Штучний інтелект та криптовалюта: ці три галузі варто підписатися

MLOps, розподілене обладнання та рішення трасування на основі блокчейну Децентралізація сприяють майбутньому штучного інтелекту, що є більш Децентралізаціям та інклюзивним.

Написано io.net

Упорядник: Алекс Лю, Foresight News

Штучний інтелект швидко став однією з найбільш централізованих сил у світі. Розробка та впровадження штучного інтелекту потребують великих ресурсів — включаючи значні фінансові кошти, передові обчислювальні можливості та високоспеціалізований персонал. Звісно, лише організації з найбільшими фінансовими ресурсами можуть інвестувати в передову інфраструктуру та залучати провідних фахівців, тоді як менші компанії важко дотримуватися цього темпу.

У традиційних умовах MLOps (Machine Learning Operations, операції машинного навчання) контролюються великими організаціями, які внутрішньо керують усім, починаючи зі збору даних, закінчуючи тренуванням і впровадженням моделей. Ця закрита екосистема монополізує таланти та ресурси, створюючи значні перешкоди для стартапів та малих компаній.

Один з найзахоплюючіших способів, які блокчейн використовує для виклику централізованості, - це підтримка безліцензійних моделей штучного розуму Децентралізація. Шляхом використання розподіленої спільноти для захисту, підтвердження, налаштування та верифікації кожної стадії процесу розгортання LLM (великомасштабної мовної моделі) ми можемо запобігти домінуванню невеликої кількості учасників у сфері штучного інтелекту.

io.net знаходиться в тісному перехресті штучного інтелекту та блокчейну, визначивши три ключові галузі, які можуть перетворити ландшафт.

Розподілений MLOps

У традиційній MLOps перевагу мають великі технологічні компанії. Вони мають монопольний доступ до ресурсів і управляють всім внутрішньо. З іншого боку, MLOps з децентралізованою Децентралізацією використовує блокчейн та Токен-мотивацію для створення розподілених мереж, що дозволяє більш широку участь у всьому життєвому циклі розробки штучного інтелекту.

Від маркування даних до налаштування моделей, мережа Децентралізація може масштабуватися більш ефективно та справедливо. База талантів може адаптуватися до потреб та складності, що робить цей підхід особливо ефективним у професійних галузях, де таланти, як правило, зосереджені в компаніях з великими фінансовими ресурсами.

На прикладі CrunchDao вони створили модель, подібну до Kaggle, де талановиті спеціалісти з штучного інтелекту змагаються вирішувати проблеми торгових компаній. З поширенням конкретних наборів даних компанії все більше покладатимуться на ці мережі талантів для нагляду, налаштування та оптимізації “людини в петлі”. Ще один проект Codigo використовує схожий підхід, будуючи мережу Децентралізація, складену з розробників шифрування, які навчаються та вдосконалюють мовну модель Криптовалюта, заробляючи Токен.

Розподілена апаратна складова

Однією з найбільших перешкод у розвитку штучного інтелекту на сьогодні є отримання передових GPU, таких як A100 та H100 від Nvidia. Вони надзвичайно важливі для тренування великих моделей штучного інтелекту, але їх вартість є надто високою для більшості стартапів. У той же час компанії, такі як AWS, укладають прямі угоди з Nvidia, подальше обмежуючи доступ малих підприємств.

Ось чому потрібна модель Децентралізація на основі блокчейну, така як io.net. Це дозволяє людям монетизувати простір GPU (незалежно від того, чи вони знаходяться в центрах обробки даних, у приміщеннях для майнінгу криптовалюти, або навіть у гральних пристроях) за дуже низькою вартістю, щоб невеликі компанії могли отримати необхідну обчислювальну потужність. Це економічно вигідний альтернативний варіант для традиційних хмарних провайдерів без необхідності отримання дозволу, без ризику обмежень або високих витрат.

Розподілений походження

Як сказав Балаєя Срінівасан, «Штучний інтелект - це багатий цифровий продукт, Криптовалюта - це рідкісний цифровий актив; Штучний інтелект генерує, Криптовалюта перевіряє.» З розвитком моделей штучного інтелекту, які все більше залежать від новизни, приватності або навіть авторських даних, та з загрозою Криптовалюта, забезпечення походження даних та відповідних ліцензій стає все важливішим.

Коли мова йде про навчання штучних інтелектуальних моделей на захищених даних без належного дозволу, порушення авторських прав стає серйозною проблемою. Тут і виявляється величезна перевага Децентралізація рішення для відстеження походження. З використанням прозорої та децентралізованої ланки блокчейну, ми можемо відстежувати та перевіряти дані на протязі всього їх життєвого циклу (від збору до розгортання) без залежності від централізованих установ. Це додає додатковий рівень довіри, відповідальності та поваги до прав на дані, що є критичним для майбутнього розвитку штучного інтелекту.

Висновок

Злиття штучного інтелекту та технології блокчейн надає захоплюючі нові способи виклику централізованої загрози у розвитку штучного інтелекту. MLOps, розподілене обладнання та рішення для відстеження на основі блокчейну, всі вони грають роль у створенні більш справедливої та масштабованої екосистеми штучного інтелекту. Ці моделі дозволяють динамічні мережі талантів, використання вільних обчислювальних ресурсів та забезпечення надійності даних, що відкриває шлях для більш децентралізованого та інклюзивного майбутнього штучного інтелекту.