Sự kết hợp của trí tuệ nhân tạo và Web3: Xây dựng hệ sinh thái AI Phi tập trung

Tại hội nghị thượng đỉnh chính phủ thế giới gần đây, một nhà lãnh đạo trong ngành công nghệ đã đưa ra khái niệm "AI chủ quyền". Điều này đã khiến người ta suy nghĩ: Làm thế nào để xây dựng một hệ thống AI có thể đáp ứng nhu cầu của cộng đồng tiền điện tử? Câu trả lời có thể nằm ở việc kết hợp Web3 với công nghệ AI.

Một chuyên gia blockchain nổi tiếng đã trình bày sự hợp tác giữa AI và công nghệ mã hóa trong bài viết của mình. Ông chỉ ra rằng đặc điểm phi tập trung của công nghệ mã hóa có thể cân bằng xu hướng tập trung của AI; tính minh bạch của blockchain có thể bù đắp cho sự không minh bạch của AI; trong khi công nghệ blockchain cũng có lợi cho việc lưu trữ và theo dõi dữ liệu cần thiết cho AI. Hiệu ứng hợp tác này xuyên suốt trong toàn bộ hệ sinh thái ngành Web3+AI.

Hiện nay, hầu hết các dự án Web3+AI đều tập trung vào việc sử dụng công nghệ blockchain để giải quyết các vấn đề xây dựng cơ sở hạ tầng trong ngành AI, một số ít dự án thì chú trọng vào việc áp dụng công nghệ AI để giải quyết các vấn đề cụ thể trong ứng dụng Web3. Hệ sinh thái ngành công nghiệp Web3+AI chủ yếu liên quan đến bốn khía cạnh sau:

1. Tầng sức mạnh: Tài sản hóa sức mạnh tính toán

Với sự gia tăng theo cấp số nhân của công suất tính toán cần thiết cho việc đào tạo mô hình AI, dẫn đến sự mất cân bằng giữa cung và cầu về công suất tính toán, giá phần cứng tăng vọt. Công nghệ Web3 có thể thông qua việc xây dựng mạng lưới công suất tính toán phân tán, tích hợp các nguồn tài nguyên phần cứng trung và thấp đang nhàn rỗi, để cung cấp tài nguyên tính toán phi tập trung theo hình thức cho thuê và chia sẻ, từ đó giảm đáng kể chi phí công suất tính toán AI.

2. Lớp dữ liệu: Tài sản hóa dữ liệu

Dữ liệu là nền tảng cho sự phát triển của AI. Sự kết hợp giữa Web3 và AI làm cho các quá trình thu thập, gán nhãn và lưu trữ phân tán trở nên kinh tế hơn, minh bạch hơn và có thể bảo vệ quyền lợi của người dùng tốt hơn. Thông qua mạng phân tán và cơ chế khuyến khích bằng token, có thể thu thập dữ liệu chất lượng cao và rộng rãi với chi phí thấp.

3. Tầng nền tảng: Tài sản hóa giá trị nền tảng

Một số dự án đang nỗ lực xây dựng hệ sinh thái tương tự như một nền tảng AI nổi tiếng, tích hợp dữ liệu, sức mạnh tính toán, mô hình và các nguồn lực như nhà phát triển. Những nền tảng này nhằm cung cấp các giải pháp thuận tiện hơn, chẳng hạn như sử dụng các kỹ thuật mật mã như bằng chứng không kiến thức để xác minh quá trình suy luận của mô hình AI, tăng cường tính minh bạch và độ tin cậy.

4. Lớp ứng dụng: Tài sản hóa giá trị AI

Các dự án ở tầng ứng dụng chủ yếu tập trung vào cách sử dụng AI để giải quyết các vấn đề trong ứng dụng Web3. Ví dụ, AI có thể đóng vai trò là người tham gia trong các trò chơi Web3, thực hiện giao dịch chênh lệch giá trên các sàn giao dịch phi tập trung, hoặc cung cấp khả năng phân tích dự đoán trong thị trường dự đoán. Một hướng quan trọng khác là tạo ra AI riêng tư phi tập trung, thông qua quản trị cộng đồng để tăng cường độ tin cậy và sự chấp nhận của người dùng đối với AI.

Mặc dù lĩnh vực Web3+AI vẫn ở giai đoạn đầu, nhưng trong ngành có những quan điểm khác nhau về triển vọng phát triển của nó. Tuy nhiên, chúng tôi hy vọng rằng sự kết hợp này có thể tạo ra những sản phẩm có giá trị hơn so với AI tập trung truyền thống, thoát khỏi nhãn "kiểm soát của các ông lớn" và "độc quyền", đạt được "quản trị AI chung" theo cách cộng đồng hơn. Thông qua việc tham gia sâu hơn vào sự phát triển và quản trị AI, nhân loại có thể giữ được sự kính sợ đối với AI trong khi giảm bớt nỗi sợ hãi không cần thiết.