Новий блокчейн для Generative AI?

Генеративний штучний інтелект (ШІ) швидко став ONE із найпопулярніших і, можливо, найбільш трансформаційних Технології трендів за останні кілька десятиліть. Вплив генеративного штучного інтелекту очевидний у всіх сферах стека Технології , починаючи від інфраструктури і закінчуючи додатками.

З моменту випуску ChatGPT і подальшого GPT-4 спільнота Web3 спекулювала про потенційний перетин генеративного ШІ та Web3. Хоча існує багато очевидних випадків використання, таких як розмовні гаманці або дослідження мови, є більш складні тези, які варто вивчити.

Хесус Родрігес є генеральним директором IntoTheBlock.

Що, якщо генеративний ШІ заслуговує на власний блокчейн?

Імпульс відкритого вихідного коду проти централізованого контролю

Щоб проаналізувати життєздатність блокчейну для генеративного штучного інтелекту, важливо розуміти поточний стан справ щодо базових моделей, зокрема появу альтернатив з відкритим вихідним кодом технології на основі API, як-от GPT-4, і зростання занепокоєння щодо централізованого контролю цих базових моделей.

Ще кілька місяців тому розрив між базовими моделями на основі API та моделями з відкритим кодом був значним. Такі моделі, як GPT-4 від OpenAI, Claude від Anthropic у мовному просторі, DALL-E та Midjourney у просторі комп’ютерного бачення, здавалося, значно вдосконалені порівняно з альтернативами з відкритим кодом. Однак зміни почали відбуватися наприкінці минулого року з несподіваним випуском Stable Diffusion з відкритим кодом, який забезпечив життєздатну альтернативу моделям перетворення тексту в зображення на основі API. Незважаючи на це, великі мовні моделі (LLM) продовжували залишатися центром генеративного штучного інтелекту, і в цьому домені моделі з відкритим кодом блідли в порівнянні з альтернативами на основі API з точки зору якості.

На початку цього року Meta AI Research опублікувала документ, що представляє LLaMA, LLM, який відповідав продуктивності GPT-3, але був значно меншим. Спочатку модель не планувалася як відкритий код, але сталося щось несподіване. Через тиждень після публікації модель злили на 4chan і швидко завантажили тисячі людей. «Аварія» LLaMA зробила фундаментальний LLM доступним для всіх і дала несподіваний імпульс інноваціям з відкритим кодом.

Невдовзі після витоку повсюди почали з’являтися нові моделі фундаментів із кумедними назвами тварин із відкритим кодом. Стенфордський університет випустив ALPACA, Databricks оприлюднив Dolly, Університет Берклі з відкритим кодом Koala, Каліфорнійський університет у Берклі та Університет Карнегі-Меллона співпрацювали над випуском Vicuna, Together анонсували проект Red Pyjama, і список можна продовжувати. Stable Diffusion і LLaMA допомогли змінити масштаби генеративного штучного інтелекту з відкритим кодом і створили значний імпульс. Крім того, базові моделі з відкритим вихідним кодом швидко скорочують розрив з комерційними традиціями з точки зору якості.

Іншим фактором, що сприяє появі генеративного блокчейну ШІ, є занепокоєння щодо відсутності прозорості та централізованого контролю базових моделей. Розмір і складність нейронних архітектур, що забезпечують базові моделі, роблять точну інтерпретацію практично неможливою. У результаті галузь повинна покладатися на проміжні кроки, такі як більш відкриті архітектури та продумане регулювання. Те, що кілька централізованих організацій контролюють найпотужніші моделі на ринку, додає ще один рівень занепокоєння щодо можливості досягнення реальної підзвітності, прозорості та інтерпретації в генеративному ШІ.

Читайте також: Ісус Родрігес - Наступний ChatGPT T буде в Web3, якщо деякі речі не зміняться

Поєднання інновацій з відкритим вихідним кодом у базових моделях і зростаючого занепокоєння щодо централізованого контролю на місцях створює унікальне вікно можливостей для архітектур Web3. Велика кількість високоякісних моделей із відкритим вихідним кодом зменшує перешкоди для впровадження на платформах Web3. Вирішення ризиків прозорості та контролю в генеративному штучному інтелекті далеко не тривіально, але немає сумнівів, що архітектури блокчейнів мають ключові властивості, які можуть допомогти в цій сфері.

Створення генеративної основи ШІ в Web3

Вибух інновацій у базових моделях з відкритим вихідним кодом значно знизив бар’єр для входу на платформи Web3 для включення генеративних можливостей ШІ. Прийняття базових моделей на платформах Web3 може Соціальні мережі двома основними і, ймовірно, послідовними шляхами:

• Створення DApps, які забезпечують інтелектуальні можливості на основі генеративного штучного інтелекту.
• Створення нових платформ Web3, розроблених із генеративним штучним інтелектом як основним компонентом.

У першому сценарії ми, ймовірно, станемо свідками таких інструментів, як біржі, дослідники або гаманці, які включають розмовні можливості на основі великих мовних моделей. Крім того, нове покоління DApps буде створено з генеративними моделями як наріжним каменем. У цьому сценарії Web3 в основному діє як споживач генеративних можливостей штучного інтелекту, а моделі працюють на традиційних хмарних інфраструктурах Web2.

Більш інтригуючі альтернативи виникають при розгляді платформ Web3, які за своєю суттю можуть підтримувати генеративні моделі ШІ. Уявіть собі базові моделі з відкритим кодом, такі як LLaMA, Dolly або ALPACA, що працюють на вузлах у розподіленому блокчейні. Остаточним втіленням цього бачення є блокчейн, спеціально розроблений для генеративного ШІ.

Концепція нового блокчейну, оптимізованого для такої Технології парадигми, як генеративний штучний інтелект, може здатися привабливою, але вона, безсумнівно, викликає суперечки. Зрештою, не було нових блокчейнів, створених виключно для DeFi або NFT. Отже, що робить генеративний ШІ таким різним?

Відповідь полягає в архітектурній невідповідності між вимогами до запуску базових моделей і середовища виконання блокчейну. Типова попередньо навчена базова модель складається з мільйонів нейронів, розподілених по десятках тисяч взаємопов’язаних шарів, які виконуються на кластерах графічних процесорів або спеціалізованих апаратних топологій глибокого навчання. Жоден смарт-контракт в історії Web3 навіть не наближається до такого рівня складності. Таким чином, логічно зробити висновок про необхідність нового типу архітектури. Навіть інфраструктури Web2 розвиваються, щоб підтримувати великомасштабні генеративні моделі ШІ, що ілюструє масштаб необхідних змін в архітектурах Web3.

Розглядаючи новий блокчейн для генеративного ШІ, можливості здаються безмежними. Але найпростіша ітерація цієї ідеї повинна охоплювати набір CORE можливостей. Здатність запускати вузли, які виконують базові моделі, має першочергове значення для блокчейну, призначеного для генеративного ШІ. Те саме стосується здатності виконувати робочі процеси попереднього навчання, тонкого налаштування та логічного висновку, які є трьома основними етапами життєвого циклу базових моделей. Публікація та обмін наборами даних, які використовуються для попереднього навчання або тонкого налаштування моделей, також є бажаною функцією. Щойно ми створимо середовище виконання блокчейну як базовий рівень, можна буде активувати численні можливості в сферах прозорості та інтерпретації. Наприклад, ми можемо передбачити протокол підтвердження знань, який забезпечує прозорість щодо конкретних ваг моделі, підтверджуючи, що для попереднього навчання використовувалися нетоксичні або упереджені набори даних.

Чому новий блокчейн?

Концепція спеціалізованого блокчейну для генеративного штучного інтелекту приваблива, але чи справді вона потрібна? Інтеграція генеративних можливостей штучного інтелекту в існуючі середовища виконання блокчейнів має дійсну цінність. Однак історія програмного забезпечення демонструє повторювану тенденцію нових парадигм архітектури, що впливають на інфраструктурні технології. Прикладами є такі останні тенденції, як хмарні обчислення або великі дані. Основні моделі представляють принципово різні парадигми архітектури, які, ймовірно, вимагають більш спеціалізованих блокчейн-інфраструктур для ефективної роботи.

Крім того, ми не можемо не помітити потенціал генеративного штучного інтелекту для трансформації нижніх рівнів стеку блокчейну. Не є надуманим уявити блокчейн із підтвердженням частки, де валідатори обробляють транзакції на основі природної мови. Подібним чином розумні контракти можуть використовувати мову як основний засіб обміну повідомленнями.

Генеративний штучний інтелект має потенціал для зміни всього стеку блокчейну. З цієї точки зору здається логічним прийняти підхід на основі основних принципів, увімкнувши нове середовище виконання з гнучкістю для включення цих змін.

Ризик ігнорування генеративного ШІ в Web3

Ідея генеративного блокчейна штучного інтелекту справді може бути суперечливою та не позбавленою проблем. Однак я закликаю досліджувати цю ідею, використовуючи негативний аргумент.

Що може статися, якщо ми знехтуємо створенням нових блокчейнів для генеративного ШІ?

Наразі генеративний штучний інтелект створив значний технологічний розрив між архітектурами Web2 і Web3. Цей розрив продовжує збільшуватися через відсутність власних генеративних можливостей AI у Web3. Генеративний ШІ змінює фундаментальні аспекти розробки програмного забезпечення, і швидко з’являються нові фреймворки та платформи для підтримки цієї зміни парадигми.

Розвиток власних можливостей генеративного штучного інтелекту — це не що інше, як екзистенційний виклик для Web3, оскільки це має вирішальне значення для створення нових WAVES інновацій у цій галузі. Власний генеративний блокчейн штучного інтелекту є лише ONE із багатьох підходів, які можуть полегшити цей перехід у світ основних моделей. Створення нового блокчейну пов’язане з численними проблемами, але швидка еволюція середовища виконання L2, платформ, таких як Cosmos, і поява високопродуктивних екосистем L1, таких як Aptos або Sui, роблять можливість генеративного блокчейну ШІ набагато більш досяжною, ніж у попередні роки.