作者:BNBChain
2024 年,去中心化人工智能已成为加密货币市场中最具活力、增长最快的领域之一。 根据 CryptoKoryo 创建的 Dune 仪表板,人工智能在加密行业的兴趣和投资方面脱颖而出,成为领先领域。
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通过将智能处理与 Web3 的去中心化、以用户为中心的方法相结合,去中心化 AI 带来了显着的好处。 这种融合增强了数字平台的透明度、效率和适应性。 企业可以利用人工智能的分析能力来优化用户体验并获得数据驱动的见解。
本指南探讨了 Web3 AI 的实际应用和更广泛的影响,强调了其变革潜力。 此外,我们还将了解 BNB Chain 如何为开发人员提供平台和工具集,以创建真正强大的人工智能应用程序。
人工智能的崛起
人工智能行业正在经历快速、变革性的崛起,对各个行业和全球经济产生了重大影响。 到 2022 年,人工智能市场价值将达到 1365.5 亿美元,预计 2023 年至 2030 年复合年增长率 (CAGR) 将达到 37.3%,到 2030 年预计将达到 1.8 万亿美元。
这种指数级增长是由科技巨头的持续研究、创新和大量投资推动的,使人工智能成为汽车、医疗保健、零售、金融和制造等行业的核心技术。
人工智能的变革潜力巨大,预计到 2030 年,人工智能可为全球经济贡献高达 15.7 万亿美元,超过中国和印度目前的经济产出总和。 这种增长将受到生产率提高和消费副作用的推动,预计中国和北美将出现显着的经济增长。
人工智能在各个领域的整合已经开始彻底改变运营、优化流程并增强用户体验。 从自动驾驶汽车和救生医疗设备到营销自动化和网络安全,人工智能的影响无处不在。 随着人工智能的不断发展,它有望重塑行业、推动经济增长并创造新的机遇。
简而言之,市场巨大,潜力巨大。 然而,我们是否真正充分利用了人工智能市场的潜力? 集中式生态系统真的是发展人工智能的最佳方式吗? 让我们来看看。
中心化人工智能的局限性
集中式人工智能系统面临重大限制,主要是由于它们容易出现单点故障。 当所有操作都依赖于中央服务器时,任何故障或妥协都可能破坏整个系统。 这个问题在关键任务应用程序中尤其重要,因为不间断的功能是不可协商的。 例如,如果医疗保健或自动驾驶中使用的集中式人工智能系统遇到服务器中断或网络攻击,可能会导致严重后果,包括人员伤亡或重大财务损失。 对单点控制的依赖使得集中式人工智能系统本质上很脆弱,并且容易出现系统故障。
可扩展性和效率也是中心化人工智能的主要关注点。 随着人工智能应用需求的增长,集中式系统可能难以应对增加的负载。 这通常会导致性能瓶颈、延迟和用户体验下降。 在集中式人工智能架构中,处理大型数据集和执行复杂算法的负担落在单个核心或一组有限的资源上,这可能会导致效率低下和速度减慢。
数据隐私和安全是中心化人工智能的另一个关键限制。 集中式系统需要将数据持续传输到中央集线器进行处理,从而增加了传输和存储过程中未经授权访问的风险。 这种集中化使它们成为网络攻击的主要目标,因为破坏中央服务器可能会暴露大量敏感信息。
人工智能垄断可能是危险和错误的
人工智能垄断的崛起,以微软在 OpenAI 内部挑战中的战略定位为例,提出了几个重大问题。 这种垄断会扼杀创新、阻碍协作,并导致最终用户的成本增加和技术劣质。
少数大公司内部人工智能能力的整合可能会造成孤立的隔阂,从而限制技术进步和经济增长。 此外,垄断环境会限制竞争,使新兴企业难以蓬勃发展,并可能导致决策偏见和创新有限。
另外,数据训练来源不多样化可能意味着人工智能模型正在大量使用本质上有偏见和错误的数据。谷歌发布的人工智能工具Gemini旨在生成人物图像,但由于测试不足而面临挑战。 推出后不久,Gemini 就被发现生成了不准确的历史图像,例如 1800 年代的多种族和女性美国参议员,导致社交媒体上迅速受到批评。
去中心化人工智能的必要性
去中心化人工智能可以促进透明度、隐私和弹性。 通过消除对中央机构的需求,去中心化人工智能确保权力和控制不会集中在一个实体,从而降低垄断控制和系统性故障的风险。
该模型通过在网络上分发数据来增强安全性,最大限度地降低未经授权的访问和单点故障的风险。 此外,去中心化人工智能通过允许不同节点做出贡献和共同工作、利用集体智慧并实现更具适应性和弹性的人工智能系统来促进创新和协作。
去中心化人工智能的好处
- 安全和隐私:去中心化人工智能系统增强了数据隐私和安全性。 数据在本地处理并分布在网络上,从而降低了违规和未经授权访问的风险。 区块链技术增加了一个不可变的安全层,确保数据和模型的完整性。
- 可扩展性和效率:去中心化人工智能提供了更高的可扩展性。 通过利用节点网络,这些系统可以根据需要进行调整和扩展,并行处理任务以提高整体容量和性能,而不会加重任何单个组件的负担。
- 透明度和问责制:由共识机制和分布式算法管理的去中心化人工智能系统本质上促进了透明度。 用户和开发人员可以仔细检查和验证人工智能流程,从而培养信任和问责制。
- 减少偏见和公平结果:通过利用多样化的数据输入和分布式决策,去中心化人工智能可以减少偏见并产生更加平衡和公平的结果。 密码验证和证明确保AI模型输出防篡改且可靠。
- 经济和社会影响:去中心化人工智能使人工智能技术的获取更加民主化,减少了较小参与者的进入壁垒并促进公平获取。 这营造了一个竞争环境,推动创新,并确保人工智能的好处广泛分布在整个社会。 此外,去中心化人工智能可以检查中心化实体的大规模监视和操纵,保护个人利益。
- 去中心化治理:去中心化自治组织(DAO)通过提供透明和民主的治理结构,使去中心化人工智能显着受益。 在 DAO 中,项目治理是通过代币进行管理的,允许代币持有者提议、投票和实施变更。 这确保了决策权分布在所有利益相关者之间,促进包容性和协作。 包容性的生态系统促进开源开发,来自不同背景的开发者和研究人员可以做出贡献,增强系统的完善性和包容性。 小公司和个人也可以参与,推动创新并确保多元化的观点。
去中心化人工智能的未来
利用区块链技术,去中心化人工智能将消除目前主导人工智能开发的中心控制点。 这一转变将使人工智能资源的获取民主化,让更广泛的参与者——包括较小的实体和个人开发者——为人工智能的进步做出贡献并从中受益。
通过打破科技巨头的垄断,去中心化人工智能将培育更具竞争力和多样化的生态系统,刺激创新并确保人工智能技术的发展以满足更广泛的社会需求。
此外,去中心化人工智能将彻底改变数据隐私和安全。 通过启用本地数据处理并利用加密数据进行人工智能计算,这些系统将显着降低与数据泄露和未经授权访问相关的风险。 这种方法可确保用户保留对其个人信息的控制权,从而增强对人工智能系统的信任。
边缘计算的集成将允许数据处理在更靠近数据源的地方进行,从而进一步增强去中心化人工智能。 这可以减少延迟、减少带宽使用并支持实时人工智能应用,这对于自动驾驶和智能城市基础设施等场景至关重要。
最后,去中心化人工智能将通过利用联邦学习和其他分布式学习技术来促进协作智能。 人工智能模型将能够从全球不同的数据集中学习,从而产生更稳健和公正的结果。 这种人工智能培训的集体方法将使人工智能系统更加准确和具有文化意识。 此外,DAO 的兴起将为人工智能项目提供新的治理框架,使利益相关者能够透明、民主地做出决策。
随着这些趋势的不断发展,去中心化人工智能的未来将以增强的安全性、更大的包容性以及更公平地在社会中分配人工智能的利益为特征。
BNB Chain
BNB Chain凭借其强大的基础设施和多链架构,包括BNB智能链(BSC)、opBNB和BNB Greenfield,为去中心化人工智能提供了平台。 BSC 提供 EVM 兼容性、权益证明共识模型,并能够以较低的交易成本每秒处理多达 5,000 笔交易。 该基础设施支持对人工智能应用至关重要的大容量和高速交易,同时其与基于以太坊的 DApp 的兼容性可加速部署。 快速的区块最终确定性和并行 EVM 的潜力进一步增强了交易执行。
opBNB 是一种使用乐观汇总技术的第 2 层解决方案,可显着提高可扩展性并降低 Gas 成本。 opBNB 的交易速度高达 10,000 TPS,费用极低,非常适合需要快速数据处理和低延迟的高性能人工智能应用。
BNB Greenfield 通过提供去中心化和安全的数据存储来补充这一点,这对于管理大量数据并增强隐私和安全性至关重要。 其以用户为中心的模型允许精细的数据访问控制,确保人工智能开发符合道德规范并遵守数据保护法规。 BNB 链的这些组件共同为去中心化人工智能创新和部署创建了一个全面、可扩展且安全的环境。
以下是简要概述:
- 人工智能代理:
- MyShell:通过支持各种模型和 API 的开放开发环境,增强 AI 原生应用程序的发现、创建和质押。 它同时满足高级和新手开发人员的需求,提供用于发布和管理人工智能应用程序的应用程序商店,并为所有生态系统贡献者提供透明的奖励分配系统。
- ChainGPT:提供用于智能合约生成、NFT 创建、加密交易模型和链上数据分析的工具。 该平台提供实时更新、SDK 和 API 服务以及用于访问高级工具、质押池和 DAO 投票的 $CGPT 代币。
- 内容生成:
- NFPrompt:一个 UGC(用户生成内容)平台,使用户能够创建、拥有、社交化他们的富有想象力的作品并从中获利。 利用 Web3 技术,它将日常用户转变为内容创作者,确保人工智能生成的艺术的所有权可验证。
- StoryChain:一个创新平台,利用人工智能制作沉浸式互动故事,突破数字故事讲述的界限。
- 智能机器人:
- Web3go:一个数据智能网络,为去中心化人工智能构建数据预处理层,通过区块链技术增强数据流和人工智能代理开发。 Web3Go 旨在为数据采集和传播创建可访问的基础设施,鼓励用户参与和网络改进。
- 数据管理和处理:
- Glacier Network:为人工智能应用提供可扩展、模块化的区块链基础设施,专注于数据存储、索引和处理。 此外,Glacier Network 还为 GameFi 和 SocialFi 开发人员提供工具来管理区块链应用程序中的游戏元数据和社交连接。
- Web3go xData:opBNB上的数据标签服务利用人工智能来简化和自动化数据处理,使数据管理更加高效和可靠
- 基础设施服务:
- NetMind:NetMind利用闲置GPU为AI模型创建全球算力网络,提供大规模分布式计算平台。 它将多样化的资源与网格和自愿计算调度和负载平衡技术相结合,使人工智能模型的开发更加经济和高效。
- Aggregata:旨在通过扩展人工智能数据的定义以包括模型、向量数据库、管道、环境和权重来彻底改变人工智能。 这种方法以速度、效率、简单性和分散性增强了数据流。 Aggregata 通过提供全面的数据基础设施来支持人工智能创新。
- 开发者工具:
- Aspecta:目前处于孵化阶段,Aspecta 将彻底改变开发者工具和资源,使开发者能够创建更先进、更高效的人工智能应用程序。
- CodexField:为开发人员提供构建和部署创新人工智能解决方案所需的工具,培育充满活力的技术进步生态系统。
- ZKML:
- zkPass:BSC 上的一个突破性项目,利用零知识证明来增强 AI 模型的隐私和安全性。
- BAS:生成用于验证BNB生态系统内信息的证明,支持链上和链下验证。 用户可以在 Greenfield 中存储证明,以确保数据隐私和控制。 BAS 解决了验证链下数据的需求,从而实现了 Web3 生态系统内的所有权主张、数据隐私、访问管理和数据资产化。