Ось неймовірна аналогія, з якою я зіткнувся:

Генеративний штучний інтелект - це відкриття нового континенту на Землі з 100 мільярдами надрозумних людей, готових працювати безкоштовно.

Дивовижно, чи не?

21 століття буде відоме як ера штучного інтелекту людства.

Ми маємо перший рядок на ранні дні технології покоління, яка трансформуватиме суспільство глибше, ніж відкриття електрики, поділ атома чи навіть розкриття вогню. Не вірте мені — так каже король Англії:

Який час, щоб жити! Хто знав, що живлення алгоритму великою кількістю даних і застосування величезних обчислювальних ресурсів дозволить штучному інтелекту розвивати дивовижні нові здібності? Тепер він може синтезувати, мислити і вести реальні розмови з нами. Це дозволяє нам взаємодіяти з усім людським знанням природнім, інтуїтивним мовою.

Як з точністю Марк Андресен наводить,AI врятує світ. Я у його команді.

Підписатися

Зміна технологічної парадигми

Крипто та ШІ представляють два найбільш суттєвих зміни парадигми в технологіях цього десятиліття.

Парадигматичні зміни - це інновації, які:

• Фундаментально змінити спосіб, яким ми працюємо і думаємо про світ
• Загалом застосовні у всіх секторах та галузях
• Розблокуйте новий рівень продуктивності для людства.

Я захоплююся трансформаційними досягненнями — а не останнім вірусним соціальним медіа-додатком. Штучний інтелект та криптовалюта розвиваються по своїх унікальних шляхах, але я очікую, що обидва зберуться. Вони доповнюють один одного:

• ШІ = дані, обчислення, автономні агенти
• Крипто = власність, економічне вирівнювання & координація, стійкість до цензури

Баладжі каже давайте токенізуємо все. Розумієте?

Але позаду його напів-жарту є революційна правда. Коли об'єднуються дві сили для крипто та штучного інтелекту, відбувається щось надзвичайне. Крипто служить природним координаційним рівнем для стеку штучного інтелекту, революціонізуючи спосіб взаємодії з технологією та одне з одним.

Відкритий код ≠ Децентралізація

Мене дратує те, що терміни 'відкрите джерело' і 'децентралізація' часто сплутуються і використовуються взаємозамінно. Коли я розмовляю з людьми про децентралізацію штучного інтелекту, часто чуваю таку відповідь:

«Добре, але чи у нас вже є відкриті моделі штучного інтелекту?»

Це різні концепції. Найлегший спосіб зрозуміти це - розглядати децентралізований штучний інтелект як підмножину відкритого штучного інтелекту.

Відкритий код спрямовується на доступність та колаборативний розвиток програмного коду, тоді як децентралізація спрямована на розподіл контролю.

Рівень I: Відкритий код

Розробка з відкритим вихідним кодом надає громадський доступ до вихідного коду, дозволяючи будь-кому переглядати, змінювати та поширювати його. Цей підхід побудований на співпраці, прозорості та розвитку, що здійснюється спільнотою.

Спільна природа розробки з відкритим вихідним кодом дозволяє швидке ітерування та швидший цикл розробки. Я порівнюю це з будівництвом хмарочосу: кожен може покращити та побудувати на попередніх зусиллях інших людей, що дозволяє нам досягати наших цілей швидше.

Приклади:

• Linux - це операційна система з відкритим вихідним кодом, яка стала важливим елементом у серверах, суперкомп'ютерах та пристроях для споживачів. Вона працює в більшості веб-серверів по всьому світу. У її розробці бере участь тисячі програмістів і відома своєю стабільністю та безпекою.
• Так само розміщення відкритого коду Android дозволило йому стати домінуючою мобільною операційною системою в усьому світі. Виробники, такі як Samsung, HTC та Xiaomi, могли створювати різноманітні апаратні продукти, які працюють під управлінням Android, значно знижуючи поріг входження для нових гравців.

У штучному інтелекті відкриті моделі випускаються під ліцензіями, що дозволяють будь-кому використовувати їх безпосередньо або налаштовувати під конкретні випадки використання. Всі ваги моделей доступні. Наприклад, моделі, такі як Mixtral 7B та BERT, доступні для публічного використання та модифікації.

Рух відкритого коду швидко зростає. Сьогодні доступно понад 653 000 відкритих моделей на Huggingface.

Джерело: Huggingface.co

Дивно бачити, що великі відкриті моделі штучного інтелекту швидко доганяють свої пропрієтарні аналоги. Llama-3 від Meta коштує десятки мільярдів для навчання і тепер доступний для будь-якого, у кого є підключення до Інтернету. Його продуктивність краща, ніж у GPT-3.5, і швидко доганяє GPT-4.

Це не було таким у весні 2023 року, коли існував великий розрив у продуктивності між GPT-4 (закритий) та Llama 65B (відкритий). Тоді ніхто не вважав можливим запускати якісну модель GPT-4 на своєму власному комп'ютері. Розрив значно зменшився за ледь рік і, ймовірно, буде продовжуватися.

Можливо, ви задаєтеся питанням:

Чому компанія, як Мета, витрачає мільярди на навчання моделей штучного інтелекту, але робить їх відкритими?

• Це зводиться до основної віри, що технологічний прогрес не є граю нульової суми. Усі перемагають, коли технологія покращується.
• Покращення спільноти моделі можуть безпосередньо користуватися Meta. Наприклад, якщо хтось оптимізує модель для більш економного запуску, Meta економить на витратах, оскільки вони витрачають купу грошей на навантаження виведення.
• Це не впливає на рекламні бізнеси Meta, специфічні для додатків (наприклад, Instagram, Facebook). Ця стратегія ймовірно є частиною стратегії спаленої землі, призначеної для тиску на компанії, які розвивають бізнес навколо пропріетарних основних моделей, таких як Microsoft і OpenAI. Альтернативи з відкритим вихідним кодом чітко підривають монетизацію пропріетарних моделей.

Зак розуміє, чому відкрите джерело є важливим.

Загальна мудрість у технологіях застосовується тут: «Якщо ви впереду, робіть його пропрієтарним. Якщо ви позаду, зробіть його відкритим».

Сподіваюся, ми будемо продовжувати бачити високоякісні відкриті моделі штучного інтелекту для будь-кого, щоб вдосконалювати і створювати додатки на них. Це важливо. Відкриті моделі пропонують кращу безпеку та надійність (з більшою кількістю поглядів на них), більшу гнучкість для налаштування та є більш вигідними з точки зору вартості, ніж їхні закриті аналоги.

Вільні ринки вирішили питання більшої доступності та доступності міцних базових моделей штучного інтелекту, роблячи їх товаром та громадським благом.

Щоб було зрозуміло, я не максималіст, який вимагає, щоб все було відкритим джерелом. Пропріетарні моделі важливі і, ймовірно, перевершать моделі з відкритим кодом у спеціалізованих завданнях. Для стартапів та підприємців розумно взяти модель з відкритим кодом, налаштувати її для конкретних випадків використання та створити пропріетарні програми. Як моделі з відкритим кодом, так і пропріетарні моделі будуть існувати поруч. Однак ми повинні продовжувати підтримувати відкриті фундаментальні моделі і не вважати їх доступність за дані.

Відкритий штучний інтелект - лише одна частина більш широкої карти: децентралізація. Це стосується питання розподілу влади, про яке ми поговоримо далі.

Рівень II: Децентралізація

99% з вас, мої читачі, погодяться, що штучний інтелект є експоненційною технологією, яка втілює колективний інтелект людства. З такою великою силою приходить велика відповідальність. Ми не можемо боротися з централізацією штучного інтелекту за допомогою ще більшої централізації.

Замість цього нам потрібно думати по-іншому.

Децентралізація - це філософія, навіть культ, заснований на принципі повернення влади індивідуумам. Це природно створює напругу з нашим централізованим сучасним світом. Багато нашого технологічного впливу сконцентровано в декількох великих корпораціях (Великі технології), як показує фондовий ринок.

У 2023 році акції «Великої сімки» - Apple, Microsoft, Alphabet, Amazon, Nvidia, Meta та Tesla - підскочили майже на 80%, значно впливаючи на продуктивність NASDAQ та домінуючи на ринку S&P 500. Це сталося через їх технологічне переважання, що надає їм значні конкурентні переваги та цінову силу. Ринок також враховує їх очікуване переважання в галузі штучного інтелекту.

Сувора правда полягає в тому, що Інтернет загнаний у кут. Ми не володіємо контентом, який створюємо в Інтернеті. Натомість ми стаємо мимовільними учасниками цифрової екосистеми, контрольованої великими технологічними компаніями. Я називаю це «цифровим рабством». Якщо нашим цифровим рабовласникам не подобається те, що ми робимо чи говоримо, ми будемо мовчати, тобто відключений з платформи

Вже загалом штучний інтелект монополізується великими централізованими корпораціями, такими як Microsoft-OpenAI, Amazon-Anthropic та Google-Gemini. Великі технологічні компанії мали перевагу на ранній стадії навчання LLMs, які потребують величезних наборів даних та обчислювальних ресурсів.

Незважаючи на те, що вони можуть говорити публічно («Ми тут, щоб будувати майбутнє»), дії говорять голосніше за слова. Історія показала, що пріоритетом Big Tech часто є збереження свого монополії, а не інновації, використовуючи свої гроші для підсилення цього.

Один спосіб - це залучення до регулювання, лобіювання регулювання галузі, яке може дозволити собі виконати тільки він, ефективно встановлюючи високі бар'єри для входу і придушуючи нову конкуренцію. Вони також мають капітал для придбання нових конкурентів. Ця стратегія робила їх успішними в минулому.

Потенційно темне майбутнє

Згенеровано за допомогою DALL-E

Уявіть світ, де штучний інтелект належить в основному Великій технологічній компанії. У цій орвеллівській дистопії:

• Внутрішні процеси систем штучного інтелекту, від навчання до виведення, залишаються прихованими від нас. Цей відсутність прозорості налякає, особливо оскільки ми будемо використовувати ці системи для прийняття рішень, які суттєво впливають на наше життя. Недовіра в перевірку є вирішальною в галузях високого ризику, таких як охорона здоров'я. Одним сумним прикладом є @WellAI/the-madoff-of-digital-health-how-lies-and-the-secs-code-of-silence-killed-babylon-and-cost-73f892849163">Babylon Health, яка активно рекламувала свого особистого штучного інтелектуального лікаря. Однак пізніше виявилося, що їхній “ШІ лікар” був лише набором правилованих алгоритмів, які працювали у таблиці електронних документів і не змогли працювати так, як було заявлено. Мільярди інвестиційних доларів були знищені, і люди постраждали.
• Системи штучного інтелекту вразливі до маніпуляцій та упереджень. Геміні від Google ставиться до сувора критикаколи вона неналежним чином генерувала зображення історичних постатей в контекстах змінених з точки зору раси (чорний 'засновник-батько' і чорний папа). Потенційне зловживання штучним інтелектом у формуванні громадської думки, вплив на ринки або вплив на політичні результати є реальним та наявним.

Кредит: @Endwokeness

• Проблеми цензури поширені і лише збільшуються. У Китаї компаніям зі штучним інтелектом потрібне схвалення або ліцензія від уряду, що є частиною широкої стратегії уряду забезпечити відповідність розвитку штучного інтелекту національним інтересам та політиці безпеки. Додатки на основі штучного інтелекту, такі як чат-боти або пошукові системи, програмуються відповідно до директив уряду щодо забороненого контенту. Запити щодо політично чутливих подій, таких як протести на площі Тяньаньмінь, цензуріються.
• Ми вже не володіємо нашими даними. Замість цього ми підписуємося на свої долі те, що наші дані регулярно збираються для годування великих централізованих моделей штучного інтелекту без нашої згоди або справедливої компенсації. Я не відчуваю комфорту, живучи в світі, де наші дані та наш особистий штучний інтелект не підконтрольні нам. Уряди та ті, хто у владі, зроблять все можливе, щоб залишитися при владі, включаючи порушення нашої приватності.

Якщо залишити без нагляду, наше суспільство ризикує стати надто залежним від декількох потужних, монопольних систем штучного інтелекту. Наша залежність від цих систем унеможливлює вихід на відмову, замикуючи нас на конкретних платформах, де ми стаємо ментально ув'язненими.

Марк Цукербергвисвітлив проблемуу недавньому інтерв'ю зазначивши, що це значна проблема, якщо одна компанія володіє набагато кращим штучним інтелектом, ніж решта. Це обмежує технологічні переваги лише деяким продуктам та людям. Прийняття підходу спочатку до відкритого коду та децентралізації допомагає пом'якшити ці обурення.

Так отже, дозвольте мені запитати вас: Чи хочете ви, щоб найбільш трансформаційна технологія цього століття контролювалася невеликою групою людей?

Які є альтернативи?

Нам потрібен противага централізуючій силі технології штучного інтелекту. У нас є невелике віконечко, щоб сформувати світ після штучного інтелекту, який ми прагнемо — демократичний, відкритий і справедливий.

Ось де полягає важливість крипто. З крипто ми можемо виконувати ці ключові принципи:

1. Децентралізований контроль: Прийняття рішень та контроль розподілені по мережі, управляються кодом, позбавляючи влади будь-яку окрему сутність.
2. Заповноваження користувачів: користувачі зберігають власність над своїми активами та даними.
3. Стійкість до цензури: Мережа працює без центральної влади, що перешкоджає будь-якій окремій сутності володіти владою цензурувати.

Під час розмови з засновниками Crypto x AI я завжди запитую, чому вони використовують блокчейн/криптовалюту у своєму продукті і чи вони могли б зробити те ж саме поза ланцюжком. Часто робота в галузі штучного інтелекту без блокчейну є кращою, швидшою і дешевшою. Однак глибоке філософське переконання залишає найкращих засновників зайнятими децентралізацією.

Якщо я мав би узагальнити ці вірування:

Крипто - це оптимальний технологічний стек для демократичного, відкритого та справедливого просування ШШ. Він забезпечує прозорі, перевіряемі системи, забезпечуючи власність на даних залишається у користувачів. Це гарантує, що переваги цієї технології розповсюджуються на всій планеті, а не лише серед багатих та кількох.

Анна Казлаускас(Засновник Vana) просить нас «уявити модель фонду, навчену 100 мільйонами людей», всі отримують якусь форму винагороди.

Децентралізовані додатки штучного інтелекту - ключові

Джерело: a16z Enterprise

Децентралізація застосовується на всьому стеку технологій генеративного штучного інтелекту. Пуританець може вимагати його на кожному окремому рівні стеку. Для реаліста, як я, я бачу, що найбільший потенціал децентралізованого штучного інтелекту полягає не в основних моделях, а в рівні застосування.

Моя основна турбота - це повторення історії Інтернету - де базові технології, такі як TCP/IP та електронна пошта, є вільнодоступними. Проте економічна цінність та контроль над даними користувачів стали централізованими в руках великих корпорацій, таких як Google, Apple та Amazon. Ці компанії побудували власні екосистеми на базі відкритих технологій, широко монетизуючи взаємодію користувачів.

Існує ризик того, що навіть якщо основні моделі штучного інтелекту будуть відкриті для використання, великі корпорації все одно можуть домінувати на рівні застосування, створюючи власні системи, які заблоковують користувачів та централізують контроль над даними.

Хороша новина в тому, що ми знаходимося на дуже ранніх стадіях руху штучного інтелекту, і маємо можливість змінити його траєкторію. Ті, хто підтримує розподіл контролю та власності в галузі штучного інтелекту, повинні активно працювати над системами, які широко розповсюджують користь, замість того, щоб дозволяти їм концентруватися в кількох руках.

Наші зусилля не повинні обмежуватися лише підтримкою відкритих систем штучного інтелекту. Ми також повинні забезпечити, що додатки, побудовані за допомогою цих систем, будуть відкриті та прозорі, сприяють здоровій конкуренції та мають відповідне управління.

Венеція також хоче, щоб штучний інтелект був децентралізований

Один приклад децентралізованої програми в галузі штучного інтелекту - Венеція за Ерік Вурхіс.

Venice - це альтернатива ChatGPT, побудована на відкритих моделях. Вона пропонує платформу без дозволу, яка дозволяє будь-кому, з будь-якого місця, отримати доступ до відкритого машинного інтелекту.

Венеція відрізняється тим, що надає перевагу конфіденційності користувачів, записуючи лише мінімальну інформацію (електронну пошту та IP-адресу) і не реєструючи жодної з ваших розмов або відповідей. Платформа також розроблена таким чином, щоб уникати цензури будь-яких відповідей штучного інтелекту, зберігаючи вірогідну нейтральну позицію. Це відрізняється від ChatGPT, який має значні фільтри контенту, як цей користувач відкривпри використанні його для написання фентезі-повістей.

Я сам випробував Венецію і знайшов, що її відповіді досить хороші. Вона також має божествений режим.

Куди направляється Крипто x AI?

Я глянув у свою кришталеву кулю. А ось і натяк.

1. AI Додатки Стануть Сексуальними

Ми встановили, що відкритий код та децентралізація є важливими для штучного інтелекту. Це буде особливо виразним на рівні застосування.

Інвестори NVDA сміються все останні 12 місяців по дорозі до банку. І з вагомою причиною. Сьогодні більшість вартості у генеративному штучному інтелекті захоплюється на рівнях апаратного забезпечення та інфраструктури (наприклад, NVIDIA, Amazon Web Services).

Однак, якщо ми екстраполюємо тенденції з інших великих технологічних змін, таких як хмарні обчислення, вартість неухильно зміниться на користь рівня застосування протягом наступних 10 років. Апурв (Altimeter) лаконічно підкреслює це у своєму пості на економіка генеративного штучного інтелекту.

Таким чином, важливо мати готову інфраструктуру для децентралізованих додатків штучного інтелекту, які можуть бути побудовані без великих зусиль розробника, накладних витрат або поганого користувацького досвіду. Стартапи, такі як Обряд, Nillion, та 0G Лабораторіярозробляють системи, необхідні для децентралізованого навчання, інференції та доступності даних.

2. Агентичний штучний інтелект скрізь

LLMs - це велике задоволення. Але справжнє захоплююче майбутнє штучного інтелекту полягає в автономних агентах штучного інтелекту - сутностях, які можуть навчатися, планувати та виконувати завдання незалежно від людського впливу.

Це включає спеціалізованих агентів (наприклад, чат-ботів обслуговування клієнтів) та загальних агентів з необмеженими цілями, широким світовим досвідом (навчені на базах даних Інтернету масштабу) та здатністью до інтенсивної багатозадачності.

По мірі того, як ці агенти стають все більш поширеними, для них буде природнім працювати на блокчейні, де операції зі значенням легко проводяться за допомогою коду. Неіронічно, жоден банк не надасть штучному інтелекту банківський рахунок або кредитну картку. Традиційні фінансові системи займуть багато, багато років, щоб адаптуватися до цього нового парадигми.

Майкл Рінко пояснює це добре у своєму статті Справжнє злиття:

Якщо GPT-5 використовує TradFi, він повинен навігувати через візантійські банківські інтерфейси, призначені для людей, мати справу з процедурами автентифікації, які не оптимізовані для штучного інтелекту, і, можливо, спілкуватися з агентом з обслуговування клієнтів для перевірки. Або, якщо він хоче обійти це, йому потрібно попросити та отримати доступ до API з дозволу до банку Аліси та передавача грошей.

Навпаки, якщо GPT-5 використовує крипто, він просто згенерує транзакцію, вказавши суму та адресу отримувача, підпише її приватним ключем Еліс та розповсюдить у мережі.

Можливість взаємодії з розумними контрактами на блокчейні дає штучному інтелекту агентів суперсили. Вони можуть здійснювати платежі, виконувати транзакції, спілкуватися з додатками, і виконувати будь-яку дію, яку може здійснити людина.

Ми повинні забезпечити, щоб ці агенти могли працювати в відкритому, бездозвільному та незаглушуваному середовищі, щоб розкрити їх повний потенціал. Крипто надає інфраструктуру та інцентивні мережі для того, щоб штучні інтелектуальні агенти могли працювати автономно та ефективно. Ідентичність на ланцюжку також є важливою та природно відповідає принципам web3.

Я вірю, що децентралізована штучна інтелектуальна система відіграє критичну роль. Це важливо для людства, щоб швидко прогресувати як технологічний вид, не заходячи на темний шлях.

Це перший матеріал у серії статей, які я пишу, щоб поділитися моєю тезою та дослідженням у сфері Крипто x ШІ. У моїх наступних дописах я докладніше розгляну конкретні підсектори, включаючи децентралізовані ринки GPU, ШІ-агенти, шари даних та децентралізовані висновки.

Disclaimer：

1. Цю статтю було поновлено з [ tengsthoughts]. Усі авторські права належать оригінальному автору [TENG YAN]. Якщо є зауваження до цього видруку, будь ласка, зв'яжіться з Gate Learnкоманда, і вони оперативно займуться цим.
2. Відповідальність за відмову: Погляди та думки, висловлені в цій статті, є виключно поглядами автора і не є жодною інвестиційною порадою.
3. Переклади статті на інші мови здійснюються командою Gate Learn. Якщо не зазначено інше, копіювання, поширення або плагіатування перекладених статей заборонене.