ИИ получит выгоду от инфраструктуры данных на основе блокчейна

Рост ChatGPT был весьма впечатляющим. В течение двух месяцев после запуска приложение на основе искусственного интеллекта (ИИ) получило 100 миллионов уникальных пользователей. Только в январе 2023 года ChatGPT зарегистрировал около 590 миллионов посещений.

Помимо искусственного интеллекта, блокчейн - еще одна прорывная технология, популярность которой растет. Децентрализованные протоколы, приложения и бизнес-модели созрели и завоевали популярность на рынке с тех пор, как в 2008 году была опубликована Белая книга Биткоина. Многое необходимо сделать для продвижения обеих этих технологий, но будет интересно наблюдать за зонами конвергенции между ними.

Очень важно целостно рассматривать цепочку создания ценности данных, чтобы определить, что необходимо сделать для получения высококачественных данных и приложений ИИ с использованием блокчейна. Низкокачественные данные, хранящиеся и передаваемые неэффективно, приведут к плохому пониманию на уровне аналитики. 

Ключевой вопрос заключается в том, как технологии Web3 могут использовать искусственный интеллект в таких областях, как хранение, передача и анализ данных. 

Хранилище данных

Децентрализованное хранилище данных является важным строительным блоком для будущего децентрализованного ИИ. Централизованный блокчейн-проект может пострадать от сбоев в управлении, регуляторных ограничений или проблем с инфраструктурой.

Например, обновление Ethereum «Merge», которое в сентябре 2022 года перевело блокчейн с Proof-of-Work на Proof-of-Stake, могло бы добавить в блокчейн вектор централизации. Некоторые утверждают, что крупные платформы и биржи, такие как Lido и Coinbase, имеющие большую долю рынка стекинга Ethereum, сделали сеть более централизованной.

Еще одним вектором централизации Ethereum является его зависимость от облачного хранилища Amazon Web Services (AWS). Следовательно, хранилище и вычислительная мощность для блокчейн-проектов должны быть со временем децентрализованы, чтобы снизить риски единой централизованной точки отказа.

Но как работает децентрализованное хранилище?

Принцип заключается в использовании для хранения документа нескольких серверов и компьютеров по всему миру. Просто документ можно разделить, зашифровать и хранить на разных серверах. Только владелец документа будет иметь закрытый ключ для извлечения данных. При извлечении алгоритм собирает эти отдельные части, чтобы представить документ пользователю.

С точки зрения безопасности, закрытый ключ - это первый уровень защиты, а распределенное хранилище - второй. Если один узел или сервер в сети взломан, он может получить доступ только к части зашифрованного файла данных.

Основные проекты в рамках децентрализованного хранилища - Filecoin, Arweave, Crust, Sia и StorJ.

Однако децентрализованное хранилище по-прежнему находится в зачаточном состоянии. Facebook* ежедневно генерирует 4 петабайта (4096 терабайт) данных, но в целом Arweave обработал только около 122 ТБ данных. Хранение 1 ТБ данных на AWS стоит около 10 долларов, тогда как на Arweave стоимость на момент публикации составляет около 1350 долларов.

Несомненно, децентрализованному хранилищу предстоит пройти долгий путь, но высококачественное хранилище данных может повысить эффективность ИИ в реальных сценариях использования.

Обмен данными

Обмен данными - это следующий ключевой вариант использования стека данных, который может выиграть от децентрализации. Передача данных с использованием централизованных интерфейсов прикладного программирования (API) по-прежнему может поддерживать приложения ИИ. Однако добавление вектора централизации в любой точке стека данных сделало бы его менее эффективным.

После децентрализации следующим звеном в цепочке создания стоимости данных является передача и совместное использование данных - в основном через оракулы.

Оракулы - это объекты, соединяющие блокчейны с внешними источниками данных, чтобы смарт-контракты могли подключаться к реальным данным и принимать решения о транзакциях.

Оракулы являются одной из наиболее уязвимых частей архитектуры данных, и хакеры на протяжении многих лет активно и успешно их атакуют. Недавно протокол Bonq понес убытки в размере 120 миллионов долларов из-за взлома оракула.

Из-за своей уязвимости оракулы становятся легкой добычей для киберпреступников. В основном это связано с отсутствием децентрализованной инфраструктуры передачи данных и протоколов.

Децентрализованные сети оракулов (DON) являются потенциальным решением для безопасной передачи данных. DON имеют несколько узлов, которые предоставляют высококачественные данные и обеспечивают сквозную децентрализацию.

Оракулы широко используются в индустрии блокчейнов, причем различные типы оракулов вносят свой вклад в механизм передачи данных.

Существуют входные, выходные, кроссчейн-оракулы и оракулы с поддержкой вычислений. У каждого из них есть цель в ландшафте данных.

Входные оракулы переносят и проверяют данные из источников  блокчейн вне сети для использования смарт-контрактом. Выходные оракулы позволяют смарт-контрактам передавать данные вне сети и запускать определенные действия. Кроссчейн-оракулы передают данные между двумя блокчейнами, что может иметь основополагающее значение по мере улучшения функциональной совместимости блокчейнов, а оракулы с поддержкой вычислений используют вычисления вне блокчейна для предоставления децентрализованных услуг.

Chainlink был пионером в разработке технологий оракулов для передачи данных блокчейна, а такие протоколы, как Nest и Band, обеспечивают децентрализованные оракулы. Помимо протоколов, основанных исключительно на блокчейне, такие платформы, как Chain API и CryptoAPI, предоставляют API для DON для безопасного использования данных вне сети.

Интеллектуальные данные

На уровне интеллектуального анализа данных реализуются все усилия инфраструктуры по хранению, совместному использованию и обработке данных. Приложение на основе блокчейна, использующее ИИ, по-прежнему может получать данные из традиционных API. Однако это добавит некоторую степень централизации и может повлиять на надежность окончательного решения.

Тем не менее, несколько приложений используют машинное обучение и искусственный интеллект в криптографии и блокчейне.

Трейдинг и инвестиции

В течение нескольких лет машинное обучение и искусственный интеллект использовались в финтехе для предоставления инвесторам функций роботов-консультантов. Web3 черпал вдохновение из этих приложений ИИ. Генерируя информацию для конкретных пользователей, платформы получают данные о рыночных ценах, макроэкономические данные и альтернативную информацию из социальных сетей.

Пользователь обычно устанавливает свои ожидания по риску и доходности, а рекомендации платформы ИИ подпадают под эти параметры. Данные, необходимые для предоставления этих идей, получены платформой искусственного интеллекта с использованием оракулов.

Bitcoin Loophole и Numerai являются примерами этого варианта использования ИИ. Bitcoin Loophole - это торговое приложение, использующее искусственный интеллект для подачи торговых сигналов пользователям платформы. 

Numerai утверждает, что ставит перед собой задачу создать «последний в мире хедж-фонд» с использованием блокчейна и искусственного интеллекта. Он использует ИИ для сбора данных из разных источников для управления портфелем инвестиций, как это сделал бы хедж-фонд.

Рынок ИИ

Децентрализованный рынок ИИ процветает благодаря сетевому эффекту между разработчиками, создающими решения для ИИ, с одной стороны, и пользователями и организациями, использующими эти решения, с другой. Из-за децентрализованного характера приложения большинство коммерческих отношений и транзакций между этими заинтересованными сторонами автоматизированы с использованием смарт-контрактов.

Разработчики могут настраивать стратегию ценообразования, вводя данные в смарт-контракты. Оплата им за использование их решения может происходить за транзакцию данных, анализ данных или просто как фиксированная плата за период использования. Также могут быть гибридные подходы к ценовому плану. Действия в сети будут инициировать платежи на основе смарт-контрактов за использование решения.

SingularityNET и Fetch.ai - два примера таких приложений. SingularityNET - это децентрализованный рынок инструментов ИИ. Разработчики создают и публикуют решения, которые организации и другие участники платформы могут использовать через API.

Аналогичным образом Fetch.ai предлагает децентрализованные решения машинного обучения для создания модульных и многоразовых решений. Агенты строят одноранговые решения на этой инфраструктуре. Экономический уровень всей платформы данных находится на блокчейне, что позволяет отслеживать использование и управлять транзакциями смарт-контрактов.

NFT и интеллект метавселенной

Еще один многообещающий вариант использования - невзаимозаменяемые токены (NFT) и метавселенные. С 2021 года многие пользователи Web3 рассматривают NFT как социальную идентичность, используя свои NFT в качестве изображений профиля в Twitter. Такие организации, как Yuga Labs, сделали еще один шаг вперед, позволив пользователям входить в метавселенную, используя свои аватары Bored Ape Yacht Club NFT.

По мере того, как повествование о метавселенной набирает обороты, будет расти и использование NFT в качестве цифровых аватаров. Однако сегодняшние цифровые аватары в метавселенных не являются ни интеллектуальными, ни похожими на личность, которую ожидает пользователь. Именно здесь ИИ может добавить ценность. Интеллектуальные NFT разрабатываются, чтобы аватары NFT могли учиться у своих пользователей.

Matrix AI и Althea AI - две фирмы, разрабатывающие инструменты искусственного интеллекта для придания интеллекта аватарам метавселенной. Matrix AI направлен на создание «интеллектуального аватара» или AvI. Его технология позволяет пользователям создавать максимально близкие к личности аватары метавселенной.

Althea AI предлагает децентрализованный протокол для создания интеллектуальных NFT (iNFT). Эти NFT могут научиться реагировать на простые сигналы пользователя с помощью машинного обучения. iNFT станут аватарами в его метавселенной под названием «Ноев ковчег». Разработчики могут использовать протокол iNFT для создания, обучения и заработка на своих iNFT.

В некоторых из этих проектов ИИ наблюдался рост цен на токены вместе с ростом ChatGPT. Тем не менее, принятие пользователями является настоящей лакмусовой бумажкой, и приняты будут лишь те платформы, которые решают реальную проблему пользователя.