Una nuova blockchain per l'intelligenza artificiale generativa?

L'intelligenza artificiale generativa (IA) è rapidamente diventata ONE delle tendenze Tecnologie più in voga e probabilmente più trasformative degli ultimi decenni. L'impatto dell'IA generativa è evidente in tutte le aree dello stack Tecnologie , che vanno dall'infrastruttura alle applicazioni.

Sin dal rilascio di ChatGPT e del successivo GPT-4, la comunità Web3 ha iniziato a speculare sulla potenziale intersezione tra AI generativa e Web3. Sebbene vi siano molti casi di utilizzo ovvi, come i portafogli conversazionali o l'esplorazione linguistica, ci sono tesi più sofisticate che vale la pena esplorare.

Jesus Rodriguez è il CEO di IntoTheBlock.

E se l'intelligenza artificiale generativa meritasse una propria blockchain?

Momento open source contro controllo centralizzato

Per analizzare la fattibilità di una blockchain per l'intelligenza artificiale generativa, è importante comprendere lo stato attuale delle cose per quanto riguarda i modelli di base, in particolare l'emergere di alternative open source alla tecnologia basata su API come GPT-4, e le crescenti preoccupazioni che circondano il controllo centralizzato di tali modelli di base.

Fino a qualche mese fa, il divario tra i modelli di fondazione basati su API e quelli open source era significativo. Modelli come GPT-4 di OpenAI, Claude di Anthropic nello spazio linguistico, DALL-E e Midjourney nello spazio della visione artificiale, sembravano significativamente avanzati rispetto alle alternative open source. Tuttavia, un cambiamento ha iniziato a verificarsi verso la fine dell'anno scorso con la sorprendente versione open source di Stable Diffusion, che ha fornito un'alternativa praticabile ai modelli text-to-image basati su API. Nonostante ciò, i grandi modelli linguistici (LLM) hanno continuato a essere il punto focale dell'IA generativa e, in quel dominio, i modelli open source impallidivano rispetto alle alternative basate su API in termini di qualità.

All'inizio di quest'anno, Meta AI Research ha pubblicatoun documento che introduce LLaMA, un LLM che eguagliava le prestazioni di GPT-3 pur essendo significativamente più piccolo. Inizialmente, il modello non era destinato a essere open source, ma accadde qualcosa di inaspettato. Una settimana dopo la sua pubblicazione, il modello fu trapelato su 4chan e rapidamente scaricato da migliaia di persone. L'"incidente" LLaMA rese un LLM di base disponibile a chiunque e diede il via a uno slancio inaspettato nell'innovazione open source.

Poco dopo la fuga di notizie, nuovi modelli di fondazione open source con divertenti nomi di animali hanno iniziato a emergere ovunque. La Stanford University ha rilasciato ALPACA, Databricks ha svelato Dolly, la Berkeley University ha reso open source Koala, UC Berkeley e la Carnegie Mellon University hanno collaborato al rilascio di Vicuna, Together ha annunciato il progetto Red Pajama e la lista continua. Stable Diffusion e LLaMA hanno contribuito a spostare le scale dell'intelligenza artificiale generativa open source e hanno generato un notevole slancio. Inoltre, i modelli di fondazione open source stanno rapidamente colmando il divario con gli operatori commerciali storici in termini di qualità.

Un altro fattore che contribuisce all'emergere di una blockchain di IA generativa è la preoccupazione che circonda la mancanza di trasparenza e controllo centralizzato dei modelli di base. Le dimensioni e la complessità delle architetture neurali che alimentano i modelli di base rendono quasi impossibile l'esatta interpretabilità. Di conseguenza, il settore deve fare affidamento su passaggi intermedi come architetture più aperte e una regolamentazione ponderata. Il fatto che poche entità centralizzate controllino i modelli più potenti sul mercato aggiunge un ulteriore livello di preoccupazione riguardo alla fattibilità di raggiungere una reale responsabilità, trasparenza e interpretabilità nell'IA generativa.

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La combinazione di innovazione open source nei modelli di fondazione e crescenti preoccupazioni sul controllo centralizzato nel campo crea una finestra di opportunità unica per le architetture Web3. L'abbondanza di modelli open source di alta qualità riduce le barriere all'adozione nelle piattaforme Web3. Risolvere i rischi di trasparenza e controllo nell'IA generativa è tutt'altro che banale, ma non c'è dubbio che le architetture blockchain possiedano proprietà chiave che possono aiutare in quest'area.

Costruire una base di intelligenza artificiale generativa in Web3

L'esplosione dell'innovazione nei modelli di fondazione open source ha abbassato significativamente la barriera di ingresso per le piattaforme Web3 per incorporare capacità di intelligenza artificiale generativa. L'adozione di modelli di fondazione nelle piattaforme Web3 può Seguici due percorsi fondamentali e probabilmente sequenziali:

• Sviluppo di DApp che abilitano funzionalità intelligenti basate sull'intelligenza artificiale generativa.
• Costruzione di nuove piattaforme Web3 progettate con l'intelligenza artificiale generativa come componente fondamentale.

Nel primo scenario, è probabile che assisteremo a strumenti come exchange, explorer o wallet che incorporano capacità conversazionali alimentate da grandi modelli linguistici. Inoltre, una nuova generazione di DApp sarà costruita con modelli generativi come pietra angolare. In questo scenario, Web3 agisce principalmente come consumatore di capacità di IA generativa, con modelli in esecuzione su infrastrutture cloud Web2 tradizionali.

Alternative più intriganti emergono quando si considerano le piattaforme Web3 che possono supportare intrinsecamente modelli di IA generativa. Immagina modelli di fondazione open source come LLaMA, Dolly o ALPACA in esecuzione su nodi all'interno di una blockchain distribuita. La realizzazione definitiva di questa visione è una blockchain progettata specificamente per l'IA generativa.

Il concetto di una nuova blockchain ottimizzata per un paradigma Tecnologie come l'IA generativa può sembrare allettante, ma è innegabilmente controverso. Dopotutto, non sono state create nuove blockchain esclusivamente per DeFi o NFT. Quindi, cosa rende l'IA generativa così diversa?

La risposta sta nella discrepanza architettonica tra i requisiti per eseguire modelli di fondazione e runtime blockchain. Un tipico modello di fondazione pre-addestrato è costituito da milioni di neuroni distribuiti su decine di migliaia di livelli interconnessi, in esecuzione su cluster di GPU o topologie hardware specializzate di apprendimento profondo. Nessun contratto intelligente nella storia di Web3 si avvicina nemmeno lontanamente a quel livello di complessità. Pertanto, è logico concludere che è necessario un nuovo tipo di architettura. Anche le infrastrutture Web2 si stanno evolvendo per supportare modelli di intelligenza artificiale generativa su larga scala, illustrando l'entità dei cambiamenti richiesti nelle architetture Web3.

Quando si contempla una nuova blockchain per l'IA generativa, le possibilità sembrano infinite. Tuttavia, l'iterazione più semplice di questa idea dovrebbe comprendere un set di capacità CORE . La capacità di eseguire nodi che eseguono modelli di base è fondamentale per una blockchain dedicata all'IA generativa. Lo stesso vale per la capacità di eseguire flussi di lavoro di pre-addestramento, messa a punto e inferenza, che sono le tre fasi principali del ciclo di vita dei modelli di base. Anche la pubblicazione e la condivisione di set di dati utilizzati per i modelli di pre-addestramento o messa a punto è una caratteristica desiderata. Una volta stabilito un runtime blockchain come livello di base, possono essere abilitate numerose capacità nelle aree di trasparenza e interpretabilità. Ad esempio, possiamo immaginare un protocollo di proof-of-knowledge che offra trasparenza in merito ai pesi specifici di un modello, convalidando che siano stati utilizzati set di dati non tossici o distorti per il pre-addestramento.

Perché una nuova blockchain?

Il concetto di una blockchain specializzata per l'IA generativa è allettante, ma è davvero necessario? Esiste una valida proposta di valore nell'integrare le capacità dell'IA generativa nei runtime blockchain esistenti. Tuttavia, la storia del software dimostra una tendenza ricorrente di nuovi paradigmi di architettura che influenzano le tecnologie infrastrutturali. Tendenze recenti come il cloud computing o i big data servono da esempi. I modelli di fondazione rappresentano paradigmi di architettura fondamentalmente diversi che probabilmente necessitano di infrastrutture blockchain più specializzate per funzionare in modo efficace.

Inoltre, non possiamo ignorare il potenziale dell'intelligenza artificiale generativa per trasformare gli strati inferiori dello stack blockchain. Non è assurdo immaginare una blockchain proof-of-stake in cui i validatori elaborano le transazioni in base al linguaggio naturale. Allo stesso modo, gli smart contract potrebbero utilizzare il linguaggio come mezzo fondamentale per lo scambio di messaggi.

L'intelligenza artificiale generativa ha il potenziale per guidare i cambiamenti nell'intero stack della blockchain. Da questa prospettiva, sembra logico adottare un approccio basato sui primi principi abilitando un nuovo runtime con la flessibilità di incorporare questi cambiamenti.

Il rischio di ignorare l'intelligenza artificiale generativa nel Web3

L'idea di una blockchain AI generativa può effettivamente essere controversa e non priva di sfide. Tuttavia, incoraggio a esplorare questa idea usando un argomento negativo.

Cosa potrebbe succedere se trascurassimo di costruire nuove blockchain per l'intelligenza artificiale generativa?

Attualmente, l'IA generativa ha creato un divario tecnologico significativo tra le architetture Web2 e Web3. Questo divario continua ad ampliarsi in assenza di capacità di IA generativa native in Web3. L'IA generativa sta rimodellando aspetti fondamentali dello sviluppo software e nuovi framework e piattaforme stanno emergendo rapidamente per supportare questo cambiamento di paradigma.

Sviluppare capacità di IA generativa nativa è una sfida esistenziale per Web3, in quanto è fondamentale abilitare nuove WAVES di innovazione nel settore. Una blockchain di IA generativa nativa rappresenta solo ONE dei tanti approcci che possono facilitare questa transizione nel mondo dei modelli di fondazione. Costruire una nuova blockchain comporta numerose sfide, ma la rapida evoluzione dei runtime L2, piattaforme come Cosmos e l'emergere di ecosistemi L1 ad alte prestazioni come Aptos o Sui rendono la possibilità di una blockchain di IA generativa molto più realizzabile rispetto agli anni precedenti.