В последние годы с выходом продуктов серии GPT искусственный интеллект преобразует различные отрасли. Мы стали свидетелями того, как различные приложения искусственного интеллекта входят в наш повседневный труд и жизнь, повышая эффективность работы, изменяя привычки образа жизни и снижая операционные издержки предприятий. Мы должны признать, что искусственный интеллект становится отправной точкой для следующей технологической революции.

Основа революции в области технологий искусственного интеллекта заключается в достаточной вычислительной мощности, алгоритмических моделях и огромном объеме обучающих данных. В настоящее время высокопроизводительная вычислительная мощность GPU дефицитна и дорога, алгоритмы имеют тенденцию к однородности, а также существуют проблемы с соответствием данных и защитой конфиденциальности при обучении моделей. Технология блокчейн обладает характеристиками, такими как децентрализация и распределенное хранение, которые могут быть эффективно применены в разработке, развертывании и эксплуатации моделей искусственного интеллекта.

Использование характеристик блокчейна для решения проблемы вычислительной мощности искусственного интеллекта.

Для процесса развития искусственного интеллекта, сталкиваясь с проблемами, такими как нехватка вычислительной мощности графических процессоров и высокие затраты на использование, некоторые блокчейн-проекты пытаются решить их с помощью блокчейн-решений.

Render Network - это высокопроизводительная распределенная платформа рендеринга, которая сокращает разрыв между спросом на вычислительную мощность GPU и ресурсами провайдеров простаивающих GPU, используя ведущее в отрасли программное обеспечение otoy. Эта настройка позволяет предоставлять простаивающие ресурсы GPU для высокотребовательных областей вычислений, таких как искусственный интеллект и виртуальная реальность, по более низкой цене.

В этой экосистеме поставщики простаивающих графических процессоров подключают свои устройства к Render Network для выполнения различных задач рендеринга, в то время как потребители компенсируют поставщикам графических процессоров вознаграждение в виде токенов. Такой децентрализованный подход максимизирует эффективность использования ресурсов, создает ценность для участников и снижает затраты на разработку и эксплуатацию искусственного интеллекта. В декабре прошлого года Render совершила значительный технологический скачок, перенеся свою инфраструктуру из цепочки Ethereum на Solana с высоким TPS, используя высокую производительность и большую масштабируемость Solana для расширения возможностей Render, включая потоковую передачу в реальном времени и сжатие состояния.

Изображение, отрендеренное на сети Render

Akash — это децентрализованная вычислительная платформа, которая агрегирует простаивающие процессоры, графические процессоры, хранилище, пропускную способность, выделенные IP-адреса и другие сетевые ресурсы по всему миру и сдает их в аренду предприятиям и частным лицам, которым требуется высокая вычислительная мощность для таких задач, как искусственный интеллект. Это позволяет им в полной мере использовать эти ресурсы и предоставлять услуги по аренде графических процессоров. Пользователи, предоставляющие ресурсы для аренды графических процессоров, получают токены AKT, в то время как востребованные получают доступ к вычислительным мощностям по низким ценам. Токен платформы AKT не только используется для расчетов за арендуемые ресурсы сети, но и служит стимулом для поощрения валидаторов к участию в управлении экосистемой и поддержании сетевой безопасности. Платформа взимает определенную комиссию за транзакцию при расчетах за ресурсы сети, что позволяет всем участникам экосистемы платформы получать доход и способствует долгосрочной жизнеспособности платформы и постоянному росту ее бизнес-модели.

Реально-временная статистическая графика ресурсов сети Akash Network

Livepeer - это платформа сети видеоинфраструктуры для прямой и веб-трансляции медиаконтента по требованию. Пользователи могут присоединиться к сети, запустив программное обеспечение платформы и использовав графический процессор, полосу пропускания и другие ресурсы своего компьютера для транскодирования и распространения видео. Этот подход повышает надежность видеопотоков и снижает связанные с ними расходы, такие как транскодирование и распространение, до 50 раз. Кроме того, проект Livepeer представляет задачи по искусственному интеллекту для видеокомпьютерных задач на сети Livepeer, используя свою сеть графических процессоров, управляемую оркестраторами, для создания видеороликов высокого качества, что позволяет снизить затраты на создание видеоконтента.

Из описания вышеуказанных блокчейн-проектов очевидно, что блокчейн может использовать свои децентрализованные и распределенные характеристики для эффективного использования неиспользуемых сетевых ресурсов для решения текущего дефицита вычислительной мощности и высоких затрат на ИИ. Когда эту модель подтвердят и признают в большем количестве реальных сценариев и ИИ-стартапах в будущем, это значительно смягчит проблему вычислительной мощности.

Интеграция искусственного интеллекта с данными блокчейна.

Данные являются основой моделей искусственного интеллекта, и данные, используемые для обучения моделей, определяют различия между различными моделями искусственного интеллекта. По сравнению с другими источниками данных, данные блокчейна имеют более высокое качество и прозрачность, что позволяет идентифицировать пользователей на блокчейне.

Arkham - это платформа, которая вознаграждает пользователей за предоставление он-чейн данных и анализ разведки с использованием технологии искусственного интеллекта. Ее собственный искусственный интеллектуальный двигатель, ULTRA, может помечать он-чейн адреса реальных пользователей, позволяя связывать децентрализованные он-чейн анонимные адреса с реальными людьми. Получая большое количество помеченных данных для он-чейн анонимных адресов через модели искусственного интеллекта, пользователи могут раскрывать информацию об он-чейн транзакциях сущностей через Arkham. Хорошо известно, что самое большое препятствие при расследовании криптовалютных преступлений - это идентификация финансовых переводов через анонимные адреса. Регулирующие органы могут отслеживать и расследовать преступные действия, такие как отмывание денег и мошенничество, через помеченные данные, предоставленные Arkham.

Карта визуализации данных на цепочке платформы Arkham

Кроме того, Arkham также имеет функцию торговли информацией об интеллекте на цепи. Функция межбиржевого обмена Arkham позволяет обменивать адреса на цепи и информацию оффлайн в реальном мире. Пользователи могут собирать разведывательную информацию на цепи через вознаграждение за охоту на платформе, а ценная информация на цепи также может быть выставлена на аукцион на платформе. Для подробного анализа конкретных продуктов вы можете обратиться к статье «Может ли Аркхэм стать мощным инструментом для регулирования On-Chain?“ ранее написанный.

Искусственный интеллект движка Аркхема, ULTRA, получил поддержку во время разработки от компании Palantir, занимающейся аналитикой больших данных и предоставляющей услуги разведки, которая предоставляет услуги по искусственному интеллекту правительству США, а также от основателей OpenAI. Благодаря такой сильной поддержке и доступу к мощной модели обучения искусственного интеллекта, Аркхем обладает самой надежной библиотекой маркировки данных on-chain в отрасли.

Адресуя высокую стоимость хранения больших объемов данных для обучения моделей искусственного интеллекта, проекты хранения блокчейна, такие как Arweave, Filecoin и Storj, предоставили решения. Будь то единовременная оплата за постоянное хранение Arweave или эффективная модель оплаты по мере использования Filecoin, эти решения значительно снижают затраты на хранение данных. Кроме того, децентрализованное хранение может смягчить риск потери данных из-за природных бедствий по сравнению с традиционными методами хранения.

При использовании ChatGPT можно улучшить эффективность работы, оптимизация модели для увеличения точности разговоров с искусственным интеллектом требует больших объемов пользовательских данных для обучения и настройки. Поэтому существует риск утечки чувствительных данных и персональных данных о конфиденциальности. Zama - это компания по криптографии с открытым исходным кодом, которая создает передовые решения с полностью гомоморфным шифрованием (FHE) для блокчейна и искусственного интеллекта. Zama Concrete ML может безопасно обрабатывать чувствительные данные, обеспечивать совместную работу с данными между различными учреждениями, сохраняя конфиденциальность, повышать эффективность и безопасность данных. Он шифрует данные конфиденциальности, такие как персональные медицинские записи во время обучения, обеспечивая, что каждый пользователь может видеть только окончательный результат, а не чувствительные данные других людей.

Интеграция искусственного интеллекта с проектами блокчейн.

OpenAI определяет агента искусственного интеллекта как систему, управляемую большой моделью языка (LLM), обладающую способностью автономно понимать, воспринимать, планировать, запоминать и использовать инструменты, что позволяет ему автоматизировать выполнение сложных задач. С последовательным выпуском моделей GPT от OpenAI становится все больше приложений агентов искусственного интеллекта, которые внедряются.

Fetch.ai - это самообучающаяся блокчейн-сеть, в первую очередь облегчающая экономическую деятельность среди автономных искусственных интеллект-агентов. Fetch.ai состоит из четырех частей: AI Agents, Agentverse, AI Engine и Fetch network. Пользователи могут создавать, разрабатывать и развертывать своих собственных AI-агентов, используя предоставленные платформой примеры использования AI-агентов на Agentverse. Они также могут продвигать своих AI-агентов другим пользователям на платформе. DeltaV - это интерфейс чата на основе ИИ в Fetch.ai. Пользователи вводят запросы через этот интерфейс, и ИИ Engine считывает ввод пользователя, преобразует его в действия и выбирает наиболее подходящего AI-агента в Agentverse для выполнения задачи. В настоящее время немецкая компания Bosch сотрудничает с Fetch.ai в исследованиях интеграции технологии AI-агентов с мобильностью и приложениями для умного дома, совместно открывая дверь в эру Web3 экономики Интернета вещей.

Состав экосистемы Fetch.ai

Кроме того, приложение AI Agent QnA3.AI представляет ботов вопросов и ответов и технического анализа, а также возможности торговли активами в индустрии шифрования в мир Web3. Через бота QnA3 пользователи могут собирать, анализировать и выполнять фактические транзакции при торговле криптовалютами. Поведение реализуется через функции продукта «Вопрос и ответ», «Технический анализ» и «Торговля в реальном времени», что минимизирует влияние субъективных эмоций пользователей на их торговые решения.

Возможные юридические риски

1. Риски экспорта данных

В вышеуказанном введении упоминается, что некоторые проекты децентрализованного хранения решают проблему хранения данных для обучения моделей ИИ по более низкой цене. Это снижает барьер для отдельных лиц и стартапов, посвятивших себя предпринимательству в области ИИ. Однако такой подход к децентрализованному хранению может повлечь риски выхода данных за пределы юрисдикции.

Национальное управление по информации в Интернете опубликовало «Руководство по оценке безопасности экспорта данных (первое издание)», в котором четко указано, что поведение при экспорте данных включает в себя:

(1) Передача и хранение данных, собранных и сгенерированных во время внутренних операций, за границу держателями данных;

(2) Хранение данных, собранных и сгенерированных обработчиками данных на территории страны, а также предоставление возможности институтам, организациям или отдельным лицам из-за рубежа осуществлять запросы, извлекать, загружать и экспортировать данные;

(3) Другие поведения по экспорту данных, регулируемые Национальным управлением по информации в сети.

Итак, что такое «экспорт»? Статья 89 Закона о въезде и выезде граждан из Китайской Народной Республики четко гласит, что «экспорт» означает путешествие из материкового Китая в другие страны или регионы, путешествие из материкового Китая в Гонконгский Специальный административный район или Макао Специальный административный район, а также путешествие из материкового Китая на Тайвань. Следовательно, можно видеть, что определение наличия экспорта основано на юрисдикции.

Для проектов децентрализованного хранения пользователи хранят данные в децентрализованных распределенных сетях, таких как IPFS. Файлы, хранящиеся в сети, разделены на несколько небольших фрагментов данных, зашифрованы и хранятся в различных узлах, с узлами хранения, распределенными по всему миру. Представьте себе, что внутренний стартап по искусственному интеллекту начнет хранить данные для обучения моделей искусственного интеллекта на узлах таких децентрализованных проектов, действительно существует риск экспорта данных.

2. Риск утечки чувствительных персональных данных

В приложениях AI Agent, таких как QnA3.AI, пользователи взаимодействуют с AI в переговорах, чтобы получить торговую информацию по зашифрованным активам и выполнить транзакции. Личный диалог Q&A, сгенерированный в результате этих взаимодействий, представляет риск утечки конфиденциальных данных, если его использовать проектом для обучения модели и оптимизации. Такая утечка данных о транзакциях, если ее используют злоумышленники, может привести к неудачам в инвестициях и, возможно, к еще большим потерям.

Отказ от ответственности：

1. Эта статья перепечатана из [web3caff] Все авторские права принадлежат оригинальному автору [Крис Чуян]. Если есть возражения к этому повторному изданию, пожалуйста, свяжитесь с Gate Learnкоманда, и они незамедлительно справятся с этим.
2. Отказ от ответственности: Взгляды и мнения, высказанные в этой статье, принадлежат исключительно автору и не являются инвестиционной рекомендацией.
3. Переводы статьи на другие языки выполняются командой Gate Learn. Если не указано иное, копирование, распространение или плагиат переведенных статей запрещены.