區塊鏈AI吞噬去中心化AI
Web3 AI項目經常強迫整合區塊鏈以獲取資金,這種做法損害了創新,因為它優先考慮生態系統的兼容性,而非實際的AI解決方案。
Web3並非等同於區塊鏈
Web3的理念源自於「密碼朋克」運動:信任無需、無需許可、抵制審查和用戶擁有權。行業已經忘記了一個關鍵的區別:Web3的哲學與區塊鏈技術是不同的。BitTorrent是Web3,Tor是Web3,IPFS也是Web3。而現在,隨著Web3 AI成為熱點,許多人發現區塊鏈往往不適合這些應用。
在任何Web3 AI空間中,你都會看到同樣的模式重複出現:優秀的團隊正在建立分散式學習網絡、點對點(P2P)AI市場和分散式訓練系統,但卻尷尬地解釋為何他們需要一個代幣或他們的鏈上結算如何運作。
作為反例,可以考慮「聯邦學習」,多個節點協作訓練共享的AI模型,同時保持其原始數據的私密性。這是去中心化AI的一個典型例子:不需要代幣。
這並不是說區塊鏈永遠沒有用處。鏈上結算可以簡化AI代理之間的支付,密碼學證明可以改善聲譽系統,而代幣可以在協作訓練中對齊激勵。但這些只是專用工具,而不是一刀切的解決方案。對於許多去中心化AI問題來說,區塊鏈的開銷只會增加延遲、複雜性和成本。
激勵的遊戲
為什麼項目會做出這些決定?答案在於Web3生態系統的演變。那些不整合區塊鏈的項目不被視為「Web3」,因此無法接觸Web3的資金管道、專家網絡或社區資源。在他們的論文中,風險投資基金以「Web3」為基礎建立了投資標準,圍繞區塊鏈整合進行評估。Web3 AI空間將非區塊鏈項目視為不在範疇內。
這些激勵驅使團隊採用區塊鏈,而不是基於產品原因,而是為了獲取生態系統的進入權。換句話說,他們根據籌資要求而非最佳用戶結果做出架構決策。這並不是說這樣做有什麼不對,但這意味著許多真正(且有利可圖)的去中心化AI應用的機會被忽視了。
行業必須認識到,三個不同的概念被人為地捆綁在一起。
去中心化AI包括分散計算、聯邦學習、P2P網絡和邊緣計算,這些都不需要區塊鏈基礎設施。
加密整合的AI涉及代幣激勵、密碼學證明、數字資產管理和可以使用區塊鏈實現的合法用例。
Web3 AI代表用戶擁有權、無需許可的創新和社區治理,這可以通過多種技術方法實現。
這些概念可以完美協同,但並不需要。聯邦學習網絡可以在不接觸區塊鏈的情況下使用密碼學隱私保障。分散式AI市場可以在不使用智能合約的情況下實施基於聲譽的驗證。激勵系統可以通過不需要整個區塊鏈基礎設施的共識機制運作。
去中心化AI需要工具箱
真正的去中心化AI創新需要技術的多元化,區塊鏈應該是工具箱中的一個工具,而不是宗教信仰。未來十年最成功的項目將是那些為其特定挑戰選擇合適架構的項目,而不是那些迎合當前生態系統期望的項目。
Web3的資金和社區支持必須演變,以擁抱非區塊鏈的去中心化。風險投資基金可以在去中心化和對齊的Web3項目中獲得可觀的回報,即使它們的資金模型不是基於代幣。
社區應該慶祝無需許可的創新,而不論其技術基礎如何。例如,許多去中心化AI生態系統存在於加密之外,包括非營利和營利性。Prime Intellect已經在規模上訓練了大型語言模型,同時保持去中心化。麻省理工學院的NANDA正在建立一個去中心化的代理網絡。LAION正在民主化AI研究。
這些系統實現了真正的去中心化;它們沒有區塊鏈的標籤,並且對於Web3社區的許多人來說是不可見的。然而,即使在更傳統的Web3 AI空間中,仍然有來自那些僅在有意義的情況下使用區塊鏈的項目的積極信號。
Numerai使用區塊鏈來管理社區開發模型的股份,獎勵表現最佳的模型。Torus Network透明地分配代幣獎勵給對其長期增長貢獻最大的代理,同時在代幣中捕捉網絡價值。Render Network的基於代幣的支付意味著任何人都可以隨時向其渲染農場提供計算能力。所有這些應用已經存在。
當前的區塊鏈優先方法正在限制去中心化AI的創新,正當這種創新最為迫切需要時。隨著AI系統變得越來越強大和集中,對去中心化替代方案的需求愈加迫切。但如果生態系統繼續強迫每個解決方案都經過區塊鏈的瓶頸,這些替代方案將無法實現。今天擺脫這種低效思維的項目將在明天的生態系統中佔據主導地位。
Web3 AI面臨選擇:繼續以區塊鏈要求吞噬去中心化AI,還是釋放其潛力以實現全面發展。技術已經準備好,問題在於生態系統是否準備好進化,以及誰能抓住這一變革的機會。
這篇文章是一般資訊,並不構成法律或投資建議。文中表達的觀點和意見僅代表作者個人,並不一定反映或代表Cointelegraph的觀點和意見。
在這篇文章中,我們可以看到區塊鏈與AI的結合並非必然,反而有可能成為創新的一大障礙。未來的發展應該更加注重技術的多樣性,讓去中心化AI能夠在不受區塊鏈限制的情況下自由發展。這不僅是對技術的挑戰,更是對整個生態系統的思考,如何在不斷變化的市場中找到真正的創新之路。
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