AI-आधारित क्रिप्टो टोकन: विकेंद्रीकृत AI का भ्रम?

विषय सूची

1 परिचय

ब्लॉकचेन और कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) के संगम ने AI-आधारित टोकनों के उद्भव को जन्म दिया है, जो क्रिप्टोग्राफ़िक संपत्तियाँ हैं जिन्हें विकेंद्रीकृत AI प्लेटफ़ॉर्म और सेवाओं को शक्ति प्रदान करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। ये टोकन AI प्रौद्योगिकियों पर नियंत्रण को केंद्रीकृत कंपनियों से हटाकर खुले, समुदाय-शासित पारिस्थितिकी तंत्रों की ओर स्थानांतरित करने का लक्ष्य रखते हैं। मुख्य प्रेरणा ऐसी AI सेवाएँ विकसित करना है जो ब्लॉकचेन सिद्धांतों को दर्शाती हैं: विकेंद्रीकरण, स्व-संप्रभुता, और डेटा एवं कम्प्यूटेशनल प्रक्रियाओं पर उपयोगकर्ता का स्वामित्व।

2022 के अंत में ChatGPT के लॉन्च के बाद, AI-संबंधित क्रिप्टो संपत्तियों ने पर्याप्त असामान्य रिटर्न का अनुभव किया, जिसमें दो सप्ताह के भीतर शीर्ष लाभ 41% से अधिक रहा। यह बाजार प्रतिक्रिया महत्वपूर्ण प्रश्न उठाती है कि क्या ये टोकन वास्तविक तकनीकी उपयोगिता और विकेंद्रीकरण का प्रतिनिधित्व करते हैं या केवल वित्तीय लाभ के लिए AI-संबंधित कथनों का लाभ उठा रहे हैं।

2 AI टोकनों की तकनीकी संरचना

2.1 टोकन उपयोगिता मॉडल

AI टोकन अपने पारिस्थितिकी तंत्रों के भीतर कई कार्य करते हैं:

• सेवाओं के लिए भुगतान: RENDER और AGIX जैसे टोकन AI कम्प्यूटेशन और मॉडल पहुंच के लिए भुगतान सुविधाजनक बनाते हैं
• शासन अधिकार: टोकन धारक प्लेटफ़ॉर्म निर्णय लेने में भाग लेते हैं
• स्टेकिंग तंत्र: उपयोगकर्ता नेटवर्क संसाधनों तक पहुंचने और पुरस्कार अर्जित करने के लिए टोकन स्टेक करते हैं
• डेटा मुद्रीकरण: Ocean Protocol जैसे प्रोटोकॉल डेटा साझाकरण और मुद्रीकरण सक्षम करते हैं

2.2 सहमति तंत्र

विभिन्न AI टोकन परियोजनाएँ विविध सहमति दृष्टिकोणों को अपनाती हैं:

• प्रूफ-ऑफ-स्टेक वेरिएंट: Fetch.ai जैसे प्लेटफ़ॉर्मों द्वारा नेटवर्क सुरक्षा के लिए उपयोग किया जाता है
• संघीय शिक्षण सहमति: Bittensor का दृष्टिकोण जो AI मॉडल प्रदर्शन को सहमति के साथ जोड़ता है
• संकर मॉडल: पारंपरिक ब्लॉकचेन सहमति को AI-विशिष्ट सत्यापन के साथ जोड़ना

3 सीमाएँ और चुनौतियाँ

3.1 तकनीकी सीमाएँ

वर्तमान AI टोकन कार्यान्वयन महत्वपूर्ण तकनीकी चुनौतियों का सामना करते हैं:

• ऑफ-चेन कम्प्यूटेशन निर्भरता: अधिकांश AI प्रसंस्करण ऑफ-चेन होता है, जो विकेंद्रीकरण लाभों को सीमित करता है
• मापनीयता मुद्दे: ऑन-चेन AI संचालन थ्रूपुट सीमाओं का सामना करते हैं
• सीमित ऑन-चेन बुद्धिमत्ता: वर्तमान ब्लॉकचेन बुनियादी ढांचा जटिल AI मॉडल निष्पादन का समर्थन नहीं कर सकता

3.2 व्यापार मॉडल संबंधी चिंताएँ

कई AI टोकन परियोजनाएँ केंद्रीकृत संरचनाओं की नकल करती हैं:

• पारंपरिक सेवा मॉडलों में जोड़े गए टोकन-आधारित भुगतान स्तर
• शासन तंत्र जो शक्ति गतिशीलता को महत्वपूर्ण रूप से नहीं बदलते
• मौजूदा केंद्रीकृत AI सेवाओं के परे सीमित नवीन मूल्य

4 प्रयोगात्मक परिणाम

बाजार प्रदर्शन विश्लेषण

[11, 12] के शोध ने AI टोकन घोषणाओं पर महत्वपूर्ण बाजार प्रतिक्रियाओं को दर्ज किया:

मूल्य आंदोलन को कैपिटल एसेट प्राइसिंग मॉडल (CAPM) का उपयोग करके मॉडल किया जा सकता है:

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

जहाँ $R_{it}$ समय t पर AI टोकन i का रिटर्न है, $R_{ft}$ जोखिम-मुक्त दर है, और $R_{mt}$ बाजार रिटर्न है।

5 तकनीकी कार्यान्वयन

स्मार्ट कॉन्ट्रैक्ट उदाहरण

नीचे एक AI मॉडल मार्केटप्लेस के लिए एक सरलीकृत स्मार्ट कॉन्ट्रैक्ट है:

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);
    }
}

संघीय शिक्षण एकीकरण

ब्लॉकचेन का संघीय शिक्षण के साथ एकीकरण गणितीय रूप से दर्शाया जा सकता है:

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

जहाँ $F_k(w)$ क्लाइंट k के लिए स्थानीय उद्देश्य फ़ंक्शन है, $n_k$ क्लाइंट k पर डेटा बिंदुओं की संख्या है, और $R(w)$ एक नियमितीकरण शब्द है।

6 भविष्य के अनुप्रयोग

उभरते विकास

• ऑन-चेन सत्यापन: AI आउटपुट सत्यापन के लिए ज़ीरो-नॉलेज प्रूफ़
• ब्लॉकचेन-सक्षम संघीय शिक्षण: डेटा साझाकरण के बिना AI मॉडलों का सुरक्षित एकत्रीकरण
• मजबूत प्रोत्साहन ढांचे: स्थायी पारिस्थितिकी तंत्रों के लिए बेहतर टोकनोमिक्स
• क्रॉस-चेन AI सेवाएँ: कई ब्लॉकचेनों में इंटरऑपरेबल AI मॉडल

तकनीकी रोडमैप

भविष्य के विकास वर्तमान सीमाओं को दूर करने पर केंद्रित हैं:

• AI संचालन के लिए सत्यापन योग्य कम्प्यूटिंग का कार्यान्वयन
• विशेष रूप से AI-केंद्रित ब्लॉकचेनों का विकास
• उभरते AI सुरक्षा और संरेखण शोध के साथ एकीकरण

7 मौलिक विश्लेषण

AI-आधारित क्रिप्टो टोकनों का उद्भव दो परिवर्तनकारी प्रौद्योगिकियों के एक आकर्षक प्रतिच्छेदन का प्रतिनिधित्व करता है, फिर भी हमारा विश्लेषण उनके सैद्धांतिक वादों और व्यावहारिक कार्यान्वयन के बीच महत्वपूर्ण अंतरों को प्रकट करता है। जनरेटिव एडवरसैरियल नेटवर्क्स (GANs) के विकास के साथ समानताएँ खींचते हुए, जैसा कि मूल CycleGAN पेपर (Zhu et al., 2017) में दर्ज है, हम समान पैटर्न देखते हैं जहाँ तकनीकी प्रचार अक्सर ठोस नवाचार से आगे निकल जाता है। हालाँकि SingularityNET और Bittensor जैसी परियोजनाएँ विकेंद्रीकृत AI मार्केटप्लेस बनाने का लक्ष्य रखती हैं, उनकी वर्तमान संरचनाएँ भारी रूप से ऑफ-चेन कम्प्यूटेशन पर निर्भर हैं, जो केंद्रीकरण की बाधाएँ पैदा करती हैं जो मूल ब्लॉकचेन सिद्धांतों को कमजोर करती हैं।

एक तकनीकी परिप्रेक्ष्य से, मापनीयता सीमाएँ विशेष रूप से चिंताजनक हैं। जैसा कि Ethereum के रोडमैप अपडेट और Stanford Blockchain Center जैसे संस्थानों के शोध में उल्लेख किया गया है, वर्तमान ब्लॉकचेन बुनियादी ढांचा जटिल AI मॉडलों की कम्प्यूटेशनल मांगों को कुशलतापूर्वक संभाल नहीं सकता है। कई सहमति तंत्रों की गणितीय नींव, जो आमतौर पर $\text{Pr}(\text{selection}) \propto \text{stake}^{\alpha}$ के साथ प्रूफ-ऑफ-स्टेक वेरिएंट पर आधारित होती है, नए केंद्रीकरण वैक्टर पेश किए बिना सार्थक AI मॉडल गुणवत्ता मेट्रिक्स को शामिल करने के लिए संघर्ष करती है।

ChatGPT के लॉन्च के बाद AI टोकनों के आसपास की बाजार गतिशीलता क्रिप्टो पारिस्थितिकी तंत्रों में मूल्य आरोपण के बारे में गहरे मुद्दों को प्रकट करती है। CoinGecko के डेटा और SSRN जैसे प्लेटफ़ॉर्मों के शैक्षणिक शोध के अनुसार, AI टोकनों में देखी गई 41% की मूल्य वृद्धि मौलिक तकनीकी प्रगति से काफी हद तक असंबद्ध प्रतीत होती है। यह पैटर्न पहले के क्रिप्टो बबल्स को दर्शाता है जहाँ कथन-संचालित सट्टेबाजी ने तकनीकी योग्यता को छायांकित कर दिया था। हालाँकि, ज़ीरो-नॉलेज मशीन लर्निंग (zkML) और सत्यापन योग्य अनुमान में हो रहे आशाजनक विकास, जैसा कि Berkeley और MIT की टीमों द्वारा शोध किया गया है, ऑफ-चेन कम्प्यूटेशनों के ऑन-चेन सत्यापन को सक्षम करके वास्तव में विकेंद्रीकृत AI की ओर संभावित मार्ग प्रदान करते हैं।

हमारे आलोचनात्मक मूल्यांकन से पता चलता है कि हालाँकि वर्तमान कार्यान्वयन "विकेंद्रीकरण का भ्रम" का प्रतिनिधित्व कर सकते हैं, अंतर्निहित दृष्टि वैध बनी हुई है। ब्लॉकचेन के ट्रस्टलेस सत्यापन और AI की भविष्य कहनेवाली क्षमताओं का एकीकरण अंततः नए अनुप्रयोगों को जन्म दे सकता है जो किसी भी प्रौद्योगिकी द्वारा स्वतंत्र रूप से प्राप्त किए जा सकने से परे होते हैं। हालाँकि, इस क्षमता को प्राप्त करने के लिए अधिक कठोर तकनीकी आधारों और वर्तमान सीमाओं के ईमानदार आकलन की आवश्यकता है, AI-थीम वाली वित्तीय सट्टेबाजी से आगे बढ़ना जो वर्तमान में इस क्षेत्र में हावी है।

8 संदर्भ

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.