التدرج الرمادي: سوف يتطور الذكاء الاصطناعي والعملات المشفرة بشكل تآزري في ثلاثة مجالات رئيسية

المصدر: Grayscale؛ تم التجميع بواسطة: Songxue, Golden Finance

• مؤخرًا، مع احتلال Bitcoin مركز الصدارة حيث حصل صندوق Bitcoin ETF الفوري على الموافقة في الولايات المتحدة. وتتوسع أهمية حالات استخدام blockchain العامة إلى ما هو أبعد من نماذج الدفع.

• تعتقد شركة Grayscale Research أن الذكاء الاصطناعي و قد يؤدي تطوير عمليات تبادل العملات المشفرة إلى تخفيف المشكلات الاجتماعية المستقبلية المتعلقة بالذكاء الاصطناعي، مثل ظهور التزييف العميق، والمخاوف بشأن خصوصية البيانات، وتركيز السلطة.

• في حين أن العديد من العملات المعدنية قد تكون ببساطة تركب "موجة الضجيج للذكاء الاصطناعي"، فإن بروتوكولات التشفير المرتبطة بتطوير مشاريع الذكاء الاصطناعي تشهد بالفعل علامات مبكرة على اعتمادها. على وجه التحديد، أكبر أربعة رموز تشفير مرتبطة بالذكاء الاصطناعي[1] من حيث القيمة السوقية (TAO، RNDR، AKT، WLD) في العام الماضي. بزيادة قدرها 522%، متفوقة على قطاع المرافق والخدمات المشفرة (+86%) خلال نفس الفترة.

في نوفمبر الماضي، أعلن مجلس إدارة شركة OpenAI المكون من ستة أشخاص عن استبدال الرئيس التنفيذي للشركة، سام ألتمان، الأمر الذي أثار ضجة في دوائر التكنولوجيا والأعمال صدمة. وعلى الرغم من إلغاء القرار في وقت لاحق وعودة ألتمان إلى منصب الرئيس التنفيذي، إلا أن المناقشات حول حوكمة الذكاء الاصطناعي استمرت حتى أنها أصبحت موضوعًا رئيسيًا في الاجتماع السنوي للمنتدى الاقتصادي العالمي هذا العام في دافوس بسويسرا.

يسلط حادث OpenAI الضوء على المخاطر المحتملة للتحكم المركزي في التقنيات الحيوية. بالنسبة للأبحاث ذات التدرج الرمادي، يؤدي هذا إلى سؤال رئيسي: كيف نضمن إمكانية الوصول إلى تطوير الذكاء الاصطناعي وتنافسيته وشفافيته؟ أليس هؤلاء هم المستأجرون الأساسيون لتقنية blockchain؟ تؤمن Grayscale Research بذلك، وبدأ آخرون في الصناعة بمناقشة موضوعات مماثلة. قالت شيلا وارين من CCI[2] إن العملات المشفرة ستلعب "دورًا رئيسيًا في موازنة الذكاء الاصطناعي". وبالمثل، يعتقد صاحب رأس المال الاستثماري فريد ويلسون[3] أن الذكاء الاصطناعي والعملات المشفرة "وجهان لعملة واحدة" وأن "web3 سيساعدنا على الثقة في الذكاء الاصطناعي".

على الرغم من أن العديد من حالات الاستخدام لا تزال في مهدها، إلا أن السوق يبدو متفائلًا بشأن أهمية هذا الإثراء المتبادل للتقنيات. الذكاء الاصطناعي هو "سرد العملات المشفرة[4]" الأكثر شيوعًا في عام 2023. بالإضافة إلى ذلك، يعكس مؤشر FTSE Russell Grayscale Crypto Industry Index ميزة الأداء لأصول التشفير المحددة المرتبطة بالذكاء الاصطناعي مقارنة بصناعة المرافق والخدمات والنظام البيئي للعملات المشفرة بأكمله (الشكل 1).

في هذا التقرير، نحاول شرح التقدم المحرز في التطوير التعاوني للذكاء الاصطناعي والتشفير في المجالات التالية: < قوي> التحقق من صحة المحتوى، وتقليل تحيز النموذج، وتحسين الوصول والمنافسة في تطوير الذكاء الاصطناعي.

الشكل 1: تتفوق الرموز المميزة الكبيرة للذكاء الاصطناعي على مختلف صناعات العملات المشفرة في عام 2023

< img src="https ://img.jinse.cn/7170925_watermarknone.png" title="7170925" alt="htpRZAhR3yhkPdv08jLNDYCp1hebYFJ5UeUQIZaZ.jpeg">

التحقق من صحة المحتوى

من المشاكل الاجتماعية الرئيسية التي تفاقمت بسبب الذكاء الاصطناعي انتشار الروبوتات والمعلومات المضللة. سيكون هذا ذا أهمية خاصة في الأشهر المقبلة، حيث يشعر كبار خبراء الذكاء الاصطناعي بالقلق من أن مقاطع الفيديو المزيفة ستحاول التأثير على الانتخابات الرئاسية الأمريكية لعام 2024[5]. توفر سلاسل الكتل العامة، بخصائصها المتأصلة في دفاتر الأستاذ الشفافة والمقاومة للتلاعب، حلاً محتملاً لهذا التهديد الأوسع.

من المبادرات المهمة المخصصة لحل هذه المشكلة مشروع يسمى تشفير Worldcoin بروتوكول. تهدف Worldcoin، التي شارك في تأسيسها سام ألتمان، إلى تسجيل كل شخص في العالم من خلال عمليات المسح البيومترية بحيث يمكن التمييز بين البشر والروبوتات بشكل يمكن التحقق منه، وكل ذلك يتم تحفيزه بواسطة رمز blockchain مخصص. لقد كان فريق Worldcoin استباقيًا في مساعيه الطموحة. منذ إطلاقها قبل ستة أشهر تقريبًا، سجلت Worldcoin 2.9 مليون شخص حول العالم[6]. بالإضافة إلى ذلك، أعلنت Worldcoin في ديسمبر الماضي أنها تسعى للتوسع بمبلغ إضافي قدره 50 مليون دولار من التمويل الخاص[7].

هناك مبادرة أخرى لحل هذه المشكلة وهي سجل مصدر المحتوى الرقمي (DCPR ) القياسي، الذي ابتكره فريقا Arweave وBundlr. يستخدم معيار DCPR تقنية Arweave blockchain لتحديد الطابع الزمني والتحقق من المحتوى الرقمي، مما يوفر بيانات وصفية موثوقة لمساعدة المستخدمين على تقييم مصداقية المعلومات الرقمية [8].

الحد من التحيز في نماذج الذكاء الاصطناعي

مع تزايد اندماج نماذج الذكاء الاصطناعي في حياتنا اليومية في الحياة، هناك مخاوف متزايدة بشأن الاعتماد المفرط على هذه الأنظمة والتحيزات المتأصلة التي قد تظهرها. ولنتأمل هنا سيناريو قد يؤثر فيه برنامج الدردشة الآلي الذي يعمل بالذكاء الاصطناعي على اختيارات المستهلك من خلال دفع المستهلكين نحو منتجات معينة أو تبني معتقدات سياسية محددة. وبالمثل، قد تكشف هذه التكنولوجيا عن التحيز في فحص التوظيف الذي يؤثر على التركيبة السكانية للمرشحين. وكان لانهيار الثقة الناتج عن ذلك آثار غير مباشرة. وفقا لدراسة، فإن "أجهزة كشف الذكاء الاصطناعي" نفسها قد تكون متحيزة ضد الكتابة الطبيعية من قبل المتحدثين غير الأصليين للغة الإنجليزية.

Bittensor، وهي شبكة لا مركزية جديدة تحاول تحفيز مجموعة متنوعة من المدربين مسبقًا تتنافس النماذج للحصول على أفضل الاستجابات لمعالجة تحيز الذكاء الاصطناعي، حيث يكافئ المدققون النماذج عالية الأداء ويتخلصون من النماذج ذات الأداء الضعيف والمنحازة. ومن خلال تعزيز بيئة ابتكار مفتوحة وتعاونية للذكاء الاصطناعي عبر مختلف النماذج ومجموعات البيانات، تتمتع Bittensor بالقدرة على دفع تطوير الذكاء الاصطناعي مع محاولة التخفيف من التأثير السلبي للتحيز [9].

على الرغم من أن تطوير Bittensor لا يزال في مراحله الأولى، فقد حققت هذه الشبكة اللامركزية بالفعل تقدمًا أوليًا في 32 شبكة فرعية لأغراض متخصصة، بما في ذلك برامج الدردشة الآلية وتوليد الصور والتنبؤ بالأسعار وترجمة اللغة وما إلى ذلك. [10]. والجدير بالذكر أن Bittensor وأكبر اثنين من الأصول المشفرة المرتبطة بالذكاء الاصطناعي من حيث القيمة السوقية شهدت زيادات كبيرة في الأسعار في الفترة القصيرة التي أعقبت صراع قيادة OpenAI (الشكل 2). نعتقد أن هذا قد يشير إلى أن السوق ينظر إلى هذه الأصول باعتبارها ثقلًا موازنًا محتملاً لمخاطر المركزية التي تشكلها شركات الذكاء الاصطناعي الكبرى الحالية.

الشكل 2: كان أداء الأصول المشفرة المتعلقة بالذكاء الاصطناعي جيدًا منذ أن حققت OpenAI تقدمًا كبيرًا

تحسين فرص تطوير الذكاء الاصطناعي وتكثيف المنافسة

بالإضافة إلى نماذج أبعد خطر التحيز، وهناك مصدر قلق آخر يحيط بالذكاء الاصطناعي وهو أن تطويره مركزي للغاية. ومع نمو حجم نماذج الذكاء الاصطناعي، فإن التكاليف المرتفعة المرتبطة بالحوسبة والتخزين تهدد باستبعاد المنافسة، مما يترك تطوير الذكاء الاصطناعي بشكل رئيسي في أيدي عدد قليل من عمالقة التكنولوجيا بأسعار معقولة [11]. خلال العام الماضي، أدى الطلب المتزايد على الذكاء الاصطناعي وموارد الحوسبة إلى قيام كبار مقدمي خدمات الحوسبة بالحد من توفر وحدات معالجة الرسومات (المعالجات المتخصصة المطلوبة لتطوير الذكاء الاصطناعي) [12] على الرغم من وجود قوة حاسوبية زائدة [13] .

أسواق الحوسبة اللامركزية مثل Akash وتم تصميم Render لحل مشكلة الاستخدام غير الفعال لموارد GPU من خلال ربط مالكي GPU بمطوري الذكاء الاصطناعي الذين يبحثون عن قوة حاسوبية أو الاتصال. يسمح النظام للأفراد والمنظمات في جميع أنحاء العالم بتحقيق الدخل من موارد الحوسبة الخاملة الخاصة بهم. وفي الوقت نفسه، يوفر لمطوري الذكاء الاصطناعي وصولاً مرنًا إلى موارد الحوسبة. نظرًا لأن blockchain يستبعد الوسطاء الذين يطاردون الأرباح والنفقات العامة، يمكن لهذه الشبكات تقديم الخدمات بجزء صغير من الرسوم التي تقدمها الشركات العملاقة المركزية (على سبيل المثال، حوالي خمس الرسوم المقدمة من خلال Akash [14]).

على سبيل المثال، في الخريف الماضي، حاول أحد طلاب جامعة كولومبيا تطوير الذكاء الاصطناعي، ولكن كان من الصعب الحصول على موارد الحوسبة من خلال Amazon Web Services، وبدلاً من ذلك، قام بتأجير وحدة معالجة الرسومات من خلال Akash مقابل 1.10 دولار فقط في الساعة [ 15 ].

في الآونة الأخيرة، اكتسبت بعض هذه الأسواق اللامركزية قوة جذب أولية. على سبيل المثال، منذ إطلاق عمليات نشر وحدة معالجة الرسومات في سبتمبر، زاد عدد عقود Akash إلى أكثر من 70 عقدًا نشطًا لوحدة معالجة الرسومات [16]. ومن الجدير بالذكر أن إحدى المنظمات التي تقدم أحد موارد حوسبة GPU الخاملة على Akash هي Foundry [17]، وهي واحدة من أكبر شركات تعدين العملات المشفرة. علاوة على ذلك، شهد Render، وهو سوق GPU لعرض الصور ثلاثية الأبعاد، نموًا كبيرًا في الاستخدام في عام 2023 [18].

الشكل 3: تحسين استخدام GPU للسوق اللامركزية Akash [19]

الاستنتاج

اليوم، يحدث معظم التقدم في هذا التقاطع في سياق بروتوكولات التشفير التي تساعد على تمكين تطوير الذكاء الاصطناعي من خلال سوق GPU اللامركزي. قد توجد فرص أخرى في المجالات التالية:

أدلة صفر المعرفة التي تتحقق من سلامة مخرجات نموذج الذكاء الاصطناعي وتأكد من أنه تم إنشاؤه بناءً على مجموعة البيانات التي يطالب بها [20]. التشفير كوسيلة للدفع، مما يتيح التشغيل الآلي والتفاعل السلس مع وكلاء الذكاء الاصطناعي[21]. استخدام المحتوى الذي تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي في ألعاب التشفير والتواجد الافتراضي كرموز مميزة غير قابلة للاستبدال (NFT). لا يزال هذا التآزر في مراحله الأولى، لكنه يظهر علامات على احتمالية تزايد الزخم في عام 2024 وما بعده، خاصة إذا استمر المشاركون في السوق في النظر إلى هذه الأصول كتحوط ضد اندماج اللاعبين المركزيين الكبار مثل OpenAI في المستقبل. . بغض النظر عما إذا كان الذكاء الاصطناعي والعملات المشفرة مرتبطان بشكل جوهري ببعضهما البعض، فإن هاتين التقنيتين سريعتي التطور لديهما القدرة على دعم نمو بعضهما البعض من حيث نطاق حالات الاستخدام وأهميتها للجمهور الأوسع.

المراجع

[1] يعني الذكاء الاصطناعي المجاور أن كل من هذه الرموز المميزة تشجع على تطوير الذكاء الاصطناعي أو تلعب دورًا دوره في حل المشكلات المتعلقة بالذكاء الاصطناعي.

[2] LinkedIn< /p>

[3]  AVC.com

[4] Coingecko

[5] الحظ

[6]العملة العالمية

[7]  ;رويترز

[8] Github

[9]< /a> البيتنسور、 < تمتد نمط = "font-size: 14px;">رأس مال نص عادي 、 Blockgeeks

[10] مساري

[11]< /span> CTECH

[12]  المساري , المعلومات

[13] المقر الرئيسي للتكنولوجيا

[14]اعتبارًا من 17 يناير 2024.

[15] الإشارة< /p>

[16]  Akash.network

[17] المسبك