„W miarę jak sztuczna inteligencja stale zwiększa swoje wpływy, zapotrzebowanie na bardziej przejrzyste, dostępne i zrównoważone modele rozwoju staje się coraz pilniejsze, mówi William Ogden Moore, analityk ds. badań w Grayscale Investments.”, — informuje: www.coindesk.com
Sztuczna inteligencja (AI) szybko zmienia otaczający nas świat, począwszy od odkrywania nowych leków, poprzez zwiększanie produktywności siły roboczej, aż po personalizację treści w serwisie Netflix. Biorąc pod uwagę prognozy, że przemysł sztucznej inteligencji będzie rósł o około 40% rocznie i osiągnie rynek wart bilion dolarów do 2030 r., wpływ sztucznej inteligencji może w możliwie największym stopniu zmienić branże niespotykaną dotąd skalę. Krypto odgrywa potencjalnie kluczową rolę w umożliwieniu sztucznej inteligencji typu open source wykorzystania jej potencjału i wyeliminowaniu niektórych obecnych niedociągnięć w rozwoju sztucznej inteligencji.
Pomimo tego potencjału obecny krajobraz sztucznej inteligencji jest w dużej mierze zdominowany przez systemy o zamkniętym kodzie źródłowym kontrolowane przez kilku gigantów technologicznych. Sztuczna inteligencja o zamkniętym kodzie źródłowym odnosi się do zastrzeżonych modeli, które są własnością i są obsługiwane przez jeden podmiot, a kod źródłowy jest ukryty przed widokiem publicznym. Użytkownicy mają niewielki wgląd w sposób uczenia tych modeli lub jakie dane wpływają na ich wyniki, co budzi obawy dotyczące nieetycznych zastosowań i manipulacji, takich jak promowanie uzależniających treści w celach zarobkowych lub promowanie określonych produktów lub uprzedzeń (zobacz przykład Google Gemini i jego historyczne nieścisłości na początku tego roku).
01:25
Bitcoin publikuje nowy ATH w związku z wprowadzeniem opcji IBIT firmy BlackRock
18:04
Dlaczego ekosystem TON może być czarnym koniem kryptowalut w 2025 r
02:02
Opcje IBIT firmy BlackRock debiutują na giełdzie Nasdaq
03:27
Trump’s Media Company prowadzi rozmowy w sprawie zakupu platformy handlu kryptowalutami Bakkt; Razzlekhan skazany na 18 miesięcy więzienia
Co więcej, prognozy pokazują, że modele pionierskie będą kosztować więcej 1 miliard dolarów na szkolenia w ciągu najbliższych kilku latWysokie wymogi kapitałowe i efekty sieciowe związane z rozwojem sztucznej inteligencji tworzą znaczne bariery wejścia, dławiąc innowacje i konkurencję ze strony mniejszych graczy.
Jak sztuczna inteligencja typu open source poprawia krajobraz
Sztuczna inteligencja typu open source pozwala stawić czoła tym wyzwaniom. W przeciwieństwie do modeli zamkniętych, sztuczna inteligencja typu open source udostępnia publicznie kod źródłowy, umożliwiając każdemu bezpłatne sprawdzanie, modyfikowanie i ulepszanie pracy. Ta otwartość pomaga budować zaufanie i odpowiedzialność, ponieważ zarówno programiści, jak i użytkownicy mogą ocenić dostosowanie tych modeli do własnych potrzeb i wartości. Kilka miesięcy temu Meta ogłosiła swoje wsparcie dla sztucznej inteligencji typu open source, wypuszczając Llamę 3.1, pierwszy pionierski model sztucznej inteligencji o otwartym kodzie źródłowym, powołując się na jego dostępność i możliwości adaptacji.
Pomimo korzyści sztuczna inteligencja typu open source stoi przed własnymi wyzwaniami, szczególnie związanymi z finansowaniem i koordynacją. Ponieważ modele sztucznej inteligencji typu open source można swobodnie powielać i dostosowywać, zarabianie na nich i utrzymywanie wysiłków rozwojowych może być trudne. W przypadku Meta decyzja Marka Zuckerberga open-source nie prowadziło bezpośrednio do generowania przychodów. Oczywiście nie jest to istotna kwestia dla firmy, biorąc pod uwagę inne źródła dochodów Meta. Dla innych stanowi to duże wyzwanie – szczególnie startupy i niezależni programiści, którym brakuje podobnych zasobów. Brak zachęt finansowych może utrudniać bieżące utrzymanie i doskonalenie modeli open source, prowadząc do fragmentacji wysiłków i nieefektywności.
Zdecentralizowana sztuczna inteligencja: rozwiązanie poprzez kryptowalutę
Zdecentralizowana sztuczna inteligencja stanowi obiecującą alternatywę dla sztucznej inteligencji o otwartych i zamkniętych źródłach, wykorzystując technologię blockchain i zachęty oparte na kryptowalutach. W zdecentralizowanych systemach sztucznej inteligencji żaden pojedynczy podmiot nie kontroluje sieci; zamiast tego własność, dostęp i nagrody są rozdzielane pomiędzy uczestnikami. To podejście rozwiązuje problemy związane z finansowaniem i koordynacją, które nękają sztuczną inteligencję typu open source, poprzez wprowadzenie ekonomii tokenów, która zapewnia stałe zachęty finansowe dla autorów. Na przykład zdecentralizowane sieci, takie jak NEAR, Bittensor, Allora, Sentient i Sahara, mają na celu nagradzanie uczestników natywnymi tokenami za ich wkład w szkolenie i ulepszanie modeli sztucznej inteligencji, tworząc zrównoważony model gospodarczy, który mógłby umożliwić programistom finansowanie ciągłego rozwoju.
Zdecentralizowane sieci sztucznej inteligencji, takie jak Sahara, Grass i Masa, eksperymentują z nagradzaniem użytkowników za udostępnianie swoich danych osobowych. Za każdym razem, gdy dane osobowe są wykorzystywane do szkolenia modelki na Saharze, użytkownicy są nagradzani tokenami. Ten przykład ilustruje, w jaki sposób zachęty ekonomiczne oparte na blockchainie mogą pomóc w uruchomieniu sieci AI typu open source poprzez nagradzanie za wkład danych, skutecznie omijając tradycyjne ograniczenia kapitałowe, które utrudniały dostęp do drogich zastrzeżonych źródeł danych, takich jak Reddit.
Zdecentralizowana sztuczna inteligencja poprawia również koordynację poprzez zdecentralizowane zarządzanie. W przypadku OpenAI zarząd spółki sprawuje kontrolę nad głównymi decyzjami, które mogą mieć poważne skutki; na przykład w zeszłym roku postanowiono zwolnić Sama Altmana – decyzja ta została ostatecznie zmieniona. Natomiast te zdecentralizowane sieci sztucznej inteligencji są publiczne, otwarte i ostatecznie mogą być zarządzane przez posiadaczy tokenów. Umożliwiłoby to zbiorowe podejmowanie decyzji i alokację zasobów w sposób bardziej zgodny z celami społeczności, a nie celami tylko nielicznych.
W miarę jak sztuczna inteligencja stale zwiększa swoje wpływy, potrzeba bardziej przejrzystych, dostępnych i zrównoważonych modeli rozwoju staje się coraz pilniejsza. Chociaż sztuczna inteligencja typu open source oferuje znaczne ulepszenia w porównaniu z systemami o zamkniętym kodzie źródłowym, nadal ma niedociągnięcia w obszarach finansowania i koordynacji. Kategoria zdecentralizowanej sztucznej inteligencji dopiero raczkuje, ale oferuje przekonujące rozwiązanie niektórych z tych problemów poprzez dostosowanie zachęt ekonomicznych do innowacji opartych na współpracy i zapewnienie ewolucji technologii sztucznej inteligencji w sposób, który może przynieść korzyści wszystkim zainteresowanym stronom.
Uwaga: poglądy wyrażone w tej kolumnie są poglądami autora i niekoniecznie odzwierciedlają poglądy CoinDesk, Inc. lub jej właścicieli i podmiotów stowarzyszonych.
Pod redakcją Benjamina Schillera.