AI & Crypto: Estes três grandes domínios valem a pena seguir

Os MLOps, hardware distribuído e soluções de rastreabilidade baseadas em blockchain da Descentralização abrem caminho para um futuro mais Descentralização e inclusivo para a IA.

Escrito por: io.net

Compilação: Alex Liu, Foresight News

A inteligência artificial rapidamente se tornou uma das forças mais centralizadas do mundo. O desenvolvimento e implantação de inteligência artificial requer enormes recursos - incluindo grandes quantidades de capital, habilidades de computação avançadas e talentos altamente especializados. Claro, apenas organizações com os fundos mais abundantes têm a capacidade de investir em infraestrutura de ponta e atrair os principais talentos, enquanto empresas menores têm dificuldade em acompanhar.

Em circunstâncias tradicionais, o MLOps (Machine Learning Operations, operações de aprendizado de máquina) é controlado por grandes organizações, que gerenciam internamente todos os aspectos, desde a coleta de dados até o treinamento e implantação de modelos. Esse ecossistema fechado monopoliza talentos e recursos, criando grandes obstáculos para startups e pequenas empresas.

Uma das formas mais emocionantes de desafiar a centralização na blockchain é apoiar a Descentralização, modelos de inteligência artificial sem permissão. Ao utilizar uma comunidade distribuída para proteger, validar, ajustar e verificar cada estágio do processo de implementação do LLM (Large Language Model), podemos evitar que um pequeno número de participantes domine o campo da inteligência artificial.

io.net está atentamente seguindo o ponto de interseção entre inteligência artificial e blockchain, identificando três áreas-chave que podem remodelar o cenário.

MLOps Distribuído

No MLOps tradicional, as grandes empresas de tecnologia têm a vantagem. Eles têm recursos monopolizados e gerenciam tudo internamente. Por outro lado, o MLOps descentralizado usa blockchain e tokens de incentivo para criar uma rede distribuída, permitindo uma participação mais ampla em todo o ciclo de desenvolvimento de inteligência artificial.

Do marcador de dados ao ajuste fino do modelo, a rede 01928374656574839201 pode escalar de forma mais eficiente e justa. O pool de talentos pode ser ajustado com base na demanda e complexidade, tornando esse método particularmente eficaz em áreas profissionais onde o talento geralmente se concentra em empresas financeiramente robustas.

No caso da CrunchDao, eles construíram um modelo de Descentralização semelhante ao Kaggle, onde talentos em inteligência artificial podem competir para resolver problemas para empresas comerciais. À medida que conjuntos de dados específicos se tornam cada vez mais comuns, as empresas dependerão cada vez mais dessas redes de talentos para supervisionar, ajustar e otimizar os ‘humanos em loop’. Outro projeto, Codigo, está usando métodos semelhantes, construindo uma rede de Descentralização composta por desenvolvedores de encriptação, que treinam e aprimoram modelos de linguagem específicos de Criptomoeda ganhando Tokens.

Hardware Distribuído

Uma das maiores barreiras para o desenvolvimento atual de inteligência artificial é o acesso a GPUs de ponta, como o A100 e H100 da Nvidia. Eles são essenciais para treinar modelos de inteligência artificial de grande escala, mas seu custo é proibitivo para a maioria das startups. Ao mesmo tempo, empresas como a AWS estão fazendo acordos diretos com a Nvidia, restringindo ainda mais o acesso para pequenas empresas.

É por isso que modelos de Descentralização baseados em blockchain, como o io.net, são necessários. Permitindo que as pessoas monetizem suas GPUs ociosas, seja em centros de dados, instalações de mineração de criptomoedas ou até mesmo consoles de jogos, pequenas empresas podem obter poder computacional necessário a um custo extremamente baixo. Isso é uma alternativa sem licença e economicamente eficiente aos provedores de nuvem tradicionais, sem o risco de revisão ou altas taxas.

Rastreabilidade Distribuída

Como afirmado por Balaji Srinivasan, ‘A inteligência artificial é um rico ativo digital, enquanto a criptomoeda é um ativo digital escasso; a inteligência artificial gera, enquanto a criptomoeda valida.’ À medida que os modelos de inteligência artificial dependem cada vez mais de dados novos, privados e até mesmo protegidos por direitos autorais, e com a crescente ameaça de profundidade falsa, garantir a origem dos dados e as licenças adequadas se torna ainda mais importante.

Quando se trata de modelos de inteligência artificial que treinam dados protegidos sem consentimento adequado, a violação de direitos autorais é um problema sério. Aqui é onde a solução de rastreamento Descentralização se destaca. Com o livro-razão transparente e Descentralização da blockchain, podemos rastrear e verificar dados ao longo de todo o ciclo de vida dos dados (da coleta à implementação) sem depender de instituições centralizadas. Isso adiciona uma camada de confiança, responsabilidade e respeito pelos direitos dos dados, o que é crucial para o futuro do desenvolvimento da inteligência artificial.

Conclusão

A integração da inteligência artificial e da tecnologia blockchain oferece novos e emocionantes métodos para desafiar as ameaças centralizadas no desenvolvimento de inteligência artificial. As operações de aprendizado de máquina, hardware distribuído e soluções de rastreamento baseadas em blockchain desempenham um papel na criação de um ecossistema de inteligência artificial mais justo e escalável. Esses modelos permitem uma rede dinâmica de talentos, a utilização de recursos de computação ociosos e garantem a confiabilidade dos dados, preparando o caminho para um futuro mais descentralizado e inclusivo da inteligência artificial.