كيف يساعد التحليل متعدد الأبعاد لـ DePIN الذكاء الاصطناعي؟

المؤلف الأصلي: Filecoin ؛ كاتب البصيرة ، كاترينا ، شريك الاستثمار في Portal Ventures

المصدر الأصلي: شبكة Filecoin

في الماضي ، كانت الشركات الناشئة ، بسرعتها وخفة حركتها وثقافتها الريادية ، خالية من قيود الجمود التنظيمي وقادت الابتكار التكنولوجي لفترة طويلة. ** لكن كل هذا تمت إعادة كتابته بواسطة عصر الذكاء الاصطناعي. ** حتى الآن ، مبتكرو منتجات “AI” المبتكرة هم عمالقة التكنولوجيا التقليدية مثل “Microsoft” و OpenAI و Nvidia و Google وحتى “Meta”.

**ماذا حدث؟ ** لماذا فاز العملاق على الشركة الناشئة هذه المرة؟ يمكن للشركات الناشئة كتابة تعليمات برمجية رائعة ، لكنها تواجه العديد من العقبات مقارنة بعمالقة التكنولوجيا:

• تظل التكاليف الحسابية مرتفعة
• الذكاء الاصطناعي ؛ التنمية لها فص عكسي: المخاوف وعدم اليقين بشأن الذكاء الاصطناعي ؛ التأثير الاجتماعي يعيق الابتكار بسبب نقص الإرشادات اللازمة
• منظمة العفو الدولية ؛ مشاكل الصندوق الأسود
• “خنادق البيانات” التي بنتها شركات التكنولوجيا الكبرى تشكل حواجز أمام الدخول

إذن ، لماذا هناك حاجة إلى تقنية blockchain؟ أين يتقاطع مع الذكاء الاصطناعي؟ على الرغم من أنه لا يمكن حل جميع المشكلات في وقت واحد ، إلا أن ** شبكة البنية التحتية المادية الموزعة (DePIN) ** في Web3 تخلق الظروف اللازمة لحل المشكلات المذكورة أعلاه. سيوضح ما يلي كيف يمكن للتكنولوجيا وراء “DePIN” أن تساعد الذكاء الاصطناعي ، بشكل أساسي من أربعة أبعاد:

• ** تقليل ** تكاليف البنية التحتية
• ** تحقق ** الخالق والشخصية
• ** FILL ** AI ؛ الديمقراطية والشفافية
• ** الإعداد ** آلية مكافأة مساهمة البيانات

أقل:

• ** “web3” ** تشير إلى الجيل التالي من الإنترنت ، وتقنية blockchain وغيرها من التقنيات الحالية هي مكوناتها العضوية.
• ** “Blockchain” ** تشير إلى تقنية دفتر الأستاذ الموزع واللامركزية.
• ** “Crypto” ** تشير إلى استخدام آليات الرمز المميز للحوافز واللامركزية.

1. تقليل تكاليف البنية التحتية (الحوسبة والتخزين)

تبدأ كل موجة من الابتكارات التكنولوجية بشيء باهظ الثمن يصبح رخيصًا بما يكفي لإهداره.

• الديون التقنية للمجتمع ومومنت جوتنبرج للبرامج ، عبر ؛ SK Ventures

** ما مدى أهمية القدرة على تحمل تكاليف البنية التحتية ** (تشير البنية التحتية للذكاء الاصطناعي إلى تكلفة الأجهزة للحوسبة ونقل البيانات وتخزينها) ، كارلوتا بيريز ؛ أشارت نظرية الثورة التكنولوجية إلى أن النظرية تقترح أن الاختراقات التكنولوجية تشمل مرحلتين:! [كيف يساعد التحليل متعدد الأبعاد لـ DePIN الذكاء الاصطناعي؟ ] (https://img.gateio.im/social/moments-7f230462a9-be40dae893-dd1a6f-62a40f)

المصدر: كارلوتا بيريز ، نظرية الثورة التكنولوجية

• ** مرحلة التثبيت ** تتميز باستثمارات ضخمة في رأس المال الاستثماري ، ** بناء البنية التحتية ** و ** إستراتيجيات الانتقال إلى السوق (GTM) “دفع” ** ، حيث لا يفهم العملاء قيمة العرض الجديدة تكنولوجيا.
• ** تتميز مرحلة الانتشار بزيادة كبيرة في إمدادات البنية التحتية ** ، وخفض عتبة جذب الوافدين الجدد ، واعتماد إستراتيجية ** “سحب” **** لترويج السوق (GTM) ، ** تشير إلى درجة عالية من مطابقة المنتج للسوق ، يتوقع العملاء المزيد من المنتجات التي لم يتم تشكيلها بعد.

الآن بعد أن أظهرت محاولات مثل “ChatGPT” ملاءمة السوق وطلب العملاء ، قد يشعر المرء أن “الذكاء الاصطناعي” قد دخل مرحلة النشر. ** ومع ذلك ، فإن الذكاء الاصطناعي ينقصه جزء مهم: فائض من البنية التحتية للشركات الناشئة الحساسة للسعر للبناء والتجربة. **

سؤال

يحتكر مجال البنية التحتية المادية الحالي بشكل أساسي احتكار القلة المتكامل رأسياً ، بما في ذلك ؛ AWS و GCP و Azure و Nvidia و Cloudflare و Akamai ؛ وما إلى ذلك ، تتمتع الصناعة بهامش ربح مرتفع ، ويُقدر هامش الربح الإجمالي لـ AWS على معدات الحوسبة السلعية ؛ 61٪ ؛. لذلك ، يتعين على الوافدين الجدد في مجال الذكاء الاصطناعي ، وخاصة في مجال ماجستير إدارة الأعمال ، مواجهة تكاليف حسابية عالية للغاية.

• ChatGPT ؛ تقدر تكلفة تدريب واحد بـ 4 ملايين دولار أمريكي وتكلفة تشغيل استدلال الأجهزة حوالي 700.000 دولار أمريكي في اليوم.
• بلوم ؛ الإصدار 2 قد يكلف ؛ 10 ملايين دولار ؛ مليون دولار للتدريب وإعادة التدريب.
• إذا دخلت “ChatGPT” بحث “Google” ، فسوف تنخفض إيرادات Google ؛ 36 مليار دولار ** سيتم تحويل أرباح ضخمة من منصة البرمجيات (Google) إلى مزود الأجهزة (Nvidia). **

[كيف يساعد التحليل متعدد الأبعاد لـ DePIN الذكاء الاصطناعي؟ ] (https://img.gateio.im/social/moments-7f230462a9-ef9167e009-dd1a6f-62a40f)

المصادر: تحليل طبقة تلو الأخرى - LLM ؛ بنية البحث والتكلفة

حل

DePIN ؛ شبكات مثل ؛ Filecoin (نشأت في ؛ 2014 ؛ DePIN ؛ رائدة ، تركز على جمع الأجهزة على مستوى الإنترنت وخدمة تخزين البيانات الموزعة) ، Bacalhau ، Gensyn.ai ، Render Network ، ExaBits (للمطابقة ؛ CPU / GPU ؛ the طبقة تنسيق العرض والطلب) يمكن أن توفر ؛ 75٪ ؛ 90٪ ؛ + من تكاليف البنية التحتية من خلال الجوانب الثلاثة التالية:

** 1. ادفع منحنى العرض وحفز المنافسة في السوق **

DePIN ؛ يوفر فرصًا متساوية لموردي الأجهزة ليصبحوا مقدمي خدمة. إنه يخلق سوقًا حيث يمكن لأي شخص الانضمام إليه كـ “عامل منجم” وتبادل ؛ CPU / GPU ؛ أو قوة تخزين للحصول على تعويض مالي ، وبالتالي خلق منافسة لمقدمي الخدمة الحاليين.

بينما تتمتع شركة مثل “AWS” بلا شك بميزة المحرك الأول “17” في واجهة المستخدم والعمليات والتكامل الرأسي ، ** DePIN ؛ تجذب قاعدة عملاء جديدة لا يمكنها قبول الأسعار من الموردين المركزيين. ** أعجبني ؛ Ebay ؛ لا يتنافس مباشرة مع ؛ Bloomingdale ؛ ولكن بدلاً من ذلك ** يوفر بديلاً أكثر اقتصادا ** لتلبية الاحتياجات المماثلة ، لا تحل شبكات التخزين الموزعة محل المزودين المركزيين ، ولكنها تهدف بدلاً من ذلك إلى خدمة المستخدم الحساس للسعر مجموعات.

** 2. تعزيز التوازن الاقتصادي للسوق من خلال التصميم الاقتصادي المشفر **

يمكن لآلية الدعم التي أنشأتها DePIN ** توجيه موردي الأجهزة للمشاركة في الشبكة ** ، وبالتالي تقليل تكلفة المستخدمين النهائيين. من حيث المبدأ ، يمكننا إلقاء نظرة على ؛ AWS ؛ و ؛ Filecoin ؛ التكاليف والإيرادات لموفري التخزين في Web2 و Web3. [كيف يساعد التحليل متعدد الأبعاد لـ DePIN الذكاء الاصطناعي؟ ] (https://img.gateio.im/social/moments-7f230462a9-84311276dd-dd1a6f-62a40f)

** يحصل العملاء على تخفيض في الأسعار: ** DePIN ؛ تخلق الشبكة سوقًا تنافسية وتقدم Bertrand ؛ أسلوب المنافسة ، وبالتالي تقليل رسوم الدفع للعملاء. في المقابل ، AWS EC ؛ 2 ؛ يحتاج إلى حوالي 55٪ ؛ هوامش و ؛ 31٪ ؛ هوامش عامة للبقاء ثابتة. DePIN ؛ ** الرمز المميز المقدم من الشبكة ؛ المكافأة / المكافأة الجماعية ** هي أيضًا ** مصدر دخل جديد **. في سياق Filecoin ، كلما زادت البيانات الحقيقية التي يستضيفها مزود التخزين ، زادت مكافآت الكتلة (الرموز) التي يمكن أن تكسبها. ** لذلك ، لدى مزودي التخزين حافز لجذب المزيد من العملاء لإغلاق الصفقات وزيادة الإيرادات. ** تظل العديد من الحوسبة الناشئة ؛ DePIN ؛ هياكل الرموز للشبكة غير معلنة ، ولكن من المحتمل أن تتبع نمطًا مشابهًا. تشمل الشبكات المماثلة:

• Bacalhau: طبقة تنسيق تجلب العمليات الحسابية إلى مكان تخزين البيانات ، وتجنب نقل كميات كبيرة من البيانات.
• exaBITS: خدمة شبكة الحوسبة الموزعة ؛ الذكاء الاصطناعي ؛ والتطبيقات كثيفة الحوسبة.
• Gensyn.ai: بروتوكول الحوسبة النموذجي للتعلم العميق.

** 3. تقليل التكاليف العامة: ** Bacalhau ، exaBITS ؛ إلخ ؛ DePIN ؛ الشبكة و ؛ مزايا IPFS / التخزين القابل للتوجيه للمحتوى تشمل:

• ** فتح توفر البيانات الكامنة: ** كميات كبيرة من البيانات غير مستغلة حاليًا بسبب ارتفاع تكلفة النطاق الترددي لنقل مجموعات البيانات الكبيرة ، مثل بيانات الأحداث الضخمة الناتجة عن الملاعب الرياضية. DePIN ؛ يمكن للمشاريع معالجة البيانات في الموقع ونقل المخرجات ذات المعنى فقط ، والكشف عن توافر البيانات المحتمل.
• ** انخفاض تكاليف التشغيل: ** تقليل إدخال البيانات ونقلها وتكاليف الاستيراد / التصدير من خلال الحصول على البيانات محليًا.
• ** تقليل العمل اليدوي في مشاركة البيانات الحساسة: ** إذا كانت المستشفيات ؛ A ؛ و ؛ B ؛ تحتاج إلى دمج البيانات الحساسة لمرضاهم لتحليلها ، يمكنهم استخدام Bacalhau ؛ التنسيق ؛ GPU ؛ قوة الحوسبة ، مباشرة في عملية حساسة البيانات محليًا دون الحاجة إلى تبادل معلومات التعريف الشخصية (PII) مع الأطراف المقابلة من خلال العمليات الإدارية المرهقة.
• ** لا حاجة لإعادة حساب مجموعة البيانات الأساسية: ** يأتي التخزين القابل للتوجيه للمحتوى / IPFS مع القدرة على إلغاء تكرار البيانات وتتبعها والتحقق منها. لمعرفة وظائف “IPFS” وأداء التكلفة ، يرجى الرجوع إلى هذه المقالة.

** AI ؛ يُنشئ ملخصًا: ** AI ؛ الاحتياجات ؛ DePIN ؛ يوفر بنية تحتية ميسورة التكلفة ، ويهيمن على سوق البنية التحتية حاليًا احتكارات القلة المتكاملة رأسياً. شبكات مثل Filecoin و Bacalhau و Render Network و ExaBits ؛ مثل ؛ DePIN ؛ تعمل الشبكات على إضفاء الطابع الديمقراطي على الفرصة لتصبح موردًا للأجهزة ، وإدخال المنافسة ، والحفاظ على التوازن الاقتصادي في السوق من خلال التصميم الاقتصادي للتشفير ، وخفض التكاليف ؛ 75٪ ؛ -90٪ ؛ أعلاه ، وتقليل التكاليف العامة.

2. تحقق من الخالق والشخصية

سؤال

أظهر استطلاع حديث أن ** 50٪ ؛ من ؛ الذكاء الاصطناعي ؛ يعتقد العلماء أن إمكانية تسبب “الذكاء الاصطناعي” في إلحاق ضرر مدمر بالبشر تتجاوز ؛ 10٪ ؛. **

يحتاج الناس إلى توخي الحذر من أن الذكاء الاصطناعي تسبب في فوضى اجتماعية ، ولا يزال هناك نقص في التنظيم أو المواصفات الفنية ، وهذا الوضع يسمى “الفص العكسي”.

على سبيل المثال ، في Twitter هذا ؛ فيديو ، مضيف بودكاست ؛ جو روغان ؛ والمعلق المحافظ ؛ بن شابيرو ؛ يناقشون فيلم “راتاتوي” ، ومع ذلك ، فإن هذا الفيديو ؛ الذكاء الاصطناعي ؛ تم إنشاؤه. [كيف يساعد التحليل متعدد الأبعاد لـ DePIN الذكاء الاصطناعي؟ ] (https://img.gateio.im/social/moments-7f230462a9-9777078afa-dd1a6f-62a40f)

المصدر: بلومبرج

تجدر الإشارة إلى أن التأثير الاجتماعي للذكاء الاصطناعي يمتد إلى ما هو أبعد من المشكلات التي تطرحها المدونات والمحادثات والصور المزيفة:

• خلال انتخابات الولايات المتحدة عام 2024 ، حقق الذكاء الاصطناعي ؛ الذي تم إنشاؤه ؛ والتزييف العميق ؛ ومحتوى الحملة لأول مرة تأثير المحتوى الحقيقي.
• تم تعديل مقطع فيديو للسيناتور إليزابيث وارين لجعلها “تقول” أشياء مثل “لا ينبغي السماح للجمهوريين بالتصويت” (تم فضح الشائعات).
• صوت بايدن المصطنع ينتقد النساء المتحولات.
• رفعت مجموعة من الفنانين دعوى قضائية جماعية ضد ؛ Midjourney ؛ و ؛ الاستقرار ؛؛
• AI ؛ تم إنشاؤه بواسطة ؛ The Weeknd ؛ و ؛ Drake ؛ انتشرت أغنية الثنائي “Heart on My Sleeve” على منصة البث ، ولكن تم سحبها لاحقًا. عندما تدخل التكنولوجيا الجديدة في الاتجاه السائد دون تنظيم ، فإنها تخلق العديد من المشاكل ، ** يعد انتهاك حقوق النشر مشكلة “الفص المعكوس”. **

فهل يمكننا إضافة المواصفات ذات الصلة لـ “AI” إلى Web3؟

حل

** قدِّم دليلًا على الشخصية وإثباتًا لمنشئ المحتوى باستخدام إثبات المنشأ في السلسلة المشفرة **

اجعل تقنية blockchain تعمل حقًا - بصفتها دفتر أستاذ موزع يحتوي على سجل غير قابل للتغيير على السلسلة ، يمكن التحقق من أصالة المحتوى الرقمي من خلال أدلة تشفير المحتوى.

** التوقيع الرقمي كدليل على الخالق ودليل على الشخصية **

لتحديد “التزييف العميق” ، يمكن إنشاء إثبات تشفير باستخدام توقيع رقمي فريد لمنشئ المحتوى الأصلي ، والذي يمكن إنشاؤه باستخدام مفتاح خاص معروف فقط للمنشئ ويمكن التحقق منه بواسطة مفتاح عام متاح للجميع . يمكن أن يثبت وجود توقيع أن المحتوى قد تم إنشاؤه بواسطة المنشئ الأصلي ، سواء كان المنشئ بشريًا أو ؛ AI ، ويمكنه أيضًا التحقق من التغييرات المصرح بها أو غير المصرح بها للمحتوى.

** استخدام ؛ IPFS ؛ وشجرة Merkle لإثبات المصداقية **

IPFS ؛ هو بروتوكول موزع للإشارة إلى مجموعات البيانات الكبيرة باستخدام معالجة المحتوى وأشجار Merkle. لإثبات أن محتوى الملف قد تم استلامه وتغييره ، يتم إنشاء دليل Merkle ، وهو عبارة عن سلسلة من التجزئة توضح موضع كتلة بيانات معينة في شجرة Merkle. مع كل تغيير ، تتم إضافة تجزئة إلى شجرة Merkle ، مما يوفر دليلًا على تعديل الملف.

** نقطة الألم في نظام التشفير هي آلية التحفيز. ** بعد كل شيء ، يمكن أن يقلل تحديد صانع “التزييف العميق” التأثير الاجتماعي السلبي ، لكنه لن يجلب نفس الفوائد الاقتصادية. من المحتمل أن تقع هذه المسؤولية على منصات توزيع الوسائط الرئيسية مثل Twitter و Meta و Google ، وهذا هو الحال بالفعل. ** فلماذا نحتاج إلى blockchain؟ **

الجواب هو أن تواقيع التشفير وإثباتات الأصالة ** المشفرة ** أكثر كفاءة وقابلة للتحقق منها ومؤكدة. ** حاليًا ، تتم عملية اكتشاف “التزييف العميق” بشكل أساسي من خلال خوارزميات التعلم الآلي (مثل “Meta ؛” تحدي اكتشاف التزييف العميق “، Google ؛” الأعداد غير المتماثلة "(ANS) و ؛ c ؛ 2 ؛ pa: ) للتعرف البصري على القوانين والشذوذ في المحتوى ** ولكن غالبًا ما يكون غير دقيق بما يكفي ، متخلفًا عن سرعة تطوير “التزييف العميق”. ** يتطلب عمومًا مراجعة يدوية لتحديد الأصالة ، وهو أمر غير فعال ومكلف.

إذا كان لكل جزء من المحتوى في يوم من الأيام توقيع مشفر ، ** يمكن للجميع إثبات مصدر الإنشاء بشكل يمكن التحقق منه ، ** الإبلاغ عن التلاعب أو التزوير ، فسنبدأ في عالم جميل.

** AI ؛ توليد الملخص: ** AI ؛ قد يشكل تهديدًا كبيرًا للمجتمع ، خاصة ؛ التزييف العميق ؛ والاستخدام غير المصرح به للمحتوى ، بينما تقنيات Web3 مثل إثبات المنشأ واستخدام التوقيعات الرقمية ؛ IPFS ؛ وإثبات ميركل للأصالة من الشجرة ، والتي يمكنها التحقق من أصالة المحتوى الرقمي ، ومنع التغييرات غير المصرح بها ، وتقديم مواصفات لـ “AI”.

3. الذكاء الاصطناعي ؛ الدمقرطة

سؤال

“الذكاء الاصطناعي” اليوم عبارة عن صندوق أسود مصنوع من البيانات الخاضعة للملكية وخوارزميات الملكية. الطبيعة المغلقة لشركات التكنولوجيا الكبيرة ؛ LLM ؛ تقتل ** “AI ؛ الديمقراطية” ** في عيني ، أي أن كل مطور وحتى مستخدم يمكنه المساهمة ** الخوارزميات والبيانات ** في نموذج "LLM ؛ و في النموذج خذ جزءًا من أرباحك عندما تحقق ربحًا (مقالة ذات صلة).

** AI ؛ الديمقراطية = الرؤية ** (يمكن رؤية إدخال البيانات والخوارزميات في النموذج) ** + المساهمة ** (يمكن أن تساهم بالبيانات أو الخوارزميات في النموذج).

حل

الغرض من الذكاء الاصطناعي ، والديمقراطية ، هو إنتاج ، والذكاء الاصطناعي ، ونماذج مفتوحة للجمهور ، وذات صلة به ، ومملوكة من قبله. يقارن الجدول أدناه الوضع الحالي للذكاء الاصطناعي مع المستقبل الذي يمكن تحقيقه من خلال تقنية Web3 blockchain.

[كيف يساعد التحليل متعدد الأبعاد لـ DePIN الذكاء الاصطناعي؟ ] (https://img.gateio.im/social/moments-7f230462a9-6fb171e83b-dd1a6f-62a40f)

في الوقت الحالي–

للعملاء **: **

• تلقي في اتجاه واحد ؛ LLM ؛ الإخراج
• لا يمكن التحكم في كيفية استخدام البيانات الشخصية

للمطورين:**

• قابلية منخفضة للتركيب
• ETL ؛ معالجة البيانات لا يمكن تتبعها ويصعب إعادة إنتاجها
• مصدر مساهمة البيانات مقصور على مالك البيانات
• لا يمكن الوصول إلى نماذج المصادر المغلقة إلا عبر API والوصول المدفوع
• يفتقر إخراج البيانات المشتركة إلى إمكانية التحقق ، ويقضي علماء البيانات 80٪ من وقتهم في تنظيف البيانات المنخفضة النهاية

** بعد دمج blockchain —— **

للعملاء **: **

يمكن للمستخدمين تقديم ملاحظات (مثل التحيز ، وتعديل المحتوى ، وردود الفعل الدقيقة على المخرجات) كأساس للضبط الدقيق

يمكن للمستخدمين اختيار المساهمة بالبيانات مقابل الربح بعد أن يكون النموذج مربحًا

للمطورين:**

• ** طبقة إدارة البيانات الموزعة: ** التعهيد الجماعي المتكرر الذي يستغرق وقتًا طويلاً لتصنيف البيانات وأعمال أخرى لإعداد البيانات
• ** الرؤية ** والقدرة على دمج الخوارزميات وضبطها بدقة ، مع مصادر يمكن التحقق منها (يمكن رؤية تاريخ غير قابل للعبث لجميع التغييرات)
• ** سيادة البيانات ** (عن طريق عنونة المحتوى / IPFS ؛ مُمكّن) والسيادة الخوارزمية (على سبيل المثال ؛ Urbit ؛ دمج الند للند وإمكانية نقل البيانات والخوارزميات)
• ** تسريع ؛ ماجستير ؛ ابتكر ** تسريع ؛ ماجستير ؛ ابتكر من المتغيرات المختلفة لنموذج المصدر المفتوح الأساسي.
• ** إخراج بيانات التدريب القابل لإعادة الإنتاج ، ** من خلال سجل البلوك تشين الثابت للماضي ؛ ETL ؛ العمليات والاستفسارات (على سبيل المثال ؛ Kamu).

يقول بعض الناس أن منصة Web2 مفتوحة المصدر توفر أيضًا حلاً وسطًا ، لكن التأثير ليس مثاليًا.لمناقشات ذات صلة ، راجع منشور مدونة exaBITS.

الذكاء الاصطناعي ؛ ملخص الجيل: Big Tech’s Closed ؛ LLM ؛ قتل “الذكاء الاصطناعي ؛ الديمقراطية” ، أي أن كل مطور أو مستخدم قادر على المساهمة بالخوارزميات والبيانات في نموذج "LLM ؛ والحصول على جزء من الأرباح عندما يصبح النموذج مربح. يجب أن تكون منظمة العفو الدولية مفتوحة للجمهور ، وذات صلة بالعامة ، ومملوكة للجمهور. بمساعدة شبكة blockchain ، يمكن للمستخدمين تقديم ملاحظات ، والمساهمة بالبيانات في النموذج مقابل الأرباح المحققة ، ويمكن للمطورين أيضًا الحصول على رؤية ومصادر يمكن التحقق منها لدمج الخوارزميات وضبطها. ستعمل ابتكارات Web3 مثل Content Addressing / IPFS ؛ و ؛ Urbit ؛ على تمكين سيادة البيانات والخوارزميات. سيكون من الممكن أيضًا إعادة إنتاج مخرجات بيانات التدريب من خلال سجل البلوك تشين الثابت للماضي ؛ ETL ؛ العمليات والاستفسارات.

4. إعداد آلية مكافأة مساهمة البيانات

سؤال

اليوم ، تعد بيانات المستهلك الأكثر قيمة هي الأصل الحصري لشركات التكنولوجيا الكبيرة ، مما يشكل حاجزًا تجاريًا أساسيًا. لا يوجد لدى عمالقة التكنولوجيا أي حافز لمشاركة هذه البيانات مع أطراف خارجية.

فلماذا لا يمكننا الحصول على البيانات مباشرة من منشئيها أو مستخدميها؟ لماذا لا يمكننا جعل البيانات موردًا عامًا ، والمساهمة بالبيانات وفتح مصدرها لعلماء البيانات لاستخدامها؟

ببساطة ، هذا بسبب ** الافتقار إلى آلية الحوافز وآلية التنسيق **. الحفاظ على البيانات وتنفيذها ؛ ETL (استخراج وتحويل وتحميل) هي تكلفة عامة كبيرة. في الواقع ، سيصبح تخزين البيانات وحده صناعة بقيمة 777 مليار دولار بحلول عام 2030 ، ولا يشمل ذلك تكاليف الحوسبة. لا أحد يتولى أعمال وتكاليف معالجة البيانات مجانًا.

دعنا نلقي نظرة ؛ تم تعيين OpenAI في الأصل ليكون مفتوح المصدر وغير هادف للربح ، ولكن من الصعب إدراك التكلفة ولا يمكن تغطية التكلفة. في عام 2019 ، كان على OpenAI قبول ضخ رأس المال من Microsoft ، ولم تعد الخوارزمية مفتوحة للجمهور. تشير التقديرات إلى أنه بحلول عام 2024 ، ستصل أرباح شركة OpenAI إلى مليار دولار أمريكي.

حل

يقدم Web3 آلية جديدة ** تسمى “dataDAO” ** التي تسهل ؛ الذكاء الاصطناعي ؛ إعادة توزيع الدخل بين مالكي النماذج والمساهمين في البيانات ، مما يخلق طبقة حوافز لمساهمات البيانات الجماعية. نظرًا لقيود المساحة ، لن يتم توسيعها هنا. إذا كنت تريد معرفة المزيد ، يمكنك قراءة المقالتين التاليتين:

• كيف تعمل DataDAO / DataDAO ؛ المبدأ ، المؤلف ؛ مختبرات البروتوكول ؛ من ؛ HQ Han
• كيف تعمل مساهمة البيانات وتحقيق الدخل في web3 / web3 كيف تعمل مساهمة البيانات وتحقيق الدخل ، لقد ناقشت بعمق آلية وأوجه قصور وفرص “dataDAO” في هذه المقالة

بشكل عام ، DePIN ؛ يتخذ نهجًا آخر ، ويوفر طاقة جديدة للأجهزة لتعزيز Web3 و ؛ الذكاء الاصطناعي ؛ الابتكار. بينما يهيمن عمالقة التكنولوجيا على صناعة الذكاء الاصطناعي ، يمكن للاعبين الناشئين الاستفادة من تقنية blockchain للانضمام إلى المعركة: DePIN ؛ تقلل الشبكات الحواجز أمام الدخول عن طريق خفض التكاليف الحسابية ؛ وتمكن الطبيعة الموزعة والقابلة للتحقق من blockchain فتح حقًا ؛ الذكاء الاصطناعي ؛ ممكن ؛ dataDAO ؛ و آليات مبتكرة أخرى لتشجيع مساهمة البيانات ؛ توفر ميزات الثبات والعبث في blockchain شهادة هوية المنشئ ، مما يبدد مخاوف الناس بشأن التأثير الاجتماعي السلبي لـ “AI”.