Sức mạnh tổng hợp và xung đột giữa blockchain và trí tuệ nhân tạo

Trong những năm gần đây, có rất nhiều tiếng vang trong lĩnh vực blockchain và pháo hoa trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo (AI), nhưng dường như có rất ít sự trùng lặp giữa hai công nghệ biến đổi này. Nhưng từ quan điểm khái niệm, blockchain và AI có nhiều điểm bổ sung cho nhau. Ví dụ, các đặc điểm phân cấp vốn có của công nghệ blockchain có thể giúp giải quyết vấn đề tập trung hóa của AI. Bản chất minh bạch và có thể kiểm chứng của blockchain có thể giúp giải quyết vấn đề về độ mờ đục của AI. các mô hình.

Cách đây một thời gian, khái niệm "Blockchain Điều này cho thấy thị trường khá lạc quan về sự kết hợp này và nhà đầu tư khá tự tin.

Hình 1: Vốn hóa thị trường tiền điện tử ở các phân khúc khác nhau, dữ liệu ngày 18 tháng 4 năm 2024

Tuy nhiên, cách thức tích hợp blockchain và AI cũng bộc lộ một số xung đột giữa hai loại này. Ví dụ: AI yêu cầu tính toán chuyên sâu và lượng lưu trữ lớn, trong khi kiến ​​trúc sổ cái phân tán của blockchain nhấn mạnh đến tính dư thừa - Mọi nút đều lưu trữ và tính toán. thông tin giống nhau.

Gần đây, một nhóm nghiên cứu từ Đại học Thanh Hoa, Fraunhofer HHI và các tổ chức khác đã phát hành một bài báo "Blockchain và Trí tuệ nhân tạo: Sự phối hợp và xung đột", phân tích sự phối hợp và xung đột kỹ thuật giữa blockchain và AI. Điều đáng chú ý là nhóm không đắm mình vào phân tích lý thuyết mà tập trung vào thị trường tiền điện tử, phân tích dự án "Blockchain X AI" với giá trị thị trường hơn 10 triệu đô la Mỹ và một số trường hợp sử dụng cụ thể.

Chúng ta hãy xem bài viết này nói về điều gì và chúng ta thu được những thông tin chi tiết thú vị hoặc hữu ích nào.

Blockchain

Sức mạnh tổng hợp giữa blockchain và AI

Phi tập trung và tập trung hóa. Việc đào tạo và bảo trì các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) hiện đại như GPT đòi hỏi sức mạnh tính toán, điện và tài nguyên dữ liệu lớn. Ví dụ: chi phí tính toán của quá trình đào tạo cho GPT-3, được phát hành vào năm 2020, là khoảng 4,6 triệu USD. Chi phí cao như vậy đã khiến các mô hình AI lớn trở thành chiến trường cho một số công ty công nghệ lớn — về cơ bản đã trở thành độc quyền trên thị trường AI. Sự độc quyền như vậy có thể cản trở sự cạnh tranh, mối lo ngại thường được các nhà hoạch định chính sách ở các khu vực như Hoa Kỳ và Châu Âu bày tỏ - những khu vực đã rất tích cực thực thi luật chống độc quyền để duy trì sự cân bằng thị trường và ngăn chặn thị trường bị thống trị bởi một thực thể duy nhất. Ngược lại, công nghệ blockchain có tính chất phi tập trung; tính năng này có thể được sử dụng để giải quyết vấn đề tập trung hóa của hệ thống AI. Khi được triển khai đúng cách, bản chất phi tập trung của blockchain sẽ ngăn cản bất kỳ bên nào kiểm soát toàn bộ mạng. Tính năng này có thể giúp triển khai một số loại cơ chế điều tiết trong hệ thống AI, đạt được sự phân bổ quyền lực cân bằng hơn và thúc đẩy sự hợp tác giữa tất cả các bên. Do đó, việc tích hợp công nghệ blockchain được kỳ vọng sẽ giải quyết cuộc tranh luận về quy định và độc quyền trong lĩnh vực AI, đồng thời giúp việc quản trị AI trở nên toàn diện và công bằng hơn.

Tính minh bạch và bản chất hộp đen. Một tính năng chính khác của công nghệ blockchain là tính minh bạch. Các giao dịch và hồ sơ trên đó có thể được kiểm chứng và không thể bị giả mạo. Mặt khác, AI giống như một chiếc hộp đen - con người khó có thể hiểu được lý do đằng sau các quyết định của nó. Có lẽ chúng ta có thể sử dụng sổ cái blockchain để ghi lại quá trình ra quyết định của AI và đạt được quy trình kiểm toán minh bạch, từ đó tăng độ tin cậy của các ứng dụng AI. Ngoài ra, blockchain có thể tích hợp các công nghệ mã hóa tiên tiến (chẳng hạn như bằng chứng không có kiến ​​thức như zk-SNARK) hoặc sử dụng phần cứng bảo mật (chẳng hạn như Môi trường thực thi đáng tin cậy/Môi trường thực thi đáng tin cậy/TEE). Những kỹ thuật này có thể giúp xác minh rằng các bước tính toán cụ thể được thực hiện một cách trung thực và chính xác.

Quản lý dữ liệu và sự phụ thuộc. Blockchain có thể điều chỉnh dữ liệu và quyền truy cập dữ liệu thông qua các hợp đồng và giao thức thông minh như Hệ thống tệp liên hành tinh (IPFS).

Nguồn mở và nguồn đóng. Blockchain giải quyết các hạn chế của các mô hình AI độc quyền bằng cách cho phép chia sẻ quyền sở hữu thông qua các giao thức mã hóa, cho phép cấu hình quyền riêng tư chi tiết. Nếu hiệu suất của các hệ thống AI dùng chung (do người tham gia cùng đào tạo và kiểm soát) có thể đạt đến mức mô hình thương mại thì tính minh bạch trong phát triển AI sẽ được cải thiện rất nhiều. Điều này cũng có thể tạo điều kiện thuận lợi cho việc tạo ra các giải pháp AI toàn diện và công bằng hơn.

Xung đột giữa blockchain và AI

Bất chấp sự phối hợp nêu trên giữa blockchain và AI, vẫn có những xung đột lớn về nhu cầu hoạt động của chúng, cản trở sự tích hợp của cả hai.

Tính toán chi phí và tải trọng. Đối với các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) như GPT-4 và Llama 3, cả việc đào tạo và suy luận đều yêu cầu tài nguyên tính toán đáng kể. Cơ chế đồng thuận của Blockchain, hoạt động mã hóa và cấu trúc dữ liệu không thuận lợi đều làm tăng gánh nặng tính toán, do đó ảnh hưởng đến khả năng mở rộng.

Giới hạn bộ nhớ và cường độ dữ liệu. Bản chất phi tập trung của blockchain, trong khi vẫn đảm bảo tính bảo mật và dự phòng, cũng dẫn đến các yêu cầu lưu trữ đáng kể, điều này chắc chắn gây tốn kém và không hiệu quả đối với các hệ thống AI dựa trên dữ liệu. Trong các hệ thống blockchain đa năng (GBPS) như Ethereum, mỗi nút phải lưu trữ tất cả thông tin, vì tính dư thừa có thể đảm bảo tính bảo mật và khả năng phục hồi của mạng blockchain, nhưng nó không có lợi cho khả năng mở rộng. Do dữ liệu mới trên Máy ảo Ethereum (EVM) được lưu trữ ở định dạng giao dịch nên dữ liệu chung trên cấu trúc EVM có thể cản trở tốc độ truy xuất. Mặt khác, các ứng dụng AI tạo và xử lý lượng lớn dữ liệu, đòi hỏi các giải pháp lưu trữ hiệu quả và có thể mở rộng.

Tính ẩn danh giả và thách thức bảo mật. Blockchain cho phép truy cập không được phép, giả ẩn danh thông qua mã hóa bất đối xứng và chống lại các cuộc tấn công Sybil có thể xảy ra, mạng có thể được bảo vệ bằng cách thiết lập các rào cản về tính toán hoặc tài chính. Ngoài ra, một số trường hợp sử dụng sử dụng blockchain làm nền tảng để cải thiện khả năng bảo vệ quyền riêng tư và đào tạo AI phân tán, sử dụng các công nghệ như học tập liên kết và nếu những trường hợp sử dụng này hỗ trợ sự tham gia giả danh vào quá trình đào tạo thì rủi ro có thể phát sinh.

Các phương pháp này dễ bị tấn công bởi các cuộc tấn công học tập liên kết đối nghịch và rất khó xác định kẻ tấn công độc hại vì những đóng góp cho mô hình AI tổng thể, theo thiết kế, là riêng tư và khó đo lường.

Hoạt động không khớp. Hầu hết các máy ảo blockchain sử dụng các hoạt động sổ cái cố định để đảm bảo rằng kết quả mang tính quyết định - xét cho cùng thì điều này rất quan trọng, các giao dịch tài chính đều liên quan đến tiền. Mặt khác, số học dấu phẩy động có thể bị mất độ chính xác trong phép tính, đặc biệt là khi tính toán nhiều giá trị có độ lớn chênh lệch lớn. Tuy nhiên, một phương pháp phổ biến trong đào tạo AI là chuẩn hóa các tham số dấu phẩy động trong khoảng từ 0 đến 1, vì điều này giúp đạt được luồng gradient ổn định và hiệu quả, đồng thời cung cấp tính năng chính quy ngầm, từ đó cải thiện hiệu quả đào tạo tổng thể.

Blockchain Nhóm đã xem xét một số dự án đang thực hiện công việc tích hợp blockchain và AI tốt nhất. Trọng tâm của họ là các dự án với các sản phẩm hiện có, mã thông báo đã phát hành và vốn hóa thị trường trên 10 triệu USD. Cũng có những dự án có vốn hóa thị trường dưới 10 triệu USD nhưng có những trường hợp sử dụng mới. Họ đã phân loại các dự án này dựa trên ba câu hỏi nghiên cứu:

1. Công nghệ blockchain và AI được tích hợp hiệp đồng trong dự án này ở mức độ nào?

2. Vai trò của blockchain trong dự án này là gì?

3. AI đóng vai trò gì trong dự án này?

Kết quả phân tích cụm được thể hiện trên Hình 3, trong đó có 4 cụm chính: AI là công nghệ ngoại vi của blockchain, AI tham gia vào blockchain, Blockchain quản lý AI ​​quy trình và blockchain là cơ sở hạ tầng cốt lõi của AI.

AI là công nghệ ngoại vi của blockchain

AI có thể giúp cải thiện trải nghiệm người dùng khi tương tác với blockchain, thực hiện phân tích thông minh, đơn giản hóa quy trình phát triển ứng dụng blockchain, v.v.

AI tham gia vào chuỗi khối

AI có thể tham gia tích cực vào hệ sinh thái chuỗi khối và cấu trúc quản trị. Nhóm đã đưa ra hai hướng khám phá trong bài báo: một là cho phép các tác nhân AI tham gia mạng phân tán với tư cách là người tham gia hoặc các bên liên quan, chẳng hạn như để AI tự suy đoán về Dex, hai là để AI tham gia quản trị DAO (Tự trị phi tập trung); Tổ chức), tuy nhiên khía cạnh này hiện nay vẫn còn tương đối khó khăn.

Quản lý blockchain các quy trình AI

Ngày nay, mọi người ngày càng sử dụng công nghệ blockchain để quản lý các quy trình AI, tạo ra một nền tảng phi tập trung để chia sẻ tài nguyên, quản lý dữ liệu và triển khai ứng dụng.

Blockchain là cơ sở hạ tầng cốt lõi của AI

Các hệ thống blockchain có mục đích chung (GPBS) như Ethereum phải đối mặt với sự đánh đổi tam giác này về khả năng mở rộng, bảo mật và phân cấp.

Lấy Ethereum làm ví dụ. Tính bảo mật của nó được đảm bảo bởi hàng nghìn nút nằm rải rác trên khắp thế giới và số lượng người xác thực đã vượt quá 1 triệu. Để đạt được sự đồng thuận và tính cuối cùng, mỗi khối thông tin mới phải đến được mọi nút của mạng toàn cầu này và được xác minh bởi mọi nút, đồng thời kích thước của mỗi khối theo thứ tự kilobyte và mỗi 12 giây để tạo một khối, kết quả là chi phí lưu trữ và tính toán cao.

Do đó, việc trực tiếp thực hiện hoặc lưu trữ các hoạt động AI có tính toán chuyên sâu trên chuỗi là không thực tế; nhưng hiện nay việc tổng hợp Layer2 đang trở thành một mô hình phổ biến. Nói một cách đơn giản, tổng hợp Layer2 có nghĩa là xử lý các giao dịch ngoài chuỗi thay vì trên chuỗi, sau đó thu thập kết quả xử lý và ghi lại chúng trên chuỗi; giải pháp này không chỉ có thể tăng thông lượng mà còn giảm chi phí và khá hiệu quả về mặt chi phí.

Tương tự như vậy, các chuỗi khối được phát triển riêng cho các trường hợp sử dụng AI phải (1) vượt qua các thách thức liên quan đến chi phí lưu trữ và tính toán cao, khả năng truy cập công cộng cũng như các hạn chế cơ bản của máy ảo và (2) đơn giản hóa chuỗi khối Phục vụ như một hoạt động quản lý thuần túy, lớp quản trị và bảo mật. Bảng 1 minh họa một hệ thống mới sử dụng blockchain làm cơ sở hạ tầng cốt lõi.

Bảng 1: Sử dụng blockchain làm cơ sở hạ tầng cho AI, trong đó DAI = trí tuệ nhân tạo phân tán, BC = blockchain, DT/FL = đào tạo phân tán/học tập liên kết, Lớp C = Lớp điện toán, TA = Phân tích kỹ thuật, DM = Quản lý phân tán, PoS = Bằng chứng cổ phần, DPoS = Bằng chứng cổ phần được ủy quyền, dBFT = Dung sai lỗi Byzantine được ủy quyền, FL = Học tập liên kết, DID = Danh tính phi tập trung, ZK = Không có kiến ​​thức, DePIN = Cơ sở hạ tầng vật lý phi tập trung Mạng, DC = Máy tính phân tán, DD = Dữ liệu phân tán, ASBS = Hệ thống chuỗi khối dành riêng cho ứng dụng, IPFS = Hệ thống tệp liên hành tinh, * = Độ trưởng thành thấp/Không có mã công khai, ?