AI та шифрування технологій: три напрямки розвитку

Нещодавно поєднання ШІ та шифрування технологій переживає швидкий етап розвитку. У цій статті буде розглянуто три важливі напрямки розвитку в цій сфері.

1. Створення економічної екосистеми, що керується розумними агентами

Застосування розумних агентів у блокчейні вже продемонструвало величезний потенціал. Наразі експерименти в цій сфері постійно розширюють межі операцій агентів на ланцюзі, демонструючи широкий простір для дизайну та вибуховий потенціал.

Вже існуючі проекти довели життєздатність роботи AI-агентів на блокчейні. Наприклад, деякі платформи дозволяють користувачам легко створювати та впроваджувати розумних агентів та їх відповідні токени. Є також ігрові платформи, які дозволяють гравцям брати участь у грі, керуючи діями агентів, що часто призводить до інноваційних способів гри.

У майбутньому інтелектуальні агенти можуть управляти складними проектами, які потребують економічної координації з боку кількох сторін. Наприклад, у сфері наукових досліджень агенти можуть відповідати за пошук лікувальних сполук для конкретних хвороб, включаючи залучення фінансування, оплату доступу до дослідницьких даних, проведення комп'ютерного моделювання сполук, залучення людей для проведення експериментальних перевірок тощо.

Переваги блокчейну в малих платежах, миттєвих розрахунках і DeFi роблять його ідеальною платформою для участі агентів у фінансових активностях. Зі збільшенням кількості агентів, які отримують доходи через криптовалюту, шифрувальне з'єднання, ймовірно, стане основною здатністю агентів.

Майбутніми напрямками, на які варто звернути увагу, є:

• Розробити механізми контролю ризиків, щоб уникнути надання агентам повної необмеженої свободи дій
• Сприяння неспекулятивному використанню, такому як купівля квитків, оптимізація доходів від інвестицій у стабільні монети тощо
• Прискорити темпи розробки, принаймні досягти етапу прототипу тестової мережі, краще, щоб вже працювало в основній мережі

2. Підвищення можливостей AI у розробці коду блокчейну

Великі мовні моделі вже продемонстрували потужні можливості в написанні коду і, ймовірно, зможуть ще більше підвищити їх. Це може суттєво підвищити ефективність роботи розробників блокчейну, очікується, що підвищення ефективності може досягти 2-10 разів.

Проте наразі ШІ все ще стикається з деякими викликами в розумінні та написанні коду блокчейн, такими як нестача якісних вихідних тренувальних даних, недостатня кількість верифікованих будівель, відсутність ціннісної взаємодії на платформах обговорення відповідних технологій тощо.

Щоб впоратися з цими викликами, можна вжити такі заходи:

• Покращення якості даних, пов'язаних з блокчейном в Інтернеті
• Заохочення більше команд публікувати перевірені конструкції
• Активно ставити якісні питання та надавати відповіді в технічному співтоваристві
• Створення якісного базового тесту для оцінки розуміння штучним інтелектом рівня шифрування
• Розробка AI-моделей, які добре проявляють себе в бенчмаркінгу, підвищує ефективність роботи розробників

Довгострокова мета полягає в досягненні високоякісних, диференційованих клієнтів вузлів верифікації блокчейну, повністю створених за допомогою ШІ.

3. Підтримка відкритого і децентралізованого технологічного стеку AI

Будування відкритого та децентралізованого технологічного стеку ШІ є надзвичайно важливим для прискорення інновацій в галузі. Це включає в себе кілька ключових аспектів:

• Отримання навчальних даних
• обчислювальні можливості навчання та висновків
• Спільне використання ваг моделей
• Перевірка здатності виводу моделі

Важливість підтримки відкритого технологічного стеку AI проявляється в:

1. Прискорення інноваційної ітерації: швидке вдосконалення та налаштування моделей громадою з відкритим вихідним кодом ефективно доповнює роботу великих AI компаній.
2. Надання користувачам вибору: у деяких випадках користувачі можуть не довіряти централізованим AI-системам, відкритий технологічний стек надає їм альтернативу.

Наразі вже є кілька проектів, які підтримують різні етапи технологічного стеку відкритого ШІ, включаючи збір даних, децентралізовану обчислювальну потужність та фреймворки для навчання.

У майбутньому ми очікуємо побачити більше проєктів, які реалізують будівництво на всіх рівнях стеку відкритих технологій штучного інтелекту, таких як децентралізований збір даних, верифікація особистості на блокчейні, децентралізоване навчання, а також інфраструктура для ліцензування контенту штучного інтелекту та платежів.