Raziskovalec umetne inteligence na Oxfordu Samuele Marro o decentralizirani umetni inteligenci in veriženju blokov: Ko integracija doda vrednost, a omejuje inovacije
Na kratko
Samuele Marro poudarja, da sta selektivna integracija veriženja blokov in skrbno načrtovanje spodbud ključnega pomena za učinkovito skaliranje in vzdrževanje decentraliziranih projektov umetne inteligence.
Decentralizirani projekti umetne inteligence vse bolj vključujejo infrastrukturo veriženja blokov za dostop do financiranja in podpore ekosistema, tudi če takšna integracija morda ni tehnično potrebna. Samuele Marro, vodja odd Inštitut za decentralizirano umetno inteligenco in študent doktorskega študija na Univerzi v Oxfordu AIMS CDT, ta trend sproža pomembno vprašanje za graditelje in vlagatelje: ali pristop, ki temelji na tehnologiji veriženja blokov, krepi decentralizirano umetno inteligenco ali pa obstaja tveganje, da jo bo omejil?
V pogovoru s MPostSamuele Marro je razpravljal o tem, kdaj tehnologija veriženja blokov doda vrednost decentraliziranim sistemom umetne inteligence in kdaj lahko povzroči dodatne stroške in zakasnitev. Obravnaval je tudi, zakaj je lahko oblikovanje spodbud bolj ključno kot privzeta integracija verige in kako lahko selektivna tokenizacija podpira – in ne izkrivlja – razvoj decentraliziranih omrežij umetne inteligence.
Kako ločite med »decentralizirano umetno inteligenco«, »kriptointegrirano umetno inteligenco« in »Web3 Umetna inteligenca”?
Decentralizirana umetna inteligenca se nanaša na kateri koli sistem umetne inteligence, kjer so porazdeljeni podatki, izračuni ali deležniki. Na primer, brezplačno učenje podatkov se šteje za decentralizirano umetno inteligenco. Web3 Tudi umetna inteligenca se šteje za decentralizirano umetno inteligenco, vendar obstajajo različne vrste umetne inteligence, ki jih Web3 ki bi jih skupnost imela za decentralizirane, so v resnici centralizirane. Web3 Pri umetni inteligenci gre bolj za uporabo šifrirnih načel – močno zavezanost anticenzuri, zasebnosti in upiranju centraliziranemu nadzoru. Nenazadnje je kripto umetna inteligenca ali umetna inteligenca veriženja blokov kateri koli projekt na presečišču umetne inteligence in veriženja blokov. Lahko je centralizirana ali decentralizirana, Web3 ali ne. Tukaj je poudarek na tehnologiji.
Zakaj so decentralizirani projekti umetne inteligence pod pritiskom, da integrirajo tehnologijo veriženja blokov?
Pritisk izhaja iz dojemanja: ljudje pogosto enačijo decentralizacijo in Web3 z veriženjem blokov. Projekti menijo, da niso resnično decentralizirani, razen če izdajo žeton ali ustvarijo projekt s tokeniziranimi žetoni. Včasih to vodi do izgradnje nove verige blokov 1. plasti za naloge, ki bi jih lahko obravnavali s preprostejšimi porazdeljenimi sistemi, kot so baze podatkov ali omrežja enakovrednih uporabnikov.
Kljub temu ljudje včasih potrebujejo integracijo tehnologije veriženja blokov v svojih projektih. Omogoča transakcije med subjekti brez pravne identitete, kot so agenti umetne inteligence. Omogoča tudi zaupanja vredno izvrševanje pogodb in zagotavlja javno preverljivost. Na splošno je to le eno od mnogih orodij za omogočanje zaupanja in usklajevanja, vendar ni vedno potrebno.
Zakaj je oblikovanje spodbud pomembnejše od privzete integracije verige blokov?
Integracija verig je smiselna, kadar projekt želi dostopati do obstoječega ekosistema, kot sta Ethereum ali Solana – zato ju izberejo. Človeški udeleženci se običajno zavežejo enemu ekosistemu, kar ustvarja omrežne učinke. Vendar pa lahko sistemi umetne inteligence zdaj upravljajo interakcije med ekosistemi. Zato je oblikovanje spodbud pogosto pomembnejše.
Ali lahko delite primere spodbudnih modelov, ki so uspešno koordinirali sodelavce ali vzdrževali financiranje decentraliziranih projektov umetne inteligence?
Bittensor to dobro ponazarja. Zasnova protokola je zelo dobra – na primer Yuma na Bittensorju – njihova zasnova spodbuja konkurenco med podomrežji in dodeljuje vire na podlagi prispevkov, ki jih oceni skupnost. Ta mehanizem je decentraliziran, a prilagodljiv, kar omogoča natančno nastavitev za specifične primere uporabe. Podobni pristopi veljajo za Torus in druge projekte, ki izhajajo iz iste filozofije.
Kako lahko selektivna tokenizacija podpira decentralizirana omrežja umetne inteligence?
Tokenizacija omogoča financiranje, kar je ključnega pomena za obsežne projekte umetne inteligence, ki zahtevajo znaten kapital za predhodno usposabljanje ali fino nastavitev. Žetoni omogočajo decentralizirano financiranje teh projektov.
Hkrati žetoni omogočajo različne sisteme spodbud. S temi spodbudami lahko eksperimentirate, da dosežete želene cilje, dobre ali slabe.
Katera so glavna tveganja pri projektih, ko se komponente sklada umetne inteligence tokenizirajo, in kako je mogoče ta tveganja ublažiti?
Žetoni povezujejo uspeh projekta s tržno vrednostjo žetona. To lahko privede do dajanja prednosti ceni žetona pred dolgoročnimi cilji projekta – funkcije se lahko dodajo za podporo imetnikom žetonov, namesto za izboljšanje sistema.
To je s poslovnega vidika smiselno, vendar lahko ogrozi projekt, če ohranjanje visoke cene žetonov postane glavni cilj za vsako ceno. Za ublažitev teh tveganj sta potrebna jasna zasnova spodbud in ločitev uporabnosti žetonov od osnovnih ciljev projekta.
Kako naj se razvijalci odločijo, kdaj je integracija tehnologije veriženja blokov upravičena v projektu umetne inteligence?
Konkreten primer, ko ti defiDefinitivno ne želim, da bi bila tehnologija veriženja blokov agentska ekonomija. Ta vključuje interakcije od točke do točke, kjer en del omrežja komunicira z drugim. Uporaba tehnologije veriženja blokov omejuje število interakcij zaradi omejitev pasovne širine, kar omejuje skalabilnost.
Večina primerov uporabe tehnologije veriženja blokov se nanaša na dokazovanje, da se je nekaj zgodilo javno – na primer pošiljanje določenega zneska USD. Če želite zasebne pogodbe ali interakcije, kjer javna vidljivost ni potrebna, je tehnologija veriženja blokov pogosto neprimerna. Močan razlog, da se v teh primerih ne bi uporabljali, je skalabilnost.
Ne glede na to, kako dobro je zasnovana veriga blokov, vedno obstaja omejitev pasovne širine. Preveliko povečanje pasovne širine zmanjša število udeležencev, ki lahko prispevajo. Na eni strani je omejitev pasovne širine, na drugi pa omrežje. Povezovanje sistema z verigo blokov vas sili, da čim več interakcij spravite v en sam kanal. To je izgubljajoča igra.
Karkoli bolj zapletenega kot pogodbe in plačila, kot so gospodarstva z gosto zastopanimi agenti, se ne more zanašati na veriženje blokov, ker omejuje velikost vašega omrežja.
Kaj je potrebno za podporo decentraliziranim projektom umetne inteligence, ki se odločijo, da ne bodo uporabljali tehnologije veriženja blokov?
V njej je veliko »razmišljanja o kultu tovora« Web3 ekosistem o tem, kaj projekt potrebuje. Zahtevane tehnologije se sčasoma spreminjajo.
Kulturno gledano je obstajal občutek, da če ne integriraš tehnologije veriženja blokov, nisi pravi projekt. To ni od zgoraj navzdol; vztraja zaradi kulturne inercije.
Da bi spodbudili udeležence, morajo ustanovitelji decentralizirane umetne inteligence, člani skupnosti in raziskovalci razumeti, kaj dejansko omogoča delovanje projekta.
To razumevanje se lahko razvije naravno. Na primer, ERC-8004, standard Ethereuma za ugled in interakcijo agentov, izvira iz Web3 ekosistem, vendar ne zahteva nujno veriženja blokov. Mnogi raziskovalci umetne inteligence prihajajo do istega zaključka: velik del tehnologije, razvite za decentralizirano umetno inteligenco, ne zahteva veriženja blokov.
Predstavljam si scenarij, v katerem bi sprva vsi verjeli, da je tehnologija veriženja blokov potrebna, nato pa bi skupnost spoznala, da je skaliranje boljše brez nje. Projekti, ki so pripravljeni vlagati v financiranje, raziskave, gradnjo in ozaveščanje skupnosti o rešitvah, ki niso povezane z veriženjem blokov, bodo v tem premiku verjetno uspeli.
Infrastruktura je odvisna od potreb projekta, vendar mora podpirati decentralizirano financiranje, raziskave in sodelovanje skupnosti. Učinkovito decentralizirano usklajevanje umetne inteligence je mogoče brez veriženja blokov, kot dokazujejo standardi, kot je ERC-8004 za ugled agentov. Raziskovalci vse bolj priznavajo, da veliko decentralizirane tehnologije umetne inteligence ne zahteva veriženja blokov. Projekti, ki vlagajo v gradnjo rešitev, ki ne uporabljajo veriženja blokov, lahko pridobijo prednost.
Kako bi se z vašega vidika razvijala prihodnost presečišča tehnologije veriženja blokov in decentralizirane umetne inteligence?
Tudi če nekateri projekti opustijo tehnologijo veriženja blokov, bo ta ostala dragocena za dva glavna primera uporabe: plačila in izvrševanje pametnih pogodb. Plačila je enostavno implementirati v verigi, skupnost jih je optimizirala več kot desetletje in ne zahtevajo pravnih oseb – kar ustreza vsakemu decentraliziranemu gospodarstvu umetne inteligence.
Pametno izvrševanje pogodb omogoča agentom, sistemom umetne inteligence, mehanskim sistemom ali ljudem, da sklepajo pogodbe, ki se izvajajo samodejno, brez odvetnikov ali sodnikov. To se lahko znatno razširi.
Obstaja neizkoriščen potencial za to, kaj lahko agent počne z drugim agentom, pri čemer uporablja tehnologijo veriženja blokov kot izvedbeno okolje. Cenovno ugodne, popolnoma avtomatizirane pametne pogodbe, ki jih je mogoče razviti, namestiti in izvesti v nekaj minutah, bodo zelo dragocene za vse vrste decentraliziranih sistemov umetne inteligence.
Zavrnitev odgovornosti
V skladu z Smernice projekta Trust, upoštevajte, da informacije na tej strani niso namenjene in se jih ne sme razlagati kot pravni, davčni, naložbeni, finančni ali kakršen koli drug nasvet. Pomembno je, da vlagate samo tisto, kar si lahko privoščite izgubiti, in da poiščete neodvisen finančni nasvet, če imate kakršne koli dvome. Za dodatne informacije predlagamo, da si ogledate določila in pogoje ter strani s pomočjo in podporo, ki jih nudi izdajatelj ali oglaševalec. MetaversePost se zavzema za natančno in nepristransko poročanje, vendar se tržni pogoji lahko spremenijo brez predhodnega obvestila.
O avtorju
Alisa, predana novinarka pri MPost, specializiran za kriptovalute, umetno inteligenco, naložbe in široko področje Web3. Z ostrim očesom za nastajajoče trende in tehnologije zagotavlja celovito pokritost za informiranje in vključevanje bralcev v nenehno razvijajočo se pokrajino digitalnih financ.
več člankov
Alisa, predana novinarka pri MPost, specializiran za kriptovalute, umetno inteligenco, naložbe in široko področje Web3. Z ostrim očesom za nastajajoče trende in tehnologije zagotavlja celovito pokritost za informiranje in vključevanje bralcev v nenehno razvijajočo se pokrajino digitalnih financ.
