Grayscale: ในยุค AI, การเข้ารหัสถูกใช้อย่างไรในการแสดงศักยภาพที่ใหญ่โต?

ผู้เขียนของเรื่อง: Will Ogden Moore

ข้อความต้นฉบับ: Luffy, Foresight News

บทความที่เกี่ยวข้อง：

《คลื่น AI กำลังมาอีกครั้ง บทความนี้จะสรุปโครงการกองทุน AI ของ Grayscale โฮลดิ้งส์》

ปัญญาประดิษฐ์ (AI) เป็นหนึ่งในเทคโนโลยีรุ่นใหม่ที่มีศักยภาพมากที่สุดในศตวรรษนี้ ซึ่งมีโอกาสที่จะเพิ่มผลผลิตของมนุษย์อย่างสองเท่า และส่งเสริมการพัฒนาทางการแพทย์ได้อย่างมากได้ แม้ว่าปัญญาประดิษฐ์ได้เริ่มแสดงอาการขึ้นมาแล้ว แต่อิทธิพลในอนาคตของมันจะกลายเป็นอย่างมาก

อย่างไรก็ตาม เทคโนโลยีที่มีโอกาสสูงนี้ก็พบกับความท้าทาย ด้วยการเทียบเท่ากับการเจริญของเทคโนโลยีปัจจุบัน อุตสาหกรรมปัญญาประดิษฐ์กลายเป็นศูนย์กลางอย่างมาก โดยมีอำนาจรวมอยู่ในมือของบริษัทเพียงไม่กี่บริษัท ซึ่งเป็นภัยอันตรายต่อสังคมมนุษย์ทั้งหมด ปัญหาที่เกิดขึ้นจากปัญญาประดิษฐ์ยังเป็นเรื่องที่ทำให้คนหวังดี ความลึก บิดเบือน และความเสี่ยงสูญเสียความเชื่อถือในข้อมูล โชคดีที่สุดคือ สกุลเงินดิจิทัลและการกระจายอำนาจและลักษณะความโปร่งใสของมันเป็นทางออกที่เป็นไปได้สำหรับปัญหาบางอย่าง

ต่อไปเราจะสำรวจปัญหาที่เกิดจากการกระจายอำนาจแบบกระจัดกระจายและวิธีการที่ปัญหาดังกล่าวถูกแก้ไขโดยปัญญาประดิษฐ์และพูดคุยเกี่ยวกับพื้นที่ที่เกี่ยวข้องระหว่างสกุลเงินดิจิทัลและปัญญาประดิษฐ์โดยเน้นที่การใช้แอปพลิเคชันการเข้ารหัสที่แสดงอาการหลักแล้วในระยะเริ่มต้น

ปัญหาการประยุกต์ใช้ปัญญาประดิษฐ์ที่เซ็นทรัลไลฟ์

ในปัจจุบันการพัฒนาปัญญาประดิษฐ์เผชิญกับความท้าทายและความเสี่ยงบางส่วน ผลกระทบจากเครือข่ายและความต้องการทุนที่หนาแน่นของปัญญาประดิษฐ์มีความสำคัญมากถึงขนาดที่นักพัฒนาปัญญาประดิษฐ์ที่ไม่ใช่บริษัทใหญ่อย่างบริษัทเทคโนโลยีขนาดใหญ่หรือนักวิจัยทางวิชาการ จะพบว่าเข้าถึงทรัพยากรที่ต้องใช้ในการพัฒนายาก หรือไม่สามารถทำธุรกิจได้ สิ่งนี้จำกัดการแข่งขันและนวัตกรรมทั้งหมดของปัญญาประดิษฐ์

ดังนั้นอิทธิพลของเทคโนโลยีที่สำคัญนี้เน้นที่บริษัทไม่กี่บริษัทเช่น OpenAI และ Google ซึ่งทำให้ผู้คนเริ่มสงสัยถึงการควบคุมด้านการปกครองปัญญาประดิษฐ์ ตัวอย่างเช่น เมื่อเดือนกุมภาพันธ์ ปีนี้ ระบบสร้างภาพประดิษฐ์ของ Google ชื่อ Gemini ได้เปิดเผยถึงความเลวทรายทางเชื้อชาติและข้อผิดพลาดประวัติศาสตร์ อีกทั้ง เมื่อเดือนพฤศจิกายน ปีที่แล้ว คณะกรรมการ 6 คนตัดสินใจไล่ออก ประธานบริษัท OpenAI คือ Sam Altman ซึ่งเปิดเผยถึงความจริงที่บริษัทเหล่านี้ถูกควบคุมโดยน้อยหน้า

เมื่ออิทธิพลและความสำคัญของ AI ก้าวหน้าขึ้นเรื่อย ๆ หลายคนกลัวว่า บริษัทหนึ่งอาจมีอำนาจตัดสินใจเกี่ยวกับโมเดล AI ที่มีผลกระทบต่อสังคมอย่างมากและอาจตั้งรั้วควบคุมการดำเนินงานหรือจัดการโมเดลเพื่อแสวงผลกำไรเอง

การกระจายอำนาจ 人工智能如何提供帮助

การกระจายอำนาจ AI หมายถึงการกระจายสิทธิ์ในการครอบครองและการบริหารราชการของ AI โดยใช้เทคโนโลยีบล็อกเชนเพื่อเพิ่มความโปร่งใสและความเข้าถึงได้ง่าย Grayscale Research เชื่อว่าการกระจายอำนาจ AI มีศักยภาพในการเปิดเผยการตัดสินใจที่สำคัญเหล่านี้จากสถาบันที่ปิดกั้นและโอนมอบให้กับสาธารณชน

เทคโนโลยีบล็อกเชนช่วยให้นักพัฒนาสามารถเข้าถึงปัญญาประดิษฐ์ได้มากขึ้นอย่างยาวนาน ปล่อยให้นักพัฒนาอิสระสามารถพัฒนาและทำธุรกิจได้อย่างง่ายขึ้น เราเชื่อว่าสิ่งนี้สามารถช่วยเพิ่มประสิทธิภาพและการแข่งขันในอุตสาหกรรมปัญญาประดิษฐ์ และสร้างสมดุลระหว่างบริษัทเล็ก ๆ และไอทีไททัน

นอกจากนี้การกระจายอำนาจ AI ช่วยให้การลงทุนใน AI เป็นเรื่องประชาธิปไตย ปัจจุบันนอกจากหุ้นของบริษัทเทคโนโลยีบางรายแล้ว ไม่มีทางอื่นที่สามารถทำให้ได้รับผลตอบแทนทางการเงินที่เกี่ยวข้องกับการพัฒนา AI แต่เพียงเล็กน้อย ทุกวันนี้มีการขายแบบส่วนตัวที่มากถูกจัดสรรไปยัง บริษัท Startup และบริษัทเอกชน (470 พันล้านดอลลาร์สหรัฐเมื่อปี 2022 และ 420 พันล้านดอลลาร์สหรัฐเมื่อปี 2023) ดังนั้น มีเพียงนักลงทุนเฉพาะบางรายและผู้ลงทุนที่มิใช่รายย่อยบางรายที่สามารถทำได้เท่านั้น สำหรับผู้ลงทุนที่มิใช่รายย่อย เทียบกับการกระจายอำนาจ ทรัพย์สิน AI การเข้ารหัสเป็นเท่าเทียมกันทุกคน ทุกคนสามารถเป็นเจ้าของส่วนหนึ่งของอนาคต AI

ส่วนที่พัฒนาไปแล้วในสายงานนี้เป็นอย่างไร?

สกุลเงินดิจิทัลและภาคปัญญาประดิษฐ์ยังเป็นสาขาที่อยู่ในช่วงเริ่มต้น แต่การตอบสนองของตลาดนั้นก็เป็นที่น่าตื่นตาตื่นใจ ตั้งแต่เดือนพฤษภาคม 2024 นี้ ผลตอบแทนของสกุลเงินดิจิทัลที่เกี่ยวข้องกับ AI (หมายเหตุ: พอร์ตคริปโตที่นิยามโดย Grayscale Research ซึ่งประกอบด้วย NEAR、FET、RNDR、FIL、TAO、THETA、AKT、AGIX、WLD、AIOZ、TFUEL、GLM、PRIME、OCEAN、ARKM และ LTP) มีอัตราผลตอบแทนเท่ากับ 20% และอยู่ในอันดับที่สองในหมวดสกุลเงินดิจิทัล (รูปที่ 1) นอกจากนี้ ตามข้อมูลจากผู้ให้ข้อมูล Kaito ส่วน AI เป็นหัวข้อที่ได้รับความนิยมสูงสุดในแพลตฟอร์มโซเชียลในขณะนี้เมื่อเทียบกับหัวข้ออื่น ๆ เช่น การเงินแบบกระจายอำนาจ Layer 2 Memecoin และสินทรัพย์ในโลกจริง

เร็ว ๆ นี้มีบางคนรู้จักเริ่มสนับสนุนพื้นที่โครงการทางสายและมุมใหม่นี้ พยายามแก้ไขข้อบกพร่องของปัญญาประดิษฐ์ที่ไม่ได้กระจายอำนาจ ในเดือนมีนาคมของปีนี้ ผู้ก่อตั้งของบริษัทปัญญาประดิษฐ์ชื่อดัง Stability AI คือ Emad Mostaque ได้ออกจากบริษัทและเริ่มสำรวจปัญญาประดิษฐ์ที่ไม่ได้กระจายอำนาจ โดยกล่าวว่า “ตอนนี้เป็นเวลาที่ปัญญาประดิษฐ์ต้องเปิดเผยและกระจายอำนาจ” ผู้ประกอบการด้านสกุลเงินดิจิทัล Erik Vorhees ได้เปิดตัวบริการปัญญาประดิษฐ์ Venice.ai ล่าสุด ซึ่งเป็นบริการปัญญาประดิษฐ์ที่ให้ความสำคัญกับความเป็นส่วนตัว และมีคุณสมบัติการเข้ารหัสจากด้านหลังจนถึงด้านหน้า

รูปภาพ 1: ตั้งแต่ต้นปีนี้ สมรรถนะในภาคด้าน AI เกือบทุกสินทรัพย์คริปโต

เราสามารถแบ่งการผสมรวมระหว่างสกุลเงินดิจิทัลและปัญญาประดิษฐ์เป็นสามหมวดหลักๆ ได้

• ระบบพื้นฐาน: เครือข่ายที่ให้แพลตฟอร์มสำหรับการพัฒนา AI (เช่น NEAR、TAO、FET)；
• ทรัพยากรที่ต้องใช้สำหรับ AI: ให้ทรัพยากรสำคัญเช่นคำนวณ การเก็บข้อมูล ข้อมูล เป็นต้นสำหรับการพัฒนา AI (เช่น RNDR、AKT、LPT、FIL、AR、MASA)
• การแก้ไขปัญหา AI: พยายามแก้ไขปัญหาที่เกี่ยวข้องกับ AI เช่นการเจาะระบบหุ่นยนต์และความเจียนของความลึก (เช่น WLD、TRAC、NUM) และการตรวจสอบโมเดล

รูปที่ 2: แผนที่โครงการที่ผสมผสานปัญญาประดิษฐ์และการเข้ารหัสเงินทุน ที่มาของข้อมูล: Grayscale Investments

พื้นที่พื้นฐานสำหรับโครงข่าย AI

ประเภทแรกคือเครือข่ายที่มีโครงสร้างเปิดที่ไม่ต้องการอนุญาตในการพัฒนา AI ที่สร้างมาเฉพาะเพื่อนำไปใช้ในการพัฒนา AI ต่าง ๆ โดยไม่มีการเน้นที่ผลิตภัณฑ์หรือบริการ AI ใด ๆ แต่มีการสร้างพื้นฐานและกลไกสำหรับการกระตุ้นการเกิดของ AI ต่าง ๆ

NEAR ติดอันดับด้วย โดยผู้ก่อตั้งเป็นหนึ่งในผู้เขียนร่วมของโครงสร้าง ‘Transformer’ ซึ่งให้การสนับสนุนกับระบบ AI เช่น ChatGPT อย่างไรก็ตาม บริษัทได้ใช้ความรู้ความเชี่ยวชาญด้าน AI ของตนเมื่อเร็วๆ นี้ โดยเปิดเผยผลงานในการพัฒนา ‘AI ที่ผู้ใช้เป็นเจ้าของ’ ผ่านแผนกวิจัยภายใต้ความควบคุมของทีมวิจัยที่นำโดยที่ปรึกษาวิจัยจาก OpenAI เก่า ๆ ประมาณปลายเดือนมิถุนายน 2024 NEAR เริ่มเปิดตัวโครงการฟาร์ม AI สำหรับการพัฒนาโมเดลพื้นฐานของ NEAR แอปพลิเคชัน AI แพลตฟอร์มข้อมูลและตลาดความช่วยเหลือ AI

Bittensor เป็นตัวอย่างที่น่าสนใจอีกอันหนึ่ง Bittensor เป็นแพลตฟอร์มที่ใช้โทเค็น TAO สนับสนุนการพัฒนาปัญญาประดิษฐ์ในเชิงเศรษฐกิจ Bittensor เป็นแพลตฟอร์มเบส์ของ 38 เครือข่ายย่อยที่มีวัตถุประสงค์แตกต่างกัน เช่น หุ่นยนต์แชท การสร้างภาพ การพยากรณ์ทางการเงิน การแปลภาษา การฝึกโมเดล การจัดเก็บและการคำนวณ Bittensor ระบบเครือข่ายใช้โทเค็น TAO ในการรางวัลนักขุดและผู้ตรวจสอบความถูกต้องที่ดีที่สุดในแต่ละเครือข่ายย่อยและให้ API ที่ไม่ต้องขออนุญาตให้นักพัฒนาสร้างแอปพลิเคชันปัญญาประดิษฐ์ที่เฉพาะเจาะจงได้

เครือข่ายโครงสร้างพื้นฐาน AI ยังรวมถึงโปรโตคอลอื่น ๆ เช่น Fetch.ai และ Allora Fetch.ai ซึ่งเป็นแพลตฟอร์มสําหรับนักพัฒนาในการสร้างผู้ช่วย AI ที่ซับซ้อนหรือที่เรียกว่า “ตัวแทน AI” เพิ่งรวมเข้ากับ AGIX และ OCEAN ด้วยมูลค่ารวมประมาณ 7.5 พันล้านดอลลาร์ อีกแพลตฟอร์มหนึ่งคือ Allora Network ซึ่งเป็นแพลตฟอร์มที่เน้นการใช้ AI กับภาคการเงิน รวมถึงกลยุทธ์การซื้อขายอัตโนมัติสําหรับการกระจายอํานาจแลกเปลี่ยน และตลาดการทํานาย Allora ยังไม่ได้เปิดตัวโทเค็นและดําเนินการระดมทุนเชิงกลยุทธ์ในเดือนมิถุนายนรวมเป็นเงิน 35 ล้านดอลลาร์

จัดเตรียมทรัพยากรที่จําเป็นสําหรับ AI

ประเภทที่สองคือโครงการที่ให้ทรัพยากรที่จำเป็นสำหรับการพัฒนา AI ในรูปแบบการคำนวณ การจัดเก็บหรือข้อมูล

การเกิดขึ้นของ AI ได้สร้างความต้องการใช้ทรัพยากรการคำนวณรูปแบบ GPU อย่างมากที่ไม่เคยเกิดขึ้นมาก่อน Render (RNDR)、Akash (AKT) และ Livepeer (LPT) เป็นต้น เป็นตลาด GPU ที่มีเฉพาะการกระจายอำนาจซึ่งมีการจัดหา GPU ที่ไม่ได้ใช้งานสำหรับนักพัฒนาที่ต้องการฝึกโมเดล ประมวลผลโมเดลหรือสร้างภาพ AI สร้างค่าพิเศษให้ทรัพยากร GPU ซึ่งสำคัญ Render ได้ให้ GPU ประมาณ 10,000 ตัว โดยเน้นไปที่ศิลปินและ AI ที่สร้าง LPT ให้ GPU 400 ตัว โดยเน้นไปที่นักพัฒนา AI และนักวิจัยในขณะเดียวกัน Livepeer ได้ประกาศแผน AI ใหม่ของตัวเองเพื่อให้สำเร็จภายในสิ้นเดือนสิงหาคม 2024 ซึ่งเป็นการทำงานเชิงข้อความเป็นรูปภาพ ข้อความเป็นวิดีโอและภาพเป็นวิดีโอ

นอกจากความต้องการคำนวณอย่างมากแล้วโมเดล AI ยังต้องใช้ข้อมูลอย่างมาก ดังนั้นความต้องการการเก็บข้อมูลเพิ่มขึ้นอย่างมาก FIL (FIL) และ Arweave (AR) เป็นตัวเลือกที่แทนที่เก็บข้อมูล AI บนเซิร์ฟเวอร์ AWS ที่เป็นจุดศูนย์กลาง ซึ่งไม่เพียงเพิ่มการจัดเก็บที่มีประสิทธิภาพและสามารถขยายได้ แต่ยังเสริมความปลอดภัยและความสมบูรณ์ของข้อมูลด้วยการกำจัดจุดเสียงเดียวและลดความเสี่ยงของการรั่วไหลข้อมูล

ในที่สุดบริการ AI ที่มีอยู่ เช่น OpenAI และ Gemini ได้รับการเข้าถึงข้อมูลแบบเรียลไทม์ผ่าน Bing และ Google อย่างต่อเนื่อง ซึ่งทำให้นักพัฒนา AI ที่ไม่ใช่ยักษ์ใหญ่อยู่ในตำแหน่งที่ไม่เป็นที่นิยม อย่างไรก็ตามบริการดึงข้อมูลเช่น Grass และ Masa (MASA) สามารถช่วยสร้างสภาพแวดล้อมการแข่งขันที่เป็นธรรม เนื่องจากพวกเขาอนุญาตให้บุคคลทั่วไปนำข้อมูลแอปพลิเคชันของตนเข้าไปใช้งานสำหรับการฝึก AI โดยยังรักษาควบคุมและความเป็นส่วนตัวของข้อมูลส่วนบุคคล

การแก้ไขปัญหาที่เกี่ยวข้องกับ AI

หนึ่งในปัญหาที่รุนแรงของ AI คือการแพร่กระจายของหุ่นยนต์และข้อมูลเท็จจำนวนมาก การสร้างเนื้อหาผิดปกติโดยใช้ AI ได้ส่งผลต่อการเลือกตั้งประธานาธิบดีในอินเดียและยุโรป ผู้เชี่ยวชาญกล่าวว่าพวกเขากังวลอย่างมากเกี่ยวกับการเลือกตั้งประธานาธิบดีที่กำลังจะเกิดขึ้นซึ่งจะถูกขับเคลื่อนโดยเนื้อหาที่ปลอมแปลง โครงการที่หวังจะช่วยแก้ไขปัญหาที่เกี่ยวข้องกับเนื้อหาที่ปลอมแปลงโดยสร้างแหล่งที่มาของเนื้อหาที่สามารถยืนยันได้ ได้แก่ Origin Trail (TRAC), Numbers Protocol (NUM) และ Story Protocol นอกจากนี้ Worldcoin (WLD) พยายามแก้ไขปัญหาของหุ่นยนต์โดยใช้เทคโนโลยีการตรวจสอบสิ่งมีชีวิตอันน่าเชื่อถือ

ความเสี่ยงอีกอย่างของปัญญาประดิษฐ์คือการให้ความเชื่อในโมเดลตัวเอง ว่าเราจะไว้ใจผลลัพธ์ของ AI ที่ได้รับว่าไม่ถูกปลอมแปลงหรือถูกควบคุมหรือไม่ ในปัจจุบัน มีโปรโตคอลหลายประเภทที่กำลังพยายามแก้ไขปัญหานี้ผ่านการใช้วิทยาการคณิตศาสตร์ การพิสูจน์ที่เป็นไปตามหลักการของ Zero-Knowledge และการเข้ารหัสแบบโฮโมมอร์ฟิก (FHE) ซึ่งรวมถึง Modulus Labs และ Zama ด้วย

สรุป

แม้ว่าจะมีความคืบหน้าเบื้องต้นเกี่ยวกับสินทรัพย์ AI เหล่านี้ แต่เรายังอยู่ในช่วงเริ่มต้นของส่วนตัดขวางนี้ เมื่อต้นปีนี้ Fred Wilson ผู้ร่วมทุนที่มีชื่อเสียงกล่าวว่าปัญญาประดิษฐ์และสกุลเงินดิจิทัลเป็น “สองด้านของเหรียญเดียวกัน” และ “Web3 จะช่วยให้เราไว้วางใจปัญญาประดิษฐ์” ในขณะที่อุตสาหกรรม AI เติบโตอย่างต่อเนื่อง Grayscale Research เชื่อว่ากรณีการใช้งานที่เกี่ยวข้องกับ AI เหล่านี้จะมีความสําคัญมากขึ้นเรื่อย ๆ และเทคโนโลยีที่พัฒนาอย่างรวดเร็วทั้งสองนี้มีศักยภาพในการสนับสนุนซึ่งกันและกันและเติบโตไปด้วยกัน

มี t หลายสัญญาณที่บ่งชี้ว่ายุค AI กำลังจะมาถึงแล้ว ซึ่งจะมีผลกระทบใหญ่ ๆ ไม่ว่าจะเป็นผลกระทบที่ดีหรือเลวร้าย โดยใช้คุณสมบัติของเทคโนโลยีบล็อกเชน เราเชื่อว่าสกุลเงินดิจิทัลในที่สุดจะช่วยลดความเสี่ยงจากอันตรายของ AI ได้บ้าง

ลิงก์ต้นฉบับ