Grayscale：AI时代，şifreleme用例如何大展拳脚？

Orijinal yazar: Will Ogden Moore

Orijinal derleme: Luffy, Foresight Haberleri

İlgili Okumalar:

“AI Dalgası Yeniden Vuruyor: Grayscale AI Fonu Varlıklar Projesi”

Yapay zeka (AI), bu yüzyılın en umut verici yeni teknolojilerinden biri olup, insanın üretkenliğini katlayarak tıpta çığır açıcı gelişmelere yol açması beklenmektedir. Yapay zeka hali hazırda belirgin bir şekilde ortaya çıkmış olsa da, gelecekteki etkisi giderek artacaktır. PwC’ye göre, 2030 yılına kadar 15 trilyon dolarlık devasa bir endüstri haline gelecektir.

Ancak, bu umut verici teknoloji aynı zamanda zorluklarla karşı karşıya. Yapay zeka teknolojisi giderek güçlendikçe, yapay zeka endüstrisi son derece merkezi hale gelmekte ve güç birkaç şirketin elinde toplanmaktadır, bu da tüm insan toplumu için potansiyel bir tehdit oluşturmaktadır. Yapay zeka ayrıca Derinlik sahtekarlığı, önyargı ve veri gizliliği riskleri konusunda ciddi endişelere neden olmaktadır. Neyse ki, Kripto Para ve Merkeziyetsizlik ve şeffaflık gibi özellikleri, bu sorunların bazılarına potansiyel çözümler sunmaktadır.

Aşağıda, merkeziyetsizlik tarafından ortaya çıkan sorunları ve Merkeziyetsizlik yapay zekanın nasıl bazı sorunları çözmeye yardımcı olduğunu ve şu anda Kripto Para ve yapay zeka arasındaki kesişim alanını tartışacağız, özellikle bu alanda erken benimsenme işaretleri gösteren şifreleme uygulamalarını tanıtacağız.

Merkezi Yapay Zeka Sorunları

Şu anda yapay zekânın gelişimi belirli zorluklar ve risklerle karşı karşıyadır. Yapay zekânın ağ etkisi ve yoğun sermaye talebi son derece belirgin olduğundan, büyük teknoloji şirketleri dışındaki yapay zeka geliştiricileri, küçük şirketler veya akademik araştırmacılar gibi, ya gelişim için gerekli kaynaklara erişmede zorluk yaşamakta ya da ticarileştirememektedir. Bu durum yapay zekânın genel rekabetini ve inovasyonunu kısıtlamaktadır.

Bu nedenle, bu temel teknolojinin etkisi genellikle OpenAI ve Google gibi birkaç şirketin elindedir, bu da yapay zeka yönetimine yönelik ciddi şüphelere yol açmıştır. Örneğin, bu yıl şubat ayında, Google’ın yapay zeka görüntü oluşturucusu Gemini, ırkçı önyargıları ve tarihi hataları ortaya çıkardı. Ayrıca geçen yıl kasım ayında altı kişilik bir yönetim kurulu, OpenAI CEO’su Sam Altman’ın kovulmasına karar vererek, bu şirketlerin azınlık tarafından kontrol edildiği gerçeğini ortaya çıkardı.

Yapay zekanın etkisi ve önemi giderek arttıkça, birçok insan endişe duyuyor; bir şirketin topluma büyük etkisi olan yapay zeka modellerinin karar alma hakkına sahip olabileceği, çitler oluşturabileceği, kapalı kapılar ardında işlem yapabileceği veya modelleri kendi çıkarları için manipüle edebileceği endişesi var.

Merkeziyetsizlik人工智能 nasıl yardımcı olur?

Merkeziyetsizlik AI, blockchain teknolojisinin kullanılmasıyla AI’nın mülkiyetini ve yönetimini şeffaflığı ve erişilebilirliği artırmak için dağıtan bir yaklaşımı ifade eder. Grayscale Research’e göre, Merkeziyetsizlik AI, bu önemli kararları kapalı kurumlardan kurtararak halka devretme potansiyeline sahiptir.

Blockchain teknolojisi geliştiricilere yapay zeka ile daha uzun süreli temas etmelerine ve bağımsız geliştiricilerin geliştirme ve ticarileştirme eşiğini düşürmelerine yardımcı olabilir. Bu, yapay zeka endüstrisinin inovasyon ve rekabetini geliştirmeye ve küçük şirketler ile teknoloji devleri arasında bir denge sağlamaya yardımcı olabileceğine inanıyoruz.

Ayrıca, Merkeziyetsizlik AI, AI yatırımlarının demokratikleşmesine yardımcı olur. Şu anda, birkaç teknoloji hissesi dışında, AI gelişimi ile ilgili mali kazanç elde etmenin başka bir yolu neredeyse yoktur. Aynı zamanda, büyük miktarda özel satış sermayesi AI girişimleri ve özel şirketlere tahsis edilmektedir (2022’de 47 milyar dolar, 2023’te 42 milyar dolar). Bu nedenle, sadece birkaç risk sermayedarı ve akredite yatırımcı bu şirketlerin mali kazançlarına sahip olabilir. Buna karşılık, Merkeziyetsizlik’in AI şifreleme varlıkları herkes için eşittir, herkes AI’nın geleceğinin bir parçasına sahip olabilir.

Bu kesişen alan hangi aşamaya geldi?

Kripto Para ve AI’nın kesişimi hala erken aşamalarında, ancak piyasa tepkisi cesaret verici oldu. Mayıs 2024 itibariyle, AI Concept Şifreleme Asset (Not: Grayscale Research tarafından tanımlanan ve NEAR, FET, RNDR, FIL, TAO, THETA, AKT, AGIX, WLD, AIOZ, TFUEL, GLM, PRIME, OCEAN, ARKM ve LTP dahil olmak üzere bir Kripto Para portföyü. ) %20’lik getiri sağlayarak yalnızca parasal kavram kategorisinden daha iyi performans gösterdi (Şekil 1). Buna ek olarak, veri sağlayıcı Kaito’ya göre, yapay zeka şu anda Merkezi Olmayan Finans, Katman 2, Memecoin ve gerçek dünya varlıkları gibi diğer konulara kıyasla sosyal platformlardaki en sıcak “anlatı”.

Son zamanlarda, bazı tanınmış insanlar ortaya çıkan bu kesişen alanı benimsemeye ve merkezi yapay zekanın eksikliklerini gidermek için çalışmaya başladılar. Bu yılın Mart ayında, tanınmış bir yapay zeka şirketi olan Stability AI’nın kurucusu Emad Mostaque, “AI’nın açılma ve Merkeziyetsizlik zamanının geldiğini” söyleyerek Merkeziyetsizlik AI’yı keşfetmek için şirketten ayrıldı. Kripto Para girişimcisi Erik Vorhees kısa süre önce uçtan uca şifreleme özelliklerine sahip gizlilik odaklı bir yapay zeka hizmeti olan Venice.ai’i piyasaya sürdü.

Şekil 1: Bu yıl AI alanındaki performans neredeyse tüm Kripto Para alt alanlarını aştı.

Biz Kripto Para ve yapay zeka entegrasyonunu üç ana alt kategoriye ayırabiliriz:

• Altyapı katmanı: AI geliştirmek için platform sağlayan ağ (örneğin NEAR, TAO, FET);
• Yapay zeka için gereken kaynaklar: Yapay zeka geliştirme için gereken hesaplama, depolama, veri vb. önemli kaynakları sağlar (örneğin RNDR, AKT, LPT, FIL, AR, MASA);
• AI sorunlarını çözme: Robotlar ve Derinlik tarafından üretildiği iddia edilen sahte yükselişler ve model doğrulama (örneğin WLD, TRAC, NUM) gibi AI ile ilgili sorunları çözmeye çalışma.

Şekil 2: Yapay zeka ve şifreleme para birimi entegrasyonu proje haritası, Kaynak: Grayscale Yatırımları

AI Altyapı Ağı

İlk tip, AI geliştirme için tasarlanmış lisans gerektirmeyen açık bir yapı sunan ağlardır. Bu ağlar, belirli bir AI ürünü veya hizmetine odaklanmak yerine çeşitli AI uygulamaları için altyapı ve teşvik mekanizmaları oluşturmak için inşa edilmiştir.

NEAR, kurucularının ChatGPT gibi yapay zeka sistemlerine güç veren “Transformer” mimarisinin ortak yazarlarından biri olmasıyla bu kategoride öne çıkıyor. Bununla birlikte, şirket kısa süre önce, eski bir OpenAI araştırma mühendisi danışmanı tarafından yönetilen bir Ar-Ge birimi aracılığıyla “kullanıcıya ait yapay zeka” geliştirme çalışmalarının sonuçlarını açıklamak için yapay zeka uzmanlığını kullandı. Haziran 2024’ün sonlarında Near, Near’ın yerel temel modellerinin, yapay zeka uygulama veri platformunun, yapay zeka aracı çerçevesinin ve bilgi işlem pazarının geliştirilmesi için Yapay Zeka Kuluçka Programını başlattı.

Bittensor, dikkate değer başka bir örnektir. Bittensor, yapay zeka gelişimini TAO Token kullanarak ekonomik olarak teşvik eden bir platformdur. Bittensor, 38 alt ağın altında yatan bir platformdur ve her bir alt ağın farklı kullanım alanları vardır, örneğin sohbet robotları, görüntü oluşturma, finansal tahminler, dil çevirisi, model eğitimi, depolama ve hesaplama. Bittensor ağı, her bir alt ağdaki en iyi Madenci ve doğrulayıcıları TAO Token ile ödüllendirir ve geliştiricilere izinsiz API sağlar, böylece geliştiriciler özel yapay zeka uygulamaları inşa edebilir.

AI altyapı ağı, Fetch.ai ve Allora gibi diğer protokolleri de içerir. Fetch.ai, geliştiricilerin karmaşık AI asistanları (yani “AI ajanları”) oluşturmak için platform sunan, son zamanlarda AGIX ve OCEAN ile birleşti ve toplam değeri yaklaşık 75 milyar dolar olan bir platformdur. Diğeri ise Allora ağıdır, bu platform finansal alanda AI’nın otomatik ticaret stratejilerini içeren Merkezi Olmayan Borsa ve tahmi̇n pazari’na odaklanmaktadır. Allora henüz bir Token çıkarmadı ve Haziran ayında stratejik bir finansman turu gerçekleştirdi ve toplam finansman miktarı 35 milyon doları aştı.

AI için gereken kaynakları sağlar

İkinci tür, yapay zeka geliştirme için gereken kaynakları hesaplama, depolama veya veri şeklinde sağlayan projelerdir.

Yapay zeka’nın yükselişi, GPU tabanlı hesaplama kaynakları için eşi benzeri görülmemiş bir talep yarattı. Render (RNDR), Akash (AKT) ve Livepeer (LPT) gibi Merkeziyetsizlik GPU pazarı, model eğitimi, model çıkarımı veya 3D üretken AI’nın render işlemleri için boşta bulunan GPU kaynaklarını sunar. Render’ın yaklaşık 10,000 GPU sağladığı tahmin edilmekte olup, özellikle sanatçılar ve üretken AI’ya odaklanmaktadır; Akash’ın ise 400 GPU sağladığı tahmin edilmekte olup, özellikle AI geliştiricileri ve araştırmacılara odaklanmaktadır. Aynı zamanda, Livepeer son zamanlarda yeni AI alt ağ planını duyurdu ve 2024 Ağustos’unda metinden görüntüye, metinden videoya ve görüntüden videoya dönüşüm gibi işlevleri tamamlamayı hedefliyor.

Büyük miktarda hesaplama gerektiren AI modellerinin yanı sıra, büyük miktarda veriye de ihtiyaç duyulmaktadır. Bu nedenle, veri depolama ihtiyacı büyük ölçüde artmaktadır. FIL (FIL) ve Arweave (AR) gibi veri depolama çözümleri, AI verilerini merkezi AWS sunucusunda depolama alternatifi olarak kullanılabilir. Bu çözümler, ekonomik ve ölçeklenebilir depolama sağlamanın yanı sıra, tek nokta arızalarını ve veri sızıntısı riskini düşürerek veri güvenliğini ve bütünlüğünü artırır.

Son olarak, OpenAI ve Gemini gibi mevcut yapay zeka hizmetleri, Bing ve Google arama motorları aracılığıyla sürekli olarak gerçek zamanlı verilere erişiyor. Bu durum, teknoloji devlerinin dışındaki tüm diğer yapay zeka model geliştiricilerini dezavantajlı duruma düşürüyor. Ancak, Grass ve Masa (MASA) gibi veri yakalama hizmetleri, bireylerin uygulama verilerini yapay zeka model eğitimi için kullanarak ticarileştirmelerine izin verirken, kişisel verilerin kontrolünü ve gizliliğini korur, böylece adil bir rekabet ortamı yaratmaya yardımcı olabilir.

AI İlgili Sorunları Çözme

Yapay zeka tarafından daha da kötüleştirilen büyük bir sorun, botların ve dezenformasyonun çoğalmasıdır. Yapay zeka tarafından üretilen Derinlik sahtekarlıkları, Hindistan ve Avrupa’daki cumhurbaşkanlığı seçimleri üzerinde şimdiden bir etkiye sahip ve uzmanlar, yaklaşan cumhurbaşkanlığı yarışının Derinlik sahtekarlıklarının yönlendirdiği bir “dezenformasyon tsunamisine” düşeceğinden “çok korkuyor”. Doğrulanabilir içerik kaynakları oluşturarak Derinlik sahteciliğiyle ilgili sorunların ele alınmasına yardımcı olmak isteyen projeler arasında Origin Trail (TRAC), Numbers Protocol (NUM) ve Story Protocol yer alıyor. Buna ek olarak, Worldcoin (WLD), benzersiz biyometri ile insanlığını kanıtlayarak robotik problemini çözmeye çalışır.

Yapay zekanın başka bir riski, modelin kendisine güven sağlamaktır. Aldığımız yapay zeka sonuçlarının değiştirilmediğine veya manipüle edilmediğine nasıl güvenebiliriz? Şu anda, Modulus Labs ve Zama dahil olmak üzere birkaç protokol, kriptografi, Sıfır Bilgi Kanıtı ve tamamen homomorfik şifreleme (FHE) kullanarak bu sorunu çözmeye çalışmaktadır.

Sonuç

Bu Merkeziyetsizlik varlıkları hala erken aşamada olsa da, yapay zeka varlıkları önemli ilerlemeler kaydetmiş durumda. Bu yılın başlarında, ünlü risk sermayedarı Fred Wilson, yapay zeka ve Kripto Varlıklar’ın ‘aynı paranın iki yüzü’ olduğunu ve 'Web3’ün bize yapay zekâya güvenmemizde yardımcı olacağını belirtti. Yapay zeka endüstrisinin olgunlaşmasıyla birlikte, Grayscale Araştırma, yapay zeka ile ilişkili şifreleme kullanımlarının giderek daha önemli hale geleceğini ve bu hızla gelişen iki teknolojinin birbirini destekleme ve ortak gelişme olasılığı bulunduğunu düşünüyor.

Birçok işaret, yapay zeka çağının yaklaştığını gösteriyor, bu derin etkilere yol açacak, hem olumlu hem de olumsuz. Blockchain teknolojisinin özelliklerini kullanarak, Kripto Para’nın sonunda yapay zeka tarafından getirilen bazı tehlikeleri hafifletebileceğimize inanıyoruz.

Orijinal metin bağlantısı