¿Cómo ayuda el análisis multidimensional de DePIN a la inteligencia artificial?

Autor original: Filecoin; escritor de información, Catrina, socio inversor de Portal Ventures

Fuente original: Red Filecoin

En el pasado, las empresas emergentes, con su velocidad, agilidad y cultura emprendedora, estaban libres de las ataduras de la inercia organizacional y lideraron la innovación tecnológica durante mucho tiempo. **Sin embargo, todo esto es reescrito por la era de la inteligencia artificial. **Hasta ahora, los creadores de productos innovadores de “IA” son gigantes tecnológicos tradicionales como “Microsoft”, OpenAI, Nvidia, Google e incluso “Meta”.

**¿qué pasó? **¿Por qué el gigante le ganó a la startup esta vez? Las empresas emergentes pueden escribir un gran código, pero enfrentan varios obstáculos en comparación con los gigantes tecnológicos:

• Los costos computacionales siguen siendo altos *IA; el desarrollo tiene un lóbulo inverso: preocupaciones e incertidumbre en torno a la IA; el impacto social obstaculiza la innovación debido a la falta de pautas necesarias
• IA; problemas de caja negra
• Los “fosos de datos” construidos por grandes empresas de tecnología forman barreras de entrada

Entonces, ¿por qué se necesita la tecnología blockchain? ¿Dónde se cruza con la inteligencia artificial? Aunque no todos los problemas se pueden resolver a la vez, la Red de Infraestructura Física Distribuida (DePIN) en Web3 crea las condiciones para resolver los problemas anteriores. A continuación se explicará cómo la tecnología detrás de “DePIN” puede ayudar a la inteligencia artificial, principalmente desde cuatro dimensiones:

• Reducir costos de infraestructura
• VERIFICAR Creador y Personalidad
• FILL AI; Democracia y Transparencia
• Configuración del mecanismo de recompensa de contribución de datos

Abajo:

• “web3” se refiere a la próxima generación de Internet, y la tecnología blockchain y otras tecnologías existentes son sus componentes orgánicos.
• “Blockchain” se refiere a la tecnología de contabilidad descentralizada y distribuida.
• “Crypto” se refiere al uso de mecanismos token para incentivos y descentralización.

1. Reducir los costes de infraestructura (informática y almacenamiento)

Cada ola de innovación tecnológica comienza con algo costoso que se vuelve lo suficientemente barato como para desperdiciarlo.

– Deuda tecnológica de la sociedad y Momento Gutenberg del software, a través de SK Ventures

Cuán importante es la asequibilidad de la infraestructura (la infraestructura de la inteligencia artificial se refiere al costo del hardware de computación, transmisión y almacenamiento de datos), Carlota Pérez; La teoría de la revolución tecnológica ha indicado que la teoría propone que los avances tecnológicos incluyen dos etapas :

Fuente: Carlota Pérez, Teoría de la Revolución Tecnológica

• La fase de instalación se caracteriza por una fuerte inversión de capital de riesgo, construcción de infraestructura y estrategias de comercialización (GTM) de “empuje”, ya que los clientes no entienden la propuesta de valor del nuevo tecnología.
• La etapa de implementación se caracteriza por un gran aumento en la oferta de infraestructura, la reducción del umbral para atraer a los recién llegados y la adopción de una estrategia de promoción de mercado “pull”** (GTM),** lo que indica un alto grado de Coincidencia de mercado de productos, los clientes esperan más productos que aún no se han formado.

Ahora que intentos como ‘ChatGPT’ han demostrado su adecuación al mercado y la demanda de los clientes, uno podría sentir que ‘AI’ ha entrado en la fase de implementación. **Sin embargo, a la IA le falta una pieza importante: un excedente de infraestructura para que las empresas emergentes sensibles al precio construyan y experimenten. **

pregunta

El campo de la infraestructura física actual está monopolizado principalmente por oligopolios integrados verticalmente, incluidos AWS, GCP, Azure, Nvidia, Cloudflare, Akamai, etc., la industria tiene un alto margen de beneficio y se estima que el margen de beneficio bruto de AWS en el hardware informático básico es el 61 %. Por lo tanto, los nuevos participantes en el campo de la IA, especialmente en el campo de LLM, deben enfrentar costos computacionales extremadamente altos.

• ChatGPT; el costo de una capacitación se estima en 4 millones de dólares estadounidenses, y el costo operativo de la inferencia de hardware es de aproximadamente 700 000 dólares estadounidenses por día.
• Bloom; la versión 2 puede costar; $10 millones; millones para entrenar y volver a entrenar.
• Si “ChatGPT” ingresa a la búsqueda de “Google”, los ingresos de Google se reducirán; $ 36 mil millones, ** Se transferirán enormes ganancias de la plataforma de software (Google) al proveedor de hardware (Nvidia). **

Fuentes: Análisis capa por capa - LLM; Arquitectura de búsqueda y costo

solución

DePIN; redes como; Filecoin (originada en; 2014; DePIN; pionera, centrada en recopilar hardware a nivel de Internet y servir almacenamiento de datos distribuidos), Bacalhau, Gensyn.ai, Render Network, ExaBits (para emparejar; CPU/GPU; el capa de coordinación de la oferta y la demanda) puede ahorrar; 75%; a; 90%; + de costos de infraestructura a través de los siguientes tres aspectos:

1. Impulsar la curva de oferta y estimular la competencia en el mercado

DePIN; brinda igualdad de oportunidades para que los proveedores de hardware se conviertan en proveedores de servicios. Crea un mercado en el que cualquiera puede unirse como “minero” e intercambiar CPU/GPU o potencia de almacenamiento a cambio de una compensación financiera, creando así competencia para los proveedores existentes.

Si bien una empresa como “AWS” sin duda disfruta de una ventaja de “17” como pionero en la interfaz de usuario, las operaciones y la integración vertical, **DePIN; atrae a una nueva base de clientes que no puede aceptar precios de proveedores centralizados. **Al igual que;Ebay;no compite directamente con;Bloomingdale;sino que proporciona una alternativa más económica para satisfacer necesidades similares, las redes de almacenamiento distribuidas no reemplazan a los proveedores centralizados, sino que apuntan a servir a los usuarios sensibles al precio. grupos

2. Promover el equilibrio económico del mercado a través del diseño económico encriptado

El mecanismo de subsidio creado por DePIN puede orientar a los proveedores de hardware a participar en la red, reduciendo así el costo de los usuarios finales. En principio, podemos ver los costos e ingresos de AWS y Filecoin para los proveedores de almacenamiento en Web2 y Web3.

**Los clientes obtienen una reducción de precio: **DePIN; la red crea un mercado competitivo e introduce Bertrand; estilo de competencia, lo que reduce las tarifas de pago de los clientes. Por el contrario, AWS EC;2;necesita aproximadamente un 55 % de márgenes y un 31 % de márgenes generales para mantenerse a flote. DePIN; Token proporcionado por la red; recompensa de incentivo/bloqueo también es una nueva fuente de ingresos. En el contexto de Filecoin, cuantos más datos reales aloja un proveedor de almacenamiento, más recompensas de bloque (tokens) puede ganar. **Por lo tanto, los proveedores de almacenamiento tienen un incentivo para atraer a más clientes para cerrar tratos y aumentar los ingresos. **Varias estructuras de computación emergente; DePIN; Token para la red siguen sin revelarse, pero es probable que sigan un patrón similar. Redes similares incluyen:

• Bacalhau: una capa de coordinación que lleva la computación al lugar donde se almacenan los datos, evitando mover grandes cantidades de datos.
• exaBITS: una red informática distribuida que sirve, IA y aplicaciones informáticas intensivas.
• Gensyn.ai: Protocolo de computación del modelo de aprendizaje profundo.

3. Reduzca los costos generales: Bacalhau, exaBITS, etc., DePIN, red y las ventajas de IPFS/almacenamiento direccionable por contenido incluyen:

• Desbloqueo de la disponibilidad de datos latentes: Actualmente se desaprovechan grandes volúmenes de datos debido al alto costo de ancho de banda de transmitir grandes conjuntos de datos, como los datos de eventos masivos generados por los estadios deportivos. DePIN; los proyectos pueden procesar datos en el sitio y transmitir solo resultados significativos, descubriendo la disponibilidad potencial de datos.
• Costos operativos reducidos: Reduzca los costos de entrada, transferencia e importación/exportación de datos adquiriendo datos localmente.
• **Minimice el trabajo manual en el intercambio de datos confidenciales: **Si los hospitales A y B necesitan combinar datos confidenciales de sus respectivos pacientes para el análisis, pueden usar Bacalhau; coordinación; GPU; poder de cómputo, directamente en el proceso sensible. datos localmente sin tener que intercambiar información de identificación personal (PII) con contrapartes a través de procesos administrativos engorrosos.
• **No es necesario volver a calcular el conjunto de datos básicos: **El almacenamiento direccionable de IPFS/contenido viene con la capacidad de deduplicar, rastrear y verificar datos. Para conocer las funciones y el rendimiento de costos de “IPFS”, consulte este artículo.

**AI;genera un resumen: **AI;necesita;DePIN;proporciona infraestructura asequible, y el mercado de infraestructura actualmente está dominado por oligopolios integrados verticalmente. Redes como Filecoin, Bacalhau, Render Network, ExaBits; tales; DePIN; las redes democratizan la oportunidad de convertirse en un proveedor de hardware, introducen competencia, mantienen el equilibrio económico del mercado a través del diseño económico de cifrado y reducen costos; 75%; -90%; arriba, y reducir los gastos generales.

2. Verificar creador y personalidad

pregunta

Una encuesta reciente muestra que el **50 % de los estudiosos de la IA cree que la posibilidad de que la IA cause un daño devastador a los seres humanos supera el 10 %. **

La gente debe estar alerta de que la IA ha causado un caos social y aún falta regulación o especificaciones técnicas, situación que se denomina “lóbulo inverso”.

Por ejemplo, en este Twitter, el video, el presentador del podcast, Joe Rogan, y el comentarista conservador, Ben Shapiro, están debatiendo la película “Ratatouille”, pero este video es generado por IA.

Fuente: Bloomberg

Vale la pena señalar que el impacto social de la IA se extiende mucho más allá de los problemas que plantean los blogs, las conversaciones y las imágenes falsas:

• Durante las elecciones de EE. UU. de 2024, la IA generó contenido de campaña falso por primera vez que logró el efecto de los reales.
• Se editó un video de la Senadora Elizabeth Warren para que “diga” cosas como “No se debe permitir votar a los republicanos” (rumor desacreditado).
• La voz sintetizada de Biden critica a las mujeres trans.
• Un grupo de artistas ha presentado una demanda colectiva contra; Midjourney; y; Stability;;; *AI;generado por;The Weeknd;y;Drake;La canción a dúo “Heart on My Sleeve” se volvió viral en la plataforma de transmisión, pero luego se eliminó. Cuando la nueva tecnología entra en la corriente principal sin regulación, crea muchos problemas, **la infracción de derechos de autor es un problema de “lóbulo inverso”. **

Entonces, ¿podemos agregar especificaciones relevantes de “IA” a Web3?

solución

Proporcione prueba de personalidad y prueba de creador usando la prueba de origen en la cadena encriptada

Haga que la tecnología blockchain realmente funcione: como un libro mayor distribuido que contiene un historial inmutable en la cadena, la autenticidad del contenido digital se puede verificar a través de pruebas criptográficas de contenido.

Firma digital como prueba de creador y prueba de personalidad

Para identificar un “deepfake”, se puede generar una prueba criptográfica usando una firma digital exclusiva del creador del contenido original, que se puede crear usando una clave privada conocida solo por el creador y verificable por una clave pública que está disponible para todos. . Tener una firma puede probar que el contenido fue creado por el creador original, ya sea que el creador sea humano o AI, y también puede verificar cambios autorizados o no autorizados en el contenido.

Utilice; IPFS; y el árbol de Merkle como prueba de autenticidad

IPFS; es un protocolo distribuido para hacer referencia a grandes conjuntos de datos utilizando direccionamiento de contenido y árboles de Merkle. Para probar que el contenido del archivo se recibió y cambió, se genera una prueba de Merkle, que es una cadena de hashes que muestra la posición de un bloque de datos específico en el árbol de Merkle. Con cada cambio, se agrega un hash al árbol de Merkle, lo que proporciona una prueba de la modificación del archivo.

**El punto débil del esquema de encriptación es el mecanismo de incentivos.**Después de todo, identificar al fabricante de “deepfake” puede reducir el impacto social negativo, pero no traerá los mismos beneficios económicos. Es probable que esta responsabilidad recaiga en las principales plataformas de distribución de medios como Twitter, Meta y Google, y de hecho es así. ** Entonces, ¿por qué necesitamos blockchain? **

La respuesta es que las firmas criptográficas y las pruebas de autenticidad** de blockchain son más eficientes, verificables y seguras. **Actualmente, el proceso de detección de “falsificación profunda” se realiza principalmente a través de algoritmos de aprendizaje automático (como “Desafío de detección de falsificación profunda” de “Meta;”, “Números asimétricos” (ANS) de Google; y ;c;2;pa: ) para identificar visual Las leyes y anomalías en el contenido, ** pero a menudo no lo suficientemente precisas, retrasando la velocidad de desarrollo de “deepfake”. **Generalmente requiere una revisión manual para determinar la autenticidad, lo cual es ineficiente y costoso.

Si algún día cada pieza de contenido tiene una firma criptográfica, todos pueden probar de manera verificable la fuente de creación, marcando la manipulación o la falsificación, entonces marcaremos el comienzo de un mundo hermoso.

**AI;Resumen de generación: **AI; puede representar una amenaza significativa para la sociedad, especialmente; deepfakes; y el uso no autorizado de contenido, mientras que las tecnologías Web3 como la prueba de origen y el uso de firmas digitales; IPFS; y prueba de autenticidad de Merkel del árbol, que puede verificar la autenticidad del contenido digital, evitar cambios no autorizados y proporcionar especificaciones para “IA”.

3. IA, democratización

pregunta

La “IA” de hoy es una caja negra hecha de datos propietarios y algoritmos propietarios. La naturaleza cerrada de las grandes empresas de tecnología; LLM; mata la “AI;democracia” en mi opinión, es decir, cada desarrollador e incluso usuario puede contribuir con algoritmos y datos al "LLM; modelo y en el modelo Toma parte de tus ganancias cuando obtengas una ganancia (artículo relacionado).

IA; Democracia = Visibilidad (puede ver la entrada de datos y algoritmos en el modelo)** + Contribución** (puede aportar datos o algoritmos al modelo).

solución

El propósito de AI;democracy es hacer modelos generativos;IA;abiertos, relevantes y de propiedad del público. La siguiente tabla compara el estado actual de la IA con el futuro que se puede lograr a través de la tecnología blockchain de Web3.

Actualmente–

Para clientes:**

• Recepción unidireccional; LLM; salida
• No se puede controlar cómo se utilizan los datos personales

Para desarrolladores:**

• Baja componibilidad
• ETL; el procesamiento de datos no es rastreable y difícil de reproducir
• La fuente de contribución de datos está limitada al propietario de los datos
• Solo se puede acceder a los modelos de código cerrado a través de; API; acceso de pago
• La salida de datos compartidos carece de verificabilidad, los científicos de datos dedican el 80% de su tiempo a la limpieza de datos de bajo nivel

Después de combinar la cadena de bloques——

Para clientes:**

Los usuarios pueden proporcionar comentarios (como sesgo, moderación de contenido, comentarios granulares sobre la salida) como base para el ajuste fino.

Los usuarios pueden optar por aportar datos a cambio de la ganancia después de que el modelo sea rentable

Para desarrolladores:**

• **Capa de gestión de datos distribuidos: **Crowdsourcing repetitivo etiquetado de datos que consume mucho tiempo y otros trabajos de preparación de datos
• Visibilidad y la capacidad de combinar y ajustar algoritmos, con fuentes verificables (se puede ver un historial a prueba de manipulaciones de todos los cambios)
• Soberanía de datos (a través de direccionamiento de contenido/IPFS; habilitado) y soberanía algorítmica (p. ej., Urbit; combinación entre pares habilitada y portabilidad de datos y algoritmos)
• **Accelerate;LLM;Innovate, **Accelerate;LLM;Innovate de varias variantes del modelo de código abierto subyacente.
• **salida de datos de entrenamiento reproducibles, **a través del registro inmutable del pasado de blockchain, ETL, operaciones y consultas (por ejemplo, Kamu).

Algunas personas dicen que la plataforma de código abierto de Web2 también proporciona una solución de compromiso, pero el efecto no es el ideal. Para discusiones relacionadas, consulte la publicación de blog de exaBITS.

AI;Resumen de la generación: Big Tech’s cerró;LLM;mató la “IA;democracia”, es decir, cada desarrollador o usuario puede contribuir con algoritmos y datos a un "LLM;modelo, y obtener una parte de las ganancias cuando el modelo se vuelve rentable. AI; debe estar abierto al público, relevante para el público y propiedad del público. Con la ayuda de la red blockchain, los usuarios pueden proporcionar comentarios, contribuir con datos al modelo a cambio de ganancias realizadas, y los desarrolladores también pueden obtener visibilidad y fuentes verificables para combinar y ajustar algoritmos. Las innovaciones de Web3, como Content Addressing/IPFS y Urbit, permitirán la soberanía algorítmica y de datos. La reproducibilidad de la salida de datos de entrenamiento también será posible a través del registro inmutable del pasado de blockchain, ETL, operaciones y consultas.

4. Configure el mecanismo de recompensa de contribución de datos

pregunta

Hoy en día, los datos de consumo más valiosos son el activo exclusivo de las grandes empresas de tecnología, lo que constituye una barrera empresarial central. Los gigantes tecnológicos no tienen ningún incentivo para compartir estos datos con terceros.

Entonces, ¿por qué no podemos obtener datos directamente de sus creadores o usuarios? ¿Por qué no podemos hacer de los datos un recurso público, aportar datos y abrirlos para que los utilicen los científicos de datos?

En pocas palabras, se debe a la falta de un mecanismo de incentivos y un mecanismo de coordinación. Mantener datos y ejecutar ETL (extraer, transformar y cargar) es un gran costo general. De hecho, el almacenamiento de datos por sí solo será una industria de $777 mil millones para 2030, sin incluir los costos informáticos. Nadie asume el trabajo y los costos del procesamiento de datos de forma gratuita.

Echemos un vistazo; OpenAI se estableció originalmente para ser de código abierto y sin fines de lucro, pero es difícil darse cuenta del costo y no puede cubrir el costo. En 2019, OpenAI tuvo que aceptar la inyección de capital de Microsoft y el algoritmo ya no estaba abierto al público. Se estima que para 2024, las ganancias de OpenAI alcanzarán los mil millones de dólares estadounidenses.

solución

Web3 presenta un nuevo mecanismo llamado “dataDAO” que facilita la IA, la redistribución de ingresos entre los propietarios de modelos y los contribuyentes de datos, creando una capa de incentivos para las contribuciones de datos de colaboración colectiva. Por limitaciones de espacio no se ampliará aquí, si quieres saber más puedes leer los dos artículos siguientes:

• Cómo funciona DataDAO/DataDAO; principio, el autor es; Protocol Labs; de; HQ Han
• Cómo funciona la contribución y monetización de datos en web3/web3 Cómo funciona la contribución y monetización de datos, he discutido en profundidad el mecanismo, las deficiencias y las oportunidades de “dataDAO” en este artículo

En general, DePIN adopta otro enfoque y proporciona nueva energía de hardware para promover la innovación Web3 y AI. Mientras que los gigantes tecnológicos dominan la industria de la IA, los jugadores emergentes pueden aprovechar la tecnología blockchain para unirse a la refriega: DePIN; las redes reducen las barreras de entrada al reducir los costos computacionales; la naturaleza verificable y distribuida de blockchain permite verdaderamente Open; AI; posible; dataDAO; y otros mecanismos innovadores para fomentar la contribución de datos; la inmutabilidad y las características a prueba de manipulaciones de la cadena de bloques proporcionan el certificado de identidad del creador, disipando las preocupaciones de las personas sobre el impacto social negativo de la “IA”.