Khám phá cuộc cách mạng AI trong Web3: AI phi tập trung, Quyền sở hữu dữ liệu và Con đường phía trước

Vào ngày 2 tháng XNUMX, Dubai đã tổ chức Hội nghị Hack Seasons , nơi các chuyên gia hàng đầu tụ họp để khám phá cách làn sóng AI đang định hình lại sự phát triển blockchain và tương tác của người dùng. Dẫn đầu bởi Tomer Sharoni, Đồng sáng lập và Giám đốc điều hành của Địa chỉ , bảng điều khiển featured những nhà lãnh đạo ngành công nghiệp bao gồm Evgeny Ponomarev từ Mạng lưới Fluence , Mark Rydon từ Aethir , Ramkumar từ sổ cái mở và Michael Heinrich từ Phòng thí nghiệm 0G . Cuộc thảo luận đề cập đến sự gia tăng của các tác nhân tự động, các ứng dụng phi tập trung (dApp) do AI hỗ trợ và những tiến bộ trong bảo mật và phân tích dữ liệu, đồng thời nêu bật cách AI đang chuyển đổi Web3 cơ sở hạ tầng và quản trị, và xem xét các ranh giới tương lai của sự hội tụ này.

Một trong những câu hỏi chính là sự thống trị hiện tại của các mô hình AI tập trung, dựa trên dữ liệu đóng, tài nguyên tính toán đóng và các ưu đãi hạn chế. Các diễn giả xác định phi tập trung là một phương tiện để khắc phục những hạn chế này. 

Xác định các vấn đề chính trong AI ngày nay, họ nhấn mạnh rằng Web3 có thể đóng góp vào sự phát triển của AI bằng cách cho phép thu thập dữ liệu và quy trình dán nhãn bao hàm hơn. Khả năng thu thập nhiều tài nguyên và cho phép mọi người sử dụng những gì họ cần là một vấn đề khác cần được quan tâm. Khả năng xác minh trên các thành phần AI cũng mang lại những thách thức, cũng như việc thiếu khen thưởng cho mọi người vì dữ liệu họ cung cấp. Trong trường hợp này, các ưu đãi gốc tiền điện tử đóng vai trò là cơ hội tiềm năng để khen thưởng những người đóng góp một cách minh bạch. Trong khi đó, một thách thức chính về cơ sở hạ tầng là quyền truy cập hạn chế vào GPU, công cụ quan trọng của AI, điều này nhấn mạnh tính cấp thiết của việc dân chủ hóa quyền truy cập tính toán để đảm bảo sự tham gia rộng rãi hơn.

Cơ sở hạ tầng phi tập trung như con đường dẫn đến hệ thống AI minh bạch, có thể xác minh và đáng tin cậy

Khôi phục lòng tin vào hệ thống AI là một vấn đề thiết yếu khác, đặc biệt là trong bối cảnh các quyết định ngày càng không rõ ràng. Do đó, phi tập trung mang lại khả năng hiển thị cho cả dữ liệu và hành vi của mô hình. 

Ví dụ, các lớp lưu trữ phi tập trung có thể thiết lập nguồn gốc dữ liệu ngay từ thời điểm thông tin đi vào hệ thống, cho phép người dùng theo dõi nguồn gốc và các sửa đổi của thông tin. Về mặt vận hành, việc căn chỉnh mô hình theo thời gian thực thông qua các cơ chế khuyến khích và hình phạt dựa trên blockchain—chẳng hạn như cắt giảm—mang đến con đường quản trị động đối với hành vi AI, tạo ra các hệ thống vừa có thể xác minh vừa có thể thích ứng.

Mở khóa biên giới tiếp theo của AI: Quyền sở hữu trong các mô hình AI phi tập trung

Một điểm thảo luận quan trọng khác là việc xác định nguồn dữ liệu và đảm bảo chất lượng. Trong khi hầu hết các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) hiện nay được đào tạo trên dữ liệu được thu thập công khai, các thành viên hội thảo nhấn mạnh rằng các tập dữ liệu có giá trị nhất được nắm giữ bởi các cá nhân và doanh nghiệp có kiến ​​thức chuyên ngành.

Ví dụ, Openledger hướng đến mục tiêu cho phép các cá nhân và tổ chức xây dựng các mô hình phù hợp cho các lĩnh vực như chăm sóc sức khỏe và thương mại điện tử bằng cách khai thác các tập dữ liệu chuyên biệt này. Khung của họ cho phép những người đóng góp giữ quyền sở hữu dữ liệu của họ trong khi vẫn nhận được sự ghi nhận và phần thưởng. Đáng chú ý, Openledger cung cấp một cơ chế để theo dõi dữ liệu nào đã đóng góp vào các đầu ra AI cụ thể, một mức độ minh bạch không có trong hầu hết các LLM hiện tại.

Từ tự động hóa các giao dịch trên chuỗi đến thúc đẩy nền kinh tế tiền điện tử: Điều gì đang chờ đợi ở phía trước?

Khi được hỏi về những ý tưởng thú vị nhất trong không gian AI dự kiến ​​sẽ thành hiện thực trong tương lai gần, các diễn giả đã nhấn mạnh tiềm năng của việc sử dụng các tác nhân AI để thực hiện nhiều nhiệm vụ của con người. Một ví dụ được thảo luận là các nút căn chỉnh AI, có khả năng hoạt động như một lực lượng cảnh sát tự nhiên bằng cách phát hiện đầu độc dữ liệu và các cuộc tấn công cửa sau. Hơn nữa, các diễn giả nhấn mạnh vai trò của AI trong việc tách con người khỏi công việc thường ngày và nâng cao hiệu quả.

Các diễn giả dự đoán rằng trong vòng ba đến năm năm tới, phần lớn các giao dịch trên chuỗi có thể được thực hiện bởi các tác nhân AI tự động - một sự phát triển đặc biệt phù hợp với không gian tiền điện tử, vốn được đặc trưng bởi hoạt động đầu cơ và giao dịch nhanh chóng.

Một ý tưởng đáng chú ý khác là AI có thể được sử dụng để tối ưu hóa mọi thứ từ phát triển phần mềm đến tài chính phi tập trung (DeFi) chiến lược. Khi AI tiếp tục phát triển, tiềm năng cho các tổ chức và mô hình tài chính hoàn toàn mới dựa trên tiền điện tử ngày càng tăng, được hỗ trợ bởi các thuật toán do chính AI viết và tối ưu hóa. Trong mô hình mới nổi này, tiền điện tử không chỉ có thể đóng vai trò là công cụ đầu cơ mà còn là vốn gốc cho nền kinh tế do AI thúc đẩy.