Tiêu đề gốc: AI <> Các dự án tiền điện tử chưa hoàn thành Bullsh*t

Tác giả gốc: 563, cựu nhà nghiên cứu Bankless
Bản tổng hợp gốc: Shenchao TechFlow

Điều hướng sự giao thoa giữa tiền điện tử và trí tuệ nhân tạo.

Khi tìm kiếm thông tin alpha mới, chúng ta chắc chắn sẽ gặp phải một số thư rác. Khi một dự án có thể nhanh chóng huy động được 5-6 con số chỉ bằng một bản tóm tắt ngắn gọn và một số thương hiệu tử tế, các nhà đầu cơ sẽ bám theo mọi câu chuyện mới. Khi các lĩnh vực tài chính truyền thống tham gia vào xu hướng AI, câu chuyện “AI được mã hóa” đã khiến vấn đề này trở nên trầm trọng hơn.

Vấn đề với hầu hết các dự án này là:

1. không cần AI

2 Hầu hết các dự án AI không yêu cầu tiền điện tử

Không phải tất cả đều phi tập trung. DEX cần có trợ lý AI tích hợp sẵn và mọi chatbot không cần mã thông báo đi kèm để thúc đẩy quá trình áp dụng. Cuộc hôn nhân đầy khó khăn giữa AI và tiền điện tử này gần như khiến tôi khó có thể vượt qua khi bắt đầu tìm hiểu câu chuyện này.

Tin xấu là gì? Tiếp tục đi theo con đường hiện tại và tập trung hóa công nghệ hơn nữa sẽcuối cùng sẽ thất bại và hàng loạt dự án “AI x Crypto” không có thật sẽ cản trở bước ngoặt của chúng tôi.

Tin tốt là gì? Có ánh sáng ở cuối đường hầm. Đôi khi, AI được hưởng lợi từ kinh tế học mật mã. Tương tự, trong một số trường hợp sử dụng tiền điện tử, AI cũng có thể giải quyết một số vấn đề thực sự.

Trong bài viết hôm nay, chúng ta sẽ khám phá những nút giao thông quan trọng này. Sự chồng chéo của những ý tưởng đổi mới thích hợp này tạo ra một tổng thể lớn hơn tổng các phần của nó.

Chế độ xem cấp cao về ngăn xếp AI

Sau đây là quan điểm của tôi về các lĩnh vực dọc khác nhau trong hệ sinh thái "crypto AI" (nếu muốn tìm hiểu thêm, bạn có thể tham khảo Bài viết của Tommy). Lưu ý rằng đây là một cách nhìn rất đơn giản nhưng hy vọng nó sẽ giúp chúng ta đặt nền móng.

Ở cấp độ cao, đây là cách nó phối hợp với nhau:

· Thu thập dữ liệu trên quy mô lớn.

· Xử lý dữ liệu này để máy hiểu cách nhập và áp dụng dữ liệu đó.

· Huấn luyện mô hình trên dữ liệu này để tạo ra mô hình tổng quát.

· Sau đó có thể được tinh chỉnh để xử lý các trường hợp sử dụng cụ thể.

· Cuối cùng, các mô hình này được triển khai và lưu trữ để các ứng dụng có thể truy vấn chúng để triển khai hữu ích.

·Tất cả những điều này đòi hỏi tài nguyên điện toán đáng kể, có thể chạy cục bộ hoặc lấy từ đám mây.

Hãy cùng khám phá từng lĩnh vực này, đặc biệt tập trung vào các loại mã hóa khác nhau. thiết kế thực sự có thể cải thiện quy trình làm việc tiêu chuẩn.

Mã hóa mang lại cơ hội chiến đấu cho nguồn mở

Cuộc tranh luận giữa các phương pháp phát triển "nguồn đóng" và "nguồn mở" có thể bắt nguồn từ cuộc tranh luận Windows-Linux và lý thuyết "Nhà thờ và chợ" nổi tiếng của Eric Raymond. Mặc dù Linux ngày nay được sử dụng rộng rãi trong số những người đam mê nhưng vẫn có khoảng 90% người dùng chọn Windows. Tại sao? Vì có động lực.

Phát triển nguồn mở có nhiều lợi ích, ít nhất là từ bên ngoài. Nó cho phép số lượng người lớn nhất tham gia và đóng góp vào quá trình phát triển. Nhưng trong cấu trúc không đầu này không có sự hướng dẫn thống nhất. Các CEO không có động lực để thu hút càng nhiều người sử dụng sản phẩm của họ càng tốt để tối đa hóa lợi nhuận của họ. Trong quá trình phát triển nguồn mở, một dự án có tiềm năng phát triển thành một "chimera", tách ra theo các hướng khác nhau ở mọi giao điểm của các ý tưởng thiết kế.

Cách tốt nhất để điều chỉnh các biện pháp khuyến khích là gì? Xây dựng một hệ thống khen thưởng những hành vi thúc đẩy mục tiêu của bạn. Nói cách khác, đưa tiền vào tay những người thực hiện sẽ đưa chúng ta đến gần hơn với mục tiêu của mình. Với tiền điện tử, điều này có thể được mã hóa cứng thành luật.

Chúng ta sẽ xem xét một số dự án đang thực hiện điều này.

Mạng cơ sở hạ tầng vật lý phi tập trung (DePIN)

"Ồ thôi nào, lại cái thứ này à? " Vâng, tôi biết câu chuyện của DePIN cũng tệ như chính AI, nhưng đợi một chút. Tôi muốn tin chắc rằng DePIN là một trường hợp sử dụng tiền điện tử có cơ hội thực sự để thay đổi thế giới. Hãy nghĩ về nó.

Mã hóa thực sự tốt ở điểm nào? Xóa bỏ các bên trung gian và ưu đãi.

Bitcoin ban đầu được hình dung là một loại tiền tệ ngang hàng, được thiết kế để loại trừ các ngân hàng. Tương tự, DePIN hiện đại nhằm mục đích loại trừ quyền lực tập trung và giới thiệu các động lực thị trường có thể chứng minh là công bằng. Như chúng ta sẽ thấy, kiến trúc này lý tưởng cho việc cung cấp dịch vụ cộng đồng cho các mạng liên quan đến AI.

DePIN sử dụng việc phát hành mã thông báo sớm để tăng phía cung (nhà cung cấp), Hy vọng điều này sẽ thu hút nhu cầu tiêu dùng bền vững. Điều này nhằm giải quyết vấn đề khởi đầu nguội ở các thị trường mới.

Điều này có nghĩa là các nhà cung cấp phần cứng/phần mềm ("nút") ban đầu kiếm được một lượng lớn token và một lượng tiền mặt nhỏ. Khi người dùng tận dụng dòng tiền do các nút này tạo ra (trong trường hợp của chúng tôi là các nhà xây dựng máy học), điều này bắt đầu bù đắp cho việc giảm phát hành mã thông báo theo thời gian cho đến khi hệ sinh thái tự cung tự cấp hoàn toàn được thiết lập (có thể mất vài năm). Những người áp dụng sớm, chẳng hạn như Helium và Hivemapper, đã chứng minh tính hiệu quả của thiết kế này.

Mạng dữ liệu, trường hợp của Grass

Người ta nói rằng GPT-3 đã được huấn luyện với 45TB dữ liệu văn bản thuần túy, tương đương với khoảng 90 triệu cuốn tiểu thuyết (nhưng nó vẫn không thể vẽ được hình tròn). GPT-4 và GPT-5 yêu cầu nhiều dữ liệu hơn mức tồn tại trên web bề mặt, vì vậy việc gọi AI là "đói dữ liệu" là cách đánh giá thấp của thế kỷ.

Nếu bạn không phải là công ty hàng đầu (OpenAI, Microsoft, Google, Facebook), rất khó để có được dữ liệu này. Một chiến thuật phổ biến đối với hầu hết mọi người là quét web, điều này hoàn toàn ổn cho đến khi bạn cố gắng nâng cao nó. Nếu bạn sử dụng một phiên bản Amazon Web Services (AWS) duy nhất để cố gắng thu thập dữ liệu một số lượng lớn trang web, bạn sẽ nhanh chóng bị giới hạn tốc độ. Đây là lúc Grass xuất hiện.

Grass kết nối hơn hai triệu thiết bị, tổ chức chúng để thu thập dữ liệu các trang web từ địa chỉ IP của người dùng, thu thập, cấu trúc và bán chúng cho các tổ chức cần nhiều dữ liệu. . Đổi lại, người dùng tham gia mạng Grass có thể kiếm thu nhập ổn định từ các công ty AI sử dụng dữ liệu của họ.

Tất nhiên là chưa có mã thông báo nào, nhưng mã thông báo $GRASS trong tương lai có thể khiến người dùng sẵn sàng tải xuống tiện ích mở rộng trình duyệt (hoặc ứng dụng di động) của họ hơn. Điều này bất chấp thực tế là họ đã thu hút được một lượng lớn người dùng thông qua chiến dịch giới thiệu rất thành công.

Mạng GPU, trường hợp của io.net

Có lẽ quan trọng hơn dữ liệu là sức mạnh tính toán. Bạn có biết rằng trong năm 2020 và 2021, Trung Quốc đầu tư nhiều tiền vào GPU hơn là dầu mỏ? Thật điên rồ, nhưng đó mới chỉ là sự khởi đầu. Tạm biệt Petro, nhường chỗ cho Computercoin.

(Báo cáo chi tiết)

Hiện nay, có rất nhiều GPU DePIN trên thị trường và Nguyên lý làm việc của họ đại khái như sau.

1. Các kỹ sư/công ty học máy đang có nhu cầu cấp thiết về điện toán.

2. Mặt khác, có các trung tâm dữ liệu, công cụ khai thác nhàn rỗi và những người có sở thích với GPU/CPU nhàn rỗi.

Mặc dù nguồn cung toàn cầu rất lớn nhưng vẫn thiếu sự phối hợp. Thật không dễ dàng để liên hệ với 10 trung tâm dữ liệu khác nhau và yêu cầu họ đặt giá thầu cho việc sử dụng của bạn. Một giải pháp tập trung tạo ra một trung gian tìm kiếm đặc lợi có động cơ là thu được giá trị tối đa từ mỗi bên, nhưng tiền điện tử có thể giúp ích.

Tiền điện tử rất giỏi trong việc tạo ra các lớp thị trường kết nối người mua và người bán một cách hiệu quả. Một đoạn không cần phải chịu trách nhiệm về lợi ích tài chính của cổ đông.

io.net nổi bật vì nó giới thiệu một số tính năng chính để đào tạo AI Quan trọng công nghệ mới thú vị - ngăn xếp cụm của họ. Phân cụm truyền thống bao gồm việc kết nối vật lý một loạt GPU trong cùng một trung tâm dữ liệu để chúng có thể hoạt động cùng nhau trong quá trình đào tạo mô hình. Nhưng nếu phần cứng của bạn được phân phối trên toàn thế giới thì sao? io.net đã làm việc với Ray (được sử dụng để tạo ChatGPT) để phát triển phần mềm trung gian phân cụm có thể kết nối các GPU không cùng vị trí.

Ngoài ra, quá trình đăng ký AWS có thể mất nhiều ngày, trong khi một cụm trên io.net có thể được khởi chạy mà không cần xin phép trong 90 giây. Vì những lý do này, tôi có thể thấy io.net trở thành trung tâm để tất cả các DePIN GPU khác cắm vào "công cụ IO" của họ, mở khóa phân cụm tích hợp và trải nghiệm tích hợp mượt mà. Tất cả điều này chỉ có thể thực hiện được với sự trợ giúp của công nghệ mã hóa.

Bạn sẽ nhận thấy rằng hầu hết các dự án AI phi tập trung đầy tham vọng (ví dụ: Bittensor, Morpheus, Gensyn, Ritual, Sahara) đều có yêu cầu "tính toán" rõ ràng - đây là nơi nên chèn GPU DePIN, AI phi tập trung yêu cầu tính toán không cần cấp phép.

Việc sử dụng cơ cấu khuyến khích

Quay lại sự tiết lộ về Bitcoin một lần nữa. Tại sao thợ mỏ cứ tính toán băm nhanh như vậy? Bởi vì đây là cách họ được trả tiền - Satoshi nghĩ ra kiến trúc này vì nó ưu tiên bảo mật. Bài học là gì? Cơ cấu khuyến khích được tích hợp trong các giao thức này sẽ xác định sản phẩm cuối cùng mà họ tạo ra.

Người khai thác bitcoin và người đặt cược Ethereum là những người tham gia hấp thụ tất cả các mã thông báo gốc của họ bởi vì đây là điều mà giao thức muốn khuyến khích - sự tham gia Những người trở thành thợ mỏ và người đặt cọc.

Trong một tổ chức, điều này có thể đến từ Giám đốc điều hành, người xác định "tầm nhìn" hoặc "tuyên bố sứ mệnh". Nhưng con người có thể mắc sai lầm và nó có thể làm hỏng một công ty. Mặt khác, mã máy tính có thể tập trung tốt hơn so với nô lệ làm công ăn lương thô bạo nhất. Chúng ta hãy xem xét một số dự án phi tập trung có hiệu ứng mã thông báo tích hợp cho phép người tham gia tập trung vào các mục tiêu cao cả.

AI xây dựng mạng lưới, thảo luận về Bittensor

Nếu chúng ta để những người khai thác Bitcoin xây dựng AI thay thế thì sao? về việc giải những bài toán vô ích? Bằng cách này, bạn sẽ có được Bittensor.

Mục tiêu của Bittensor là tạo ra một số hệ sinh thái thử nghiệm để thử nghiệm, với mục tiêu tạo ra "trí thông minh được thương mại hóa" trong mỗi hệ sinh thái. Điều này có nghĩa là một hệ sinh thái (được gọi là mạng con hoặc gọi tắt là "SN") có thể tập trung vào phát triển các mô hình ngôn ngữ, một hệ sinh thái khác tập trung vào các mô hình tài chính và hơn thế nữa là tổng hợp giọng nói, phát hiện AI hoặc tạo hình ảnh (xem dự án hiện đang hoạt động).

Đối với mạng Bittensor, việc bạn muốn làm gì không quan trọng. Miễn là bạn có thể chứng minh rằng dự án của mình xứng đáng được tài trợ thì các ưu đãi sẽ đến. Đây là mục tiêu của chủ sở hữu mạng con, người đăng ký mạng con và điều chỉnh luật chơi.

Những người tham gia "trò chơi" này được gọi là thợ mỏ. Đây là các kỹ sư và nhóm ML/AI xây dựng các mô hình. Họ bị nhốt trong Thunderdome được xem xét liên tục, cạnh tranh với nhau để giành được nhiều phần thưởng nhất.

Người xác nhận là bên còn lại, chịu trách nhiệm xem xét và chấm điểm công việc của những người khai thác một cách phù hợp. Nếu người xác nhận bị phát hiện thông đồng với thợ mỏ, họ sẽ bị trục xuất.

Hãy nhớ các ưu đãi:

· Thợ mỏ kiếm được nhiều tiền hơn khi họ đánh bại thợ mỏ trong các mạng con khác ---Điều này thúc đẩy sự phát triển của AI.

· Người xác thực kiếm được nhiều tiền hơn khi họ xác định chính xác các công cụ khai thác có hiệu suất cao và hiệu suất thấp - điều này duy trì tính toàn vẹn của mạng con.

· Chủ sở hữu mạng con kiếm được nhiều tiền hơn khi mạng con của họ tạo ra các mô hình AI hữu ích hơn các mạng con khác - điều này thúc đẩy chủ sở hữu mạng con tối ưu hóa "trò chơi" của nó.

Bạn có thể coi Bittensor như một cỗ máy thưởng vĩnh viễn được phát triển bởi AI. Một kỹ sư học máy mới chớm nở có thể cố gắng xây dựng một thứ gì đó, quảng cáo cho các nhà đầu tư mạo hiểm và cố gắng huy động một số tiền. Hoặc họ có thể tham gia một trong các mạng con Bittensor với tư cách là thợ mỏ, vận động cơ bắp và kiếm được hàng tấn TAO. Cái nào dễ hơn?

Một số nhóm hàng đầu đang xây dựng trên web:

· Nous Research là vua của nguồn mở. Mạng con của họ là yếu tố thay đổi cuộc chơi trong việc tinh chỉnh LLM nguồn mở. Họ thử nghiệm mô hình trên một luồng dữ liệu tổng hợp liên tục, khiến bảng xếp hạng không thể bị thao túng (không giống như các tiêu chuẩn truyền thống như HuggingFace).

· Mạng lưới đào tạo độc quyền của Taoshi về cơ bản là một công ty thương mại định lượng nguồn mở. Họ yêu cầu những người đóng góp ML xây dựng các thuật toán giao dịch dự đoán biến động giá tài sản. API của họ cung cấp tín hiệu giao dịch ở cấp độ định lượng cho người dùng bán lẻ và tổ chức, đồng thời nhanh chóng đạt được lợi nhuận lớn.

· Cortex.t, do nhóm Corcel phát triển, phục vụ hai mục đích. Đầu tiên, họ khuyến khích những người khai thác cung cấp quyền truy cập API cho các mô hình hàng đầu như GPT-4 và Claude-3 để đảm bảo tính khả dụng liên tục cho các nhà phát triển. Họ cũng cung cấp tính năng tạo dữ liệu tổng hợp, rất tốt cho việc đào tạo mô hình và đo điểm chuẩn (đó là lý do tại sao Nous sử dụng nó). Kiểm tra các công cụ của họ - Trò chuyện và Tìm kiếm.

Nếu không có gì khác, Bittensor tái khẳng định sức mạnh của các cơ cấu khuyến khích. kinh tế học mật mã.

Tác nhân thông minh, khám phá Morpheus

Bây giờ, chúng ta hãy xem xét hai khía cạnh của Morpheus :

· Cấu trúc kinh tế tiền điện tử đang xây dựng AI (tiền điện tử giúp AI)

·Các ứng dụng hỗ trợ AI tạo ra các trường hợp sử dụng mới trong mã hóa (AI giúp mã hóa)

　"Tác nhân thông minh" chỉ đơn giản là những mô hình AI được đào tạo về hợp đồng thông minh. Họ hiểu hoạt động bên trong của tất cả các giao thức DeFi hàng đầu và biết nơi tìm lợi nhuận, nơi kết nối và cách phát hiện các hợp đồng đáng ngờ. Chúng là “bộ định tuyến tự động” của tương lai và theo tôi, chúng sẽ là cách mọi người tương tác với blockchain sau 5-10 năm nữa. Trên thực tế, khi chúng ta đạt đến điểm đó, bạn thậm chí có thể không biết mình đang sử dụng mã hóa. Bạn chỉ cần nói với chatbot rằng bạn muốn chuyển một số tiền tiết kiệm của mình sang một khoản đầu tư khác và mọi thứ sẽ diễn ra trong nền.

Morpheus là hiện thân của phần Thông tin "Truyền cảm hứng cho họ và họ sẽ đến". Mục tiêu của họ là có một nền tảng nơi các tác nhân thông minh có thể lan rộng và phát triển, mỗi tác nhân được xây dựng dựa trên sự thành công của tác nhân trước đó, trong một hệ sinh thái giảm thiểu các tác động bên ngoài.

Cấu trúc lạm phát mã thông báo nêu bật bốn thành phần chính đóng góp cho giao thức:

· Mã - Trình tạo tác nhân.

· Cộng đồng – Xây dựng các ứng dụng và công cụ front-end để thu hút người dùng mới vào hệ sinh thái.

· Tính toán – Cung cấp sức mạnh tính toán để chạy tác nhân.

· Vốn - Cung cấp thu nhập của họ để cung cấp năng lượng cho cỗ máy kinh tế của Morpheus.

Mỗi danh mục này nhận được một phần bằng nhau của phần thưởng lạm phát $MOR ( và cũng tiết kiệm một phần nhỏ làm quỹ khẩn cấp), buộc họ phải:

· Xây dựng đại lý tốt nhất—khi Người sáng tạo của họ được bù đắp khi proxy được sử dụng nhất quán. Không giống như việc cung cấp plugin OpenAI miễn phí, phương pháp này trả tiền cho người xây dựng ngay lập tức.

· Xây dựng giao diện người dùng/công cụ tốt nhất - Người sáng tạo được trả tiền khi sản phẩm sáng tạo của họ được sử dụng một cách nhất quán.

· Cung cấp sức mạnh tính toán ổn định - Nhà cung cấp được trả tiền khi họ cho mượn sức mạnh tính toán.

· Cung cấp tính thanh khoản cho các dự án – Kiếm được phần MOR bằng cách duy trì tính thanh khoản của dự án.

Mặc dù có nhiều dự án AI/đại lý thông minh khác, nhưng cấu trúc kinh tế mã thông báo của Morpheus đặc biệt rõ ràng và hiệu quả trong việc thiết kế các biện pháp khuyến khích.

Những tác nhân thông minh này là ví dụ điển hình về cách AI có thể thực sự loại bỏ các rào cản đối với việc áp dụng tiền điện tử. Trải nghiệm người dùng của dApps nổi tiếng là tệ (mặc dù đã có rất nhiều cải tiến trong vài năm qua) và sự nổi lên của LLM đã khơi dậy ngọn lửa của mọi người muốn sáng lập Web2 và Web3. Mặc dù có rất nhiều dự án vì lợi nhuận, nhưng các dự án lớn như Morpheus và Wayfinder (xem bản demo bên dưới) cho thấy việc thực hiện các giao dịch trực tuyến trong tương lai sẽ dễ dàng như thế nào.

(xem tweet để biết chi tiết)

Kết hợp tất cả những điều này lại với nhau, sự tương tác giữa các hệ thống này có thể trông giống như một hơi giống bên dưới. Lưu ý rằng đây là một cái nhìn cực kỳ đơn giản.

Làm thế nào để biết một dự án có hoàn toàn vô dụng hay không

Hãy nhớ hai phạm trù rộng lớn của chúng ta về "mã hóa x AI":

1. Mã hóa giúp ích cho AI

Trong bài viết này, chúng tôi chủ yếu khám phá danh mục đầu tiên. Như chúng ta đã thấy, một hệ thống token được thiết kế tốt có thể giúp toàn bộ hệ sinh thái đạt được thành công.

Loại 1 - Mã hóa giúp AI

Cấu trúc DePIN có thể giúp khởi động thị trường, khuyến khích Token sáng tạo các cấu trúc có thể điều phối nỗ lực của các dự án nguồn mở hướng tới các mục tiêu từng khó nắm bắt. Có, có một số giao điểm hợp pháp khác mà tôi chưa đề cập đến do hạn chế về không gian:

· Lưu trữ phi tập trung

· Môi trường thực thi đáng tin cậy (TEE)

· Thu thập dữ liệu theo thời gian thực (RAG)

· Máy học không có kiến thức x để suy luận/xác minh nguồn gốc

Khi quyết định liệu một dự án mới có thực sự có giá trị hay không, hãy tự hỏi:

· Nếu đó là một dự án phụ của một dự án đã có sẵn khác thì cũng vậy nó có đủ khác biệt để khiến mọi người tỏa sáng?

· Nó chỉ là một phiên bản đóng gói của phần mềm nguồn mở?

· Dự án này có thực sự được hưởng lợi từ mật mã hay mật mã được đưa vào?

· Chúng ta có thực sự cần 100 dự án tiền điện tử như HuggingFace (một nền tảng máy học nguồn mở phổ biến) không?

Loại thứ hai - AI giúp mã hóa

Ở loại này, cá nhân tôi nghĩ nó còn hơn thế nữa của một dự án giả nhưng có một số trường hợp sử dụng thú vị. Ví dụ: các mô hình AI có thể loại bỏ các rào cản trong trải nghiệm người dùng tiền điện tử, đặc biệt là các tác nhân thông minh. Dưới đây là một số danh mục thú vị để xem trong không gian ứng dụng tiền điện tử được hỗ trợ bởi AI:

· Hệ thống ý định nâng cao – hoạt động chuỗi chéo tự động

· Cơ sở hạ tầng ví

· Cơ sở hạ tầng cảnh báo theo thời gian thực cho người dùng và ứng dụng

Nếu nó chỉ là một "chatbot có mã thông báo" thì đối với tôi đó là một dự án tào lao. Hãy ngừng vận động cho những dự án này để cứu lấy sự tỉnh táo của tôi. Ngoài ra:

· Việc thêm AI sẽ không giúp ứng dụng/chuỗi/công cụ đang thất bại của bạn phù hợp với thị trường sản phẩm một cách kỳ diệu

·Không ai sẽ chơi một trò chơi tồi chỉ vì nó có nhân vật AI

· Thêm "AI" vào dự án của bạn. Thẻ không làm cho nó trở nên thú vị

Nơi chúng ta đi h1>

Bất chấp mọi ồn ào, một số nhóm nghiêm túc đang nỗ lực làm việc để hiện thực hóa tầm nhìn về "AI phi tập trung" và nó đáng để đấu tranh.

Ngoài các dự án khuyến khích phát triển mô hình nguồn mở, mạng dữ liệu phi tập trung còn mở ra cánh cửa mới cho các nhà phát triển AI mới nổi. Trong khi hầu hết các đối thủ cạnh tranh của OpenAI không thể chốt các giao dịch quy mô lớn với Reddit, Tumblr hoặc WordPress, thì việc thu thập thông tin phân tán thậm chí có thể thu hẹp khoảng cách.

Một công ty có thể không bao giờ có sức mạnh tính toán nhiều hơn phần còn lại của thế giới cộng lại, nhưng với mạng GPU phi tập trung, điều này có nghĩa là bất kỳ ai khác cũng có khả năng cạnh tranh với những công ty hàng đầu. Tất cả những gì bạn cần là một ví tiền điện tử.

Ngày nay chúng ta đang ở ngã tư đường. Nếu chúng tôi tập trung vào các dự án “tiền điện tử x AI” thực sự có giá trị, chúng tôi có khả năng phân cấp toàn bộ kho AI.

Tầm nhìn của tiền điện tử là tạo ra một loại tiền tệ cứng thông qua sức mạnh của mật mã mà không ai có thể can thiệp được. Ngay khi công nghệ mới nổi này bắt đầu trở nên phổ biến, một kẻ thách thức thậm chí còn đáng gờm hơn đã xuất hiện.

Trong trường hợp tốt nhất, AI tập trung sẽ làm được nhiều việc hơn là kiểm soát tài chính của bạn và áp đặt sự thiên vị lên mọi phần dữ liệu mà chúng ta gặp trong cuộc sống hàng ngày. Nó sẽ làm giàu cho một số nhà lãnh đạo công nghệ trong một chu trình tự thu thập dữ liệu, tinh chỉnh và truyền tải mô hình.

Nó sẽ hiểu bạn hơn bạn biết chính mình. Nó biết cần nhấn nút nào để khiến bạn cười nhiều hơn, tức giận nhiều hơn và tiêu dùng nhiều hơn. Mặc dù có vẻ như vậy nhưng nó không chịu trách nhiệm cho bạn.

Ban đầu, mã hóa được coi là một lực lượng chống lại sự tập trung hóa của AI. Công nghệ mật mã có thể phối hợp nỗ lực của các cá nhân phân tán để đạt được mục tiêu chung. Tuy nhiên, hiện khả năng này đang phải đối mặt với một kẻ thù mạnh hơn cả ngân hàng trung ương: AI tập trung. Lần này, thời gian là điều cốt yếu và chúng ta cần hành động nhanh chóng để chống lại xu hướng tập trung hóa của AI.

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