توکن‌های رمزارز مبتنی بر هوش مصنوعی: توهم هوش مصنوعی غیرمتمرکز؟

فهرست مطالب

1 مقدمه

همگرایی بلاکچین و هوش مصنوعی منجر به ظهور توکن‌های مبتنی بر هوش مصنوعی شده است که دارایی‌های رمزنگاری‌شده‌ای هستند که برای تأمین انرژی پلتفرم‌ها و خدمات هوش مصنوعی غیرمتمرکز طراحی شده‌اند. این توکن‌ها هدف انتقال کنترل بر فناوری‌های هوش مصنوعی از شرکت‌های متمرکز به اکوسیستم‌های باز و تحت حاکمیت جامعه را دنبال می‌کنند. انگیزه اصلی توسعه خدمات هوش مصنوعی است که اصول بلاکچین را منعکس می‌کنند: غیرمتمرکزسازی، حاکمیت خودمختار و مالکیت کاربر بر داده‌ها و فرآیندهای محاسباتی.

پس از انتشار ChatGPT در اواخر سال 2022، دارایی‌های رمزارز مرتبط با هوش مصنوعی بازده غیرعادی قابل توجهی را تجربه کردند که اوج سود آن‌ها در عرض دو هفته از 41% فراتر رفت. این واکنش بازار سوالات مهمی را درباره این که آیا این توکن‌ها نمایانگر کاربرد فناورانه واقعی و غیرمتمرکزسازی هستند یا صرفاً از روایت‌های مرتبط با هوش مصنوعی برای سود مالی استفاده می‌کنند، مطرح می‌کند.

2 معماری فنی توکن‌های هوش مصنوعی

2.1 مدل‌های کاربرد توکن

توکن‌های هوش مصنوعی عملکردهای متعددی در اکوسیستم‌های خود دارند:

• پرداخت برای خدمات: توکن‌هایی مانند RENDER و AGIX پرداخت‌ها برای دسترسی به محاسبات و مدل‌های هوش مصنوعی را تسهیل می‌کنند
• حقوق حاکمیتی: دارندگان توکن در تصمیم‌گیری‌های پلتفرم مشارکت می‌کنند
• مکانیسم‌های سهامداری: کاربران توکن‌ها را برای دسترسی به منابع شبکه و کسب پاداش سهام‌گذاری می‌کنند
• درآمدزایی از داده: پروتکل‌هایی مانند Ocean Protocol اشتراک‌گذاری و درآمدزایی از داده را امکان‌پذیر می‌سازند

2.2 مکانیسم‌های اجماع

پروژه‌های مختلف توکن هوش مصنوعی از رویکردهای اجماع متنوعی استفاده می‌کنند:

• انواع اثبات سهام: توسط پلتفرم‌هایی مانند Fetch.ai برای امنیت شبکه استفاده می‌شود
• اجماع یادگیری فدرال: رویکرد Bittensor که عملکرد مدل هوش مصنوعی را با اجماع ترکیب می‌کند
• مدل‌های ترکیبی: ترکیب اجماع بلاکچین سنتی با اعتبارسنجی خاص هوش مصنوعی

3 محدودیت‌ها و چالش‌ها

3.1 محدودیت‌های فنی

پیاده‌سازی‌های فعلی توکن هوش مصنوعی با چالش‌های فنی قابل توجهی مواجه هستند:

• وابستگی به محاسبات خارج از زنجیره: بیشتر پردازش‌های هوش مصنوعی خارج از زنجیره رخ می‌دهد که مزایای غیرمتمرکزسازی را محدود می‌کند
• مسائل مقیاس‌پذیری: عملیات هوش مصنوعی درون زنجیره‌ای با محدودیت‌های توان عملیاتی مواجه هستند
• هوشمندی محدود درون زنجیره‌ای: زیرساخت فعلی بلاکچین نمی‌تواند از اجرای مدل‌های پیچیده هوش مصنوعی پشتیبانی کند

3.2 نگرانی‌های مدل کسب‌وکار

بسیاری از پروژه‌های توکن هوش مصنوعی ساختارهای متمرکز را تکرار می‌کنند:

• لایه‌های پرداخت مبتنی بر توکن که به مدل‌های خدمات سنتی اضافه شده‌اند
• مکانیسم‌های حاکمیتی که به طور قابل توجهی پویایی قدرت را تغییر نمی‌دهند
• ارزش نوآورانه محدود فراتر از خدمات متمرکز موجود هوش مصنوعی

4 نتایج تجربی

تحلیل عملکرد بازار

تحقیقات [11, 12] واکنش‌های قابل توجه بازار به اعلام توکن‌های هوش مصنوعی را ثبت کردند:

حرکت قیمت را می‌توان با استفاده از مدل قیمت‌گذاری دارایی سرمایه‌ای (CAPM) مدل‌سازی کرد:

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

که در آن $R_{it}$ بازده توکن هوش مصنوعی i در زمان t است، $R_{ft}$ نرخ بدون ریسک است و $R_{mt}$ بازده بازار است.

5 پیاده‌سازی فنی

مثال قرارداد هوشمند

در زیر یک قرارداد هوشمند ساده‌شده برای بازار مدل هوش مصنوعی آمده است:

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);
    }
}

ادغام یادگیری فدرال

ادغام بلاکچین با یادگیری فدرال را می‌توان به صورت ریاضی نمایش داد:

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

که در آن $F_k(w)$ تابع هدف محلی برای مشتری k است، $n_k$ تعداد نقاط داده در مشتری k است و $R(w)$ یک جمله منظم‌سازی است.

6 کاربردهای آینده

توسعه‌های نوظهور

• تأیید درون زنجیره‌ای: اثبات‌های دانش صفر برای تأیید خروجی هوش مصنوعی
• یادگیری فدرال فعال‌شده با بلاکچین: تجمیع امن مدل‌های هوش مصنوعی بدون اشتراک‌گذاری داده
• چارچوب‌های انگیزشی قوی: توکنومیک بهبودیافته برای اکوسیستم‌های پایدار
• خدمات هوش مصنوعی بین زنجیره‌ای: مدل‌های هوش مصنوعی قابل تعامل در چندین بلاکچین

نقشه راه فنی

توسعه‌های آینده بر رفع محدودیت‌های فعلی متمرکز هستند:

• پیاده‌سازی محاسبات قابل تأیید برای عملیات هوش مصنوعی
• توسعه بلاکچین‌های تخصصی متمرکز بر هوش مصنوعی
• ادغام با تحقیقات نوظهور ایمنی و همسویی هوش مصنوعی

7 تحلیل اصلی

ظهور توکن‌های رمزارز مبتنی بر هوش مصنوعی نمایانگر تقاطع جذاب دو فناوری تحول‌آفرین است، با این حال تحلیل ما شکاف‌های قابل توجهی بین وعده‌های نظری و پیاده‌سازی‌های عملی آن‌ها را آشکار می‌کند. با ترسیم مشابهت‌هایی با توسعه شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs) همانطور که در مقاله اصلی CycleGAN (Zhu و همکاران، 2017) مستند شده است، ما الگوهای مشابهی را مشاهده می‌کنیم که در آن تبلیغات فناورانه اغلب از نوآوری اساسی پیشی می‌گیرد. در حالی که پروژه‌هایی مانند SingularityNET و Bittensor هدف ایجاد بازارهای هوش مصنوعی غیرمتمرکز را دنبال می‌کنند، معماری‌های فعلی آن‌ها به شدت به محاسبات خارج از زنجیره وابسته هستند که گلوگاه‌های متمرکزسازی ایجاد می‌کند که اصول اصلی بلاکچین را تضعیف می‌کند.

از منظر فنی، محدودیت‌های مقیاس‌پذیری به ویژه نگران‌کننده هستند. همانطور که در به‌روزرسانی‌های نقشه راه اتریوم و تحقیقات مؤسساتی مانند مرکز بلاکچین استنفورد اشاره شده است، زیرساخت فعلی بلاکچین نمی‌تواند به طور کارآمد از تقاضاهای محاسباتی مدل‌های پیچیده هوش مصنوعی پشتیبانی کند. پایه ریاضی بسیاری از مکانیسم‌های اجماع، که معمولاً بر اساس انواع اثبات سهام با $\text{Pr}(\text{selection}) \propto \text{stake}^{\alpha}$ است، برای گنجاندن معیارهای معنادار کیفیت مدل هوش مصنوعی بدون معرفی بردارهای جدید متمرکزسازی تلاش می‌کند.

پویایی‌های بازار پیرامون توکن‌های هوش مصنوعی پس از انتشار ChatGPT مسائل عمیق‌تری درباره انتساب ارزش در اکوسیستم‌های رمزارز آشکار می‌کند. بر اساس داده‌های CoinGecko و تحقیقات آکادمیک از پلتفرم‌هایی مانند SSRN، افزایش 41 درصدی قیمت مشاهده‌شده در توکن‌های هوش مصنوعی به نظر می‌رسد عمدتاً از پیشرفت‌های فناورانه اساسی جدا شده است. این الگو حباب‌های قبلی رمزارز را منعکس می‌کند که در آن سفته‌بازی مبتنی بر روایت بر شایستگی فنی سایه انداخت. با این حال، توسعه‌های امیدوارکننده در یادگیری ماشین دانش صفر (zkML) و استنتاج قابل تأیید، همانطور که توسط تیم‌هایی در برکلی و MIT تحقیق شده است، مسیرهای بالقوه‌ای به سمت هوش مصنوعی واقعاً غیرمتمرکز با فعال‌سازی تأیید درون زنجیره‌ای محاسبات خارج از زنجیره ارائه می‌دهند.

ارزیابی انتقادی ما نشان می‌دهد که در حالی که پیاده‌سازی‌های فعلی ممکن است نمایانگر "توهم غیرمتمرکزسازی" باشند، دیدگاه اساسی همچنان معتبر باقی می‌ماند. ادغام تأیید بدون اعتماد بلاکچین با قابلیت‌های پیش‌بینانه هوش مصنوعی در نهایت می‌تواند کاربردهای نوآورانه‌ای ایجاد کند که فراتر از چیزی است که هر فناوری به تنهایی می‌تواند به دست آورد. با این حال، دستیابی به این پتانسیل نیاز به بنیان‌های فنی دقیق‌تر و ارزیابی صادقانه از محدودیت‌های فعلی دارد و فراتر از سفته‌بازی مالی با موضوع هوش مصنوعی که در حال حاضر بر این فضا مسلط است، حرکت می‌کند.

8 مراجع

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.