Par le passé, les start-up, avec leur rapidité, leur agilité et leur culture entrepreneuriale, ont été libérées du carcan de l'inertie organisationnelle et ont longtemps été à la tête de l'innovation technologique. **Cependant, tout cela est réécrit par l'ère de l'intelligence artificielle. ** À ce jour, les créateurs de produits d'IA révolutionnaires sont des géants de la technologie traditionnelle tels que OpenAI de Microsoft, Nvidia, Google et même Meta.
**ce qui s'est passé? **Pourquoi le géant a-t-il vaincu la start-up cette fois ? Les startups peuvent écrire du bon code, mais elles sont confrontées à plusieurs obstacles par rapport aux géants de la technologie :
Les coûts de calcul restent élevés
Le développement de l'IA a un lobe inverse : les inquiétudes et l'incertitude entourant l'impact sociétal de l'IA entravent l'innovation en raison du manque de directives nécessaires
Problème de boîte noire AI
Les "fossés de données" construits par les grandes entreprises technologiques constituent des barrières à l'entrée
Alors, pourquoi la technologie blockchain est-elle nécessaire ? Où se croise-t-il avec l'intelligence artificielle ? Bien que tous les problèmes ne puissent pas être résolus en même temps, le Réseau d'infrastructure physique distribuée (DePIN) de Web3 crée les conditions pour résoudre les problèmes ci-dessus. Ce qui suit expliquera comment la technologie derrière DePIN peut aider l'intelligence artificielle, principalement à partir de quatre dimensions :
Réduire les coûts d'infrastructure
VERIFIER Créateur et Personnalité
REMPLIR Démocratie et transparence de l'IA
* Configuration du mécanisme de récompense de contribution de données
Dessous:
"web3" fait référence à l'Internet de nouvelle génération, et la technologie blockchain et les autres technologies existantes sont ses composants organiques.
"Blockchain" fait référence à la technologie de registre décentralisée et distribuée.
"Crypto" fait référence à l'utilisation de mécanismes de jetons pour les incitations et la décentralisation.
1. Réduire les coûts d'infrastructure (informatique et stockage)
Chaque vague d'innovation technologique commence par quelque chose de cher qui devient suffisamment bon marché pour être gaspillé.
– La dette technologique de la société et le moment Gutenberg du logiciel, via SK Ventures
** Quelle est l'importance de l'abordabilité de l'infrastructure ** (l'infrastructure de l'intelligence artificielle fait référence au coût matériel du calcul, de la transmission et du stockage des données), la théorie de la révolution technologique de Carlota Perez a indiqué que la théorie propose que les percées technologiques comprennent deux étapes:
Source : théorie de la révolution technologique de Carlota Perez
La phase d'installation se caractérise par de lourds investissements en capital-risque, la construction d'infrastructures et des stratégies de mise sur le marché (GTM) "poussées", car les clients ne comprennent pas la proposition de valeur du nouveau technologie.
La phase de déploiement se caractérise par une forte augmentation de l'offre d'infrastructures, abaissant le seuil d'attraction de nouveaux entrants et adoptant une stratégie "pull"** de promotion du marché (GTM),** indiquant un degré élevé de appariement du marché des produits, les clients s'attendent à plus de produits qui n'ont pas encore été formés.
Maintenant que des tentatives telles que ChatGPT ont démontré leur adéquation avec le marché et la demande des clients, on pourrait penser que l'IA est entrée dans la phase de déploiement. ** Cependant, il manque un élément important à l'IA : une infrastructure excédentaire pour les start-ups sensibles aux prix à construire et à expérimenter. **
question
Le domaine actuel de l'infrastructure physique est principalement monopolisé par un oligopole intégré verticalement, notamment AWS, GCP, Azure, Nvidia, Cloudflare, Akamai, etc. L'industrie a des marges bénéficiaires élevées. On estime que la marge bénéficiaire brute d'AWS sur le matériel informatique de base est de 61 %. Par conséquent, les nouveaux entrants dans le domaine de l'IA, en particulier le domaine LLM, doivent faire face à des coûts de calcul extrêmement élevés.
Le coût de la formation ChatGPT est estimé à 4 millions de dollars américains et le coût de fonctionnement de l'inférence matérielle est d'environ 700 000 dollars américains par jour.
La version 2 de Bloom pourrait coûter 10 millions de dollars pour se former et se recycler.
Si ChatGPT entre dans la recherche Google, les revenus de Google seront réduits de 36 milliards de dollars, ** D'énormes bénéfices seront transférés des plates-formes logicielles (Google) aux fournisseurs de matériel (Nvidia). **
Source : Analyse couche par couche - Architecture et coût de recherche LLM
solution
Réseaux DePIN tels que Filecoin (le pionnier de DePIN est né en 2014, se concentrant sur la collecte de matériel au niveau Internet et servant le stockage de données distribué), Bacalhau, Gensyn.ai, Render Network, ExaBits (couche de coordination pour faire correspondre l'offre et la demande CPU/GPU) peut économiser de 75 % à 90 %+ des coûts d'infrastructure grâce aux trois aspects suivants :
1. Poussez la courbe de l'offre et stimulez la concurrence sur le marché
DePIN offre des opportunités égales aux fournisseurs de matériel pour devenir des fournisseurs de services. Cela crée un marché où n'importe qui peut rejoindre en tant que "mineur" et échanger CPU/GPU ou puissance de stockage contre une compensation financière, créant ainsi une concurrence pour les fournisseurs existants.
Alors qu'une entreprise comme AWS bénéficie sans aucun doute d'une longueur d'avance de 17 ans dans l'interface utilisateur, les opérations et l'intégration verticale, **DePIN attire une nouvelle clientèle qui ne peut pas accepter les prix des fournisseurs centralisés. **Tout comme Ebay ne concurrence pas directement Bloomingdale, mais propose plutôt des alternatives plus économiques pour répondre à des besoins similaires, les réseaux de stockage distribués ne remplacent pas les fournisseurs centralisés, mais sont conçus pour servir un groupe d'utilisateurs sensibles aux prix.
2. Promouvoir l'équilibre économique du marché grâce à une conception économique cryptée
Le mécanisme de subvention créé par DePIN peut ** guider les fournisseurs de matériel à participer au réseau **, réduisant ainsi le coût des utilisateurs finaux. En principe, nous pouvons examiner les coûts et les revenus des fournisseurs de stockage AWS et Filecoin dans Web2 et Web3.
**Les clients bénéficient d'une réduction de prix : **Le réseau DePIN crée un marché concurrentiel et introduit une concurrence de type Bertrand, réduisant ainsi les frais de paiement des clients. En comparaison, AWS EC2 a besoin d'environ 55 % de marge et de 31 % de marge globale pour rester à flot. La incitation/récompense en bloc fournie par le réseau DePIN est également une nouvelle source de revenus. Dans le contexte de Filecoin, plus un fournisseur de stockage héberge de données réelles, plus il peut gagner de récompenses de bloc (jetons). **Par conséquent, les fournisseurs de stockage sont incités à attirer davantage de clients pour conclure des accords et augmenter leurs revenus. ** Les structures de jetons de plusieurs réseaux informatiques DePIN émergents restent non divulguées, mais suivent probablement un schéma similaire. Les réseaux similaires incluent :
Bacalhau : une couche de coordination qui amène le calcul là où les données sont stockées, évitant de déplacer de grandes quantités de données.
exaBITS : un réseau informatique distribué au service de l'IA et des applications à forte intensité de calcul.
Gensyn.ai : protocole de calcul de modèle d'apprentissage en profondeur.
3. Réduisez les frais généraux : Les avantages de Bacalhau, d'exaBITS et d'autres réseaux DePIN et du stockage adressable IPFS/contenu incluent :
Libérer la disponibilité des données latentes : De grands volumes de données sont actuellement inexploités en raison du coût élevé de la bande passante pour la transmission de grands ensembles de données, tels que les données d'événements massives générées par les stades sportifs. Le projet DePIN peut traiter les données sur site et ne transmettre que des résultats significatifs, déterrant la disponibilité potentielle des données.
Coûts opérationnels réduits : Réduisez les coûts de saisie, de transfert et d'importation/exportation de données en acquérant les données localement.
** Minimiser le travail manuel dans le partage de données sensibles : ** Si les hôpitaux A et B ont besoin de combiner les données sensibles de leurs patients à des fins d'analyse, ils peuvent utiliser Bacalhau pour coordonner la puissance de calcul GPU et traiter directement les données sensibles localement sans avoir à échanger personnellement identifiables (PII) avec les contreparties par le biais de processus administratifs lourds.
**Pas besoin de recalculer l'ensemble de données de base : **Le stockage adressable IPFS/de contenu offre la possibilité de dédupliquer, tracer et vérifier les données. Pour les fonctions et les performances de coût d'IPFS, veuillez vous référer à cet article.
Résumé généré par l'IA : L'IA nécessite une infrastructure abordable fournie par DePIN, et le marché de l'infrastructure est actuellement dominé par des oligopoles intégrés verticalement. Les réseaux DePIN comme Filecoin, Bacalhau, Render Network, ExaBits démocratisent l'opportunité de devenir un fournisseur de matériel, introduisent la concurrence, maintiennent l'équilibre économique du marché grâce à la conception crypto-économique, réduisent les coûts de plus de 75% à 90% et réduisent les frais généraux.
2. Vérifiez le créateur et la personnalité
question
Une enquête récente montre que ** 50% des chercheurs en IA pensent que la possibilité que l'IA cause des dommages dévastateurs aux humains dépasse 10%. **
Les gens doivent être conscients que l'IA a provoqué un chaos social, et il y a encore un manque de réglementation ou de spécifications techniques.Cette situation est appelée "lobe inverse".
Par exemple, dans cette vidéo Twitter, l'animateur de podcast Joe Rogan et le commentateur conservateur Ben Shapiro débattent du film "Ratatouille", mais cette vidéo est générée par l'IA.
Source : Bloomberg
Il convient de noter que l'impact social de l'IA s'étend bien au-delà des problèmes posés par les faux blogs, conversations et images :
Lors des élections américaines de 2024, le contenu de la campagne deepfake généré par l'IA a eu pour effet d'être faux pour la première fois.
Une vidéo de la sénatrice Elizabeth Warren a été éditée pour lui faire "dire" des choses comme "les républicains ne devraient pas être autorisés à voter" (rumeur démystifiée).
La voix de Biden, synthétisée par la parole, critique les femmes trans.
Un groupe d'artistes a déposé un recours collectif contre Midjourney et Stability AI, alléguant l'utilisation non autorisée du travail des artistes pour former l'IA, la violation du droit d'auteur et les menaces pour les moyens de subsistance des artistes.
La chanson "Heart on My Sleeve", générée par l'IA, mettant en vedette The Weeknd et Drake, est devenue virale sur la plateforme de streaming mais a ensuite été retirée. Lorsqu'une nouvelle technologie entre dans le courant dominant sans réglementation, cela crée de nombreux problèmes, ** la violation du droit d'auteur est un problème de "lobe inverse". **
Pouvons-nous donc ajouter des spécifications liées à l'IA à Web3 ?
solution
Fournir une preuve de personnalité et une preuve de créateur en utilisant la preuve d'origine sur la chaîne cryptée
Faites en sorte que la technologie blockchain fonctionne vraiment - en tant que registre distribué contenant un historique immuable de la chaîne, l'authenticité du contenu numérique peut être vérifiée grâce à des preuves cryptographiques de contenu.
Signature numérique comme preuve du créateur et preuve de personnalité
Pour identifier un deepfake, une preuve cryptographique peut être générée à l'aide d'une signature numérique unique au créateur du contenu d'origine.La signature peut être créée à l'aide d'une clé privée connue uniquement du créateur et vérifiable par une clé publique accessible à tous. Avoir une signature prouve que le contenu a été créé par le créateur d'origine, qu'il soit humain ou IA, et vérifie les modifications autorisées ou non autorisées du contenu.
Utilisation d'IPFS et de l'arbre Merkle pour preuve d'authenticité
IPFS est un protocole distribué permettant de référencer de grands ensembles de données à l'aide de l'adressage de contenu et des arbres de Merkle. Afin de prouver que le contenu du fichier a été reçu et modifié, une preuve Merkle est générée, qui est une chaîne de hachages indiquant la position d'un bloc de données spécifique dans l'arbre Merkle. À chaque modification, un hachage est ajouté à l'arborescence Merkle, fournissant la preuve de la modification du fichier.
**Le problème du système de cryptage est le mécanisme d'incitation.**Après tout, l'identification du fabricant de deepfakes peut réduire l'impact social négatif, mais cela n'apportera pas les mêmes avantages économiques. Cette responsabilité incombera probablement aux plates-formes de distribution de médias grand public telles que Twitter, Meta et Google, et c'est effectivement le cas. **Alors pourquoi avons-nous besoin de la blockchain ? **
La réponse est que les signatures cryptographiques et les preuves d'authenticité** de la blockchain sont plus efficaces, vérifiables et certaines. **Actuellement, le processus de détection des deepfakes utilise principalement des algorithmes d'apprentissage automatique (tels que "Deepfake Detection Challenge" de Meta, "Asymmetric Numerals" (ANS) de Google et c2pa : pour identifier les régularités et les anomalies dans le contenu visuel,**mais souvent c'est pas assez précis et en retard sur la vitesse de développement de deepfake. ** Généralement, un examen manuel est nécessaire pour déterminer l'authenticité, ce qui est inefficace et coûteux.
Si un jour chaque élément de contenu a une signature cryptographique, ** tout le monde peut prouver de manière vérifiable la source de la création, ** signaler la falsification ou la falsification, alors nous inaugurerons un monde magnifique.
**Résumé généré par l'IA :**L'IA peut constituer une menace importante pour la société, en particulier les deepfakes et l'utilisation non autorisée de contenu, tandis que les technologies Web3 telles que la preuve du créateur utilisant des signatures numériques et la preuve d'authenticité utilisant IPFS et les arbres Merkle, l'authenticité du numérique le contenu peut être vérifié, empêchant les modifications non autorisées et fournissant des normes pour l'IA.
3. Démocratisation de l'IA
question
L'IA est aujourd'hui une boîte noire faite de données propriétaires et d'algorithmes propriétaires. La nature fermée de LLM, une grande entreprise technologique, a tué la "démocratie IA" à mes yeux, c'est-à-dire que chaque développeur et même utilisateur peut contribuer algorithmes et données au modèle LLM, et participer du profit lorsque le modèle est rentable (articles liés).
AI Democracy = Visibility (peut voir les données et les algorithmes entrés dans le modèle)** + Contribution** (peut contribuer des données ou des algorithmes au modèle).
solution
Le but de la démocratie de l'IA est de rendre les modèles d'IA génératifs ouverts, pertinents et détenus par le public. Le tableau ci-dessous compare l'état actuel de l'IA avec l'avenir qui peut être réalisé grâce à la technologie de blockchain Web3.
maintenant--
Pour les clients:**
Sortie LLM de réception unidirectionnelle
Impossible de contrôler la façon dont les données personnelles sont utilisées
Pour les développeurs :
Faible composabilité
Le traitement des données ETL n'est pas traçable et difficile à reproduire
La source de contribution des données est limitée au propriétaire des données
Les modèles à source fermée ne sont accessibles que via l'API moyennant des frais
La sortie des données partagées manque de vérifiabilité et les scientifiques des données passent 80 % de leur temps sur le nettoyage des données bas de gamme
Après avoir combiné la blockchain——
Pour les clients:**
Les utilisateurs peuvent fournir des commentaires (tels que la partialité, la modération du contenu, des commentaires granulaires sur la sortie) comme base pour un réglage fin
Les utilisateurs peuvent choisir de fournir des données en échange du profit une fois que le modèle est rentable
Pour les développeurs :
**Couche de gestion des données distribuées : **Crowdsourcing, étiquetage de données répétitif et fastidieux et autres travaux de préparation des données
Visibilité et possibilité de combiner et d'affiner les algorithmes, avec des sources vérifiables (un historique inviolable de toutes les modifications peut être consulté)
Souveraineté des données (obtenue grâce à l'adressage de contenu/IPFS) et souveraineté des algorithmes (par exemple, Urbit réalise la combinaison point à point et la portabilité des données et des algorithmes)
** Accélère l'innovation LLM, ** Accélère l'innovation LLM à partir de diverses variantes du modèle open source sous-jacent.
Sortie de données de formation reproductible, obtenue grâce à un enregistrement immuable des opérations ETL passées et des requêtes sur la blockchain (comme Kamu).
Certaines personnes disent que la plate-forme open source de Web2 fournit également une solution de compromis, mais l'effet n'est pas idéal.Pour des discussions connexes, voir le blog d'exaBITS.
Résumé de la génération d'IA : Le LLM fermé des grandes entreprises de technologie tue la "démocratie de l'IA", c'est-à-dire que chaque développeur ou utilisateur peut contribuer des algorithmes et des données à un modèle LLM, et obtenir une partie des bénéfices lorsque le modèle est rentable. L'IA doit être ouverte au public, pertinente pour le public et détenue par le public. Avec l'aide du réseau blockchain, les utilisateurs peuvent fournir des commentaires, contribuer des données au modèle en échange de bénéfices réalisés, et les développeurs peuvent également obtenir une visibilité et des sources vérifiables pour combiner et affiner les algorithmes. Les innovations Web3 telles que l'adressage de contenu/IPFS et Urbit permettront la souveraineté des données et des algorithmes. La reproductibilité de la sortie des données de formation sera également possible grâce à l'enregistrement immuable de la blockchain des opérations et requêtes ETL passées.
4. Mettre en place un mécanisme de récompense de contribution de données
question
Aujourd'hui, les données les plus précieuses sur les consommateurs sont l'actif exclusif des grandes entreprises technologiques, formant une barrière commerciale essentielle. Les géants de la technologie n'ont aucune incitation à partager ces données avec des tiers.
Alors pourquoi ne pouvons-nous pas obtenir de données directement de ses créateurs ou utilisateurs ? Pourquoi ne pouvons-nous pas faire des données une ressource publique, fournir des données et les ouvrir en source pour que les data scientists puissent les utiliser ?
En termes simples, c'est à cause du manque de mécanisme d'incitation et de mécanisme de coordination. La maintenance des données et l'exécution de l'ETL (extraction, transformation et chargement) représentent des frais généraux importants. En fait, le stockage de données représentera à lui seul une industrie de 777 milliards de dollars en 2030, sans compter les coûts informatiques. Personne n'entreprend gratuitement le travail et les coûts du traitement des données.
Jetons un coup d'œil à OpenAI. Il était initialement prévu pour être open source et à but non lucratif, mais il est difficile de réaliser le coût et ne peut pas couvrir le coût. En 2019, OpenAI a dû accepter l'injection de capital de Microsoft, et l'algorithme n'était plus ouvert au public. OpenAI devrait générer 1 milliard de dollars de revenus d'ici 2024.
solution
Web3 introduit un nouveau mécanisme nommé "dataDAO", qui facilite la redistribution des revenus entre les propriétaires de modèles d'IA et les contributeurs de données, créant une couche incitative pour les contributions de données crowdsourcées. Faute de place, il ne sera pas développé ici. Si vous souhaitez en savoir plus, vous pouvez lire les deux articles suivants :
Fonctionnement de DataDAO/principe DataDAO, rédigé par HQ Han of Protocol Labs
Comment fonctionne la contribution et la monétisation des données dans le web3/web3 Comment fonctionne la contribution et la monétisation des données ? Dans cet article, j'ai discuté en profondeur du mécanisme, des lacunes et des opportunités de dataDAO
En général, DePIN a adopté une approche différente et fourni une nouvelle énergie matérielle pour promouvoir l'innovation Web3 et IA. Alors que les géants de la technologie dominent l'industrie de l'IA, les acteurs émergents peuvent tirer parti de la technologie blockchain pour rejoindre la mêlée : le réseau DePIN abaisse les barrières à l'entrée en réduisant les coûts de calcul ; la nature vérifiable et distribuée de la blockchain permet une véritable IA ouverte Cela devient possible ; des mécanismes innovants tels que comme dataDAO encourage la contribution de données ; les caractéristiques d'immuabilité et d'inviolabilité de la blockchain fournissent le certificat d'identité du créateur, dissipant les inquiétudes des gens concernant l'impact social négatif de l'IA.
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Comment l'analyse multidimensionnelle de DePIN aide-t-elle l'intelligence artificielle ?
Par le passé, les start-up, avec leur rapidité, leur agilité et leur culture entrepreneuriale, ont été libérées du carcan de l'inertie organisationnelle et ont longtemps été à la tête de l'innovation technologique. **Cependant, tout cela est réécrit par l'ère de l'intelligence artificielle. ** À ce jour, les créateurs de produits d'IA révolutionnaires sont des géants de la technologie traditionnelle tels que OpenAI de Microsoft, Nvidia, Google et même Meta.
**ce qui s'est passé? **Pourquoi le géant a-t-il vaincu la start-up cette fois ? Les startups peuvent écrire du bon code, mais elles sont confrontées à plusieurs obstacles par rapport aux géants de la technologie :
Alors, pourquoi la technologie blockchain est-elle nécessaire ? Où se croise-t-il avec l'intelligence artificielle ? Bien que tous les problèmes ne puissent pas être résolus en même temps, le Réseau d'infrastructure physique distribuée (DePIN) de Web3 crée les conditions pour résoudre les problèmes ci-dessus. Ce qui suit expliquera comment la technologie derrière DePIN peut aider l'intelligence artificielle, principalement à partir de quatre dimensions :
Dessous:
1. Réduire les coûts d'infrastructure (informatique et stockage)
** Quelle est l'importance de l'abordabilité de l'infrastructure ** (l'infrastructure de l'intelligence artificielle fait référence au coût matériel du calcul, de la transmission et du stockage des données), la théorie de la révolution technologique de Carlota Perez a indiqué que la théorie propose que les percées technologiques comprennent deux étapes:
Source : théorie de la révolution technologique de Carlota Perez
Maintenant que des tentatives telles que ChatGPT ont démontré leur adéquation avec le marché et la demande des clients, on pourrait penser que l'IA est entrée dans la phase de déploiement. ** Cependant, il manque un élément important à l'IA : une infrastructure excédentaire pour les start-ups sensibles aux prix à construire et à expérimenter. **
question
Le domaine actuel de l'infrastructure physique est principalement monopolisé par un oligopole intégré verticalement, notamment AWS, GCP, Azure, Nvidia, Cloudflare, Akamai, etc. L'industrie a des marges bénéficiaires élevées. On estime que la marge bénéficiaire brute d'AWS sur le matériel informatique de base est de 61 %. Par conséquent, les nouveaux entrants dans le domaine de l'IA, en particulier le domaine LLM, doivent faire face à des coûts de calcul extrêmement élevés.
Source : Analyse couche par couche - Architecture et coût de recherche LLM
solution
Réseaux DePIN tels que Filecoin (le pionnier de DePIN est né en 2014, se concentrant sur la collecte de matériel au niveau Internet et servant le stockage de données distribué), Bacalhau, Gensyn.ai, Render Network, ExaBits (couche de coordination pour faire correspondre l'offre et la demande CPU/GPU) peut économiser de 75 % à 90 %+ des coûts d'infrastructure grâce aux trois aspects suivants :
1. Poussez la courbe de l'offre et stimulez la concurrence sur le marché
DePIN offre des opportunités égales aux fournisseurs de matériel pour devenir des fournisseurs de services. Cela crée un marché où n'importe qui peut rejoindre en tant que "mineur" et échanger CPU/GPU ou puissance de stockage contre une compensation financière, créant ainsi une concurrence pour les fournisseurs existants.
Alors qu'une entreprise comme AWS bénéficie sans aucun doute d'une longueur d'avance de 17 ans dans l'interface utilisateur, les opérations et l'intégration verticale, **DePIN attire une nouvelle clientèle qui ne peut pas accepter les prix des fournisseurs centralisés. **Tout comme Ebay ne concurrence pas directement Bloomingdale, mais propose plutôt des alternatives plus économiques pour répondre à des besoins similaires, les réseaux de stockage distribués ne remplacent pas les fournisseurs centralisés, mais sont conçus pour servir un groupe d'utilisateurs sensibles aux prix.
2. Promouvoir l'équilibre économique du marché grâce à une conception économique cryptée
Le mécanisme de subvention créé par DePIN peut ** guider les fournisseurs de matériel à participer au réseau **, réduisant ainsi le coût des utilisateurs finaux. En principe, nous pouvons examiner les coûts et les revenus des fournisseurs de stockage AWS et Filecoin dans Web2 et Web3.
**Les clients bénéficient d'une réduction de prix : **Le réseau DePIN crée un marché concurrentiel et introduit une concurrence de type Bertrand, réduisant ainsi les frais de paiement des clients. En comparaison, AWS EC2 a besoin d'environ 55 % de marge et de 31 % de marge globale pour rester à flot. La incitation/récompense en bloc fournie par le réseau DePIN est également une nouvelle source de revenus. Dans le contexte de Filecoin, plus un fournisseur de stockage héberge de données réelles, plus il peut gagner de récompenses de bloc (jetons). **Par conséquent, les fournisseurs de stockage sont incités à attirer davantage de clients pour conclure des accords et augmenter leurs revenus. ** Les structures de jetons de plusieurs réseaux informatiques DePIN émergents restent non divulguées, mais suivent probablement un schéma similaire. Les réseaux similaires incluent :
3. Réduisez les frais généraux : Les avantages de Bacalhau, d'exaBITS et d'autres réseaux DePIN et du stockage adressable IPFS/contenu incluent :
Résumé généré par l'IA : L'IA nécessite une infrastructure abordable fournie par DePIN, et le marché de l'infrastructure est actuellement dominé par des oligopoles intégrés verticalement. Les réseaux DePIN comme Filecoin, Bacalhau, Render Network, ExaBits démocratisent l'opportunité de devenir un fournisseur de matériel, introduisent la concurrence, maintiennent l'équilibre économique du marché grâce à la conception crypto-économique, réduisent les coûts de plus de 75% à 90% et réduisent les frais généraux.
2. Vérifiez le créateur et la personnalité
question
Une enquête récente montre que ** 50% des chercheurs en IA pensent que la possibilité que l'IA cause des dommages dévastateurs aux humains dépasse 10%. **
Les gens doivent être conscients que l'IA a provoqué un chaos social, et il y a encore un manque de réglementation ou de spécifications techniques.Cette situation est appelée "lobe inverse".
Par exemple, dans cette vidéo Twitter, l'animateur de podcast Joe Rogan et le commentateur conservateur Ben Shapiro débattent du film "Ratatouille", mais cette vidéo est générée par l'IA.
Source : Bloomberg
Il convient de noter que l'impact social de l'IA s'étend bien au-delà des problèmes posés par les faux blogs, conversations et images :
Pouvons-nous donc ajouter des spécifications liées à l'IA à Web3 ?
solution
Fournir une preuve de personnalité et une preuve de créateur en utilisant la preuve d'origine sur la chaîne cryptée
Faites en sorte que la technologie blockchain fonctionne vraiment - en tant que registre distribué contenant un historique immuable de la chaîne, l'authenticité du contenu numérique peut être vérifiée grâce à des preuves cryptographiques de contenu.
Signature numérique comme preuve du créateur et preuve de personnalité
Pour identifier un deepfake, une preuve cryptographique peut être générée à l'aide d'une signature numérique unique au créateur du contenu d'origine.La signature peut être créée à l'aide d'une clé privée connue uniquement du créateur et vérifiable par une clé publique accessible à tous. Avoir une signature prouve que le contenu a été créé par le créateur d'origine, qu'il soit humain ou IA, et vérifie les modifications autorisées ou non autorisées du contenu.
Utilisation d'IPFS et de l'arbre Merkle pour preuve d'authenticité
IPFS est un protocole distribué permettant de référencer de grands ensembles de données à l'aide de l'adressage de contenu et des arbres de Merkle. Afin de prouver que le contenu du fichier a été reçu et modifié, une preuve Merkle est générée, qui est une chaîne de hachages indiquant la position d'un bloc de données spécifique dans l'arbre Merkle. À chaque modification, un hachage est ajouté à l'arborescence Merkle, fournissant la preuve de la modification du fichier.
**Le problème du système de cryptage est le mécanisme d'incitation.**Après tout, l'identification du fabricant de deepfakes peut réduire l'impact social négatif, mais cela n'apportera pas les mêmes avantages économiques. Cette responsabilité incombera probablement aux plates-formes de distribution de médias grand public telles que Twitter, Meta et Google, et c'est effectivement le cas. **Alors pourquoi avons-nous besoin de la blockchain ? **
La réponse est que les signatures cryptographiques et les preuves d'authenticité** de la blockchain sont plus efficaces, vérifiables et certaines. **Actuellement, le processus de détection des deepfakes utilise principalement des algorithmes d'apprentissage automatique (tels que "Deepfake Detection Challenge" de Meta, "Asymmetric Numerals" (ANS) de Google et c2pa : pour identifier les régularités et les anomalies dans le contenu visuel,**mais souvent c'est pas assez précis et en retard sur la vitesse de développement de deepfake. ** Généralement, un examen manuel est nécessaire pour déterminer l'authenticité, ce qui est inefficace et coûteux.
Si un jour chaque élément de contenu a une signature cryptographique, ** tout le monde peut prouver de manière vérifiable la source de la création, ** signaler la falsification ou la falsification, alors nous inaugurerons un monde magnifique.
**Résumé généré par l'IA :**L'IA peut constituer une menace importante pour la société, en particulier les deepfakes et l'utilisation non autorisée de contenu, tandis que les technologies Web3 telles que la preuve du créateur utilisant des signatures numériques et la preuve d'authenticité utilisant IPFS et les arbres Merkle, l'authenticité du numérique le contenu peut être vérifié, empêchant les modifications non autorisées et fournissant des normes pour l'IA.
3. Démocratisation de l'IA
question
L'IA est aujourd'hui une boîte noire faite de données propriétaires et d'algorithmes propriétaires. La nature fermée de LLM, une grande entreprise technologique, a tué la "démocratie IA" à mes yeux, c'est-à-dire que chaque développeur et même utilisateur peut contribuer algorithmes et données au modèle LLM, et participer du profit lorsque le modèle est rentable (articles liés).
AI Democracy = Visibility (peut voir les données et les algorithmes entrés dans le modèle)** + Contribution** (peut contribuer des données ou des algorithmes au modèle).
solution
Le but de la démocratie de l'IA est de rendre les modèles d'IA génératifs ouverts, pertinents et détenus par le public. Le tableau ci-dessous compare l'état actuel de l'IA avec l'avenir qui peut être réalisé grâce à la technologie de blockchain Web3.
maintenant--
Pour les clients:**
Pour les développeurs :
Après avoir combiné la blockchain——
Pour les clients:**
Les utilisateurs peuvent fournir des commentaires (tels que la partialité, la modération du contenu, des commentaires granulaires sur la sortie) comme base pour un réglage fin
Les utilisateurs peuvent choisir de fournir des données en échange du profit une fois que le modèle est rentable
Pour les développeurs :
Certaines personnes disent que la plate-forme open source de Web2 fournit également une solution de compromis, mais l'effet n'est pas idéal.Pour des discussions connexes, voir le blog d'exaBITS.
Résumé de la génération d'IA : Le LLM fermé des grandes entreprises de technologie tue la "démocratie de l'IA", c'est-à-dire que chaque développeur ou utilisateur peut contribuer des algorithmes et des données à un modèle LLM, et obtenir une partie des bénéfices lorsque le modèle est rentable. L'IA doit être ouverte au public, pertinente pour le public et détenue par le public. Avec l'aide du réseau blockchain, les utilisateurs peuvent fournir des commentaires, contribuer des données au modèle en échange de bénéfices réalisés, et les développeurs peuvent également obtenir une visibilité et des sources vérifiables pour combiner et affiner les algorithmes. Les innovations Web3 telles que l'adressage de contenu/IPFS et Urbit permettront la souveraineté des données et des algorithmes. La reproductibilité de la sortie des données de formation sera également possible grâce à l'enregistrement immuable de la blockchain des opérations et requêtes ETL passées.
4. Mettre en place un mécanisme de récompense de contribution de données
question
Aujourd'hui, les données les plus précieuses sur les consommateurs sont l'actif exclusif des grandes entreprises technologiques, formant une barrière commerciale essentielle. Les géants de la technologie n'ont aucune incitation à partager ces données avec des tiers.
Alors pourquoi ne pouvons-nous pas obtenir de données directement de ses créateurs ou utilisateurs ? Pourquoi ne pouvons-nous pas faire des données une ressource publique, fournir des données et les ouvrir en source pour que les data scientists puissent les utiliser ?
En termes simples, c'est à cause du manque de mécanisme d'incitation et de mécanisme de coordination. La maintenance des données et l'exécution de l'ETL (extraction, transformation et chargement) représentent des frais généraux importants. En fait, le stockage de données représentera à lui seul une industrie de 777 milliards de dollars en 2030, sans compter les coûts informatiques. Personne n'entreprend gratuitement le travail et les coûts du traitement des données.
Jetons un coup d'œil à OpenAI. Il était initialement prévu pour être open source et à but non lucratif, mais il est difficile de réaliser le coût et ne peut pas couvrir le coût. En 2019, OpenAI a dû accepter l'injection de capital de Microsoft, et l'algorithme n'était plus ouvert au public. OpenAI devrait générer 1 milliard de dollars de revenus d'ici 2024.
solution
Web3 introduit un nouveau mécanisme nommé "dataDAO", qui facilite la redistribution des revenus entre les propriétaires de modèles d'IA et les contributeurs de données, créant une couche incitative pour les contributions de données crowdsourcées. Faute de place, il ne sera pas développé ici. Si vous souhaitez en savoir plus, vous pouvez lire les deux articles suivants :
En général, DePIN a adopté une approche différente et fourni une nouvelle énergie matérielle pour promouvoir l'innovation Web3 et IA. Alors que les géants de la technologie dominent l'industrie de l'IA, les acteurs émergents peuvent tirer parti de la technologie blockchain pour rejoindre la mêlée : le réseau DePIN abaisse les barrières à l'entrée en réduisant les coûts de calcul ; la nature vérifiable et distribuée de la blockchain permet une véritable IA ouverte Cela devient possible ; des mécanismes innovants tels que comme dataDAO encourage la contribution de données ; les caractéristiques d'immuabilité et d'inviolabilité de la blockchain fournissent le certificat d'identité du créateur, dissipant les inquiétudes des gens concernant l'impact social négatif de l'IA.