এআই-ভিত্তিক ক্রিপ্টো টোকেন: বিকেন্দ্রীকৃত এআই-এর বিভ্রম?

সূচিপত্র

1 ভূমিকা

ব্লকচেইন এবং আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্স (এআই) এর সমন্বয়ের ফলে এআই-ভিত্তিক টোকেনের উদ্ভব হয়েছে, যা ক্রিপ্টোগ্রাফিক সম্পদ হিসেবে ডিজাইন করা হয়েছে বিকেন্দ্রীকৃত এআই প্ল্যাটফর্ম এবং পরিষেবাগুলিকে শক্তি প্রদানের জন্য। এই টোকেনগুলির লক্ষ্য কেন্দ্রীভূত কর্পোরেশনগুলি থেকে এআই প্রযুক্তির নিয়ন্ত্রণ খোলা, কমিউনিটি-শাসিত ইকোসিস্টেমের দিকে স্থানান্তরিত করা। মূল প্রেরণা হল এমন এআই পরিষেবা বিকাশ করা যা ব্লকচেইন নীতিগুলিকে প্রতিফলিত করে: বিকেন্দ্রীকরণ, স্ব-সার্বভৌমত্ব এবং ডেটা ও গণনা প্রক্রিয়ার উপর ব্যবহারকারীর মালিকানা।

২০২২ সালের শেষের দিকে চ্যাটজিপিটি মুক্তির পর, এআই-সম্পর্কিত ক্রিপ্টো সম্পদ উল্লেখযোগ্য অস্বাভাবিক রিটার্ন অনুভব করেছে, যার সর্বোচ্চ লাভ দুই সপ্তাহের মধ্যে ৪১% ছাড়িয়ে গেছে। এই বাজার প্রতিক্রিয়া গুরুত্বপূর্ণ প্রশ্ন উত্থাপন করে যে এই টোকেনগুলি কি সত্যিকারের প্রযুক্তিগত উপযোগিতা এবং বিকেন্দ্রীকরণের প্রতিনিধিত্ব করে নাকি শুধুমাত্র আর্থিক লাভের জন্য এআই-সম্পর্কিত কথোপকথনের সুযোগ নেয়।

2 এআই টোকেনের প্রযুক্তিগত স্থাপত্য

2.1 টোকেন ইউটিলিটি মডেল

এআই টোকেনগুলি তাদের ইকোসিস্টেমের মধ্যে একাধিক কার্যক্রম সম্পাদন করে:

• পরিষেবার জন্য পেমেন্ট: RENDER এবং AGIX এর মতো টোকেনগুলি এআই কম্পিউটেশন এবং মডেল অ্যাক্সেসের জন্য পেমেন্ট সুবিধা দেয়
• গভর্নেন্স অধিকার: টোকেন ধারকরা প্ল্যাটফর্ম সিদ্ধান্ত গ্রহণে অংশগ্রহণ করেন
• স্টেকিং মেকানিজম: ব্যবহারকারীরা নেটওয়ার্ক সম্পদ অ্যাক্সেস করতে এবং পুরস্কার অর্জন করতে টোকেন স্টেক করেন
• ডেটা মুনাফাকরণ: Ocean Protocol এর মতো প্রোটোকলগুলি ডেটা শেয়ারিং এবং মুনাফাকরণ সক্ষম করে

2.2 কনসেনসাস মেকানিজম

বিভিন্ন এআই টোকেন প্রকল্প বিভিন্ন কনসেনসাস পদ্ধতি ব্যবহার করে:

• প্রুফ-অফ-স্টেক ভেরিয়েন্ট: Fetch.ai এর মতো প্ল্যাটফর্ম দ্বারা নেটওয়ার্ক নিরাপত্তার জন্য ব্যবহৃত
• ফেডারেটেড লার্নিং কনসেনসাস: Bittensor এর পদ্ধতি যা এআই মডেল পারফরম্যান্সকে কনসেনসাসের সাথে যুক্ত করে
• হাইব্রিড মডেল: ঐতিহ্যবাহী ব্লকচেইন কনসেনসাসকে এআই-নির্দিষ্ট বৈধতার সাথে যুক্ত করা

3 সীমাবদ্ধতা এবং চ্যালেঞ্জ

3.1 প্রযুক্তিগত সীমাবদ্ধতা

বর্তমান এআই টোকেন বাস্তবায়নগুলি উল্লেখযোগ্য প্রযুক্তিগত চ্যালেঞ্জের মুখোমুখি:

• অফ-চেইন কম্পিউটেশন নির্ভরতা: বেশিরভাগ এআই প্রক্রিয়াকরণ অফ-চেইনে ঘটে, যা বিকেন্দ্রীকরণের সুবিধাগুলিকে সীমিত করে
• স্কেলেবিলিটি সমস্যা: অন-চেইন এআই অপারেশন থ্রুপুট সীমাবদ্ধতার মুখোমুখি
• সীমিত অন-চেইন ইন্টেলিজেন্স: বর্তমান ব্লকচেইন অবকাঠামো জটিল এআই মডেল এক্সিকিউশন সমর্থন করতে পারে না

3.2 ব্যবসায়িক মডেল সংক্রান্ত উদ্বেগ

অনেক এআই টোকেন প্রকল্প কেন্দ্রীভূত কাঠামো পুনরাবৃত্তি করে:

• টোকেন-ভিত্তিক পেমেন্ট স্তরগুলি ঐতিহ্যবাহী পরিষেবা মডেলগুলিতে যোগ করা হয়েছে
• গভর্নেন্স মেকানিজম যা ক্ষমতার গতিশীলতাকে উল্লেখযোগ্যভাবে পরিবর্তন করে না
• বিদ্যমান কেন্দ্রীভূত এআই পরিষেবাগুলির বাইরে সীমিত নতুন মান

4 পরীক্ষামূলক ফলাফল

বাজার পারফরম্যান্স বিশ্লেষণ

[১১, ১২] দ্বারা গবেষণায় এআই টোকেন ঘোষণার প্রতি উল্লেখযোগ্য বাজার প্রতিক্রিয়া নথিভুক্ত করা হয়েছে:

মূল্য চলন ক্যাপিটাল অ্যাসেট প্রাইসিং মডেল (CAPM) ব্যবহার করে মডেল করা যেতে পারে:

$R_{it} - R_{ft} = \alpha_i + \beta_i(R_{mt} - R_{ft}) + \epsilon_{it}$

যেখানে $R_{it}$ হল সময় t এ এআই টোকেন i এর রিটার্ন, $R_{ft}$ হল ঝুঁকিমুক্ত হার, এবং $R_{mt}$ হল বাজার রিটার্ন।

5 প্রযুক্তিগত বাস্তবায়ন

স্মার্ট কন্ট্রাক্ট উদাহরণ

নিচে একটি এআই মডেল মার্কেটপ্লেসের জন্য একটি সরলীকৃত স্মার্ট কন্ট্রাক্ট দেওয়া হল:

pragma solidity ^0.8.0;

contract AIModelMarketplace {
    struct Model {
        address owner;
        string modelHash;
        uint256 price;
        bool isActive;
    }
    
    mapping(uint256 => Model) public models;
    uint256 public modelCount;
    
    event ModelListed(uint256 modelId, address owner, uint256 price);
    event ModelPurchased(uint256 modelId, address buyer, uint256 price);
    
    function listModel(string memory _modelHash, uint256 _price) public {
        modelCount++;
        models[modelCount] = Model({
            owner: msg.sender,
            modelHash: _modelHash,
            price: _price,
            isActive: true
        });
        emit ModelListed(modelCount, msg.sender, _price);
    }
    
    function purchaseModel(uint256 _modelId) public payable {
        Model storage model = models[_modelId];
        require(model.isActive, "Model not available");
        require(msg.value >= model.price, "Insufficient payment");
        
        payable(model.owner).transfer(model.price);
        emit ModelPurchased(_modelId, msg.sender, model.price);
    }
}

ফেডারেটেড লার্নিং ইন্টিগ্রেশন

ব্লকচেইনের সাথে ফেডারেটেড লার্নিং এর ইন্টিগ্রেশন গাণিতিকভাবে উপস্থাপন করা যেতে পারে:

$\min_{w} \sum_{k=1}^{K} \frac{n_k}{n} F_k(w) + \lambda R(w)$

যেখানে $F_k(w)$ হল ক্লায়েন্ট k এর জন্য স্থানীয় উদ্দেশ্য ফাংশন, $n_k$ হল ক্লায়েন্ট k এ ডেটা পয়েন্টের সংখ্যা, এবং $R(w)$ হল একটি নিয়মিতকরণ শব্দ।

6 ভবিষ্যত প্রয়োগ

উদীয়মান উন্নয়ন

• অন-চেইন ভেরিফিকেশন: এআই আউটপুট যাচাইয়ের জন্য জিরো-নলেজ প্রুফ
• ব্লকচেইন-সক্ষম ফেডারেটেড লার্নিং: ডেটা শেয়ারিং ছাড়াই এআই মডেলের নিরাপদ সমষ্টি
• শক্তিশালী প্রণোদনা কাঠামো: টেকনোমিক্স উন্নত করা টেকসই ইকোসিস্টেমের জন্য
• ক্রস-চেইন এআই পরিষেবা: একাধিক ব্লকচেইন জুড়ে ইন্টারঅপারেবল এআই মডেল

প্রযুক্তিগত রোডম্যাপ

ভবিষ্যতের উন্নয়নগুলি বর্তমান সীমাবদ্ধতাগুলি মোকাবেলায় ফোকাস করে:

• এআই অপারেশনের জন্য যাচাইযোগ্য কম্পিউটিং বাস্তবায়ন
• বিশেষায়িত এআই-কেন্দ্রিক ব্লকচেইনগুলির উন্নয়ন
• উদীয়মান এআই নিরাপত্তা এবং অ্যালাইনমেন্ট গবেষণার সাথে একীকরণ

7 মূল বিশ্লেষণ

এআই-ভিত্তিক ক্রিপ্টো টোকেনের উদ্ভব দুটি রূপান্তরকারী প্রযুক্তির একটি আকর্ষণীয় ছেদকে প্রতিনিধিত্ব করে, তবুও আমাদের বিশ্লেষণ তাদের তাত্ত্বিক প্রতিশ্রুতি এবং ব্যবহারিক বাস্তবায়নের মধ্যে উল্লেখযোগ্য ফাঁক প্রকাশ করে। জেনারেটিভ অ্যাডভারসারিয়াল নেটওয়ার্ক (GAN) এর বিকাশের সাথে সমান্তরাল আঁকা, যেমন মূল CycleGAN পেপারে (Zhu et al., 2017) নথিভুক্ত করা হয়েছে, আমরা অনুরূপ প্যাটার্ন পর্যবেক্ষণ করি যেখানে প্রযুক্তিগত হাইপ প্রায়শই সারবস্তুপূর্ণ উদ্ভাবনকে ছাড়িয়ে যায়। SingularityNET এবং Bittensor এর মতো প্রকল্পগুলি বিকেন্দ্রীকৃত এআই মার্কেটপ্লেস তৈরি করার লক্ষ্য রাখলেও, তাদের বর্তমান স্থাপত্য অফ-চেইন কম্পিউটেশনের উপর ব্যাপকভাবে নির্ভরশীল, যা কেন্দ্রীকরণের বাধা সৃষ্টি করে যা মূল ব্লকচেইন নীতিগুলিকে দুর্বল করে।

একটি প্রযুক্তিগত দৃষ্টিকোণ থেকে, স্কেলেবিলিটি সীমাবদ্ধতাগুলি বিশেষভাবে উদ্বেগজনক। ইথেরিয়ামের রোডম্যাপ আপডেট এবং স্ট্যানফোর্ড ব্লকচেইন সেন্টারের মতো প্রতিষ্ঠানগুলির গবেষণায় উল্লিখিত হিসাবে, বর্তমান ব্লকচেইন অবকাঠামো জটিল এআই মডেলগুলির গণনামূলক চাহিদা দক্ষতার সাথে পরিচালনা করতে পারে না। অনেক কনসেনসাস মেকানিজমের গাণিতিক ভিত্তি, সাধারণত $\text{Pr}(\text{selection}) \propto \text{stake}^{\alpha}$ সহ প্রুফ-অফ-স্টেকের বৈচিত্র্যের উপর ভিত্তি করে, নতুন কেন্দ্রীকরণ ভেক্টর প্রবর্তন না করে অর্থপূর্ণ এআই মডেল গুণমান মেট্রিক্স অন্তর্ভুক্ত করতে সংগ্রাম করে।

চ্যাটজিপিটি মুক্তির পর এআই টোকেনগুলিকে ঘিরে বাজার গতিবিদ্যা ক্রিপ্টো ইকোসিস্টেমে মান নির্ধারণ সম্পর্কে গভীর সমস্যা প্রকাশ করে। CoinGecko থেকে প্রাপ্ত তথ্য এবং SSRN এর মতো প্ল্যাটফর্ম থেকে একাডেমিক গবেষণা অনুসারে, এআই টোকেনগুলিতে পর্যবেক্ষণকৃত ৪১% মূল্য বৃদ্ধি মূলত মৌলিক প্রযুক্তিগত অগ্রগতি থেকে বিচ্ছিন্ন বলে মনে হয়। এই প্যাটার্নটি আগের ক্রিপ্টো বুদবুদগুলিকে প্রতিফলিত করে যেখানে কথোপকথন-চালিত অতিসংবেদন প্রযুক্তিগত যোগ্যতাকে ছাড়িয়ে গেছে। যাইহোক, জিরো-নলেজ মেশিন লার্নিং (zkML) এবং যাচাইযোগ্য ইনফারেন্সে প্রতিশ্রুতিশীল উন্নয়ন, বার্কলে এবং MIT-এর দলগুলির দ্বারা গবেষণা করা হয়েছে, অফ-চেইন গণনার অন-চেইন যাচাইকরণ সক্ষম করে প্রকৃত বিকেন্দ্রীকৃত এআই-এর দিকে সম্ভাব্য পথ অফার করে।

আমাদের সমালোচনামূলক মূল্যায়ন পরামর্শ দেয় যে যদিও বর্তমান বাস্তবায়নগুলি "বিকেন্দ্রীকরণের বিভ্রম" প্রতিনিধিত্ব করতে পারে, অন্তর্নিহিত দৃষ্টিভঙ্গি বৈধ থাকে। এআই-এর ভবিষ্যদ্বাণীমূলক ক্ষমতার সাথে ব্লকচেইনের ট্রাস্টলেস ভেরিফিকেশনের একীকরণ শেষ পর্যন্ত নতুন অ্যাপ্লিকেশন তৈরি করতে পারে যা যে কোনও প্রযুক্তি স্বাধীনভাবে অর্জন করতে পারে তার বাইরে। যাইহোক, এই সম্ভাবনা অর্জনের জন্য আরও কঠোর প্রযুক্তিগত ভিত্তি এবং বর্তমান সীমাবদ্ধতাগুলির সৎ মূল্যায়নের প্রয়োজন, বর্তমানে প্রভাবশালী এআই-থিমযুক্ত আর্থিক অতিসংবেদনের বাইরে যাওয়া।

8 তথ্যসূত্র

1. Zhu, J. Y., Park, T., Isola, P., & Efros, A. A. (2017). Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent Adversarial Networks. IEEE International Conference on Computer Vision.
2. Buterin, V. (2014). Ethereum White Paper: A Next-Generation Smart Contract and Decentralized Application Platform.
3. Goodfellow, I., et al. (2014). Generative Adversarial Networks. Neural Information Processing Systems.
4. Render Network Whitepaper (2023). Decentralized GPU Rendering Platform.
5. SingularityNET Foundation (2021). SingularityNET Whitepaper and Protocol Documentation.
6. Ocean Protocol Foundation (2022). Ocean Protocol: Tools for the Web3 Data Economy.
7. Fetch.ai (2023). Fetch.ai Whitepaper: Autonomous Economic Agents Framework.
8. Numerai (2022). Numerai Tournament Documentation and Tokenomics.
9. Bittensor (2023). Bittensor Protocol: Internet-Scale Neural Networks.
10. Stanford Blockchain Center (2023). Research on Blockchain Scalability and AI Integration.
11. Cryptocurrency and AI Research Group (2023). Market Impact of ChatGPT on AI Tokens. SSRN Electronic Journal.
12. MIT Digital Currency Initiative (2023). Verifiable Computation for AI on Blockchain.