sĩ được ghi nhận và đền bù thỏa đáng. Trong giáo dục, nó có thể xác minh quyền tác giả của các tác phẩm học thuật, ngăn chặn đạo văn và duy trì tính liêm chính trong học thuật. Trong báo chí, nó có thể xác thực các bài báo, giúp người đọc phân biệt giữa các bản tin chính hãng và nội dung do AI tạo ra.

Về bản chất, việc sử dụng blockchain để xác minh tính xác thực của nội dung do AI tạo ra không chỉ là vấn đề kỹ thuật mà nó hỗ trợ độ tin cậy, tính minh bạch và độ tin cậy của nội dung số trong AI Tính toàn vẹn định hình lại cách thông tin được tạo ra, tiêu thụ và tin cậy trong khi giải quyết các thách thức trong thế giới thực.

Quyền riêng tư và bảo mật: Thách thức cấp bách mà các doanh nghiệp ngày nay phải đối mặt là khi dữ liệu độc quyền của họ được chia sẻ với các nền tảng AI như OpenAI. Không chắc chắn về cách thức để đối phó với nó. Các câu hỏi nảy sinh về quyền riêng tư dữ liệu, bao gồm liệu dữ liệu có được sử dụng cho mục đích đào tạo hay không, ai có thể truy cập dữ liệu đó và liệu dữ liệu đó có được bảo mật trong suốt quá trình tính toán hay không. Trong khi các giải pháp phi blockchain tồn tại như mô hình tại chỗ, dịch vụ đám mây như Azure và các thỏa thuận pháp lý, blockchain có lợi thế duy nhất là cung cấp bản ghi minh bạch và chống giả mạo về các tương tác dữ liệu. Nó cho phép doanh nghiệp xác minh rằng dữ liệu của họ vẫn không thể đọc được trong quá trình tính toán, mang lại mức độ tin cậy cao hơn về quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu. Sự đảm bảo này rất quan trọng đối với các ngành xử lý thông tin nhạy cảm, chẳng hạn như chăm sóc sức khỏe hoặc tài chính, nơi tính bảo mật dữ liệu là tối quan trọng.

Về cơ bản, khả năng tạo sổ cái bất biến của blockchain có thể giúp doanh nghiệp giành quyền kiểm soát dữ liệu của mình và đảm bảo rằng mọi tương tác với hệ thống AI luôn được giữ riêng tư và bảo mật, mang lại hòa bình tâm và tuân thủ các quy định bảo vệ dữ liệu.

Các công ty

Một nhóm các công ty có tư duy tiến bộ đang dẫn đầu việc sáp nhập tiền điện tử và AI

Together.ai

Nhiệm vụ của Together là tạo ra một bản phân phối nguồn mở tập trung vào các mô hình cơ sở quy mô lớn. Nền tảng đám mây có thể thay đổi hoàn toàn thế giới AI. Họ đã xây dựng một trong những đám mây phân tán lớn nhất tập trung vào nghiên cứu AI, nơi nhiều mô hình mở như Bloom, OPT, T0pp, GPT-J và Stable Diffusion đã tìm thấy ngôi nhà. Trọng tâm nghiên cứu của họ là tạo ra các giải pháp thay thế dễ tiếp cận cho các hệ thống AI khép kín, đồng thời nâng cao hiểu biết của chúng ta về hiệu suất của các mô hình này. Thông qua cách tiếp cận có tầm nhìn, Together đặt mục tiêu xây dựng một siêu máy tính phân tán kết nối liền mạch các đám mây toàn cầu, cơ sở hạ tầng khai thác, phần cứng chơi game và máy tính xách tay thông qua công nghệ blockchain. Tầm nhìn của Together bao gồm khả năng tiếp cận bình đẳng với AI và điện toán, tạo ra tác động mang tính thay đổi trong lĩnh vực này.

Bittensor

Bittensor cam kết dẫn đầu sự phát triển của mạng AI phân tán, tập trung chủ yếu vào tăng cường trí thông minh Hợp đồng dữ liệu oracle. Công nghệ tiên tiến này tận dụng blockchain để tạo ra một khuôn khổ an toàn, hiệu quả và phi tập trung nhằm cung cấp và phân phối dữ liệu trong thế giới thực cho các hợp đồng thông minh. Cách tiếp cận độc đáo của Bittensor đối với các oracle phân tán giúp cải thiện đáng kể độ chính xác, tốc độ và độ tin cậy của nguồn dữ liệu, khiến nó trở thành nhân tố cốt lõi ở điểm giao thoa giữa tiền điện tử và AI.

Akash Network

Akash Network đang chuyển đổi điện toán đám mây thông qua thị trường phi tập trung của mình, cung cấp cho người dùng một giải pháp thay thế năng động cho truyền thống các nhà cung cấp dịch vụ đám mây. Nó cung cấp cho người dùng quyền truy cập hiệu quả về chi phí, linh hoạt và chống kiểm duyệt vào các tài nguyên máy tính. Điều khiến Akash trở nên độc đáo là tác động tiềm tàng của nó đối với AI. Thông qua điện toán đám mây phi tập trung, Akash cung cấp cho các nhà phát triển AI quyền truy cập vào các tài nguyên có thể mở rộng, an toàn và hiệu quả. Điều này đặc biệt quan trọng khi AI phụ thuộc rất nhiều vào sức mạnh tính toán lớn. Cách tiếp cận phi tập trung của Akash trao quyền cho các dự án AI, khiến chúng trở thành nhân tố chủ chốt trong quá trình phát triển công nghệ AI.

Giao thức Gensyn

Giao thức Gensyn thiết lập một nền tảng phi tập trung cho hệ sinh thái điện toán học máy. Giao thức này cung cấp cho các nhà nghiên cứu và thực hành AI khả năng phân phối liền mạch khối lượng công việc tính toán của họ. Người giải quyết đóng góp tài nguyên điện toán của họ, cho phép truy cập vào phần cứng hiệu suất cao để đào tạo và suy luận, trong khi người xác minh đảm bảo tính chính xác và tính toàn vẹn của các tác vụ AI, điều quan trọng để duy trì độ tin cậy của mô hình AI. Ngoài ra, Gensyn ưu tiên quyền riêng tư để bảo vệ thông tin nhạy cảm trong các ứng dụng AI bằng cách cung cấp lớp ánh xạ an toàn và mã hóa dữ liệu đào tạo. Bản chất phi tập trung, khả năng mở rộng hiệu quả và khả năng tiếp cận toàn cầu của giao thức đã dân chủ hóa AI, khiến nó trở nên dễ tiếp cận hơn và giá cả phải chăng hơn cho người dùng.

Nexus AI

Nexus AI đi đầu trong việc trao quyền tài chính, tận dụng các thuật toán AI tiên tiến Cung cấp cho các nhà đầu tư cái nhìn sâu sắc chưa từng có về xu hướng thị trường. Nexus AI độc đáo ở chỗ cam kết mạnh mẽ về phân quyền, đảm bảo các nhà đầu tư có toàn quyền kiểm soát tài sản của họ và không gặp rủi ro liên quan đến các sàn giao dịch tập trung. Các dịch vụ đổi mới của nền tảng bao gồm thị trường NFT tiên tiến được hỗ trợ bởi AI để nâng cao giá cả, khám phá và xác thực cũng như phân phối phần thưởng cho các nhà đầu tư. Ngoài ra, Telegram AI Bot được cung cấp bởi GPT-3 cung cấp miễn phí tư vấn tài chính và phân tích thị trường theo thời gian thực cho tất cả người dùng Telegram. Nexus AI hỗ trợ thêm cho các quyết định đầu tư sáng suốt bằng báo cáo thông tin về tài sản, cung cấp thông tin chi tiết toàn diện về tài sản tiền điện tử. Với các giải pháp được hỗ trợ bởi AI như bảng điều khiển đặt cược và bot đầu tư thông minh, Nexus AI giúp người dùng tự tin điều hướng thị trường để đạt được mục tiêu tài chính của mình một cách chính xác và hiệu quả.

Phòng thí nghiệm mô đun:

Modulus Labs đã đưa ra một giải pháp đổi mới được thiết kế để tích hợp AI vào công nghệ chuỗi khối. Họ đã ra mắt trình kiểm tra Zero-Knowledge (ZK) chuyên nghiệp được thiết kế riêng cho các ứng dụng AI, giải quyết thách thức trong việc đảm bảo các ứng dụng phi tập trung (dApps) có quyền truy cập AI chống giả mạo. Sự tiến bộ này cho phép các hợp đồng thông minh tận dụng tối đa khả năng AI mạnh mẽ mà không ảnh hưởng đến các nguyên tắc cơ bản của phân quyền. Modulus đang tung ra các ứng dụng AI quan trọng trên nền tảng Ethereum thông qua sự hợp tác với các đối tác như Upshot và Ion Protocol. Ngoài ra, họ đang cung cấp nguồn mở cho bộ chứng minh ZKML của mình cho cộng đồng rộng lớn hơn. Modulus hình dung ra một tương lai nơi trách nhiệm giải trình về mật mã sẽ đảm bảo việc áp dụng AI vào các lĩnh vực khác nhau, bao gồm tài chính và chăm sóc sức khỏe mà không phải hy sinh tính bảo mật.

Mạng kết xuất

Mạng kết xuất là một nền tảng cung cấp khả năng kết xuất GPU phi tập trung. Mạng cải tiến này cho phép người dùng mở rộng quy mô công việc kết xuất GPU bằng cách sử dụng các nút GPU hiệu suất cao trên toàn cầu thông qua thị trường dựa trên blockchain cho các tài nguyên điện toán GPU nhàn rỗi. Tầm nhìn của nền tảng này là dân chủ hóa kết xuất đám mây GPU, giúp nó hiệu quả hơn, có thể mở rộng và dễ tiếp cận hơn cho thế hệ tạo nội dung 3D tiếp theo. Nó giải quyết các thách thức liên quan đến khả năng mở rộng mạng, sử dụng cơ sở hạ tầng hiệu quả, tối ưu hóa sức mạnh GPU và quản lý quyền kỹ thuật số cho các ứng dụng AI và đa phương tiện. Mạng kết xuất biến sức mạnh tính toán của GPU thành một nền kinh tế phi tập trung gồm các tài sản 3D được kết nối, cung cấp giải pháp cho các nhà phát triển trong nhiều ngành khác nhau, bao gồm truyền thông, thực tế tăng cường, thực tế ảo, trò chơi, v.v.

Ritual

Ritual là một công ty giao thoa giữa mật mã và AI, cách mạng hóa Cách thức các nhà phát triển tạo, phân phối và nâng cao các mô hình AI. Bằng cách tận dụng sức mạnh của mật mã, Ritual cung cấp lớp thực thi mở, theo mô-đun và có chủ quyền cho AI. Nó kết nối một mạng lưới phân tán gồm các nút có quyền truy cập vào tài nguyên máy tính và người tạo mô hình, cho phép người sáng tạo lưu trữ các mô hình AI của họ. Đổi lại, người dùng có thể dễ dàng truy cập nhiều mô hình AI khác nhau thông qua API hợp nhất đồng thời được hưởng lợi từ cơ sở hạ tầng mật mã đảm bảo tính toàn vẹn và quyền riêng tư khi tính toán. Nền tảng này, được minh họa bằng hình thức cụ thể hóa đầu tiên của nó, Infernet, đánh dấu sự khởi đầu của một bộ giao thức và tiện ích mở đường cho các nhà phát triển và ứng dụng tích hợp liền mạch với Ritual và có quyền truy cập vào các mô hình cũng như nhà cung cấp máy tính Roads mà không được phép truy cập. Ritual hình dung trở thành trung tâm trung tâm cho AI trong không gian Web3, thúc đẩy sự đổi mới, khả năng tiếp cận và dân chủ hóa trong lĩnh vực AI.

Kết luận

Sự hài hòa giữa AI và công nghệ mã hóa không chỉ là sự kết hợp giữa các công nghệ mà còn là sự kết hợp của các khả năng. Nó đại diện cho một tương lai trong đó máy móc suy nghĩ, học hỏi và giao dịch trong một môi trường phi tập trung, an toàn. Con đường phía trước đầy thách thức nhưng mọi thách thức đều là cơ hội để đổi mới và tiến bộ. Ở ngã ba đường này, các nhà đổi mới và nhà tư tưởng có tiềm năng viết nên một kỷ nguyên có thể xác định lại đường nét của thời đại kỹ thuật số. Khi chúng ta tiến về phía trước, điều quan trọng là phải thận trọng, sáng suốt và có tư duy tiến bộ để đảm bảo chúng ta gặt hái được những lợi ích đồng thời khéo léo quản lý các thách thức, cuối cùng là định hình một tương lai tươi sáng hơn và có công nghệ tiên tiến.

「Liên kết gốc"

Chào mừng bạn tham gia cộng đồng chính thức của BlockBeats:

Nhóm Telegram đăng ký: https://t.me/theblockbeats

Nhóm Telegram thảo luận: https://t.me/BlockBeats_App

Tài khoản Twitter chính thức: https://twitter.com/BlockBeatsAsia