Сети стимулирования могут сэкономить миллионы на затратах на вычисления с искусственным интеллектом

Таким образом, геймификация и выдача токенов имеют решающее значение для успеха сетей стимулирования. Поощряя пользователей к поведению, приносящему пользу всем участникам, создатель сети стимулирования гарантирует, что ценность этой экосистемы продолжает расти на фундаментальном уровне и за счет действий ее пользователей, а не на основе доброй воли или заявленных намерений других. Использование токена позволяет довести эту систему стимулирования до уровня микро-вознаграждений, создавая по-настоящему сложную экономику для работы участников.

Есть несколько отличных примеров. Numeraire (он же. Numerai) - это хедж-фонд, управляемый специалистами по обработке данных, которые получают вознаграждение за точные прогнозы фондового рынка. Farcaster - это децентрализованный протокол социальной сети, предназначенный для предоставления пользователям большего контроля над своим контентом, в котором пользователи могут владеть своими данными и иметь переносимый социальный график, который они могут использовать на различных платформах. В обоих случаях они взяли традиционные модели – торговлю и публикацию - и старые проблемы – прогнозирование рынков и привлечение внимания - и решили их с помощью систематического аутсорсинга. Обе рассматриваемые отрасли характеризуются относительно низким барьером для входа для их участников, по крайней мере, на нижнем уровне, и в обеих за последние десятилетия произошла значительная консолидация.

Само собой разумеется, что сети стимулирования были бы полезным решением для решения главной проблемы 21 века, которая заключается во взрывном внедрении искусственного интеллекта и его влиянии на спрос на вычислительную мощность, иногда также известную как “вычислительная”.

Но давайте вернемся к сетям стимулирования. Чтобы быть по-настоящему децентрализованными, стимулы должны не только поощрять поведение, выгодное для сети, но они также должны быть запрограммированы и затем приняты большинством, а не решаться и адаптироваться немногими. Они должны быть справедливыми, но масштабируемыми, адаптированными к пользователю, но допускающими разнообразие. Они также должны быть достаточно простыми, чтобы их можно было понять или, по крайней мере, доверять. Это подразумевает либо простые варианты использования, либо огромную дальновидность. Как простые смертные могут создавать такие удивительные движки?

Первый шаг к решению сложных проблем обычно заключается в их разделении и решении по отдельности. Многоуровневые структуры стимулирования делают именно это, рассматривая разные роли пользователей и их вклад отдельно и вознаграждая огромную ценность огромными вознаграждениями. Механизмы динамической корректировки, такие как гиперпараметры нейронной сети, также могут корректировать вознаграждение в зависимости от условий сети, чтобы поощрять выполнение необходимых задач, которые выполняются недостаточно, или предотвращать бесполезную игру системы. Системы репутации, в которых приоритет отдается долгосрочным, высококачественным и устойчивым действиям, а не быстрому оппортунизму, обеспечивают стабильность среди пользователей, а также могут побудить новичков прилагать дополнительные усилия для самоутверждения, в то время как технологии, ориентированные на конфиденциальность, такие как доказательства с нулевым разглашением, могут увеличить число участников, не опасаясь репрессий.

Цель, когда дело доходит до вычислений, - это система, охватывающая как малые, так и крупные организации и справедливая для обеих, система, которая реагирует на потребности рынка без избыточных мощностей и может обновлять или повторно использовать свои активы, не завися (только) от крупнейших игроков. Это система, которая не является фаворитом среди пользователей и поставщиков и позволяет монетизировать активы и интеллектуальную собственность на благо всех.

Что вы можете практически сделать с этой информацией? Как всегда, ДЬЕР (проведите собственное исследование). Ознакомьтесь с такими проектами, как ThoughtAI (THT), Bittensor (TAO) и Ocean Protocol (OCEAN), и посмотрите, как вы хотите принять участие - как инвестор, застройщик или часть сообщества. Или, если вы в большей степени предприниматель и мечтаете перевернуть целую индустрию с помощью искусственного интеллекта, разберитесь в деталях, что потребуется для обучения и обновления этого искусственного интеллекта. Стимулирующие сетевые вычисления могут сэкономить вам и вашим инвесторам миллионы долларов. Это также гарантирует, что ваши ресурсы будут масштабироваться в соответствии со спросом, если ваше решение станет хитом продаж.

Поскольку мы говорим о внедрении искусственного интеллекта, никого не должно удивлять, что задача децентрализованного управления такой сложной системой должна ложиться на плечи искусственного интеллекта. Позволяя сети стимулирования постоянно собирать данные о производительности и удовлетворенности своих членов, а также получать обратную связь по фактическим результатам использования сети, мы в будущем сможем создавать все более сложные системы, которые продолжают расти и приносить пользу своим пользователям. Используя обработку естественного языка, системы идентификации и системы репутации, эти сети стимулирования в дальнейшем смогут взаимодействовать с пользователями индивидуально, предоставляя им обучение навыкам или рекомендации по оборудованию для оптимизации их вклада и вознаграждения на основе их уникальных возможностей. Это модель управления, в основе которой лежит человек, в масштабах, недостижимых в прошлом.

Как это всегда бывает с революционными технологиями, сочетание искусственного интеллекта и сетей стимулирования позволит не только повысить производительность, но и передать полномочия от крупных организаций отдельным участникам. Каждый из нас должен оставаться в курсе этих разработок и формировать представление о мире, который будет не только лучше в теории, но и более справедливым, более индивидуальным и более эффективным на практике.