Завьялов Илья Николаевич о Bittensor (Ч2).

Перед тем как вы погрузитесь в изучение статьи, обратите внимание на тот факт что всё упомянутое в ней не является финансовой рекомендацией для принятие более взвешенного решения просьба провести свое собственное исследование. 

С недавним взрывным ростом и увеличением популярности искусственного интеллекта, многие предложили различные тезисы о пересечении ИИ и криптовалют. Эти инновации обладают потенциалом для радикального изменения различных аспектов нашей цифровой жизни, от управления цифровыми активами до сохранения интеллектуальной собственности и борьбы с мошенничеством. Особенно это слияние привело к возникновению двух выдающихся тенденций:

• Интеграция ИИ с блокчейн-инфраструктурой, как в случае с Render ($RNDR), Akash ($AKT) или Fetch.ai ($FET).
• Появление протоколов, стимулирующих создание машинного интеллекта, таких как Bittensor ($TAO).

Предыдущие применения ИИ в блокчейне в основном сосредоточивались на инфраструктуре, позволяя хранить модели ИИ/ML и арендовать GPU. Это привело к тенденциям, таким как обучение с подкреплением, стимулируемое токенами, zkML, и регистры идентичности на основе блокчейна для борьбы с глубокими подделками. Одновременно, параллельный тренд набирает обороты: протоколы, стимулирующие интеллект.



В этом отчете мы погружаемся в пересечение ИИ и крипто, сосредотачиваясь на Bittensor и токене $TAO, изучая их роли в рынке Peer-to-Peer Intelligence и возвышении цифрового товарного рынка.

Перспективы сектора

В сфере технологий власть долгое время была сосредоточена в руках нескольких технологических гигантов. Эти гиганты сохраняли контроль над ценными цифровыми активами, необходимыми для стимулирования инноваций. Однако Bittensor признает и оспаривает этот господствующий парадигм, представляя более демократичную и доступную систему через свой рынок.

 Основное понимание Bittensor заключается в том, что интеллект является результатом различных цифровых активов, таких как вычислительная мощность и данные. Исторически эти активы были строго контролируемы и ограничены сферой технологических гигантов. Bittensor стремится разорвать эти цепи, вводя пользовательские подсети. Эти рынки будут функционировать в рамках единой системы токенов, обеспечивая разработчикам по всему миру равный доступ к ресурсам, которые ранее были исключительной сферой немногих в закрытой экосистеме Big Tech.

Потенциальное Принятие

В современную цифровую эпоху трансформационная сила искусственного интеллекта (ИИ) несомненна. ИИ стал неотъемлемой частью нашей жизни, упрощая исследования, автоматизируя рабочие процессы, помогая в программировании и генерируя контент из текста. Быстрый рост возможностей ИИ очевиден, но этот рост сопровождается проблемами, связанными с масштабируемостью и, что наиболее важно, надежностью. 

Недавние инциденты, такие как временное отключение ChatGPT во время обсуждений регулирования ИИ в Вашингтоне, подчеркнули критическую необходимость надежных решений для решения проблем масштабирования ИИ. Эти сбои вызвали у пользователей беспокойство о стабильности и надежности ИИ по мере его все более широкого интегрирования в нашу повседневную жизнь. Именно в такие моменты становится очевидной значимость $TAO Bittensor.

Подход Bittensor не только поддерживает открытый ИИ, но и демонстрирует, что он может быть финансово выгодным занятием. Он отражает конкурентное развитие, увиденное в майнинге Bitcoin, и прокладывает путь к процветающему рынку, где лучшие модели ИИ выходят на первый план. Это сдвиг усиливает возможности исследователей ИИ внести свой вклад в открытую и динамичную среду, в конечном итоге принося пользу всему обществу.

$TAO предлагает децентрализованную инфраструктуру ИИ, которая может смягчить потенциальные проблемы, подобные тем, с которыми столкнулся ChatGPT. Децентрализация ИИ обеспечивает устойчивость и надежность систем ИИ, даже по мере роста их спроса. Этот подход создает надежную основу для будущего ИИ-услуг. 

Проще говоря, Bittensor выступает как глобальный рынок открытого искусственного интеллекта, представляя убедительное решение проблем, возникающих при разработке закрытого ИИ.

• Гравитационная Сила для Исключительности ИИ: Bittensor действует как гравитационная сила, привлекающая лучшие модели ИИ от исследователей со всего мира. Способствуя свободному рынку ИИ, сеть поощряет представление передовых моделей. По мере развития Bittensor обещает снижение цен, устранение рисков платформы и предложение лучших ИИ-выводов, будь то в тексте, изображениях, видео или других форматах.
• Прибыльный Открытый Исходный Код: Bittensor превращает открытый исходный код ИИ в прибыльное занятие. Следуя примеру, установленному Bitcoin, Bittensor построен на предположении, что заинтересованные стороны мотивированы прибылью. В этой экосистеме лучшие модели ИИ зарабатывают больше всего денег. Это параллель с эволюцией майнинга Bitcoin, переходящего в конкурентную и профессионализированную отрасль. Доктора наук теперь имеют возможность представить свои исследования на этом открытом рынке, преодолевая разрыв между академическим миром и частной индустрией.
• Впечатляющий Масштаб: Стимулы Bittensor принесли замечательные результаты. Сеть обслуживает более 4 000 ИИ-моделей, включающих в себя поразительные 10 триллионов параметров моделей. Для сравнения, GPT-3 имеет 175 миллиардов параметров.
• Разнообразные Заинтересованные Стороны: В экосистеме Bittensor участвуют различные заинтересованные стороны, включая майнеров, валидаторов, номинантов и потребителей. Это разнообразие участия обеспечивает устойчивость сети и непрерывный рост.

Особое внимание следует уделить текущему состоянию ИИ, большая часть которого по-прежнему закрыта и находится под контролем нескольких технологических гигантов. Это поднимает вопрос: что если ИИ мог бы быть открытым и учиться у других ИИ-моделей в коллаборативной среде? $TAO Bittensor стремится предложить решение этого вопроса. 

• Принятие через Рост: Хотя некоторые крупные ИИ-компании могут колебаться сделать свои проприетарные ИИ-технологии общедоступными, $TAO предлагает интригующую перспективу. Он вводит возможность дополнительной монетизации через микротранзакции. Представьте, что установленные ИИ-решения, такие как OpenAI, принимают микроплатежи каждый раз, когда кто-то использует их обучающие модели в экосистеме Bittensor для развития своих продуктов и бизнеса. Это может открыть новый источник дохода для этих компаний, поощряя их участие в открытой ИИ-сети.
• Принятие через Спрос: Как альтернатива, предположим, что текущие ИИ-решения останутся закрытыми и устойчивыми к открытым сетям. Даже при значительных капиталовложениях существует шанс, что открытый исходный код может превзойти эти хорошо финансируемые решения. Хотя финансовые ресурсы критически важны для технологического роста, потенциал технологии, которая может учиться автономно и из своего окружения, не следует недооценивать.

Дилемма Открытого Исходного Кода

Дебаты о том, должны ли модели ИИ быть с открытым исходным кодом, обрели актуальность на фоне растущих опасений по поводу проблемы согласования в ИИ. Основной вопрос заключается в том, должен ли фактический код за моделями ИИ быть свободно доступен для всех. Интересно, что даже если крупные игроки, такие как OpenAI, откроют исходный код своих моделей, это не обязательно создаст угрозу для Bittensor. В открытой среде каждый может использовать эти модели в сети Bittensor.

В техническом сообществе существует разногласие мнений по этому вопросу. Некоторые утверждают, что открытие ИИ-технологий может усилить возможности злоумышленников использовать ИИ во вред. В то же время другие настаивают, что предоставление исключительных прав на ИИ-технологии крупным корпорациям представляет собой более значительную опасность. Например, концентрация ИИ-власти в руках нескольких корпораций с триллионной капитализацией, как это видно на примере OpenAI с их акцентом на привлечении значительных фондов, может привести к этическим проблемам и высветить риск коррупции власти.

Решение Meta открыть исходный код своей модели Llama2 LLM указывает на сдвиг в индустрии в сторону принятия практик с открытым исходным кодом. Этот шаг предоставляет Bittensor возможность изучить и потенциально интегрировать достижения Meta в свою сеть, быстрее сокращая разрыв в производительности.

Важно рассмотреть оценку как $TAO, так и OpenAI. В настоящее время OpenAI занимает доминирующее положение в индустрии с оценкой между 80 и 90 миллиардами долларов. Однако она работает в закрытой экосистеме, сильно зависящей от Microsoft и их разрешенных облачных сервисов. Несмотря на это, OpenAI успешно привлекает ведущих таланты со всего мира. С другой стороны, по мере того, как со временем становятся более распространенными инициативы с открытым исходным кодом, пул доступных талантов готов к экспоненциальному росту, охватывая каждый уголок Интернета. Эта демократизация экспертизы в области ИИ может сыграть ключевую роль в формировании принятия Bittensor.

Конкурентный Пейзаж – Централизованный ИИ

Привлечение разработчиков остается ключевым фактором в пути Bittensor. В настоящее время разработчики могут взаимодействовать с сетью через Python API, разработанный Фондом OpenTensor, что подчеркивает важность создания сильного сообщества разработчиков для продвижения принятия. В наши дни Bittensor активно работает над децентрализацией ключевых аспектов сети, таких как создание и обучение моделей, поощряя наиболее точно настроенные модели и способствуя принятию решений, основанных на сообществе.

Интересно, что установленные игроки в области ИИ, включая OpenAI и Google, теперь стали конкурентами $TAO. Они глубоко вовлечены в этап создания моделей ИИ и даже проникают в потенциальные вертикальные интеграции в различных отраслях. В этом контексте одной из основных проблем, с которыми сталкивается $TAO, является проблема разделения данных.

В отличие от таких технологических гигантов, как Facebook, Apple, Amazon, Netflix и Google (FAANG), которые имеют доступ к огромным репозиториям значимых данных, сообщества, основанные на краудсорсинге, могут не иметь такого же уровня ресурсов и доступа к данным. Организации FAANG обладают финансовыми средствами для поддержки своих ИИ-проектов мощной аппаратурой, такой как передовые технологии Nvidia, включая H100s и GH200s, которые могут значительно ускорить обучение ИИ-моделей.

В то же время важно отметить, что все основные ИИ-решения на сегодняшний день характеризуются тем, что они закрыты и централизованы. Это включает в себя такие известные компании, как OpenAI, Google, Midjourney и другие, каждая из которых предлагает революционные ИИ-решения. Однако разрыв между закрытыми и открытыми исходными моделями стремительно сокращается. Открытые исходные модели набирают обороты с точки зрения скорости, настройки, конфиденциальности и общей способности. Они достигают впечатляющих результатов с относительно скромными бюджетами и размерами параметров по сравнению со своими закрытыми аналогами. Более того, эти открытые модели работают по ускоренному графику, доставляя результаты за недели, а не месяцы.

Google, сам по себе технологический гигант, признал эту трансформационную тенденцию. Утечка внутреннего документа компании гласит: «У нас нет защитного рва, и у OpenAI тоже его нет». Это признание подчеркивает растущее влияние открытого исходного кода ИИ в конкурентном ландшафте.

В этой развивающейся экосистеме ИИ, $TAO выступает как катализатор изменений, оспаривая традиционную модель разработки и обучения ИИ. Его децентрализованный подход и этика, ориентированная на сообщество, позиционируют его как конкурента на динамичной арене, где ранее царили технологические гиганты.

В отличие от централизованных платформ, которые ограничивают доступ к одной модели ИИ, архитектура Bittensor обеспечивает беспрепятственный доступ к интеллекту. Он служит универсальным магазином для разработчиков ИИ, предлагая все необходимые вычислительные ресурсы и открываясь для внешних вкладов. Эта инклюзивная модель объединяет нейронные сети через интернет, создавая глобальную, распределенную и мотивированную систему машинного обучения.

Для осознания полного потенциала ИИ требуется отход от практик закрытого исходного кода и связанных с ними ограничений. Так же, как дети расширяют свое понимание через социальные взаимодействия, ИИ процветает в динамичных средах. Воздействие на разнообразные наборы данных, взгляды инновационных исследователей и взаимодействие с различными моделями способствуют созданию более надежных и интеллектуальных систем ИИ. Траектория ИИ не должна диктоваться одной сущностью.

В этом резко контрастном будущем выбор между миром, доминируемым черными ящиками алгоритмов и централизованной властью, и открытым, демократизированным ландшафтом ИИ становится критически важным для общества.

В первом сценарии, где мегакорпорации, такие как OpenAI или Anthropic, держат власть над ИИ-решениями, мы рискуем жить под постоянным режимом наблюдения. Эти корпорации будут обладать огромной властью над нашими личными данными и повседневными взаимодействиями, с правом отключать услуги и докладывать о лицах за высказывания, противоречащие их взглядам.

Элон Маск говорит, что искусственный интеллект — «один из самых больших рисков» для цивилизации и нуждается в регулировании

Он стал одним из основателей OpenAI.

OpenAI создавалась как некоммерческая компания с открытым исходным кодом (именно поэтому я назвал ее «Открытый» ИИ), чтобы служить противовесом Google, но теперь она превратилась в закрытую компанию с максимальной прибылью, фактически контролируемую Microsoft.

 

Это совсем не то, что я задумал.

Однако более оптимистичная альтернатива предлагает мир, где ИИ основан на открытых платформах и построен на общедоступных сетях. Здесь власть и контроль децентрализованы, и ИИ служит инструментом расширения возможностей, а не наблюдения. В этом сценарии творчество и разработка могут процветать без страха перед корпоративными предубеждениями или цензурой.

Так же, как интернет демократизировал доступ к информации, открытая экосистема ИИ демократизирует доступ к интеллекту. Она обеспечивает, что интеллект не монополизирован немногими, способствуя равным условиям, где каждый может вносить свой вклад, учиться и получать пользу.