Autor: Ian Xu@Foresight Ventures
TL;DR
Acest articol discută intersecția dintre AI și Web3, explorând cum AI pe blockchain poate aduce o valoare semnificativă internetului descentralizat. Subliniază mai multe proiecte, inclusiv Worldcoin, Pragma, Lyra Finance, Giza, Zama.ai și aplicații potențiale ML-as-a-service.
Articolul subliniază că AI în contextul Web3 este în stadii incipiente, dar are un mare potențial. AI pe blockchain, fiind transparent și verificabil, poate îmbunătăți semnificativ eficiența și securitatea, permițând noi forme de produse. ZKML este deosebit de promițător, cu ZK-rollup având potențialul de a servi ca punct de intrare pentru AI în lumea Web3.
Deși infrastructura actuală poate sprijini modele de o anumită scară, există încă multe incertitudini, în special în ceea ce privește verificarea modelelor prin Dovezi de Cunoștințe Zero. Aceasta este văzută ca fiind calea inevitabilă pentru AI pe blockchain, dar necesită îmbunătățiri exponențiale în sistemele de dovezi pentru a sprijini modele din ce în ce mai mari.
În ceea ce privește aplicațiile, AI pe blockchain ar putea participa potențial în orice aspect al Web3, inclusiv jocuri, DeFi, DID și unelte. În ciuda rarității proiectelor existente, articolul rămâne optimist cu privire la potențialul AI pe blockchain și impactul său transformator asupra domeniului Web3.
1. AI + Web3 = ?
Dedicarea obsesivă a dezvoltatorilor pentru construcția infrastructurii și actualizările continue ale diferitelor soluții de rollup au realizat cu adevărat o breșă în puterea de calcul inițială întârziată a web3. Acest lucru a făcut posibilă integrarea AI pe blockchain. Dar ai putea dori să spui că, în loc să depui mari eforturi pentru a implementa AI pe blockchain, rularea modelelor în afara blockchain-ului pare să poată satisface cele mai multe nevoi. De fapt, aproape toate modelele AI rulează în prezent într-un mod black-box, centralizat și creează o valoare de neînlocuit în diverse domenii.
1.1 Să revenim la cea mai de bază întrebare, ce este AI pe blockchain?
Înțelegerea principală este de a face modelele AI transparente + verificabile prin Web3.
Pentru a fi mai specific, AI pe blockchain înseamnă verificarea completă a modelor de inteligență artificială. Asta înseamnă că un model trebuie să dezvăluie următoarele trei puncte întregii rețele (utilizatori sau verificatori):
Arhitectura modelului;
Parametrii și greutățile modelului: Dezvăluirea parametrilor și greutăților poate uneori avea un impact negativ asupra securității produsului. Prin urmare, pentru scenarii specifice, cum ar fi modelele de control al riscurilor, greutățile pot fi ascunse pentru a asigura securitatea;
Inputul modelului: În contextul web3, este în general date publice pe blockchain.
Când condițiile de mai sus sunt îndeplinite, întregul proces de execuție a modelului este deterministic și nu mai este o operațiune black-box. Oricine poate verifica inputul și rezultatele modelului pe blockchain, prevenind astfel proprietarul modelului sau persoana autorizată asociată să manipuleze modelul.
1.2 Care este forța motrice pentru AI pe blockchain?
Semnificația AI pe blockchain nu este de a înlocui modul de operare centralizat al AI web2, ci:
Fără a sacrifica descentralizarea și încrederea, creează următoarea etapă de valoare pentru lumea web3. Actualul Web3 este ca stadiul incipient al web2 și nu are încă capacitatea de a întreprinde aplicații mai ample sau de a crea o valoare mai mare. Numai după incorporarea AI, imaginația Dapp poate sări cu adevărat la următoarea etapă, iar aceste aplicații pe blockchain ar putea deveni mai apropiate de nivelul aplicațiilor web2. Această apropiere nu constă în a face funcțiile mai similare, ci în a îmbunătăți experiența utilizatorului și posibilitățile prin valorificarea valorii Web3.
Oferă o soluție transparentă, fără încredere pentru modul de operare black-box al AI web2.
Imaginează-ți scenariile de aplicare ale web3:
Adăugarea unui algoritm de recomandare pe platforma de tranzacționare NFT, recomandând NFT-uri corespunzătoare pe baza preferințelor utilizatorului și îmbunătățind conversia;
Adăugarea de adversari AI în jocuri pentru o experiență de joc mai transparentă și echitabilă;
……
Cu toate acestea, aceste aplicații sunt îmbunătățiri suplimentare în eficiență sau experiența utilizatorului prin AI pentru funcțiile existente.
Este valoros? Da.
Este valoarea mare? Depinde de produs și scenariu.
Valoarea pe care AI-ul o poate crea nu este limitată la optimizarea de la 99 la 100. Ceea ce mă entuziasmează cu adevărat sunt noile aplicații de la 0 la 1, unele cazuri de utilizare care pot fi realizate doar prin modele transparente + verificabile pe blockchain. Cu toate acestea, aceste cazuri de utilizare "încântătoare" depind în prezent în principal de imaginație, fără aplicații mature. Iată câteva idei de brainstorming:
Tranzacționare crypto bazată pe modele de decizie de rețea neuronală: O formă de produs ar putea fi mai mult ca o versiune îmbunătățită a tranzacționării prin copiere, sau chiar o modalitate complet nouă de tranzacționare. Utilizatorii nu mai trebuie să aibă încredere sau să cerceteze alți comercianți experimentați, ci pariază pe modele complet deschise și transparente și pe performanța lor. În esență, AI tranzacționează mai repede și mai decisiv pe baza predicțiilor despre prețurile viitoare ale criptomonedelor. Cu toate acestea, fără "autonomia fără încredere" înnăscută în AI pe blockchain, astfel de obiecte sau standarde de pariu pur și simplu nu există. Utilizatorii/investitorii pot vedea transparent motivele, procesele și chiar probabilitatea exactă a creșterilor/scăderilor viitoare în procesul de decizie al modelului.
Modelele AI acționând ca arbitri: Un produs ar putea fi o nouă formă de oracle, prezicând acuratețea surselor de date prin modele AI. Utilizatorii nu mai trebuie să aibă încredere în validatori și nu trebuie să se îngrijoreze cu privire la comportamentul greșit al nodurilor. Furnizorii de oracle nu trebuie nici măcar să proiecteze rețele complexe de noduri și mecanisme de recompense-penalizări pentru a atinge descentralizarea. În mod corespunzător, AI-ul transparent + verificabil pe blockchain este deja suficient pentru a verifica nivelul de încredere al surselor de date externe. Această nouă formă de produs are potențialul de a domina în termeni de securitate, eficiență și cost, iar obiectul descentralizării sare de la oameni la unelte AI "fără încredere", ceea ce este fără îndoială mai sigur.
Managementul organizației/sistemelor de operare bazate pe modele mari: Guvernarea DAO-urilor ar trebui să fie în mod inerent eficientă, descentralizată și echitabilă, dar situația actuală este exact opusul, liberă și umflată, lipsită de transparență și echitate. Introducerea AI pe blockchain poate oferi o soluție foarte potrivită, maximizând modul de gestionare și eficiența și minimizând riscurile sistemice și umane în management. Putem chiar să ne imaginăm un nou mod de dezvoltare și operare pentru proiectele web3, în care întreaga structură și direcția de dezvoltare viitoare și propunerile nu depind aproape deloc de deciziile echipei de dezvoltare sau de votul DAO. În schimb, deciziile sunt luate pe baza capacităților mai mari de dobândire a datelor și a abilităților computaționale ale modelor mari. Dar toate acestea sunt premisă pe modelul fiind pe blockchain. Fără "autonomia fără încredere" a AI, nu există o tranziție de la oameni la unelte în lumea descentralizată.
……
În rezumat,
Noile forme de produse bazate pe AI pe blockchain pot fi rezumate ca o tranziție a subiectului descentralizării și fără încredere de la oameni la unelte AI. Aceasta este în conformitate cu evoluția productivității în lumea tradițională, unde inițial s-au depus eforturi pentru a îmbunătăți și a spori eficiența umană, iar mai târziu, oamenii au fost înlocuiți de unelte inteligente, revoluționând designul original al produsului în termeni de securitate și eficiență.
Cel mai critic punct, și premisa tuturor celor de mai sus, este de a face AI transparent + verificabil prin Web3.
1.3 Următoarea etapă a Web3
Web3, ca o inovație tehnologică fenomenală, nu poate rămâne doar în stadiul său inițial. Traficul și modelele economice sunt importante, dar utilizatorii nu vor rămâne întotdeauna în căutarea traficului sau nu vor cheltui multe resurse pentru a face X pentru a câștiga, iar Web3 nu va aduce următoarea valvă de utilizatori noi din această cauză. Dar un lucru este sigur: revoluția productivității și valorii în lumea crypto trebuie să vină din adăugarea AI.
Cred că poate fi împărțit aproximativ în următoarele trei etape:
Start: Actualizarea și iterarea algoritmilor de dovadă a cunoștințelor zero și hardware-ul oferă prima posibilitate pentru apariția AI pe blockchain; (suntem aici)
Dezvoltare: Fie că este vorba despre îmbunătățirea aplicațiilor existente prin AI sau despre produsele noi bazate pe AI pe blockchain, ambele împing întreaga industrie înainte;
Sfârșitul jocului: Care este direcția finală a AI pe blockchain?
Discuțiile de mai sus sunt toate despre explorarea scenariilor de aplicare de jos în sus prin combinația de AI și Web3. Dacă trecem la o abordare de sus în jos pentru a privi AI pe blockchain, ar putea AI să revină la Web3 însăși? AI + blockchain = blockchain adaptativ
Unele lanțuri publice vor lua inițiativa de a integra AI pe blockchain, transformându-se de la nivelul lanțurilor publice într-un fel de adaptiv. Direcția de dezvoltare nu mai depinde de deciziile fundației proiectului, ci se bazează pe decizii masive de date, iar nivelul de automatizare depășește cu mult Web3 tradițional, astfel ieșind în evidență din actuala prosperitate multi-chain.
Cu binecuvântarea AI-ului verificabil + transparent, unde se manifestă autoreglementarea web3 poate fi referit la câteva exemple menționate de Modulus Lab:
Piețele de tranzacții pe blockchain pot ajusta automat într-un mod descentralizat, cum ar fi ajustarea ratei dobânzii stablecoin-urilor în timp real pe baza datelor disponibile public pe blockchain, fără a fi nevoie de presupuneri de încredere;
Învățarea multimodală poate permite interacțiunile protocolului pe blockchain să fie completate prin recunoaștere biometrică, oferind KYC securizat și realizând o gestionare completă fără încredere a identității;
Permite aplicațiilor pe blockchain să maximizeze valoarea adusă de datele pe blockchain, sprijinind servicii precum recomandarea de conținut personalizat.
Dintr-o altă perspectivă, zkrollup continuă să itereze și să optimizeze, dar îi lipsește întotdeauna o aplicație reală care poate rula doar pe ecosistemul zk, ZKML îndeplinește exact acest punct, iar spațiul său de imaginație este, de asemenea, suficient de mare. ZK-rollup ar putea servi drept punct de intrare pentru AI în web3 în viitor, creând o valoare mai mare, iar cele două se completează reciproc.
2. Implementare și Fezabilitate
2.1 Ce poate oferi Web3 pentru AI?
Infrastructura și ZK sunt fără îndoială cele mai concurente piste din web3. Diverse proiecte ZK au depus eforturi mari în optimizarea circuitelor și actualizarea algoritmilor, fie că este vorba despre explorarea rețelelor multi-strat, dezvoltarea de modularizare și straturi de disponibilitate a datelor, personalizând în continuare rollup-ul ca serviciu sau chiar accelerare hardware... Aceste încercări împing scalabilitatea, costul și puterea de calcul a infrastructurii Web3 la următorul nivel.
Sună bine să pui AI pe blockchain, dar cum se face exact?
O abordare este prin sistemul de dovezi ZK. De exemplu, crearea unui circuit personalizat pentru învățarea automată, procesul de generare a unui martor în afara blockchain-ului fiind procesul de execuție a modelului, și generarea unei dovezi pentru procesul de predicție al modelului (inclusiv parametrii și inputurile modelului), oricine poate verifica dovada pe blockchain.
Modelul AI încă funcționează pe un cluster eficient, chiar și cu o anumită accelerare hardware pentru a crește viteza de calcul, maximizând utilizarea puterii de calcul, asigurându-se în același timp că nimeni dintr-o instituție centralizată nu poate modifica sau interveni în model, adică pentru a asigura:
Certitudinea rezultatului predicției modelului = verificabil (input + arhitectura modelului + parametrii)
Pe baza abordării de mai sus, putem deduce în continuare ce infrastructuri sunt cruciale pentru AI pe blockchain:
Sistemul ZKP, rollup: Rollup-urile își extind imaginația asupra capacităților de calcul pe blockchain, ambalând o grămadă de tranzacții și chiar generând recursiv dovezi de dovezi pentru a reduce și mai mult costurile. Pentru modelele mari actuale, primul pas de a oferi posibilități este sistemul de dovezi și rollup;
Accelerare hardware: ZK rollup oferă o bază verificabilă, dar viteza de generare a dovezii se leagă direct de utilizabilitatea și experiența utilizatorului a modelului. Așteptând câteva ore pentru a genera o dovadă a modelului nu va funcționa, așa că accelerarea hardware prin FPGA este un mare impuls.
Criptografie: Criptografia este fundația lumii crypto, iar modelele pe blockchain și datele sensibile trebuie de asemenea să asigure confidențialitatea.
Supliment:
Baza modelelor mari este GPU. Fără suport de înaltă paralelitate, eficiența modelelor mari va fi foarte scăzută și nu vor putea rula. Prin urmare, pentru un ecosistem zk pe blockchain:
GPU-prietenos = AI-prietenos
Luați Starknet ca exemplu, Cario poate rula doar pe CPU, deci doar unele modele mici de arbori de decizie pot fi desfășurate, ceea ce nu este favorabil desfășurării modelelor mari pe termen lung.
2.2 Provocare: Sistem de dovezi mai puternic
Viteza de generare și utilizarea memoriei ZK Proof sunt cruciale, una este legată de experiența utilizatorului și fezabilitate, iar cealaltă se referă la cost și scalabilitate.
Este sistemul actual de zkp suficient?
Suficient, dar nu suficient de bun...
Modulus Lab a detaliat situația specifică a modelor și puterii de calcul în articolul "Costul Inteligenței: Dovada Inferenței Învățării Automate cu Cunoștințe Zero". Când ai timp, poți citi acest "Paper0" în domeniul ZKML: https://drive.google.com/file/d/1tylpowpaqcOhKQtYolPlqvx6R2Gv4IzE/view
Mai jos sunt diferitele sisteme de dovezi menționate în Paper 0.
Pe baza algoritmilor zk de mai sus, Modulus Lab efectuează teste din două dimensiuni: consum de timp și ocupare a memoriei și controlează două variabile centrale: parametrii și straturile în aceste două dimensiuni. Următoarele sunt suite de referință. Un astfel de design poate acoperi aproximativ volumul de parametrii 60k al LeNet5, 0.5MFLOPs, până la volumul de parametrii 22M al ResNet-34, 3.77 GFLOPs.
Test de consum de timp:
Test de consum de memorie:
Pe baza datelor de mai sus, în general, algoritmul zk actual și potențialul de a sprijini generarea dovezilor pentru modele mari sunt disponibile, dar costurile corespunzătoare sunt încă ridicate, necesită chiar și mai mult de 10 ori optimizare. Luând Gloth16 ca exemplu, deși beneficiază de optimizarea timpului de calcul adusă de concurența mare, ca un compromis, utilizarea memoriei crește semnificativ. Performanța Plonky2 și zkCNN în timp și spațiu, de asemenea, verifică acest punct.
Așadar, acum întrebarea s-a schimbat de fapt din dacă sistemul zkp poate sprijini AI pe blockchain la dacă costul merită să sprijine AI pe blockchain. Și cu creșterea exponențială a parametrilor modelului, presiunea asupra sistemului de dovezi va crește, de asemenea, rapid. De fapt, există o rețea neuronală fără încredere acum? Nu! Este pentru că costul este prea mare.
Prin urmare, crearea unui sistem de dovezi personalizat pentru AI este de o importanță vitală. În același timp, pentru a implementa logica AI, care este foarte complexă într-o singură apelare, modelul de consum de gaz trebuie să fie, de asemenea, reproiectat. Un zkvm performant este esențial. Dar acum putem vedea multe încercări de înaltă performanță, cum ar fi OlaVM, polygon Miden etc. Optimizarea continuă a acestor infrastructuri îmbunătățește semnificativ fezabilitatea AI pe blockchain.
3. Este aplicația demnă de așteptat?
Deși AI pe blockchain este încă în stadii incipiente, aceasta poate fi între etapele de început și de dezvoltare atunci când este privită din straturile de mai sus. Totuși, direcția AI nu duce niciodată lipsă de echipe excelente și idei inovatoare.
Așa cum s-a menționat mai sus, privind stadiul de dezvoltare a AI în lumea web3, piața actuală este în stadiul mijlociu de la început spre dezvoltare, iar direcția încercării produsului este în continuare bazată în principal pe optimizarea experienței utilizatorului bazată pe funcțiile existente. Dar cel mai valoros lucru este să transformi subiecții fără încredere din oameni în unelte prin AI pe blockchain, subminând forma originală a produsului în termeni de securitate și eficiență.
Următorul, pornind de la unele încercări de aplicație existente, analizează direcția de dezvoltare pe termen lung a produsului AI pe blockchain
3.1 Botul Rockefeller: Primul AI pe blockchain din lume
Rockefeller este primul produs AI pe blockchain lansat de echipa Modulus Lab, având o puternică „valoare comemorativă”. Acest model este în esență un bot de tranzacționare. Specific, datele de antrenament ale Rockefeller sunt o cantitate mare de prețuri/rate de schimb WEth-USDC disponibile public pe blockchain. Este un model de rețea neuronală cu trei straturi feed-forward, iar obiectivul predicției este creșterea și scăderea prețului viitor al WEth.
Iată procesul când botul de tranzacționare decide să tranzacționeze:
Rockefeller generează ZKP pentru rezultatele predicției pe ZK-rollup;
ZKP este verificat pe L1 (fondurile sunt păstrate de contractul L1) și operațiunile sunt executate;
Se poate observa că predicția și operațiunile de fonduri ale botului de tranzacționare sunt complet descentralizate și fără încredere. Așa cum s-a menționat mai sus, dintr-o dimensiune mai înaltă, Rockefeller este mai mult ca un nou tip de joc DeFi. Comparativ cu încrederea în alți comercianți, în acest mod, utilizatorii pariază de fapt pe modelul transparent + verificabil + autonom. Utilizatorii nu trebuie să aibă încredere în instituțiile centralizate pentru a asigura legalitatea procesului de decizie al modelului. În același timp, AI poate elimina de asemenea impactul naturii umane în cea mai mare măsură și poate lua decizii mai decisiv.
Poate că deja vrei să investești niște bani în Rockefeller și să încerci, dar poate aceasta să facă cu adevărat bani?
Nu, nu poate, conform echipei Modulus. Mai degrabă decât a fi o aplicație, Rockefeller este mai mult ca un Dovada Conceptului (POC) pentru AI pe blockchain. Din cauza limitărilor în cost, eficiență și sisteme de dovezi, scopul principal al Rockefeller este de a servi ca demo pentru a arăta fezabilitatea AI pe blockchain lumii web3. (Rockefeller și-a îndeplinit misiunea și acum este offline T T)
3.2 Leela: Primul joc AI pe blockchain din lume
Leela v.s. Lumea, lansat recent, este de asemenea de la Modulus Lab. Mecanismul jocului este simplu, unde jucătorii umani formează echipe pentru a lupta împotriva AI. În joc, jucătorii pot paria pe mizele lor, iar la sfârșitul fiecărui meci, fondul perdant va fi distribuit câștigătorului în funcție de numărul de token-uri pariate.
Vorbind despre AI pe blockchain, de această dată Modulus Lab a desfășurat o rețea neurală profundă mai mare (cu un număr de parametrii > 3.700.000). Deși Leela depășește Rockefeller în ceea ce privește dimensiunea modelului și conținutul produsului, este în esență încă un experiment AI pe blockchain la scară mare. Mecanismul și modul de operare din spatele lui Leela sunt cele care trebuie să fie atent observate, ceea ce ne poate ajuta să înțelegem mai bine modul de operare și spațiul de îmbunătățire al AI pe blockchain. Iată diagrama logică dată de oficiali:
Fiecare mișcare pe care o face Leela, sau fiecare predicție, va genera un ZKP, iar doar după ce este verificată de contract va avea efect în joc. Asta înseamnă că, datorită AI-ului autonom fără încredere, fondurile pariate de utilizatori și corectitudinea jocului sunt complet protejate prin criptografie, iar nu este nevoie să ai încredere în dezvoltatorul jocului.
Leela folosește algoritmul Halo2, în principal deoarece uneltele și designul său flexibil pot ajuta la proiectarea unui sistem de dovezi mai eficient. Situația specifică a performanței poate fi referită la datele de testare de mai sus. Dar în același timp, în timpul funcționării lui Leela, echipa Modulus a descoperit și dezavantajele Halo2, cum ar fi generarea lentă a dovezilor și lipsa de prietenie pentru dovezile unice etc. Prin urmare, aceasta confirmă și mai mult concluzia trasă din datele de testare anterioare: dacă avem nevoie să aducem modele mai mari în web3, trebuie să dezvoltăm un sistem de dovezi mai puternic.
Cu toate acestea, valoarea lui Leela constă în a ne aduce un spațiu mai mare de imaginație pentru jocul AI + Web3, în acest moment, jucătorii King of Glory ar trebui să fie extrem de optimiști cu privire la algoritmul de potrivire să fie complet pe blockchain :) Gamefi are nevoie de mai mult suport de conținut de înaltă calitate și de un sistem de joc mai echitabil, iar AI pe blockchain tocmai oferă acest lucru. De exemplu, introducerea de scene de joc conduse de AI sau NPC-uri în joc oferă un spațiu imens de imaginație atât pentru experiența de joc a jucătorului, cât și pentru jocul sistemului economic.
3.3 Worldcoin: AI + KYC
Worldcoin este un sistem de identitate pe blockchain (Protocolul de Dovadă a Identității Protejate de Confidențialitate) care folosește biometria pentru a stabili un sistem de identitate și a realiza funcții derivate precum plățile. Scopul este de a combate atacurile Sybil, iar acum are peste 1,4 milioane de utilizatori înregistrați.
Utilizatorii își scanează irisul cu un dispozitiv hardware numit Orb, iar informațiile personale sunt adăugate într-o bază de date. Worldcoin rulează un model CNN în mediu computațional al hardware-ului Orb pentru a comprima și valida eficacitatea datelor irisului utilizatorului. Sună puternic, dar pentru o verificare adevărată a identității descentralizate, echipa Worldcoin explorează verificarea rezultatelor modelului prin ZKP-uri.
Provocări
Merită menționat că modelul CNN utilizat de Worldcoin are o dimensiune: parametrii = 1,8 milioane, straturi = 50. Pe baza datelor de testare prezentate mai sus, sistemul actual de dovezi poate gestiona acest lucru în termeni de timp, dar consumul de memorie este imposibil de finalizat pentru hardware-ul de consum.
3.4 Alte proiecte
Pragma: Pragma este un oracle ZK dezvoltat din ecosistemul Starkware. Echipa explorează, de asemenea, cum să rezolve problema verificării descentralizate a datelor externe prin AI pe blockchain. Utilizatorii nu mai trebuie să aibă încredere în validatori, ci pot verifica sursele de date externe prin AI pe blockchain suficient de precis și verificabil, cum ar fi citirea informațiilor fizice corespunzătoare ca input și luarea deciziilor pentru verificarea activelor reale sau a identității.
Finanțarea Lyra: Finanțarea Lyra este un AMM opțiuni care oferă o piață de tranzacționare a derivate. Pentru a îmbunătăți utilizarea capitalului, echipa Lyra și Modulus Lab colaborează pentru a dezvolta un AMM bazat pe un model AI verificabil. Cu un model AI verificabil și echitabil, Finanțarea Lyra are oportunitatea de a deveni un experiment de implementare la scară mare pentru AI pe blockchain, aducând potrivire echitabilă utilizatorilor web3 pentru prima dată, optimizând piața pe blockchain prin AI și oferind randamente mai mari.
Giza: O platformă ZKML care desfășoară modele direct pe blockchain mai degrabă decât verificarea în afara blockchain-ului. O încercare frumoasă, dar... Datorită puterii de calcul și lipsei de suport al Cairo pentru generarea dovezilor bazată pe CUDA, Giza poate sprijini doar desfășurarea modelelor mici. Aceasta este cea mai fatală problemă. Pe termen lung, modelele mari care pot avea un impact disruptiv asupra web3 vor necesita suport hardware puternic, cum ar fi GPU-urile.
Zama-ai: Criptarea omomorfă a modelelor. Criptarea omomorfă este o formă de criptare în care: f[E(x)] = E[f(x)], unde f este o operațiune, E este un algoritm de criptare omomorfă, iar x este o variabilă, de exemplu, E(a) + E(b) = E(a + b). Permite forme specifice de operații algebrice pe datele criptate pentru a produce un rezultat criptat, iar decriptarea acestui rezultat va da același rezultat ca și realizarea aceleași operații pe textul simplu. Confidențialitatea modelului a fost întotdeauna un punct fierbinte și un obstacol în AI. Deși zk este prietenos cu confidențialitatea, zk nu echivalează cu confidențialitatea. Zama se angajează să asigure execuția modelelor protejând confidențialitatea.
ML-as-a-service: Acesta este în prezent doar o direcție de gândire, fără aplicații specifice, dar scopul este de a rezolva problemele comportamentului malițios ale furnizorilor de servicii de învățare automată centralizate și a încrederii utilizatorilor prin ZKP-uri. Daniel Kang are o descriere detaliată în articolul "Verificarea fără încredere a învățării automate" (referindu-se la diagrama din articol).
4. Concluzie
În general, AI în lumea web3 se află într-o etapă foarte timpurie, dar nu există nicio îndoială că maturarea și popularizarea AI pe blockchain va duce valoarea web3 la un alt nivel. Tehnic, web3 poate oferi o infrastructură unică pentru AI, iar AI este un instrument esențial pentru schimbarea relațiilor de producție ale web3. Combinarea celor două poate genera multe posibilități, ceea ce este un loc incitant și plin de imaginație.
Din perspectiva motivației AI de a fi pe blockchain, pe de o parte, AI-ul transparent + verificabil pe blockchain transformă entitățile descentralizate și fără încredere din oameni în unelte AI, sporind semnificativ eficiența și securitatea și oferind posibilități de a crea forme de produs complet noi. Pe de altă parte, pe măsură ce infrastructura web3 continuă să itereze, web3 are cu adevărat nevoie de o aplicație killer care să poată maximiza valoarea acestei infrastructuri. ZKML se potrivește acestui punct, de exemplu, ZK-rollup ar putea fi punctul de intrare pentru AI în web3 în viitor.
Din perspectiva fezabilității, infrastructura actuală poate sprijini modelele de o anumită scară într-o anumită măsură, dar există încă multe incertitudini. Utilizarea ZKP pentru a crea modele verificabile apare în prezent ca fiind singura cale pentru AI de a merge pe blockchain și poate fi, de asemenea, cea mai deterministică cale tehnică pentru a aduce AI în aplicațiile web3. Cu toate acestea, pe termen lung, sistemul actual de dovezi trebuie să fie îmbunătățit exponențial pentru a sprijini modelele din ce în ce mai mari.
Din perspectiva scenariilor de aplicare, AI poate participa aproape perfect în orice direcție a web3, fie că este vorba de jocuri, DeFi, DID sau unelte... Deși proiectele existente sunt foarte rare și lipsesc de valoare pe termen lung, acestea nu au trecut încă de la un instrument pentru a îmbunătăți eficiența la o aplicație care schimbă relațiile de producție. Dar este incitant că cineva a făcut primul pas, iar noi putem vedea prima privire asupra AI pe blockchain și posibilele sale viitoruri.
Referință
https://worldcoin.org/blog/engineering/intro-to-zkml
https://medium.com/coinmonks/chapter-1-how-to-put-your-ai-on-chain-8af2db013c6b
https://medium.com/@ModulusLabs/chapter-2-why-put-your-ai-on-chain-33b7625147b7
https://medium.com/@ModulusLabs/chapter-3-the-worlds-first-on-chain-ai-trading-bot-c387afe8316c
https://medium.com/@ModulusLabs/chapter-4-blockchains-that-self-improve-e9716c041f36
https://medium.com/@ModulusLabs/chapter-4-5-trustless-ai-for-living-breathing-games-cc9f24080e30
https://medium.com/@ModulusLabs/chapter-5-the-cost-of-intelligence-da26dbf93307
https://medium.com/@ModulusLabs/chapter-6-leela-vs-the-world-the-worlds-1st-on-chain-ai-game-17ea299a06b6
https://drive.google.com/file/d/1tylpowpaqcOhKQtYolPlqvx6R2Gv4IzE/view
https://medium.com/@danieldkang/trustless-verification-of-machine-learning-6f648fd8ba88
Despre Foresight Ventures
Foresight Ventures este dedicată susținerii inovației disruptive a blockchain-ului pentru următoarele câteva decenii. Gestionăm multiple fonduri: un fond VC, un fond secundar gestionat activ, un FOF multi-strategie și un fond secundar pe piața privată, cu AUM care depășește 400 de milioane de dolari. Foresight Ventures aderă la convingerea unei "mentalități unice, independente, agresive și pe termen lung" și oferă suport extins companiilor din portofoliu într-un ecosistem în expansiune. Echipa noastră este compusă din veterani ai celor mai importante companii financiare și tehnologice, cum ar fi Sequoia Capital, CICC, Google, Bitmain și multe altele.
Website: https://www.foresightventures.com/
Declinare de responsabilitate: Toate articolele de la Foresight Ventures nu sunt destinate să fie sfaturi de investiție. Persoanele ar trebui să evalueze toleranța la risc și să ia decizii de investiție prudent.
